Особливості функції прогнозування при управлінні попитом

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ Сумський державний університет Кафедра управління Обов’язкове домашнє завдання з дисципліни «Операційний менеджмент «

Варіант № 38

Суми — 2015

Зміст

• Вступ
• 1. Теоретична частина
• Особливості функції прогнозування при управлінні попитом
• 2. Практична частина
• Завдання 1. Визначення інтегрального показник
• Завдання 2. Розроблення агрегатного плану
• Завдання 3. Розрахунок виробничої потужності
• Висновки
• Список використаних джерел

Вступ

Однією з головних передумов організації збуту в промислових фірмах є вивчення ринку. Зі зростанням диверсифікації виробництва та загостренням конкурентної боротьби підприємства потребують докладної й багатосторонньої інформації про ринок продукції, що випускається ними, і всі зміни в споживацькому попиті.

Систематичне збирання інформації про ринок сприяє не лише поліпшенню оперативного керівництва підприємством, але й розвитку певного напряму в науково-дослідній роботі. Аналітичні дослідження, що проводяться на базі інформації про ринок і купівельний попит, мають на меті розвиток прогнозування, удосконалення з його допомогою внутрішнього фірмового планування, підвищення ефективності збутової діяльності, посилення конкурентної позиції фірми на ринку збуту і в результаті всього цьогозростання прибутку фірми. Отже, сучасний ринок потребує достовірної, точної та детальної інформації для успішного функціонування, планування та прогнозування діяльності підприємства.

Метою ОДЗ в теоретичній частині є дослідження особливостей функції прогнозування при управлінні попитом, необхідно також виявити вплив різних факторів на споживчий ринок. В практичній частині головна ціль — засвоїти методики та техніки проектних розрахунків окремих елементів операційної системи (визначення інтегрального показника, розроблення агрегатного плану, визначення пропускної можливості робочих місць) Мета передбачає вирішення наступних задач:

— Дослідження особливостей функції прогнозування при управлінні попитом;

— Виявлення проблем функції прогнозуванні при управлінні попитом;

— Аналіз результатів функції прогнозування при управлінні попитом;

— Розрахувати та проаналізувати продуктивність операційної системи (в практичній частині).

Предметом аналізу ОДЗ є особливості функції прогнозування при управлінні попитом.

Об'єкт дослідження ОДЗ — діяльність підприємства.

У першій частині визначаються та аналізуються особливості функції прогнозування при управлінні попитом. Визначення необхідністі урахування великої кількості характеристик маркетингового макрота мікросередовища підприємства. прогнозування управління попит Друга частина має 3 завдання. Перше полягає у визначенні інтегрального показника і на його основі розрахувати щомісячні обсяг випуску продукції, дохід та трудомісткість. Друге — розроблення агрегатного плану для ТОВ «Променергомаш», за можливості використання 3-х стратегій, третє завдання — визначення пропускної спроможності робочих місць.

1. Теоретична частина

Особливості функції прогнозування при управлінні попитом

Під прогнозом у широкому змісті розуміють оцінку майбутнього стану деякого явища, яку зроблено на основі спеціального наукового дослідження. Передбачення взагалі та прогнозування зокрема, є необхідною умовою усвідомленого прийняття будь-яких рішень. У діяльності підприємств прогнозування тісно зв’язане з плануванням, тобто процесом встановлення цілей, засобів їхнього досягнення і конкретних задач та дій. Багато визначень поняття планування мають на увазі включення до нього прогностичної діяльності. Зокрема, Т. Сааті і К. Кернс розглядають його як синтез процесів прогнозування і програмування. У ході прогнозування створюється уявлення про імовірне майбутнє, яке засновано на імовірних мотиваціях діючих сил і наявних у них ресурсів. При програмуванні висувають гіпотезу про бажане майбутнє і способи дій для його досягнення. Ці способи дій додають при повторному прогнозуванні до тих, що були раніше заплановані, щоб перевірити наскільки нові способи дій полегшують чи перешкоджають досягненню бажаного майбутнього. Таким чином, прогнозування у ході планування визначає очікувані результати діяльності з урахуванням впливу середовища [1, с. 10]. Прогнозування сьогодні — це спеціалізована галузь наукових знань. Планування діяльності організації спирається не тільки на дані ситуаційного аналізу стану фірми, зовнішнього середовища і усіх взаємозалежних факторів, але і на прогноз зовнішніх і внутрішніх умов у майбутньому, у тому числі на оцінку реальної імовірності майбутніх подій. Особливе місце у прогнозуванні займає прогноз споживчого попиту. Під час його розробки виникає необхідність урахування великої кількості характеристик маркетингового макрота мікросередовища підприємства. Проблеми прогнозування дещо спрощуються для товарів зі стійким або зростаючим збутом в умовах стабільної конкуренції. Але велика частина ринків відрізняється нестабільним сукупним попитом або попитом на товари визначеної компанії. Протягом останніх десятиліть проблеми прогнозування стали особливо складними унаслідок швидких змін в економіці, інноваційного шляху розвитку, який обирає більшість підприємств. В той же час, прогнозування попиту на товари та послуги має надзвичайно велике значення для прийняття ефективних управлінських рішень. Прогнози попиту зазвичай використовують для оцінки ділової привабливості стратегічних зон господарювання підприємства, ринків збуту та їх сегментів, відбору ідей та концепцій нових товарів, розробки та економічного аналізу маркетингових стратегій тощо. Тому якісно складений прогноз рівня попиту може виявитися ключовим фактором, що визначає успіх компанії. Результатом прогнозування попиту є, перш за все, його кількісна оцінка, яка може виражатися конкретним числом (крапковий прогноз) або нижньою та верхньою межами, у яких знаходиться кількісна характеристика майбутнього попиту (інтервальний прогноз). Крім цього, бажано надавати оцінку надійності прогнозу, під якою часто розуміють імовірність збіжності кількісної оцінки попиту, що прогнозується, з його фактичним обсягом у майбутньому. Але отримання цих оцінок потребує звичайно використання достатньо складних математичних методів, з якими маркетологи можуть бути й не обізнаними. Тому відповідні питання будуть випущено. З ними можна ознайомитися в спеціальній літературі з прогнозування [2, с. 30]. За часом, на який розроблюються прогнози, вони поділяються на коротко-, середньота довгострокові. Короткострокові прогнози (від 1 місяця до 1 року) — містять кількісні оцінки, середньострокові (від 1 року до 5 років) — кількісноякісні оцінки, довгострокові (від 5 до 15 років) — якісно-кількісні оцінки. Чим більший строк прогнозу, тим більш складні проблеми виникають при його розробці, тим важче оцінити ступінь їх достовірності. Тільки після отримання даних про реальні обсяги продажу керівництво компанії може побачити його точність. Загальний підхід до прогнозування попиту на товари фірми звичайно полягає у послідовному складенні прогнозів макросередовища, попиту на продукти в галузі і, нарешті, збуту товарів підприємства. Прогноз макросередовища складається на підставі перспектив економічного, технологічного, соціального розвитку суспільства. До прогнозу входять передбачення загального стану економіки, соціально-політичних умов ринкової кон’юнктури, зміни демографічних факторів і психологічних установок. Виходячи з прогнозу валового внутрішнього продукту, структурних пропорцій між розвитком різних секторів економіки, експортних можливостей розробляється прогноз галузевого збуту, який урахувується в прогнозі збуту підприємства. Для приблизної оцінки майбутнього попиту на продукцію підприємства виходять з припущення про певну частку ринку, яку воно буде охоплювати в своїй галузі. Для більш точного прогнозу збуту підприємства необхідно передбачати зміни в структурі попиту на продукти галузевого виробництва, стратегії конкурентів-виробників та ураховувати маркетингову стратегію самого підприємства. Дуже важливими і складними завданнями, які постають надалі, є відбір факторів маркетингового мікросередовища, які визначають рішення споживачів про купівлю товарів, а також кількісне оцінювання впливу цих факторів на збут. Процедури прогнозування збуту продукції окремого підприємства розрізняються перш за все способами отримання вихідної інформації. Існує три таких загальних способи, які відповідають трьом загальним методам маркетингових досліджень: опитуванню, спостереженню та експерименту. Перший спосіб (опитування) передбачає збір різноманітної інформації про те, що люди наміряються купувати, другий (спостереженню) — формування статистичних даних про купівлю товарів у минулому, і третій (експеримент) — отримання інформації про те, як будуть зараз купувати такі товари, які є новими для ринків, що досліджуються [11, с. 23]. Процедури прогнозування попиту розрізняються також тим, що в них використовують різні методи, які є основою отримання найкращих результатів. Під методами прогнозування взагалі розуміють сукупність прийомів і способів мислення, що дозволяють на основі ретроспективних даних, екзогенних (зовнішніх) і ендогенних (внутрішніх) зв’язків об'єкта прогнозування, а також їхніх змін, вивести судження визначеної вірогідності відносно майбутнього його розвитку [10, с. 55]. Оскільки попит є узагальненою характеристикою ринку, то під час прогнозування попиту ринок являє собою об'єкт прогнозування. Зазначимо, що між способами формування вихідних даних і методами прогнозування, взагалі кажучи, не має однозначної відповідності. У деяких методах використовують інформацію, яка може бути отримана різними способами, та, навпаки, для обробки даних, які були зібрані певним способом, можуть використовуватися різні методи. Розглянемо спочатку способи, за якими отримують вихідну інформацію для прогнозування попиту. Інформацію про те, що люди будуть купувати, отримують трьома шляхами: по-перше, від покупців, з’ясовуючи шляхом опитування їх наміри щодо придбання товарів (метод дослідження намірів покупців), по-друге, від продавців і агентів фірми (метод узагальнення думок торгівельного працівників), по-третє від експертів, які не входять до складу персоналу фірми (вивчення думок експертів). Прогнозування попиту шляхом опитування покупців споживчих товарів має найбільшу цінність, коли ринкове середовище є стабільним, покупці чітко визначили свої наміри і будуть їх реально здійснювати. Частіше отримання інформації безпосередньо від покупців використовується при дослідженні промислового ринку, де їх кількість є обмеженою, і вони здатні професійно оцінювати процес закупки. Збір інформації від торгівельного персоналу може використовуватися при прогнозуванні на недовгострокову перспективу. Перевагою цього методу є те, що збутові агенти і дистриб’ютори безпосередньо працюють на ринку і мають інформацію щодо рівня ринкового попиту. Проблеми можуть виникати щодо ступеня достовірності тієї інформації, яку вони надають розробникам прогнозу. Оскільки працівники підрозділів збуту та збутові агенти особисто зацікавлені в результатах, іноді вони надають перевагу більш оптимістичним прогнозам. Крім цього, вони можуть бути недостатньо поінформованими щодо оцінки всіх факторів маркетингового середовища, які будуть впливати на обсяги попиту. Необхідність залучення до прогнозування спеціалістів-експертів виникає тоді, коли виникають сумніви з приводу спроможності покупців та працівників фірми об'єктивно урахувати всю сукупність факторів, які діють на рішення щодо придбання товарів, та точно оцінити наслідки впливу цих факторів на купівлю товарів. «Нейтральність» експертів допомагає уникнути ефекта зацікавленого ставлення до оцінок попиту, який має місце під час опитування працівників фірми, а також розглянути проблеми збуту з точки зору «стороннього спостерігача». Виходячи з статистичних даних про обсяги продажів, ринкові умови та маркетингові дії фірми у минулому, часто виявляється можливим виявити загальні тенденції у зміні попиту, фактори, які впливають на нього найбільше, визначити залежності попиту від цих факторів. Для підвищення своєї конкурентоспроможності фірми регулярно вдаються до інноваційних маркетингових заходів: пропонують принципово нові товари, оновлюють товарний асортимент, змінюють стратегії позиціонування, рекламування, розповсюдження, ціноутворення тощо. В цих умовах методи прогнозування попиту шляхом екстраполяції тенденцій та опитувань можуть не «спрацьовувати» через відсутність відповідної статистичної інформації, малу поінформованість покупців про нові товари, труднощі оцінки покупецької реакції на зміни у маркетинговій політиці. Мають місце також ситуації, у яких покупці не займаються плануванням своїх покупок, а залучення експертів не являється можливим або їх оцінки не можуть вважатися надійними. Для оцінки майбутнього попиту в згаданих випадках може бути проведений спробний маркетинг, завдяки якому отримують інформацію про те «що купують зараз». Спробний маркетинг дозволяє отримати прогноз попиту на деякому ринку, наприклад, національному, шляхом проведення повної маркетингової кампанії на певній частці ринку, наприклад, у деяких областях чи містах. У процесі його проведення здійснюють моніторинг продажів у крамницях, досліджують реакцію покупців на товарну пропозицію (характеристики товару, ціну, засоби його розповсюдження та просування) та поведінку дистриб’ютерів з метою виявлення проблем та відпрацювання маркетингової програми. Спробний маркетинг надає можливості випробовувати маркетингові інновації до того, ніж почати їх повномасштабне впровадження на ринку. Його результати допомагають точніше прогнозувати обсяги продажів, витрат та прибутків, що дозволяє уникнути невиправданих втрат. Перейдемо до розгляду методів прогнозування попиту До числа їх найбільш важливих класифікаційних ознак відносяться: ступінь формалізації, спосіб одержання й обробки інформації; загальні принципи дії. За ступенем формалізації методи прогнозування можна розділити на інтуїтивні (неформальні, евристичні) формалізовані та комбіновані [10, с. 43]. На рис. 1 наведена схема класифікації методів прогнозування за способами отримання його результатів. За способом одержання й обробки інформації інтуїтивні методи підрозділяють на методи простого опитування та методи експертних оцінок. За допомогою методів простого опитування здійснюють дослідження намірів покупців та узагальнюють думки торгівельного працівників. Крім цього, ці методи визначають один з можливих способів організації роботи з експертами. У відповідності з методом опитування маркетолог спочатку визначає коло опитуваних і за схемою «питання — відповідь» отримує від них вихідні індивідуальні оцінки, які у кількісній формі відбивають наміри про купівлю товарів або думки про майбутній попит на них. Потім розробник прогнозу знаходить узагальнену оцінку як суму або як середню величину вихідних оцінок. Для пошуку узагальненої оцінки може використовуватися й комбінована процедура з розрахунком «суми середніх» чи «середньої суми» вихідних оцінок.

Рис. 1. Схема класифікації методів прогнозування за способами отримання результатів

Методи експертних оцінок використовуються у прогнозуванні у тих випадках, коли на попит чинить складний вплив велика кількість факторів, і оцінка наслідків їх сукупної дії потребує спеціальної організації роботи експертів [10,12]. Розрізняють ізольовані (індивідуальні та групові) і колективні експертні оцінки. Методи ізольованих експертних оцінок часто передбачають не тільки отримання кінцевих результатів прогнозування, але й їх обгрунтування. Тому вони грунтуються на аналітичних методах, за якими виявляється логіка процесу змін характеристик ринку при різних умовах середовища або здійснюється аналіз певної ринкової ситуації. За матеріалами прогнозування звичайно складаються аналітичні доповідні записки. Група методів колективних експертних оцінок виходить з того, що при колективному мисленні, по-перше, вище точність результату і, по-друге, при обробці індивідуальних незалежних оцінок, які виносяться експертами, можуть виникнути нові корисні думки. В групу формалізованих методів входять чотири підгрупи: екстраполяції, чинників, що випереджають, (барометричні методи), статистичного аналізу попиту і моделювання поведінки. При формуванні прогнозів за допомогою методів екстраполяції виходять зі статистично утворених тенденцій зміни попиту. Вихідними даними для їх застосування є часові ряди, які складаються з упорядкованих в часі рівнів (значень) обсягів продажів у минулому. На відміну від методів екстраполяції, які виходять з припущення, що майбутнє є продовженням минулого, методи чинників, що випереджають, ґрунтуються на тому, що майбутнє може змінюватися на основі певних подій у дійсному часі. Для цих методів характерним є використання статистичних індикаторів — спеціальних часових рядів, які в комбінуванні один з іншим вказують напрямок розвитку ринкового попиту. Такі часові ряди розглядають як своєрідні барометри економічних змін. Тому і методи чинників, що випереджають, часто називають барометричними. На збут товарів на будь-якому географічному ринку впливають різноманітні фактори: ціни та якісні характеристики товарів, кількість споживачів у регіоні та рівень їх доходів, зусилля щодо просування товарів. За допомогою методів статистичного аналізу (факторного, регресійного) знаходять найбільш важливі фактори, які впливають на попит, визначають залежність обсягу попиту від цих факторів. Якщо виявляється можливим знайти майбутні значення факторів впливу, то у відповідності зі знайденою залежністю можуть бути визначені й майбутні обсяги попиту. Ще одним ефективним засобом прогнозування є метод економікоматематичного моделювання. Модель конструюється таким чином, щоб вона відбивала характеристики об'єкта (структурні і функціональні параметри, взаємозв'язки між ними), які є істотними з точки зору мети моделювання — прогнозування попиту. Процес моделювання складається з таких етапів: створення моделі на основі попереднього вивчення об'єкта (ринку) і виділення його істотних характеристик, аналіз моделі, зіставлення результатів експериментів на моделі з фактичною кількісною інформацією про об'єкт, коректування моделі. Значне місце серед методів економічного прогнозування займають також комбіновані методи. До них відносяться методи зі змішаною інформаційною основою, у яких первинну інформацію складає як статистичні, так і експертні дані. Наприклад, при проведенні експертного опитування може бути використана статистична інформація і, навпаки, при екстраполяції тенденції, поряд з фактичними даними, — експертні оцінки. Коло проблем, які потребують розробки при прогнозуванні, та відповідно зміст самих методів прогнозування істотно залежать від термінів прогнозів. Зі збільшенням строку прогнозу зменшується кількість наявної і доступної інформації усіх видів, виникає необхідність в укрупненні чинників, використанні агрегованих моделей, розгляді більш широких проблем. Чинники, які використовують в економіко-математичних моделях, що призначені для довгострокового прогнозування, повинні бути зв’язані стійкими функціональними зв’язками, як між собою, так і з такими чинниками прогнозів на менш тривалий період, які істотно впливають на динаміку змін в цілому (принцип добору істотної і стійкої інформації).

2. Практична частина

Завдання 1 Визначення інтегрального показника

Використовуючи інтегральний показник, розрахувати на I півріччя щомісячний обсяг випуску продукції, щомісячний дохід та щомісячну трудомісткість при наступній умові: генератори та насоси потрібно випускати щомісячно.

Таблиця 2.1 — Обсяг випуску за півріччя, шт.

Побудуємо загальну таблицю за показниками для загальної кількості продукції, перемножуючи ціну та трудомісткість на кількість продукції.(табл. 9.2).

Для розрахунку інтегрального показника визначаємо коефіцієнти, та .

;

Таблиця 2.2 — Розрахункові дані

Таблиця 2.3 — Розрахунок інтегрального показника

Використовуючи формулу (8.1) маємо:

і т.д.

Результати розрахунку інтегрального показника наведені в таблиці 2.3.

Проранжовані дані за інтегральним показником (у порядку спадання) наведемо у таблиці 2.4.

Таблиця 1.4 — Ранжування інтегрального показника

Використовуючи метод «змійки», заповнимо комірки таблиці за місяцями (табл. 2.5).

Таблиця 2.5 — Розподіл інтегрального показника за місяцями

Щомісячний обсяг продукції наведемо у таблиці 2.6.

Таблиця 2.6 — Розподіл обсягів продукції за місяцями

Щомісячний дохід наведемо у таблиці 2.7.

Таблиця 2.7 — Розподіл щомісячного доходу за місяцями

Щомісячну трудомісткість наведемо у таблиці 2.8.

Таблиця 2.8 — Розподіл трудомісткості за місяцями

Оцінка показників місячно-номенклатурного плану проводиться шляхом визначення їх питомої ваги (таблиця 2.9.)

Таблиця 2.9 — Аналіз отриманих результатів розподілу

Завдання 2 Розроблення агрегатного плану

Визначимо прогнозований попит на насос за півріччя і занесемо дані до таблиці 2.10.

Таблиця 2.10 — Прогнозований попит

Розглянемо різні стратегії.

1) Виробництво точно відповідає попиту; варіювання чисельності робочої сили (початкову чисельність робочої сили беремо відповідною обсягу виробництва першого місяця — 15 чол.).

Відповідні розрахунки занесемо до таблиці 2.11.

Виробнича програма на січень дорівнює різниці між прогнозованим попитом і матеріальними запасами на початок січня: 190−100=90 од. Виробнича програма для всіх інших місяців дорівнює прогнозованому попиту відповідного місяця.

Трудомісткість програми визначається як добуток виробничої програми на трудомісткість одиниці продукції. Наприклад, для січня 89*11=990 год.

Кількість робочих днів беремо відповідно до умови.

Фонд часу на 1 робітника дорівнює кількості робочих днів, помножених на 8 год. год.

Кількість робітників визначається як відношення трудомісткості програми до фонду часу на 1 робітника. 990/168=6чол.

Кількість знову найнятих робітників визначається як різниця між кількістю робітників у поточному місяці і кількістю робітників у попередньому місяці. Наприклад, у лютому 17−6=11чол.

Витрати на найм визначаються як кількість знову найнятих працівників, помножена на 70 грн (вартість наймання і навчання) 11 Ч70=770 грн.

Кількість звільнених робітників визначається як різниця між кількістю працівників у попередньому місяці та кількістю працівників у поточному місяці. Наприклад, для травня 23−17=6 чол.

Витрати на звільнення визначаються як кількість звільнених робітників, помножена на 200 грн (витрати на звільнення відповідно до умови) 8Ч200=1600 грн.

Фонд оплати праці визначається як добуток трудомісткості програми на 14 грн (оплата праці). Для січня 990Ч14=13 860 грн.

Витрати на матеріал визначаються як добуток виробничої програми на ціну матеріалу. 90Ч390=35 100грн.

Загальні витрати за даною стратегією становили 1 005 022 грн.

Таблиця 2.11 — Загальні витрати за першою стратегією

2) Постійна чисельність робочої сили; варіювання матеріального запасу, допускається дефіцит.

Початковий запас для січня становить 100 од., для інших місяців він дорівнює запасу на кінець попереднього місяця.

Загальний фонд робочого часу визначається як добуток кількості робочих днів у місяці на 8 год. на 4 працівники.

Фактичний обсяг виробництва дорівнює відношенню фактичного обсягу виробництва до 11 год (трудомісткість).

Запас на кінець місяця дорівнює сумі початкового запасу і фактичного обсягу виробництва мінус прогнозований попит.

Вартість дефіциту визначається як кількість виробів, яких не вистачає на кінець місяця, помножена на граничну вартість дефіциту (350 грн).

Надлишок продукції дорівнює кількості виробів, які залишилися на кінець місяця.

Витрати на зберігання запасів дорівнюють надлишку продукції, помноженому на 5,50 грн (витрати на зберігання запасів відповідно до умови завдання).

Фонд оплати праці дорівнює добутку загального фонду робочого часу на 14 грн (оплата праці за 8-годинний робочий день).

Загальні витрати за даною стратегією становлять 969 959,5 грн.

Таблиця 2.12 — Загальні витрати за другою стратегією

3) Постійна чисельність робітників; використання субпідряду.

Виробнича потреба дорівнює виробничій програмі.

Загальний фонд робочого часу і фактичний обсяг випуску дорівнюють даним розрахованим у попередній стратегії.

Кількість виробів, виготовлених субпідрядом, дорівнює різниці між виробничою потребою та фактичним обсягом випуску.

Вартість субпідряду дорівнює кількості виробів, виготовлених субпідрядом, помноженій на граничну вартість субпідряду.

Загальні витрати за даною стратегією становлять 980 838грн.

Таблиця 2.13 — Загальні витрати за третьою стратегією

Таким чином, найменші витрати спостерігаються при використанні другої стратегії, коли виробництво майже співпадає з попитом і становлять 969 959,5 грн, а найбільші при використанні першої стратегії (при можливості варіювання робітників; повне спів падання попиту з виробництвом) — відповідно 1 005 022 грн.

Завдання 3 Розрахунок виробничої потужності

Для виробництва партії насосів використовують взаємозамінюване обладнання. Кількість обладнання наведена в таблиці 2.14

Таблиця 2.14 — Кількість обладнання, шт.

Трудомісткість обробки деталей насоса на обладнанні розраховується у відсотках від трудомісткості випуску одного виробу, а саме:

· верстат 1 — 20%;

· верстат 2 — 25%;

· верстат 3 — 35%;

· верстат 4 — 20%.

Коефіцієнт використання обладнання:

· верстат 1 — 1,1;

· верстат 2 — 1,15;

· верстат 3 — 1,25;

· верстат 4 — 1,05.

Розв’язання Визначимо трудомісткість обробки деталей насоса на обладнанні та занесемо дані до таблиці 2.15.

Таблиця 2.15 — Трудомісткість обробки групами верстатів

Виробничу потужність кожного верстата розраховуємо за формулою (8.2).

49.

Далі необхідно визначити виробничу потужність ділянки і розробити заходи з ліквідації вузьких місць. Виробнича потужність ділянки встановлюється за величиною потужності ведучої групи обладнання з врахуванням можливості ліквідації вузьких місць. Як ведучу групу обладнання візьмемо верстати 3 з потужністю М_уч = 7821

Діаграма виробничої потужності обладнання ділянки наведена на рис. 2.1.

Верстат 4, виробнича потужність якого не відповідає потужності ділянки, є вузьким місцем. Розрахунок виробничої потужності не може бути завершеним, поки не розроблені заходи з ліквідації вузьких місць.

При М_уч = 7821 на верстатах 3 можна обробити деталі верстатів 2 з сумарною трудомісткістю одного комплекту .

Рис. 2.1 Діаграма виробничої потужності обладнання ділянки Таким чином, деталі комплекту, які підлягають обробці, з сумарною трудомісткістю повинні бути передані на верстати 2:

Тобто бачимо, що не має часу, щоб перенести деталі з верстатів.

Визначимо завантаження обладнання при випуску 11 041 комплектів деталей.

Коефіцієнт завантаження обладнання визначається шляхом співставлення трудомісткості програми з наявним фондом часу за формулою

(8.3)

де М_уч — виробнича потужність даної ділянки.

Результати розрахунків занесемо до таблиці 2.16.

Таблиця 2.16 — Розрахунок завантаження обладнання

Таким чином, як видно з таблиці коефіцієнт завантаження обладнання, що показує наявність на виробництві вузьких місць, а отже не ефективне використання обладнання на підприємстві.

Висновки

Прогнозування використовується з метою проаналізувати можливий розвиток подій у майбутньому. Прогноз — можлива оцінка майбутнього стану. Багато рішень керівників спираються на прогнозні дані, отримані розрахунковим чи яким-небудь іншим шляхом.

Це свого роду уміння передбачати, аналіз ситуації й очікуваного ходу її і зміни в майбутньому. Тому що кожне рішення — це проекція в майбутнє, а майбутнє містить елемент невизначеності, те важливо правильно визначити правильно, визначити ступінь ризиків, з якими сполучена реалізація прийнятих рішень. Прорахунок ризиків також є невід'ємною частиною прогнозування, як системи оцінки можливих втрат і виграшів при ухваленні даного рішення.

Менеджери використовують прогнози з метою передбачити можливі варіанти розвитку свого бізнесу. Отже, вони прогнозують майбутні чи події умови їхнього виникнення.

Щоб прогнозування було найбільш ефективним, мета повинна бути конкретною. Тобто для кожної мети повинні існувати критерії, що дозволили б оцінити ступінь досягнення мети. Без цих критеріїв не можлива реалізація однієї з основних функцій керування-контролю. Виходячи з цього можна зробити висновок, що ціль, ступінь досягнення якої можна кількісно вимірити, буде завжди краще мети, сформульованої лише словесно (вербально).

Коло проблем, які потребують розробки при прогнозуванні, та відповідно зміст самих методів прогнозування істотно залежать від термінів прогнозів. Зі збільшенням строку прогнозу зменшується кількість наявної і доступної інформації усіх видів, виникає необхідність в укрупненні чинників, використанні агрегованих моделей, розгляді більш широких проблем. Чинники, які використовують в економіко-математичних моделях, що призначені для довгострокового прогнозування, повинні бути зв’язані стійкими функціональними зв’язками, як між собою, так і з такими чинниками прогнозів на менш тривалий період, які істотно впливають на динаміку змін в цілому (принцип добору істотної і стійкої інформації).

Прогнозування є важливою частиною господарської практики. Досвідчені керівники розуміють, що всі великі бої спочатку виграють на папері - на плані, а тільки після цього у реальному житті. Успішно працюючі підприємства здійснюють не тільки довгострокове прогнозування, але і детальну розробку оперативних поточних планів по кожному підрозділу, кожному робочому місці.

Значне місце серед методів економічного прогнозування займають також комбіновані методи. До них відносяться методи зі змішаною інформаційною основою, у яких первинну інформацію складає як статистичні, так і експертні дані. Наприклад, при проведенні експертного опитування може бути використана статистична інформація і, навпаки, при екстраполяції тенденції, поряд з фактичними даними, — експертні оцінки.

Список використаних джерел

1. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1991. — 224с.

2. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебн. пособие для вузов/ Под ред. Т. Г. Морозовой, А. В. Пикулькина. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. — 318 с.

3. Басовский Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. — М.: ИНФРА-М, 2001. — 260 с.

4. Бокс Дж. Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. — М.: Мир, 1974. — 526 с.

5. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. — М.: Мир, 1976.—680с.

6. Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. — М.: Статистика, 1977. — 200 с.

7. Цыгичко Д. Основы прогнозирования систем. — М.: Финансы и статистика, 1986.— 416 с.

8. Льюис Д. Методы прогнозирования экономических показателей. — М.: Финансы и статистика. 1986. — 364 с.

9. Горелов С. Математические методы в прогнозировании. — М.: Прогресс, 1993. — 320 с.

10. Клебанова Т. С., Иванов В. В., Дубровина Н. А. Методы прогнозирования. Учебное пособие. — Харьков: Изд ХГЭУ, 2002. -372 с.

11. Котлер Ф., Армстронг Г. и др. Основы маркетинга: Пер. с англ. — 2-е европ. изд. -.К.; М.; СПб: Издат. дом «Вильямс», 1998. — 1056с.

12. Китаев Н. Н. Групповые экспертные оценки. — М.: Знание, 1975.-64 с.

13. Боровиков В. П., Ивченко Г. И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. — М.: Финансы и статистика, 1999. — 280 с.

14. Владимиров О. Ю., Заруба В. Я. Оптимальні ціни та обсяги продажу на споживчих ринках однорідних дискретних товарів // Маркетинг в Україні - № 1 (3) — 2000. — C. 25−27.

15. Заруба В. Я., Владимиров А. Ю. Экономико-математические модели оптимизации цен и объемов продаж на потребительских рынках дискретных товаров. Современные сложные системы управления. — Старый Оскол: Издательство «Тонкие наукоемкие технологии», 2002. — С. 342−345

16. Заруба В. Я., Парфентенко І.А. Інформаційне забезпечення дослідження структури витрат населення. Маркетинг в Україні, 1999.-№ 1(2).

17. Василенко АО., Ткаченко TL Виробничий (операційний) менеджмент: Навчальний посібник. — Київ: ЦУЛ, 2003. — 532 с.

18. Виробничий менеджмент. Підручник для вузів. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. Під ред. проф. Ильенковой С. Д.

19. Горемыкин, В. А. Планирование на предприятии: учеб. для вузов по экон. специальностям / В. А. Горемыкин. — 5-е изд., стер. — М.: Филинъ, 2012. — 517 с.

20. МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ ТА ЗАВДАННЯ для виконання обов’язкового домашнього завдання з дисципліни «Операційний менеджмент» / Укладачі: к.е.н. Павленко О. О., Смоленніков Д.О. — Суми: Вид-во СумДУ, 2008. — 41 с.