CC BY
821
УДК 658.783
ПРОЦЕСС ФОРМИРОВАНИЯ ПОРТФЕЛЯ ЗАКАЗОВ
Л.А. Васин, С.В. Городничев, Е.Б. Чачина
Эффективность принятия управленческих решений по оптимизации процесса формирования портфеля заказов на предприятии на основе системы анализа технологического процесса.
Ключевые слова: портфель заказов, коэффициент использования производственных мощностей, технологический процесс, профильный заказ, индивидуальный разовый заказ, индивидуальный повторяющийся заказ.
Предприятия и организации, чтобы выжить должны быстро переходить с выпуска одних изделий на другие, так как жизненный цикл продукции стал более коротким, а ассортимент более разнообразным. Производство должно постоянно приспосабливаться к запросам реальных потребителей. В связи с этим из заказов, поступивших для исполнения, предприятие всегда выбирает наиболее выгодные с технико-экономических позиций [1,2,6]. Процесс формирования портфеля заказов может осуществляться менеджером интуитивно на основе его опыта. Однако при этом возможны просчеты субъективного характера. Рассмотрим особенности процесса формирования портфеля заказов. Следует отметить, что в настоящее время коэффициент использования производственных мощностей на машиностроительных предприятиях не превышает 0,4, поэтому производители стремятся формировать свой портфель как из заказов на профильную, так и непрофильную продукцию.
В процессе формирования портфеля заказов производственную систему можно рассматривать как «черный ящик», на вход которого подаются ресурсы R1; R2, ...,Rn, а на выходе получается результат в виде готовой продукции. При этом ресурсы на входе необходимо распределить таким образом, чтобы на выходе получалась максимальная прибыль.
Работа предприятия по заказам сопровождается формированием банка данных поступивших заказов; определением возможности выполнения заказа за цену предложенную заказчиком; распределением объема вкладываемых средств таким образом, чтобы обеспечить возможность получения максимальной прибыли по каждому из заказов; определением величины дополнительных отчислений от прибыли на выполнение заказа; оценкой риска, связанного с выполнением заказа; обеспечением выполнения заказа в срок, установленный договором.
Служба маркетинга предприятия, непрерывно изучая рынок и контактируя с заказчиками, а также учитывая возможный спрос на продукцию, создает информационную базу на основе поступивших договоров и писем на выполнение заказов. Данные о заказах, которые поступили из службы маркетинга, предварительно формирует базу данных.
В целях повышения эффективности работы предприятия проводится группирование поступивших заказов в зависимости от их вида (профильный заказ, индивидуальный разовый заказ, индивидуальный повторяющийся заказ, вариантное производство).
Предварительное формирование портфеля внешних заказов осуществляется на основе использования математической модели взаимосвязи дополнительных затрат и прибыли. Определяем выгодность приема заказа для дальнейшего его выполнения, используя неравенства:
X = а к > q
111 - заказ выгоден;
X = а к < я
111 - заказ невыгоден.
устанавливающей возможность получения прибыли от выполнения каждого из заказов. Заказы, которые не обеспечивают получение запланированной прибыли исключаются из портфеля.
Анализ технологического процесса изготовления изделий представленных в заказах начинается с разбивки изделия на входящие в него узлы и детали. Затем все детали необходимо сгруппировать по конструкторскому подобию, по их габаритам, точности обработки, техническим характеристикам имеющегося оборудования, последовательности выполнения операций.
Наибольшее распространение при проектировании в условиях мелкосерийного и серийного производства получил подетальный метод расчета станкоемкости. На основе анализа чертежей производится группирование деталей по конструктивному подобию или с учетом сходной по характеру обработки. Из каждой группы отбирают одну деталь-представитель или несколько, по которым разрабатывается технологический процесс с укрупненным нормированием. Он проектируется для детали средней сложности, а если в группу входят детали разной сложности, то рассматриваются детали, имеющие большую и наименьшую станкоемкость. Данные по детали-представителю распространяются пропорционально на все детали данной группы по видам оборудования, на изделие и на программу выпуска.
Помимо этого, станкоемкость можно оценить по геометрически подобным изделиям, т.е. для детали, подлежащей изготовлению, можно подобрать из имеющейся номенклатуры деталей геометрически подобную с известной станкоемкостью обработки. Так как для многих процессов обработки режущим инструментом основное технологическое время прямо пропорционально площади обрабатываемой поверхности, то станкоем-
кость Тст детали будет зависеть от ее массы в степени 2/3
Г Л2/3 т
Т = Т
ст. д. с
V 111 У
^ а х
Т т ,т _
где Тста - станкоемкость детали-аналога, станко-час.; - а - масса подоб-
п
ной детали и детали-аналога соответственно, кг.
Кроме того, для укрупненной оценки трудоемкости изделий в машиностроении используется ряд других методов таких, как: метод учета масс; метод удельного нормирования; метод многофакторного анализа; метод учета сложности конструкции; метод элементо-коэффициентов.
Они применяются, когда маршрутно-операционный процесс на изготовление деталей или изделий отсутствует.
Вместе с тем, в настоящее время наблюдается переход от использования моделей, базирующихся на деталях-аналогах к моделям, формируемым на основе выборки деталей. При таком подходе используются методы математической статистики, которые позволяют получать более точные оценки трудоемкости, а также определять отклонения реальных значений от расчетных.
В условиях принятия решений о приемке к исполнению поступающих заказов из всех проанализированных методов наиболее приемлемым для установления укрупненной трудоемкости является метод ее экспресс-оценки, который использует алгоритм обучения и самообучения.
Данный алгоритм позволяет на основе выборки групп деталей получать степенные, учитывающие фактическую нелинейность, регрессионные зависимости трудоемкости изготовления деталей от их параметров, а затем, на основе данных получаемых на этапе пооперационного нормирования деталей, производить уточнение параметров математической модели экспресс-оценки трудоемкости.
Данная система построена как самообучающаяся. Самообучение системы позволяет учитывать изменяющиеся с течением времени условия функционирования производства и внешней среды. Самообучение - это необходимое самопроизвольное стремление человека или организации к изменениям внутренней базы данных и базы знаний.
Самообучение системы заключается в том, что она отражает фактическое состояние активной части основных фондов на данный момент времени, что позволяет приблизить трудоемкость соответствующей степенной регрессионной зависимости, к реальной трудоемкости изготовления деталей за счет автоматического пересчета вектора констант а (...), содержащихся в новых заказах. [3,4,5]:
У = А -Х"1 -Ха2-...Ха\
0 1 2 п
где Х1 ,х2' •'Хп- регрессионные параметры детали; А0,а 1 >->ап- коэф-
Л
фициенты параметров; ^ - трудоемкость обработки.
Данное выражение позволяет учесть нелинейный характер зависимости трудоемкости обработки детали от ее параметров, и может быть использовано для расчетов к линейной форме путем логарифмирования. Для расчета значений конкретных параметров применяется методика факторного эксперимента, позволяющая определить следующие регрессионные
параметры, влияющие на трудоемкость изготовления детали:
X
- 1 - длина детали; X
- 2 - внешний диаметр детали;
-Х 3 - толщина детали (разница между максимальными значениями внешнего и внутреннего диаметра детали);
-Х 4 - число обрабатываемых поверхностей;
-Х 5 - минимальный квалитет точности обработки.
На каждом предприятии, используя вышеописанный метод экспресс-оценки, устанавливаются регрессионные уравнения для определенных групп деталей.
Самообучающаяся система экспресс-оценки трудоемкости позволяет на стадии приемки заказа оперативно оценить трудоемкости изготовления деталей и узлов, содержащихся в новых заказах.
Затем оценивается коэффициент состоятельности заказа, который определяется отношением следующего вида:
п
шт.1,] I
КС -
} ^ (1 -к )
где ^шт1,у - штучное время изготовления 1-ой детали на ]-ой группе оборудования; ^ - объем выпуска 1 -ой детали; п - номенклатура заказа (количество наименований деталей, входящих в заказ); дс^ - действительный фонд времени работы оборудования ]-ой группы, определяемый сроком
к
изготовления заказа; 3-^ - коэффициент загрузки оборудования ]-ой группы на момент времени приема заказа.
При величине коэффициента состоятельности ^С^ < 1 предприятие обладает необходимым фондом времени работы оборудования для своевременного выполнения заказов. В противном случае > 1) предприятие не в состоянии изготовить заказы в срок. В этом случае менеджером может быть принято одно из следующих решений: передать часть деталей или узлов, входящих в заказ, субподрядчику, имеющему возможность его выполнения с меньшими затратами; согласовать с заказчиком новый срок исполнения заказа или отказаться от заказа.
После формирования портфеля заказов, проводится цикл организационно-экономических работ по выполнению заказа в срок и с минимальными затратами на основе оптимизации времени между двумя переналадками, экономически обоснованного выбора оборудования, учета и автоматизированного регулирования процесса производства.
Список литературы
1.Васин Л.А., Городничев С.В., Чачина Е.Б. Механизм формирования внешних заказов в условиях вариантного производства// Известия ТулГУ. Серия: «Экономические, социально-экологические проблемы при-родо- пользования » Вып.1. Тула: Изд-во ТулГУ, 2000.
2. Васин Л.А., Городничев С.В. Повышение эффективности реализации портфеля заказов на основе использования технологических иннова-ций//Известия Тул ГУ. Серия «Экономические и юридические науки.» Вып1.Ч1-Тула: Изд-во ТулГУ, 2013.
3. Васин Л.А., Городничев С.В., Луценко А.Г. Формирование портфеля заказов при отсутствии неопределенности//Известия Тул ГУ. Серия «Экономические и юридические науки.» Вып 5.Ч1-Тула: Изд-во ТулГУ, 2013.
4.Хлынин Э.В., Коровкина Н.И. Определение экономических законов, которые выполняются при осуществлении процесса воспроизводства основного капитала//Известия Тул ГУ. Серия «Экономические и юридические науки.» Вып 3.Ч1-Тула: Изд-во ТулГУ, 2014.
5.Ляшко В.Г. Экономическая безопасность в системе устойчивого функционирования предприятия//Известия Тул ГУ.Серия «Экономические и юридические науки.» Вып 3.Ч1-Тула: Изд-во ТулГУ, 2014.
6.ВасинЛ.А.,ГородничевС.В.Совершенствование управления процессом изготовления портфеля заказов//Известия Тул ГУ. Серия «Экономические и юридические науки.» Вып 1.Ч1-Тула: Изд-во ТулГУ, 2014.
Васин Леонид Александрович, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, (4872) 3325-00, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Городничев Сергей Владимирович, канд. техн. наук, доц., (4872) 26-22-00, [email protected], Россия, Тула, Тульскийфилиал Финуниверситета,
Чачина Елена Борисовна, канд. экон. наук, доц.,(4872) 33-25-00, Россия, Тула, Тульский государственный университет
PROCESS PORTFOLIO ACQUISITION L.A. Vasin, S.V. Gorodnichev, E.B. Chachina
The effectiveness of managerial decision-making process to optimize the portfolio acquisition in the company on the basis of the analysis process.
Keywords: portfolio of orders, capacity utilization, process, profile order, individual one-time order, the individual recurring order.
Vasin Leonid Aleksandrovich, doctor of technical science, professor, manager of department «Economics and Management», (4872) 33-25-00, Russia, Tula, Tula State University,
Gorodnichev Sergey Vladimirovich, candidate of technical sciences, associate professor, [email protected], Russia, Tula, Financial University under the Government of the Russian Federation (Tula branch),
Chachina Elena Borisovna, candidate of technical sciences, associate professor, (4872) 33-25-00, Russia, Tula, Tula State University
