CC BY
64
^ЖаучнО-Технические^ведомости^СПбГПуЗ'^20
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Классификация проектов государственно-частного партнерства и принципы оценки их эффективности [Текст] / К.В. Наумкова, П.А. Козин, П.П. Козин : матер. Междунар. науч.-практич. конф. ИНПРОМ-2011. -СПб.: СПбГУП, 2011. - С. 128-131.
2. Усовершенствованный подход к оценке инвестиционных проектов, реализуемых по схеме государственно-частного партнерства [Текст] / К.В. Наумкова, П.А. Козин // Известия ПГУПС. - Вып. 1(30). -СПб.: ПГУПС, 2012. - С. 143-148.
3. Доклад о результатах и основных направлениях деятельности Министерства транспорта Российской Федерации на 2010-2012 гг. (по состоянию на 15 декабря 2009 г.) [Текст]. - М., 2009.
4. Строительство скоростной автомобильной дороги Москва - Санкт-Петербург на участке 15-58 км [Текст] : [паспорт инвестиционного проекта, реализуемого за счет средств инвестиционного фонда РФ]. -
Утв. Распоряж. Правительства РФ № 1708-р от 30.11.2006 г.
5. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция). - Утв. Минэкономики РФ, Минфином РФ и Госстроем РФ 21.06.1999 г., № ВК 477.
6. Методика расчета показателей и применения критериев эффективности инвестиционных проектов, претендующих на получение государственной поддержки за счет средств инвестиционного фонда РФ [Текст]. - Утв. Приказом Минэкономразвития РФ и Минфина РФ от 23.05.2006 г., № 139/82н.
7. Методика выявления критериев оценки экономической эффективности стратегических инвестиционных проектов Санкт-Петербурга [Текст] : Распо-ряж. Комитета по инвестициям и стратегическим проектам Правительства СПб № 46 от 21.05.2008 г.
УДК 658.75
А.В. Майзлиш, В.Ю. Волынский
РАЗРАБОТКА ОДНОНОМЕНКЛАТУРНОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ СЫРЬЯ И КОМПЛЕКТУЮЩИХ ИЗДЕЛИЙ НА ПРЕДПРИЯТИИ
Проблема управления запасами - одна из самых актуальных на сегодняшний день. Роль запасов в экономике заключается в том, что они обеспечивают устойчивую работу предприятий, хотя такой способ обеспечения устойчивости обходится недешево, по данным зарубежных источников содержание в течение года в качестве запаса единицы продукции стоимостью 1 долл. обходится от 15 до 35 центов (в среднем 25 центов). Расчеты отечественных экономистов дают аналогичные результаты: годовые затраты на содержание запасов составляют 20-30 % от их закупочной стоимости [1].
Существует несколько точек зрения на создание запасов на предприятии. Положительные аргументы (за их создание): запасы необходимы для большей независимости предприятия от
внешней среды, от условий работы поставщиков, посредников, от колебания спроса. Создание запасов позволяет закупать их большими партиями и соответственно использовать оптовые скидки, позволяет нивелировать сезонные или другие ценовые колебания [2].
Отрицательные аргументы (против создания запасов): возникновение дополнительных затрат, связанных с их хранением, риск устаревания, медленного оборота или воровства, замораживание финансовых средств, связанное с созданием запасов любого объема. Нехватка оборотных средств может привести к ухудшению финансового состояния предприятия, что, в свою очередь, снижает конкурентные позиции фирмы. Данная проблема особенно актуальна для крупных предприятий, работающих
на заказ. Колебания спроса на готовую продукцию вынуждают создавать большой запас сырья и материалов для бесперебойного выполнения заказов.
Для минимизации отрицательных и максимизации положительных факторов создания запасов в зарубежной и отечественной практике управления запасами разработаны системы
контроля за их состоянием. Данные системы призваны отвечать на два основных вопроса -сколько заказывать комплектующих и когда. Проведен глубокий анализ существующих систем управления запасами в разрезе положительных и отрицательных сторон, а также рекомендуемых условий их применения (см. таблицу).
Модель управления запасами Положительные стороны модели Отрицательные стороны модели Рекомендуемые условия применения
1. Модель с фиксированным размером заказа Возможность сокращения максимального желательного запаса. Сокращение складских площадей, занятых под запасами, а следовательно и затрат на хранение и содержание запасов Необходимость регулярного учета материальных ценностей на складе с целью не упустить момент наступления «точки заказа» При больших потерях от отсутствия запасов. При высокой степени неопределенности спроса. При больших затратах по содержанию запаса
2. Модель с фиксированным интервалом времени между заказами Отсутствие необходимости регулярного учета материалов Высокий уровень максимального желательного запаса. Увеличение складских площадей, занятых под запасами, а следовательно и повышение затрат на хранение и на содержание запасов. Потребность в заказе на незначительное количество продукции, а при непредвиденно интенсивном потреблении - исчерпание запаса до наступления очередного момента заказа При низких затратах по содержанию запаса. Если есть возможность спрогнозировать спрос с высокой точностью
3. Модель «Минимум -максимум» Допускает дефицит запасов по экономическим соображениям. Заказы производятся не через каждый заданный интервал времени, а только при условии, что запасы на складе в этот момент оказались равными или меньше установленного минимального уровня Высокий уровень максимального желательного запаса Когда затраты на учет запасов и издержки на оформление заказа настолько значительны, что становятся соизмеримы с потерями от дефицита запасов
4. Модель с установленной периодичностью пополнения запасов до установленного уровня Включает в себя элемент системы с фиксированным интервалом времени между заказами (установленную периодичность оформления заказа) и элемент системы с фиксированным размером заказа (отслеживание порогового уровня запасов). Учитывает возможность как задержки поставки, так и изменения темпов потребления от запланированных Высокий уровень максимального желательного запаса. Отсутствие возможности работы с поставщиками, устанавливающими минимальный размер партии При значительных колебаниях спроса
Сравнительная характеристика моделей управления запасами
^ЖауЧН0-ТеХНИЧе£КИеВеД0М2£ТИ«СПбГП|У.3.2212;.ЭК2Н0МИЧе£КИе«НаУКИ
Рис. 1. Графики закупок комплектующих, входящих в группу АХ
( Ш ) - кольцо ИВ; (- лист 50; - кольцо 40; ("'А'") - лист 40
Проанализировав положительные и отрицательные стороны моделей, а также рекомендуемые условия их применения, делаем вывод, что наиболее применимой является последняя, четвертая, модель. Однако даже эта гибридная модель не может оперативно реагировать на изменение спроса, так как зачастую предприятия имеют ограничения по минимальному размеру закупаемой партии.
В связи с этим целесообразно разработать модель управления запасами, объединяющую все преимущества вышеперечисленных моделей, исключающую их слабые стороны и учитывающую специфику предприятия.
В качестве объекта исследования выступает ОАО «Автокран», занимающееся производством автомобильных кранов и кранов на специальных шасси автомобильного типа грузоподъемностью 16-100 т, а также опор поворотных диаметром 600-3000 мм. Технология производства автокранов - сложный процесс, отсутствие какого-либо из комплектующих на складе может привести к сбоям в производстве и, как следствие, к нарушениям плана производства, невыполнению заказов и потерям в прибыли.
Проведенный ранее общий анализ системы управления запасами ОАО «Автокран» показал, что предприятие не имеет четко выстроенной стратегии управления запасами [3]. Подтверждением этого аргумента может служить анализ динамики закупок комплектующих, входящих в группу АХ, т. е. комплектующих, зани-
мающих наибольшую долю в общей стоимости запасов и имеющих наименьший коэффициент вариации. Проведенные исследования показали, что закупки комплектующих изделий происходят не синхронно, с разной периодичностью и с постоянно меняющимся объемом (рис. 1). В конечном итоге подобная политика закупок приводит к появлению избыточных запасов сырья и комплектующих на складах, а низкий уровень учета -к образованию в дальнейшем значительных объемов неликвида (в среднем за год - 20 млн р.).
Для выбора той или иной модели управления запасами необходим анализ системы закупки и хранения сырья и комплектующих изделий на предприятии. Результаты исследования показали, что затраты на содержание и хранение запасов незначительны. ОАО «Автокран» заключает договор аренды складских площадей на очень выгодных условиях. Арендные платежи в совокупности с оплатой труда складских работников за месяц составляют менее 1 % от объема реализации готовой продукции за месяц. В связи с этим при расчете общих затрат на создание запасов учитываться будут только затраты на доставку и стоимость партии комплектующих.
Для применения модели с фиксированным интервалом времени между заказами необходимо прогнозировать спрос с высокой точностью. Анализ спроса проводился за период с января 2004 по сентябрь 2011 г. Данные, приходящиеся на период мирового экономического кризиса, исключены из построения регрессионной модели,
поскольку резко снижают ее качество. Спад спроса на готовую продукцию обусловлен мировыми тенденциями, а не деятельностью предприятия. Анализ спроса на готовую продукцию с учетом сезонности проведен на период с 2004 по 2008 г. Сезонность спроса на продукцию предприятия ОАО «Автокран» постоянна, поэтому принято решение применить сезонные компоненты предкризисного периода к посткризисному. Использование сезонной компоненты повысило точность прогноза в среднем на 2,5 %.
В итоге прогнозирования получены две модели, описывающие спрос на готовую продукцию ОАО «Автокран».
Линейный тренд:
у = 11,554* +19,804.
Коэффициент детерминации линейного тренда без учета сезонной компоненты равен 82,38 %, а с учетом сезонной компоненты -85,88 %.
Полином 3-й степени:
у = -1,0825*3 +13,88*2 - 37,598* + 62,375.
Регрессионная модель в виде полинома 3-й степени без учета сезонной компоненты имеет коэффициент детерминации 93,95 % (с учетом сезонной компоненты - 95,16 %). Высокие коэффициенты детерминации доказывают возможность прогнозирования спроса с высокой точностью.
Исходя из низких затрат на содержание запасов и возможности спрогнозировать спрос с относительно высокой точностью, наиболее подходящей будет модель с фиксированным интервалом между заказами (см. таблицу). Рассмотрим особенности идентификации параметров в классической модели управления запасами с фиксированным интервалом между заказами.
Максимальный желательный запас. В данной модели объем заказа определяется по принципу восполнения запаса до максимального желательного уровня с учетом потребления за время поставки. Однако рыночные условия диктуют свои правила, и на практике пополнение до постоянного максимального уровня может
привести либо к переизбытку (пролеживанию) запасов - при завышенном максимальном уровне, либо к дефициту запасов - при заниженном максимальном уровне. Чтобы избежать данных ситуаций, закупку следует производить исходя из прогноза спроса, а не ограничивать пополнением до выбранного постоянного уровня запаса. Максимально желательный запас в этой ситуации перестает быть постоянной величиной и должен быть пересчитан для каждого расчетного периода пополнения запасов.
Страховой запас. В моделях управления запасами немаловажную роль играет страховой запас. Он может рассчитываться следующими способами [4, с. 135]: определение объема страхового запаса в виде процента от спроса во время выполнения заказа; определение объема страхового запаса на основе дневного потребления; задание объема страхового запаса вручную; определение объема страхового запаса на основе среднего отклонения.
Быстро меняющаяся конъюнктура рынка обязывает предприятие быть гибким к различным изменениям. Проведенный план-факт анализа спроса за 2004-2011 гг. (шаг - месяц) показал, что при существующей системе планирования объемов производства среднеквадратическое отклонение факта от плана составляет 60 ед. Поэтому для данного предприятия целесообразно создать страховой запас комплектующих в объеме 60 ед. готовой продукции на один квартал. При учете запасов в данной модели следует применять систему FIFO (firs in first out) для исключения устаревания и «пролеживания» запасов.
В зависимости от учета страхового запаса могут быть получены две модифицированные модели управления запасами: с учетом и без учета страхового запаса.
Период между заказами и точка заказа. По данным службы логистики ОАО «Автокран» среднее время доставки деталей и комплектующих составляет 60 дней, и имеются ограничения по минимально допустимому размеру партии поставки. Исходя из этих данных, целесообразный, на наш взгляд, период между заказами -90 дней, а заказ необходимо размещать через 30 дней после начала квартала.
^ЖаучнО-Технические^ведомости^СПбГПуЗ'^20
Размер заказа. Определяется в зависимости от потребностей предприятия. Применительно к нашей ситуации возможны следующие два варианта.
1. В течение 30 дней принимаются заказы, после чего в соответствии с принятой производственной программой осуществляется заказ комплектующих у поставщиков. Если заказ поступает после этих 30 дней, то он переносится на следующий период, при условии согласия клиента на ожидание. В следующем периоде производственная программа формируется исходя из заказов в очереди и вновь поступивших заказов. Потребность в комплектующих определяется как произведение расхода комплектующего на 1 ед. готовой продукции на количество заказов.
2. Общая потребность в комплектующих изделиях на период (квартал) будет определяться исходя из прогнозируемого спроса. При данном подходе предлагается производить корректировку объема заказываемой партии исходя из соответствия текущего и планируемого спроса. Если текущий спрос совпадает с планируемым,
то корректировка не производится, а если есть отклонение, то размер заказываемой партии корректируется с учетом темпа роста/спада спроса по следующей формуле:
С _ Знал + ЗпрогТпр ,
где Знал - наличный запас; Зпрог - прогнозируемый запас; Тпр - темп прироста спроса на готовую продукцию.
Выбор поставщика. При использовании классической модели управления запасами с фиксированным интервалом между заказами может возникнуть ситуация, когда необходимо заказать относительно небольшое количество комплектующих изделий. Если основной поставщик устанавливает ограничение на покупку минимальной партией, то возникает необходимость выбора: либо купить у основного поставщика минимальную партию, либо искать другого поставщика. Решение данного вопроса предлагается осуществлять по следующему алгоритму (рис. 2).
Подбор поставщиков комплектующего
Рис. 2. Алгоритм выбора поставщика
4
^кономико-математические^&тоды^^одел^^
Рис. 3. График движения запасов комплектующих (второй вариант) (**■ •) - планируемое потребление; ) - фактическое потребление
Обозначения к рис. 2:
у. - количество сырья, закупаемого у основного поставщика, шт., кг, т и т. д.; с. - цена одной поставки (сумма стоимости закупаемой партии и транспортных расходов), руб.; X . - общая стоимость поставки, руб.; п - количество номенклатурных позиций; х. - количество сырья, необходимого в соответствии со спросом (прогнозное значение), шт., кг, т и т. д.; р. - максимальная цена на сырье у альтернативного поставщика, руб.; р' - текущая (реальная) цена на сырье у альтернативного поставщика, руб.
Если р' < р следует закупать у альтернативного поставщика, если р' > р. - у основного. Данное условие справедливо, когда требуемая партия меньше минимального размера заказа у основного поставщика, если же наоборот, то заказ необходимо размещать у основного поставщика.
Расчет максимальной наценки можно осуществлять при наличии данных о ценах и минимальной партии у основного поставщика и текущей потребности в сырье и материалах.
Таким образом, исходя из предложенных изменений к определению параметров классической модели управления запасами с фиксированным интервалом между заказами, получаем два варианта однономенклатурной модели.
Первый не предполагает создания страхового запаса, заказ формируется исходя из полученных заказов. В следующем периоде производственная программа формируется исходя из заказов в очереди и вновь поступивших заказов. Второй вариант предполагает создание страхового запаса, а общая потребность в комплектующих изделиях на период (квартал) будет определяться исходя из прогнозируемого спроса с учетом корректировки на темп роста/спада спроса (рис. 3).
Из рис. 3 видно, что во втором квартале необходим алгоритм выбора поставщика (рис. 2), так как размер заказываемой партии очень мал.
Выбор первой или второй модели управления запасами зависит от условий функционирования предприятия и его стратегических целей. Если предприятию выгоднее создавать страховой запас и тем самым минимизировать риск потери заказа, то наиболее подходящей будет вторая модель. Если предприятие имеет четко спланированную производственную программу, долгосрочные договоры с клиентами, то наиболее подходящей будет первая модель. Проведенный анализ эффективности применения моделей управления запасами показал, что даже использование более затратной, второй, модели принесет снижение ежемесячного уровня запасов от 30 до 70 %, при этом сократится период хранения запасов и увеличится коэффициент оборачиваемости запасов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:// www.cfin.ru/management/manufact/inventory.shtml
2. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:// www.dist-cons.ru/modules/manageproduct/chap5.html
3. Майзлиш, А.В. Совершенствование анализа и классификации материальных запасов на промышленном предприятии [Текст] / А.В. Майзлиш,
В.Ю. Волынский // Известия высших учебных заведений. Серия «Экономика, финансы и управление производством». - 2011. - № 4. - С. 52-56.
4. Шрайбфедер, Дж. Эффективное управление запасами [Текст] : пер. с англ. / Дж. Шрайбфедер. -2-е изд. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. - 304 с.
УДК 330.33.012.4
Г.О. Монахов, Л.С. Чечурин
СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РОСТА МИРОВОГО ВАЛОВОГО ВНУТРЕННЕГО ПРОДУКТА И ПАТЕНТНОЙ АКТИВНОСТИ
Гипотеза о существовании долгосрочных экономических циклов, выдвинутая Н.Д. Кондратьевым [1], за время своего существования была рассмотрена многими российскими и зарубежными учеными [2-4]. Однако убедительного доказательства существования циклов Кондратьева (или К-волн), устраивающего всех ученых, нет до сих пор [5].
Н.Д. Кондратьев доказывал существование долгосрочных циклов через накопление капитала в ключевых отраслях промышленности конца XIX в., их насыщение и отток капитала в новую, перспективную отрасль [1]. В совокупности циклы в доминирующих отраслях отражаются на росте ВВП, однако это не объясняет природу возникновения циклов и не позволяет с достаточной точностью предсказывать дальнейшие изменения.
Возникает потребность связать долгосрочные экономические циклы с факторами, которые в будущем окажут значительное влияние на развитие экономики. Исходя из предпосылок, предложенных самим Кондратьевым и развитых Й. Шумпетером [6], таким объектом может служить патентная активность, изменения в кото-
рой должны предшествовать экономическим изменениям.
Поэтому традиционное выявление К-волн статистическими методами, основанное только на экономических показателях, может быть несостоятельным, так как не учитывает природу возникновения циклов и особенность их распределения.
Распределение роста ВВП (рис. 1) нельзя с достаточной степенью уверенности считать нормальным, и статистические методы здесь плохо работают.
Для доказательства существования К-волн А.В. Коротаевым и С.Г. Цирелем был использован спектральный (Фурье) анализ [2].
Спектральный анализ, используемый для выявления циклов в зашумленном временном ряде, также не может быть состоятельным, потому что он неэффективен при выявлении циклов с переменной частотой и амплитудой, которыми являются циклы Кондратьева.
Посмотрим, какие основные циклы выявит спектральный анализ во временном ряду изменений роста ВВП с 1871 по 2010 г. [7, 8]. Периодограмма (рис. 2) позволяет выделить четыре основных гармоники, которые предположительно
