Анализ производственной мощности организации

При расчете  производственной мощности предприятия  необходимо одновременно с расчетом производственных мощностей ведущих  цехов определить мощность оборудования других цехов и служб с целью выявления узких мест и наметить пути их устранения. Под узким местом следует понимать те цеха, участки, агрегаты и группы оборудования основного и вспомогательного производства, чья пропускная способность не соответствует мощности ведущего звена, по которому устанавливается производственная мощность предприятия.

Различают входную, выходную, проектную и среднегодовую  производственную мощности.

Входная производственная мощность — это мощность на начало отчетного или планируемого периода.

Выходная производственная мощность — это мощность предприятия на конец отчетного или планируемого периода. При этом выходная мощность предыдущего периода является входной мощностью последующего периода. Выходная мощность рассчитывается по формуле:

ПМ_вых = ПМ_вх + ПМ_т + ПМ_р + ПМ_из + ПМ_нс – ПМ_выб ,

  где ПМ_вых — выходная производственная мощность; ПМ_вх — входная производственная мощность; ПМ_т — прирост производственной мощности за счет технического перевооружения производства; ПМ_р — прирост производственной мощности за счет реконструкции предприятия; ПМ_из – увеличение (уменьшение) мощности вследствие изменения номенклатуры (трудоемкости) продукции; ПМ_нс — прирост производственной мощности за счет расширения (нового строительства) предприятия; ПМ_выб — выбывающая производственная мощность.

Поскольку ввод и выбытие мощностей производится не одномоментно, а происходит на протяжении всего планируемого периода, то возникает  необходимость расчета среднегодовой производственной мощности. Среднегодовая мощность (ПМ_с) – это мощность, которой будет располагать предприятие, цех, участок в среднем за расчетный период или за год, она определяется по формуле:

где ПМ_с — среднегодовая производственная мощность; ПМi ввод. — вводимая i-я производственная мощность; t_iд — количество месяцев в году, в течение которых будет действовать i-я мощность; ПМ_jвыв — выводимая j-я производственная мощность; t_jбд - количество месяцев в году, в течение которых не будет действовать j-я выводимая мощность; 12 — количество месяцев в году.

Данную формулу  можно рассматривать также как баланс производственной мощности. Баланс производственной мощности должен ежегодно разрабатываться на каждом предприятии для обоснования производственных программ производственными мощностями, специализации и кооперирования производства, а также определения необходимой величины реальных инвестиций.

После обоснования производственной программы оценивают возможности  ее выполнения с учетом производственной мощности при ее нормативном использовании  и проводят следующий расчет: планируемый объем выпуска (разработанный с учетом планов сбыта и заключенных договоров – В_план) сопоставляют с возможным (В_возм). При В_возм > В_план необходимо увеличить производственную мощность или улучшить ее использование, а при В_план < В_возм  следует предусмотреть догрузку мощности на основе дополнительных заказов, поиска рынка сбыта. В случае полного использования мощностей и отсутствия возможности ее увеличения необходимо предусмотреть уменьшение плана производственной программы. Степень использования производственной мощности предприятия характеризуется следующими показателями:

1. Коэффициентом использования мощности (К_ИМ), являющимся наиболее обобщенным показателем использования мощности, который определяется по формуле:

К_ИМ= О_факт/М_спм   ,

где  О_факт – фактический объем выпуска продукции;

М_спм – среднегодовая производственная мощность.

Коэффициент использования  менее 0,5 говорит об отрицательном  факте и необходимости выявления  причин такой ситуации.    

2.  Коэффициентом освоения проектной мощности (К_ос):

К_ос =

          ,

где V’ф – фактический выпуск продукции за год на введенных мощностях;

V’пл – годовой выпуск продукции, рассчитанный, исходя из норм освоения.

3.  Коэффициент интенсивной загрузки (К_инт):

К_инт =                 Среднесуточный выпуск продукции

                  Среднесуточная производ-ая мощность

4.  Коэффициент экстенсивной загрузки (К_экст):

К_экст =

    ,

где  Фрв – фактический или плановый фонд рабочего времени,

РФрв – расчетный фонд рабочего времени, принятый при определении производственной мощности.

В ходе анализа изучается динамика этих показателей, выполнение плана по их уровню и причины изменений: например, ввод в действие новых и реконструкция старых предприятий, техническое переоснащение производства, сокращение производственных мощностей.

 Анализируется уровень использования производственных площадей предприятия: выпуск продукции в руб. на 1 м²  производственной площади.

 Показатели динамики (темпы роста) производственных мощностей исчисляются по отношению к предыдущему году, плановым данным. Процесс обновления производственных мощностей характеризуют размеры абсолютного прироста мощностей, коэффициенты прироста, обновления, выбытия и др., рассчитываемые на основе баланса мощности по формулам:

1. Индекс роста производственной мощности:

К₁ =

,

2. Коэффициент обновления производственных мощностей:

К₂ =

,

3. Коэффициент интенсивности обновления:

К₃ =

 ,

Если темпы  роста основных фондов и производственных мощностей намного меньше темпов их выбытия, то это ведет к «старению» используемых мощностей.

4. Коэффициент масштабности обновления производственных мощностей:

К₄ =

 ,

5. Коэффициент выбытия производственных мощностей:

К₆ =

                           ,

Необходимым условием эффективного использования средств  труда является построение системы  машин на предприятии на основе принципа пропорциональности. Если нет пропорциональности, образуется разрыв в пропускной способности производственных мощностей подразделений.

Задачи

 

Задача  №5.

По данным таблиц 1.7 и 1.8 требуется:

а) построить  уравнение зависимости спроса (у) на яичный порошок от цены на него (х);

б) рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и  среднюю ошибку аппроксимации;

в) оценить статистическую значимость параметров регрессии и  корреляции;

г) выполнить  прогноз спроса на куриные яйца при прогнозном значении цены, составляющей 115% от среднего уровня;

д) оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал;

е) используя  данные о рыночной ситуации выбрать  методы стимулирования продаж.

Таблица 1

Объемы  продаж и цены на яичный порошок

Месяц	Объем продаж, цн.	Цена, руб.
Январь	5,4	8281,91
Февраль	42,2	5338,62
Март	12,4	7883,87
Апрель	1	7800,00
Май	130,01	7500,42
Июнь	97,4	6450,62
Июль	3	6500,00
Август	5,4	6211,11
Сентябрь	1	5850,00
Октябрь	4	5850,00
Ноябрь	3,6	5850,00
Декабрь	0	0,00

 

Решение

а) Для расчета  параметров уравнения линейной регрессии  строим расчетную таблицу 2.  

Таблица 2

Расчет  параметров уравнения линейной регрессии

				y			xy
Январь	8281,91	2155,53	4646313,173	5,4	-20,05	402,04	44722,31	68590033,25	25,53	-20,13	405,32	-372,83
Февраль	5338,62	-787,76	620564,5047	42,2	16,75	280,53	225289,76	28500863,50	25,42	16,78	281,54	39,76
Март	7883,87	1757,49	3088774,029	12,4	-13,05	170,32	97759,99	62155406,18	25,52	-13,12	172,07	-105,79
Апрель	7800,00	1673,62	2801006,694	1	-24,45	597,84	7800,00	60840000,00	25,51	-24,51	600,95	-2451,44
Май	7500,42	1374,04	1887988,212	130,01	104,56	10932,62	975129,60	56256300,18	25,50	104,51	10921,72	80,38
Июнь	6450,62	324,24	105132,118	97,4	71,95	5176,68	628290,39	41610498,38	25,46	71,94	5174,91	73,86
Июль	6500,00	373,62	139592,5271	3	-22,45	504,04	19500,00	42250000,00	25,47	-22,47	504,68	-748,83
Август	6211,11	84,73	7179,314117	5,4	-20,05	402,04	33539,99	38577887,43	25,45	-20,05	402,16	-371,37
Сентябрь	5850,00	-276,38	76385,44377	1	-24,45	597,84	5850,00	34222500,00	25,44	-24,44	597,33	-2444,03
Октябрь	5850,00	-276,38	76385,44377	4	-21,45	460,14	23400,00	34222500,00	25,44	-21,44	459,69	-536,01
Ноябрь	5850,00	-276,38	76385,44377	3,6	-21,85	477,46	21060,00	34222500,00	25,44	-21,84	477,00	-606,68
Декабрь	0,00	-6126,38	37532521,69	0	-25,45	647,74	0,00	0,00	25,22	-25,22	635,96	0,00
Итого	73516,55	х	51058228,6	305,41	х	20649,30	2082342,05	501448488,92	305,41	0	20633,34	-7442,97
Среднее значение	6126,38	х	х	25,45	х	х	173528,50	41787374,08	х	х	х	-620,25
	2062,73	х	х	41,48	х	х	х	х	х	х	х	х
	4254852,38	х	х	1720,78	х	х	х	х	х	х	х	х

 

Рассчитаем  значения а и b:

 = 0,000038

 = 25,45 – 0,000038 * 6126,38 = 25,218

Уравнение линейной регрессии примет вид:

 

б) Теснота линейной связи оценивается при помощи коэффициента корреляции:

  = 0,00000361

Данный расчет показывает, что 0,0004% вариации спроса объясняется  вариацией фактора цены, т.е. спрос  на яичный порошок практически не зависит от цены на них.

Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:

Качество построенной  модели оценивается как очень  хорошее, т.к. допустимая ошибка аппроксимации  не превышает даже 1%.

 

в) Оценка статистической значимости параметров регрессии проводится с помощью t-статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала каждого показателя.

Выдвигаем гипотезу о случайной природе показателей, т.е. об их незначимом отличии от нуля: .

Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки:

; ;

Случайные ошибки параметров линейной регрессии и коэффициента корреляции определяются по формулам:

Сравнивая фактическое  и критическое (табличное) значения t-статистики –  и – принимаем или отвергаем гипотезу .

Если  < , то отклоняется, т.е. a, b, r не случайно отличаются от нуля и сформировались под влиянием систематически действующего фактора х. Если > , то гипотеза не отклоняется и признается случайная природа формирования a, b или r.

В нашей задаче примем число степеней свободы  и . Тогда по таблице критических значений t-критерия Стьюдента найдем =2,2281.

Определим случайные  ошибки:

Тогда:

= 0,006 < => принимается

= 0,678 < => принимается

= 0,006 < => принимается

Согласно расчетам, параметры b, а и r связаны с фактором х и является статистически значимым.

Рассчитаем  доверительный интервал для а и b. Для этого определим предельную ошибку для каждого показателя: