Фалько С.Г. - Экономика предприятия (1044309), страница 61
Текст из файла (страница 61)
Как разновидности этого критерия можно рассматривать: е полную цену потребления Ц„„= Ц„„, + Яеы часто используемую для определения конкурентоспособности; З 5 Анализ чувствителвности и сценарный технико-экономический анализ 317 з удельные приведенные затраты при эксплуатации системы Я,, измеряемые в рублях на единицу продукции или услуг лт' или на единицу времени Я, +Е„К, в р где Я, — текущие затраты при эксплуатации системы, руб.,Угол; К, — капитальные вложения потребителя, руб.; Р— целевой (неэкономический) эффект от использования системы, шт.у'год, ч,тгод. Чистый дисконтироеонный доход (ЧДД) представляет собой критерий высшего уровня, когда решение принимается об инвестиционном проекте, т.
е. о совокупности мероприятий по созданию того или иного объекта, требующих инвестиций. Определяется приведенная величина потока платежей как разница между поступлениями и выплатами (см. 7.4). Положительное значение ЧДД свидетельствует об эффективности проекта. Одновременно могут быть рассчитаны и другие показатели, оценивающие финансовую сторону проекта — внутренняя норма доходности, рентабельность, срок окупаемости. Для расчета ЧДД, так же как, и для других критериев, необходима обширная база исходных данных: временной отрезок осуществления проекта (горизонт расчета); инвестиции и их распределение по времени; текущие затраты и результаты и их динамика (изменение себестоимости продукции, цен, объемов продаж во времени); наконец, обоснование ставки дисконтирования.
Все перечисленные параметры так или иначе зависят от технических показателей разрабатываемой системы. Выявленные функциональные или статистические зависимости сформируют экономико-математическую модель, которая позволит найти наилучшее проектное решение. 8.5. Анализ чувствительности и сценарный технико-экономический анализ Реальная техническая или экономическая эффективность разрабатываемой сложной технической системы может отличаться от проектной в результате: з отклонений от заданного качества изготовления, сборки и испытаний; Э18 Глава 8 Технико-экономический анализ лроекзних решений т отклонений от предусмотренных проектом реальных условий производства и эксплуатации; увеличения периода создания СТС; е изменения продолжительности жизненного цикла СТС как товара, реализуемого конкретному потребителю; е неточности прогнозирования, а также изменения динамики таких экономических параметров, как себестоимость, цена, инвестиции, и т.
д. Для оценки степени влияния перечисленных отклонений на величину выбранного критерия применяют анализ чувствительности (устойчивости). Его результаты, полученные на стадии принятия решения, позволяют отслеживать параметры, наиболее важные с точки зрения эффективности, в процессе проектирования и изготовления системы. Алгоритм анализа чувствительности сводится к следующему: е рассчитывают базисное значение целевой функции, используя предполагаемые значения включенных в нее параметров; е устанавливают пределы отклонений параметров (например, Х + 30в4); е рассчитывают значения целевой функции при изменении одного из параметров в установленных пределах (при фиксированных прочих); те же расчеты производят для всех параметров, включенных в целевую функцию; э ранжируют параметры по степени влияния на целевую функцию, для чего оценивают процентное изменение критерия по отношению к базисному варианту, и рассчитывают показатель чувствительности как отношение процентного изменения критерия к процентному изменению параметра (эластичность критерия по параметру).
Если изменение параметров в пределах +30')л не влияет на выбор решения (например, не приводит к отрицательному значению ЧДД), то критерий считается устойчивым. Например, выдано ТЗ на проектирование устройства. Критерий эффективности — прибыль от реализации. Цена устройства, тыс. руб. Ц = а + ЬХ, где Х вЂ” дальность обнаружения, Х > 100; себестоимость устройства Я = с + с(/У, тыс. руб., 8 5 Янализ чувствительности и сценарный технико-экономический анализ 319 где,У вЂ” погрешность измерения, У < 0,2; объем продаж Х = 10 000/ /Ц, шт /год; а = 100, Ь = 0,1, с = 60, с1 = б. Предполагается создать устройство с проектными значениями Х = 120 и У = 0,16.
Базовое значение прибыли: Пз = [(100 + О, 1 ° 120) — (60 + -зтотдрОотоооотЗтоо!-о,т тзор=ттроз* .крот д. Значения прибыли в случае предполагаемых отклонений Х+ 20%: П., = [(100 + 0,1. 144) — (60 + +дтотдо~отоооотЛоо+ от тдд).=зорро .рто4 д, Пз = [(100 + 0,1 ° 96) — (60 + ото,торопоооотЛоо р от озр-тдвзз .ррзт д. Коэффициент эластичности: Ь„=- ЛП//уХ =- 23'/о/40% = ОД8, т. е. при изменении пара- метра Х на 1% прибыль изменится на 0,6%. Значения прибыли в случае предполагаемых отклонений У+ 20%: П~ = [(100 + О, 1 ° 120) — (60 + + ото,твцото ооо т Лоо р о,ттзо р = зз ззо . ртот д, Пз = И100 + 0,1 ° 120) — (60 + + б/0,12)[ (10 000 / ДОО + 0,1 ° 120) = 9717 тыс. руб./год. Коэффициент эластичности: рз,з = /5П//5У = 73% /40% =- 1,83, т.
е. при изменении параметра У на 1% прибыль изменится на 1,83%. Результаты анализа чувствительности являются исходной информацией для последующего сценарного анализа, при котором: экспертно оценивается вероятность отклонения наиболее значимых параметров; учитываются все возможные ситуации (например, с помощью графа); 820 Глава 8.
Технико-экономический анализ проектньж реже ий е определяются лучшие и худшие значения критерия и в роятности их формирования. Продолжая вышеприведенный пример, можно предположить возникновение следующих ситуаций: для параметра Х с вероятностью 80% можно получить Х = 144, с вероятностью 50% — Х = 120, с вероятностью 20% — Х = 100; для параметра У вероятность достижения небольшой погрешности измерения У = 12% очень мала — всего 10%, У= 15% можно получить с вероятностью 50%, вероятность получения У = 18% составляет 40%.
Рассмотренным ситуациям соответствует граф (рис. 8.5), с помощью которого можно определить вероятность совпадения ситуаций и соответствующие величины прибыли от реализации (табл. 8.6). Вероятность достижения дальности обнаружения Вероятность достижения погрешности измерения Суммарная вероятность (вероятность совпадения) У= 18% — 40% 12% 15% 3% 20% 25% 5% 8% 10% 2% Рис.
8.5. Граф ситуаций для вероятностной оценки величины критерия эФфективности 8 5. нализ чувствительности и сценарный технико-экономический анализ 32! Таблица 8.6 Вероятностные ситуации Н 144 18 87,8 03 04=0,12 114,4 935 24 871 144 0,3 0,5 = 0,15 114,4 93 935 20 009 !12 0,3 0,1 =0,03 935 144 101,7 11 875 120 18 87,8 0,20 112 945 22 820 112 93 17 955 15 0,25 9713 0,05 112 101,7 945 18 0,08 110 87,8 953 21 156 0,10 110 93 953 16 201 15 953 7910 12 110 101,7 100 0,02 Ранжнруя прибыль по величине, получим следующее распределение накопленных вероятностей (табл. 8.
7). Таблици 8.7 Распределение накопленных вероятностей , )120 120 Вероятность совпадения При- быль згг Гпово 8 Технико-экономииеский онолиэ проектных ре ений Полученные результаты можно интерпретировать следую. щим образом. Реализуя предлагаемый проект, организация с вер ятностью 100% (исходя из учитываемых параметров) получ т прибыль в размере 7910 тыс. руб.тгод. Однако получение трибыли более 17 000 тыс. руб.ттгод вероятно только на 80% а более 20 000 тыс. руб./год — только на 55% . При комплексном рассмотрении проблемы (фина оное состояние фирмы, ее положение на рынке, загрузка пр изводственных мощностей, потребности рынка в данном ви е продукции и наличие конкурентов и т.
п.) результаты пррведенного ТЭА послужат одним из факторов, позволяющих менеджеру принять правильное решение. 8.6. Особенности технико-экономического анализа технологических процессов Технологический процесс — последовательность изготовления изделия, обеспечивающая получение технических и зкономических параметров и показателей, соответствующих гребованиям нормативно-технической документации.
Технологический процесс — элемент технологической системы, обеспечивающий функциональную взаимосвязь оборудования, средств технологического оснащения, предмета производства и исполнителей. При разработке технологического троцесса определяют методы получения заготовок, методы уп»очнения и изменения структуры и свойств материалов, со«ержание и последовательность операций обработки материалов, методы получения узлов и деталей, виды технологиче- кой оснастки, рациональные условия организации процесса «зготовления и т. п. Получение одной и той же детали с одинаковыми техничекими характеристиками может быть достигнуто разными ме, одами, с помощью разных технологических процессов. Имен- ~ о поэтому необходим технико-экономический анализ, задача которого — обеспечить выбор наиболее эффективного из рас.матриваемых вариантов технологии.
Элементы ТЭА остаются трежними: анализ факторов, влияющих на выбор варианта; ь формирование совокупности технических зкономических показателей и определение зави нмостей между ними; й Ь собенности техника-зкономического анализа технологических процессов 323 вь р критерия эффективности; по к оптимального варианта; ан из чувствительности. Таблица 8.8 Технико-экономические показатели технологических процессов Группа показателен Материалоемкость Наименование и размерность показателей Расход материалов, кг/шт. Коэффициент использования материала Штучного, ч/шт Штучна-калькуляционного, ч/шт. ~ Норма времени Технологическая, ч/шт.
Производственная, ч/шт. Полная, ч/шт. Удельная, ч/кг, ч/кВт Трудоемкость Технологический, ч, дн Производственный, ч, дн. Цикл Расход электроэнергии, кВт ° ч/шт. Удельный расход электроэнергии, кВт ° ч/кг Энергоемкость Затраты на материалы, руб./шт. Зарплата основных рабочих, руб./шт. Зарплата вспомогательных рабочих, руб./шт. Затраты на инструмент, руб./шт. Затраты на технологическую оснастку, руб./шт. Затраты на эксплуатацию и содержание оборудования, руб./шт Технологическая себестоимость, руб /шт Производственная себестоимость, руб./шт. Производственные затраты Материалы, руб./кг, руб./мм Заработная плата, руб./кг, руб./мм Себестоимость, руб./кг, руб./мм Производственные удельные затраты Полные, руб.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
