Диссертация (1152230), страница 18
Текст из файла (страница 18)
При проведении анализа существующей системы управлениязапасами, необходимо сопоставить динамику поступления, отпуска в производствои средних остатков запаса на складе, относящихся к одному периоду времени(Рисунок 3.2).Тренд характеризует общую долговременную тенденцию в измененияхрассматриваемыхпоказателей,наоснованиикоторойможносудитьодолговременной динамике потребления и накопления запасов операционныхресурсов в компании. Для относительно коротких временных рядов трендыаппроксимируются линейными уравнениями (первого порядка):100 = ∙ + (3.1)где ti – номер периода времени, соответствующий рассчитываемомузначению линии тренда;a – тангенс угла наклона линии тренда к оси ОХ:=∙∑ ∙ −∑ ∙ ∑ ∙∑ 2 −(∑ )2(3.2)b – расстояние от начала координат до точки пересечения линии тренда сосью OY:=∑ ∙∑ 2 −∑ ∙ ∑ ∙∙∑ 2 −(∑ )2(3.3)где yi – отпуск ресурсов/остатки запаса на складе в момент времени ti.Рисунок 3.2.
Пример динамики отпуска операционных ресурсов с расходногосклада и среднего запаса в ОАО УК «Кузбассразрезуголь» в 2014 – 2016 г.г.Наличие восходящих трендов свидетельствует о стабильном росте расходаресурсов и положительной динамике уровней складских запасов, не смотря напериодические сезонные изменения. Однако, дальнейшая оценка информации101показывает, что при схожести динамики обоих параметров, средние остатки запасапревышают потребность в 1,8 раза в начале года и в 2,7 раза в конце, чтоподтверждают построенные линии трендов. Кроме того, угол наклона линиитренда расхода существенно меньше, чем линии тренда средних остатков запаса.Полученные коэффициенты уравнений трендов свидетельствуют, что среднийтемп роста расхода операционных ресурсов составляет 12,1 млн.
руб. в квартал, асредний темп роста остатков – 36,1 млн. руб. То есть, темп роста складскихостатков больше в 3 раза, что в перспективе приведет к дефициту складскихплощадей и значительному переизбытку запасов, с последующей потерей контролянад ними. Таким образом, увеличение добычи природного сырья и соответственновыручки от его реализации, будет отставать от темпа роста всех затрат, связанныхс запасами и существенно ограничивать возможности роста прибыли компании.Во многих горнодобывающих компаниях, организационная структурауправления и функциональные обязанности сотрудников, предполагают передачуинформации о планируемой потребности в операционных ресурсах от внутреннихпотребителей в отделы снабжения. Специалисты по закупкам, руководствуясьчисто коммерческими интересами, выбирают поставщиков и согласовывают сними графики поставок.
Таким образом, учитывается возможная экономия тольконазакупках,безопределениясуммарныхзатрат/потерьвсмежныхфункциональных областях компании.Отсутствие координирующего звена существенно снижает взаимосвязьмежду деятельностью служб снабжения, эксплуатации и подразделений,непосредственно занятых в процессе добычи. Формализовать тесноту такой связиможноиспользуярядстатистическихпоказателей,которыеобычноподразделяются на параметрические, применение которых, предполагает знаниезакона распределения и непараметрические, не требующих выполнения данногоусловия. Среди параметрических показателей, наибольшее распространение напрактике получил коэффициент парной корреляции Пирсона [51, 129]:=∑̅)=1( −̅ )∙( −∙ ∙(3.4)102где xt, yt – значения параметров в момент времени t, теснота связи междукоторыми оценивается;̅ , ̅ – средние значения статистических рядов параметров x и y;n – длина статистических рядов параметров x и y;х и у – среднеквадратические отклонения статистических рядовпараметров x и y.Данный коэффициент показывает, насколько ярко выражена тенденция кизменению одного параметра при изменении другого.
Расчётные значениякоэффициента находятся в диапазоне (−1 ≤ ≤ +1). В крайних случаях (при =±1), связь между x и y становится функциональной, а нулевое значениекоэффициента корреляции (r=0) обозначает полную независимость параметров x иy друг от друга и отсутствие какой-либо связи между ними. При (r>0), связь междуx и y прямая, т.е. обе величины одновременно убывают или возрастают.
Если (r<0),то связь между x и y обратная, т.е. с возрастанием одной величины другая убывает.Иными словами, промежуточные значения коэффициента корреляции (исключаякрайние случаи) говорят, что тенденция к изменению одного параметра приизменении другого неоднозначна, но в какой-то степени она присутствует. То естьможно говорить о наличии между рассматриваемыми параметрами стохастической(вероятностной) связи.В Таблице 3.1 приведена статистика поступлений, расхода и среднегоскладского запаса стального каната. Рассчитанное по формуле (3.4) значениекоэффициента корреляции статистики поступления и расхода канатов составляет0.45, что свидетельствует о слабой степени соответствия деятельности по закупкересурсов и их отпуску в производство.
Иными словами, только 45% значенийпоступлений и расхода запаса соответствуют друг другу (коррелируют), чтопозволяет сделать вывод о необходимости совершенствования существующейсистемы управления запасами в компании.Однако, стоит отметить, что при аналитической обработке ретроспективнойинформации о запасах, часто приходится иметь дело с процессами, протекающими103не синхронно (синфазно), а с некоторой разностью во времени.
Например, когда вкомпании закупочная деятельность организована таким образом, что планируемоепоступление запасов опережает их расход на некоторый временной интервал. Илипри осуществлении закупок с использованием форвардных стратегий, когдаединовременно обеспечивается потребность нескольких плановых периодов. Вэтих случаях, корреляция рассмотренных параметров, привязанных к одномумоменту времени, может искажать реальное положение дел и вести к принятиюошибочных управленческих решений.Таблица 3.1. Пример статистики расхода и поступления запасов по позиции«Канат стальной, 52 мм» на угольных разрезах АО «Воркутауголь» в 2016 г.Период Расход, Поступление, Период Расход, Поступление,времени пог. м.пог. м.времени пог.
м.пог. м.янв.162 4450ноя.161 5282 288фев.160752дек.164 0742 258мар.1602 258янв.170752апр.162 4452 258фев.1703 010май.162 4452 258мар.173 2601 505июн.165 7034 514апр.173 2605 550июл.168 1483 762 май.176 5193 480авг.165 7032 351 июн.173 2602 258сен.162 8523 010 июл.172 4452 258окт.1603 010Для оценки тесноты связи двух параметров, отнесенных к разным моментамвремени, можно использовать взаимнокорреляционную функцию, для получениязначений которой, один статистический ряд необходимо поочерёдно смещатьотносительно другого на некоторый временной интервал (сдвиг), рассчитываякаждый раз при этом коэффициент корреляции.
Временной сдвиг (i), при которомкоэффициент корреляции примет максимальное значение, будет оптимальнымсдвигом, определяя при этом среднюю разность фаз между исследуемымипроцессами [51, 129]:104 () = () =∑−̅)=1 ( −̅ )∙(+ −(3.5)(−)∙ ∙∑−̅)∙(− −̅ )=1 ( −(3.6)(−)∙ ∙То есть, необходимо сдвигать ряды, приведенные в Таблице 3.1, друготносительно друга на месяц, сопоставляя сначала поступление запасов в январе ких расходу в феврале, поступление в феврале к расходу в марте и т.д.
Затем можноувеличить сдвиг на два месяца. В первом случае расчётное значение коэффициентакорреляции увеличивается до 0.73, а во втором уменьшается до 0,19. Такимобразом, для рассматриваемой позиции запаса, максимальная степень соответствияпроцессов закупок и расхода наблюдается при сдвиге на один месяц, когдакоррелируют 73% значений (Рисунок 3.3).Рисунок 3.3. График взаимнокорреляционной функции статистики расхода ипоступления запасов по позиции «Канат стальной, 52 мм».То есть можно предположить, что приобретение данной позиции запасаосуществляется (в 73 случаях из 100) за 1 месяц до возникновения потребности вней у непосредственных потребителей.
В целом, полученный результат оправдангеографическойудаленностьютерриториальныхподразделенийгорнодобывающих компаний от источников снабжения, а также нестабильным105характером потребности в операционных ресурсах, зависящим так же отклиматических условий работы. Однако, в перспективе необходимо стремиться кещё большей степени соответствия, преодолевая субъективные ограничения.Учитывая результаты проведенных расчетов, можно сделать следующиевыводы. В целом существующая система управления материальными потоками,характеризуется нестабильностью показателей состояния запасов, значениякоторых имеют довольно сильный разброс, что может свидетельствовать оботсутствии единой, скоординированной политики в деятельности компаниигорнодобывающей промышленности.
Показатели запасоёмкости (обеспеченностипотребности в запасе), доли переходящего запаса и оборачиваемости, зачастуюпревышают нормативные сроки, принятые для складов МТС производственныхкомпаний.Сопоставление среднеотраслевых показателей не только во внутригодовойдинамике, а рассчитанных для одних и тех же месяцев, но в разные годы, так жесвидетельствует о постепенном формировании избыточных складских запасов и онеобходимости внесения соответствующих корректировок в планы потребности набудущие периоды.3.2.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
