ВКР Демин (1216229), страница 9

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 9)

за 2014 г. – 360/76,9 = 4,7 раза (оборота).

Следовательно, товарные запасы в течение 2015 года обновлялись более часто.

При управлении запасами в ООО «ЗСК» расчет норматива товарных запасов про­изводится, как правило, на конец планового периода, поскольку входные запасы, т.е. запасы на начало планового периода, равны величине товарных запасов на конец предпланового периода.

Управление запасами в ООО «ЗСК» производится как в днях обо­рота, так и в денежном выражении. При этом между данными показателями существует прямая взаимосвязь:

N_тз.дн = ТЗ_пл / О_рто.пл. (9)

ТЗ_пл = О_рто.пл. • N_тз.дн., (10)

где N — норма товарных запасов в днях оборота;

ТЗ — плановая сумма товарных запасов, руб.

Расчет нормы товарных запасов в днях представляет собой про­цесс нормирования товарных запасов, в то время как расчет пла­новой суммы товарных запасов получил название планирования товарных запасов. Эти процессы неразделимы и, как правило, один сопровождает другой.

При использовании экономико-математического метода расчет норматива товарного запаса в днях чаще всего производится с по­мощью скользящей средней.

Расчет норматива товарного запаса производится в несколько шагов:

Произведем расчет норматива товарного запаса на конец 2013 г. методом скользящей средней (табл. 15).

Таблица 15 - расчет норматива товарного запаса на конец 2013 г. методом скользящей средней

Воспользуемся данными таблицы 10 и произведем расчеты:

К1_ср =(89,4+76,9):2 = 83,1 дн.;

К2_ср =(76,9+61,1):2 = 69 дн.;

К3_ср =(83,1+69):2 = 76,05 дн.;

К4_ср =(69+76,05):2 = 72,5 дн.

Произведем расчет среднегодового изменения товарного запаса () за весь анализируемый период:

 = (К_nср – К_1ср) /(n-1) (11)

Получим:

 = (72,5 -83,1) : (4-1) = - 3,53 дн.

Произведем далее обоснование норматива товарного запаса на планируемый 2016 год.

К4 = К₄ + 2 = 61,1+ (-2,52 • 2) = 56,06 дн.

Воспользуемся данными таблицы 10 и произведем расчеты планируемого торгового оборота:

(55793+57 969):2=56881

(57 969+59 919):2=58944

(56881+58944):2=57912,5

(58944+57912,5):2=58428,25

Произведем расчет среднегодового изменения оптового оборота за весь анализируемый период:

(58428,25-56881):(4-1)= 515,7

Произведем далее обоснование планируемого оптового оборота на планируемый 2016 год.

59 919+515,7*2=60950,4

Далее высчитаем нормативный товарный запас на 2016 год.

ТЗ_пл2013 = 60950,4*56,06 /360 = 9491,3 тыс. руб.

Таким образом, деятельность ООО «ЗСК» в 2013-2015 г.г. была достаточно эффективной.

Для определения эффективности использования товарных запасов была дана оценка удельным товарным запасам. Они составили в 2014 году - 1,022, а в 2015 - 1,023 на каждый рубль товарооборота.

Показатель товарооборачиваемости запасов составил за 2015 год – 61,1 дня, а за 2014 год - 76,9 дней. Соответственно ускорение товарооборачиваемости составило 15,8 дней, а сумма оборотных средств, высвобожденных в результате ускорения времени обращения товаров, составила 2629,78 тыс. руб.

Серьезным недостатком в системе управления запасами является отсутствие у руководства ООО «ЗСК» долгосрочной стратегии управления запасами, удаленность основного поставщика и ярко выраженная сезонность товаров.

3. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ НА ПРЕДПРИЯТИИ

Основным предлагаемым направлением повышения эффективности использования товарных ресурсов ООО «ЗСК» является совершенствование системы управления товарными запасами с использованием методов прогнозирования спроса.

В настоящее время для большинства российских предприятий маркетинговое управление становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта товаров.

Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Поскольку современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый менеджер и специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, ответственный за принятие стратегических решений, должен к тому же уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.

Исходя из сказанного, предлагаем ввести в ООО «ЗСК» систему прогнозирования спроса и на основании сделанного прогноза принимать соответствующие управленческие решения в сфере управления товарными запасами.

Осуществим построение прогноза объема продаж товаров ООО «ЗСК» на примере основной ассортиментной группы – строительные герметики. При этом учитывается, что на спрос этой группы товаров оказывает влияние сезонность.

Модель прогнозирования можно представить в виде формулы:

F = Т+S+ Е, (12)

где F — прогнозируемое значение;

Т — тренд;

S — сезонная компонента;

Е — ошибка прогноза.

Построим прогноз объема продаж строительные герметики ООО «ЗСК»

В таблице 16 приведены данные об объемах продаж ООО «ЗСК» строительных герметиков за 2014-2015 г.г.

На рисунке 9 показана динамика объемов продаж строительных герметиков за январь 2014 – декабрь 2015 г.г., а также при помощи функции «Линия тренда» программы MS Excel построены для сравнения полиноминальный тренд и линейный тренд.

Таблица 16 - фактические объемы реализации строительных герметиков
ООО «ЗСК» за 2014-2015 г.г. тыс. руб.

2014	Объем продаж	2015	Объем продаж
Январь	708	Январь	1222
Февраль	1054	Февраль	1004
Март	3274	Март	2987
Апрель	2901	Апрель	3221
Май	3451	Май	5515
Июнь	5830	Июнь	6600
Июль	6036	Июль	10719
Август	4468	Август	8110
Сентябрь	3735	Сентябрь	5082
Октябрь	6958	Октябрь	5445
Ноябрь	3826	Ноябрь	4682
Декабрь	3829	Декабрь	886
Итого	46070	Итого	55473

На рисунке 9 видно, что полиномиальный тренд аппроксимирует фактические данные гораздо лучше, чем предлагаемый обычно в литературе линейный. Коэффициент детерминации полиномиального тренда (0, 0,7182) гораздо выше, чем линейного (0,1161).

Рисунок 9. Сравнительный анализ полиномиального и линейного трендов для строительные герметики

Вычитая из фактических значений объемов продаж значения тренда, определим величины сезонной компоненты, используя при этом пакет приклад­ных программ MS Excel. Затем рассчитываем значения сезонной компоненты. Результаты расчетов сведены в таблицу 17.

Таблица 17 - расчет значений сезонной компоненты для строительных герметиков за 2014-2015 г.г. тыс. руб.

Месяц	Объем продаж	Значение тренда	Сезонная компонента
1	2	3	4
Январь 2014	708	1204	-496
Февраль 2014	1054	765	289
Март 2014	3274	1824	1450
Апрель 2014	2901	3358	-457
Май 2014	3451	4726	-1275
Июнь 2014	5830	5594	236

Окончание таблицы 17

Месяц	Объем продаж	Значение тренда	Сезонная компонента
Июль 2014	6036	5857	179
Август 2014	4468	5571	-1103
Сентябрь 2014	3735	4892	-1157
Октябрь 2014	6958	4029	2929
Ноябрь 2014	3826	3203	623
Декабрь 2014	3829	2604	1225
Январь 2015	1222	2376	-1154
Февраль 2015	1004	2590	-1586
Март 2015	2987	3241	-254
Апрель 2015	3221	4241	-1020
Май 2015	5515	5431	84
Июнь 2015	6600	6592	8
Июль 2015	10719	7470	3249
Август 2015	8110	7807	303
Сентябрь 2015	5082	7382	-2300
Октябрь 2015	5445	6055	-610
Ноябрь 2015	4682	3828	854
Декабрь 2015	886	906	-20

Скорректируем значения сезонной компоненты таким образом, чтобы их сумма была равна нулю (табл. 18).

Характеристики

Список файлов ВКР