Любое успешно действующее предприятие заботится о правильной прогнозной оценке потребностей покупателей в производимой (продаваемой) ею продукции, и соответственно о правильной оценке потребностей собственного производства в материальных ресурсах.
Идеальным вариантом является положение, при котором все одномоментно закупаемые ресурсы точно соответствуют производственной программе, а вся поставленная на продажу готовая продукция – сразу продается.
Такой идеальный вариант невозможен в силу наличия всевозможных случайных воздействий. Учет наличия материальных ресурсов, их движение, учет случайных факторов в условиях крупных предприятии является громоздко и сложно задачей.
Разработка и использование математических моделей и современных интеллектуальных методов, разработка компьютерных систем и их использование позволяет рационально организовать логистические процессы предприятий [1].
Управление запасами – это оптимизация запасов произведенных товаров, незавершенного производства, сырья и других объектов деятельности предприятиями с целью уменьшения затрат хранения при обеспечении уровня обслуживания и бесперебойной работы предприятия. Эффективное управление запасами позволяет предприятию удовлетворять или превышать ожидания потребителей, создавая такие запасы каждого товара, которые максимизируют чистую прибыль.
Прежде чем готовая продукция попадет конечному потребителю, она проходит производственный цикл, начиная от сырья (полуфабриката) и заканчивая готовой продукцией. Учитывая, что ситуация на рынке носит непредсказуемый характер это отражается на производственном процессе. Назвать точную цифру, сколько будет продано готовой продукции в следующем месяце, не берется ни один специалист.
Чтобы не остановилось производство из-за отсутствия запасов сырья, по причине увеличения резкого спроса или перебоев в снабжении, на производстве создаются запасы. Если бы производственный процесс функционировал бы как единый конвейер, то потребности в запасах сводились к нулю. В реальной жизни этого не происходит.
Создание запасов всегда сопряжено с дополнительными финансовыми расходами.
Затраты, определяемые необходимостью организации запасов можно разделить прежде всего на затраты связанные с закупкой и доставкой и непосредственно с содержанием запасов. Их в свою очередь можно разбить на несколько групп:
В свою очередь отсутствие необходимого объема запасов приводит также к расходам, которые можно определить в следующей форме потерь:
Кроме указанных расходов, предприятие должно руководствоваться конъюнктурой рынка, учитывая следующие факторы:
Таким образом, современное предприятие сталкивается с целым рядом учетных и расчетных задач, связанных с обеспечением оптимальных объемов запасов, а, следовательно, получения за счет этого прироста прибыли. Решить многообразие таких задач возможно только используя компьютеризированные системы, использующие современные средства разработки и реализации математических моделей и интеллектуальных методов.
Актуальность данной работы заключается в том, что управление в современных условиях рынка (которое является необходимым условием повышения эффективности производства) не возможно без использования современных автоматизированных средств учета, контроля и управления.
Целью выполнения работы является разработка компьютеризированной подсистемы управления запасами сырья пищевого предприятия с учетом производственных и закупочных рисков.
Подсистема позволит:
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Объектом работы является пищевое предприятие с большими объемами выпускаемой продукции.
Предметом работы является организация управления запасов на предприятии.
Методологической основой работы послужили общенаучные методы исследования – методы системного анализа, методы имитационного математического моделирования, методы прогнозирования.
Теоретическую основу работы составили труды ученых в областях управленческого учета и компьютерного моделирования, таких как Бушуева Л.И., Портнов К.В., Корнеев Д.С. и Ирина Чучуева.
Предполагаемой научной новизной является:
Для экспериментальной оценки полученных теоретических результатов и формирования основы для последующих исследований, планируется разработка настраиваемой подсистемы управления запасами сырья со следующими функциями:
При планировании работы предприятия (например, на следующий месяц) необходимо сделать предположение сколько продукции предприятие сможет реализовать за период на который составляется план. Далее, отталкиваясь от сделанного прогноза, выполняется составление графиков закупок сырья и материалов, а также составление производственных планов.
Таким образом, прогнозирование является одной из задач в планировании. Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объёмах продаж продукции могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени [2].
Перед прогнозированием выполняется первичный анализ исходных данных (рисунок 1), в ходе которого определялись наличие тренда и сезонной компоненты.
Рисунок 1 – График продаж продукции за 2012-2013 года
Тренд – это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов.
Сезонные колебания – повторяющиеся из года в год изменения показателя в определённые промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний.
Анализ временного ряда показал, что временной ряд случаен и имеет сезонный тренд в 12 месяцев.
Существует большое количество методов составления прогноза. При выполнении работы были проанализированы наиболее популярные методы:
В ходе анализа наблюдалось влияние значений параметров методов прогнозирования на точность полученного прогноза. Также было проанализировано влияние на точность прогноза количества месяцев, на которые выполняется прогноз.
Итог анализа – выбор для прогнозирования нейронной сети Элмана (рисунок 2), так как она даёт наименьшую ошибку прогноза [2]. При прогнозировании на 3 месяца нейронной сетью Элмана ошибка прогнозирования не превышает 5%. Данная величина ошибки прогнозирования является допустимой.
Рисунок 2 – Схема нейронной сети Элмана
(анимация: 7 кадров, 7 циклов повторения, размер 300х173, 10.7 килобайт)
Выбранный метод прогнозирования будет использоваться для определения объёмов продаж продукции на основании данных за предыдущие периоды времени. В ходе работы предполагается выполнить исследование расходов сырья и пополнения его запасов с помощью имитационного модулирования. Прогноз объёмов продаж и полученные в ходе исследования данные будут использованы в качестве исходных данных при определении величины риска планирования.
Каждое предприятие сталкивается с задачами связанными с обеспечением оптимальных объёмов запасов. Для обеспечения предприятия сырьем необходимо проанализировать большой объем информации и выполнить немалое количество расчётов, поэтому при больших объёмах производимой продукции целесообразным является использование компьютерных систем планирования потребности в ресурсах.
Популярными зарубежными разработками, которые используются на предприятиях как зарубежных, так и местных являются:
Microsoft Dynamics AX (Axapta) – многофункциональная ERP-система управления ресурсами предприятия для средних и крупных компаний [4].
Axapta предоставляет следующие возможности:
BAAN – комплекс систем по управлению ресурсами предприятия. Это разработка одноимённой компании, располагающейся в Нидерландах. Система состоит из функциональных модулей, каждый из которых может работать автономно. За ведение информации о сырье и её анализ отвечает модуль BAAN Производство
. По заявке разработчиков данный модуль обеспечивает управление всеми производственными процессами, а также поможет организовать сам производственный процесс. В модуле присутствует возможность определить потребность в сырье и материалах, в зависимости от объёмов, имеющихся на складе. Использование BAAN подходит для работы со всеми типами производств. В основе подсистемы BAAN Производство
стоит построение производственных планов (графиков), благодаря чему у сотрудников компании есть возможность контролировать процесс производства в любой момент времени, а также составлять краткосрочные и долгосрочные планы и принимать управленческие решения 5">5.
Oracle E-Business Suite даёт возможность автоматизировать процессы производственного планирования и управления логистикой на разных уровнях: от ежедневного цехового планирования и управления, с пооперационным контролем качества продукции, до укрупненного календарного планирования производства, в том числе по группе предприятий.
Эта система также состоит из нескольких модулей. За работу с информацией о сырье отвечают модули Планирование выпуска продукции
, Управление рецептурами
и Управление производством и контроль операций
. Приложение Oracle поддерживает согласованное управление информацией о технологических процессах производства продукции, обеспечивается поддержка единых справочников сырья и рецептур. Для каждой продукции возможно определение неограниченного количества рецептур с заданием правил их применения на конкретном предприятии. Функции системы дают возможность регистрировать выход продукции, контролировать её качественные характеристики. Также система предоставляет возможности оптимизационного моделирования для расчёта и выбора оптимального варианта плана производства [6].
RS-Balance 3 представляет собой современную систему управления бизнес-процессами, которая подходит для ведения бизнеса на предприятиях различных отраслей и масштабов. В нее входит набор функциональных возможностей для ведения управленческого и финансового учёта, учёта движения товаров и денежных средств, управления процессами продаж и закупок, автоматизации складской и транспортной логистики, формирования аналитической отчётности в различных разрезах – как по предприятию в целом, так и для отдельных подразделений.
В Украине рынок систем автоматизации управления предприятием находится на довольно высоком уровне. В последнее время заказчики отдают предпочтение специализированным решениям и использованию отдельных модулей [7].
Украинская компания Блиц-информ
предлагает продукт SAP ERP. Система управления ресурсами предприятия SAP ERP предоставляет средства для финансового и управленческого учёта, управления персоналом, оперативной деятельности и сервисных служб компании [8].
За работу с данными о материалах отвечает модуль управления закупками и материальными потоками (ММ). С помощью данного модуля выполняются операции учёта материалов на складах, их оценка, проведение инвентаризаций и планирование потребности в материалах.
Solaris SoftLab – ещё один разработчик систем управления запасами. Корпоративная информационная система SOLARIS ERP представляет собой полнофункциональный комплекс, позволяющий в едином информационном пространстве выполнять типовые и специализированные задачи управления предприятием [9]. В первую очередь система ориентирована на российские предприятия. Функционально система поделена на ряд подсистем, объединенных между собой по различным направлениям.
Система управления производственными процессами (Manufacturing Execution System) поможет организовать оперативный обмен информацией о наличии и распределении сырья и полуфабрикатов, о выпущенной продукции, важных межцеховых процессах. Система поможет координировать, синхронизировать и анализировать производственный процесс. Разрабатываемые ERP-LAB, программы MES помогают настроить оперативную работу так, чтобы сократить издержки производства, повысить производительность труда, избежать простоев оборудования, правильно скоординировать транспортно-складские операции, оптимизировать запасы. В системе есть возможность обмена данными с другими продуктами производства компании ERP-LAB [10].
Исследования студентов ДонНТУ по темам, близким данной магистерской работе:
Разработка компьютерной подсистемы управления запасами сырья и материалов;
Моделирование структуры рисков предприятия;
Управление запасами на предприятии;
Управление рисками хозяйственной деятельности предприятия;
Моделирование системы управления запасами.
Существующие системы планирования потребности в ресурсах требуют больших капиталовложений, точного подбора необходимых модулей, подходящих для данного типа предприятий, и точной настройки подобранных модулей. Также в данных системах частично (или полностью) не реализована возможность учета рисков, возникающих во время закупок сырья.
При выполнении магистерской работы был проведен анализ существующих систем и разработок для управления сырьем на предприятии. Также был выполнен анализ методов прогнозирования объемов продаж и методов определения оптимальных объемов и графиков закупок сырья на пищевом предприятии.
Основными предпосылками для разработки подсистемы стало то, что в существующих системах сделан акцент на ведении учета и недостаточно проработаны аспекты планирования и прогнозирования.
На момент написания реферата магистерская работа еще не закончена. Ознакомиться с работой можно будет после того, как она будет на финальной стадии к декабрю 2016 года.
