Питання для самоперевірки
Назвіть основні ознаки харчових підприємств.
Назвіть функціональні підсистеми харчового виробництва.
З чого складається функціональна структура підприємства?
Дайте визначення документосистемі харчового підприємства.
Які задачі розв’язує документосистема підприємства?
Опишіть рівневу структуру харчового підприємства.
Що таке бізнес-процес? Назвіть основні бізнес-процеси підприємства.
Що таке процесно-орієнтоване управління підприємством?
Дайте характеристику групі функцій управління.
Який алгоритм формування рішень в управлінні виробництвом.
Що таке внутрішні бізнес-процес?
Назвіть основні задачі управління виробництвом.
Що таке реінжиніринг?
Назвіть характерні риси перепроектування бізнес-процесів.
Відмінності між удосконаленням і реінжинірингом підприємств.
Бізнес-процеси харчового виробництва
Прогнозування попиту на харчову продукцію
Управління виробництвом полягає у плануванні і контролі вхідних, проміжних і вихідних потоків певних матеріальних компонентів з метою одержання оптимального прибутку у відповідності з можливостями підприємства. Таким чином, для управління виробництвом потрібно безперервно оцінювати споживчий попит, фінансові можливості, виробничі потужності, ресурси робочої сили, тощо. Ці оцінки повинні враховувати не тільки поточні значення, але й можливі зміни в майбутньому. Формування рішень в процесі управління виробництвом має бути послідовним і цілісним, починаючи від прогнозування попиту і закінчуючи випуском готової продукції, див. рис. 4.
Рис. 4. Принципова схема функціонування харчового виробництвом.
Особливість харчових продуктів полягає у тому, що практично більшість з них має обмежений термін реалізації, тому планування всіх бізнес-процесів на виробництві потребує ретельного прогнозу. Ефективність харчового виробництва, як ніякого іншого, залежить від попиту на його продукцію, але тип прогнозу і тривалість часу прогнозування суттєво залежить також і від виду продукції, щодо якої розробляється прогноз.
Якщо мова йде про продукцію, попит на яку можна вважати постійним, наприклад, хліб, молоко, то прогноз можна робити на порівняно невеликий відрізок часу. Якщо є розрахунок, що попит залишиться незмінним, то в обчисленнях треба орієнтуватися саме на ці цифри і планувати підвищення ефективності за рахунок підвищення якості, урізноманітнення асортименту, тощо.
Якщо ж підприємство випускає продукцію, попит на яку є циклічним (пиво, морозиво), то прогноз слід робити для повного циклу випуску продукції.
Третій варіант – відслідковується тенденція до збільшення або зменшення попиту. Треба з’ясувати причини такої поведінки і відповідно відреагувати на них. Прогноз для такого випадку складається довготривалий – щоб мати можливість чітко визначити тенденцію.
Методи прогнозу:
експертний прогноз. Полягає у тому, що збираються думки осіб, зайнятих у сфері торгівлі і збуту, щодо попиту на продукт або послуги. Ці особи здатні відчувати найбільш імовірні коливання ринкової кон’юнктури. З іншого боку, вони можуть діяти під впливом кон’юнктурних моментів, оскільки особливо зацікавлені в тих або інших висновках, або знаходяться під впливом тих або інших чинників;
аналіз ділової активності. Враховується загальна тенденція в тому чи іншому питанні, але з певним коефіцієнтом. Точність прогнозу залежить від коефіцієнта кореляції між чинниками, що беруться до уваги, і рівнем попиту. Для забезпечення надійності прогнозу коефіцієнт кореляції повинен бути на рівні 0,95;
усереднення ретроспективних даних про споживчий попит. Базується на можливості робити висновки про майбутнє, спираючись на інформацію про минуле. Обґрунтованість такого припущення перевіряється за допомогою так званих «слідкуючих діаграм» (Метод ковзного середнього);
статистичний аналіз ретроспективних даних;
комбінований метод.
Зупинимось на найбільш поширеному виді прогнозу – статистичному аналізі ретроспективних даних.
Статистичний аналіз ретроспективних даних складається з таких етапів:
- планування збору даних, на підставі яких буде робитися прогноз. Основна вимога до цих даних – їх репрезентативність, тобто максимально достовірне відображення реальної ситуації, відносно якої робиться прогноз;
- збирання даних і, в разі потреби, їх попередня обробка (наприклад, одержання підсумкових даних за певний період або по певному регіону тощо);
- обробка даних і одержання необхідних висновків.
Для обробки даних використовуються такі методи:
1. Метод найменших квадратів, який полягає в наступному: на підставі попереднього аналізу обирається вид прогнозуючої функції dt = f(t), наприклад: лінійна, квадратична, циклічна прогнозуюча функція, лінійна циклічна функція. Можна випробувати декілька апроксимаційних функцій і обрати найкращу. Найкращою апроксимацією є така, що мінімізує стандартне відхилення як похибку оцінки.
2. Якщо попередня інформація не дозволяє конкретизувати вид прогнозуючої функції, то для цього може бути використаний інтерполяційний поліном.
3. Для порівняння спостережених і прогнозних рівнів попиту використовується діаграма з ковзним кроком. Прогноз і діаграма з ковзним кроком використовуються для перевірки ступеня стабільності зовнішніх чинників і обставин, що впливають на попит.
Перевірка починається з відображення у прогнозі даних та причин, що знаходяться в основі попиту на продукцію. Якщо тут помилок нема, то можна враховувати прогноз.
На підставі прогнозу вирішуються такі задачі:
визначити необхідність нарощування виробничих потужностей промислового підприємства і оцінка темпів розширення виробництва;
формування планів випуску продукції на порівняно довготривалий термін з урахуванням наявних виробничо-технологічних потужностей, а також планування випуску продукції на перехідний період;
складання оперативних планів-графіків, що регламентують випуск продукції.
Прогнози, орієнтовані на розв’язання цих задач, повинні задовольняти одній важливій умові: тривалість інтервалу часу, на який поширюється прогноз, слід обирати таким, щоб після отримання прогнозних оцінок залишався час на прийняття відповідних управляючих рішень і на їх ефективну реалізацію.
Під час складання довготермінового прогнозу, спрямованого на розширення виробництва, оперують вартісними показниками об`ємів виробництва, причому чим більший термін прогнозування, тим більш узагальненими показниками користуються [12, 13].