3294

эффективном использовании трудовых ресурсов в этой отрасли. Однако данный показатель статистически не значим на 5%-ном уровне значимости.

Сопоставление фактической динамики прогнозируемой переменной с расчетными оценками также позволило получить положительные результаты. Так, колебание прогнозных ошибок находилось в диапазоне от –0,18 до 0,18. Данный диапазон можно считать вполне допустимым. Следовательно, полученные оценки можно считать достаточно точными.

Заключение

Для обеспечения конкурентоспособности предприятий машиностроительной отрасли Узбекистана на инновационной основе, расширения рынков сбыта продукции и в целом для выведения отрасли на новый высокотехнологичный уровень развития необходимы следующие меры:

• ускоренная модернизация, масштабное техническое и технологическое перевооружение предприятий машиностроительной отрасли:

−создание «системных интеграторов»1, позволяющих

вкомплексе проводить объем работ, связанный с перевооружением предприятия, что приведет к повышению рентабельности производства за счет оптимизации структуры производства программным управлением и роботизированных линий в соответствии с требованиями рынка;

−разработка целевых программ и подпрограмм по развитию национального машиностроения, в рамках которых будет предусмотрена реализация проектов технологического

1 Системный интегратор – это организация или компания, предоставляющая предприятиям полный комплекс сервисных услуг в области автоматизации технологических процессов и развития информационных технологий. В его задачу входит разработка технологии, подбор оборудования, поставка, разработка управляющих программ, обеспечение оснащения в течение всего жизненного цикла.

71

перевооружения машиностроительных производств системными интеграторами, использующими как отечественное, так

изарубежное механообрабатывающее оборудование.

−повышение финансовой устойчивости предприятий машиностроения путем объединения в крупные корпорации

ихолдинги;

• совершенствование системы финансирования предприятий (в том числе НИОКР) современного машиностроения; улучшение инвестиционного климата:

−производителю, расходующему на инвестиции в развитие и модернизацию производства 80 % и более прибыли

и100 % амортизационных отчислений, следует предоставлять льготное кредитование и отдавать приоритет в государственном финансировании;

−целесообразно ввести таможенные льготы на вывозимую за рубеж инновационную продукцию машиностроительной отрасли;

• совершенствование амортизационной политики в отрасли машиностроения:

−следует пересмотреть действующие амортизационные нормы обновления оборудования в сторону их дальнейшего сокращения для того, чтобы ускорить внедрение технологически прогрессивного оборудования на предприятиях машиностроительной отрасли и увеличить их финансовый потенциал для инвестирования в основные средства;

−расширить возможности предприятий для более активного применения норм ускоренной амортизации;

−установить жесткий контроль со стороны государства за освобожденными от налогообложения амортизационными отчислениями и по возможности восстановить формирование «амортизационного фонда» в бухгалтерском учете;

−следует установить норму в Налоговом кодексе Республики Узбекистан, согласно которой в случае нецелевого использования средств амортизационного фонда предприя-

72

тия должны будут с этой суммы заплатить в бюджет налог на прибыль;

• стимулирование (в том числе и налоговое) развития внутреннего рынка машиностроительной отрасли:

−установить ограничение на приобретение импортной машиностроительной продукции (станкоинструментальной, приборостроительной и др.) при наличии достойных отечественных аналогов;

−способствовать установлению связей и углублению взаимоотношений между государственными научными исследованиями и предприятиями, расширять кооперирование

исотрудничество крупных промышленных предприятий с малыми, предоставляя последним заказы на производство комплектующий изделий.

Библиографический список

1.Борисов В.Н., Почукаева О.В. Модернизация обрабатывающей промышленности РФ на основе устойчивого развития отечественного машиностроения // Проблемы прогно-

зирования. – 2011. – № 2. – С. 55–63.

2.Почукаева О.В. Инновационно-технологическое развитие машиностроения: моногр. / отв. ред. В.Н. Борисов. –

М.: МАКС Пресс, 2012. – 472 с.

3.Гражданкин А., Кара-Мурза С. Белая книга России. Строительство, перестройка и реформы: 1950–2012 гг. – М.: Либроком, 2013.

4.Dutra M.R., de Souza Manfrinato J.W. Econometric model to forecast demand for agricultural machinery automotive, 2009.

5.Tseng, F.M., Tzeng G.H. A fuzzy seasonal ARIMA model for forecasting // Fuzzy Sets and Systems. – 2002. – Vol. 126(3). – P. 367–376.

73

В.В. Клочков

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, г. Москва, Россия

ВЗАИМОСВЯЗЬ ЗАГРУЗКИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ МОЩНОСТЕЙ И ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ПРЕДПРИЯТИЙ АВИАЦИОННОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ1

Приводится критический анализ традиционных рекомендаций, касающихся полной загрузки производственных мощностей. Особое внимание уделяется проблемам дефицита производственных мощностей, неудовлетворенного спроса и упущенной выгоды, а также проблемам возникновения очередей на выполнение производственных заказов. В рамках теории массового обслуживания определены оптимальные диапазоны коэффициента загрузки производственных мощностей предприятий с учетом отраслевой специфики авиационной промышленности.

Ключевые слова: авиационная промышленность, производственная мощность, коэффициент загрузки, прибыль, эффективность, теория массового обслуживания.

V.V. Klochkov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences Russian Academy

of Sciences, Moscow, Russian Federation

THE RELATIONSHIP OF ENTERPRIZES’ CAPACITY UTILIZATION

AND EFFICIENCY IN THE AVIATION INDUSTRY

We carry out a critical analysis of traditional recommendations to achieve, if possible, full utilization of production capacity. Special attention is paid to the problems of production capacity shortage, unmet demand and lost

1 Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект РНФ № 14-18-00519).

75

profits, as well as the problems of queues for the production orders execution. In the framework of the Queuing theory the optimal ranges of enterprises’ production capacity load factor are determined, taking into account branch specifics of the aviation industry.

Keywords: aircraft industry, production capacity, load factor, profit, effectiveness, queuing theory.

Введение

Традиционные рекомендации руководителям производственных предприятий и их подразделений ориентируют их на повышение коэффициента загрузки производственных мощностей по возможности до уровня, близкого к 100 %. Это обусловлено высокой стоимостью производственного оборудования (усугубляемой повышением обменного курса в условиях преобладания импортного оборудования, ограничениями на поставку наиболее сложного и современного оборудования российским предприятиям) и пассивной части основных производственных фондов, используемых в авиационной промышленности, дефицитом инвестиционных ресурсов (также усугубляющихся по причине сокращения возможностей государственного бюджета РФ на 2014–2015 гг.). На первый взгляд в этих условиях неэффективное (т.е. неполное) использование дорогостоящей материально-техниче- ской базы категорически недопустимо и однозначно отрицательно сказывается на эффективности работы предприятий авиационной промышленности в целом. Однако, как показывает теоретический анализ и практика, взаимосвязь традиционных показателей эффективности использования матери- ально-технической базы (коэффициента загрузки производственных мощностей, фондоотдачи и т.п.) и интегральных показателей эффективности работы предприятий – прибыли, рентабельности, других показателей стоимости – является немонотонной.

76

Даже при высокой загрузке производственных мощностей работа предприятия может быть неэффективной. Прежде всего это имеет место, если производственные мощности предприятия оказываются существенно ниже потенциального спроса на его продукцию (тем более планируемого спроса, заложенного в бизнес-план разработки и производства нового наукоемкого изделия). В особенности этот риск значителен, если на рынке присутствуют или выходят на него в данный период предприятия-конкуренты, способные взять на себя выполнение аналогичных заказов. И даже если уровень производственных мощностей соответствует среднестатистическому, ожидаемому спросу на продукцию, нерегулярность поступления заказов приводит (при отсутствии избыточности мощностей) к образованию очередей на их выполнение. В условиях конкуренции это опять-таки влечет за собой потери – а в ряде случаев, помимо упущенной выгоды, могут действовать и прямые штрафы за ожидание исполнения заказов.

Таким образом, близкая к 100%-ной загрузка производственных мощностей далеко не всегда соответствует наивысшей эффективности работы предприятия в целом. В данном случае проявляется общий для многих экономических систем эффект. Существуют оптимальные с точки зрения интегральных показателей эффективности работы предприятия значения управляющих переменных и частных показателей эффективности (например, показателей загрузки производственных мощностей), причем эти оптимальные значения нередко отличны от крайних, предписанных упрощенными рекомендациями.

Материалы и методы

Предположим, что основные фонды производственного предприятия включают в себя n однотипных производст-

77

венных линий (установок и т.п.) единичной мощностью v единиц продукции за период и единичной стоимостью f .

Строго говоря, продолжительность выпуска единицы продукции может быть изменчивой, особенно в случае многономенклатурного производства на универсальном оборудовании. Поэтому корректнее говорить о средней производительности единицы оборудования v. Что касается потока заказов на продукцию, они также могут поступать в случайные моменты времени. Среднюю интенсивность потока заказов на данном предприятии обозначим λ единиц продукции за период.

Будем рассматривать производственные линии как элементарные каналы обслуживания, каждый из которых одновременно может обслуживать лишь одну заявку, т.е. пребывание на данном узле обслуживания нескольких заявок на разных стадиях обработки (что возможно, например, на линии конвейера), здесь для простоты не рассматривается. Иначе говоря, каждый канал выполняет одну операцию или некоторую неделимую последовательность операций. Тогда

за одним каналом (она же, что важно для дальнейших рассуждений, представляет собой и среднюю длительность пребывания заказа в обработке).

Если очередь ограничена по времени ожидания, и tдоп –

допустимое время ожидания в очереди, по окончании которого заявка уходит из очереди, в простейших моделях массового обслуживания это учитывается как случайный поток «нетерпеливых» заявок, уходящих из очереди с интенсивно-

ляется очень жесткой и мощности конкурентов избыточны,

78

можно рассматривать производственную систему как систему массового обслуживания (СМО) с отказом в обслуживании, т.е. заявки, заставшие все каналы занятыми, не стано-

вятся в очередь, а сразу покидают систему (tдоп = 0). Проме-

жуточные случаи можно моделировать, изменяя среднюю длительность ожидания «нетерпеливых» заявок, прежде чем они покинут очередь. Чем жестче конкуренция, тем ниже эта длительность ожидания. Отказ в обслуживании и уход «нетерпеливых» заявок из очереди сокращают поток обслуженных заявок и в конечном счете доход предприятия.

Если потоки событий «поступление заказа» и «выполнение заказа» распределены по закону Пуассона, т.е. являются простейшими, тогда можно воспользоваться широко известными моделями простейших систем массового обслуживания (СМО) для оценки характеристик качества обслуживания и эффективности использования оборудования, а также для оптимизации уровня производственных мощностей2. Будем рассматривать предприятие как n-канальную СМО с очередью (возможно, ограниченной по среднему времени ожидания, но не по длине). Важнейшими выходными характеристиками данной СМО являются (в целях данной работы):

• абсолютная пропускная способность, т.е. интенсивность потока обслуженных (а не ушедших из очереди или получивших отказ) заявок, Q – фактически выпуск произ-

водственной системы, определяющий доход (выручку) производства R = p Q, где р – цена выходной продукции;

2 Строго говоря, характер нестабильности спроса может быть различным, и даже одинаковому среднему значению спроса могут соответствовать различные закономерности изменения со временем текущего спроса на продукцию, в том числе существенно отличающиеся от характеристик пуассоновского потока. И вполне возможно, что при высокой нестабильности (когда имеют место редкие, но высокие пиковые значения спроса на продукцию) содержание мощностей, удовлетворяющих в том числе и пиковый спрос, станет принципиально неэффективным.

79

• среднее время пребывания заявки в системе (т.е. в очереди, а также непосредственно в производственном цикле)

Tсист = Tож + tзаказ.

Эти величины можно оценить, пользуясь широко известными моделями СМО [1].

Сопоставляя доходы, а также суммарные затраты и потери данного производства, получим выражение для его ожидаемой прибыли:

П = R −TC −D = p Q −Cпроизв (Q) −cканал n −D −FCОКР+ТПП,

где Cпроизв (Q) – прямые производственные затраты (вклю-

чающие в себя трудовые и материальные затраты) при выпуске, равном Q;

cканал – годовые постоянные затраты в расчете на 1 канал

обслуживания;

D – штрафы и неустойки за недостаточную оперативность при выполнении заказов, в том числе за ожидание заказчиков в очереди;

FCОКР+ТПП – постоянные затраты (в расчете на год) на разработку и технологическую подготовку производства данного типа изделий (могут быть получены путем деления соответствующей суммы затрат на ожидаемую длительность жизненного цикла изделия).

Прибыль правомерно рассматривать как интегральный показатель эффективности работы предприятия. В качестве основной характеристики эффективности использования основных фондов в данной модели будет выступать средняя доля занятых каналов обслуживания и, соответственно, средний коэффициент загрузки производственных мощностей:

kз = nnзан = nQv = VQ .

80