Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Совершенствование производственно-сбытовой деятельности предприятий швейной отрасли легкой промышленности. Монография
.pdf
91
На первом этапе практической реализации методики определения времени заказа необходимо сформировать устойчивую сеть экспертов (экспертную группу) на основе изложенных в гл. 2 требований к экспертам. Если
сформированная экспертная группа соответствует всем требованиям, то экспертами проводится оценка факторов влияния на время изготовления заказа, а
если экспертная группа не соответствует требованиям, то она обновляется, и
процесс оценки факторов повторяется. Далее определяется степень согласованности мнений экспертов путем расчета коэффициента конкордации, его
статистистическая значимость и если его значение является удовлетворительным, то осуществляется переход к следующему этапу. Если указанные значения не удовлетворяют требованиям, то происходит возврат к предыдущим
этапам (рис. 17).
Очередным этапом соответствующей методики являются: определение
факторов, оказывающих наиболее сильное влияние на время изготовление заказа по методу Борда; включение факторов влияния в функцию зависимости;
отбор факторов для включения в уравнение регрессии (матрица парных коэффициентов корреляции); определение точного количества факторов для
включения в уравнение множественной регрессии; получение математической модели; определение коэффициента множественной регрессии.
Если зависимость времени изготовления заказа от выбранных факторов
характеризуется как тесная, то проводится проверка гипотезы о статистической значимости уравнения регрессии. Если соответствующая зависимость не
может быть охарактеризована как тесная, то происходит возврат к этапу определения факторов, оказывающих наиболее сильное влияние. Получаемое
уравнение регрессии должно быть статистически значимым, если нет, то происходит возврат к этапу определения факторов, оказывающих наиболее сильное влияние на исследуемый параметр. Далее определяются: фактическое
время изготовления заказа, ТЭП, логистические решения (рис. 22).
92
Рис. 22. Определение фактического времени изготовления заказа, ТЭП, логистические решения
92
93
Если полученное уравнение регрессии статистически значимо, то оно
i
ГИ
c рз
i i i i
ГИ ГИ ГИ ГИ
c
i
ГИ
р
i
ГИ
з
i
ГИ
позволяет определить фактическое время изготовления заказа на следующем
этапе. Если время изготовления заказа меньше или равно времени, определенному заказчиком, то реализуется следующая последовательность: расчет
ТЭП изготовления заказа; вывод ТЭП на экран/печать ТЭП; выставление счета/оплата заказа; изготовление заказа; отгрузка заказа со склада производителя. Если же время изготовления заказа больше или не равно времени, определенному заказчиком, то выводится сообщение о том, что на выбранном
швейном оборудовании невозможно выполнить заказ в срок. В таком случае
необходимо определить величину скидки на заказ при увеличении срока изготовления заказа и провести переговоры с заказчиком. Если заказчик согласен с предложенной скидкой, то следует переход к этапу расчета ТЭП заказа,
если нет, то происходит потеря заказа.
Этап отгрузки продукции сменяется вопросами логистического порядка, т. е. необходимо решить, каким образом будет организована доставка товара. Если доставка осуществляется транспортным подразделением предприятия, то определяется точка доставки, т. е. склад заказчика, склад розничной
сети или доставка непосредственно в торговые точки розничной сети. Если
заказчик решает осуществить доставку собственными силами или при помощи частного транспортного предприятия, то процедура доставки аналогична.
По окончанию сделки с заказчиком оформляется отчетная документация.
Данный алгоритм может быть реализован на базе программных продуктов с использованием компьютерной техники, что позволяет лицам, ответственным за реализацию продукции, реально оценить возможности производства.
Срок исполнения заказа потребителя может зависеть от количества готовых изделий на складе к определенному моменту времени, а также от потребности предприятия в ткани для производства заказа. Ниже приведены
формулы расчета данных показателей:
общее количество готовых изделий i-го артикула на данный момент
времени
:
где
, (1)
– количество готовых изделий i-го артикула на складе;
– зарезервированное количество готовых изделий i-го артикула;
– заказанное количество готовых изделий i-го артикула (по теку-
щему заказу).
94
Потребность в ткани для производства i-го артикула изделия
i
ПМ
i
i
i
ГИ
ПМ
i
:
, (2)
где
– техническая норма расхода ткани на изготовление изделия i-го ар-
тикула.
В большинстве случаев желания заказчика и устанавливаемые им сроки
выполнения заказа не совпадают с возможностями предприятия. Предприятие-производитель зависит от различных внешних и внутренних факторов,
что неизбежно отражается на сроке выполнения заказа. Соответственно задачей предприятия становится определение отклонения максимально допустимого времени выполнения заказа от минимально возможного, т. е. фактически разницы между желаемым временем исполнения заказа потребителя и реальными возможностями предприятия.
Выполнение данной задачи возможно с помощью математических моделей, которые подразумевают использование формул, уравнений и логических соотношений.
Использование математических моделей обусловлено возможностью
описывать различные внешние и внутренние процессы едиными/универсальными математическими уравнениями в различных сферах, в
том числе и в производственно-сбытовой.
Стоит отметить, что одним из условий для построения реально работающих математических уравнений является наличие полной и проверенной
информации, т. е. внешние и внутренние факторы влияния на производство.
Разработка соответствующей математической модели для швейного
предприятия будет рассмотрена далее.
3.2. Математическая модель принятия управленческого решения
о возможности выполнения заказа с учетом анализа допустимых
временных отклонений на швейном предприятии
Высокий уровень конкуренции на рынке модной одежды среди отечественных и зарубежных швейных предприятий вызывает необходимость быстро реагировать на потенциальные заказы и как следствие оценивать возможности производства заказа в конкретные сроки, что становится возможным с помощью разработки предприятием собственной математической модели оценки отклонения максимально допустимого времени выполнения заказа от минимально возможного.
95
В настоящее время большинство отечественных швейных предприятий
осуществляет анализ возможности производства заказа на основе данных
прошлых периодов о производственных циклах. Поступающие на производство заказы могут содержать требования не только по срокам производства,
но и по производству сразу нескольких ассортиментных позиций. Таким образом, менеджеру сбытового подразделения необходимо решать многокритериальные задачи в рамках цепочки «снабжение–производство–сбыт», учитывать факторы случайного характера во избежание неверной оценки возможности производства заказа.
Исходя из вышеизложенного, возникает задача оценки уровня отклонения максимально допустимого времени выполнения заказа от минимально возможного с учетом случайных факторов, характерных не только для всех
промышленных предприятий, но с учетом специфики швейных предприятий.
Для выполнения поставленной задачи необходимо достоверно установить и
оценить эффект влияния на швейное производство наиболее значимых факторов с точки зрения статистики на изучаемый параметр. Но построение математической модели исследуемого процесса в условиях помех со стороны
определенных факторов швейного производства, влияние которых на исследуемый параметр является в настоящее время малоизученной проблемой. Методика ее решения описана автором в работе [79, с. 5–10] и приведена ниже.
Анализ научных источников [12], [15], [22], [54], [100], [102], [108],
[129], [141] и мнений специалистов швейного предприятия позволили определить и выделить наиболее важные факторы, влияющие на показатель отклонения времени выполнения заказа. Перечень основных факторов представлен в табл. 7.
Количественную обработку экспертных оценок, которые характеризуют
обобщенное мнение и степень согласованности индивидуальных экспертов,
можно осуществить с помощью четырех основных методов: метод простой
ранжировки (метод предпочтений), метод задания весовых коэффициентов,
метод парных сравнений и метод последовательных сравнений. Анализ научных источников показал, что наиболее простой в процедуре получения оценок является метод предпочтений. На основании данного метода специалисты
компании ЗАО «Зара СНГ» (главный инженер, начальники отделов материально-технического снабжения, сбыта, маркетинга, ОТК, экономического отдела, начальники швейных цехов) оценили 17 факторов, влияющих на показатель отклонения времени выполнения заказа. В табл. 8 приведена матрица
рангов с результатами опроса экспертов. Каждый специалист ранжировал переменные по степени их влияния на некоторый целевой признак.
96
Т аблица 7. Экспертная оценка факторов
Факторы, влияющие на показа-
тель отклонения времени выпол-
нения заказа
Оценка экспертов, баллы
1
Э
2
Э
3
Э
4
Э
5
Э
6
Э
7
Э
8
Э
9
Э
10
Э
Наличие материалов для изготовления швейных изделий
1
X
2 2 1 2 2 1 2 2 2
1
Неравномерность поставок
швейных материалов
2
X
8 8 7 8 9 8 8 9 8
7
Степень задержки покупки требуемых швейных материалов,
оборудования
3
X
9 9 9 9 8 9 9 8 10
9
Суммарное количество технологических операций для изготовления швейных изделий, включенных в заказ
4
X
4 3 3 4 4 3 5 4 3
3
Степень загрузки технологического оборудования
5
X
5 6 5 5 6 5 4 5 7
4
Наличие резервного технологического оборудования
6
X
11
10
10
10
11
10
10
11 9 10
Процент вышедшего из строя
оборудования пошивочного участка и участка влажно-тепловой
обработки
7
X
10
11
11
11
10
11
12
10
11
12
Наличие собственной ремонтной
базы/специалистов соответствующей квалификации
8
X
13
13
12
12
13
12
11
13
13
11
Наличие трудовых ресурсов соответствующего уровня квалификации
9
X
12
12
14
13
12
13
13
12
12
14
Наличие трудовых ресурсов
10
X
7 7 8 7 7 7 7 7 6
8
Наличие резервных трудовых
ресурсов
11
X
14
14
13
14
14
15
14
14
14
13
Процент готовых швейных изделий, составляющих заказ
12
X
1 1 2 1 1 2 1 1 1
2
Наличие заказанных швейных
изделий в текущей производственной программе
13
X
3 4 4 3 3 4 3 3 4
6
97
Факторы, влияющие на показа-
тель отклонения времени выпол-
нения заказа
Оценка экспертов, баллы
1
Э
2
Э
3
Э
4
Э
5
Э
6
Э
7
Э
8
Э
9
Э
10
Э
Количество заказов, принятых к
исполнению в текущем и плановом периодах
14
X
6 5 6 6 5 6 6 6 5
5
Недостатки планирования отгрузки и формирования отгрузочных партий
15
X
16
15
16
15
16
16
15
17
16
17
Недостатки оперативнопроизводственного планирования
16
X
17
17
17
17
17
17
17
16
17
16
Степень задержки документов,
платежей, подтверждения заявки
(заказа)
17
X
15
16
15
16
15
14
16
15
15
15
23
12 S
W
m n n
S
m
n
Фактор
Эксперты
1
m
ij
ir
1
m
ij
i
ra
2
1
m
ij
i
ra
1
Э
2
Э
3
Э
4
Э
5
Э
6
Э
7
Э
8
Э
9
Э
10
Э
1
X
2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 17
-73
5 329
2
X
8 8 7 8 9 8 8 9 8 7 80
-10
100
3
X
9 9 9 9 8 9 9 8 10 9 89
-1
1
4
X
4 3 3 4 4 3 5 4 3 3 36
-54
2 916
5
X
5 6 5 5 6 5 4 5 7 4 52
-38
1 444
6
X
11
10
10
10
11
10
10
11 9 10
102
12
144
7
X
10
11
11
11
10
11
12
10
11
12
109
19
361
Оценим степень согласованности мнений экспертов. Для этого вычислим значение коэффициента конкордации по формуле:
Окончание табл. 7
где
– сумма квадратов отклонений суммы рангов каждого объекта от
средней суммы рангов;
– количество порядковых переменных;
– объем выборки.
В табл. 8 показаны результаты расчетов.
Т аблица 8. Технические расчеты
, (3)
98
Окончание табл. 8
Фактор
Эксперты
1
m
ij
ir
1
m
ij
i
ra
2
1
m
ij
i
ra
1
Э
2
Э
3
Э
4
Э
5
Э
6
Э
7
Э
8
Э
9
Э
10
Э
8
X
13
13
12
12
13
12
11
13
13
11
123
33
1 089
9
X
12
12
14
13
12
13
13
12
12
14
127
37
1 369
10
X
7 7 8 7 7 7 7 7 6 8 71
-19
361
11
X
14
14
13
14
14
15
14
14
14
13
139
49
2 401
12
X
1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 13
-77
5 929
13
X
3 4 4 3 3 4 3 3 4 6 37
-53
2 809
14
X
6 5 6 6 5 6 6 6 5 5 56
-34
1 156
15
X
16
15
16
15
16
16
15
17
16
17
159
69
4 761
16
X
17
17
17
17
17
17
17
16
17
16
168
78
6 084
17
X
15
16
15
16
15
14
16
15
15
15
152
62
3 844
Итого
153
153
153
153
153
153
153
153
153
153
1530 – 40 098
11
1530
90
17
nm
ij
ji
r
a
n
23
12 40098
0,983
10 17 17
W
2
121S
m n n
2
12 40098
176,90
10 17 17 1
2
0,05;16 26,30
табл
Так как средняя сумма рангов совокупности признаков составляет
, то
, тогда коэффициент конкордации равен
.
По полученному коэффициенту можно сделать вывод: согласованность
мнений экспертов довольно высокая.
Оценим значимость коэффициента конкордации по критерию хиквадрат:
Получили
. (4)
. Поскольку
, то
можно сделать вывод, что полученное значение коэффициента конкордации
статистически значимо.
Полученные результаты экспертных оценок подвергнем обработке по
методу Борда в целях выявления наилучших факторов, влияющих на показатель отклонения времени выполнения заказа. Данные приведены в табл. 9.
99
Т аблица 9. Обработка экспертных оценок по методу Борда
Фактор
Эксперты
Сумма
ранго-
вых
мест
Сред-
ний
ранг
Относительный
ранг
1
Э
2
Э
3
Э
4
Э
5
Э
6
Э
7
Э
8
Э
9
Э
10
Э
1
X
2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 17
1,7
2
2
X
8 8 7 8 9 8 8 9 8 7 80
8,0
8
3
X
9 9 9 9 8 9 9 8 10 9 89
8,9
9
4
X
4 3 3 4 4 3 5 4 3 3 36
3,6
3
5
X
5 6 5 5 6 5 4 5 7 4 52
5,2
5
6
X
11
10
10
10
11
10
10
11 9 10
102
10,2
10
7
X
10
11
11
11
10
11
12
10
11
12
109
10,9
11
8
X
13
13
12
12
13
12
11
13
13
11
123
12,3
12
9
X
12
12
14
13
12
13
13
12
12
14
127
12,7
13
10
X
7 7 8 7 7 7 7 7 6 8 71
7,1
7
11
X
14
14
13
14
14
15
14
14
14
13
139
13,9
14
12
X
1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 13
1,3
1
13
X
3 4 4 3 3 4 3 3 4 6 37
3,7
4
14
X
6 5 6 6 5 6 6 6 5 5 56
5,6
6
15
X
16
15
16
15
16
16
15
17
16
17
159
15,9
16
16
X
17
17
17
17
17
17
17
16
17
16
168
16,8
17
17
X
15
16
15
16
15
14
16
15
15
15
152
15,2
15
Процедура Борда позволила определить, что наиболее значимыми факторами являются факторы 1, 4, 5, 12 и 13, т. е. наличие материалов для изготовления швейных изделий; суммарное количество технологических операций для изготовления швейных изделий, включенных в заказ; степень загрузки технологического оборудования; процент готовых швейных изделий, составляющих заказ; наличие заказанных швейных изделий в текущей производственной программе.
Исследуем зависимость отклонения максимально допустимого времени
выполнения заказа от минимально возможного времени для пяти значимых
100
факторов. Зависимость между результативным признаком и входными факто-
1 4 5 12 13
, , , ,Y f X X X X X
Y
1
X
4
X
5
X
12
X
13
X
100n
№
п/п
Y
1
X
4
X
5
X
12
X
13
X
№
п/п
Y
1
X
4
X
5
X
12
X
13
X
1
4,6
8
60
0,26
54
12
51
7,0
10
58
0,12
72
26 2 2,3
6
26
0,16
96
48
52
20,4
15
159
0,19
53
38 3 0,6
2
42
0,55
96
56
53
16,0
14
95
0,25
83
56 4 3,9
3
30
0,84
20
25
54
10,0
13
70
0,28
85
48
5
2,6
12
10
0,32
80 8 55
13,0
7
154
0,39
8
95 6 2,3
1
36
0,58
23
86
56
2,5 6 45
0,69
93
58 7 1,0
1
96
0,58
28
76
57
10,5
10
145
0,11
46
56 8 5,4
8
120
0,36
75
12
58
6,5
10
57
0,12
88
57 9 0,6
8
20
0,23
100
4
59
4,1 4 70
0,66
96
21
рами есть функция, которая имеет следующий вид:
, (5)
где
– отклонение максимально допустимого времени выполнения заказа
от минимально возможного времени, %;
– количество материалов для изготовления швейных изделий,
тыс. шт.;
– суммарное количество технологических операций для изготовления
швейных изделий, включенных в заказ, шт.;
– степень загрузки технологического оборудования;
– процент готовых швейных изделий, составляющих заказ, %;
– наличие заказанных швейных изделий в текущей производствен-
ной программе, %.
Исходными данными для исследования будут служить статистические
данные швейного предприятия. В результате обработки статистических данных швейного предприятия получена выборка, содержащая
сопряжен-
ных значений, табл. 10.
Т аблица 10. Статистические данные
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]