3.2. Прогнозирование затрат при оценке технического уровня продукции

При оценке технического уровня продукции возникает необходимость прогнозировать экономические параметры новой продукции, которая может осуществляться с помощью нормативного прогнозирования. Результатом нормативного прогноза, как правило, является перспективная оценка средств, обеспечивающих достижение определенных значений показателей технического уровня продукции. Только на основе комплексного прогноза, включающего оценку объемов выпуска, номенклатуры, результатов прогнозирования технического уровня и затрат на его достижение, возможен выбор наиболее перспективных вариантов новой техники.

Улучшение технико-экономических показателей новой продукции при её модернизации позволяет использовать информацию об аналогах для прогнозного расчета затрат на разработку, производство и использование модернизируемого изделия. Такая перспективная оценка затрат на предпроектной стадии осуществляется методами технико-экономического обоснования.

При создании новых видов товаров народного потребления, не имеющих аналогов, для удовлетворения новой потребности в продукции производственно-технического назначения необходима более сложная процедура перспективной оценки различных видов затрат и ресурсов, выполняемая с помощью комбинированных методов, реализуемых в комплексных системах непрерывного прогнозирования. Методы нормативного прогнозирования представлены на рис. 3.3.

На предпроектной стадии разработки новой продукции затраты на ее создание могут быть определены приближенно.

Последующая поэтапная оценка уточненного технического уровня опытного образца серийно выпускаемой продукции должна сопровождаться расчетом уточненных затрат.

Методы определения затрат на стадии предпроектных исследований могут быть охарактеризованы как методы укрупненной оценки, используемые для расчетов себестоимости или цены изделий на основе среднеотраслевых (среднерыночных) или индивидуальных производственных затрат. Методы укрупненной оценки затрат позволяют отразить в себестоимости и в цене изменение технического уровня будущего изделия, т.е. его технических показателей. Эти методы переносят установленные пропорции в изменении цены на подобные изделия. Таким образом, могут быть определены цены на изделии одного типоразмерного ряда или на группу народной продукции. Методы укрупненной оценки затрат иногда называют методами технико-экономического обоснования.

Сокращение сроков разработки и освоения в производстве нового изделия обеспечивает уменьшение прямых и косвенных затрат, что учитывается в себестоимости и цене. Технические показатели (технологичность конструкции, трудоемкость изготовления, степень унификации узлов и деталей) отражают интересы производителя и, поэтому, должны учитываться в прогнозной оценке себестоимости (цены) нового изделия наравне с учетом свойств, отражающих интересы потребителя.

Цена, как мерило затрат, помимо отражения потребительских свойств изделия, выполняет перераспределительную, стимулирующую и другие функции в механизме хозяйствования. Себестоимость более точно отражает взаимосвязь затрат и свойств новой продукции, но информация о цене изделия является более доступной и удобной.

Методы укрупненной оценки затрат (технико-экономического обоснования) могут быть условно разделены на две группы: формализованные и экспертные.

Формализованные методы оценки затрат базируются на установлении математической зависимости между потребительскими свойствами изделий и их ценой, что позволяет прогнозировать цены на новую продукцию, имеющую улучшенные технико-экономические показатели (производительность, энергоемкость, надежность).

Взаимосвязь между потребительскими свойствами новой продукции и ценой (себестоимостью) может быть установлена с помощью метода регрессионного анализа. Регрессионные модели дают возможность выявить и проанализировать степень воздействия различных единичных показателей технического уровня в изделиях - аналогах на изменение их себестоимости или цены, и затем получить прогнозную стоимостную оценку разрабатываемой продукции. Регрессионный анализ включает следующие процедуры: выбор факторов - аргументов, наиболее существенно влияющих на объект анализа (признак) - цену, определение вида регрессионной зависимости (однофакторная, множественная) и выбор аппроксимирующей функции (линейная - аддитивная, степенная мультипликативная, экспоненциальная зависимость и др.); нахождение коэффициентов регрессионного уравнения; оценку значимости полученных результатов на основе проверки статистических гипотез по критериям Фишера, Стъюдента и др.

Использование различных аппроксимирующих функций в качестве регрессионной модели позволяет подобрать такой вид связи, который характеризуется наибольшей величиной коэффициента корреляции, наименьшей дисперсией, вариацией и т.д. Достоинством регрессионных моделей является объективность оценки, простота реализации, машиноориентированность; недостаток - необходимость достаточно полной и достоверной информации о технико-экономических показателях изделий - аналогов.

Парная зависимость для цены (Ц)

(3.1)

Множественная зависимость для цены

(3.2)

где а₁…а_n– показатели степени параметров оборудования;

А – постоянный член формулы;

х₁N…x_{n f}– технические параметры оборудования.

Калькулирование как формализованный метод нормативного прогнозирования позволяет рассчитывать совокупные затраты на разработку и изготовление новой продукции с высокой точностью, в соответствии со статьями себестоимости изделий. Для такого расчета необходима нормативная база (таблица нормативно-справочных материалов по удельной трудоемкости создания деталей, узлов, агрегатов или элементов разрабатываемого изделия). В противном случае детальное калькулирование затрат на новую продукцию на стадии предпроектных исследований невозможно. Ведомость материальных затрат составляется на этапе рабочего проектирования, трудоемкость изготовления рассчитывается в процессе технологической подготовки производства, а плановую калькуляцию себестоимости составляют при освоении изделия в производстве. Только создание и расширение справочно-нормативной базы для укрупненной оценки затрат позволяет использовать калькулирование как наиболее точный метод расчета себестоимости или цены перспективной продукции на стадии предпроектных прогнозных исследований.

Наличие нормативной базы также позволяет использовать самый прогрессивный метод расчета себестоимости - метод машино - коэффициенто - часов, разработанный профессором М.И. Гамрат - Куреком.

Экспертные методы технико-экономического обоснования улучшаемой (модернизируемой) продукции основаны на оценке степени подобия технических или экономических параметров разработки и изделий - аналогов с последующим расчетом цены на новое изделие по вычисляемым коэффициентам пропорциональности или по справочным нормативным данным.

Метод бальной оценки при расчете затрат на новую продукцию базируется на присвоении экспертом определенного балла каждому выбранному наиболее важному параметру предполагаемого изделия. Это осуществляется в соответствии с заранее разработанной нормативной системой баллов для определенных видов машин, приборов, аппаратов. Значения баллов по каждому показателю технического уровня продукции суммируются, и эта величина умножается на так называемый средний ценностный множитель, рассчитанный для каждой группы изделий. Цену или себестоимость изделия можно также определять по отдельным составляющим элементам конструкции: деталям, узлам, агрегатам (блокам). Для этого следует присвоить соответствующие баллы элементам конструкции и использовать для каждого из них средний ценностный множитель. Он определяется как среднеарифметическое из ценностных множителей изделий - аналогов, равных отношению цены элемента аналога к сумме баллов, набранной этим элементом по предварительно составленной нормативной таблице.

Расчет производится по формуле

(3.3)

(3.4)

где - суммарное количество баллов;

- количество баллов по мощности массе, диаметру рабочих органов и т. п.;

Ц _{с р}– средний ценностный множитель.

Метод удельных показателей предполагает обязательную предварительную обработку статистических данных по ценам и показателям технического уровня изделий и аналогов с последующим составлением таблиц удельных показателей. Например, на группу однородной продукции, освоенную в производстве по каждому изделию и по группе в целом, вычисляют отношением цены (себестоимости) к производительности, мощности, массе и т. д. Среднестатистическая величина каждого удельного показателя, рассчитанного по группе изделий – аналогов, характеризуется разбросом значений (дисперсией). Выбор показателя в качестве базового для прогнозной оценки на новую продукцию, может быть решен путем выбора удельного показателя с наименьшей дисперсией или путем нескольких расчетных цен по каждому показателю с последующим «осредненным» этой величины.

(3.5)

(3.6)

где - себестоимость новой машины, рассчитанные по удельным показателям, р.;

m– количество технических показателей, участвующих в расчете себестоимости.

N_н,N_с, Р_н, Р_с– технические параметры

Метод относительных коэффициентов. Рассчитывается показатель технического уровня разработки, представляющий собой произведение отношений единичных технических показателей разработки к соответствующим показателям изделия – аналога. Затем умножают полученный комплексный показатель технического уровня разработки на удельный показатель изделия – аналога (например, отношение себестоимости к массе изделия) и на соответствующее значение выбранного показателя (масса) нового изделия.

(3.7)

где - удельная себестоимость аналога, р./т;

К_ин– интервальный коэффициент, учитывающий изменения технических параметров оборудования.

Метод структурной аналогии не устанавливает взаимосвязи между ценой (себестоимостью) и потребительскими свойствами изделия. Изменение себестоимости нового изделия по отношению к базовому вычисляется от величины отношения наиболее важного элемента в структуре себестоимости нового и базового изделий. Этот метод предполагает полную идентичность структуры элементов затрат в калькуляции себестоимости сравниваемых изделий, характерное для продукции одного типа изделий или однородной продукции.

(3.8)

(3.9)

где Э _н;Э_с– элементы себестоимости нового и базового изделий, р.;

М – стоимость материалов, р.;

b– величина накладных расходов в % к заработной плате;

Н₁, Н₂– величина цеховых, общезаводских расходов, %;

Н₃– величина внепроизводственных расходов, %;

d– дополнительная заработная плата и начисления, %;

L– величина заработной платы, р.

Агрегатный метод оценки затрат предполагает проведение расчетов по отдельным агрегатам, блокам и узлам разрабатываемой конструкции. Это дает возможность определить затраты на узел (цена, себестоимость), деталь, агрегат, ранее уже применявшихся в каких-либо изделиях (по освоенным аналогам или по укрупненным нормативам стоимости массы аналогичных конструкций).

Агрегатный метод может быть применен для оценки затрат на новую продукцию, содержащую оригинальные конструктивные элементы, разрабатываемую для индивидуального или мелкосерийного производства.

К (3.10)

где - себестоимость узлов, аналогичных существующим, р.;

- себестоимость оригинальных узлов, р.;

- себестоимость прочих узлов, р.;

К – коэффициент затрат на общую сборку.

Внедрение в практику перечисленных методов требует повышения точности расчетов по формулам за счет создания и совершенствования нормативно-справочной базы данных по формированию себестоимости (цены) изделий- аналогов. Наличие такой фактографической информации повышает степень формализации рассмотренных методов и достоверность результатов предпроектных оценок затрат на новую продукцию.

Для оценки затрат и ресурсов на создание и освоение в производстве новой продукции повышенной сложности, оригинальности используются комбинированные методы, реализуемые в комплексных системах непрерывного прогнозирования на высоких уровнях.

Комбинированные методы (системы) прогнозирования основаны на использовании как статистической (фактографической), так и экспертной (интуитивной) информации. Комбинированные методы (системы) прогнозирования могут решать следующие задачи:

• проведение предпрогнозного анализа;

• разработка внутренней (алгоритмической) и внешней (результативной) структур объекта прогнозирования;

• получение количественных оценок объекта прогнозирования и разработка рекомендаций по его ресурсному обеспечению.

Среди комбинированных методов прогнозирования следует выделить программно-целевые методы имитационной модели. Программно-целевые методы прогнозирования могут использовать процедуру построения прогнозного графа или дерева целей.

Графом называют геометрическую фигуру, состоящую из вершин, которые символически представляют собой цели (события), и из связей, соединяющих эти вершины и отражающих многообразные причинно-следственные связи между ними.

Дерево целей - это ориентированный граф, не содержащий петель, который строится поэтапно, уровень за уровнем. Последовательность процедуры построения дерева целей представляет собой декомпозицию выбранной на поисковом этапе генеральной цели, которая представляется как результат совокупности достижения целей следующего уровня.

Метод ПАТТЕРН (обоснование планирования посредством научно-технической оценки количественных данных) включает следующие элементы:

выбор объекта прогноза; выявление внутренних закономерностей; написание сценария; формирование задачи и генеральной цели прогноза; анализ иерархии; формирование целей; анкетирование; математическая обработка данных анкетного опроса; количественная оценка структуры; верификация прогноза; разработка алгоритма распределения ресурсов; распределение ресурсов и оценка распределения.

ПАТТЕРН позволяет выявить предпрогнозную ориентацию, разработать внутреннюю и внешнюю структуру объекта, произвести количественную оценку структуры объекта, разработать варианты ресурсного обеспечения элементов объекта. Внутренняя структура представляет собой дерево цели, внешняя - систему критериев.

Метод КВЕСТ - аббревиатура фразы «количественные оценки полезности для науки и техники». Система КВЕСТ функционально решает все важнейшие этапы прогнозирования программы НИОКР и объединяет следующие процедуры и методы: выбор объекта прогнозирования, исследование фона, классификация событий, формулировка задачи прогноза, выявление факторов, классификация факторов, построение «матриц взаимовлияния», принятие внутренней и внешней структур, анкетирование, математическая обработка данных анкетного опроса, количественная оценка структуры, верификация, формирование целей функции и ограничений, решение системы линейных уравнений, оценка распределения ресурсов.

Метод селективного прогнозирования позволяет выявить предпрогнозную ориентацию, получить прогноз о внутренней и внешней структурах объекта прогноза и об их количественной оценке, позволяет выбрать альтернативные варианты путем решения стохастической сети, выработать рекомендации по распределению ресурсов.

Имитационное моделирование - модельное описание хода процесса на основе определенной системы понятий и конечного набора показателей, т.е. проведение модельного эксперимента. В имитационном эксперименте реальные процессы описываются в виде соотношений экономико-математической модели, затем задаются внешние воздействия, после чего модель «развивается», функционирует по своим законам, реализованным в виде программ для вычислительной машины, с помощью которой исследователь регистрирует результаты воздействия на модель. В таком диалоговом режиме работы исследователь получает результаты различных внешних воздействий на модель. При этом осуществляется настоящий эксперимент, отличающийся лишь тем, что он проводится с моделью изучаемого объекта, а не с самим объектом.

Процесс построения имитационной модели реальной системы состоит из этапов разработки математической модели прогнозируемого процесса, алгоритмизации модели и выбора численного метода анализа, составления программы, реализующей алгоритм управляющих воздействий.

К сингулярным методам относятся такие, в которых объект прогнозирования – новая техника, перспективный образец, который можно рассматривать состоящим из одного элементарного звена имитационного эксперимента, проводимого на уровне предприятия, включающий следующие процедуры: выбор параметров управления модели, расчет по модели, оценку полученных результатов и решение вопроса о повторении или прекращении имитационного эксперимента.

К комплексным методам имитационного моделирования относится такие, в которых объект прогнозирования – новая техника. В них может быть несколько элементарных звеньев имитационного эксперимента, при этом имитационная модель расчленяется на несколько самостоятельных блоков (или используется группа согласованных имитационных моделей), взаимосвязь между которыми реализуется действиями одного или нескольких экспериментов – лиц, принимающих решение (ЛПР).

По результатам нормативного прогнозирования, которое представляет собой технико-экономические показатели разработок новой продукции (показатели технического уровня), можно осуществлять выбор наиболее перспективного варианта.