3. Содержание курсовой работы
Предлагается определить производственную программу выпуска товарной партии с учетом ограничения времени её реализации, что является актуальным для товаров, теряющих свое качество от времени, или для планирования деятельности предприятия с учетом кредитования.
3.1. Определение условно-переменной составляющей себестоимости производства единицы товарной продукции
Условно-переменные затраты находятся путем перемножения условно-переменной составляющей себестоимости единицы товарной продукции (Сп) на объём производства вида продукции (Qп).
Найдём условно-переменную составляющую себестоимости производства единицы товарной продукции на основании следующих данных:
продолжительность обработки единицы продукции в часах (нормо-час) на каждой технологической операции, умноженной на стоимость в денежных единицах данных часов, что определит переменные производственные затраты на труд производственных рабочих и эксплуатационные затраты на производственные фонды; плюс стоимость сырья, необходимого для выпуска единицы продукции.
В качестве примера рассмотрим технологический процесс, состоящий из девяти технологических операций, параметры которого представлены в таблице 3.1.
Таблица 3.1 – Параметры технологического процесса
Номер технологической операции |
Продолжительность обработки, нормо-час |
Стоимость нормо-часа, д.ед. |
1 |
2 |
3 |
Технологическая операция 01 |
0,2 |
12 |
Технологическая операция 02 |
0,25 |
18 |
Технологическая операция 03 |
0,3 |
18 |
Технологическая операция 04 |
0 |
9,6 |
Технологическая операция 05 |
0 |
30 |
Технологическая операция 06 |
0,2 |
18 |
Технологическая операция 07 |
0,27 |
42 |
Технологическая операция 08 |
0 |
6 |
Технологическая операция 09 |
0,38 |
12 |
Вычислив сумму произведения столбца 2 на столбец 3, найдем переменные затраты на труд производственных рабочих и эксплуатационные затраты производственного оборудования, которые в данном случае составят 31,7 д.ед.
Прибавим к переменным производственным затратам стоимость сырья на единицу продукции, равную 5,3 д.ед., и получим переменную составляющую себестоимости единицы продукции Сп = 37 д.ед.
3.2. Определение объёма производственной партии товара с использованием матрицы прибылей и убытков на основе максимума маржинальной прибыли
Под маржинальной прибылью (Прм) понимается прибыль без учета условно-постоянных затрат, то есть разность между товарным доходом (Дв) и условно-переменными затратами (Зп).
Определим объём производственной парии товара № 5, исходя из следующих условий:
- цена продажи единицы продукции составляет Цот = 75 д.ед.;
- в случае, если товар не реализуется в течении N-го дня, он реализуется по остаточной стоимости, равной Сос = 9 д.ед.
Проанализируем возможные прибыли и убытки в зависимости от объёма партии товара и спроса на него.
Формирование структуры матрицы прибылей и убытков начинается с определения доверительного интервала на основе анализа предыдущих объёмов продаж. Доверительный интервал находится по формуле
, (3.1)
где Dи - доверительный интервал;
- уровень значимости,
используемый для вычисления уровня
надежности. Уровень надежности равняется
100*(1 - альфа) процентам, или, другими
словами, альфа, равное 0,05, означает
95-процентный уровень надежности;
- критерий Стьюдента.
Т.е. значение Dи
вычисляется
с помощью таблиц, но в Excel
его лучше вычислять с помощью встроенной
функции:
ДОВЕРИТ(альфа ;станд_откл; размер)
S - стандартное отклонение генеральной совокупности для интервала данных;
n - размер выборки.
Величина стандартного отклонения генеральной совокупности определяется по формуле:
, (3.2)
где S - стандартное отклонение генеральной совокупности для интервала данных;
Х - статистический ряд числовых аргументов, соответствующих генеральной совокупности, в нашем случае он равен значениям Qп;
- среднее значение
рядa
числовых аргументов, соответствующих
генеральной совокупности;
n - количество элементов анализируемого статистического ряда.
При данных значениях генеральной совокупности, a = 0,05, n = 90, получим доверительный интервал Dи = 4,52.
Разделив разницу между максимальным и минимальным значениями анализируемого ряда продаж и округлив полученное значение до ближайшего большего, определим необходимую величину строк столбцов матрицы прибылей и убытков:
Nмах = Окрвверх ((Змах-Зmin)/( 2Dи)), |
(3.3) |
где
-
Окрвверх
-
функция округления до ближайшего большего;
Змах
-
максимальное значение анализируемого ряда продаж, в данном примере равное 90, шт.;
Змin
-
минимальное значение анализируемого ряда продаж, в данном примере равное 50, шт.;
Nмах
-
количество диапазонов, на которое делится значения анализируемого ряда продаж, в данном примере равное 9.
Данный анализ представлен в таблице 3.2 в виде матрицы прибылей и убытков, в столбце «Производство» которой находятся значения производимых объёмов товара, а в строке «Спрос» - объемы, реализуемые на рынке этого товара.
Значения равноудаленных ячеек по столбцу вниз и строке вправо от ячейки с названием «Производство» равны между собой.
Первое значение строки (столбца) матрицы прибылей и убытков равняется минимальному значению объёма продаж за анализируемый период.
Шаг изменения объёма производственной партии находим, как частное от деления разницы максимального и минимального значений анализируемого ряда продаж на количество диапазонов минус один или:
З1 = (Змах-Зmin)/(Nмах-1), |
(3.4) |
где:
-
З1
-
шаг изменения объёма производственной партии, шт.
В последнюю ячейку столбца и правую ячейку строки помещается значение Змах.
Анализируемый ряд продаж товара должен гарантировать достоверность спроса, то есть за анализируемый период времени наличие товара всегда должно превосходить спрос или быть равным ему.
В качестве примера произведем расчет отдельных значений матрицы прибылей и убытков и определим её основные свойства.
В случае если объём производства продукции равен спросу или меньше него, то есть, если значение столбца матрицы равно или меньше значения её строки, прибыль определится как разница произведений объёма производства на отпускную цену и объёма производства на себестоимость.
Данные значения объёмов закупки и спроса находятся на главной диагонали матрицы или правее неё, в частности, при значении производства и спроса, равных 65 шт., маржинальная прибыль будет равна 65*75-65*37 = 2470 д.ед.
Для ячеек матрицы, находящихся левее диагонали, то есть, когда объём производства продукции больше спроса, прибыль или убытки определяются с учетом остаточной стоимости.
В частности, при объёме производства, равном 65 единицам, и спросе в 60 единиц товара маржинальная прибыль составит 60*75-65*37+(65-60)*9 = 2140 д.ед.
Результаты расчета матрицы прибылей и убытков представлены в таблице 3.2.
Таблица 3.2 - Результаты расчета матрицы прибылей и убытков
|
Цот = 75 |
Сп = 37 |
Сос = 9 |
|||||||
№ |
Произ-водство |
Спрос |
||||||||
50 |
55 |
60 |
65 |
70 |
75 |
80 |
85 |
90 |
||
1 |
50 |
1900 |
1900 |
1900 |
1900 |
1900 |
1900 |
1900 |
1900 |
1900 |
2 |
55 |
1760 |
2090 |
2090 |
2090 |
2090 |
2090 |
2090 |
2090 |
2090 |
3 |
60 |
1620 |
1950 |
2280 |
2280 |
2280 |
2280 |
2280 |
2280 |
2280 |
4 |
65 |
1480 |
1810 |
2140 |
2470 |
2470 |
2470 |
2470 |
2470 |
2470 |
5 |
70 |
1340 |
1670 |
2000 |
2330 |
2660 |
2660 |
2660 |
2660 |
2660 |
6 |
75 |
1200 |
1530 |
1860 |
2190 |
2520 |
2850 |
2850 |
2850 |
2850 |
7 |
80 |
1060 |
1390 |
1720 |
2050 |
2380 |
2710 |
3040 |
3040 |
3040 |
8 |
85 |
920 |
1250 |
1580 |
1910 |
2240 |
2570 |
2900 |
3230 |
3230 |
9 |
90 |
780 |
1110 |
1440 |
1770 |
2100 |
2430 |
2760 |
3090 |
3420 |
Проведем обработку статистических данных продаж с целью определения распределения частот по выбранным диапазонам матрицы, которая заключается в определении количества данных массива продаж в конкретном диапазоне.
Результаты обработки данных представлены в таблице 3.3.
Таблица 3.3 - Результаты обработки данных
Партия производства, шт. |
50 |
51-55 |
56-60 |
61-65 |
66-70 |
71-75 |
76-80 |
81-85 |
86-90 |
Число дней в диапазоне |
1 |
3 |
4 |
14 |
19 |
9 |
17 |
9 |
4 |
Разделив значения строки «Число дней в диапазоне» таблицы 3.3 на объём анализируемых данных, равных в данном примере 80, получим вероятность событий, представленных в таблице 3.4.
Таблица 3.4 - Вероятность событий
Партия производства, шт. |
50 |
51-55 |
56-60 |
61-65 |
66-70 |
71-75 |
76-80 |
81-85 |
86-90 |
Вероятность |
0,0125 |
0,0375 |
0,05 |
0,175 |
0,2375 |
0,1125 |
0,2125 |
0,1125 |
0,05 |
Оптимальная производственная партия товара с учетом ограничения времени её реализации и рыночного спроса находится, как сумма произведений значений строк таблицы 3.2 на значение строки «Вероятность» таблицы 3.4.
Так, например, для партии от 71 до 75 единиц товара прибыль составит:
Прм = 1200*0,0125 + 1530*0,0375 + 1860*0,05 + 2190*0,175 + +2520*0,2375 + 2850*0,1125 + 2850*0,2125 + 2850*0,1125 + 2850*0,05 = 2536,5 д.ед. |
Результаты расчетов прибыли или убытков представлены в таблице 3.5.
Таблица 3.5 - Результаты расчета прибылей или убытков
Партия производства, шт. |
50 |
51-55 |
56-60 |
61-65 |
66-70 |
71-75 |
76-80 |
81-85 |
86-90 |
Ожидаемая маржинальная прибыль, д.ед. |
1900 |
2085,88 |
2259,38 |
2416,38 |
2515,6 |
2536,5 |
2520,25 |
2433,88 |
2310,38 |
Как видно из результатов расчета, максимальная ожидаемая маржинальная прибыль составляет Прм = 2536,5 д.ед. при производственной партии в диапазоне от 71 до 75 штук.
Уточнение значения объёма (Qпр) производственной партии осуществляется на основе анализа жизненного цикла товара.