Исследование организации учета отпуска материалов в производство и анализ их использования (стр. 14 из 19)

При проведении анализа помимо выше указанных расчетов необходимо также учитывать изменение суммы материальных затрат на единицу до и после внедрения соответствующего мероприятия по НТП. Так, экономия сырья, материалов и энергетических ресурсов наблюдается в результате оптимизации технологического процесса при производстве изделий. Расчет данной экономии произведен в таблице 3.3.2.

Таблица 3.3.2 Расчет экономии сырья и материалов в результате оптимизации технологического процесса при производстве детали 70-1721025

Алгоритм расчета	Расчет резервов снижения материальных затрат	Размер резервов экономии, руб.
, где - экономия материалов, руб.; и - норма расхода материала до и после внедрения мероприятия, кг.; - цена материала, руб; к – выпуск продукции в натуральном выражении с момента внедрения мероприятия и до конца года	(5,210-5,343) * 760* 1320	-133426

Примечание: Литературный источник: Собственная разработка. [ПРИЛОЖЕНИЕ 5]

Экономия сырья и материалов наблюдается также при усовершенствовании технологического процесса, т.е. повышении технического уровня производства, например, при переводе изготовления детали 50-1701218 с фрезерного станка на штамповку. Расчет данной экономии произведен в таблице 3.3.3.

Таблица 3.3.3 Расчет экономии сырья и материалов в результате перевода изготовления детали 50-1701218 с фрезерного станка на штамповку

Алгоритм расчета	Расчет резервов снижения материальных затрат	Размер резервов экономии, руб.
, где - экономия материалов, руб.; и - норма расхода материала до и после внедрения мероприятия, кг.; - цена материала; к – выпуск продукции в натуральном выражении с момента внедрения мероприятия и до конца года	(5,800-5,916) * 537* 2270	- 141403

Примечание: Литературный источник: Собственная разработка. [ПРИЛОЖЕНИЕ 5].

Значительным резервом экономии сырья и материалов является улучшение организации производства и труда. Например, можно ввести дежурное отопление в выходные и праздничные дни.

Таблица 3.3.4 Расчет экономии электроэнергии в связи с введением дежурного отопления в выходные и праздничные дни

Алгоритм расчета	Расчет резервов снижения материальных затрат	Размер резервов экономии, руб.
, где - экономия материалов, руб.; W – суммарная мощность отключенных вентустановок, кВт.; - коэффициент использования вентустановок по мощности; С – стоимость 1 кВт*ч энергии, р.; 24 – количество часов в сутках; 52 – количество праздничных и выходных дней	600,852,632452	- 3152748

Примечание: Литературный источник: Собственная разработка.[ПРИЛОЖЕНИЕ 5].

Полученные результаты показывают, что внедрение данных мероприятий ведет к экономии материальных ресурсов, т.е. является выгодным для предприятия.

Выявленные возможности экономии материальных ресурсов за отчетный период составили сумму 3427577 (3152748 + 133426 + 141403) рублей.

На основании полученных данных можно произвести расчет резерва снижения материалоемкости в результате внедрения мероприятий по экономии сырья и материалов:

1.Общая сумма возможной экономии материальных ресурсов - 3427577 руб.;

2.Материальные затраты за отчетный период – 8808028000 руб.;

3.Материальные затраты с учетом экономии материальных ресурсов

8808028000 – 3427577 = 8804600423 руб.;

4.Объем продукции, выпущенной в отчетном периоде – 15696367000руб.;

5.Материалоемкость продукции с учетом экономии материальных ресурсов: 8804600423 / 15696367000 = 56,09 коп.;

6.Резерв снижения материалоемкости

(56,13 – 56,09) / 56,13 * 100% = 0,07%

Итак, в результате проведенного анализа выявлены потенциальные возможности и пути снижения материалоемкости всей продукции завода РУП “МЗШ” и отдельных изделий, а также подсчитаны основные резервы ее снижения. В частности, рост объемов производства завода в 2002 году позволит получить общий резерв снижения материалоемкости всей продукции на 2,27 копеек, а такие мероприятия, как оптимизация технологического процесса при производстве детали 70-1721025, перевод изготовления детали 50-1701218 с фрезерного станка на штамповку и введение дежурного отопления в выходные и праздничные дни в сумме позволят снизить материалоемкость продукции на 0,04 (56,09 – 56,13) копейки или на 0,07% .

Выявленные потенциальные возможности снижения материалоемкости продукции руководство предприятия РУП “Минский завод шестерен” должно учесть при разработке планов оргтехмероприятий и внедрения новой техники, а также при планировании соответствующих показателей на предстоящий год.

3.4 Применение ЭВМ и экономико-математических моделей в анализе эффективности использования материальных ресурсов

В настоящее время в связи с тенденцией компьютеризации экономической работы развивается качественно новый подход к организации, проведению и обобщению результатов анализа, основанный на использовании экспертных систем. Суть его в том, что пользователь задает лишь общее направление анализа, а ЭВМ определяет информацию необходимую для решения поставленной задачи, автоматически извлекает базы данных, записанные на машинных носителях, запрашивает недостающие или уточняющие данные, программно обрабатывает исходную информацию, логически анализирует полученные результаты и выдает выходную информацию на языке, близком к профессиональному языку пользователя. В итоге, экономисту аналитику требуется лишь обобщить результаты работы системы и осуществить их привязку к объекту анализа. Содержательная часть аналитической работы при такой ее организации становится значительно богаче, а трудоемкость расчетов практически перестает зависеть от сложности расчетных формул [19, с.7].

В виду этого, применительно к исследуемому предприятию все выше приведенные в дипломной работе расчеты целесообразно выполнить, а таблицы формировать с помощью персональных ЭВМ, используя стандартные программы обработки учетно-аналитической информации, например, такие как MS EXCEL и другие пакеты экономического анализа. Для получения необходимой информации пользователю-аналитику необходимо лишь ввести исходные данные, не прибегая к таким средствам, как калькулятор и др.

Важным направлением совершенствования аналитической работы является внедрение экономико-математических методов (ЭММ). Среди ЭММ можно выделить стохастическое моделирование, в основе которого лежит метод корреляционно-регрессионного анализа. Этот метод наиболее часто используется в практике аналитической работы, поскольку позволяет установить причинно-следственные зависимости между экономическими показателями и влияющими на них факторами, количественно измерить это влияние. Достоинство этого метода – универсальность, наличие типовых программ на ЭВМ, возможность включения в модель многих факторов [68, с.83 - 100].

В нашем исследовании целесообразно провести корреляционно-регрессионный анализ материалоемкости. При этом за функцию Y была выбрана материалоемкость продукции, измеряемая в копейках. В качестве переменных были использованы: уровень использования производственной мощности, % (Х1); удельный вес прогрессивных видов сырья и материалов в общей стоимости потребленных материальных ресурсов, % (Х2); процент выполнения плана по объему выпущенной продукции, % (Х3). Было произведено 24 наблюдения за период с 2000 по 2001 год помесячно. Исходные данные представлены в приложении 23.Корреляционно-регрессионный анализ был произведен по общепризнанной методике, согласно которой рассчитаны все основные статистические характеристики показателя и факторов, влияющих на него: среднее арифметическое, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, асимметрия, эксцесс, вариация. Основную выходную информацию можно интерпретировать следующим образом.

Данные проведенного корреляционно-регрессионного анализа материалоемкости продукции РУП “Минский завод шестерен” при степени точности в 5% показывают, что у всех факторов наблюдается незначительное абсолютное отклонение значений от среднего арифметического

и незначительной колеблемости подвержены все факторы (коэффициент вариации не превышает 10 % у каждого фактора в отдельности). Это свидетельствует об однородности исходной информации [2, с.33].

Коэффициенты асимметрии, дающие количественную оценку степени отклонения информации от нормального распределения, говорят о правосторонней асимметрии у рядов Х1, Х4 и левосторонней у Y и Х2. Величина эксцесса для всех показателей не превышает 3, что подтверждает плосковершинное распределение вариационных рядов. Были вычислены парные, частные и множественные коэффициенты корреляции, характеризующие тесноту связи между факторным и результативным показателем. Анализ матрицы парных коэффициентов показал, что более тесная связь наблюдается между материалоемкостью (Y) и процентом выполнения плана по выпуску продукции (Х4), так как парный коэффициент корреляции составляет 0,693, что очень близко к критерию 0,7. При этом выявлена средняя связь с удельным весом прогрессивных видов сырья и материалов в общей стоимости потребленных ресурсов (Х3): парный коэффициент составил по модулю 0,420, что больше критерия 0,3. Связь же материалоемкости (Y) с уровнем использования производственной мощности (Х1) наблюдалась слабая (значение по модулю 0,116).