Выявление экономических закономерностей в условиях ООО Мясная традиция (стр. 16 из 22)
Проанализировав рисунки 2.1 – 2.4, можно сказать что, данные прибыли предприятии не подчиняются нормальному закону распределения (как уже быдло указано ранее), но сама функция экспоненциального закона распределения, можно сказать недостаточно точно описывает данный закон распределения. Это связано с тем, что кривая экспоненциального распределения должна проходить по каждой из верхних точек значений каждого направления, а в данном случае она проходит лишь по некоторым точкам, а по некоторым точкам с большой ошибкой. Таким образом, можно сделать вывод, что данные о прибыли на предприятии довольно близки к экспоненциальному, но не совсем точно описываются данной моделью.
Так как величина прибыли на предприятии ООО "Мясная традиция" зависит от многих параметров, в том числе сезонность, можно сказать, что закон распределения описывается случайной величиной с дискретным распределением.
На рисунках 2.1 – 2.4 отдельно график дискретного закона распределения прибыли не выводился, потому что он будет накладываться на график направлений. Можно сказать, что график дискретного закона распределения будет проходить через каждую точку значений прибыли от вида продукции.
В общем виде, наиболее точным видом закона распределения, можно сказать, что график дискретного закона распределения прибыли на ООО "Мясная традиция", будет проходить через все точки данных о прибыли от каждого вида продукции. Таким образом, соединив данные точки получим дискретный закон распределения прибыли ООО "Мясная традиция". График дискретного закона распределения представлен на рисунке 2.5.
Аналогичным образом можно поострить графики пор каждому году, но больший интерес для руководства предприятия и для менеджеров будет график закона распределения прибыли за три года, представленный на рисунке 2.6.
Рисунок 2.5 – Дискретный закон распределения прибыли за 2005 год на ООО "Мясная традиция"
Рисунок 2.6 – Дискретный закон распределения прибыли за 3 года работы предприятия
Анализ данных графиком распределения прибыли по каждому году и за три года обобщенный, показывает, что различные методы анализа по странам совпадают – направления, приносящие максимальную прибыль, которые были определены с помощью технологии Data Mining, подтвердились при построении закона распределения прибыли. Более детально изучив графики, можно сказать, что закон распределения прибыли на ООО "Мясная традиция" подчиняется экспоненциальному закону. Таким образом, построив экспоненциальный тренд на графике, можно сказать, что данные на предприятии ООО "Мясная традиция" подчиняются экспоненциальному закону распределения.
При сравнении таблиц за 2005 - 2007 годы, видно что с каждым годом спектр направлений работы ООО "Мясная традиция" расширяется, что говорит об эффективной работе предприятия. А также наблюдается рост основных направлений по сравнению с прошедшими годами. Таким образом, можно сказать что ООО "Мясная традиция" выпускает не только широко известные виды колбасных изделий, пользующиеся наибольшим спросом, но и выпускает новые виды продукции, которые во многом увеличивают общую прибыль предприятия.
2.5 Разработка оптимизационной модели деятельности ООО "Мясная традиция"
Математический инструментарий принятия решения (экономико-математические модели и методы - ЭМММ) представляет собой логический системный подход к решению проблемы управления. Схематически его можно изобразить, как это показано на рис. 2.10.
С точки зрения ЭМММ центральным моментом становится конструирование модели - абстрактного представления существующей проблемной ситуации. Обычно такая модель представляется в виде математического соотношения или графика.
Рисунок 2.7 – Использование ЭМММ при принятии решения
Некоторые модели не дают ответа и рекомендаций по решению. Однако они обеспечивают описательные результаты: эти результаты описывают моделируемую систему (например, дисперсия продаж некоторых товаров по месяцам в течение года). Менеджер не прямо применяет полученный результат как решение, но сопоставляет его со своими оценками и прогнозами. Если менеджер не использует результаты ЭМММ, то эти результаты нереализуемы. Если это так, то должны быть введены дополнительные ресурсы или усилия при решении проблемы, конструировании модели и ее решении.
Результаты моделирования и решения основаны на сравнении путем обратной связи с первоначальной моделью. Эта модель может модифицироваться при испытаниях в различных условиях и будущих решениях менеджера. Результаты могут указывать, что проблема полностью не охвачена ранее и это требует изменений или реконструкции первоначальной модели. В этом случае ЭМММ представляют непрерывный процесс, а не одиночное решение одиночной проблемы.
Классификация ЭМММ приведена на рис. 2.8. В курсе ЭМММ подробно рассматривается большая часть этих процедур. Здесь далее содержится краткий общий обзор методов и оценка их практической применимости в современном менеджменте.
Наиболее популярна техника линейного программирования. К ней проводят задачи, связанные с ограничениями (по ресурсам, времени, рабочей силе, энергии, финансам, материалам) и с целевой функцией типа максимизации прибыли. Существенным является линейность функциональных соотношений в математической модели. Конкретная техника решений состоит в использовании алгоритма последовательных шагов (т. е. программы).
При использовании вероятностных процедур, в отличие от линейного программирования, результаты носят вероятностный характер и должны содержать некоторую неопределенность и возможность присутствия альтернативных решений.
Процедуры управления запасами специально разработаны для анализа проблем запасов, что характерно для большинства коммерческих фирм. Эта частная функция управления вносит существенный вклад в издержки любого бизнеса.
Рисунок 2.8 – Классификация ЭМММ
Сетевые модели более диаграммы, чем точные математические соотношения. Они представляют в наглядной форме систему действий для их анализа.
Другие процедуры являются многоступенчатыми (программными), но отличными по постановке от линейной задачи.
На основании изучения спроса покупателей предприятие разрабатывает месячные, квартальные и годовые планы своей хозяйственной деятельности. При этом следует учитывать возможность увеличения прибыли предприятия, выполнения плана товарооборота, полного удовлетворения спроса покупателей на различные виды товаров и качества обслуживания. Другими словами, в плане торгового предприятия должны быть отражены способы наилучшего использования имеющихся ресурсов: торговые залы, складские помещения, численность персонала, торговое оборудование и т.д.
В модели планирования хозяйственной деятельности предприятия можно использовать критерий товарооборота с учетом ограничений на ресурсы и ассортимент реализуемых товаров.
Общая производственная мощность (L) – 87414 кг.
Максимальный товарооборот (S) – 30000 тыс. т/мес.
Максимальные затраты на сбыт (N) – 150000 грн./мес.
Пусть сi – прибыль c 1 т продукции, тогда согласно формуле (2.16)
(2.16)Ограничение:
а) затраты на сбыт: dі – затраты на единицу продукции, тогда,
(2.17)б) производственная мощность:
(2.18)в) товарооборот:
(2.19)Причем
где G1 – нижняя граница,
G2 – верхняя граница.
Для расчета оптимального объема продаж используются данные представленные в таблице 2.7.
В результате решения находим максимальную прибыль, объем и ассортимент продукции, которые ее обеспечивают.
Оптимизационная модель примет вид:
Таблица 2.7 – Первичные данные
| Вид продукции | Гетинская | Московская | Сервелат | Особая | Зернистая |
| Прибыль на 1 т, грн. | 365 | 305 | 320 | 370 | 420 |
| Нормы производства, тыс. т | 5,5 | 1,05 | 2,4 | 4 | 3 |
| Издержки сбыта по видам продукции, тыс.грн | 127,75 | 106,75 | 112 | 129,5 | 147 |
| Средние цены, грн | 18,25 | 15,25 | 16,00 | 18,50 | 21,00 |
| Верхняя граница продажи | 230 | 190 | 205 | 210 | 250 |
| Нижняя граница продажи | 250 | 210 | 215 | 260 | 300 |
Ограничения:
