Совершенствование управления качеством продукции на предприятии

Таблица 2.11 - Потери от брака и возмещение потерь от брака на РУП «Гомельский завод литья и нормалей»

	2009	2010	2011	Темп роста, %
				2010/2009	2011/2010
Всего убытков от брака, тыс. руб.	92004	103661	177292	112,670	171,031
Удельный вес потерь в производственной себестоимости	0,053	0,037	0,053	69,811	143,243
Брак по вине рабочих, тыс. руб.	10344	11717	21254	113,273	181,395
Удержано с рабочих, тыс. руб.	10344	11717	16018	113,273	136,707
Брак по вине рабочих, %	11,243	11,303	11,988	-	-

Выводы к таблице 2.11:

Показатель общего количества убытков от брака имеет тенденцию к увеличению на протяжении всего рассматриваемого периода. В 2010 году по отношению к 2009 году увеличение произошло на 12,670%, а в 2011 году по отношению к 2010 году - на 71,031%. В 2011 году показатель убытков от брака составил 177292 тыс. руб.;

Анализируя удельный вес потерь от брака в производственной себестоимости, следует отметить, что в 2010 году по сравнению с 2009 годом этот показатель уменьшился на 30,189%, однако уже в 2011 году по отношению к 2010 году показатель возрос на 43,243%;

Отрицательно оценивается то, что брак по вине рабочих возрастает в каждом году анализируемого периода. Так, в 2011 году он составил 21254 тыс. руб. Темпы роста этого показателя в 2010 году по отношению к 2009 году и в 2011 году по отношению к 2010 году составили 113,273% и 181,395% соответственно;

Исходя из таблицы 2.11, удержано с рабочих в 2009 и 2010 годах ровно столько, сколько было брака по их вине. Однако в 2011 году удержано было 16018 тыс. руб., тогда как брака по вине рабочих было на 21254 тыс. руб., что свидетельствует о затратах предприятия в этом году по данному показателю на 5236 тыс. руб.;

Брак по вине рабочих в каждом году анализируемого периода был примерно равен 11% от общего количества убытков от брака, что является немалой долей.

По второй главе данной курсовой работы можно сделать следующие выводы:

Цель создания РУП «Гомельский завод литья и нормалей» - удовлетворение потребностей сельского хозяйства в жатках для кормоуборочных и зерноуборочных комплексов, удовлетворение потребностей машиностроения в деталях и сборочных единицах для различных машин; производство крепежных изделий (метизов); производство изделий из высокопрочного чугуна и цветных металлов (алюминий, бронза), стального литья; удовлетворение потребностей в товарах народного потребления; осуществление внешнеэкономической деятельности; осуществление закупочной деятельности и производство продукции общественного питания и реализация на основе полученной прибыли социальных и экономических интересов членов трудового коллектива и интересов имущества завода. В данной главе был проведён анализ технико-экономических показателей предприятия, который показал, что темп роста объемов производства продукции, повышение ее качества непосредственно влияют на величину издержек, прибыль и рентабельность производства. На протяжении всего анализируемого периода отмечается заметное увеличение практически всех показателей. В целом, Республиканское унитарное предприятие «Гомельский завод литья и нормалей» характеризуется как предприятие с хорошим финансовым состоянием, о котором можно судить по быстро растущей прибыли, а также по увеличению рентабельности реализованной продукции;

Также был изучен анализ системы управления качеством продукции на РУП «Гомельский завод литья и нормалей», который показал, что состав отделов по управлению качеством имеет достаточно четкое распределение обязанностей, конкретность поставленных целей и задач и способствует нормальному функционированию отдела и своевременному исполнению всех возложенных функций. Распределение функций управления, основные используемые методы для реализации этих функций, а также организационная структура функциональных подразделений, осуществляющих функции управления качеством продукции подробно рассмотрены в параграфе 2.2. Было выявлено, что в работе отделов преобладают достоинства над недостатками по используемым методам управления. Уровень технического обеспечения предоставляет возможность полноценно работать каждому сотруднику, что положительно сказывается на результатах работы. Управлением качеством продукции на РУП «Гомельский завод литья и нормалей» занимаются 3 функциональные подразделения: отдел технического контроля, отдел технической экспертизы и сервисного обслуживания, отдел управления качеством. Отделом технического контроля организуется функционирование системы качества продукции;

Что касается проблем, то в параграфе 2.3 было выявлено, что большое количество поступающих от поставщиков комплектующих, материалов и продукции бракованы, что говорит о несовершенстве качества этих комплектующих, материалов и продукции. Также были проанализированы потери от брака на РУП «Гомельский завод литья и нормалей», в результате чего выяснилось, что достаточно большое количество брака происходит по вине рабочих. В 2011 году потери от брака по вине рабочих составили 21254 тыс. руб. Анализ количества актов брака в литейном цехе выявил, что наибольшее число актов брака приходится на наладку оборудования и на технологически неизбежный брак: в 2011 году их доля составляет 63,174% и 24,981% соответственно от общего количества актов брака. Эти проблемы можно обнаружить практически на любом предприятии, примерно половина обусловлена несовершенством управления. Эти затраты могут быть устранены организационными преобразованиями в относительно короткие сроки и без крупных вложений. Решением данных проблем могли бы стать такие мероприятия как:

Совершенствование управления качеством продукции путем обновления оборудования в литейном цехе;

Совершенствование качества продукции путем смены поставщика комплектующих изделий;

Совершенствование качества продукции путем введения системы поощрений в денежном виде за качественно выполненную работу рабочих.

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ ДИНАМИКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ НА РУП «ГОМЕЛЬСКИЙ ЗАВОД ЛИТЬЯ И НОРМАЛЕЙ»

Во второй главе данной курсовой работы были определены основные факторы, влияющие на качество продукции: качество комплектующих, материалов и продукции, поступивших от поставщиков, количество актов брака на наладку оборудования и показатель брака по вине рабочих.

Проведенный во второй главе работы анализ показателей, влияющих на качество продукции, позволил выдвинуть следующие гипотезы:

Большое количество поступающих от поставщиков комплектующих, материалов и продукции бракованы, что говорит о несовершенстве качества этих комплектующих, материалов, продукции и, соответственно, самих поставщиков;

Достаточно большое количество брака происходит по вине рабочих;

Наибольшее число актов брака в литейном цехе приходится на наладку оборудования и на технологически неизбежный брак.

Для подтверждения либо опровержения данных гипотез необходимо ответить на вопросы:

а) являются ли выявленные факторы значимыми с точки зрения влияния на убытки от брака (то есть, действительно ли они влияют на его уровень). Особенно это касается таких факторов, как надежность поставщиков, премиальные ремонтных рабочих, износ основных средств;

б) какова величина влияния указанных факторов;

в) каковы форма и направление их влияния на качество продукции.

В этой связи был проведён детерминированный и стохастический (с использованием корреляционного и регрессионного анализа) анализ влияния и зависимости показателей, характеризующих величину убытков от брака и, соответственно, повышение качества продукции: выбор надежного поставщика комплектующих, материалов и сырья, выдача премиальных за качественно выполненную работу ремонтных рабочих, износ основных средств, прибыль от реализации продукции, средняя цена на единицу продукции, средняя себестоимость единицы продукции, объем реализованной продукции, количество актов брака в литейном цехе и количество бракованных элементов на входном контроле на уровень качества продукции на РУП «Гомельский завод литья и нормалей».

3.1 Детерминированный факторный анализ показателей состояния и динамики качества продукции

Важным показателем деятельности промышленных предприятий является качество продукции. Его повышение - одна из форм конкурентной борьбы, завоевания и удержания позиций на рынке. Высокий уровень качества продукции способствует повышению спроса на продукцию и увеличению суммы прибыли за счет не только объема продаж, но и более высоких цен. [29]

Прибыль от реализации продукции рассчитывается путем деления выручки от реализации соответствующего изделия на объем продаж. Качество товарной продукции - один из основных факторов, от которого зависит уровень средней цены реализации. За более высокое качество продукции устанавливаются более высокие цены и наоборот. [3]

Так как качество напрямую влияет на цену продукции, её себестоимость и объем продаж, проведем факторный анализ по следующей факторной модели (формула 3.1):

(3.1)

где П - прибыль от реализации, q - количество единиц произведенной продукции, p - средняя цена единицы реализованной продукции, z - средняя себестоимость единицы продукции.

Для проведения факторного анализа прибыли от реализации заполним таблицу 3.1 исходными данными. Исходные данные взяты из отчетности, приведенной в Приложениях А-В данной курсовой работы.

Таблица 3.1 - Исходные данные для факторного анализа прибыли от реализации

Показатель	Значения	Абсолютный прирост	Темп роста, %
	2009	2010	2011	2009-2010	2010-2011	2010/2009	2011/2010
Прибыль от реализации, млн. руб.	31039	69659	173238	38620	103579	224,424	248,694
Объем реализованной продукции, ед.	292820	432665	648831	139845	216166	147,758	149,961
Средняя цена единицы реализованной продукции, млн. руб.	1,038	1,023	1,116	-0,015	0,093	98,555	109,091
Средняя себестоимость единицы продукции, млн. руб.	0,932	0,862	0,849	-0,07	-0,013	92,489	98,492

Для оценки влияния факторов применяют метод цепных подстановок. Он основан на постепенной замене базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного на его фактическую величину, для чего рассчитывают ряд условных величин результативного показателя. Для расчета факторного анализа по данной модели требуется рассчитать четыре дополнительных показателя. Результаты данного расчета представлены в таблице 3.2.

Таблица 3.2 - Результаты расчета дополнительных показателей для факторного анализа

Показатель	2009-2010	2010-2011
	31038,920	69659,065
	45862,490	104461,791
	39372,515	164803,074
	69659,065	173237,877

Расчеты факторного анализа прибыли от реализации продукции представлены в таблице 3.3.

Таблица 3.3 - Расчеты факторного анализа прибыли от реализации продукции

Анализ прибыли от реализации продукции	Период
	2009-2010	2010-2011
Общее изменение прибыли от реализации продукции, млн. руб.: в том числе за счет изменения следующих факторов:	38620	103579
- объем реализованной продукции, ед.:	14823,570	34802,726
- средней цены единицы реализованной продукции, млн. руб.:	-6489,975	60341,283
- средней себестоимости единицы продукции, млн. руб.:	30286,550	8434,803
Совокупное влияние всех факторов, млн. руб.:	38620,145	103578,812

Более наглядно результаты факторного анализа представлены на диаграмме 3.1.



Диаграмма 3.1 - Результаты факторного анализа прибыли от реализации продукции

Анализ факторной модели позволяет сделать следующие выводы: на протяжении исследуемого периода 2009-2011 гг. наблюдается рост прибыли от реализации продукции. Если совокупное значение этого показателя в 2009-2010 гг. составило 38620 млн. руб., то в 2010-2011 гг. этот показатель достиг значения в 103579 млн. руб.

За период 2009-2010 гг. произошло увеличение прибыли от реализации на 38620 млн. руб. Этот показатель увеличился на 14823,57 млн. руб. за счет увеличения объема реализованной продукции, на 30286,55 млн. руб. за счет увеличения средней себестоимости единицы продукции и уменьшился на 6489,975 млн. руб. за счет изменения средней цены единицы реализованной продукции. Наибольшее влияние на изменение прибыли от реализации оказало изменение средней себестоимости единицы продукции, однако, следует отметить, что в исследуемом периоде произошло снижение средней цены единицы реализованной продукции, что отрицательно повлияло на размер прибыли от реализации продукции.

В период 2010-2011 гг. прибыль от реализации продукции увеличилась на 103579 млн. руб., что произошло за счет изменения объема реализованной продукции (на 34802,726 млн. руб.), за счет изменения средней цены единицы реализованной продукции (на 60341,283 млн. руб.) и за счет изменения средней себестоимости единицы продукции (на 8434,803 млн. руб.). Наибольшее влияние оказал показатель средней цены единицы реализованной продукции.

По результатам факторного анализа определяют качество прибыли от основной деятельности, которое признается высоким, если ее увеличение обусловлено ростом объема продаж и снижением себестоимости продукции. Низкое качество прибыли характеризуется ростом цен на продукцию без увеличения физического объема продаж и снижения затрат на рубль продукции. В данном случае качество прибыли высокое.

Так как количество актов брака напрямую свидетельствует о наличии брака на производстве, рассмотрим аддитивную модель, описывающую структуру актов брака литейного цеха на РУП «Гомельский завод литья и нормалей», связанных с теми или иными причинами возникновения.

Был проведен факторный анализ по следующей факторной модели (формула 3.2):

(3.2)

где АБ - акты брака, Исп - количество актов брака на исполнителя, НО - количество актов брака на наладку оборудования, Пр - количество актов брака на производство, ТН - количество актов технологически неизбежного брака. Для проведения данного факторного анализа актов брака заполним таблицу 3.4 исходными данными.

Таблица 3.4 - Исходные данные для факторного анализа актов брака

Показатель	Значения	Абсолютный прирост	Темп роста, %
	2009	2010	2011	2009-2010	2010-2011	2010/2009	2011/2010
Акты брака литейного цеха в том числе:	8856	8360	10612	-496	2252	94,399	126,938
- на исполнителя	277	321	362	44	41	115,884	112,773
- на наладку оборудования	5223	4736	6704	-487	1968	90,676	141,554
- на производство	925	802	895	-123	93	86,703	111,596
- технолог. неизб.	2431	2501	2651	70	150	102,879	105,998

Для оценки влияния факторов данной модели также применяется метод цепных подстановок. Он основан на постепенной замене базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного на его фактическую величину, для чего рассчитывают ряд условных величин результативного показателя. Для расчета факторного анализа по данной модели требуется рассчитать пять дополнительных показателей. Результаты данного расчета представлены в таблице 3.2.

Таблица 3.5 - Результаты расчета дополнительных показателей для факторного анализа

Показатель	2009-2010	2010-2011
	8856	8360
	8900	8401
	8413	10369
	8290	10462
	8360	10612

Расчеты факторного анализа актов брака литейного цеха представлены в таблице 3.6.

Таблица 3.6 - Расчеты факторного анализа актов брака литейного цеха

Анализ актов брака литейного цеха	Период
	2009-2010	2010-2011
Общее изменение количества актов брака литейного цеха: в том числе за счет изменения следующих факторов:	-496	2252
- количества актов брака на исполнителя:	44	41
- количества актов брака на наладку оборудования:	-487	1968
- количества актов брака на производство:	-123	93
- количества актов технологически неизбежного брака:	70	150
Совокупное влияние всех факторов:	-496	2252

Более наглядно результаты факторного анализа представлены на диаграмме 3.2.



Диаграмма 3.2 - Результаты факторного анализа актов брака литейного цеха

Анализ факторной модели позволяет сделать следующие выводы: в периоде 2009-2010 гг. наблюдается снижение количества актов брака на 496. Однако хорошо заметен резкий рост количества актов брака на протяжении периода 2010-2011 гг. на 2252.

За период 2009-2010 гг. произошло уменьшение количества актов брака на 496. Этот показатель увеличился на 44 за счет увеличения количества актов брака на исполнителя и на 70 - за счет увеличения количества актов технологически неизбежного брака. В остальном показатель снижался: на 487 за счет уменьшения количества актов брака на наладку оборудования и на 123 за счет снижения количества актов брака на производство. Наибольшее влияние на изменение количества актов брака оказало изменение количества актов технологически неизбежного брака. Также следует отметить, что в исследуемом периоде произошло значительное снижение количества актов брака на наладку оборудования, что положительно повлияло на количество актов брака в литейном цехе, а именно - данный показатель уменьшился.

В период 2010-2011 гг. количество актов брака литейного цеха увеличилось на 2252, что произошло за счет изменения количества актов брака на исполнителя (на 41), за счет изменения количества актов брака на наладку оборудования (на 1968), за счет изменения количества актов брака на производство (на 93) и за счет изменения количества актов технологически неизбежного брака (на 150). Наибольшее влияние оказал показатель количества актов брака на наладку оборудования.

Из-за большого количества бракованных элементов на входном контроле, возникает необходимость выявления наиболее проблемных мест этого плана на РУП «Гомельский завод литья и нормалей». Для этого была разработана и использована ещё одна аддитивная модель, описывающая структуру элементов брака: комплектующие, материалы, продукция.

Был проведен факторный анализ по следующей факторной модели (формула 3.3):

(3.3)

где ЭБ - суммарное количество бракованных элементов на входном контроле, К - количество бракованных комплектующих на входном контроле, М - количество бракованных материалов на входном контроле, П - количество бракованной продукции на входном контроле.

Для проведения факторного анализа бракованных элементов заполнена таблица 3.7 исходными данными.

Таблица 3.7 - Исходные данные для факторного анализа бракованных элементов

Показатель	Значения	Абсолютный прирост	Темп роста, %
	2009	2010	2011	2009-2010	2010-2011	2010/2009	2011/2010
Суммарное количество бракованных элементов на входном контроле в том числе:	255373606	344176942	188322674	88803336	-155854268	134,774	54,717
- комплектующих	68197994	30976451	94161337	-37221543	63184886	45,421	303,977
- материалов	59388809	1719520	-	-57669289	-1719520	2,895	-
- продукции	127786803	311480971	94161337	183694168	-217319634	243,750	30,230

Для оценки влияния факторов данной модели был применен метод цепных подстановок. Для расчета факторного анализа по данной модели рассчитаны четыре дополнительных показателя. Результаты данного расчета представлены в таблице 3.8.

Таблица 3.8 - Результаты расчета дополнительных показателей для факторного анализа

Показатель	2009-2010	2010-2011
	255373606	344176942
	218152063	407361828
	160482774	405642308
	344176942	188322674

Расчеты факторного анализа бракованных элементов представлены в таблице 3.9.

Таблица 3.9 - Расчеты факторного анализа бракованных элементов на входном контроле

Анализ бракованных элементов	Период
	2009-2010	2010-2011
Общее изменение количества бракованных элементов на входном контроле: в том числе за счет изменения следующих факторов:	88803336	-155854268
- количества бракованных комплектующих:	-37221543	63184886
- количества бракованных материалов:	-57669289	-1719520
- количества бракованной продукции:	183694168	-217319634
Совокупное влияние всех факторов:	88803336	-155854268

Более наглядно результаты факторного анализа представлены на диаграмме 3.3.



Диаграмма 3.3 - Результаты факторного анализа бракованных элементов на входном контроле

Анализ факторной модели позволяет сделать следующие выводы: за период 2009-2010 гг. наблюдается увеличение количества актов брака на 88803336. Положительным моментом является то, что на протяжении периода 2010-2011 гг. данный показатель снизился на 155854268.

За период 2009-2010 гг. произошло увеличение количества бракованных элементов на входном контроле на 88803336. Этот показатель увеличился на 183694168 за счет увеличения количества бракованной продукции. Что касается остальных показателей, то анализируемое количество бракованных элементов снизилось на 57669289 и 37221543 за счет количества бракованных материалов и комплектующих соответственно. Наибольшее влияние на изменение количества бракованных элементов на входном контроле оказало изменение количества бракованной продукции, поступающей от поставщиков. Необходимо отметить и положительную тенденцию в данном периоде: анализируемый показатель снизился за счет снижения количества бракованных материалов и комплектующих.

В период 2010-2011 гг. количество бракованных элементов резко падает на 155854268. За счет изменения количества бракованных комплектующих этот показатель возрос на 63184886, а за счет изменения количества бракованных материалов и продукции - снизился на 1719520 и 217319634 соответственно. Наибольшее влияние оказал показатель количества бракованных комплектующих, поступающих от поставщиков.

В данном параграфе было выявлено, что наибольшее влияние на прибыль от реализации продукции в 2010 году оказал показатель средней себестоимости продукции, а в 2011 году - средняя цена единицы реализованной продукции. Также следует отметить большое влияние на количество актов брака в литейном цехе количества актов технологически неизбежного брака в 2010 году и количества актов брака на наладку оборудования в 2011 году. Что касается поступающих от поставщиков комплектующих, материалов, продукции, в 2010 году наибольшее влияние на количество бракованных элементов на входном контроле оказал показатель количества бракованной продукции, а в 2011 году - количество бракованных комплектующих.

3.2 Стохастический факторный анализ показателей состояния и динамики качества продукции

Кроме детерминированного анализа необходимо проводить стохастический анализ показателей, оказывающих влияние на показатели качества продукции. Стохастический анализ был использован, так как он позволяет дополнительно:

изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель, т.е. неявное влияние факторов на исследуемый показатель;

изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем.

Таким образом, стохастический анализ, в отличие от детерминированного, который используется только для оценки влияния предварительно обособленных факторов, дает возможность выявить факторы и оценить их влияние. Однако стохастический анализ для своей реализации требует и выполнение ряда предпосылок. Например, нельзя брать те факторы, которые входят в формулу расчета анализируемого показателя, также должно быть достаточно наблюдений, однородная совокупность, случайность и независимость наблюдений, наличие распределения признаков, близкого к нормальному и др. [19]

В качестве влияющих факторов возьмем следующие:

Надежность поставщиков, балл;

Премиальные ремонтных рабочих, млн. руб.;

Износ основных средств, млн. руб.

Для подтверждения или опровержения гипотезы о влиянии этих факторов на размер убытков от брака, а также определения величины и направления влияния указанных факторов был проведен поэтапный анализ:

Этап 1. Корреляционный анализ влияния исследуемых факторов на размер убытков от брака;

Этап 2. Регрессионный анализ.

Исходные данные для стохастического анализа взяты из отчетности, приведенной в Приложениях А-В данной курсовой работы.

Таблица 3.10 - Исходные данные для стохастического анализа

Полугодие	Всего убытков от брака, тыс. руб. - y	Надежность поставщиков, балл - x1	Премиальные ремонтных рабочих, млн. руб. - x2	Износ основных средств, млн. руб. - x3
2009(1)	41402	6	1160	109457
2009(2)	50602	4	1145	145065
2010(1)	52352	5	1275	175024
2010(2)	51309	6	1327	205463
2011(1)	81056	4	1370	233919
2011(2)	96236	5	1356	253412

Для предварительного определения формы зависимости между факторами и результативным показателем был применен корреляционный анализ Пакета анализа MS Excel. Рассчитанные коэффициенты корреляции, отражающие тесноту связи факторов с результативным показателем для разных форм зависимости сведены в таблицу 3.11.

Таблица 3.11 - Коэффициенты корреляции для различных форм зависимостей

Факторы	Линейная	Степенная	Экспоненциальная	Логарифмическая	Гиперболическая
Надежность поставщиков - x1	-0,40635	-0,38021	-0,38021	-0,40635	-0,40635
Премиальные ремонтных рабочих - x2	0,74773	0,73908	0,74773	0,73908	-0,73036
Износ основных средств - x3	0,88322	0,83585	0,88322	0,83585	-0,78057
Сумма абсолютных значений коэффициентов корреляции	2,0373	1,95514	2,01116	1,98128	1,91728

Анализируя данные, представленные в таблице 3.5, можно сделать следующие выводы:

по всем формам зависимости, кроме гиперболической, связь между результативным показателем и факторами прямая, а по гиперболической форме - обратная;

самая тесная связь первого фактора с результативным показателем отмечается при линейной, логарифмической и гиперболической формах зависимости;

самая тесная связь второго фактора с результативным показателем отмечается при линейной и экспоненциальной формам зависимости;

самая тесная связь третьего фактора с результативным показателем отмечается при линейной и экспоненциальной формам зависимости.

Для определения формы, наиболее удачно отражающей зависимость между результативным показателем и всеми факторами, были просуммированы абсолютные значения коэффициентов корреляции по всем факторам для каждой формы зависимости и их суммы также приведены в таблице 3.5. Анализ данных значений позволяет сделать выводы:

наибольшая сумма, равная 2,0373, принадлежит линейной форме зависимости;

с небольшой разницей за ней следует сумма по экспоненциальной форме, равная 2,01116, и сумма по логарифмической форме зависимости, равная 1,98128;

степенная и гиперболическая формы существенно отстают по рассчитанным суммам от вышеуказанных форм зависимостей и в дальнейшем анализе не участвуют.

Далее определим наиболее приемлемую форму зависимости между факторами и результатом, посредством сравнения парных коэффициентов корреляции Пирсона и t-значений их значимости при разных формах зависимости. Где эти показатели будет выше, та и форма зависимости лучше. Расчеты парных коэффициентов приведены в таблице 3.12.

Таблица 3.12 - Значения коэффициентов корреляции/t-статистики

Фактор	Зависимость
	Линейная	Экспоненциальная	Логарифмическая
Надежность поставщиков - x1	-0,41/-1,78	-0,38/-1,64	-0,41/-1,78
Премиальные ремонтных рабочих - x2	0,75/4,50	0,75/4,50	0,74/4,39
Износ основных средств - x3	0,88/7,53	0,88/7,53	0,84/6,09

Анализируя значения парных коэффициентов корреляции и t-статистику в данной таблице, можно сделать выводы о том, что наиболее приемлемой зависимостью факторов от величины убытков от брака является линейная зависимость, так как почти при каждом факторе коэффициент корреляции и t-статистика являются наиболее высокими. Наиболее значимым фактором оказался фактор износа основных средств, так как при степени значимости 0,05 расчетное значение t-статистики распределения Стьюдента больше критического (2,776).

Далее был проведен регрессионный анализ с помощью пакета анализа MS Excel для линейной формы зависимости. Данный анализ позволил нам получить числовые значения коэффициентов при факторах в модели линейной зависимости. Сама модель, отражающая линейную форму зависимости убытков от брака от надежности поставщика, премиальных ремонтных рабочих и износа основных средств, приведена в формуле 3.4.

; (3.4)

где УБ - убытки от брака, тыс. руб.;

НП - надежность поставщика, балл;

ПРР - премиальные ремонтных рабочих, млн. руб.;

ИОС - износ основных средств, млн. руб.

В ходе проведения анализа и отбора наиболее влияющих факторов, полученная регрессионная модель была скорректирована. Сокращенные результаты в виде отдельных показателей, представляющих наибольший интерес с точки зрения их важности по ходу аналитической работы приведены ниже. Также была проведена проверка на значимость линейной регрессионной модели. Результаты анализа сведены в таблице 3.13.

Таблица 3.13 - Результаты регрессионного анализа линейной формы зависимости

Регрессионная статистика
Множественный R	0,916055
R-квадрат	0,839157
Нормированный R-квадрат	0,597893
Стандартная ошибка	13590,45
Наблюдения	6
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	3	1,93E+09	642418344	3,478166677	0,231285673
Остаток	2	3,69E+08	184700275,7
Итого	5	2,3E+09

	Коэф-фициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	125169	183645,3	0,68158006	0,004702788	-664992,8874	915330,8	-664993	915330,8
Надежность поставщиков (X1)	-1835,24	8425,407	-0,217821705	0,004671941	-38086,83824	34416,37	-38086,8	34416,37
Премиальные ремонтных рабочих (X2)	-122,746	214,1032	-0,573301892	0,003554993	-1043,957363	798,4659	-1043,96	798,4659
Износ основных средств (X3)	0,546999	0,399412	1,369509668	0,002821744	-1,171533098	2,265531	-1,17153	2,265531

Анализ данной таблицы позволяет сделать следующий вывод о том, что P-значения не превышают критическое значение 0,05. Тем самым, все факторы являются значимыми, однако наиболее значимый фактор - надежность поставщиков.

Анализ значений F-статистики также указывает на предпочтительность линейной формы зависимости. Поскольку F-значение для линейной формы равно 3,478, а для экспоненциальной и логарифмической 3,458 и 1,781 соответственно.

Коэффициент детерминации R² составил 0,728, а R²скорр - 0,853. Данные значения достаточно близки к 1, поэтому связь признается качественной, поскольку она позволяет объяснить 73% или 85% вариации значений зависимой переменной, т.е. вариации величины убытков от брака.

В результате проведенного детерминированного и стохастического анализа удалось вывести следующие выводы:

Влияние факторов на показатели, характеризующие качество продукции, было изучено посредством трех факторных моделей. Первая факторная модель показала, что наибольшее влияние на показатель прибыли от реализации в 2009-2010 гг. оказал показатель себестоимости реализованной продукции (увеличение на 30286,550 млн. руб.), а в 2010-2011 гг. увеличение прибыли от реализации произошло за счёт увеличения средней цены единицы реализованной продукции на 60341,283 млн. руб. Вторая факторная модель показала, что в периоде 2009-2010 гг. произошло увеличение количества актов брака, на которое больше всего повлияло количество актов технологически неизбежного брака (увеличение на 70), а за счёт увеличения количества актов брака на наладку оборудования увеличение общей суммы актов брака произошло на 1968. Третья факторная модель описывает структуру количества бракованных элементов на входном контроле РУП «ГЗЛиН». В результате данного факторного анализа выяснилось, что в период 2009-2010 гг. общее количество бракованных элементов увеличилось на 183694168, в большей степень за счет увеличения количества бракованной продукции. В 2010-2011 гг. наблюдается тенденция к снижению данного показателя, однако здесь имело место и увеличение на 63184886, которое произошло за счет увеличения количества бракованных комплектующих на входном контроле;

В ходе проверки подтвердилась значимость при появлении убытков от брака таких факторов, как надежность поставщика, премиальные ремонтным рабочим и износ основных средств;

Кроме детерминированного анализа был проведен стохастический анализ показателей, оказывающих влияние на себестоимость продукции. Стохастический анализ нами был использован, так как он позволяет дополнительно изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель, т.е. влияние факторов на исследуемый показатель не явно и изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем. Анализ значений F-статистики также указывает на предпочтительность линейной формы зависимости. Поскольку F-значение для линейной формы равно 3,478, а для экспоненциальной и логарифмической 3,458 и 1,781 соответственно;

В ходе проверки подтвердилась значимость при появлении убытков от брака таких факторов, как надежность поставщика, премиальные ремонтным рабочим и износ основных средств;

Для выявления путей снижения убытков от брака был проведен корреляционно-регрессионный анализ для проверки следующей гипотезы: на снижение убытков от брака влияет надежность поставщиков, премиальные ремонтных рабочих и износ основных средств. Для проведения анализа использовано не менее 8 наблюдений.

ГЛАВА 4. МЕРОПРИЯТИЯ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ НА РУП «ГОМЕЛЬСКИЙ ЗАВОД ЛИТЬЯ И НОРМАЛЕЙ»

4.1 Совершенствование управления качеством продукции путем обновления оборудования в литейном цехе

Во второй главе данной курсовой работы был проведен анализ количества актов брака в литейном цехе и было выявлено, что наибольшее число актов брака приходится на наладку оборудования и на технологически неизбежный брак. Технологически неизбежный брак - несоответствующая продукция литья, которая неизбежна при существующем технологическом процессе производства отливок, применяемых материалах и оборудовании. [23, 6 с.]

В данном параграфе курсовой работы предлагается совершенствование управления качеством продукции путем обновления оборудования в литейном цехе, так как было выявлено, что именно в этом цехе имеется проблема брака продукции вследствие проблем с наладкой оборудования и технически неизбежного брака.

В литейном цехе РУП «Гомельский завод литья и нормалей» имеется оборудование, из-за которого отчасти случается брак, и нужно:

либо капитально отремонтировать оборудование и использовать его дальше;

либо заменить старое оборудование на новое без ремонта.

В первой ситуации в последующие годы имеют место текущие операционные расходы по эксплуатации оборудования и мелкому ремонту. Все остальные операционные расходы в обоих случаях считаются одинаковыми и в расчет не принимаются. Что касается второго случая, то там имеет место инвестиция на демонтаж старого оборудования, приобретение и монтаж нового оборудования по первоначальной стоимости за вычетом стоимости реализованного старого оборудования.

Требуется обозначить наиболее эффективный вариант с экономической точки зрения. Капитальный ремонт оборудования литейного цеха будет считаться эффективным, если суммарные затраты по второму предложению будут больше. В противном случае будет выгоднее применить второй метод обновления оборудования с целью повышения качества продукции.

Для удобства расчета затрат составлена таблица 4.1 с исходными данными.

Таблица 4.1 - Исходные данные для расчета затрат

Показатель	Отремонтированное оборудование	Новое оборудование
Затраты на обслуживание оборудования (Зо), млн. руб.	120,565	70,495
Суммарная остаточная стоимость (Сост), млн. руб.	53	-
Затраты на демонтаж и транспортировку оборудования при реализации (ДТ), млн. руб.	5	-
Суммарная первоначальная стоимость (Сперв), млн. руб.	-	75
Затраты на капитальный ремонт (Зкр), млн. руб.	47	-

Исходя из данных, представленных в таблице 4.1 можно рассчитать затраты обоих предложенных решений проблемы качества продукции на РУП «Гомельский завод литья и нормалей». Так, затраты первого предложения рассчитываются по формуле 4.1.

З₁ = З_о1 + З_кр1 (4.1)

Расчет затрат второго предложения будет иметь вид (формула 4.2):

З₂ = З_о2 + С_перв2 + ДТ₁ - С_ост1 (4.2)

Расчет и его результаты представлены в таблице 4.2.

Таблица 4.2 - Расчет затрат по предложениям обновления оборудования

Показатель	При капитальном ремонте	При приобретении нового оборудования	Эффект
Затраты, млн. руб.	= 120,565 + 47 = 167,565	= 70,495 + 75 + 5 - 53 = 97,495	= 167,565 - 97,495 = 70,07
Количество актов технологически неизбежного брака	2030	1560	= 2030 - 1560 = 470
Количество актов брака на наладку оборудования	4570	3020	= 4570 - 3020 = 1550

Исходя из данных таблицы 4.2 можно видеть, что затраты на приобретение нового оборудования меньше затрат по капитальному ремонту старого оборудования на 70,07 млн. руб. Также следует отметить, что количество актов брака при приобретении нового оборудования значительно ниже: 1560 актов технологически неизбежного брака и 3020 актов брака на наладку оборудования, тогда как при капитальном ремонте данные цифры составляли бы 2030 и 4570 соответственно.

Исходя из вышеизложенного можно сделать вывод о том, что в результате выбора мероприятия по приобретению нового оборудования экономический эффект будет составлять 70,07 млн. руб., что говорит об эффективности данного мероприятия.

Учитывая то, какую долю в суммарном количестве актов брака занимали акты технологически неизбежного брака и акты брака на наладку оборудования, определим предлагаемую, рассчитанную долю этого показателя в общем количестве актов брака.

d_преж = (6704 + 2651) / 10612 * 100 = 88,155%;

d_нов = (1560 + 3020) / 10612 * 100 = 43,159%.

Далее соотнесем d_преж и d_нов с убытками от брака за 2011 год, в результате чего получается, что в прежней ситуации затраты от анализируемого брака составляли 156,292 млн. руб., а в новой - 76,517 млн. руб. Далее рассчитан экономический эффект от реализации мероприятия в сравнении с затратами прошлых лет:

Э = 156,292 - 76,517 = 79,775 млн. руб.

Можно сделать вывод, что даже учитывая затраты в будущем году на закупку и установку нового оборудования, предприятию все равно выгодно реализовать данное мероприятие.

4.2 Совершенствование качества продукции путем смены поставщика комплектующих изделий

В параграфе 2.3 данной курсовой работы было выявлено, что большое количество поступающих от поставщиков комплектующих, материалов и продукции бракованы, что говорит о несовершенстве качества этих комплектующих, материалов, продукции и, соответственно, самих поставщиков. [24]

В данном параграфе предлагается совершенствование качества продукции с помощью смены поставщика комплектующих изделий, так как при помощи факторного анализа бракованных элементов было выявлено, что именно показатель количества бракованных комплектующих оказал наибольшее влияние на общее количество бракованных элементов в 2011 году.

Закупки - это комплекс мероприятий, направленных на обеспечение организации в заранее установленные сроки, в необходимом объеме и по минимально возможной цене качественными ресурсами, поставляемыми надежными поставщиками, и способствующих повышению конкурентоспособности организации.

Процесс закупки представляет собой цепочку взаимосвязанных действий. Начинается он с составления заявок, а заканчивается поступлением товаров требуемого качества в нужном количестве в заданные сроки.

В свою очередь, планирование деятельности по закупке начинается с выбора поставщиков. От данного выбора во многом зависит качество производимой продукции и успех организации.

В целом решение данной задачи включает 3 этапа:

* выявление потенциальных поставщиков;

* сбор информации о потенциальных поставщиках;

* сравнительная оценка и ранжирование потенциальных поставщиков.

Оценка и ранжирование потенциальных поставщиков осуществляются с применением различных методов, наиболее действенными из которых являются:

* метод расчета рейтинга поставщиков;

* метод оценки затрат по пути от поставщика товара до его поступления в организацию, включая затраты на покупку, доставку, а в ряде случаев - хранение и финансирование.

Анализ метода определения рейтинга поставщика позволяет утверждать, что, несмотря на всю его простоту, он имеет определенные недостатки.

Метод определения рейтинга поставщика во многом носит субъективный характер, так как предполагает учет мнений нескольких экспертов. Более того, оценка по большинству критериев имеет не количественный, а качественный характер. Так, например, если у потенциальных поставщиков максимальная цена отличается от минимальной на 20 %, оценки по 10-балльной шкале могут отличаться в 2 и более раз.

В связи с этим при выборе поставщика важно провести оценку затрат по пути от места отправки товара до его поступления к потребителю, тем самым более объективно оценивая поставщиков. На примере двух потенциальных поставщиков проведен анализ и выявлен наиболее выгодный вариант. Для определения удаленности и взаимного расположения организации-потребителя РУП «Гомельский завод литья и нормалей», потенциального поставщика ОАО «Гомельоблагросервис» и одного из поставщиков на данный момент - ЧУП «Мозырьсельмашсервис».

Таблица 4.3 - Исходные данные о поставщиках и их расположении

Показатель	А - ЧУП «Мозырьсельмашсервис»	Б - ОАО «Гомельоблагросервис»
Средняя цена комплектующих изделий за тонну, тыс. руб.	4440	4459
Тарифные ставки на оказание транспортных услуг поставщиком при использовании транспортных средств грузоподъемностью до 10 т, тыс. руб. за 1 км пути	3	6
Расстояние до РУП «Гомельский завод литья и нормалей», км	139	17

Требуется определить, какой из данных поставщиков (ОАО «Гомельоблагросервис» и ЧУП «Мозырьсельмашсервис») является более предпочтительным поставщиком комплектующих изделий для РУП «Гомельский завод литья и нормалей» - нынешний или требуется смена его на более выгодного поставщика.

Для решения поставленной задачи сравним затраты на закупку и доставку комплектующих изделий (КИ) для РУП «ГЗЛиН» посредством привлечения услуг анализируемых поставщиков по формуле 4.3:

C = P * S + С^e_o * S / q, (4.3)

где q - размер заказа по конкретному наименованию комплектующих изделий (товара), шт., С^e_o - транспортные и связанные с ними расходы (оформление документов, погрузка, разгрузка и т.д.) на выполнение одного заказа по данному наименованию товара, тыс. руб.; S - величина спроса (потребления) данного наименования товара за установленный промежуток времени, шт./мес. (т/мес.), P - цена за единицу товара, тыс. руб./шт.

Таким образом, принимая размер заказа на уровне 10 т, предпочтение следует отдать поставщику «Б»:

C_А = P_А * S + С^e_oА * S / q = 4440 * 20 + 834 * 20 / 10 = 90468 тыс. руб.,

C_Б = P_Б * S + С^e_oБ * S / q = 4459 * 20 + 204 * 20 / 10 = 89588 тыс. руб.,

где 834 - транспортные расходы на выполнение одного заказа по доставке комплектующих от поставщика «А» (С^e_oА) (3 тыс. руб./км * 139 км * 2), тыс. руб.;

112,2 - транспортные расходы на выполнение одного заказа по доставке комплектующих от поставщика «Б» (С^e_oБ) (6 тыс. руб./км * 17 км * 2), тыс.руб.

Таким образом, издержки РУП «ГЗЛиН» на закупку и доставку комплектующих (С_А) составят: 90468 тыс. руб., тогда как издержки на закупку тех же комплектующих у поставщика «Б» (С_Б) составят 89588 тыс. руб.

Экономический эффект данного мероприятия рассчитывается следующим образом:

Э = 90468 - 89588 = 880 тыс. руб.

Сравнение затрат на закупку и доставку комплектующих изделий для РУП «Гомельский завод литья и нормалей» посредством привлечения услуг ОАО «Гомельоблагросервис» и ЧУП «Мозырьсельмашсервис» позволяет утверждать, что с экономической точки зрения целесообразно осуществлять закупку и доставку от ОАО «Гомельоблагросервис», так как, несмотря на то, что цена за 1 т товара поставщика «Б» больше на 19 тыс. руб. и тарифные ставки на оказание транспортных услуг поставщиком «Б» при использовании транспортных средств грузоподъемностью до 10 т в два раза больше аналогичного показателя у поставщика «А», экономический эффект в результате сокращения прямых затрат на закупку и доставку комплектующих изделий от одного из нынешних поставщиков комплектующих РУП «ГЗЛиН» за год составит 10,56 млн. руб.

4.3 Совершенствование качества продукции путем введения системы поощрений в денежном виде за качественно выполненную работу рабочих

В параграфе 2.3 этой работы были проанализированы потери от брака на РУП «Гомельский завод литья и нормалей», в результате чего выяснилось, что достаточно большое количество брака происходит по вине рабочих. В 2011 году потери от брака по вине рабочих составили 21254 тыс. руб.

В этом параграфе предлагается совершенствование качества продукции путем введения системы поощрений в денежном виде за качественно выполненную работу рабочих.

Вознаграждение само по себе является важнейшим условием мотивации. «Традиционно мотивация деятельности изучалась как средство повышения производительности труда. Не пора ли выдвинуть для цивилизованно...