Размещено на http://www.allbest.ru/

1

1

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина»

ПРОЕКТ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ МОЛОКОПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ ОАО «ОМСКМОЛОКО» Г. ОМСК

Чернопольская Н.Л.,

Чернопольский В.Н.,

Половкин И.П.

В настоящий момент в предпринимательских структурах отсутствует система прогнозирования, что оказывает негативное воздействие на деятельность хозяйствующих субъектов. Особую актуальность применение методик прогнозирования приобретает в таких предпринимательских структурах, как молокоперерабатывающие предприятия.

Система прогнозирования деятельности молокоперерабатывающего предприятия является составной частью общей системы управления деятельностью предпринимательского субъекта, следовательно, ее разработке должно предшествовать определение таких составляющих политики управления предприятием, как «миссия и генеральная цель деятельности предприятия», «система стратегических целей» и «система сбора и обработки информации». Миссия предприятия молочной промышленности формулируется исходя из обычных требований, предъявляемых к миссиям в различных научных источниках. Однако специфика миссии молокоперерабатывающего предприятия заключается в том, что она должна быть направлена на два внешних рынка - на региональный рынок предприятий, осуществляющих сбыт продукции молокоперерабатывающего предприятия конечным потребителям (населению) и являющихся, таким образом, как потребителями, так и посредниками; и на рынок, представленный потребностями населения региона, которое является конечным потребителем и запросы которого в первую очередь должно удовлетворять предприятие молочной промышленности. В этом проявляется двойственность характера миссии молокоперерабатывающего предприятия. Кроме того, для вновь открываемого хозяйствующего субъекта определение миссии будет осуществляться лишь после использования системы сбора и обработки информации [1,2,3].

Проанализировав структуру молокоперерабатывающего предприятия ОАО «ОМСКМОЛОКО» г. Омск, было установлено, что в структуре этого предприятия отсутствует система его прогнозирования. Это оказывает негативное воздействие на деятельность предприятия, т.к. для современного предприятия своевременное и разумное управление выпуском и реализацией продукции становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения рассчитать вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции.

На основе вышесказанного магистрантами ФГБОУ ВО Омский ГАУ был предложен проект по разработке и внедрению системы прогнозирования предприятия с целью оптимизации его работы. Применяя этот проект, можно будет достичь своевременного и разумного управления выпуска и реализации продукции, увеличив тем самым условия выживания и успешного функционирования предприятия.

Главной особенностью предприятия является то, что оно выпускает продукцию в соответствии с часто изменяющимися заказами. Срок исполнения каждого заказа, как по количеству, так и по номенклатуре, исчисляется часами и всегда меньше суток. Выпуск продукции тесно связан со сбытом, так как выработанная, но не реализованная вовремя продукция представляет собой возвратные отходы производства. Как готовая, так и незавершенная продукция исключает возможность длительного хранения. Кроме того, производственный процесс является непрерывным, и вмешательство в него, с точки зрения оперативного управления, практически невозможно. То есть регулирующие воздействия можно осуществлять лишь до запуска партии в производство.

Указанные особенности существенно влияют на организацию и планирование хозяйственной деятельности предприятий данной отрасли. Исходя из сказанного, очень важно сделать правильный выбор метода прогнозирования [4,5].

Система прогнозирования деятельности молокоперерабатывающего предприятия является составной частью общей системы управления деятельностью предпринимательского субъекта, следовательно, ее разработке должно предшествовать определение таких составляющих политики управления предприятием, как «миссия и генеральная цель деятельности предприятия», «система стратегических целей» и «система сбора и обработки информации». Миссия предприятия молочной промышленности формулируется исходя из обычных требований, предъявляемых к миссиям в различных научных источниках. Однако специфика миссии молокоперерабатывающего предприятия заключается в том, что она должна быть направлена на два внешних рынка - на региональный рынок предприятий, осуществляющих сбыт продукции молокоперерабатывающего предприятия конечным потребителям (населению) и являющихся, таким образом, как потребителями, так и посредниками; и на рынок, представленный потребностями населения региона, которое является конечным потребителем и запросы которого в первую очередь должно удовлетворять предприятие молочной промышленности. В этом проявляется двойственность характера миссии молокоперерабатывающего предприятия.

В текущей деятельности предприятия молочной промышленности системы будут располагаться так, как это представлено на схеме (рис. 1). Генеральная цель деятельности предприятия молочной промышленности может, как правило, отражать такие направления, как: поддержание существующего положения на рынке (обычное воспроизводство); расширение деятельности за счет выхода на новые рынки, завоевание новых сегментов на существующих рынках, введение дополнительных видов деятельности или их сокращение. На данном этапе развития для предприятий молочной промышленности характерной областью установления цели является поддержание существующего положения на рынке, что обусловлено внешними и внутренними факторами и причинами.

Система стратегических целей предприятия молочной промышленности, так же как миссия и генеральная цель деятельности, находится над системой сбора и обработки информации, что характерно для уже работающего предприятия молочной промышленности. Для вновь открываемого предприятия расположение данных систем будет обратным. Информация из двух первых систем поступает в систему сбора и обработки информации, где должны быть собраны методики сбора внешней и внутренней информации, а также определены ее источники. Система сбора информации включает три крупные подсистемы - подсистему сбора внешней информации, подсистему сбора внутренней информации и подсистему сбора прогнозов. Процесс прогнозирования на предприятии молочной промышленности требует большого объема различной информации из самых разных сфер, так или иначе оказывающих влияние на деятельность молокоперерабатывающих заводов. Качество и полнота собранной информации, методы ее сбора будут напрямую влиять на достоверность прогнозов и, следовательно, на реалистичность и выполнимость планов. Помимо этого, при создании системы сбора информации не следует забывать о том, насколько велика непредсказуемость рынка, что также оказывает большое влияние на достоверность прогнозов, увеличивая риск ненаступления предсказанных событий.

Особенности методики сбора внешней информации для прогнозирования развития молокоперерабатывающих предприятий. Мы предлагаем осуществлять сбор внешней информации для целей прогнозирования деятельности предприятий молочной промышленности по следующим основным направлениям:- Исследование регионального рынка молочной продукции. Данное исследование будет проводиться по таким ключевым точкам, как конкуренты, конечные потребители и посредники.

При проведении конкурентного анализа, по нашему мнению, следует формировать информационное досье на каждого конкурента, что повысит точность и реалистичность дальнейших прогнозов, так как позволит отслеживать динамику развития конкурентов во времени, и, таким образом, каждый дальнейший прогноз будет надежнее предыдущего (при прочих равных условиях). Подобные информационные досье целесообразно формировать еще и потому, что численность конкурентов на данном рынке невысока и, следовательно, информационной перегрузки удастся избежать.

Для целей прогнозирования мы предлагаем также осуществить исследование мотивационных установок конечных потребителей, так как мотивационные установки изменяются вместе с изменением образа жизни. Основным изменениям подвергнется организационная структура предприятия.

Изначально организационная структура предприятия внимательно изучается, дается характеристика функционирования подразделений и отделов, исследуются внутрифирменные взаимосвязи, характер иерархии, специфика полномочий лиц, принимающих решения. Отдельно оцениваются уровень и качественные характеристики организационной культуры, такие как стиль руководства, социально-психологический климат, удовлетворенность трудом, нормы и этические ценности. Исследуется информационная система, обеспечивающая кругооборот информации на предприятии молочной промышленности, изучаются причины потери или искажения информации, выявляются информационные барьеры. Анализируется состав и структура топ-менеджмента, его профессиональные и квалификационные характеристики; проверяется механизм принятия управленческих решений по видам и методам, используемым при их разработке, их обоснованность и эффективность.

Сбор информации по прогнозам осуществляется по следующим направлениям и входящим в них факторам.

– Прогнозы развития регионального рынка молочной продукции.

– Прогнозы социального развития региона.

– Прогнозы изменения природных факторов в регионе.

– Прогнозы политического развития региона.

– Прогнозы ситуации на международных рынках.

организация прогнозирование молокоперерабатывающий предприятие

Рис. 1 Схема системы прогнозирования и планирования деятельности для молокоперерабатывающего предприятия ОАО «Омскмолоко» г. Омск

– Прогнозы развития рынка оборудования и технологий.

– Прогнозы экономического развития региона.

– Прогнозы развития регионального рынка труда.

Собранная во внешней и внутренней среде информация переходит в банк моделей и методов обработки информации и в систему прогнозов предприятия молочной промышленности. В дальнейшем на основе полностью обработанной и прошедшей оценку информации разрабатывается комплекс прогнозов, включающий следующие основные направления прогнозирования:

– Направления развития молочной отрасли сельского хозяйства в регионе;

– Изменение объемов производства на предприятии молочной промышленности;

– Динамика финансово-экономических показателей деятельности предприятия молочной промышленности;

– Изменение кадровых показателей;

– Изменение объемов продаж на предприятии молочной промышленности; - Прогнозирование управленческих решений.

На основе прогнозов, разработанных для предприятий молочной промышленности, формируется система планов, разрабатываются конкретные мероприятия по их реализации. Для повышения эффективности работы всей системы прогнозирования необходимо наличие системы контроля, мониторинга и обратной связи. Обратная связь показана на рис. 1 пунктирной линией. Система контроля включает: установление стандартов оценки функционирования системы; создание измерительной системы, которая покажет степень достижения целей, что является комплексной задачей, так как многие действия трудно оценить; сравнение реального функционирования с установленными целями; оценка результатов сравнения и выработка, при необходимости, корректирующих действий.

На основе прогнозов, разработанных для предприятий молочной промышленности, формируется система планов, разрабатываются конкретные мероприятия по их реализации. Для повышения эффективности работы всей системы прогнозирования необходимо наличие системы контроля, мониторинга и обратной связи. Обратная связь показана на рис. 1 пунктирной линией. Система контроля включает: установление стандартов оценки функционирования системы; создание измерительной системы, которая покажет степень достижения целей, что является комплексной задачей, так как многие действия трудно оценить; сравнение реального функционирования с установленными целями; оценка результатов сравнения и выработка, при необходимости, корректирующих действий.

Система мониторинга включает такие подсистемы, как производственный мониторинг, а также управленческий, маркетинговый, финансовый, кадровый. Данная система прогнозирования может быть использована в хозяйственной деятельности субъектов молочной промышленности с целью увеличения ее эффективности. Наиболее актуально применение предложенной методики будет в условиях нестабильности рынка, так как она позволит прогнозировать ключевые показатели деятельности в длительной перспективе. Система прогнозирования позволит увеличить эффективность деятельности по таким ключевым направлениям, как коммерческое, финансовое и производственное. Методика может быть использована руководством предприятия, а также отделами, отвечающими за прогнозирование и планирование деятельности предприятия.

Эффективность управления предприятием требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции.

Первым этапом реализации любого подхода к прогнозированию показателей, изменения которых подвержены периодическим сезонным колебаниям, является определение характера сезонности. Это связано с тем, что значения прогнозируемых показателей в таком случае формируются под влиянием трех составляющих - тренда, сезонной и случайной компонент, и в зависимости от взаимосвязи указанных структурообразующих элементов между собой временной ряд показателя может быть описан моделями с аддитивным или мультипликативным характером сезонности. При этом аддитивная модель представляется в виде суммы соответствующих компонент (1), а мультипликативная - в виде их произведения (2):

(1) Pt = T + S + E,

(2) Pt = T + S + E,

где Pt - уровни временного ряда, T - трендовая составляющая, S - сезонная компонента, E - случайная составляющая.

Таким образом, для аддитивных колебаний характеристики сезонности будут измеряться в абсолютных величинах и отражаться в статистической модели в виде слагаемых, а для мультипликативных колебаний - в относительных величинах и представляться в модели в виде сомножителей.

Отличительная особенность аддитивной модели состоит в том, что амплитуда сезонных колебаний, отражающая отклонения от тренда или среднего, остается примерно постоянной, неизменной во времени. При мультипликативном характере сезонности амплитуда колебаний изменяется во времени пропорционально тренду или среднему уровню ряда.

Поиск оптимального выражения трендовой составляющей и ее математическое описание представляют собой один из наиболее сложных и ответственных этапов прогнозирования сезонных колебаний, от которого во многом зависит точность и достоверность окончательных прогнозов. Для исследования характера общей тенденции изменений уровней ряда и ее описания применяются метод расчета скользящих средних и аналитическое выравнивание.

Суть аналитического выравнивания заключается в замене фактических значений показателя расчетными, вычисленными на основе теоретических моделей кривых роста, представляющих собой различные функции времени. При таком аналитическом подходе важным элементом является выбор оптимальной формы кривой для выравнивания, после которого осуществляется статистическая оценка неизвестных коэффициентов модели, а затем определяются выровненные значения уровней ряда путем подстановки соответствующих значений временного параметра в найденное уравнение трендовой модели [6].

Метод расчета скользящих средних относится к алгоритмическому подходу, который не предполагает описание неслучайной составляющей с помощью единой функции, а предоставляет лишь алгоритм ее расчета в любой момент времени. В этом методе фактические данные заменяются средними значениями, рассчитанными для последовательно подвижных укрупненных интервалов, охватывающих определенное число уровней временного ряда. К бесспорным достоинствам скользящих средних относится то, что они легко вычисляются, объясняются, интерпретируются, а также позволяют сглаживать как случайные, так и периодические колебания и выявлять имеющуюся тенденцию в развитии исследуемого процесса.

Предлагается использовать подход, состоящий в применении метода скользящих средних для предварительного расчета трендовой составляющей, в последующей количественной оценке и элиминировании влияния сезонных и случайных эффектов и окончательном моделировании тренда на основании аналитического выравнивания десезонализированного ряда.

В качестве критерия оптимальности при выборе формы кривой для выравнивания использовался коэффициент детерминации, показывающий степень соответствия теоретической модели фактическим данным. Значение коэффициента всегда находится в диапазоне от 0 до 1, причем чем ближе оно к единице, тем точнее модель аппроксимирует исходные данные.

Для дальнейшего определения оптимального порядка аппроксимирующего полинома используется метод последовательных разностей [6].

После статистической оценки неизвестных коэффициентов модели методом наименьших квадратов получаем аналитическое уравнение тренда. Подставляя в полученное уравнение соответствующие значения временного параметра t, определяем выровненные значения.

В соответствии с данным подходом для предварительного устранения сезонных колебаний осуществлялся расчет скользящих средних.

Для мультипликативной формы сезонности меняется содержание первого и третьего этапов алгоритма. Сначала вместо абсолютных отклонений рассчитываются индексы сезонности путем отношения фактически сложившихся значений к соответствующим уровням сглаженного ряда.

После получения предварительных оценок сезонности на втором шаге осуществляется их корректировка. Взаимопогашаемость сезонных колебаний в мультипликативной форме выражается в том, что средняя арифметическая из значений индексов сезонности для полного сезонного цикла должна быть равна 1.

Отличительная особенность использования метода при прогнозировании сезонных колебаний заключается в том, что после разложения исходного временного ряда на составляющие осуществляется процедура элиминирования влияния сезонных и случайных факторов и происходит окончательная оценка трендовой компоненты. Важно отметить, что сезонная корректировка, направленная на очищение исходного временного ряда от сезонных эффектов, в целом способствовала значительному повышению достоверности аппроксимации всех типов трендовых моделей, о чем свидетельствовали более высокие оценки коэффициента детерминации для десезонализированного ряда. Однако максимальные значения этого критерия по-прежнему соответствовали кривым полиномиального типа поэтому именно они были выбраны для применения в качестве трендовых моделей. Для определения оптимального порядка аппроксимирующего полинома снова использовался метод последовательных разностей, в соответствии с которым необходимо было выбрать квадратичный полином.

Построение тренд-сезонных моделей при любом подходе к прогнозированию завершается моделированием динамики исходного ряда, которое в случае принятого аддитивного характера сезонности осуществляется суммированием полученных оценок трендовой и сезонной составляющих [6].

Для расчета прогнозных значений необходимо сначала определить уровни тренда при соответствующих значениях временного параметра, к которым следует прибавить полученные ранее оценки сезонной составляющей.

Для сравнительной количественной оценки точности полученных тренд-сезонных моделей по формуле рассчитывается средняя ошибка аппроксимации.

Прогнозирование, основанное исключительно на построении тренд-сезонных моделей, которые базируются на предположении о неизменности тенденций и сезонных эффектов во времени, может и не способствовать получению достоверных результатов. В связи с этим при построении окончательных прогнозов для учета потенциальных изменений экономических тенденций, имевших место в прошлом, и возможного появления новых тенденций на рынке целесообразно использовать метод экспоненциального сглаживания. Этот метод позволяет рассчитать величину прогноза с учетом значения, полученного по теоретической модели, и фактических значений в предыдущем временном периоде [6].

Важным вопросом, возникающим при использовании метода экспоненциального сглаживания, является выбор значения сглаживающей константы, который зависит от периода упреждения прогноза и быстроты изменения рыночной конъюнктуры. В случае оперативных, краткосрочных прогнозов и незначительных изменений на рынке рекомендуется выбирать близкую к 1 [7].

Выбранная методика прогнозирования сезонных колебаний, основанная на сочетании скользящих средних и аналитического выравнивания, способствует получению более точных и достоверных прогнозов и может быть рекомендована для применения в практической деятельности компаний. Кроме того, отдельные элементы данной методики в адаптированном виде могут быть использованы для прогнозирования целого ряда сопряженных экономических показателей (объем продаж, величина товарооборота), характеризующихся сезонностью изменений.

К числу достоинств предлагаемой методики можно отнести ее простоту, доступность, возможность разработки оперативных и краткосрочных прогнозов с высокой точностью. Вместе с тем рассмотренный алгоритм прогнозирования основан на неизменности во времени основной тенденции и сезонных эффектов, что далеко не всегда соответствует реальной динамике. В этой связи для разработки надежных и достоверных прогнозов следует проводить систематический анализ изменений на рынке и при необходимости вносить соответствующие коррективы и уточнения в используемую модель с целью ее адаптации к новым условиям. Таким образом, к реализации данной методики прогнозирования не следует подходить формально, поскольку успех ее применения может быть достигнут только в случае грамотного сочетания глубокого содержательного экономико-теоретического анализа с профессиональным знанием специфики рынка.

Список литературы

1. Курочкина, А.А. Формирование системы прогнозирования деятельности молокоперерабатывающих предприятий / А.А. Курочкина, Д.С. Иванов // Проблемы современной экономики. 2007. № 4. [Электронный ресурс]. http://www.masters.donntu.edu.ua/2012/fknt/kulik/library/article4.htm.

2. Котоломова, Л.Я. Планирование на предприятии / Л.Я. Котоломова, Ю.А. Нестерова. - Изд-во: Перм.гос.техн.ун.т. Пермь, 2006.300 с.

3. Шеметов, П.В. Теория организации: учеб. Пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности «Менеджмент организации». М.: Издательство «Омега-Л», 2008. 282 с.

4. Бондаренко, А.В. Доработка алгоритма прогнозирования объема продаж. http://www.cfin.ru/.

5. Загинайло, И.В. Периодические линии тренда в прогнозировании объемов продаж http://www.cfin.ru/finanalysis/.

6. Кулик, Е. А. Компьютеризированная подсистема планирования выпуска и реализации продукции в условиях ОАО «Винтер»: реферат / Е.А. Кулик. http://www.masters.donntu.edu.ua/2012/fknt/kulik/diss/index.htm.

7. Прогнозирование сезонных колебаний цен на лекарственные средства - Архив по маркетингу. Интернет-библиотека. ИГ 'Дело и сервис'http://dis.ru.

Размещено на Allbest.ru