Применение вероятностного подхода к нормированию производственного запаса

из "Менеджмент "

Основной задачей совершенствования методологии нормирования производственного запаса марки материального ресурса (МР), поставляемого регулярно в течение года, является разработка способа определения специфицированной нормы, позволяющего учесть условия формирования запаса на предприятии-потребителе в плановом периоде, для которого вычисляется норма. При этом ее необходимо рассчитать с учетом совокупного влияния вариаций значений всех нормообразующих факторов, определяющих условия формирования запаса нормируемой марки МР сырья, основных и вспомогательных материалов, комплектующих изделий и покупных полуфабрикатов, запчастей, моторного топлива, малоценных и быстроизнашивающихся предметов. При вычислении нужно знать, как будут меняться запасы на предприятии в плановом году, т.е. какие могут быть изменения по величине текущих, страховых запасов в интервалах между поставками и как часто могут встретиться те или иные их изменения в будущем периоде. [c.199]
Известно, что изменения (вариации) запасов в каждом интервале между поставками зависят от объема поставки, продолжительности самого интервала поставки, объемов суточных расходов и т.д. Очевидно, что чем больше будет объем поставки марки МР, тем значительнее по величине накопится ее запас на складе предприятии в рассматриваемом интервале. [c.199]
В отличие от моторных топлив нормирование производственных запасов котельно-печного топлива имеет свою специфику, которая выражается в том, что помимо учета общих нормообразующих факторов для производственных запасов необходимо еще дополнительно определить размеры накоплений запасов топлива к отопительному сезону и их изменение в этом периоде. [c.199]
Здесь и далее по тексту под интервалом понимается интервал между поставками. [c.200]
Здесь мы продолжаем рассматривать условия формирования производственного запаса при дискретном процессе снабжения и непрерывном процессе расхода нормируемой марки материального ресурса. [c.200]
Здесь знак - условно соединяет значения нормообразующих факторов, определяющих условия формирования запаса рассматриваемой марки МР. [c.200]
Выбор метода нормирования при транзитных (или складских, смешанных) поставках обусловлен не только расчетом самой величины специфицированной нормы запаса, но и возможностью определения степени надежности обеспечения рассчитанным запасом потребителя. Под надежностью обеспечения в данном случае понимается относительное количество дней в плановом периоде, в течение которых потребитель будет обеспечен запасом при установленной им норме. Для оценки степени надежности обеспечения запасом расчет нормы должен быть проведен с учетом изменения всех нормообразующих факторов, определяющих формирование запаса у потребителя в плановом периоде. [c.201]
Под детерминированными условиями формирования понимается, что у потребителя имеется строгая функциональная связь между объемом поставки, произведенной в интервале, и суммарным объемом суточных расходов в этом же периоде, т.е. сколько поставили, столько же будет израсходовано в соответствующем интервале. В данном случае поставки могут быть в интервалах одинакового или разного объема, но всегда в интервалах будет жесткая связь между объемом поступления и суммарным расходом за этот же период. При этих условиях коэффициент корреляции равен единице, т.е. Л-о/и = 1 (где значение индекса Q обозначает вариации объемов поставок, U — вариации суммарных объемов расхода в интервалах). Значение коэффициента корреляции отражает степень связи между двумя варьирующими признаками — в частности, здесь между вариациями объемов поставок и вариациями суммарных объемов суточных отпусков за интервал поставки. Детерминированных (идеальных) условий в реальной жизни практически не бывает, это просто гипотетический случай. В данных условиях может быть применен детерминированный подход к нормированию запасов. Как отмечалось ранее, вариации значений нормообразующих факторов в плановом периоде заранее известны (детерминированы), и норма здесь должна рассчитываться в составе только двух слагаемых — текущей и подготовительной составляющих (страхового запаса предусматривать не нужно). Текущая составляющая в натуральном выражении будет равна половине среднего объема поставки, а в относительных величинах (в днях среднесуточного расхода) — половине среднего интервала между поставками. [c.202]
Другим крайним случаем, наиболее часто встречающимся в сегодняшней практике, являются стохастические условия формирования производственного запаса (коэффициент корреляции здесь меньше 0,6). В данном случае заранее не известно, в каких конкретно сочетаниях в каждом интервале планового года могут встретиться значения нормообразующих факторов (объем поставки рассматриваемой марки материала, интервал, объемы суточных отпусков). Эти сочетания, как будет показано далее, можно рассматривать как случайные события, а вариации значений самих нормообразующих факторов — как случайные независимые величины. С помощью методов теории вероятностей можно для этих условий предсказать, какие могут быть сочетания нормообразующих факторов в интервалах планового периода, как часто они могут встретиться. И на основе обработки этих данных определить текущую и страховую составляющие нормы производственного запаса. [c.203]
Начнем рассмотрение с первого случая как наиболее часто встречающегося в практике. Рассмотрим условия формирования запаса марки МР, поставляемой на предприятие дискретно, а расходуемой непрерывно. Для перспективного планирования целесообразно исходить из стохастических моделей формирования запасов и применять вероятностно-статистический метод для их нормирования. [c.204]
На предприятии имеется информация о движении марок МР только по отчетному году (или нескольким отчетным годам), которую можно получить по данным карточек складского (или бухгалтерского, оперативного) учета. Одним из возможных путей преодоления недетерминированного характера исходной информации является применение вероятностно-статистического метода нормирования запасов. Перспективность его заключается в возможности учета всех нормообразующих факторов, определяющих формирование производственного запаса марки МР в плановом периоде, и всего диапазона вариаций их значений, а также в учете вероятностного характера исходной информации при расчете специфицированной нормы производственного запаса. Практическое использование стохастических моделей позволяет повысить экономическую обоснованность и точность определяемых норм запасов при расчете. [c.204]
В определенной степени это препятствие (отсутствие информации по плановому периоду) можно преодолеть, используя математический аппарат, применяемый в математической статистике и теории вероятностей. Изменение производственного запаса на предприятии в плановом году представляет собой в большинстве случаев вероятностную (стохастическую) величину, известную нам лишь с той или иной вероятностью. В этих случаях можно использовать информацию отчетного года и применить методы математической статистики и теории вероятностей при ее обработке. Это позволит определить не четкую последовательность сочетаний нормообразующих факторов по интервалам, а возможность их появления в целом по году неизвестно в какой очередности, а также установить общую вероятность того, сколько может встретиться в плановом периоде интервалов той или иной продолжительности, как часто могут быть в них те или иные объемы суточных отпусков и объемы поставок (ql - tt- r ). [c.204]
На графике а , приведенном на рис. 5.5а, но этим данным построены точки, характеризующие связь между объемами поставок и суммарными объемами отпуска топлива в интервалах. Из распечатки видно, что 8 января объем поставки в пароходстве был 2093 т (см. гр. 2), а суммарный объем отпуска — 2921 т, 30 декабря (364-й день) объем поставки был 3750 т, а суммарный объем отпуска — 281 т и т.д. Все эти точки с вышеуказанными координатами (по оси абсцисс суммарный объем расхода, а по оси ординат — объем поставки), а также остальные 119 точек нанесены на график 5.5а (всего 121 поставка). [c.205]

Вернуться к основной статье