Быстрый поиск

Дипломная работа: Підвищення ефективності роботи підприємства на основі застосування економіко-математичних методів (на прикладі ВАТ "Дніпрополімермаш")

Рисунок 2.5 – Вихідні дані для аналізу і лінійні тренди

де - перший агрегований показник;

- другий агрегований показник;

- третій агрегований показник;

- четвертий агрегований показник;

- відповідні лінійні тренди.

Використовуючи формулу (2.2.1) і (2.2.2) і дані результуючої і факторної ознак за допомогою надбудови MS Excel «Пошук рішення» вирішуємо систему нормальних рівнянь і одержуємо шукані параметри багатофакторної лінійної регресії.

Таблиця 2.10 – Параметри регресії для іншої продукції

a0	a1	a2	a3	a4
34,5	0,01	0,25	0,14	0,41

Для аналізу динаміки відхилень використовуємо отримані графіки лінійних трендів. Напрямок тренда вкаже динаміку відхилень. Для вибору найбільш динамічного показника використовуємо правило: швидше збільшується той фактор, кут нахилу лінії тренда якого більше. Тангенс кута нахилу лінії тренда дорівнює відношенню коефіцієнтів a і b рівняння тренда. По розрахованим даним для ншої продукції найбільший кут нахилу лінії тренда мають другий і четвертий агреговані показники.

Розрахован дані зведемо в комплексну таблицю, на підставі якої керівник підприємства буде приймати рішення про управлінські впливи на собівартість продукції. Таблиця буде містити в собі абсолютні значення параметрів рівнянь регресії по видах продукції, а також перелік домінуючих агрегованих факторів.

Таблиця 2.11 – Комплексна таблиця ухвалення рішення

Показник	Вид продукції
Показник	Пресформи	Сталеве лиття	Послуги промхарактера	Інша продукція
a1	0,29	0,013	0,46	0,01
a2	0,39	0,03	0,32	0,25
a3	0,37	0,54	0,35	0,14
a4	0,2	0,016	0,48	0,41
Домінуючий агрегований фактор	1 і 2	1 і 3	2	2 і 4

Найбільш ефективний управлінський вплив буде на той фактор, (компонент собівартості), що у сукупності буде домінувати над іншими в темпі розвитку свого впливу і мати найбільшу вагу в структурі прибутку, тобто найбільше абсолютне значення відповідного параметра регресії.

На підставі цього твердження видаються наступні рекомендації керівництву підприємства:

Таблиця 2.11 – Можливі практичні рекомендації

Вид продукції	Рекомендації
Пресформи	Найбільше економічно ефективним будуть управлінські рішення по зменшенню впливу другого агрегованого фактора (зарплата і соцстрахування)
Сталеве лиття	Найбільше економічно ефективним будуть управлінські рішення по зменшенню впливу третього агрегованого фактора (витрати на утримування устаткування, цеховий загальнозаводські, знос устаткування)
Послуги промхарактера	Рівною мірою економічно ефективним будуть управлінські рішення по зменшенню впливу другого четвертого агрегованого факторів
Інша продукція	Найбільше економічно ефективним будуть управлінські рішення по зменшенню впливу четвертого агрегованого фактора (адміністративні і збутові витрати)

РОЗДІЛ 3. Проектування інформаційної системи підтримки прийняття рішень

3.1 Методики створення сучасних інформаційних систем

Математичн методи зараз широко застосовуються для потреб управління, планування, бухгалтерського обліку, статистики й економічного аналізу. Але застосування математичного програмування і моделювання, узагалі математичних методів у вирішенн багатьох задач економічного й інженерного характеру стало практично можливим плідним лише за умови використання рахункової техніки. Вирішення складних задач (а економічні задачі відносяться переважно до класу складних) з використанням тільки ручної праці неможливо. Ось чому математичні методи в економічному аналізі і плануванні стали широко застосовуватися, коли були сконструйован перші ЕОМ [4].

Оцінюючи ефективність застосування ПЕОМ в аналітичній роботі, треба мати на увазі, що в принциповому плані практично всі операції, які можна здійснювати за допомогою комп’ютера, можна зробити і без нього, але час, який доводиться витрачати для виконання цих дій «вручну» і традиційними методами, часто позбавляє їх сенсу.

Орієнтуючись на логіку розв’язання аналітичних задач фінансового характеру, можливост використання ПЕОМ в аналітичному процесі можна представити у такій послідовності:

· постановка задачі та її формалізований опис;

· накопичення інформації;

· обробка інформації;

· власне аналіз.

У сучасних умовах на багатьох підприємствах бухгалтерський облік ведеться за допомогою ЕОМ, тому найпоширенішими базами є бази бухгалтерського обліку та бухгалтерської звітності. Поступово здійснюється перехід на комплексне використання електронно-обчислювальної техніки також і для здійснення управлінського та податкового обліку. Створення інформаційних баз є початковою задачею і умовою підвищення якості аналітичної роботи на підприємстві. Для побудови ефективної системи збору і накопичення інформації фінансово-аналітична служба підприємства повинна постійно і заздалегідь вносити пропозиції про необхідні зміни у системі обліку інформації для того, щоб вона була зручною для використання не тільки службами, які її створюють, а й для фінансово-економічного аналізу.

На невеликих підприємствах, де фінансист-аналітик має справу з порівняно невеликими масивами інформації, задачу раціонального групування і обробки первісної інформації здатні виконувати безпосередньо користувачі ПЕОМ. На великих підприємствах фінансист-аналітик формулює ту чи іншу аналітичну задачу чітко ставить її перед програмістами. Зокрема визначається:

· яка конкретно інформація і з якої бази даних повинна бути використана;

· яким чином вона повинна бути згрупована;

· яку нову (розраховану) інформацію треба одержати;

· у якій формі вона повинна бути подана;

· який вигляд має алгоритм розв’язання задачі.

Тому успіх аналітичної роботи, ефективність результатів, що очікуються після виконання значною мірою залежать від того, наскільки кваліфіковано спільно працювали фінансист-аналітик і програміст на даному етапі [14].

Методика економічного аналізу, орієнтована на застосування ПЕОМ, повинна задовольняти умови: системності, комплексності, оперативності, точності, прогресивності та динамічності. Тільки на базі цих умов забезпечуються пізнання станів об’єкта, який управляється, тенденції його розвитку, систематичне та цілеспрямоване підвищення ефективності господарчої діяльності підприємства по результатах аналізу.

Переваги ПЕОМ надають нові можливості для аналізу, серед них невисока вартість, висока продуктивність, надійність, простота експлуатації та обслуговування, гнучкість та автономність використання, наявність розвинутого програмного забезпечення, діалоговий режим роботи та інші.

Усе вищезазначене дозволяє сформулювати основні вимоги до комп’ютерного аналізу:

· своєчасне та повне задоволення обчислювальних та інформаційних потреб економіста при проведенні аналізу господарської діяльності;

· мінімальний час відповіді на аналітичні запроси;

· можливість представлення вихідної інформації у табличній та графічній формах;

· можливість внесення коректив в методику розрахунків та в форми відображення кінцевого результату;

· повторення процесу розв’язання задачі з довільної стад розрахунку;

· можливість роботу у складу обчислювальної мережі;

· простота діалогу у системі людина-машина [4].

Системи підтримки прийняття рішень (СППР) – являють собою наступний, новітній етап розвитку автоматизованих систем управління. Як видно з назви, ці системи не керують підприємством самі, вони лише видають рекомендації, завдяки яким особа приймаюча рішення (ОПР) вибирає оптимальну стратегію розвитку підприємства.

Процес управління складається з таких стадій: формулювання вимог до системи; дослідження середовища її передбаченого функціонування; розробка технічно задачі; ескізне проектування; технічне проектування; робоче проектування; спит; впровадження; дослідна експлуатація. Остання стадія, як правило, стосується окремих, головних у своєму підкласі систем і призначена для розробки, апробації і виготовлення типових проектних рішень. Графічно це представлено на рисунку 3.1.

Рисунок 3.1 – Алгоритм побудови автоматизованої системи управління.

Перший етап передбачає наявність деяких знань про об'єкт-оригінал. Пізнавальні можливості моделі визначаються тим, що модель відображає з погляду системного аналітика, істотні риси об'єкта-оригіналу. Питання про необхідність і достатність подібності оригіналу і моделі вимага аналізу. Очевидно, модель утрачає зміст як у випадку тотожності з оригіналом (тоді вона не перестає бути оригіналом), так і у випадку надмірного спрощення. Вивчення одних властивостей модельованого об'єкта відбувається по рахунок відмовлення від вивчення інших.

На другому етапі модель виникає як самостійний об'єкт дослідження. Однією з форм такого дослідження є «модельні» експерименти, при проведенні яких свідомо змінюють умови функціонування моделі і систематизують дані про її «поведінку». Остаточним результатом цього етапу є множина знань про моделі.

На третьому етапі здійснюється перенесення знань з моделі на оригінал — формування множини знань про об'єкт. Цей процес перенесення знань проводиться за певними правилами. Знання про моделі повинні бути скоректованими з урахуванням тих властивостей об'єкта-оригіналу, що не знайшли відображення або були деформован під час побудови моделі. Ми можемо з достатньою підставою переносити який-небудь результат з моделі на оригінал, якщо цей результат обов'язково зв'язаний з ознаками подібності оригіналу і моделі. Якщо ж визначений результат модельного дослідження зв'язаний з відмінністю моделі від оригіналу, то його переносити неправомірно.

Технічне і робоче проектування умовно можна об'єднати в один етап. Спочатку вибирається «еквівалент», що відображає в математичній форм найважливіші властивості об'єкта — закони, яким він підкоряється, зв'язку, що властиві його складовим частинам, і т.п. Математична модель (або її фрагменти) досліджуються теоретичними методами, що дозволяють одержати важливі нові знання про об'єкт.

Далі іде розробка алгоритму для реалізації моделі на комп'ютері. Модель подається у формі, зручної для застосування числових методів, визначається послідовність обчислювальних і логічних операцій, як необхідно здійснити, щоб одержати шукані величини з заданою точністю. Обчислювальні алгоритми не повинні спотворювати основні властивості моделі, бути ощадливими і адаптивними щодо особливостей рішення задач і використання комп'ютерів.

І, нарешті, створюються програми, що «перекладають» модель алгоритм на доступну комп'ютерну мову. До них також висуваються вимоги економічності й адаптивності, їх можна назвати «електронним» еквівалентом досліджуваного об'єкта, придатним для безпосереднього експериментування на комп'ютері.

П'ятий етап (іспит) - створивши тріаду: «модель-алгоритм-програма», дослідник одержує універсальний, гнучкий і відносно дешевий інструмент, що тестується в «пробних» обчислювальних експериментах. Після того як адекватність (достатній рівень відповідності, з огляду на цілі й узяту систему гіпотез) моделі вихідного об'єкта підтверджена, з моделлю проводять різноманітні і детальні «досвіди», що подають нову інформацію про необхідні якісні і кількісні властивості і характеристики об'єкта. Процес моделювання супроводжується поліпшенням і уточненням, при необхідності, усіх складових тріади.

Існу два протилежних походи до створення СППР, що значною мірою визначають і шляхи вирішення задачі оптимізації виробництва, що пояснюється і розходженнями в подоланні розмірності інформаційних масивів. Розміри масивів, що підлягають переробці в СППР, навіть для середнього по розміру багатономенклатурного виробництва складають десятки, а іноді і сотні мільйонів і мільярди байт. Для зменшення розмірності часто використовується функціональний розподіл масивів відповідності зі сформованою функціональною структурою управління виробництвом. Кожна функціональна служба одержує свій комплекс автономних масивів. Зменшення розмірів масивів досягається як за рахунок розподілу загального масиву на частині, так і деякою агрегацією інформації. Позитивним фактором при цьому підході вважається збереження функціональних служб підприємства і взаємодії між ними, недоліком – їхня автономія, що не стимулює постійний контроль, не забезпечує погодженість і вірогідність інформації в цих масивах.

Другий шлях створення СППР заснований не на імітації діяльності функціональних підрозділів підприємства, а на імітації виробничої структури підприємства. В основі виробничої структури сучасного підприємства лежить поцеховий принцип організації виробництва, зумовлений предметним або технологічним поділом праці. Організація масивів динамічної інформаційної моделі виробництва, їхня взаємодія в СППР другого типу відображають структуру підприємства і динаміку виробничого процесу. Така побудова СППР відрізняється великою послідовністю в проведенн системного підходу, а це забезпечує більш високий рівень адаптації до виробничих умов і типів виробництва, а також стійкість системи управління.

При побудові інтегрованих моделей виробничого процесу, що виходять за рамки одн якої-небудь підсистеми і торкаючи діяльність ряду підсистем, вимоги до збалансованості і вірогідності інформації особливо високі. Відомо, що недоліком функціональної структури інформаційних масивів СППР є значна складність узгодження інформації між підсистемами. Безсумнівно, що необхідною умовою ефективності управління є вірогідність інформації, її постійна відповідність виробничому процесу [18].

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12