* тенденции к изменению объема запаса на складе по сумме

* тенденции к изменению объема неликвидов на складе по сумме.

По продажам:

* тенденции к изменению степени удовлетворения спроса

* тенденции к изменению объема продаж на условную потребительскую единицу (на одного обслуживаемого клиента и т.п.)

* тенденции к изменению объема продаж по себестоимости

* тенденции к изменению объема валового дохода или прибыли.

По закупкам:

* тенденции к изменению объема закупок по себестоимости;

* тенденции к изменению закупок по группам товаров.

По территориям:

* тенденции к изменению доли каждого региона в объемах продаж, прибыли и убытках всей компании

По филиалам:

* тенденции к изменению доли каждого склада (если есть филиалы) в объемах продаж, прибыли и убытках всей компании

По клиентам:

* тенденции к изменению количества потребителей с учетом выбытия (по территориям, по сегментам рынка и т.п.)

Это примерные параметры, которые можно дополнять другими в зависимости от намеченных целей. Например, если стоит задача -- уменьшить товарные остатки, то необходима информация об оборачиваемости (в днях) товара по группам (производителям, различным контрактам, разным по ликвидности группам).

Для контроля сбытовой деятельности расчет и контроль параметров также следует поручить компьютерной системе, так как подготовка подобных отчетов и показателей вручную требует большого количества времени, что неизбежно приводит к «неактуальности» полученных данных. К таким параметрам относятся

Продажи:

* продажи дилерам, корпоративным клиентам, в розницу (отдельно по перечисленным группам)

* динамика продаж по месяцам.

Сравнение этих данных с планом и прошлым периодом.

Заказы:

* объем полученных заказов

* объем просроченных заказов

* количество позиций в невыполненных заказах

* динамика состояния невыполненных заказов

* степень удовлетворения спроса по номенклатуре

* динамика степени удовлетворения спроса по месяцам.

Сравнение этих данных с планом и прошлым периодом.

Запасы:

* количество позиций на складе

* оборачиваемость

* динамика оборачиваемости по месяцам.

Сравнение этих данных с планом и прошлым периодом.

Запасы по категориям товаров:

* количество позиций

* оборачиваемость

* динамика оборачиваемости по месяцам.

Сравнение этих данных с планом и прошлым периодом.

Срочные поставки в заказах на пополнение склада:

* количество позиций, заказанных срочно (в %)

* стоимость позиций, заказанных срочно (в %)

* динамика изменения доли срочных заказов по количеству позиций

* динамика изменения доли срочных заказов по стоимости.

Сравнение этих данных с планом-заданием и прошлым периодом.

Неликвиды:

* количество неликвидов по номенклатуре

* стоимость неликвидов

* динамика состояния с ликвидацией неликвидов.

Сравнение этих данных с планом-заданием и прошлым периодом.

Рентабельность:

* валовой доход (%)

* валовой доход на одного служащего в месяц (%)

* затраты на обслуживание продаж (по регионам, по группам клиентов и т.п.).

Сравнение этих данных с планом и прошлым периодом.

Загрузка персонала:

* ежедневное количество и стоимость полученных позиций

* ежедневное количество и стоимость отгруженных позиций

* количество и стоимость возвращенных позиций

* количество и стоимость поврежденных и несоответствующих позиций

* ежедневное количество и стоимость полученных и отгруженных позиций на одного рабочего -- загрузка

* динамика загрузки по месяцам.

Сравнение этих данных с планом и прошлым периодом.

Работа филиалов:

* количество торговых точек

* количество персонала

* объем продаж

* оборачиваемость

* степень удовлетворения спроса и т.д.

Сравнение этих данных с планом и прошлым периодом.

3. Совершенствование логистической системы в ОАО ПТФ «Васильевская»

3.1 Построение трендовых моделей при помощи диаграмм

Многие экспериментальные данные можно интерпретировать как временные ряды - последовательность измерений, полученных в определенные моменты времени t_i, где i - порядковый номер измерения на оси времени. Такие ряды характеризуются некоторой тенденцией развития процесса во времени и называются трендовыми. Используя трендовые модели, можно выдавать прогнозы на краткосрочный и среднесрочный периоды. Excel имеет средства для создания трендовых моделей встроенные в построитель диаграмм.

Одной из форм трендовых моделей при постоянном шаге по времени является линейная:

В качестве примера используем данные об урожайности зерновых и зернобобовых культур в Бессоновском районе с 2003 по 2007 годы. Пусть требуется предсказать урожайность на 2008 и 2009года. Исходные данные приведены в таблице.

Таблица 6. Урожайность зерновых и зернобобовых культур в Бессоновском районе

Года	Урожайность ц/га
1999	14,3
2000	11,8
2001	12,6
2002	11
2003	15,1
2004	13,1
2005	12,9
2006	14,8
2007	12,3
2008	18,7

Порядок расчетов следующий.

1. Выделить диапазон B2:B6 и построить по этим данным диаграмму типа "График", щелкнув по значку "Мастер диаграмм" на панели инструментов.

2. Выделить диаграмму и выполнить Диаграмма/Добавить линию тренда.

3. В окне "Линия тренда" открыть вкладку "Параметры" и установить прогноз на 2 года, флажки "Показывать уравнение на диаграмме" и "Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации".

4. На вкладке "Тип" выбрать тип диаграммы - линейная и нажать Ok. Результаты показаны на рисунке.

Рис

Вычислить по формуле y = 0,35x + 11,73. Следует учесть, что аргументом трендовой модели является порядковый номер, т.е. в нашем примере x=11. В результате получим прогноз на 2009 год:

15,58 ц/га зерновых , а на 2010 год 15,93 ц/га зерновых.

Возможно, что более точный прогноз был бы получен с помощью степенной или экспоненциальной линий тренда. Оценить качество прогноза можно только в конце 2009 и 2010 годов. В целом прогноз следует делать весьма осторожно - возможны большие ошибки. Именно поэтому чаще всего используются краткосрочные и среднесрочные прогнозы.

Коэффициент достоверности аппроксимации R² показывает степень соответствия трендовой модели исходным данным. Его значение может лежать в диапазоне от 0 до 1. Чем ближе R² к 1, тем точнее модель описывает имеющиеся данные.

3.2 Совершенствование логистической модели путем оптимизации сочетания отраслей

В системе моделей оптимального планирования на уровне предприятия центральное место занимает оптимизация производственно-отраслевой структуры, которая позволяет определить основные параметры развития производства для текущего и перспективного планирования и может быть использована для анализа сложившейся структуры производства.

3.2.1 Постановка задачи

В результате решения требуется определить:

1. Оптимальную производственно-отраслевую структуру,

2. План использования и пополнения ресурсов при условии наиболее эффективной эксплуатации имеющихся ресурсов

3. Выполнения договоров на реализацию продукции.

3.2.2 Разработка числовой экономико-математической модели

Для разработки экономико-математической модели этой задачи требуется информация:

-о специализации хозяйства, возможных ее изменениях;

-видах и объемах ресурсов, которыми располагает хозяйство, и возможных источниках их пополнения;

-источниках удовлетворения потребности животных в кормах;

-организации зеленого конвейера, дополнительных условиях, влияющих на структуру расхода кормов;

-договорных обязательствах;

-факторах, ограничивающих размеры отраслей (например, требования севооборотов, вместимость капитальных помещений в животноводстве, возможности воспроизводства поголовья).

Чтобы наиболее полно и правильно осуществить постановку задачи и обосновать входящую информацию, необходимо изучить объект моделирования. С этой целью требуется проанализировать уровень развития производства по следующим направлениям:

-стоимость и структура товарной продукции;

-структура посевных площадей;

-наличие и использование улучшенных естественных кормовых угодий;

-поголовье животных и структура стада;

-затраты труда на производство единицы продукции, в том числе в напряженный период, использование привлеченного труда;

-материально-денежные затраты в производстве, себестоимость единицы продукции;

-уровень интенсивности производства, объемы реализации и каналы реализации продукции в предшествующий период;

-расход кормов на 1 ц продукции, удельный вес покупаемых кормов;

-удельный вес затрат на корма в себестоимости животноводческой продукции, структура расхода кормов по видам животных (птицы);

-удельный вес основного маточного поголовья в общем поголовье животных, возможные межхозяйственные связи по приобретению;

-продажа племенного молодняка, передача на доращивание и откорм сверхремонтного молодняка или доращивание в собственном хозяйстве на межхозяйственной основе;

-эффективность производства кормов, межхозяйственной кооперации по всем направлениям;

-производство животноводческой продукции в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий в динамике и другие экономические показатели с целью выявления резервов повышения эффективности производства;

-возможные каналы реализации в связи с сегментами рынка и дополнительные возможности увеличения объемов производства и реализации продукции, в том числе и нетрадиционных видов.

Критерием оптимальности при оптимизации производственно-отраслевой структуры могут служить и максимизируемые, и минимизируемые показатели.

Максимизируемые показатели при заданных объемах ресурсов -- валовая, товарная продукция, валовой доход, чистый доход. В условиях рыночной экономики чаще всего применяют максимизируемый показатель прибыли или уровня рентабельности, а также маржинального дохода.

Минимизируемые показатели при заданных объемах производства продукции -- материально-денежные затраты, совокупные затраты труда, приведенные затраты, постоянные, переменные издержки.

Состав переменных величин данной модели отражает состав и размеры отраслей и виды деятельности предприятия с дифференциацией по направлениям использования продукции, степени интенсивности производства в отдельные периоды (стойловый, пастбищный период) и срок использования или реализации продукции. Например, одни и те же виды кормов имеют различную питательную ценность в начале и в конце стойлового периода после осенне-зимнего хранения и т. п.

Помимо основных в модель вводят вспомогательные переменные с целью оптимизации кормовых рационов, определения дополнительно привлекаемых ресурсов, стоимостных показателей, критерия оптимальности и т. п.

В связи с этим в экономико-математической модели оптимизации производственно-отраслевой структуры предприятия выделяют следующие группы переменных:

1) по растениеводству:

-посевные площади сельскохозяйственных культур товарного назначения [например, пшеница твердых и мягких сортов; картофель ранний, поздний; овощи (огурцы) открытого, защищенного грунта и т.д.], га;

-посевные площади зернофуражных и кормовых культур (пшеница фуражная, ячмень, овес, кормовые корнеплоды, кукуруза на силос и т.д.), га;

-площади естественных улучшенных культурных кормовых угодий и другие площади, га;

2) по животноводству:

-поголовье крупного рогатого скота, свиней, овец и т. д. с под разделением на половозрастные группы [ед. измерения -- средне- годовая голова; с целью упрощения модели виды животных (птицы) могут быть представлены укрупненными группами «структурная голова»];

3) по пополнению производственных ресурсов:

-земельных (освоение, аренда новых земель, частичная транс формация земельных угодий), га;

-трудовых (привлечение сезонных и временных рабочих по периодам работы), чел.-ч;

-основных производственных фондов -- покупка техники по видам физических единиц; строительство производственных помещений, скотомест;

-кормовых (покупка комбикорма, жмыха, использование побочных продуктов -- соломы, ботвы и т. д.);

4) по производственным ресурсам, объемы которых определяют в процессе решения задачи, -- минеральным и органическим удобрениям, ц; материально-денежным затратам на производство валовой продукции, производство и реализацию товарной продукции, денежных единиц;

5) по стоимостным показателям -- стоимость валовой или товарной продукции, денежных единиц.

В качестве вспомогательных переменных в модели могут быть использованы переменные, обозначающие общую площадь пашни в гектарах.

Кроме того, могут быть введены переменные, предназначенные для оптимизации кормовых рационов, отражающие добавку корма (в центнерах) в минимально необходимой норме, дифференцированные по группам кормов и видам животных.

В модели могут быть предусмотрены и строго фиксированные нормы расхода кормов для групп животных, поголовье которых в хозяйстве стабильное и незначительное, например для лошадей, свиней и др.

Система переменных предприятия (хозяйства) в зависимости от его производственно-отраслевой структуры, специализации может пополняться. Например, если в хозяйстве имеется садоводство или овощеводство в защищенном грунте, то модель будет включать соответствующие блоки и переменные величины.

С учетом этой специфики запишем математическую модель специализации и сочетания отраслей, которая учитывает особенности постановки задачи и конкретную информацию о хозяйстве.

Минимизировать затраты при условиях:

1) ограниченности производственных ресурсов

;

2) использования в животноводстве побочной продукции растениеводства

;

3) ограниченности размера отраслей, в том числе

а) растениеводства

;

б) животноводства

;

4) производства конечной продукции не менее заданного объема в том числе

а) растениеводства

;

б) животноводства

;

увязки растениеводства с животноводством, в том числе

а) балансирования рационов животных по элементам питания

;

б) по структуре производства кормов

;

неотрицательности переменных

,

где J- множество кормов, получаемых в качестве побочной продукции основных отраслей, -прибыль от реализации единицы s-культуры (s?); -выручка от реализации продукции, полученной от единицы h-вида животных, за вычетом всех затрат, кроме стоимости кормов; -коэффициент пропорциональности между поголовьем животных групп h и h'; -искомая переменная, площадь s-культуры (вида угодий); -искомая переменная, поголовье h-вида скота ; -вспомогательная переменная, количество кормов j-вида (из состава покупных кормов и побочной продукции), которое используется животноводством.

Рассмотрим особенности построения числовой модели на конкретном примере.

Требуется разработать оптимальный план использования и попол нения ресурсов при условии наиболее эффективной эксплуатации имеющихся ресурсов.

Таблица. Составим систему переменных :

Культура, вид кормовых угодий, скота и кормов	Единица измерения	Посевные площади культур	Корма	Поголовье скота
		товарных	фуражных
Озимые зерновые	га	Х1	Х3
Яровые зерновые	га	Х2	Х4
Кукуруза на силос	га		Х5
Кукуруза на зеленый корм	га		Х5
Многолетние травы на сено	га		Х7
Многолетние травы на зеленый корм	га		Х8
Сенокосы	га		Х9
Улучшенный пастбища	га		Х10
Силос	ц			Х11
Сенаж	ц			Х12
Молоко	ц			Х13
Солома	ц			Х14
Комбикорм	ц			Х15
Поголовье коров	гол.				Х16
Поголовья молодняка КРС	гол.				Х17
Поголовье кур	тыс. гол.				Х18
Поголовья молодняка кур	тыс. гол.				Х19

Перечень условий задачи в числовой модели логически вытекает из ее математической модели, постановки задачи и конкретной информации о специфике хозяйства и перспективах его развития.

Ограничения по наличию ресурсов:

1) возможной посевной площади, га;

2) сенокосов, га;

3) улучшенных пастбищ, га;

4) рабочей силы, чел.-ч.

Условие по использованию в животноводстве побочной продукции основных отраслей:

5) соломы, ц.

Ограничения по размеру отраслей:

6) минимальной площади зерновых, га;

7) максимальной площади зерновых, га;

8) по соотношению поголовья коров и молодняка КРС;

9) по соотношению поголовья кур и молодняка кур.

Ограничения по производству конечной продукции:

10) зерно - всего, ц;

11) молока, ц.

Условия по увязке растениеводства и животноводством:

12) балансирования рационов животных по питательности, ц корм. ед.;

13) балансирования рационов животных по переваримому протеину, кг;

14-15,16-17,18-19,20-21) соответственно по минимальному и максимальному объему производства концентрированных, грубых кормов, силоса и зеленых кормов, ц корм.ед.;

22) по максимальному включению соломы в состав грубых кормов, ц корм.ед.;

23) по затратам на корма для кур, тыс.руб.;

24) по затратам на корма для молодняка кур, тыс.руб.;

25) по поголовью кур,тыс.гол.;

26) по количеству комбикорма, ц;

27) по количеству выпиваемого молока,ц.

Целевая функция-минимум затрат,тыс.руб.

3.2.3 Обработка исходной информации и построение числовой модели

Ограничения по наличию ресурсов строятся в соответствии с формулой 1).

Коэффициенты при переменных в ограничении по площади пашни равны 1, если для данной культуры семена покупные.

Таким образом, ограничение по площади пашни будет иметь следующий вид:

1) х1+х2+х3+х4+х5+х6+х7+х8=3900

В ограничениях 2 и 3 коэффициенты при переменных х9 и х10 соответственно равны 1,а по правой части площадям сенокосов и улучшенных пастбищ ( 86 и 1248 га).

Ограничение по использованию рабочей силы будет:

12,15х1+12,54х2+12,15х3+12,54х4+24,77х5+23,45х6+9,92х7+6,45х8+5,33х9+200х16+70х17+30х18+21х19<=2277000

Условие по использованию в животноводстве побочной продукции основных отраслей имеет балансовый вид. Так, ограничение по производству и использованию соломы пишется так:

15,1х1+11х2+15,1х3+11х4=366

Ограничения по размеру отраслей. В нашем случае ограничены только посевы зерновых и установлено соотношение между поголовьем коров и молодняка КРС, а также кур и молодняка кур.

Ограничение по минимальному производству конечной продукцииnПоэтому ограничение по производству молока имеет следующий вид:

51х16>=13516

Увязка растениеводства с животноводством производится с помощью ограничений 5а) и 5б) .При этом в числовой модели по содержанию каждой группы кормов в рационах распадаются на два условия: по минимальному содержанию данной группы кормов в рационе и по ее максимальному содержанию.

Условие балансирования потребности животноводства в кормовых единицах будет таким:

23,5х3+25,2х4+32,01х5+28,01х6+11,3х7+13,8х8+8х9+5,1х10+0,16х11+0,34х12+0,12х14+0,9х15=46,7х16+25,1х17

Аналогичный вид будет иметь ограничение балансирования потребности животноводства в переваримом протеине.

Для записи условий по структуре производства кормов необходимо на основе определенной ранее потребности в кормовых единицах на 1 голову животных сделать дополнительные вычисления. Суть их заключается в том, что по процентному содержанию каждой группы кормов в рационах рассчитываются предельные границы содержания каждой группы корма, выраженные в кормовых единицах на 1 голову каждого вида скота.

Ограничение по максимальному включению соломы в грубые корма в первоначальном виде записывается так:

0,2х14<=0,5(11,3х7+8х9)

3.2.4 Целевая функция

Целевую функцию мы рассчитываем так, как себестоимость 1 центнера какой либо продукции умножаем на ее же урожайность или общие затраты делим на площадь.

Таким образом получаем, что 277,67*21,58=5992,3, аналогично рассчитываются и остальные ограничения.

3.2.5 Результаты решения и их анализ

Решение задачи показывает, что на ПТФ «Васильевская» будет использовано минимум затрат, это 2022173 тыс. руб. В оптимальном плане полностью используются все земельные ресурсы, кроме улучшенных пастбищ. По расчетам мы получили, что такие затраты позволяют нам уменьшить рабочую силу. Так же производства зерна-всего увеличивается на 34799,5 ц. По оптимальному плану увеличивается и валовое производство молока, на 11417,76ц.

Расчеты показали, что лучше на реализацию использовать яровые зерновые, как и на корм животным.

Оптимизационные расчеты показали, что хозяйству необходимо иметь 489 коров,1085 молодняка коров, такое же поголовье кур, что и содержалось в данном году, и чуть меньше молодняка кур.

Поголовье коров определяется из минимального необходимого объема производства молока.

Производство кормов в оптимальном плане в пересчете на кормовые единицы сбалансировано с потребностью в них.

Выводы

В курсовой работе рассмотрен пример решения экономической модели применимой для предприятий, с помощью которой не только определяют проблему, но и пытаются решить её с большой точностью. Также показан пример постановки проблем, методы поиска решений, анализ полученных данных и выявление причин влияющих на низкий или слишком высокий уровень того или иного фактора. В первом разделе курсовой работы рассмотрены теоретические основы логистики АПК, во втором разделе - характеристика логистических процессов в том числе характеристика потоков и логистические проблемы. В третьем разделе рассмотрено совершенствование логистической системы организации которая включает прогноз на 2 будущих года и оптимизационную модель. В результате получили прогноз на 2009 год: 15,58 ц/га зерновых, а на 2010 год 15,93 ц/га зерновых. Оценить качество прогноза можно только в конце 2009 и 2010 годов. Задача оптимизации сочетания отраслей решена по критерию минимальное количество материально-денежных затрат.

Анализ оптимальной оптимизации сочетания отраслей показал, что при минимуме затрат поголовье коров и кур, а также молодняка на предприятии будет выше. Реализация оптимального варианта сочетания отраслей позволит хозяйству увеличить выпуск валовой продукции молока, зерна, используя под зерновыми оптимальную площадь, равной минимальному размеру площади зерновых на данный период.

Список использованной литературы

1. Данные годовых бухгалтерских отчётов за 2006-2008 годов.

2. Логистика: Учебник / Под ред. Б.А. Аникина: 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2005. - 368 с. - (Высшее образование).

3. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / Гатаулин А.М., Гаврилов Г.В., Сорокина Т.М. и др.; Под ред. А.М. Гатаулина. - М.: Агропромиздат, 1990. - 432 с.: ил.

4. Практикум по математическому моделированию экономических процессов в сельском хозяйстве / А.Ф. Карпенко, В.А. Кардаш, Н.С. Низова и др.; Под ред. А.Ф. Карпенко. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Агропромиздат, 1985. - 269 с. - (Учебники и учебные пособия для высших сельскохозяйственных учебных заведений).

5. Абрамова Г. К. Моделирование технологических процессов производства и переработки продукции : Практикум /- Пенза : ПГСХА, 2002, 145 с.

6. Волков С.Н. Землеустройство. Экономико-математические методы и модели. Т.4. - М.: Колос, 2001. -696 с. (Учебники и учебные пособия для студентов высших учебных заведений).

7. Ворожейкина Т.М., Игнатов В.Д. Логистика в АПК. - М.: КолосС, 2005. - 184 с.: ил. - (Учебники и учебные пособия для высших учебных заведений).

8. Родионов Г. В. Справочник по молочному скотоводству. - М.: Агроконсалт,2001.-200 с.

9. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК: Учебник / Г.В. Савицкая. - 3-е изд., испр. - Мн.: Новое знание, 2003. - 696 с. - (Экономическое образование).

Размещено на Allbest.ru