Планирование как фактор повышения

эффективности молочного производства

Жовнер Д.Ю., аспирант; Аскаров А.А., д.э.н., доцент

ФГБОУ ВО Башкирский ГАУ, г. Уфа

Аннотация. В статье показаны положительные последствия совершенствования системы планирования на микроуровне на примере одного из крупнейших предприятий по переработке молока в стране и, на этой основе, конкурентоспособности отрасли молочного скотоводства в регионе. Показано, как можно добиться повышения эффективности функционирования хозяйствующих субъектов данного направления с использованием методов экономико-математического моделирования.

Ключевые слова: планирование, экономико-математические методы, целевая функция, минимизация затрат.

Общеизвестно, что никакое управление невозможно без планирования, то есть установления целей, направлений, принципов функционирования и развития конкретного объекта. Еще классики менеджмента обратили внимание на то, что отсутствие планов на предприятии сопровождается колебаниями, ошибочными маневрами, что является причиной плохого состояния дел, и, что до 50-60 % неудач вызывается плохим планированием или его отсутствием.

Один из многих принципов планирования, называемый принципом вариантности и оптимальности плана обеспечивается разработкой альтернативных вариантов достижения одной и той же цели, выбора оптимального варианта с использованием экономико-математических методов, обеспечивающего дос­тижение поставленной цели с наименьшими затратами. Благодаря применению методов математического моделирования значительно усиливаются возможности конкретного количественного анализа, изучение многих факторов, оказывающих влияние на экономические процессы, количественная оценка последствий изменения условий развития экономических объектов и т.п.

Постановка задачи на формальном уровне сводится к следующему – требуется найти схему поставок молока от производителей АО «Белебеевский молочный комбинат» Республики Башкортостан (план перевозок, так называемая «транспортная задача»), при котором достигается минимум показателя, принятого в качестве критерия оптимальности – затрат, связанных с перевозками (доставкой) данного вида продукции до пункта назначения.

Переменные: Xj – объем молока перевозимого (доставляемого) от j-го производителя, который находится на определенном расстоянии от молкомбината, в тонно-километрах, где j =1, …, 23.

Модель задачи включает два вида ограничений: от 1 по 23 – по максимально возможному объему забора молока – по числу муниципальных районов, откуда поставляется сырье (молоко) на переработку; ограничение 24-е – гарантирующее заполнение мощности молкомбината по объему переработки.

В качестве критерия оптимальности задачи принимается минимум объема грузоперевозок (затраты на транспортировку грузов) – в тонно-километрах (денежных единицах, если известна себестоимость 1 т/км). При этом целевая функция – выражение критерия оптимальности в формализованном виде (с помощью математических символов) выглядит так:

Z = 0,072•X₁ + … + 0,099•X₂₃ ==> min.

При составлении экономико-математической модели задачи были использованы следующие данные и допущения:

1) в первых 4-х графах (столбцах) таблицы показаны фактические значения показателей за отчетный год, в итоговой строке – объем переработанного молока (106823 тонн), нами принят за 100 процентную мощность предприятия;

2) объемы ограничений в модели – 4-я графа таблицы предусматривает некоторое увеличение объемов закупа в тех административных районах, вошедших в сырьевую зону предприятия, которые расположены ближе (на меньшем расстоянии, чем сложившееся среднее расстояние перевозок – 140 км). Тем самым появляется возможность уменьшить средний радиус перевозок и «загрузка» мощности предприятия на 100 % (на уровне факта).

Таблица – Исходная информация для

построения модели задачи и результаты ее решения (фрагмент)

Краткие выводы по оптимальному решению. 1. В тех пределах, которые были предусмотрены введенными в модель ограничениями, весь объем грузоперевозок по оптимальному решению составит 99,4 тыс. тонно-километров (Zmin = 99,4 тыс. т/км), что меньше фактического объема более чем в 1,5 раза и составляет 65,5 % фактического объема.

2. Обеспечение оптимальной схемы грузоперевозок потребует прекращения закупа молока у поставщиков под номерами 11-13 и 19-20, расстояние до которых составляет 199-625 км. Это станет возможным в том случае, если поставщики, расположенные в более близком расстоянии, будут в состоянии восполнить выпадающие по вышеуказанной причине объемы поставок молока.

3. Двойственные оценки небазисных переменных X₁₁-X₁₃, X₁₉-X₂₀, значения которых оказались равными нулю, показывают величину возможного увеличения объема грузоперевозок при «насильственном» вводе их в план предприятия (в расчете на тонну молока, в т/км). Так, завоз одной тонны молока от поставщика под номером 12 увеличит объем грузоперевозок на 430 т/км, соответственно увеличатся затраты в денежном выражении. 

4. Двойственные оценки ограничений показывают возможное изменение (в данном случае – уменьшение) совокупного объема грузоперевозок при увеличении объема соответствующего ограничения на одну единицу (конкретно, на 1 тонну). Исключение составляет двойственная оценка по последнему ограничению под номером 24, по которому увеличение объема ограничения (объема переработки молока на предприятии) приводит к росту объема грузоперевозок на 195 т/км в расчете на каждую дополнительную тонну молока.

Общий вывод: в данной статье предлагается методика, пользуясь которой менеджмент предприятия сможет усовершенствовать план-схему закупок молока, предварительно договорившись с поставщиками (предложив более выгодные им условия) с тем, чтобы сократить радиус сырьевой зоны для предприятия и удешевить свою продукцию, а также способствовать повышению конкурентоспособности отрасли молочного скотоводства в регионе.

Литература

1.                Аскарова А.А., Зайдуллина А.А. Совершенствование структуры производства в агроформировании на основе маржинального анализа // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2018. – № 8. – С. 34-37.

2.                Аскарова А.А., Тукаева Ф.А. Оптимизация структуры производства как условие обеспечения устойчивого сельского хозяйства // Наука молодых – инновационному развитию АПК: материалы XI Национальной научно-практической конференции молодых ученых. Том Часть II. – Уфа: Башкирский ГАУ, 2018. – С. 258-262.

3.                Аскарова А.А., Тукаева Ф.А. Размещение производства и обеспечение устойчивого развития сельского хозяйства/ В сб.: Устойчивое развитие территорий: теория и практика// Материалы X Всероссийской н.-п. конференции с международным участием. В 2-х томах. 2019. С. 149-151.

4.                Кузнецова А.Р., Аскарова А.А. Себестоимость сельскохозяйственной продукции как ключевой фактор повышения эффективности производства // Международный сельскохозяйственный журнал. – 2020. – № 2. – С. 40-42.

5.                Тукаева Ф.А., Аскарова А.А. Оценка инвестиционной привлекательности с.-х. РБ / В книге: Наука молодых – инновационному развитию АПК// Материалы XII национальной н.-п. конференции молодых ученых. МСХ РФ; ФГБОУ «Башкирский ГАУ». - 2019. - С. 325-329.

6.                Фаррахова Ф.Ф., Сайфутдинова Л. Р., Аскарова А.А., Гайсина Г.А. Налогообложение малого бизнеса с использованием информационных технологий / Ф. Ф. // Уфимский гуманитарный научный форум. – 2023. – № 3(15). – С. 209-220.