WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 13 | 14 || 16 | 17 |   ...   | 18 |

Необходимые дополнительные затраты составят 2500 – 1400 = 1100, т.е – это те затраты, которые необходимы в данном случае для реализации второго бизнес-процесса, Здоп >= 0.

Аналогично заполняем все другие поля таблиц.

Результаты расчета дополнительных затрат для примера Возможные ситуации Показатель 80/80 80/50 20/80 20/Здоп 2600 1100 0 В ситуациях 20/50 и 20/80 Здоп по расчетам составили – 1600 р. и – 8100 р. Исходя из того что станок стоимостью в 7000 р. является узким местом, т.е. его использование для реализации первого бизнеспроцесса необходимо в любом случае, то Здоп для данных ситуаций равны 0, а ПЭ составит 5000 р. в обоих случаях.

На основе построенных матриц, можно находить минимаксные значения дополнительных расходов, максиминные значения полезного эффекта. Кроме того, если известны вероятности наступления тех или иных событий, можно находить математические ожидания соответствующих показателей.

Это позволит не только определить ожидаемые значения полезного эффекта, дополнительных затрат, но и наиболее подходящие варианты сочетания использования различных ресурсов.

Допустим, в нашем примере для реализации первого бизнес-процесса, достаточен станок с характеристиками как у станка стоимостью 5000 р. Для удовлетворения потребности в ресурсах в размере 8100 (ситуация 80/50) минимальная комплектация составляет 2 станка стоимостью 5000 р., т.е. 10 000 р. Таким образом, Здоп = 10 000 – 7000 = 3000 р.

Тогда ПЭ = 12 000 – 10 000 = 2000 р., т.е. это те средства, которые предприятия сэкономило при покупке двух одинаковых станков, для производства изделий имеющих на данной операции сходную технологию обработки.

Пример 2 Допустим, что в первом примере удалось снизить безвозвратные потери времени при реализации первого бизнес-процесса. Например, при отрезании готового изделия от заготовки, остаток в виде прутка подходящего диаметра может быть использован во втором бизнес-процессе, экономя тем самым 20 % времени, таким образом, общие затраты составят 0,25600 = 1120 р.

Рассчитаем ПЭ. Ситуация 80/50.

l = 0,8 7000 0,2 = 5600 0,2 = 1120, З = 5000 + 7000 = 12 000; Зi = 0 ;

Зун = 7000 0,2 + 5000 0,5 = 3900 ; ПЭ = 1120+ 3900 – 0 = 5020, Зсвоб Здоп = 12000 – 7000 – 5020 = –20, так как Здоп 0, Здоп = 0.

Результаты расчета ПЭ для примера Возможные ситуации Показатель 80/80 80/50 20/80 20/ПЭ 3520 5020 7720 Результаты расчета дополнительных затрат для примера Возможные ситуации Показатель 80/80 80/50 20/80 20/Здоп 1480 0 0 В зависимости от требуемых характеристик ресурсов, их потребное количество в зависимости от величины дополнительных затрат округляется до минимально возможной величины.

Пример 3 Планируется проведение маркетингового исследования.

1 вариант – выборка 1000 человек, затраты 100 тыс. р.

2 вариант – выборка 1200 человек, затраты 110 тыс. р.

В данном случае, исследуются продукты, сходные по своим характеристикам, характер исследования – одинаковый.

Ресурсы, созданные в результате работы некоторой группы специалистов по маркетингу первого варианта, например, анкета, расчеты, налаженные связи могут на 80 % использоваться вторым бизнес-процессом. Иными словами, коэффициент дублирования функций в данном случае составляет 0,8.

Поскольку предприятие заранее уверенно, что оба бизнес-процесса будут реализованы со 100 % вероятностью, так как маркетинговые исследования сами по себе призваны раскрыть неопределенность, то рассчитаем возможный полезный эффект.

l З = 100 +110 = 210 ;

= 0,8 100 = 80 ; = 0 ;

Зi Зун = 0, Зсвоб так как все затраты ресурсов расходуются полностью ПЭ = 80 + 0 – 0 = 80;

Здоп = 210 – 110 – 80 = 20.

Таким образом, при включении в план данных двух бизнес-процессов, мы можем наблюдать возникновение полезного эффекта, а также повышение гибкости планирования, т.е. если результаты маркетингового исследования по одному из бизнес-процессов оказались безуспешными, то 100 р. превратились бы для предприятия в безвозвратные затраты, тогда как часть из них, в размере 80 тыс. р., в течение определенного промежутка времени может быть направлена на другое маркетинговое исследование.

На основе данных примеров видно, что создаваемый в результате реализации бизнес-процесса общий ресурс может быть использован другими операциями различных бизнес-процессов в течение определенного промежутка времени.

Например, во втором примере экономия на общих затратах в размере 1120 р., может быть получена только при условии реализации первого бизнес-процесса. В третьем примере затраты на маркетинговые исследования, например, разработка может иметь неограниченный срок возможного использования, тогда как экономия на транспортных расходах интервьюеров имеет место в течение того промежутка времени, пока происходит опрос в соответствии с первым бизнес-процессом.

Таким образом, существование Зi, Зсвоб ограничено временными рамками, а следовательно, ПЭ и Здоп для одних и тех же бизнес-процессов с одинаковыми затратами на унификацию будут различными.

5.4 МЕТОДИКА И МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ АССОРТИМЕНТА В условиях рыночной экономики руководители предприятий все более осознают необходимость ориентации производственной деятельности на потребителя, в связи с чем, возникает проблема согласования интересов потребителей и предприятий – производителей продукции через механизмы оптимизации. С одной стороны, при принятии решения о том, что производить и в каком количестве, руководство предприятия ориентируется на результаты проведенного исследования рынка: рыночный спрос, влияние конкурентов, поведение потребителей и т.д.; с другой стороны, возможности предприятия по выпуску продукции ограничены действующими производственными мощностями, сырьевыми и трудовыми ресурсами, финансовыми возможностями предприятия. В связи с этим необходим поиск решения, которое бы позволило согласовать интересы потребителей (как можно полнее удовлетворить их потребности), возможности и цели предприятия на рынке сбыта.

Допустим, на основе анализа внешней и внутренней среды фирма для каждого товара разработала определенные мероприятия и оценила потребность в необходимых ресурсах. Тогда обобщенную задачу управления товарным ассортиментом можно представить как установление приоритетности распределения ресурсов между указанными выше мероприятиями или процессами, относящимися к какому-либо товару, в данный промежуток времени.

Модель – это представление объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от реального существования. Модель – средство, помогающее в объяснении, понимании или совершенствовании системы [115].

По определению В.Н. Сагатовского, система – «множество функциональных элементов и отношений между ними, выделенное из среды в соответствии с определенной целью в рамках определенного временного интервала.

Объектом анализа в нашей модели является альтернатива – последовательность действий, направленных на решение некоторой проблемы.

Исходы (возможные события) возникают в случае, когда альтернатива реализуется в определенном состоянии среды. Это некая количественная оценка, показывающая последствия определенной альтернативы при определенном состоянии среды (например, величина прибыли, величина урожая и т.д.).

В процессе исследования и изучения математических методов [8, 48, 63, 64, 72, 73, 74, 78, 96, 114, 124, 127], а также современных подходов к ресурсному планированию MRP, ERP, CSRP [11, 23, 33, 55], нами были осуществелены попытки разработки нескольких вариантов модели оптимизации ассортимента, а также целевой функции: 1) на основе теории систем массового обслуживания; 2) на основе ранжирования альтернатив по критериям важности, коэффициенту запаса времени и риска; 3) на основе динамической оптимизации суммарного коэффициента важности, рассчитываемого с использованием матрицы «рентабельность – риск». Были разработаны соответствующие алгоритмы и целевые функции оптимизации. В результате оказалось, что данные модели обладают рядом недостатков и не могут учесть ряда факторов, указанных в § 4.2, и, следовательно, решить поставленных в исследовании цели и задач.

Учитывая выявленные недостатки, нами была предложена окончательная модель оптимизации.

Постановка цели оптимизации. Предложить к планированию такие бизнес-процессы, которые, соответствуя склонности ЛПР к риску, максимизировали бы ожидаемый доход (рентабельность по маржинальному доходу Rмд).

Соответственно, в качестве одного из ограничений следует принять склонность ЛПРа к риску, а также готовность нести дополнительные расходы, связанные со снижением риска, и, следовательно, снижением доходности.

Достижение цели оптимизации нами предлагается осуществлять путем разработки методики отбора бизнес-процессов для основного и резервного планов.

Назначение резервного плана – минимизация ожидаемых потерь по основному плану. Резервный план призван обеспечить некоторое альтернативное решение при возможном полном или частичном отказе от основной альтернативы как до начала реализации бизнес-процесса, так и в процессе его реализации. Для достижения поставленной цели оптимизации предлагается обеспечить максимизацию t интегрального показателя ожидаемой рентабельности по маржинальному доходу ( Rмдl ) T m t max, Rмдl t =1 l =где T – количество плановых периодов времени.

Соответственно, в качестве одного из ограничений следует принять склонность ЛПРа к риску, а также готовность нести дополнительные расходы, связанные со снижением риска.

Нами разработан следующий алгоритм оптимизации.

I этап. Подготовка исходных данных для дальнейших расчетов.

На данном этапе по каждому товару планируется несколько возможных вариантов, реализация которых связана с некоторой совокупностью бизнес-процессов.

1 Все товары объединяются в товарные группы.

Ассортиментная группа – множество схожих по своим функциям видов товаров, предлагаемых производителем на одном и том же сегменте рынка.

Пересечение строк и столбцов матрицы, т.е. вида продукта и сегмента покупателей дает искомое определение группы продукта. Для каждой товарной группы определяется потенциал повышения цены или п.

3.

Пример матрицы для определения «групп продукта» Сегмент Сегмент Сегмент Сегмент Сегмент 1 2 3... M ГРУП- ГРУП- ГРУПВид ПА 1 ПА 2 ПА ГРУП- ГРУПВид ПА 4 ПА Группа Вид Группа Группа Вид...

7 Группа Группа ВИД N 9 2 Для каждой товарной группы j строится ряд возможных значений вероятности покупки p = p1...pn, j j j где i = 1…n – количество вариантов по данной товарной группе.

3 Имея набор значений вероятностей покупки pij = p', которые нужно достичь по каждой товарной группе, предлагаем определять соответствующее этой вероятности значение критерия потребительской удовлетворенности Uj (Методику расчета Uj см. [2]), которое необходимо достичь1 :

n U '= p', (5.28) j Ua a=где Ua – критерий потребительской удовлетворенности товаром, для данной товарной группы (по товарам конкурентов оценивается прогнозное значение этого коэффициента); а = 1…А – порядковый номер конкурента. А = 1 – анализируемая фирма.

4 На основе методики МКОТС [2] распишем Uj более подробно Зачастую, для предприятий машиностроительной отрасли получить репрезентативную выборку в целях расчета Uj не представляется возможным. Поэтому в таких случаях предлагаем заменять критерий потребительской удовлетворенности индексом конкурентоспособности (прим. автора).

m m MARKij U = wij u = wij. (5.29) j ij MARK max j i =1 i =Следовательно, для увеличения Uj необходимо корректировать потребительские оценки отдельных компонентов товаров MARKij для достижения заданного уровня Uj. Приоритетность корректирования свойств товара или детерминант спроса товара происходит по следующему принципу [2]:

• чем больше вес компонента, тем больше необходимость корректирования компонента;

• чем больше критерий суммарной удовлетворенности, тем меньше необходимость корректирования компонента NESi = wi/ui, (5.30) где NESi – коэффициент необходимости (или приоритетности) корректирования компонента товарной системы; wi – вес i-го компонента товарной системы; ui – критерий потребительской удовлетворенности компонентом товарной системы.

5 Разрабатываются соответствующие бизнес-процессы позволяющие скорректировать атрибуты товара или товарной группы, а также оказать воздействие на детерминанты спроса.

Для каждого товара строятся возможные варианты увеличения вероятности покупки.

BPyx – головной бизнес-процесс для товарной группы x, альтернатива y увеличения вероятности покупки;

x = 1…n – номер товарной группы;

y = 1…h – номер варианта изменения вероятности покупки.

Головной бизнес – процесс включает в себя также совокупность мероприятий z = 1…m, выраженy ных также бизнес-процессами bpx.

z 6 Для соответствующей вероятности покупки прогнозируем ожидаемый объем реализации изделия kj в каждом данном периоде времени.

Предлагаем считать упрощенно, что k = p' E, (5.31) j где Е – прогнозируемая емкость рынка в данном сегменте конкурентов.

Вопросы прогнозирования спроса, а также емкости рынка отражены [16, 26, 27, 56, 95]. Отличие нашего подхода заключается в том, что мы не анализируем, экстраполируя предшестующий опыт, что произойдет с организацией в возможных будущих состояниях, а планируем необходимые мероприятия (бизнес-процессы) для достижения требуемой вероятности покупки. Происходит генерация нескольких альтернатив изменения вероятности покупки по каждому товару (с оценкой возможных затрат, прибыли, риска и т.д.), среди которых и выбираются в последствии те из них, который максимизируют целевую функцию и удовлетворяют заданным ограничениям. Эктсраполяция имеет место и в нашем подходе. Однако используется данный метод в целях экспресс-оценки мероприятий, приводящих к достижению некоторых атрибутов товара, например, для анализа возможностей унификации, на основе предшествующего опыта.

Достижение требуемых параметров детерминант спроса происходит постепенно, т.е. с определенной задержкой, поэтому полноценно данная формула может применяться только с момента достижения заданных свойств товара.

Поскольку существует временной разрыв между изменением потребительских свойств товара или детерминант спроса товара в целом и восприятием информации потенциальными заказчиками о произведенных изменениях, то введем коэффициент искажения информации СбО kи =, (5.32) ОбО где СбО – субъективная оценка потребителем свойств данного товара; ОбО – объективная оценка, полученная на основе проведенных собственных или независимых исследований.

Если kи < 1, то предприятие терпит упущенную выгоду, вследствие того, что потраченные средства в изменение потребительских свойств товара не окупают себя должным образом.

Pages:     | 1 |   ...   | 13 | 14 || 16 | 17 |   ...   | 18 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.