Методи і прийоми техніко-економічного аналізу.
Техніко-економічний аналіз як технологія обґрунтування рішень базується на сукупності сучасних методів і прийомів аналізу зв’язків, оцінки ситуації та вибору ефективних напрямків удосконалення виробництва. Найбільш поширені в інженерній практиці методи і прийоми наведені на рис. 6.2.
Розглянемо їх суть і можливості застосування у сфері експлуатації сільськогосподарської техніки.
Порівняння дає важливу інформацію для загальної оцінки технічного рівня і показників функціонування систем.
Основними правилами порівняння фізичних величин є наступні:
• порівнювати можна однакові за змістом і розмірністю величини;
• порівнювати можна величини показників, що отримані в однакових або приведених до порівняльного стану умовах.
Останнє правило не стосується випадків, коли аналіз проводиться з метою виявлення впливу умов на величину показників.
Так, непорівняльною є продуктивність орного і боронувального агрегатів, бо вона відрізняється змістом технологічної операції. Зведення тракторів різного класу до умовного еталонного трактора і виробітку до умовного еталонного гектару дозволяє порівнювати продуктивність різних МТА на різних операціях.
Порівняння продуктивності однотипного МТА при роботі на полях з різною довжиною гонів допускається, якщо метою аналізу є вивчення впливу довжини гонів на продуктивність МТА.
Порівняння альтернативних варіантів використовується в задачах вибору раціонального варіанту. При цьому порівняння проводиться за величиною критерію.
Рис.6.2. Види методів і прийомів техніко-економічного аналізу технологічних систем.
Наприклад, вибір раціональної робочої передачі трактора при роботі МТА може здійснюватись на основі порівняння величини ступеню використання тягового зусилля на різних передачах у діапазоні агротехнічно допустимих швидкостей.
Порівняння фактичних даних із плановими або нормативними дає інформацію про рівень матеріально-технічної бази та її використання, хід виробничих процесів, ступінь виконання норм, планів та завдань.
Динаміку показників виробництва в абсолютних або відносних вели-- чинах оцінюють порівнянням їх величин у різні періоди часу. Це дає уяву про закономірності розвитку (або деградації) виробничих систем, темпи приросту або спаду виробництва.
Оцінити досягнутий рівень виробництва можна шляхом порівняння показників із передовими досягненнями або середніми по зоні даними. Це дозволяє оцінити потенційні можливості вдосконалення виробництва, встановити місце даного господарства в ранжирному ряду аналогічних господарств.
Важливим прийомом впорядкування і аналізу множини статистичних даних є групування. Цей прийом передбачає виділення якісно однорідних груп даних за характерними ознаками для подальшого виявлення взаємозв’язків між окремими факторами і основними показниками.
Структурні групування дають можливість проаналізувати вплив структури і складу системи на показники її функціонування.
Наприклад, групування полів за нормоутворюючими факторами (площа, довжина гону, рельєф, наявність перешкод та ін.) дозволяє встановити вплив польових умов на техніко-економічні показники роботи МТА.
Склад і структура системи можуть аналізуватись як у статиці, так і в динаміці. Дослідження зв’язків структурних параметрів і показників функціонування системи в динаміці дозволяє встановити важливі закономірності і визначити напрямки вдосконалення системи.
Аналітичні групування проводять для вивчення впливу різних факторів на показники функціонування системи.
При групуванні величин, що можуть приймати дискретні числові значення (наприклад, число механізаторів) або неперервні (рівень механізації), потрібно вибрати певний інтервал, у межах якого група вважається однорідною.
При аналізі машиновикористання для кожної з груп, що сформовані за певними ознаками, приводять значення показників функціонування і кінцеві результати виробництва. Це дає можливість встановити залежність показників ефективності від групи значень факторів.
Так, при дослідженні впливу технічної оснащеності на ефективність виробництва можна групувати господарства за площею ріллі, що припадає на 1 трактор. Для кожної з груп визначаються усереднені показники використання техніки та кінцеві результати виробництва (табл. 6.1).
Таблиця 6.1. Залежність показників виробництва від рівня оснащення технікою фермерських господарств(приклад)
Показник | Кращі показники | Групи господарств за площею ріллі на 1 трактор, га | |||
до 73 | 74-99 | 100-124 | > | ||
Площа ріллі на 1 умовний трактор, га | 43,4 | 59,5 | 83,2 | 113,0 | 136,2 |
Річний виробіток на умовний трактор, у.е.га | 1 902 | 1 794 | 1 853 | 1 868 | 1 837 |
Коефіцієнт змінності | 1,15 | 1,08 | 1,10 | 1,11 | 1,13 |
Щільність механізованих робіт | 43,2 | 30,2 | 24,3 | 15,2 | 11,8 |
Вироблено на 1 га ріллі валової продукції, грн. | |||||
Вироблено валової продукції на 1 люд.год, грн. | 3,63 | 2,87 | 2,46 | 2,03 | 1,98 |
Наведені дані дозволяють зробити важливі висновки про резерви підвищення ефективності виробництва.
Елімінування (вилучення) — це прийом, за допомогою якого визначається вплив одного фактору при нейтралізації дії інших змінних.
В аграрному виробництві на кінцеві показники впливає сумісна дія багатьох факторів, тому для оцінки ролі окремого фактору широко використовують прийом елімінування.
Елімінування можна здійснити шляхом ланцюгових підстановок. Схема цього прийому для найпростішої двофакторної залежності наведена в таблиці 6.2.
Таблиця 6.2. Загальна схема ланцюгових підстановок
Підстановка | Фактори | Функція | Вплив фактору | |
x1 | x2 | y | ||
Нульова (базисні дані) | x10 | x20 | y0 | — |
Перша | x1ф | x20 | y1 | y1-y0 |
Друга | x1ф | x2ф | y2 | y2-y1 |
Баланс відхилень визначають за формулою:
(6.5)
де у0 і уф — базисне (планове) і фактичне значення функції, тобто узагальнюючого показника.
Основною умовою застосування цього прийому є наявність прямої чи оберненої пропорційної залежності між величинами, що досліджуються. Число підстановок відповідає числу факторів, що входить у розрахункову формулу. Важливе значення має вибір базису. Ним може бути плановий показник.
Приклад: У господарстві плановий річний обсяг механізованих робіт становить
Wрн = 64000 у.е.га при кількості умовних тракторів пТп = 40. Фактично знаходилось у роботі пТф = 38 умовних тракторів, які виконали обсяг робіт Wрф = 62900 у.е.га. Річний виробіток на один умовний трактор становить: плановий — Wтin = 1600 у.е.га, фактичний WTф = 1700 у.е.га Зв’язок між факторами (nТ, WT) та функцією (Wр) визначається формулою:
Результати оцінки впливу факторів на недовиконання запланованого обсягу механізованих робіт наведені в табл. 6.3.
Баланс відхилень становить: -4800 + 3700 = -1100 у.е.га.
Таким чином, вплив зниження кількості тракторів на недовиконання загального обсягу механізованих робіт становить 4806 у. е. га.
Таблиця 6.3 Оцінка впливу факторів на річний обсяг механізованих робіт
Підстановка | Фактори | Функція | Вплив факторів | |
nT | Wт, у.е.га | Wp у.е.га | ||
0 (план) | - | |||
-4800 | ||||
+ 3700 |
Недовиконання дещо вдалося компенсувати кращим використанням тракторів (+3700 у. е. га). Проте це не дозволило досягти запланованого обсягу робіт (-1100 у. е. га).
Визначення абсолютних різниць полягає у знаходженні різниць між фактичною і базисною величинами факторів і визначенні їх впливу на загальне відхилення за узагальнюючим показником. По суті це математичне перетворення (винесення спільного множника за дужки) формул ланцюгових підстановок. Так, для приведеного вище прикладу першу підстановку можна записати у вигляді:
(6.6)
а другу підстановку як
(6.7)
При застосуванні прийому елімінування кількість факторів може бути більше двох, але методика розрахунків залишається тією ж. Крім абсолютних можуть також визначатися відносні різниці, де базисні показники приймаються за 100 %, а всі інші виражаються в процентах від базисних.
Спостереження є ефективним прийомом виявлення резервів безпосередньо в ході виробництва. У машиновикористанні широко застосовують хронометражні спостереження, які дозволяють вивчити структуру робочого часу, витрат палива, виявити організаційні резерви підвищення ефективності праці.
Приклад:Обстеження використання техніки в напружені періоди польових робіт із застосуванням хронометражу дало наступні результати (табл. 6.4). їх аналіз дозволяє розробити конкретні заходи з підвищення продуктивності праці.
Таблиця 6.4 Структура внутрішньозмінних втрат робочого часу
Види робіт | Простої за зміну, хв | У томі числі, % | ||||
Ітехнічні | організаційні | 3 вини виконавців | 3 погодних умов | інші | ||
Сівба зернових культур | 84,0 | 32,4 | 57,6 | 0,9 | 9,1 | - |
Підбір і обмолот валків | 107,3 | 40,0 | 45,3 | 4,0 | 10,7 | - |
Збирання цукрових буряків | 138,0 | 44,6 | 32,7 | 2,5 | 16,0 | 4,2 |
Транспортні роботи | 70,6 | 24,1 | 58,7 | 8,5 | 6,0 | 2,7 |
Рис. 6.3. Графічне зображення аналітичних даних: а — кругова діаграма; б — площинна однофакторна діаграма; в — діаграма корисність (R) — затрати (S) для функцій (F); г — графік аналітичної залежності.
Цілеспрямовані спостереження за виробничими процесами дають можливість комплексно оцінити виробничу обстановку і прийняти колективне рішення про його вдосконалення.
Графоаналітичні методи передбачають подання інформації у вигляді таблиць, а також графічного зображення аналітичних даних.
Цифрові дані дають можливість встановити аналітичні залежності між факторами, оцінити динаміку показників, тощо.
Наочне зображення цифрових даних можна подати у вигляді діаграм або графіків (рис. 6.3). Діаграми частіше використовують для зображення структурної інформації, а також динаміки показників. За допомогою графіків зручно подавати залежності показників від одного або двох факторів.
Особливою формою графічного зображення послідовності виробничих процесів є сіткові графіки, аналіз яких дозволяє виявити напружені періоди робіт, резерви часу, встановити потребу і зайнятість техніки.
Поглиблене вивчення закономірностей виробничого процесу, зв’язків між факторами і узагальнюючими показниками здійснюється з використанням економіко-математичних методів. До цієї групи методів відносять математичне моделювання виробничих процесів, яке базується переважно на детермінованих функціональних моделях, математичне програмування (лінійне, динамічне, стохастичне та ін.), дисперсійний і кореляційно-регресійний аналізи.
Кореляція характеризує взаємну залежність випадкових величин. Прикладом кореляційного зв’язку може бути залежність продуктивності МТА від стажу роботи механізатора. Ці дві величини не пов’язані строгою функціональною залежністю, проте статистичні дані свідчать, що середня продуктивність робітників зростає із збільшенням стажу роботи.
Кореляційний аналіз дозволяє кількісно оцінити тісноту зв’язку між випадковими величинами і ступінь впливу окремих факторів на зміну узагальнюючого показника. Кореляція між двома змінними величинами називається парною, а між багатьма — множинною. Приклади кореляції з різною тіснотою зв’язку наведені на рис. 6.4.
Важливою перевагою кореляційно-регресійного аналізу є встановлення математичного рівняння, що відображає зв’язки між факторами і узагальнюючим показником (рівняння регресії), а також показників, що характеризують тісноту зв’язку (коефіцієнт кореляції). При прямій кореляційній залежності коефіцієнт кореляції змінюється від 0 до 1, при оберненій — від 0 до -1. Чим ближче абсолютне значення коефіцієнта до 1, тим сильніший кореляційний зв’язок між факторами.
Кореляційний аналіз широко застосовують у побудові так званих виробничих функцій (ВФ), які є економіко-математичними рівняннями зв’язку затрат ресурсів із кінцевими результатами виробництва.
Рис. 6.4. Графічне зображення кореляційних залежностей (кореляційне поле):
а — сильна пряма лінійна кореляція; б — слабка обернена кореляція; в — кореляційний зв’язок відсутній.
Дата добавления: 2015-05-13; просмотров: 1628;