Научный журнал
Вестник Алтайской академии экономики и права
Print ISSN 1818-4057
Online ISSN 2226-3977
Перечень ВАК

MODELING OF PRODUCTION ACTIVITIES OF THE ENTERPRISE TAKING INTO ACCOUNT THE RISK OF THE PRODUCTION PROGRAM

Maksimov D.A. 1
1 Plekhanov Russian University of Economics
The article deals with the problem statement, mathematical models and methods for selecting the optimal gross margin income criterion and with production and technological, financial and resource, market and risk restrictions for the production program of an enterprise implemented in the conditions of volatile commodity, material and financial markets. It is proposed to evaluate the risk by covariance of profitability of products of the production program, which allows us to take it into account in the limitations of the enterprise model within the framework of the regulatory approach. It is shown that the problem of optimizing the production activity of an enterprise taking into account risk in algorithmic terms is reduced to the problem of nonlinear convex programming and can be effectively solved using the Lagrange multiplier technique. Based on the obtained values of Lagrange multipliers, it is proposed to form an analytical expression of the «input – output» function and then solve the problems of planning production programs for subsequent time intervals, replenishment of production factors, choosing options for financing production activities, etc. Implementation and adaptation of the developed economic and mathematical tools were carried out at the main production of a large machine-building enterprise. The results obtained demonstrated high accuracy of risk assessments and the correctness of management decisions taken with their consideration in the production segment of the enterprise.
enterprise production activity
production program
market risk
production efficiency
enterprise production program model
risk restriction
linear models
nonlinear models
kuhn-tucker theorem
continuous optimization problems
discrete optimization problems
parametric programming

Введение

Традиционная модель планово-производственной задачи, широко представленная в публикациях отечественных исследователей (например, Д. Безухова, Е. Дорохиной, Б. Лагоши, А. Мищенко, М. Халикова [5, 10, 12, 14]), отличается детерминированным характером и может быть использована в условиях невысокой изменчивости товарных, материальных и финансовых рынков. В случае нестабильных рынков, характеризующихся высокой изменчивостью спроса и цен, сфера приложения статичных моделей ограничивается, как правило, краткосрочным интервалом планирования.

С другой стороны, для моделей «рюкзачного» типа, к которым относится и указанная модель, эффективным способом учета динамики экзогенных параметров является подход, основанный на использовании в моделях альтернативного доходности критерия рыночного риска производственной программы.

Методологическая основа исследования

Методологическую основу работы составили труды отечественных и зарубежных ученых и исследователей-практиков по проблемам:

– экономико-математического моделирования производственной деятельности предприятия в условиях стабильной макроэкономической среды [2, 4, 10, 12];

– экономико-математического моделирования производственной деятельности предприятия в условиях изменчивой макроэкономической среды [5, 6, 14];

– построения моделей производственной функции предприятия в статичном и динамическом вариантах [4, 6, 9];

– оценки и учета затрат на производство машиностроительной продукции в рамках управленческого учета и сегментарной отчетности [1];

– построения моделей и выбора численных алгоритмов задач линейной и нелинейной оптимизации в сфере моделирования производственных и инвестиционных программ на уровне предприятий и производственных комплексов [3, 7];

– оценки и управления риском производственных предприятий и бизнес-единиц [8, 11, 13-18];

– построения моделей производственной функции предприятия в статичном и динамическом вариантах [7, 8, 15];

– институциональных преобразований в экономике хозяйствующих субъектов и инициируемых ими особенностей внутрифирменной деятельности российских промышленных предприятий на этапах завершения рыночных реформ [13, 14, 17, 19].

Цель и задачи исследования связаны с разработкой и адаптацией моделей и методов выбора оптимальной производственной программы предприятия с учетом дополнительного ограничения на допустимый риск.

Результаты исследования и обсуждение

В теории портфеля под риском понимается отклонение доходности портфеля от планируемого значения. Несомненным достоинством этого подхода, подтвержденным экономической практикой, начиная с момента публикации работы Г. Марковица, является удовлетворительная точность управленческих решений, принимаемых на основе информации о изменении экзогенных параметров за достаточно непродолжительный период наблюдений.

Рассмотрим один из возможных подходов к учету риска производственной программы в модели выбора оптимального варианта производственной деятельности предприятия.

Введем следующие обозначения:

Т – число временных интервалов, на которых фиксировались значения доходности (прибыльности) изделий производственной программы;

maks01.wmf – средний за период наблюдений удельный маржинальный доход производства и реализации ед. продукции вида i;

maks02.wmf – дисперсия доходности продукции i-го вида за период наблюдений;

maks03.wmf – ковариация доходностей продукции видов i1 и i2 (maks05.wmf) за период наблюдений;

maks06.wmf – доля продукции i-го вида в производственной программе в периоде t;

maks07.wmf – пороговое (допустимое) значение риска производственной программы для периода t.

В этих обозначениях ограничение на риск производственной программы может быть представлено неравенством:

maks08.wmf (3.1)

или

maks09.wmf (3.1')

а в записи критерия следует учитывать не прогнозируемую, а среднюю (за период наблюдений) доходность изделий производственной программы:

maks10.wmf (2.1'')

Включение в модель (2.1''), (2.15'), (2.18'), (2.23'), (2.25), (2.26') ограничения (3.1) переводит ее в класс задач нелинейной дискретной оптимизации большой размерности. Как известно, эти задачи относятся к NP-полным, отличающимся отсутствием универсальных численных методов поиска оптимального решения. В связи с этим используются методы, учитывающие специфику постановки задачи или особенности ее математической формализации.

Рассмотрим задачу оптимизации производственной деятельности предприятия с учетом ограничения на риск производственной программы в непрерывной постановке:

maks11.wmf (1)

maks12.wmf (2')

maks13.wmf (3)

maks14.wmf (4)

maks15.wmf (5)

maks16.wmf (6)

maks17.wmf (7)

Отметим, что в модели (1)-(7) функционал и ограничения являются выпуклыми, дважды дифференцируемыми функциями, то открывает возможность использования в численной процедуре оптимизации метода множителей Лагранжа.

Параметрическое представление «затраты-выпуск» и задачи выбора производственной стратегии предприятия.

Составим функцию Лагранжа maks18.wmf:

maks19.wmf (3.2)

maks20.wmf (8)

maks21.wmf (9)

maks22.wmf (10)

maks23.wmf (11)

maks24.wmf (12)

maks25.wmf (13)

maks26.wmf (14)

Согласно теореме Куна-Таккера: λi•di = 0.

Если maks27.wmf – ресурс дефицитен

Если maks28.wmf – ресурс недефицитен

Опишем генерируемую ПФ с использованием следующих обозначений: maks29.wmf – вектор ограничений, maks30.wmf – вектор двойственных оценок задачи (1)–(7).

Представим функцию «выпуск- затраты» в виде:

maks31.wmf (15)

Модель (1)–(7) формирования производственной стратегии предприятия и построенная с использованием множителей Лагранжа функция «затраты-выпуск» (15) открывают перспективы решения следующих задач:

– анализ эффективности использования собственного и заёмного капиталов с учётом запланированного экономического результата производственной деятельности;

– определение норм замены ресурсов при планировании деятельности предприятия;

– определение изменения валового дохода при изменении принимаемого риска в финансовой и производственной сферах деятельности.

Продемонстрируем подходы к решению перечисленных задач.

Обозначим предельную норму замены i-го фактора j-ым как Rij. Она обратно пропорциональна предельным отдачам факторов:

maks32.wmf (16)

Однако на практике в расчетах замены факторов необходимо последние группировать в однородные классы, например, «заемные – собственные средства».

В этом случае можно рассчитать показатели нормы их замены:

maks33.wmf (17)

В свою очередь, полученное соотношение дает возможность оценить взаимозависимость между заёмным и собственным финансированием производственной деятельности предприятия и сформировать кредитную политики предприятия.

Для проведения ретроспективного анализа экономического результата необходимо рассчитать прирост экономического эффекта, который может быть получен в результате роста составляющих производственного капитала:

maks34.wmf (18)

где ΔCF(t) – прирост денежного потока;

maks35.wmf - прирост факторов.

Практические расчеты вариантов производственных программ с учетом риска.

Расчеты, связанные с выбором оптимального варианта производственной программы предприятия с учетом риска, проводились на базе ФГУП «НИИЭМП».

В рамках конверсии одноименное научно-производственное объединение перешло на выпуск пользующихся спросом приборов для топливно-энергетического комплекса, автомобильной электроники и школьное оборудование.

В настоящее время предложена концепция развития института на ближайшие десять лет, которая включает разработку нового поколения приборов в интересах естественных монополий и собственных нужд, связанных с модернизацией метрологической и испытательной базы.

С целью увеличения объемов производства до уровня предполагаемого спроса, а также для расширения ассортимента выпускаемой продукции принято решение о привлечении заемного финансирования.

При рассмотрении задачи оптимального управления заемным капиталом предполагалось, что цена изделия, затраты на производство продукции, спрос и др. параметры являются заранее известными величинами. Однако в действительности эти параметры распределены по случайному закону. В связи с этим особый интерес представляют модели стохастической оптимизации.

Как и выше, риск производственной программы предлагается оценивать дисперсией маржинального дохода.

Предположим, что маржинальный доход ед. реализованной продукции i-го вида является дискретной случайной величиной, которая принимает значения с вероятностью, указанной в табл. 1.

Сформулируем двухкритериальную задачу о распределении кредитных ресурсов на максимум прибыли и минимум риска портфельных закупок материальных ресурсов.

Исходные данные приведены в табл. 2 (производственная база предприятия), в табл. 3 и 4 (затраты ресурсов на производство ед. продукции), и в табл. 5 (стоимость ед. ресурса). Исходя из требования возвратности кредита в 2 000 000 руб. и ставки 15 % годовых, минимальное значение маржинального дохода – 2 300 000 руб.

Задача минимизации риска производственной программы при ограничении на доходность представлена ниже – объемами выпускаемой продукции (табл. 6) и производственных ресурсов производства (табл. 7).

Из данных табл. 7 следует, что в условиях неопределенности следует отказаться от производства изделия К427ПА5Т, что связано с высокими удельными затратами и недостаточностью кредита.

Таблица 1

Наименование

изделия

МД с вероятностью 0,69

МД с вероятностью 0,04

МД с вероятностью 0,57

МД с вероятностью 0,23

НР1-17

255,93

276,4

253,37

273,64

НР1-22

231,84

250,39

229,52

247,88

НР1-33

243,28

262,74

240,85

260,11

НР1-43

240,81

260,07

238,4

257,47

НР1-53

900,48

972,52

891,48

962,79

НР1-54

335,84

362,71

332,48

359,08

НР1-55

160,78

173,64

159,17

171,91

НР1-60

386,51

417,43

382,64

413,26

313НР310-311

248,33

268,2

245,85

265,51

ТРП

175,52

189,56

173,76

187,67

427ПА2

1512,3

1633,28

1497,18

1616,95

427ПА4

1860,99

2009,87

1842,38

1989,77

К427ПА5Т

1816,26

1961,56

1798,1

1941,95

 

Таблица 2

Технологические пределы (операции)

Время загрузки, (час)

Время эффективного использования, (час)

Количество,

(ед.)

УВН71-ПЗ

0,23

13867

1

Термокамера

0,8

13867

3

Термостат

0,22

13867

3

Установка сварки

0,11

13867

3

Установка совмещения и экспонирования

0,1

13867

5

 

Таблица 3

Производственный фактор

Затраты по изделиям (кг, м)

НР1-17

НР1-22

НР1-33

НР1-43

НР1-53

НР1-54

НР1-55

НР1-60

Кермет К20С

1,7E-05

0,00001

1,5E-05

1,7E-05

5E-06

7E-06

3E-06

9E-07

Дозированные

гранулы

алюминия

3,2E-05

1,9E-05

2,9E-05

3,2E-05

9,6E-06

1,4E-05

5,7E-06

1,7E-06

Краска черная МА-514

0,00004

2,4E-05

0,00004

0,00004

0,00002

0,00002

0

0

Лак ЭП-730

0,00024

 

0,00024

0,00024

0,0001

0,0001

0

0,0001

Паста У2

3,7E-05

6,1E-06

6,1E-06

3,7E-05

0,00037

0,00026

0,00015

0

Катализатор № 28

8E-07

1,2E-06

1,2E-06

8E-07

8E-06

8E-06

5E-06

3E-06

Гидрофобизир. жид. 136-41

8E-07

1,2E-06

1,2E-06

8E-07

8E-06

8E-06

5E-06

3E-06

Толуол

1,1E-05

0,00004

 

1,1E-05

0,00011

0,00011

7,9E-05

4,5E-05

Алюминиевая проволока АК 0,9 ПМ-50

0

0,00024

0,00047

2,6E-06

0,00069

0,00092

0,00572

0,00015

 

Таблица 4

Производственный

фактор

Затраты по изделиям (кг, м)

313НР310-311

ТРП

427ПА2

427ПА4

К427ПА5Т

Кермет К20С

0,00004

0,0000045

0,000038

0,000038

0,000227

Дозированные гранулы алюминия

0,000083

0

0,000073

0

0,000125

Краска черная МА-514

0,00005

0

0,0000384

0,0000384

0

Лак ЭП-730

0

0

0,0002

0,0002

 

Паста У2

0,000175

0

0,0000061

0,0000061

0,000148

Окончание табл. 4

Производственный

фактор

Затраты по изделиям (кг, м)

313НР310-311

ТРП

427ПА2

427ПА4

К427ПА5Т

Катализатор № 28

0

0

0,0000012

0,0000012

0,0000032

Гидрофоби-зир. жид. 136-41

0

0

0,0000012

0,0000012

0,0000454

Толуол

0

0

0,00004

0,00004

0,0000454

Алюминиевая проволока АК 0,9 ПМ-50

0

0

0,001188

0,0000008

0,24

Нефрас - С 50/170

0

0

0

0

0,00033

Припой ПОС-61

0,000143

0,002

0,000182

0

0

Канифоль сосновая

0,000001

0,000001

0,000001

0,000001

0,000001

Подложка ситалловая СТ 50-1-1-0,6

0,183

0,044

0,183

0,183

0,4036

Проволока кр.Зл. 999,9-0,04

0,0000016

0

0

0

0

Аноды серебряные

0,0000394

0

0

0

0

Дицианоар-гентат калия

0,0000727

0

0

0

0

Прессматериал АГ-4В

0,00293

0

0

0

0

Смола эпоксидная ЭД- 20

0,000125

0

0,000049

0,000052

0,000021

Пластификат ДБФ

0,000012

0

0

0

0

Полиэтилен-полиамин

0,000012

0

0

0

0

Ситалл ЭА-1-Б

0,000125

0

0

0

0

Компаунд КЭ-14В

0,000312

0

0

0

0

Лента Л63 ДПрНТ 0,15

0,00204

0

0

0

0

Проволока медная 0 0,6

0

0,003

0

0

0

Кристалл Б572ПП1-4

0

0

1

0

1

Никель НПА-1

0

0

0,000179

0

0

Гелий

0

0

0

0

0,002

 

Таблица 5

Наименование ресурса

Цена (руб.)

Кермет К20С

1534

Дозированные гранулы алюминия

825

Краска черная МА-514

4000

Лак ЭП-730

305

Паста У2

349,6

Гидрофобизир. жид. 136-41

600

Толуол

144,27

Алюминиевая проволока АК 0,9 ПМ-50

0,85

Нефрас - С 50/170

55,6

Припой ПОС-61

351,69

Канифоль сосновая

150

Подложка ситалловая СТ 50-1-1-0,6

85

Проволока кр.Зл. 999,9 - 0,04

1463,95

Аноды серебряные

18,19

Дицианоаргентат калия

16,65

Прессматериал АГ-4В

250

Смола эпоксидная ЭД-20

149,05

Пластификат ДБФ

261

Полиэтиленполиамин

106,6

Ситалл ЭА-1-Б

5000

Компаунд КЭ-14В

6058

Лента Л63 ДПрНТ 0,15

296,61

Проволока медная 0 0,6

285

Кристалл Б572ПП1-4

248,18

Никель НПА-1

932,2

Гелий

712,5

 

Таблица 6

Наименование изделия

Объем выпуска (шт.)

НР1-17

457

НР1-22

794

НР1-33

350

НР1-43

340

НР1-53

375

НР1-54

802

НР1-55

3678

НР1-60

152

313НР310-311

337

ТРП

327

427ПА2

195

427ПА4

52

К427ПА5Т

0

 

Таблица 7

Наименование ресурса

Объем закупки (ед.)

Кермет К20С

71

Дозированные гранулы алюминия

39

Краска черная МА-514

187

Лак ЭП-730

15

Паста У2

426

Катализатор № 28

188

Толуол

28

Алюминиевая проволока АК 0,9 ПМ-50

6

Нефрас-С 50/170

400

Припой ПОС-61

400

Окончание табл. 7

Наименование ресурса

Объем закупки (ед.)

Канифоль сосновая

16

Подложка ситалловая СТ 50-1-1-0,6

7

Проволока кр.Зл. 999,9-0,04

125

Аноды серебрянные

125

Дицианоаргентат калия

1

Прессматериал АГ-4В

1

Смола эпоксидная ЭД-20

2

Пластификат ДБФ

2

Полиэтиленполиамин

12

Ситалл ЭА-1-Б

5

Компаунд КЭ-14В

1

Лента Л63 ДПрНТ 0,15

1

Проволока медная 0 0,6

2

Кристалл Б572ПП1-4

2

Никель НПА-1

200

Гелий

200

 

Ожидаемый валовый маржинальный доход, генерируемый в производственной сфере предприятия в условиях риска, составляет 2,3 млн руб., что заметно ниже результата, полученного для условий стабильной рыночной среды.

Однако даже и для случая недетерминированных экзогенных параметров существует производственная программа, реализуемая с привлечением заемных средств.

Заключение

В работе представлено описание инструментария экономико-математических моделей и методов выбора оптимального по критерию валового маржинального дохода и с учетом производственно-технологических, финансово-ресурсных, рыночных и рисковых ограничений варианта производственной программы предприятия. Предложен оригинальный подход к моделированию функции «затраты-выпуск», основанный на использовании в качестве двойственных оценок ограничений по производственным факторам и допустимому риску актуальных значений множителей Лагранжа, получаемых при решении соответствующей нелинейной задачи выпуклого программирования. Практическая ценность предложенных подхода и методов оптимизации заключается в возможности прогнозирования дохода, получаемого в производственной сфере предприятия, при изменении уровней внешних и внутренних рисков.