Краткая характеристика методов прогнозирования управленческих решений в области полезного эффекта и элементов затрат по объектам

Метод	Основные условия применения	Особенности применения	Область применения
1. Норма-тивный	Наличие качественной нормативной базы по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта в составе автоматизированных систем управ­ления. Нормативная база должна включать как показатели объекта, так и пока­затели организационно-технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации	Значительная трудоемкость создания нормативной базы, необходимость установления зависимостей между полезным эффектом, затратами и сроком службы. Высокая точность прогнозов	Для прогнозирова­ния эффективности, сроков замены оборудования, возмож­ностей насыщения рынков сбыта для объектов массового производства. Срок упреждения до 10—15 лет
2. Экспе-римен-тальный	Наличие (создание) экспериментальной или опытной базы, необходимых материально-технических, трудовых и финансовых ресурсов для проведения эксперимен­тальных работ	Значительная стоимость экспериментальных работ. Достаточная точ­ность прогнозов	Для прогнозирования эффективности и сроков замены проектируемого оборудования, сроков выпуска продукции, возможности и сроков насыщения проек­тируемой продукцией рынков сбыта, нетрадиционных объектов массового производства, не имеющих аналогов на стадии заверше­ния рабочего проектирования. Срок упреждения до 10—15 лет
3. Пара- метри-ческий	Наличие качественной нормативной базы по всем цикла каждого стадиям жизненного цикла каждого объекта	Значительная трудоемкость установления зависимости для прогнозирова­ния, учет функций объекта и показателей организационно-технического уровня произ­водства у изго­товителя, потре­бителя и ре­монтной орга­низации. Доста­точная точность и простота расчета	Составление сред­ несрочных прогно­зов полезного эффекта, возможного изменения рынков сбыта анализируемой продукции серийного производства. Срок прогнозирования до 10 лет
4. Экстра-поляция	Количественное определение важнейших параметров поведения объекта не менее чем за 5 лет	Прогнозирова­ние полезного эффекта и эле­ментов затрат на основе предположения, что тенденции раз­вития объекта в будущем будут такими же, как и в прошлом периоде. Вы­борка исходной информации должна не менее чем в 2 раза превышать выбранный период упреждения	Отдельные виды ресурсов в целом по предприятию, объединению, а также полезный эффект продукции мелкосерийного производства. Срок прогнозирования до 5 лет
5. Индекс-ный	Наличие соответствующих норм (удельных показателей) полезного эффекта, элементов затрат за базисный период и плановых заданий по их изменению в прогнозируемый период	Прогнозирова­ние полезного эффекта и эле­ментов затрат на основе значения прогнози­руемого пара­метра в базисном периоде и индексов изменения нормати­вов. Простота расчетов, но невысокая их точность	Протезирование полезного эффекта, мощностей оборудования каждого вида. Виды укрупненных затрат ресурсов в целом по предприятию. Срок прогнозирования до 5 лет
6. Экс пертный	Создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов в данной области численностью не менее 9 человек	Прогнозирование развития объектов по экспертным оценкам специалистов в данной области	Проведение про­гнозирования возможных рынков сбыта по данному виду полезного эффекта, сроков обновления выпускаемой продукции, по прочим вопро­сам маркетинга и технического уровня продукции. Срок протезирования не ограничен
7. Оценки техниче- ских стра- тегий	Разработка матриц генеральной определительной таблицы или универсального идентифика­тора и создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов	Возможность применения для оценки качества принципиально новых видов техники, где отсутствуют статистические данные и патен­тные фонды	Для формирования требований к раз­рабатываемому из­делию в виде набо­ра целей и опре­деления средств, способов и путей, необходимых для достижения поставленных целей
8. Функ- циональ- ный	Невозможность достижения требуемых характеристик изучаемого объекта с использованием ранее применявшихся принципов действия. Потребность определения широкого спектра альтернатив разви­тия изучаемого объекта с учетом возможностей использования новых принципов действия	Создание функциональной схе­мы будущего объекта с применением ФСА	При проведении протезирования возможности появ­ления на данном рынке сбыта новых материальных носителей данного вида полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен
9. Комби- нирован- ный	Условия, определенные для конкретных методов прогнозирования (пп. 1-8)	Возможность рационального сочетания методов с целью по­вышения точ­ности прогнози­рования, сниже­ния затрат на проведение прогнозирования	Для всех видов прогнозирования полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен

 

5.2. Методы экстраполяции

На практике на ранних стадиях разработки объекта часто огра­ничено количество известных параметров будущего объекта и пока­зателей организационно-технического уровня производства у изго­товителя и потребителя объекта. В этих условиях рекомендуется применять более простые, но и менее точные методы прогнозиро­вания — методы экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом. Применение методов экстраполяции, как пра­вило, не требует моделирования частных параметров объекта и по­казателей организационно-технического уровня производства.

Наиболее распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям и графический (от руки, на глазок). Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом пара­метре объекта за период в 2 и более раза больше прогнозируемого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнозируемом периоде и организационно-технического уровня производства у из­готовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.

Рассмотрим пример. Допустим, нам необходимо спрогнозировать себестоимость выработки сжатого воздуха в 2000 г. в условиях стан­костроительного завода. Воздух на этом заводе сжимается воздуш­ными поршневыми компрессорами типа ВП. На заводе не ведется учет себестоимости выработки сжатого воздуха каждым компрессо­ром, но ведется учет всех элементов затрат по эксплуатации и ре­монтам компрессорной станции в целом, а также ее годовой произ­водительности. Поделив сумму годовых затрат по компрессорной станции на годовую производительность (годовой объем сжатого воздуха), получим себестоимость выработки единицы объема сжа­того воздуха.

Себестоимость одной тысячи м³ сжатого воздуха на заводе по годам за период с 1992 по 1999 гг. составила соответственно 2,10 у.е.; 2,03; 1,95; 2,02; 1,86; 1,87; 1,83; 1,80 у.е. Нанесем эти данные на гра­фик (рис. 5.1).

Рис. 5.1. Динамика себестоимости выработки 1 тыс. м3 сжатого воздуха на станкостроительном заводе

По имеющимся данным, себестоимость выработки сжатого воз­духа на 2000 г. можно спрогнозировать методом наименьших квад­ратов на ЭВМ и графически. Для разработки модели прогнозирова­ния по первому методу составляется матрица исходных данных по следующей форме:

Х
Y	2,10	2,03	1,95	2,02	1,86	1,87	1,83	1,80

 

В этой таблице X — год (1992 г. — 1, 1993 г. — 2 и т.д.), Y — себестоимость сжатого воздуха, у.е/тыс. м³.

После решения матрицы на ЭВМ по стандартной программе, статистической обработки данных методом наименьших квадратов были получены следующие модели для прогнозирования себестои­мости:

Y = 2,10 — 0,0373Х и Y = 2,095 Х^–0.059.

Уравнение регрессии по степенной форме зависимости не отве­чает требованиям по критерию Фишера: расчетное значение крите­рия равно 4,26, а табличное — 5. Поэтому было принято уравнение по линейной зависимости, отвечающее требованиям: коэффициент парной корреляции равен 0,78, ошибка аппроксимации ± 1,5%, кри­терий Стьюдента — 4,68 при табличном, равном 2, критерий Фише­ра — 4,95.

Подставляя в линейное уравнение регрессии вместо Х соответ­ствующую цифру (1 — для 1992 г., 2 — 1993, 7 — 1998, 8 — 1999 г.), получим следующие теоретические или расчетные значения себес­тоимости:

Y₁₉₉₂ = 2.10 – 0.0373·1 = 2,06,

Y₁₉₉₈ = 2.10 – 0.0373·7 = 1,86,

Y₁₉₉₉ = 2.10 – 0.0373· 8 = 1,80.

По полученным точкам построим теоретическую линию сниже­ния себестоимости выработки сжатого воздуха в условиях данного завода. Участок от 2000 до 2002 г. является прогностическим, и он обозначен пунктирной линией. За год в среднем себестоимость сни­жается на 1,8%.

Линию снижения себестоимости можно построить также графи­чески, без нахождения математической модели, на глазок. Однако он по сравнению с предыдущим менее точен, рекомендуется только для предварительного определения тенденции изменения функции.

В этом примере корректирующие коэффициенты не учтены, так как до 2002 года на анализируемом заводе не намечаются измене­ния организационно-технических факторов производства сжатого воздуха. Также не учтена инфляция.

5.3. Параметрические методы

На стадиях разработки технического задания и технического про­екта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возмож­ности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовле­ние, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов.

А по продукции единичного и мелкосерийного производства не­целесообразно применять описанные выше точные методы прогно­зирования.

В этих случаях рекомендуется применять параметрические ме­тоды прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и органи­зационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат — с другой.

Параметрические методы прогнозирования подразделяются на два вида: по удельным показателям и по уравнениям регрессии.

Для установления уравнений регрессии необходимо, чтобы коли­чество статистических данных было не менее чем в три раза боль­ше количества факторов (см. табл. 4.3). По объектам, не отвечающим этим требованиям, полезный эффект или затраты рекомендуется определять по удельным показателям. Например, полезный эффект объекта рассчитывается по формуле

(5.1)

где П_it — полезный эффект объекта в j-x условиях эксплуатации в t-м году;

П_б — среднегодовой полезный эффект базового объекта, ана­логичного проектируемому;

X_б — важнейшая характеристика (главная функция) базового объекта, например, часовая производительность и т. п.;

X_jt — важнейшая характеристика проектируемого объекта в j-x условиях эксплуатации в t- м прогнозируемом году;

K_1t — коэффициент, учитывающий повышение надежности проектируемого объекта по сравнению с базовым на t-й год;

K_2t — коэффициент, учитывающий изменение организацион­но-технического уровня производства у потребителей проектируе­мого объекта в t-м году эксплуатации по сравнению с уровнем производства у потребителей базового объекта;

K_3t — коэффициент, учитывающий изменение организацион­но-технического уровня производства у ремонтной организации объекта в t-м году по сравнению с базовым периодом.

Количество корректирующих коэффициентов можно увеличить.

По аналогичной схеме определяются и элементы затрат по ста­диям жизненного цикла проектируемого объекта. Например, затра­ты на освоение производства проектируемого объекта можно опре­делить по формуле

(5.2)

где З_осв.jп — затраты на освоение проектируемого объекта на j-м предприятии;

З_осв.jб — то же базового объекта;

H_б и Н_п — соответственно количество наименований деталей (без крепежных деталей) в базовом и проектируемом объекте;

К_1j — коэффициент, учитывающий изменение показателя тех­нологической оснащенности проектируемого объекта на j-м пред­приятии по сравнению с базовым объектом;

K_2j — коэффициент, учитывающий изменение показателя ос­военности деталей проектируемого объекта по сравнению с базо­вым объектом;

К_3j — коэффициент, учитывающий повышение сложности про­ектируемого объекта по сравнению с базовым.

Коэффициенты определяются отношением соответствующего по­казателя по проектируемому объекту к показателю по базовому объекту. Например, коэффициент, учитывающий изменение показателя тех­нологической оснащенности объекта, определяется по формуле

(5.3)

где Н_осв.t — количество наименований технологической оснастки, необходимой для изготовления проектируемого объекта;

Н_осв.б — то же базового объекта.

Затраты на изготовление объекта с применением метода удель­ных показателей на ранних стадиях его проектирования определя­ется по формуле

(5.4)

где З_изг.t — затраты на изготовление проектируемого объекта на j-м предприятии в t-м году;

З_изг.б — затраты на изготовление базового объекта;

М_б и М_t — соответственно масса базового и проектируемого объекта;

К_прt — коэффициент, учитывающий закономерность неуклон­ного роста производительности труда, на t-й год;

K_мjt — коэффициент, учитывающий влияние на затраты по из­готовлению масштаба выпуска проектируемого объекта по сравнению с масштабом выпуска базового объекта на j-м предприятии в t-м году.

Затраты на обращение определяются индивидуально для каждого объекта. Например, затраты на транспортирование, хранение и мон­таж компрессорного оборудования укрупненно можно принять рав­ными 10% от его цены. Для некоторых объектов, кроме того, необхо­димо строить здания для монтажа (например, для автомобиля — га­раж), ремонтную базу. Эти затраты можно определить только путем составления соответствующих смет.

Затраты на эксплуатацию проектируемого объекта по методу удельных показателей можно определить по формуле

(5.5)

где З_эу — затраты на эксплуатацию проектируемого объекта в у-х условиях в t-м году;

З_эб — среднегодовые затраты по эксплуатации базового объекта.

5.4. Экспертные методы

Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования полезного эф­фекта и элементов затрат по объектам, которые характеризуются одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется достаточное количество статистических данных (в три раза больше количества показателей объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы.

Например, приборы, выпускаемые приборостроительными заво­дами, с одной стороны, характеризуются несколькими главными функциями и параметрами (количество измеряемых величин, пре­делы точности и количество измерений в единицу времени, срок службы, надежность работы), а с другой стороны — эти приборы выпускаются, как правило, только одним заводом и по ним не име­ется достаточного количества статистических данных для примене­ния математических методов прогнозирования. Также отсутствует достаточное количество статистических данных по уникальным, слож­ным машинам единичного производства.

Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной об­ласти. Существует несколько различных методов экспертной оценки развития объекта в будущем. Рассмотрим здесь только один метод — метод баллов, который можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат.

Сначала формируется экспертная группа из специалистов в дан­ной области, численность которой должна быть равна или больше 9. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования можно сделать отсев специалистов, которые, по мне­нию большинства, не совсем компетентны в данной области.

Затем коллективно устанавливаются или выбираются несколько важнейших параметров (3—5) объекта, влияющих на полезный эф­фект и элементы затрат.

Следующий шаг — установление важности параметра экспертным путем. Рассмотрим два метода. По первому — каждый эксперт каждому параметру объекта присваивает баллы по шкале от 0 до 10. Тогда важ­ность параметра объекта в баллах определяется по формуле:

(5.6)

где — весомость i-го параметра объекта;

i — номер параметра объекта;

j — номер экcперта;

m — количество экспертов в группе;

Б_ij — балл, присвоенный i-му параметру j-м экспертом;

Б_cj — сумма баллов, присвоенных j-м экспертом всем пара­метрам объекта.

Допустим, экспертная группа установила, что объект характери­зуется четырьмя важнейшими параметрами (главными функциями). Эта группа состоит из 9 специалистов в данной области. Первый эксперт присвоил параметрам следующие баллы: первому парамет­ру — 7 баллов, второму — 6 баллов, третьему — 2, четвертому — 5. Второй эксперт этим параметрам присвоил соответственно следую­щие баллы: 6,8,4,4 и т.д. Сумма баллов у экспертов получилась сле­дующая: у первого эксперта — 20 (7+6+2+5), второго — 22 и далее соответственно 19,25,21,20,24,23. Первому параметру экспер­ты присвоили следующие баллы: 7,8,6,7,8,6 и 7. Тогда весомость первого параметра будет равна

Аналогично определяется весомость и других параметров объекта. Весомость параметров рекомендуется определять по следующей мето­дике.* Сначала каждый эксперт находит соотношение между парамет­рами попарно. Если весомость данного параметра, по мнению экспер­та, выше другого, с которым сравнивается данный параметр, ему при­сваивается два балла. Если весомость параметров одинакова, данному параметру присваивается один балл. И если весомость данного пара­метра ниже другого, то первому параметру баллов не дается.

 

* Питуганов А.Л., Сердюк Л.А. Научно-технический прогресс и эффек­тивность управления производством. Львов, 1980.

 

Допустим, что 9 экспертов четырем параметрам объекта присво­или следующие баллы (табл. 5.2).

Средняя оценка определяется делением суммы баллов на коли­чество экспертов. По средним оценкам рассчитывается весомость параметров (табл. 5.3).

В табл. 5.3 значения соотношений параметров, которые отсутству­ют в табл. 5.2, определены путем вычитания из второго значения обратного соотношения из табл. 5.2. Например, в табл. 5.2 отсутствует соотношение параметров Х₂ и X₁ имеется соотношение обратное X₁ и Х₂, равное 1,2. Тогда соотношение Х₂ и X₁ будет обратно и равно 0,8 (2 — 1,2). Весомость параметров определяется экспертным мето­дом по объектам, характеризующимся несколькими важнейшими па­раметрами разной размерности. Для того, чтобы сложить (условно) подобные параметры и определить полезный эффект и элементы затрат по объекту, рекомендуется применять систему баллов.

Таблица 5.2

Результаты экспертной оценки

Соотно­шение параметров	Эксперты	Сумма баллов	Сред­няя оценка
Х1 и Х2											1,2
Х1 и Х3											1,8
X1 и Х4											1,4
Х2 и Х3											1,3
Х2 и Х4											1,1
ХзИХ4											0,9

 

Таблица 5.3

Весомость параметров (а)

Параметры	X1	Х2	Х3	Х4	а
X1	1,0	1,2	1,8	1,4	5,4
Х2	0,8	1,0	1,3	1,1	4,2
Х3	0,2	0,7	1,0	0,9	2,8
Х4	0,6	0,9	1,1	1,0	3,6

 

Система баллов строится следующим образом. Допустим,что ус­тановленные в табл. 5.3 весомости параметров характерны для груп­пы приборов одного назначения: X₁ — количество измеряемых па­раметров, Х₂ — точность измерений, %, Х₃ — пределы измерений основного параметра, Х₄ — количество измерений в единицу вре­мени. Максимальные значения параметров для данной группы при­боров следующие: X₁ — 4, Х₂ — ± 5%, Х₃ — 100 и Х₄ — 6 измере­ний в минуту. По этим значениям параметров и их весомости (см. табл. 5.3) строится система баллов для прогнозирования полезного эффекта новых приборов данного класса (рис. 5.2).

При построении данной системы баллов для упрощения приня­то, что зависимость между параметрами и полезным эффектом или элементами затрат прямо пропорциональная (линейная). При необ­ходимости уточнения системы баллов можно построить и криволи­нейные зависимости.

Рис. 5.2. Система баллов (условная) для прогнозирования полезного эффекта приборов

По параметру Х₂ на рис. 5.2 показана обратная зависимость, т.е. с уменьшением величины, характеризующей точность измерений, полезный эффект прибора повышается. Данный класс приборов имеет точность измерений от ±1 до ±5%. Следовательно, приборам, имеющим самую высокую точность, равную ±1%, присваивается максимальное количество баллов 4,2, а приборам, имеющим мини­мальную точность (±5%), баллы не присваиваются. С увеличением значений остальных параметров полезный эффект прибора увели­чивается. Поэтому приборам, имеющим нулевое значение парамет­ров X₁, Х₃ и Х₄, баллы не присваиваются.

Для прогнозирования или расчета полезного эффекта и каждого элемента затрат по каждому классу объектов одного назначения строится своя система баллов, так как на полезный эффект и эле­менты затрат влияют свои факторы или параметры.

Например, на затраты по разработке нового объекта в первую очередь влияют такие факторы, как количество наименований эле­ментов в объекте, наименований оригинальных (впервые разраба­тываемых) элементов, коэффициент или категория сложности ново­го объекта. На затраты по изготовлению серийно освоенного объек­та влияют другие факторы: общее количество элементов в объекте в штуках, их конструктивно-технологическая сложность, серийность выпуска объекта, повторяемость элементов (отношение общего количества элементов к количеству их наименований), удельный вес механически обрабатываемых элементов объекта, обобщающий по­казатель организационно-технического уровня производства.

Рассмотрим пример расчета полезного эффекта объекта на стадии разработки технического задания. Допустим, необходимо создать при­бор со следующими основными функциями (параметрами):

количество измеряемых параметров — 3, точность измерений ±2%, предел измерения основного параметра — 90, количество из­мерений в единицу времени — 5. По этим данным рассчитаем полезный эффект в баллах условного объекта (Б) по формуле

(5.7)

где n — количество важнейших параметров объекта, включенных в систему для расчета полезного эффекта или какого-либо элемента затрат данного объекта;

X_i — плановое или фактическое значение i-го параметра объекта;

X_{max i} — максимальное значение i-го параметра в данной системе баллов;

Б_{max i} — максимальное количество баллов по i-му параметру объекта.

Подставив плановые значения параметров объекта в формулу (5.7), получим:

Таким образом, с применением экспертных методов несколько параметров объекта приводятся к единой размерности. Пользуясь балльной оценкой совокупности параметров объектов, аналогично методу удельных показателей (см. формулу 5.2), можно рассчитать элементы затрат по новому объекту. Допустим, себестоимость базо­вого объекта равна 115 млн. руб., сумма баллов по параметрам для прогнозирования себестоимости равна для базового объекта 10,85, нового — 12,77, тогда себестоимость нового объекта без учета кор­ректирующих коэффициентов будет равна

млн.руб.

Экспертные методы могут применяться не только для прогнози­рования полезного эффекта или элементов затрат по объекту, но и для оценки полезного эффекта (технического уровня) серийно вы­пускаемого объекта, характеризующегося несколькими основными функциями.

5.5. Сущность нормативного, экспериментального, индексного методов прогнозирования

5.5.1. Сущность нормативного метода

Одной из функций стратегического менеджмента является разра­ботка нормативов конкурентоспособности перспективных моделей то­варов, которые будут выпускаться в будущем. Для разработки этих нор­мативов проводятся глубокие маркетинговые исследования рынков, на которых могут быть представлены товары фирмы, строится дерево по­казателей конкурентоспособности товаров фирм-конкурентов, прогно­зируются показатели качества и ресурсоемкости товаров, условий их применения. Для прогнозирования перечисленных показателей может применяться любой из методов, рассмотренных в табл. 5.1.

Вместе с тем, фирмы, ориентирующие свою деятельность на вос­производство конкурентоспособных на внешнем рынке товаров, не всегда имеют аналог-ориентир. Эти фирмы чаще всего являются пи­онерами (эксплерентами) в данной области. Поэтому для прогнози­рования нормативов конкурентоспособности будущих товаров фирмы-эксплеренты применяют экспертные (при наличии квалифици­рованной экспертной группы численностью не менее 7 человек) и нормативные методы прогнозирования (при отсутствии экспертной группы, но наличии профессионала в данной области и необходимой информации). Остальные методы являются вспомогательными.

Нормативный метод прогнозирования основывается на:а) установлении зависимостей между экономическими и организа­ционно-техническими показателями (факторами); б) установлении ориентира (норматива) будущего развития объекта.

На рис. 5.3 показана форма связи между показателями качества объекта и затратами на их достижение.

Анализ рис. 5.3 позволяет сделать следующие выводы: 1) зависи­мость между показателями качества товаров и производственными затратами на их достижение прямо пропорциональная; 2) каждая последующая единица качества требует все больше единиц затрат. Например, как показано на рисунке, при повышении качества на 20 %, с точки "А" до точки "Б" затраты увеличились на 100%. Подобные соотношения индивидуальны для конкретного показателя качества.

Рис. 5.3. Зависимость между показателями качества товаров (П_к) и производственными затратами на их достижение (З_п)

Зависимость между показателями качества товаров и эксплуата­ционными затратами на их использование имеет обратную форму связи: с повышением качества затраты в сфере эксплуатации ("тебестоимость") снижаются. Оптимальный уровень качества (норма­тив) определяется либо исходя из требований потребителей, либо исходя из минимизации совокупных затрат за жизненный цикл то­вара на единицу его полезного эффекта.

На рис. 5.4 показана схема выбора базы для определения норма­тивов показателя качества будущего товара и затрат.

Рис. 5.4. Схема выбора базы для определения нормативов показателя качества (П_к) будущего товара и элемента производственных или эксплуатационных затрат (3)

Конкуренция "невидимой рукой" неуклонно повышает качество товаров и снижает удельные затраты (на единицу полезного эффекта товара). Поэтому после исследования рынка и прогнозирования тен­денций изменения показателей качества товара и элементов затрат фирма-изготовитель принимает в 1998 г. решение о повышении дан­ного показателя качества к 2001 г. с точки "А" до точки "Б", сниже­нии эксплуатационных затрат с точки "В" до точки "Д". Производ­ственные затраты на качество при этом увеличились с точки "В" до точки "Г", т. к. организационно-технический уровень производств почти не изменился. Однако совокупные затраты уменьшились, т. к. при­рост производственных затрат примерно в 2 раза меньше экономии на эксплуатационных затратах. Экономия времени выражается не только в уменьшении абсолютного значения совокупных затрат, но и в дополнительном снижении удельных совокупных затрат за счет повышения качества товара.

На стадии стратегического маркетинга нового товара следует скрупулезно изучать рынок, прогнозировать тенденции научно-тех­нического прогресса и разрабатывать нормативы конкурентоспо­собности товаров и фирмы в целом. На этой стадии не проводятся сложные экспериментальные работы, а собирается и изучается раз­личного рода информация. На стадии стратегического маркетинга устанавливаются нормативы конкурентоспособности, на стадии НИОКР проверяется теоретически и практически возможность ма­териализации нормативов. И если маркетологи не "в ту сторону" направят работников последующих стадий жизненного цикла това­ра, жди потерь.

Повышение конкурентоспособности во всех сферах деятельнос­ти и экономия ресурсов особенно важны для российских предпри­ятий, организаций, фирм, т. к. в целом Россия по эффективности использования ресурсов в 2—2,8 раза отстает от передовых стран, а по уровню конкурентоспособности находилась в 1995 г. на 48 месте.

5.5.2. Сущность экспериментального метода

Этот метод прогнозирования применяется для решения частных задач в массовом производстве на стадиях НИОКР и организацион­но-технологической подготовки производства. На экспериментальных установках, испытательных полигонах, опытно-промышленных партиях товаров, которые потом будут выпускаться в больших количествах, устанавливаются различные нормативы качества и элементов затрат. Например, нормативы полезного расхода конкретных материалов и других ресурсов на освоение, производство, техническое обслужива­ние или ремонты товара, нормативы потерь, нормативы показателей качества, организации процессов и т. д. К примеру, устанавливается расход конкретной марки бензина на 100 км пробега конкретной марки автомобиля в типовых условиях, норматив расхода электро­энергии на час работы конкретного электродвигателя, нормативы снижения производительности конкретного вида оборудования по мере его старения и т. п.

Экспериментальный метод прогнозирования дорогой, т. к. требу­ет строительства (реконструкции) опытно-экспериментальных уста­новок, полигонов и других объектов. Поэтому для его применения необходимо провести тщательное технико-экономическое обоснова­ние, обеспечить высокий уровень организации работ.

5.5.3. Сущность индексного метода

Этот метод прогнозирования основан на приведении значений по­казателей объекта в настоящем к будущему моменту при помощи ин­дексов, характеризующих изменение в будущем каких-либо условий по сравнению с настоящими условиями. Математически индексный метод прогнозирования выражается в следующей форме:

П_Б = П_Н ·J₁... J_n (5.8)

где П_Б — показатель на прогнозируемый период;

П_Н — показатель на текущий момент;

J₁, J₂... Jn — индексы изменения экономических, организа­ционно-технических и других условий применения объекта (проте­кания процесса) в прогнозируемом периоде по сравнению с теку­щим моментом.

Пример

Спрогнозировать расход материальных ресурсов на производ­ство единицы конкретного товара в 1999 г. по следующим данным:

• расход материальных ресурсов на производство единицы то­вара в 1997 г. — 145 у. е.;

• индекс роста цен — 1,1 (в год);

• удельный расход материальных ресурсов на производство еди­ницы товара в 1997 г. — 210 кг;

• норма расхода материальных ресурсов на производство еди­ницы товара на 1999 г. — 200 кг.

В расчете индекс роста цен должен быть в квадрате, т. к. гори­зонт прогнозирования равен двум годам.

Индекс снижения нормы расхода равен 210: 200 = 1,05. Этот индекс должен быть в знаменателе, т. к. с его увеличением снижа­ется абсолютный расход материалов.

Расход материальных ресурсов на производство единицы товара в 1999 г. составит

у.е.

Для повышения точности расчетов рекомендуется увеличивать ко­личество учитываемых факторов, а также определять их весомость.

5.6. Организация работ по прогнозированию

Организация работ по прогнозированию представляет собой ком­плекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на создание условий для прогнозирования полезного эффекта и элементов сово­купных затрат по продукции с целью подготовки информации для принятия оперативных и стратегических решений. Задачами орга­низации работ по прогнозированию являются:

ü сбор и систематизация необходимой информации для прогно­зирования;

ü подготовка специалистов, владеющих основными приемами и методами прогнозирования;

ü формирование и организация функционирования рабочих орга­нов программирования, интегрированных с существующими служ­бами управления.