Введение:
Необходимыми условиями достиже¬ния самоокупаемости и самофинанси-ро¬вания предприятия в условиях рынка яв¬ляются ориентация производства на пот¬ребителей и конкурентов, гибкое при¬способление к изменяющейся рыноч-ной конъюнктуре.
Каждому предприятию перед тем, как планировать объем производства, фор¬мировать производственную мощность, необходимо знать, какую продук-цию, в каком объеме, где, когда и по каким це¬нам оно будет продавать. Для этого нуж¬но изучить спрос на продукцию, рынки ее сбыта, их емкость, реаль-ных и потен¬циальных конкурентов, потенциальных покупателей, возможность организовать производство по конкурентной цене, до¬ступность необходимых материальных ресурсов, наличие кадров необходимой квалификации и т.д. От этого зависят конечные финансовые результаты, вос¬производство капитала, его структура и, как следствие, финансовая устойчивость предприятия.
С помощью маркетинга ведется постоянный поиск новых рынков, новых потребителей, новых видов продукции, новых областей применения традици-онной продукции, способных обеспечить предприятию наибольший уровень прибыли. Маркетинг выступает в качестве инструмента регулирования про¬изводства и сбыта, ориентируя производственную деятельность предприятия, его структурную политику на рыночный спрос.
Основной целью и задачей данной работы является маркетинговый анализ деятельности предприятия, обработка полученных результатов и разработка с помощью методов экономико-математического моделирования маркетинговой стратегии предприятия.
Теоретические аспекты будут тесно переплетаться с практическим мате-риалом. Для этого будут использованы реальные материалы ООО «Мясопром». Отсюда еще одной задачей вытекает разработка на основе результатов анализа рекомендаций по реализации разработанной маркетинговой стратегии.
Глава 3:
Величину Δµ можно определить по фактическим данным о спросе, оценив величину отклонения реального спроса от линейного приближения, например, с помощью математического аппарата линейного регрессионного анализа. Для определения значений параметров g и s необходимо проведение специальных трудоемких исследований. К тому же существуют различные методики расчета этих параметров, результаты расчетов по которым не совпадают. Поэтому естественно оценить разумную точность определения g и s по известной точности определения µ. Для этого воспользуемся «принципом уравнивания погрешностей».
Принцип уравнивания погрешностей состоит в том, что погрешности раз-личной природы должны вносит примерно одинаковый вклад в общую погреш-ность математической модели. Так, определение рационального объема выбор-ки в статистике интервальных данных основано на уравнивании влияния мет-рологической и статистической погрешностей. Выбор числа градаций в социо-логических анкетах целесообразно проводить на основе уравнивания погреш-ностей квантования и неопределенности в ответах респондентов. В классиче-ской модели управления запасами целесообразно уравнять влияние неточно-стей в определении параметров на отклонение целевой функции от оптимума.
Выберем Δg и Δs так, чтобы увеличение затрат, вызванное неточностью определения g и s, было таким же, как и вызванное неточностью определения µ. С точностью до бесконечно малых более высокого порядка это означает, что необходимо уравнять между собой три слагаемых в правой части (71). После сокращения общего множителя получаем, что согласно принципу уравнивания погрешностей должно быть справедливо соотношение
(72)
Таким образом, относительные погрешности определения параметров модели должны совпадать.
В соотношении (72) используются истинные значения параметров, кото-рые неизвестны. Поэтому целесообразно вначале вместо параметров использо-вать их грубые оценки, из (72) определить их примерную точность, затем про-вести исследования, уточняющие значения параметров. Эту процедуру естест-венно повторять до тех пор, пока не произойдет некоторое уравнивание отно-сительных погрешностей определения параметров модели.
Классическая модель управления запасами может быть обобщена в раз-личных направлениях. Одно из наиболее естественных обобщений – введение в модель возможности дефицита.
В рассматриваемой до сих пор модели предполагалось, что дефицит не допускается, т.е. некоторое количество товара на складе всегда есть. Но, может быть, выгоднее сэкономить на расходах по хранению запаса, допустив неболь-шой дефицит – потребность в товаре в некоторые интервалы времени может остаться неудовлетворенной?
Как подсчитать убытки от дефицита, в частности, от потери доверия по-требителя? Будем считать, что если нет товара, владеющая складом организа-ция платит штраф – каждый день пропорционально нехватке. По приходе оче-редной поставки все накопленные требования сразу же удовлетворяются.
Заключение:
Для отработки методики практического использования классической мо-дели управления запасами был проведен эксперимент на ООО «Мясопром». Собраны и обработаны данные по одному из товаров, распространяемых этой организацией в большом объеме, - по колбасе вареной. В качестве исходной информации о спросе использовались данные об ежедневном отпуске колбасы потребителям, зафиксированные на карточках складского учета. Рассчитана ве-личина затрат на хранение как соответствующая доля общей суммы издержек по содержанию базы, а также расходы на доставку новых партий. Для опреде-ления расходов на хранение запасов использованы данные о заработной плате складского персонала (включая основную и дополнительную заработная плата, начисления на зарплату), расходах на содержание охраны, эксплуатацию склад-ских зданий и сооружений, расходах по текущему ремонту, по таре, на прием-ку, хранение, упаковку и реализацию товаров, о величине амортизационных от-числений и др. Для расчета расходов на доставку новых партий товара исполь-зованы данные о расходах по завозу, о плате за пользование вагонами и кон-тейнерами сверх установленных норм, расходах на содержание и эксплуатацию подъемно-транспортных механизмов, о заработной плате работников, занятых в процессе доставки товара, канцелярских, почтовых и телеграфных расходах и др.
Полезным оказалось вытекающее из «принципа уравнивания погрешно-стей» соотношение (64). Интенсивность спроса µ и погрешность определения этого параметра найдены методом наименьших квадратов. Это дало возмож-ность установить величину относительной точности определения параметров модели, вытекающих из величин погрешностей исходных данных для спроса. Параметры классической модели управления запасами g и s оценивались двумя способами – по методике Всесоюзного института материально-технического снабжения и по методике Центрального экономико-математического института АН СССР. Для каждой из методик с помощью соотношения (64) были опреде-лены абсолютные погрешности определения параметров g и s. Оказалось, что для каждой из методик интервалы (s – Δs, s + Δs) и (g – Δg, g + Δg) таковы, что числа, рассчитанные по альтернативной методике, попадают внутрь этих ин-тервалов. Это означает, что для определения параметров g и s можно пользо-ваться любой из указанных методик (в пределах точности расчетов, заданной наблюдаемыми колебаниями спроса).