Пример 2. Предприятие, производящее булочки для завтрака, имеет оборудование с эффектом 90 % и коэффициентом использования мощности 80 %

ПРИМЕР 1

Предприятие, производящее булочки для завтрака, имеет оборудование с эффектом 90 % и коэффициентом использования мощности 80 %. Три производст­венные линии используются для производства булочек. Линии работают 7 дней в неделю по три восьмичасовых смены в день. Каждая линия спроектирована на изготовление 120 стандартных булочек в час. Какова нормативная мощность?

При расчете нормативной мощности, мы умножаем проектируемую мощность (которая равна числу линий на время работы линии в часах и на число булочек в час) на коэффициент использования и эффект. Оборудование используется семь дней в неделю, по три смены в день. Таким образом, каждая производственная линия работает 168 часов в неделю (168 = 7 дней х 3 смены х 8 часов в смену). По этой информации нормативная мощность может быть определена формулой:

Нормативная мощность = (Проектируемая мощность) х

х (Коэффициент использования) х (Эффект) =

= [(120) (3) (168)] (.8) (.9) = 43,546 булочек / неделю.

Прогноз требующихся мощностей. Определение требуемых мощностей может быть сложной процедурой. Оно базируется большей частью на будущем спросе. Когда спрос на товары и услуги может быть спрогнозирован с достаточной степенью точ­ности, определение требуемой мощности может быть прямым. Это обычно требует двух фаз. В течение первой фазы будущий спрос прогнозируется традиционными методами; в течение вто­рой фазы этот прогноз используется для определения требуемой мощности.

Использование регрессионного анализа как инструмента про­гнозирования (описанное детально в главе 4) покажем на примере.

В течение ряда прошлых лет спрос на булочки пекарни из примера 1 был устойчивым и предопределенным. Более того, он, в основном, был связан с нормативной мощностью в часах в неделю. Это позволяло исполнителям прогно­зировать нормативную мощность с высокой степенью точности, используя про­стую линейную регрессию. Пекарня составляет на текущую дату прогноз будущего спроса для определения нормативной мощности.

На основе этих данных возможен прогноз требуемой нормативной мощности. Мы сделаем следующее, используя технику минимума отклонений из главы 4:

а = 516.16 – (5.5) (3.5) = 516.16 – 19.32 = 496.84.

Таким образом, мощность, необходимая в августе (месяц х = 8), будет:

у = а + bх = 496.84 + 5.5 x = 496.84 + 5.5 (8) = 496.84 + 44.00 = 540.84 = 541 ч / нед.

Поскольку нормативная мощность может быть спрогнозирована, следующий шаг – определение размера прибыли от каждого добавления мощности. Для этого сделаем предположение, что служба менеджмента знает технологию и тип оборудования, кото­рое будет применено для удовлетворения будущего требуемого спроса. Рис. 7.3 показывает, как новая мощность может быть спланирована для будущего роста спроса.

Как показано на рис. 7.3, а, новые мощности приобретаются к началу следующего года. Эти мощности будут достаточными для управления возрастающим спросом до начала второго года. К началу второго года, новые мощности снова приобретаются, что позволит организации удовлетворить спрос к началу третьего года. Этот процесс может быть продолжен с определенностью в будущее.

План мощности, показанный на рис. 7.3, а, – только один из ограниченного числа планов удовлетворения будущего спроса. На этом рисунке новые мощности приобретаются к началу первого года и к началу второго года. На рис. 7.3, б большие дополни­тельные мощности приобретаются к началу первого года, а бу­дут использованы для удовлетворения будущего спроса к началу третьего года.

Рис. 7.3 показывает только два возможных варианта. В некото­рых случаях выбор между ними может быть относительно легким. Общая стоимость каждого варианта может быть подсчитана, и вариант с наименьшей общей стоимостью может быть отобран. В других случаях определение будущей мощности предприятия может быть много более запутанным. Такие компании используют анализ критической точки и анализ текущей приведенной стои­мости, которые мы обсудим в дальнейшем в этой главе.

В большинстве случаев число субъективных факторов трудно квантифипирустся и измеряется. Эти факторы включают техноло­гические решения; действия конкурентов; строительные правила; решения по человеческим ресурсам; местные, региональные и федеральные законы и правила.

Когда будущий спрос на товары и услуги и нормативная мощность подвержены значительным флуктуациям, предлагаемые процедуры могут не быть адекватными. В этом случае вероятност­ные модели решения проблемы требуемой мощности могут быть более пригодны. Типичное решение, каков будет размер строяще­гося предприятия, должно удовлетворять будущий спрос. Главные варианты связаны с факторами спроса и принятым рынком для производимых товаров и услуг. В этих случаях уровень будущего размера рынка должен быть классифицирован (см. пример 3 с классификацией рынка как благоприятного, так и неблагоприят­ного). Единственное, что может быть успешно использовано в принятии плановых решений по мощности с неопределенным будущим,— это теория решений. Теория решений включает ис­пользование как таблиц решений, так и деревьев решений.