Стратегические решения в производственном менеджменте. Стратегическое планирование производственных мощностей. Этапы проектирования продуктов и услуг. Концепция совместной разработки. Проблема аллокации затрат и ограниченность модели «standartcost». Альтернативные модели учета производственных затрат, страница 11

5. Проверить эффективность балансирования. Коэффициент эффективности определяется как отношение минимального числа рабочих мест N к фактическому принятому числу рабочих мест.

В некоторых процессах достичь высокой эффективности балансирования оказывается невозможно без применения дополнительных приемов:

1. Увеличения производительности на отдельном рабочем места (на 10-15%) за счет привлечения рабочих более высокой квалификации.

2. Разделения операций (на две последовательные операции)

3. Расщепления операций (одна операция параллельно выполняется двумя рабочими)

4. Объединения операций с назначением двух рабочих на комплекс операций

Некоторые авторы считают проблему балансирования мощностей несущественной, т.к идеально сбалансировать мощности, как правило, не удается. Кроме того, даже если мощности идеально сбалансированы, необязательно материальный поток окажется сбалансированным. При балансировании мощностей всегда исходят из среднего значения  производительности оборудования и норм выработки. Однако в действительности это — случайные величины. В этой связи проблема балансирования мощностей переходит в проблему балансирования материального потока.

21. Основные методы прогнозирования.

Методы прогнозирования делятся:

1-Качественные – обработка данных экспертных опросов (основаны на опыте, оценках, суждениях экспертов);

2-Методы анализа временных рядов – будущее является функцией прошлого, то есть прогноз базируется на данных прошлых периодов;

3-Методы причинно-следственного моделирования – прогноз определяется зависимостью между прогнозируемым показателем и какими-либо другими факторами, будущие значения которых известны.

Качественные:

1) «Корни травы» - объединение прогнозов на местах Ft=ΣFtⁱ

Во многом субъективные.

2) методы группового принятия решений на совещаниях

Прогноз- как согласованное мнение большинства о предмете прогноза

Достоинство – быстрое получение результата

Недостаток – возможность влияния экспертов друг на друга

3) формальные методы экспертного оценивания

4) метод Дельфи

Ключевая особенность – автономность работы экспертов

На первом этапе проводится формальное описание проблемной ситуации и разрабатывается опросник для экспертов. Затем комплект материалов отправляется каждому эксперту, который проводит соответствующую оценку. Часто оценки должны сопровождаться документацией. После получения всех анкет производится обработка результатов, которые направляются экспертам. На втором туре эксперт может:

1-отстаивать свое собственное мнение,  дополнительно его аргументировав

2-может согласиться с мнением других экспертов, поняв аргументацию этих мнений.

Т.о. проводится несколько туров экспертизы до тех пор пока большая часть экспертов не придет к единому мнению.

Методы анализа временных рядов обычно предполагают декомпозицию временного ряда (см. вопрос 22) и покомпонентное прогнозирование.

22. Метод декомпозиции временного  ряда

Метод декомпозиции учитывает, что в реальном спросе на товар имеется несколько компонентов, которые необходимо прогнозировать отдельно. Таким образом, общий прогноз спроса будет состоять из нескольких компонент.

При анализе временных рядов учитываются следующие компоненты (при прогнозировании спроса):

1)средний спрос;

2) тренд;

3)циклические колебания;

4)сезонные колебания;

5)автокорреляция;

6)случайные колебания.

Сезонные колебания – периодические колебания спроса в течение года, связанные с сезонным характером использования товара. Обычно сезонные колебания описываются через индексы сезонности.

Тренд отражает долгосрочную тенденцию изменения спроса, которая описывается монотонной функцией. Трендовый анализ обычно использует метод наименьших квадратов для получения формулы функции тренда.

Циклические колебания отражают долгосрочную тенденцию, описываемую периодической функцией.

Автокорреляция отражает зависимость спроса на товар в период t от спроса на этот же товар в нескольких предыдущих периодах.

Случайная компонента спроса напрямую не может быть спрогнозирована, но она важна для проверки достоверности прогноза.