Использование информационных технологий в анализе, прогнозировании временных рядов и принятии управленческих решений, страница 27

Производственная мощность зависит от ряда факторов. Важнейшие из них следующие:

- количество и производительность оборудования;

- качественный состав оборудования, уровень физического и морального износа;

-степень прогрессивности техники и технологии производства;

- качество сырья, материалов, своевременность их поставок;

- уровень специализации предприятия;

- уровень организации производства и труда;

- фонд времени работы оборудования.

Выбытие мощности происходит по следующим причинам:

- износ оборудования;

-уменьшение часов работы оборудования;

- изменение номенклатуры или увеличение трудоемкости продукции;

- окончание срока лизинга оборудования.

Весьма важным направлением повышения уровня использования производственной мощности является сокращение сроков освоения проектных мощностей вновь вводимых предприятий, цехов, агрегатов, автоматического оборудования.

На РУП «ГСЗ им. С.М.Кирова» изучаемому показателю необходимо уделять значительную долю внимания в силу того, что физический износ основных промышленно-производственных средств (ОППС) составляет 74,9 %, износ машин и оборудования 94,3% (2004 год – 74,2 % и 94,3 % соответственно).

Всего в составе ОППС по группе "Машины и оборудование" числится 1858 единиц. Доля оборудования в возрасте до 5 лет составляет 6,08 %, в возрасте 20 лет и выше –40,3 % .

Особое беспокойство вызывает состояние станочного парка, насчитывающего 541 единицу металлорежущего оборудования, средний возраст которого составляет 17,71 год.

Проанализируем производственную мощность (ПМ) предприятия.

Для осуществления корреляционно-регрессионного анализа производственной мощности необходимо построить регрессионную модель изучаемого явления. Для этого осуществим следующие этапы:

1.Определим систему показателей.

Весь процесс построения системы показателей разбивается на несколько этапов.

А) сформируем базу исходных данных. Для этого составим перечень показателей, которые предполагается включить в модель. В нашем случае будем анализировать:

- уровень использования производственной мощности (результативный показатель Y);

В качестве факторов, оказывающих влияние рассмотрим следующие:

- уровень износа (x1);

- фонд времени работы оборудования (x2);

- прибыль (x3);

- средняя трудоемкость изготовления станка (x4);

- производство (x5).

Анализ выполняется в следующей последовательности:

1. Cбор статистической информации. Занесем  значения переменных X и Y в таблицу исходных данных (табл.1).

Выберем период изучения – 5 лет (2002-2006) поквартально (20 наблюдений).

          Т.к. количество выбранных факторов – 5, а 5<20/3 - следовательно количество факторов удовлетворяет количеству наблюдений.

                                                                                                    Таблица 1

Исходные данные

2. Оценка и отсев факторов.

Для этого необходимо выполнить следующие действия:

а) рассчитать парные коэффициенты корреляции, позволяющие измерить тесноту связи каждого из перечисленных факторов с результативным показателем и между собой. Полученные значения представим в виде матрицы парных коэффициентов корреляции.

Анализ матрицы показывает, что уровень использования ПМ (y) имеет тесную связь с уровнем износа оборудования (x1) – (-0,92) обратная связь, фондом времени работы оборудования (x2) – 0,75 и с средней трудоемкостью изготовления станка (x4) – (-0,89) – обратная связь. Поскольку проверка на мультиколинеарность показала, что между фактором износ (x1) и трудоемкость (x4) существует сильная связь (0,97),что говорит о дублировании влияния этих факторов на ПМ (у). Т.к. связь между фактором износ (x1) и ПМ (у) сильнее, то в модели остается фактор износ (x1). Т. о. в модели остаются 2 фактора:

- уровень износа (x1);

- фонд времени работы оборудования (x2).