4.4. Планирование оптимальной мощности строительного предприятия
Рассмотрим разработку и реализацию на ПК задачи по определению оптимальной мощности строительного треста. Оптимальную производственную мощность организации часто определяют с помощью уравнения, связывающего показатель мощности с принятым критерием.
Однако такой подход оказывается недостаточно обоснованным. Единственным показателем, даже комплексным, трудно всесторонне охарактеризовать деятельность организации. Кроме того, необходимая для увеличения загрузки производственная мощность может быть достигнута различными путями:
- наращиванием активной части основных производственных фондов;
- увеличением численности работающих;
- пропорциональным увеличением обоих показателей.
Таким образом, содержательная постановка задачи выявления оптимальной загрузки строительной организации должна предусматривать нахождение значений параметров, определяющих ее производственные возможности, при которых отдельные экономические показатели не ниже намеченных планом уровней, а показатель, выбранный в качестве критерия, принимает оптимальное значение.
В такой сложной производственной системе, как строительство, одним из возможных способов получения уравнений связи параметров ресурсооснащенности с показателями производственно-хозяйственной деятельности является построение уравнений регрессии. Поэтому задачу определения оптимальной мощности решим в 2 этапа:
- определение уравнений регрессии;
- решение задачи линейного программирования на основе полученных уравнений.
На 1-ом этапе необходимо получить многофакторную зависимость показателей, определяющих мощность строительной организации от ряда независимых факторов. Будем оценивать мощность 4-мя показателями:
- объемом СМР, выполненных собственными силами;
- производительностью труда;
- уровнем себестоимости;
- фондоотдачей.
В расчетах важное значение приобретает выбор независимых факторов, оказывающих влияние на зависимые переменные. В качестве таких факторов принимаем:
- численность рабочих на СМР и в подсобном производстве;
- среднегодовую стоимость активной части основных производственных фондов;
- количество подразделений предприятия.
Для решения задачи необходимо получить многофакторную корреляционную зависимость выработки (Y1); уровня себестоимости (Y2); фондоотдачи(Y3); объемов СМР, выполненных собственными силами (Y4).
Исходные данные заносим в табл. 4.9.
Таблица 4.9
Исходные данные для регрессионного анализа
Год | Х1,тыс.ч. | Х2,млн р. | Х3,шт. | Y1,тыс.р. | Y2,млн р. | Y3,р. | Y4,млн.р |
2005 | 5,814 | 16,756 | 5 | 11,759 | 57,771 | 4,08 | 68,369 |
2006 | 5,543 | 18,430 | 5 | 12,472 | 58,717 | 3,75 | 69,132 |
2007 | 5,408 | 19,302 | 5 | 12,889 | 61,267 | 3,61 | 69,704 |
2008 | 5,346 | 19,886 | 5 | 13,286 | 66,476 | 3,57 | 71,028 |
2009 | 4,990 | 21,249 | 5 | 13,687 | 65,319 | 3,21 | 68,301 |
В результате решения по программе множественного корреляционно-регрессионного анализа получили 4 уравнения регрессии. Уравнение, выражающее зависимость объема СМР, имеет вид
(4.29)
Уравнение, выражающее зависимость выработки от независимых факторов , имеет вид
(4.30)
Уравнение, выражающее зависимость себестоимости от перечисленных выше факторов, имеет вид
(4.31)
Уравнение, выражающее зависимость фондоотдачи:
(4.32)
На основе полученных уравнений регрессии формируем экономико-математическую модель задачи: максимизировать объем СМР в организации при выполнении ограничений по выработке, себестоимости, фондоотдаче.
Функция цели - объем СМР должен быть максимальным:
(4.33)
(4.34)
Система ограничений:
1. Выработка на одного рабочего, занятого на СМР и в подсобном производстве, должна быть не ниже плановой:
(4.35)
Плановая выработка составляет 14,24 тыс. р. С учетом переноса в правую часть выражения для Y1 величины свободного члена (-32,94) получим следующее ограничение:
(4.36)
2.Себестоимость СМР должна быть не выше плановой:
(4.37)
Плановая себестоимость СМР составляет 67,3 млн. р. С учетом переноса в правую часть выражения для Y2 величины свободного члена (-1190,5) получим следующее ограничение:
(4.38)
3.Фондоотдача должна быть не ниже плановой:
(4.39)
Плановая фондоотдача составляет 3,12 р. С учетом переноса в правую часть выражения для Y3 величины свободного члена (-10,98) получим следующее ограничение:
(4.40)
4. Численность рабочих, занятых на СМР и ПП, стоимость активной части основных производственных фондов, количество первичных организаций не ниже минимально необходимой и не выше максимально допустимой величины:
(4.41)
, (4.42)
(4.43)
. (4.44)
- Введение
- Понятие об экономико-математических методах и моделях
- 1.1.Определение модели и цели моделирования
- 1.2. Последовательность построения экономико-математической модели
- 1.3. Классификация экономико-математических методов
- 1.4. Классификация экономико-математических моделей
- 1.5. Объекты моделирования
- 1.6. Цель, критерий и ограничения в экономико-математических моделях
- 2. Математические модели рынка
- 2.1. Понятие рыночного равновесия
- 2.2. Паутинообразная модель рынка
- 2.3. Существование и единственность рыночного равновесия
- 2.4. Государственное регулирование рынка. Налоги
- . Дотации
- 2.6. Фиксированные цены
- 2.7. Оценка прибыли и убытков при государственном регулировании рынка
- 2.8. Поддержание стабильных цен и производственные квоты
- 2.9. Принципы ценообразования в рыночной экономике. Диверсификация цен
- 2.9.1. Диверсификация цен в зависимости от дохода покупателя
- 2.9.2. Диверсификация цен в зависимости от объема потребления
- 2.9.3. Диверсификация цен по категориям товаров
- Совокупная прибыль
- 2.9.4. Диверсификация цен по времени
- 3. Производственные функции
- 3.1. Виды производственных функций
- 3.2. Функция Кобба-Дугласа
- 3.3. Модель Солоу
- 3.4. Модель Стоуна
- 3.5. Двойственная задача потребительского выбора
- 3.6. Функция спроса Маршалла
- 3.7. Модель общего равновесия Вальраса
- 3.8. Рыночное равновесие в модели Леонтьева
- 3.9. Пример построения производственной функции
- Значения коэффициентов парной корреляции
- 3.10. Производственные функции и прогнозирование
- 4. Модели оптимального планирования
- 4.1. Оптимизация прибыли предприятия
- Исходные данные для предельного анализа
- 4.2. Оптимизация прибыли методами математического программирования
- Исходные данные для решения задачи оптимизации
- 4.3. Оптимизация прибыли при ограничениях на используемые ресурсы
- Исходные данные по изделиям
- Результаты расчета Таблица 4.8
- 4.4. Планирование оптимальной мощности строительного предприятия
- Для решения задачи на пк коэффициенты целевой функции, матрицы ограничений и правые части ограничений необходимо записать в виде симплекс-матрицы (табл.4.10).
- Оптимальное значение целевой функции – 240,000.
- 4.5. Модели стохастического программирования
- 4.6. Модели оптимального планирования транспортного типа
- 4.7. Решение задач по планированию перевозок
- 4.8. Производственно-транспортные модели
- 4.9. Транспортные модели с промежуточными пунктами
- 4.10. Модели параметрического программирования
- 4.11. Модель распределения инвестиционных ресурсов между строительными организациями, прошедшими конкурсный отбор
- 4.12. Производственно-транспортная задача прикрепления источников теплоснабжения к потребителям продукции
- 5. Матричные игры
- 5.1. Классификация матричных игр
- 5.2. Игры с нулевой суммой
- 5.3. Решение игры в чистых стратегиях
- 5.4. Решение игры в смешанных стратегиях
- Очевидным следствием из теоремы о минимаксе является соотношение
- 5.5. Игры с ненулевой суммой и кооперативные игры
- 5.6. Введение в теорию игр п лиц
- 5.7. Позиционные игры
- 5.8. Выбор оптимальной стратегии в условиях неопределенности (игры с природой)
- 5.8.1. Специфика ситуации полной неопределенности
- 5.8.2. Критерии выбора оптимальной стратегии
- 5.9. Применение теории матричных игр в управлении
- 5.10. Сведение матричной игры к задаче линейного программирования Рассмотрим игру, платежная матрица которой имеет размерность
- 5.11. Решение игры с применением процессора электронных таблиц
- 5.12. Определение победителя подрядных торгов с применением теории игр
- 6. Имитационное моделирование
- 6.1. Метод Монте-Карло
- 7. Моделирование систем массового обслуживания
- 7.1. Одноканальная модель с пуассоновским входным потоком с экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 7.2. Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 8. Модели оценки эффективности инвестиционных проектов
- 8.1. Расчет абсолютных и относительных показателей эффективности проекта
- 8.2. Применение процессоров электронных таблиц для оценки эффективности инвестиций
- 8.3. Оптимальное планирование портфеля инвестиций
- 8.4. Учет факторов риска при оценке инвестиций
- 8.5. Определение уровня недиверсифицируемого риска методом корреляционно-регрессионного анализа
- Исходные данные для расчета
- 9. Модели оценки финансового состояния предприятия
- 9.1. Виды моделей
- 9.2. Статическая и динамическая модели оценки финансового
- Коэффициенты рентабельности
- Оценка деловой активности
- Оценка финансовой устойчивости
- Оценка платежеспособности и ликвидности
- Рекомендуемые значения оцениваемых показателей
- Вопросы и задания
- Заключение
- Библиографический список
- Экономико-математические методы и модели
- 394006 Г.Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84