Методи і прийоми техніко-економічного аналізу

Техніко-економічний аналіз як технологія обґрунтування рішень базу­ється на сукупності сучасних методів і прийомів аналізу зв’язків, оцінки ситуації та вибору ефективних напрямків удосконалення виробництва. Найбільш поширені в інженерній практиці методи і прийоми наведені на рис. 6.2.

Розглянемо їх суть і можливості застосування у сфері експлуатації сільськогосподарської техніки.

Порівняння дає важливу інформацію для загальної оцінки технічного рівня і показників функціонування систем.

Основними правилами порівняння фізичних величин є наступні:

• порівнювати можна однакові за змістом і розмірністю величини;

• порівнювати можна величини показників, що отримані в однако­вих або приведених до порівняльного стану умовах.

Останнє правило не стосується випадків, коли аналіз проводиться з метою виявлення впливу умов на величину показників.

Так, непорівняльною є продуктивність орного і боронувального агре­гатів, бо вона відрізняється змістом технологічної операції. Зведення тракторів різного класу до умовного еталонного трактора і виробітку до умовного еталонного гектару дозволяє порівнювати продуктивність різ­них МТА на різних операціях.

Порівняння продуктивності однотипного МТА при роботі на полях з різною довжиною гонів допускається, якщо метою аналізу є вивчення впливу довжини гонів на продуктивність МТА.

Порівняння альтернативних варіантів використовується в задачах ви­бору раціонального варіанту. При цьому порівняння проводиться за ве­личиною критерію.

Рис.6.2. Види методів і прийомів техніко-економічного аналізу технологічних систем.

Наприклад, вибір раціональної робочої передачі трактора при роботі МТА може здійснюватись на основі порівняння величини ступеню вико­ристання тягового зусилля на різних передачах у діапазоні агротехнічно допустимих швидкостей.

Порівняння фактичних даних із плановими або нормативними дає ін­формацію про рівень матеріально-технічної бази та її використання, хід виробничих процесів, ступінь виконання норм, планів та завдань.

Динаміку показників виробництва в абсолютних або відносних вели-- чинах оцінюють порівнянням їх величин у різні періоди часу. Це дає уяву про закономірності розвитку (або деградації) виробничих систем, темпи приросту або спаду виробництва.

Оцінити досягнутий рівень виробництва можна шляхом порівняння показників із передовими досягненнями або середніми по зоні даними. Це дозволяє оцінити потенційні можливості вдосконалення виробництва, встановити місце даного господарства в ранжирному ряду аналогічних господарств.

Важливим прийомом впорядкування і аналізу множини статистич­них даних є групування. Цей прийом передбачає виділення якісно одно­рідних груп даних за характерними ознаками для подальшого виявлення взаємозв’язків між окремими факторами і основними показниками.

Структурні групування дають можливість проаналізувати вплив структури і складу системи на показники її функціонування.

Наприклад, групування полів за нормоутворюючими факторами (пло­ща, довжина гону, рельєф, наявність перешкод та ін.) дозволяє встановити вплив польових умов на техніко-економічні показники роботи МТА.

Склад і структура системи можуть аналізуватись як у статиці, так і в динаміці. Дослідження зв’язків структурних параметрів і показників функціонування системи в динаміці дозволяє встановити важливі зако­номірності і визначити напрямки вдосконалення системи.

Аналітичні групування проводять для вивчення впливу різних факто­рів на показники функціонування системи.

При групуванні величин, що можуть приймати дискретні числові значен­ня (наприклад, число механізаторів) або неперервні (рівень механізації), по­трібно вибрати певний інтервал, у межах якого група вважається однорідною.

При аналізі машиновикористання для кожної з груп, що сформовані за певними ознаками, приводять значення показників функціонування і кін­цеві результати виробництва. Це дає можливість встановити залежність показників ефективності від групи значень факторів.

Так, при дослідженні впливу технічної оснащеності на ефективність виробництва можна групувати господарства за площею ріллі, що припа­дає на 1 трактор. Для кожної з груп визначаються усереднені показники використання техніки та кінцеві результати виробництва (табл. 6.1).

Таблиця 6.1. Залежність показників виробництва від рівня оснащення технікою фермерських господарств(приклад)

Показник	Кращі показники	Групи господарств за площею ріллі на 1 трактор, га
до 73	74-99	100-124	>
Площа ріллі на 1 умовний трактор, га	43,4	59,5	83,2	113,0	136,2
Річний виробіток на умовний трактор, у.е.га	1 902	1 794	1 853	1 868	1 837
Коефіцієнт змінності	1,15	1,08	1,10	1,11	1,13
Щільність механізованих робіт	43,2	30,2	24,3	15,2	11,8
Вироблено на 1 га ріллі валової продукції, грн.
Вироблено валової продукції на 1 люд.год, грн.	3,63	2,87	2,46	2,03	1,98

Наведені дані дозволяють зробити важливі висновки про резерви під­вищення ефективності виробництва.

Елімінування (вилучення) — це прийом, за допомогою якого визнача­ється вплив одного фактору при нейтралізації дії інших змінних.

В аграрному виробництві на кінцеві показники впливає сумісна дія багатьох факторів, тому для оцінки ролі окремого фактору широко вико­ристовують прийом елімінування.

Елімінування можна здійснити шляхом ланцюгових підстановок. Схе­ма цього прийому для найпростішої двофакторної залежності наведена в таблиці 6.2.

Таблиця 6.2. Загальна схема ланцюгових підстановок

Підстановка	Фактори	Функція	Вплив фактору
x1	x2	y
Нульова (базисні дані)	x10	x20	y0	—
Перша	x1ф	x20	y1	y1-y0
Друга	x1ф	x2ф	y2	y2-y1

Баланс відхилень визначають за формулою:

(6.5)

де у ₀ і у_ф — базисне (планове) і фактичне значення функції, тобто узагальнюючого показника.

Основною умовою застосування цього прийому є наявність прямої чи оберненої пропорційної залежності між величинами, що досліджуються. Число підстановок відповідає числу факторів, що входить у розрахункову формулу. Важливе значення має вибір базису. Ним може бути плановий показник.

Приклад: У господарстві плановий річний обсяг механізованих робіт становить

W_рн = 64000 у.е.га при кількості умовних тракторів п_Тп = 40. Фактично знаходилось у роботі п_Тф = 38 умовних тракторів, які виконали обсяг робіт W_рф = 62900 у.е.га. Річний виробіток на один умовний трактор становить: плановий — W_тin = 1600 у.е.га, фактичний W_Tф = 1700 у.е.га Зв’язок між факторами (nТ, WT) та функцією (Wр) визначається формулою:

Результати оцінки впливу факторів на недовиконання запланованого об­сягу механізованих робіт наведені в табл. 6.3.

Баланс відхилень становить: -4800 + 3700 = -1100 у.е.га.

Таким чином, вплив зниження кількості тракторів на недовиконання за­гального обсягу механізованих робіт становить 4806 у. е. га.

Таблиця 6.3 Оцінка впливу факторів на річний обсяг механізованих робіт

Підстановка	Фактори	Функція	Вплив факторів
nT	W т, у.е.га	Wp у.е.га
0 (план)				-
				-4800
				+ 3700

Недовиконання дещо вдалося компенсувати кращим використанням тракторів (+3700 у. е. га). Проте це не дозволило досягти запланованого обсягу робіт (-1100 у. е. га).

Визначення абсолютних різниць полягає у знаходженні різниць між фактичною і базисною величинами факторів і визначенні їх впливу на за­гальне відхилення за узагальнюючим показником. По суті це математичне перетворення (винесення спільного множника за дужки) формул ланцю­гових підстановок. Так, для приведеного вище прикладу першу підстанов­ку можна записати у вигляді:

(6.6)

а другу підстановку як

(6.7)

При застосуванні прийому елімінування кількість факторів може бути більше двох, але методика розрахунків залишається тією ж. Крім абсо­лютних можуть також визначатися відносні різниці, де базисні показники приймаються за 100 %, а всі інші виражаються в процентах від базисних.

Спостереження є ефективним прийомом виявлення резервів безпо­середньо в ході виробництва. У машиновикористанні широко застосову­ють хронометражні спостереження, які дозволяють вивчити структуру робочого часу, витрат палива, виявити організаційні резерви підвищення ефективності праці.

Приклад: Обстеження використання техніки в напружені періоди польових робіт із застосуванням хронометражу дало наступні результати (табл. 6.4). їх аналіз дозволяє розробити конкретні заходи з підвищення продуктив­ності праці.

Таблиця 6.4 Структура внутрішньозмінних втрат робочого часу

Види робіт	Простої за зміну, хв	У томі числі, %
Ітехнічні	організаційні	3 вини виконавців	3 погодних умов	інші
Сівба зернових культур	84,0	32,4	57,6	0,9	9,1	-
Підбір і обмолот валків	107,3	40,0	45,3	4,0	10,7	-
Збирання цукрових буряків	138,0	44,6	32,7	2,5	16,0	4,2
Транспортні роботи	70,6	24,1	58,7	8,5	6,0	2,7

Рис. 6.3. Графічне зображення аналітичних даних: а — кругова діаграма; б — площинна однофакторна діаграма; в — діаграма корисність (R) — затрати (S) для функцій (F); г — графік аналітичної залежності.

Цілеспрямовані спостереження за виробничими процесами дають можливість комплексно оцінити виробничу обстановку і прийняти ко­лективне рішення про його вдосконалення.

Графоаналітичні методи передбачають подання інформації у вигляді таблиць, а також графічного зображення аналітичних даних.

Цифрові дані дають можливість встановити аналітичні залежності між факторами, оцінити динаміку показників, тощо.

Наочне зображення цифрових даних можна подати у вигляді діаграм або графіків (рис. 6.3). Діаграми частіше використовують для зображення структурної інформації, а також динаміки показників. За допомогою гра­фіків зручно подавати залежності показників від одного або двох факторів.

Особливою формою графічного зображення послідовності виробничих процесів є сіткові графіки, аналіз яких дозволяє виявити напружені періоди робіт, резерви часу, встановити потребу і зайнятість техніки.

Поглиблене вивчення закономірностей виробничого процесу, зв’язків між факторами і узагальнюючими показниками здійснюється з використанням економіко-математичних методів. До цієї групи методів відносять математич­не моделювання виробничих процесів, яке базується переважно на детермі­нованих функціональних моделях, математичне програмування (лінійне, ди­намічне, стохастичне та ін.), дисперсійний і кореляційно-регресійний аналізи.

Кореляція характеризує взаємну залежність випадкових величин. При­кладом кореляційного зв’язку може бути залежність продуктивності МТА від стажу роботи механізатора. Ці дві величини не пов’язані строгою функціональною залежністю, проте статистичні дані свідчать, що середня продуктивність робітників зростає із збільшенням стажу роботи.

Кореляційний аналіз дозволяє кількісно оцінити тісноту зв’язку між випадковими величинами і ступінь впливу окремих факторів на зміну узагальнюючого показника. Кореляція між двома змінними величинами називається парною, а між багатьма — множинною. Приклади кореляції з різною тіснотою зв’язку наведені на рис. 6.4.

Важливою перевагою кореляційно-регресійного аналізу є встанов­лення математичного рівняння, що відображає зв’язки між факторами і узагальнюючим показником (рівняння регресії), а також показників, що характеризують тісноту зв’язку (коефіцієнт кореляції). При прямій коре­ляційній залежності коефіцієнт кореляції змінюється від 0 до 1, при обер­неній — від 0 до -1. Чим ближче абсолютне значення коефіцієнта до 1, тим сильніший кореляційний зв’язок між факторами.

Кореляційний аналіз широко застосовують у побудові так званих ви­робничих функцій (ВФ), які є економіко-математичними рівняннями зв’язку затрат ресурсів із кінцевими результатами виробництва.

Рис. 6.4. Графічне зображення кореляційних залежностей (кореляційне поле):

а — сильна пряма лінійна кореляція; б — слабка обернена кореляція; в — кореляційний зв’язок відсутній.

Дата добавления: 2015-07-13