Размещено на http://www.allbest.ru/

18

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«МУРМАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Институт дополнительного профессионального образования

Кафедра информационных систем и прикладной математики

Курсовая работа

по дисциплине «Экономико-математические методы и модели в логистике»

на тему:

Построение однофакторной модели процесса отгрузки продукции ОАО «КГОК»

Выполнил студент

Казаков Иван

Мурманск 2013

• Содержание
• однофакторный модель отгрузка

Введение

Глава 1. Основные характеристики ОАО «КГОК»

§1. Направления деятельности ОАО «КГОК»

• §2. Внешнее окружение ОАО «КГОК»

Глава 2. Однофакторная модель процесса отгрузки продукции ОАО «КГОК»

§1. Теоретические основы построения корреляционно-регрессионного анализа

• §2. Корреляционно-регрессионный анализ процесса отгрузки ОАО «КГОК»
• §3. Выводы

Заключение

Список использованной литературы

Введение

• Сегодня, когда предприятия динамично развиваются, для повышения эффективности их бизнеса и сохранения конкурентоспособности им необходимы современные подходы к управлению.

Одним из наиболее инструментов управления бизнесом является математическое моделирование и прогнозирование, которое занимает все более существенную долю в современном менеджменте.

• Применение данных методов, охватывающих практически весь спектр менеджмента, упорядочивает и систематизирует процесс принятия решений. В самой технологии математического моделирования и прогнозирования заложен механизм поиска оптимального управленческого решения, исходя из анализа процессов происходящих как во внутренней, так и внешней среде предприятия.

В условиях рынка и жесткой конкуренции, предпринимателям и менеджерам предприятий нельзя полагаться только на опыт, интуицию и видимые удачные обстоятельства. Отказ от применения методов математического моделирования и прогнозирования, при управлении предприятием, сопровождается колебаниями, ошибочными маневрами, несвоевременной переменой ориентации, являющимися причинами плохого состояния дел.

• Приходится констатировать, что в настоящее время методам математического моделирования и прогнозирования производственных и бизнес процессов на предприятиях уделяется недостаточное внимание, а иногда и вовсе не уделяется. И данная проблема зачастую связана во многом с отсутствием знаний, навыков и опыта у менеджеров и руководителей в данной деятельности.

У предприятий производящих материальные блага и оказывающих услуги существуют различные сегменты деятельности, среди которых необходимо отметить следующие: сегмент снабжения, сегмент производства, сегмент логистики, сегмент дистрибуции др. , каждый из которых отвечает за свой функционал существования и развития данной организации.

• В последние десятилетия все более возрастает значение сегмента логистики. Это объясняется тем, что для сохранения высоких конкурентных позиций на рынке производителю продукции в своей деятельности необходимо полностью отвечать ожиданиям потребителей продукции. Данные ожидания отображены в фундаментальных правилах логистики. Суть правил заключается в следующем: потребители желают получить товар от производителя в необходимом количестве, в необходимом месте, в необходимое время, необходимого качества и с минимальными затратами.
• На практике реализация данных правил предприятиями часто сталкивается с большим набором проблем разного характера (факторов): техническими, финансово-экономическими, юридическими, информационными, а также с проблемами, связанными с ошибками в анализе состояния и прогнозировании в будущих периодах деятельности предприятия, другими словами, анализе и прогнозе того, насколько предприятие сможет выполнить свои обязательства перед покупателями продукции, а также перед своим внутреннем и внешнем окружении (социальные обязательства, экономические, экологические и др.).

Общеизвестно, что решение потенциально возможных проблем будет более эффективным не на момент их наступления, а заблаговременно. Для этого использование математического моделирования и прогнозирования является незаменимым адекватным инструментом.

Цель данной курсовой работы является, используя методы и модели математической статистики на основе деятельности ОАО «КГОК», построение однофакторной модели отгрузки продукции и построение прогноза на будущие периоды.

Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач:

Дать описание и характеристику деятельности предприятия;

На основе использования фактографической информации об отгрузке продукции, представленной в виде данных, произвести корреляционно-регрессионный анализ с использованием программного продукта CurveExpert 1.4;

Построить однофакторную модель процесса отгрузки;

Построить прогноз о количественных показателях отгрузки на будущие периоды;

Сделать выводы о результатах проведенного исследования.

Объект исследования - ОАО «КГОК»;

Предмет исследования - процесс отгрузки готовой продукции ОАО «КГОК».

Поставленные перед нами задачи диктуют логику построения курсовой работы, которая состоит из следующих информационных блоков:

Введения;

Главы 1, описывающей основные направления и характеристику деятельности ОАО «КГОК»

Главы 2, содержащей корреляционно-регрессионный анализ и построение модели;

Заключения, содержащего выводы о степени решения поставленных в исследовании задач.

Методологической основой исследования являются труды отечественных ученых в области математического моделирования таких как: Б.К. Плоткин и Л.А. Делюкин, З.М. Мамаева, Г.Л. Бородецкий, Д.А. Гусев.

Также труды ученых в области статистики: Сошниковой Л.А., Айвазяна С.А., Енюкова И.С., Мешалкина Л.Д

однофакторная модель отгрузка

Глава 1. Основные характеристики деятельности ОАО «КГОК»

§1. Направления деятельности ОАО «КГОК»

Ковдорский ГОК как горно-обогатительное предприятие, производящее железорудный концентрат, был введён в действие в 1962 году. В дальнейшем, развивая и совершенствуя технологические процессы, расширяя рудную базу, обогатительные фабрики, комбинат стал производить еще два вида продукции - апатитовый и бадделеитовый концентрат.

Ковдорский ГОК с 2002 года, наряду с другими 12 предприятиями входит в состав минирально-химической компании ОАО «ЕвроХим», которая является крупнейшим в России производителем минеральных удобрений.

МХК «ЕвроХим» - это крупный вертикально-интегрированный холдинг, объединяющий всю цепочку - от добычи сырья и инжиниринга до производства готовой продукции и доставки ее клиентам в разные регионы мира. Основным направлением деятельности ОАО МХК «ЕвроХим» является производство азотных, фосфорных и сложных удобрений. Ассортимент продукции, включающий различные виды минеральных удобрений, продукцию органического синтеза, кормовые фосфаты и минеральное сырье, превышает 100 наименований.

Основными рынками сбыта продукции ОАО МХК «ЕвроХим» являются Россия и страны СНГ, страны Западной и Восточной Европы, США, Азия, Латинская Америка. Сегодня около 80% продукции компании идет на экспорт, что позволяет «ЕвроХиму» занимать значительную долю мирового рынка удобрений.

Будучи поставщиком сырья для производства удобрении на другие предприятия ОАО «ЕвроХим» и экспорт,ОАО «КГОК» должен отвечать самым современным требованиям.

ОАО «Ковдорский ГОК» известное современное, модернизированное и высокоэффективное предприятие с устойчивой деловой репутацией на внутреннем и внешнем рынке.

ОАО «Ковдорский ГОК» - это устойчивое работающее предприятие, оснащенное самой современной техникой и оборудованием, с надежным высокопрофессиональным коллективом, высокой культурой и дисциплиной производства. Продукция комбината соответствует мировым стандартам. Ковдорский ГОК отличается бережным отношением к природе. На предприятии осуществляется целый комплекс природоохранных мероприятий.

Ковдорское месторождение апатитов является одним из крупнейших в мире. Комбинат сегодня - второй в мире по производству апатитового концентрата и первый в мире по производству бадделеитового концентрата. В последние годы ОАО «Ковдорский ГОК» стабильно увеличивает объёмы реализации продукции.

География поставок продукции комбината:

1) Железорудный концентрат:

Череповец (РФ)

Китай

Чехия

Казахстан

2) Апатитовый концентрат:

Белореченск

Сала

Литва (экспорт)

Белоруссия

3) Бадделеитовый концентрат:

США

Япония

Норвегия

Особенности Ковдорского концентрата позволяют рассматривать этот продукт, как полноценный конкурентный материал, позволяющий улучшить экономический результат доменной печи за счет сокращения расхода кокса и флюсующих элементов, возможно даже при более высокой стоимости доставки. Очень важным ценовым фактором является транспортная составляющая. Решение этой сложной задачи определит стабильность сбытовой политики и успех на рынке. Основные потребители восточной Европы расположены в Польше, Чехии, Словакии, Румынии.

Повышаются требования к качественному составу сырья, отсутствию вредных примесей, как со стороны потребителей, так и со стороны экологических организаций различных стран. Сегодня это ограничивает возможность проникновения концентрата Ковдорского ГОКа на рынок стран Европы, где применяется ограничение на использование сырья с повышенным содержанием серы.

§2. Внешнее окружение ОАО «КГОК»

Также необходимо обозначить внешнее окружение предприятия в масштабе региона.

ОАО «Ковдорский ГОК» расположено на территории Мурманской области, входящей в состав Северо-Западного Федерального округа. Мурманская область - один из наиболее крупных и экономически развитых регионов европейского Севера России.

Приморское положение, относимая близость к промышленно-развитым центрам России, возможность круглогодичной навигации с прямыми выходами на международные морские торговые пути в сочетании с уникальной по составу и запасам минерально-сырьевой и рыбопромысловой базой и важным геополитическим положением обусловили формирование на территории области крупного индустриального хозяйственного комплекса.

Экономика области ориентирована, в основном, на использование природных ресурсов.

Горнорудный комплекс Мурманской области обеспечивает значительную часть потребностей России: в фосфатных рудах (апатит) (100%), флогопите и вермикулите (80-90%), бадделеите (100%), в нефелиновом и керамическом сырье (по 35%), железорудном концентрате (8,5%), в никеле, меди, кобальте, ниобии, тантале, редкоземельных металлах.

Мурманская область относится к числу наиболее энерговооруженных территорий России. Доля электроэнергетики в структуре промышленного производства - до 22%.

Значительную роль в экономике играет транспорт. Это связано с преобладанием в области отраслей, ориентированных на производство и поставку за пределы региона больших объемов сырья, металлов и рыбопродукции, а также выгодным географическим положением, наличием транзитных транспортных сообщений и возможностью круглогодичной навигации с прямыми выходами на международные морские торговые пути.

Наряду с развитием топливно-энергетического комплекса, появятся условия и предпосылки для развития транспорта, особенно морского, строительного комплекса, газификации области, создания химико-молекулярных производств, новых рабочих мест, и, как следствие, увеличения доходной базы областного бюджета и улучшения жизни северян.

Т. е. можно отметить рост экономического положения Мурманской области и большинства предприятий, находящихся на территории региона, в будущем. Основными отраслями роста будут черная и цветная металлургия, химическая и пищевая промышленность.

Данные изменения безусловно положительно скажутся на деятельности Ковдорского ГОКа и благоприятно отразятся на его возможностях исполнять свои обязательства.

Глава 2. Однофакторная модель процесса отгрузки продукции ОАО «КГОК»

§1. Теоретические основы построения корреляционно-регрессионного анализа

В логистике наиболее часто применяется корреляционно-регрессионный анализ, с помощью которого выявляются качественные и

количественные влияния различных факторов на показатели логистической деятельности.

Этот анализ позволяет измерять тесноту связи между величинами и

строить теоретические зависимости влияния одной величины на другую, т. е. уравнения регрессии.

Важно помнить, что для построения корреляционно-регрессионного анализа необходимо определить тесноту связи между величинами. Теснота связи при линейной зависимости измеряется коэффициентом корреляции. Коэффициент корреляции изменяется от 0 до 1. Чем ближе значение показателей тесноты связей к единице, тем сильнее влияние одной величины на другую, а стремление к нулю указы-вает на ослабление тесноты связи.

Коэффициент корреляции определяется по следующей формуле:

где и - средние значения исследуемых величин.

Другой составляющей корреляционно-регрессионного анализа явля-ется определение уравнения, связывающего исследуемые величины, т. е. установление вида уравнения регрессии. С этой целью в математической статистике используется метод «наименьших квадратов». Согласно этому методу, сумма квадратов отклонений фактических данных от теоретических значений соответствующих величин, полученных по уравнению регрессии, должна быть наименьшей.

Уравнение регрессии должно удовлетворять условию:

= min.

§2. Корреляционно-регрессионный анализ процесса отгрузки продукции ОАО «КГОК»

Для построения корреляционно-регрессионного анализа процесса отгрузки в соответствии с задачей исследования у нас имеются данные по отгрузке продукции ОАО «КГОК» в период времени с 2009-2012гг. и представлены в таблице №1. В качестве отчетного периода каждого значения отгрузки взят промежуток времени равный месяцу.

Таблица №1. Отгрузка продукции ОАО «КГОК» с 2009 по 2012гг. (тонн.)

Месяц(х)	Отгрузка (тон.)(у)
1	2010
2	2237
3	2187
4	2234
5	2256
6	2295
7	2287
8	2301
9	2345
10	2340
11	2354
12	2390
13	2310
14	2299
15	2387
16	2490
17	2477
18	2489
19	2476
20	2563
21	2563
22	2445
23	2577
24	2590
25	2610
26	2645
27	2635
28	2613
29	2589
30	2650
31	2665
32	2676
33	2677
34	2689
35	2690
36	2689

В результате проведенного анализа данных с помощью программы CurveExpert 1.4 линейная зависимость принимает следующий вид:

Y = a + bx;

Где значение коэффициентов:

a = 2, 1431;

b = 1,5906

Стандартная ошибка равна 82,2523220.

Коэффициент корреляции равен 0,9002081, что говорит о высокой степени связи между данными, высокой степени их взаимовлияния, а, следовательно, адекватности полученной модели процессу отгрузки продукции в ОАО «КГОК».

Модель отгрузки приобретает вид:

Y = 2.1431 + 1.5906x

Далее, используя полученную модель, мы можем дать прогнозную оценку показателей отгрузки продукции ОАО «КГОК» в интересующий нас момент времени, а также учитывая существующую тенденцию определить момент времени, в который будут достигнуты желаемые объемы отгрузки.

Например, нас интересует прогноз о достигнутых объемах отгрузки продукции по результатам 1-й половины 2013 года:

Y = 2.1431 + 1.5906?42

Y = 2811.23 тон.



Если нас интересует момент времени когда будет достигнут интересующий объем отгрузки, то уравнение примет следующий вид при заданном объеме 3100тон:

= 60.1537

§3. Выводы

Как мы убедились, методы математической статистики позволяют по одним величинам вычислять другие, недоступные или малодоступные.

Методы математической статистики позволяют предвидеть течение и развитие логистических процессов. При помощи методов математической статистики решаются такие вопросы, как построение кривых распределения вероятностей и оценка степени согласия фактических характеристик с теоретическими, позволяют определять эмпирические зависимости, оценивать тесноту связи между изучаемыми величинами.

Построенная в ходе исследования модель помогает спрогнозировать показатели деятельности ОАО «КГОК» касательно логистической функции отгрузки.

Результаты экспериментального прогноза, основанного на построенной математической модели, показывают о стабильном увеличении объемов отгрузки продукции предприятия. Данная тенденция связана прежде всего с освоением новых рынков сбыта продукции. Особенно это касается сбыта продукции на экспорт. Во многом это обусловлено стратегической целью компании ОАО «ЕвроХим», в состав которой входит ОАО «КГОК»,а именно войти в пятерку мировых лидеров по производству и продажам минеральных удобрений.

Заключение

Логистика как наука и практическая деятельность стала неотъемлемой частью и инструментом современной экономики. По своей сущности логистика носит универсальный характер, ибо все субъекты интегрированного рынка занимаются логистикой и используют логистические методы управления производством и торговлей.

В общем виде логистика определяется как управление потоками в экономике.

Универсальность логистики выражается ещё и в том, что логистическая система есть субъект интегрированного рынка, который порождает или через который проходят экономические потоки. Из этого следует, что любое предприятие - будь то производственное, сферы обслуживания или торговое - представляет собой логистическую систему.

В таком случае логистика составляет инструментарий управления производственно-коммерческой деятельностью, в котором используются специальные концепции логистики и экономико-математические методы.

По результатам проведенного исследования мы убедились на практике, что применение математики в экономике является одним из важнейших направлений в развитии экономической теории и коммерческой деятельности, в том числе и логистики. Как в теории, так и в практике логистика достигла такого уровня, когда применение математических методов стало не только возможным, но и необходимым.

В своем исследовании мы ставили цель, используя методы и модели математической статистики на основе деятельности ОАО «КГОК», построить однофакторную модель отгрузки продукции и построение прогноза на будущие периоды.

На наш взгляд данная цель была достигнута в полной мере, потому как этому способствовало решение поставленных задач, а именно удалось:

Дать достаточно полную характеристику деятельности объекта исследования ОАО «КГОК», заключающуюся в описании направлений сбыта продукции, видов выпускаемой продукции, положении предприятии на рынке, а также анализе внешнего окружения предприятия в масштабе региона.

Произвести на основе методов математической статистики корреляционно-регрессионный анализ процесса отгрузки ОАО «КГОК» и, как следствие, построить однофакторную математическую модель указанного процесса.

На основе построенной математической модели произвести прогноз будущих состояний объекта.

Данное исследование носит характер апробации изученных ранее методов математического моделирования и прогнозирования и дает возможность дальнейшего развития навыков математического анализа Особенно это необходимо при реализации профессиональной деятельности.

Список использованной литературы

однофакторная модель отгрузка

1) Интерполяция. Методы и компьютерные технологии их реализации. / Половко А.М.

2) Математические методы и модели в логистике. / Мастяева И.Н. -2004 г.

3) Математическая статистика. / Калинина В.Н., Панкин В.Ф.- М.: Высш. шк., 2001. - 336 с.

4) Математические методы и модели в экономике/ З. М. Мамаева - Н. Н.: Нижегородский госуниверситет, 2010 . - 71 с.

5) Многомерный статистический анализ в экономике. / Сошникова Л.А.. - М.: 1997.

6) Модели и методы теории логистики. / Лукинский В. С. и др. - СПб: Питер, 2003. - 176 с.

7) Общая теория статистики. / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев, М.: Финансы и статистика, 2002. - 480 с.

8) Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное издание. / Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 472

9) Прикладной регрессионный анализ. / Норман Р. Дрейпер, Гарри Смит - Изд. Вильямс, Диалектика/912 стр.

10) Эконометрика (начальный курс)/ Магнус Я., Катышев П.К., Пересецкий А.А. - М.: Дело, 2001 (и последующие издания).

11) Экономическое прогнозирование: методы и приёмы практических расчетов: учеб. пособие для вузов. / Бутакова М.М..- М.: Кнорус, 2008. - 167 с.

12) Экономико-математические методы и модели в логистике: Потоки событий и системы обслуживания. / Бродецкий Г.Л. - 272 с.

13) Официальный сайт МХК ОАО «ЕвроХим (www.eurochem.com)

Размещено на Allbest.ru