Составление модельной программы основных бизнес-процессов ООО Агрофирма "Сеченовская"

Финансовая устойчивость видна в таблице 7.

Таблица 7 - Анализ финансовой устойчивости в ООО Агрофирме «Сеченовская»

Наименование показателя	на 01.01.2011 г.	на 01.01.2012 г.	на 01.01.2013 г.	на 01.01.2014 г.	Отклонение
Соотношение заемного и собственного капитала (фактического)	0,634	0,563	0,618	11,148	10,530
Уровень собственного капитала (фактического)	0,634	0,563	0,618	0,082	-0,536
Коэффициент покрытия внеоборотных активов собственным капиталом (фактическим)	1,003	1,901	1,382	0,311	-1,071
Коэффициент обеспеченности собственными средствами	0,124	0,288	0,309	-0,249	-0,558
Коэффициент покрытия	1,990	2,254	2,456	1,058	-1,398
Промежуточный коэффициент покрытия	0,045	0,024	0,165	0,405	0,240
Коэффициент срочной ликвидности	0,021	0,029	0,022	0,002	-0,020
Коэффициент покрытия обязательств притоком денежных средств (коэф. Бивера)	0,134	0,108	0,116	0,011	-0,104
Интервал самофинансирования, дни	31,433	35,562	32,562	119,199	86,637

Коэффициент покрытия внеоборотных активов собственным капиталом на конец периода составил 0,311 (на начало 1,382). При этом коэффициент покрытия внеоборотных активов не только собственным, но и долгосрочным заемным капиталом на конец периода был равен 1,151 (на начало 1,733).

Коэффициент обеспеченности собственными средствами составил на конец периода -0,249.

Соотношение заемного и собственного капитала (фактического) на начало анализируемого периода равнялось 0,618, на конец периода 11,148 (при рекомендуемом значении менее 0,900).

Коэффициент срочной ликвидности на конец периода составил 0,002, что на 0,020 пунктов ниже его значения на начало периода (0,022) при рекомендуемом значении больше 0,15.

Промежуточный коэффициент покрытия на конец периода составил 0,405, что на 0,240 пунктов выше его значения на начало периода (0,165).

Коэффициент покрытия краткосрочной задолженности оборотными активами на конец периода составил 1,058, что на 1,398 пунктов ниже его значения на начало периода (2,456).

Коэффициент Бивера, равный отношению притока денежных средств к общей сумме задолженности, на конец анализируемого периода составил 0,011, на начало 0,116. По международным стандартам рекомендуемое значение данного показателя находится в интервале 0,170 - 0,400. Полученное значение показателя позволяет отнести Предприятие к высокой группе "риска потери платежеспособности", т.е. уровень покрытия задолженности суммой чистой прибыли и амортизации у предприятия низкий.

3. Моделирование основных бизнес-процессов ооо агрофирмы «СЕЧЕНОВСКАЯ». Программа «ПРОЖЕКТ ЭКСПЕРТ»

3.1 Основные бизнес-процессы ООО «Агрофирма «Сеченовская»

Эффективность сельскохозяйственного производства - экономическая категория, отражающая степень рациональности использования земли и других ресурсов, необходимых для организации производства, которая сводится к обеспечению условий расширенного воспроизводства продукции, трудовых ресурсов, природной среды, производственных отношений.

Процессы формирования, функционирования и развития сельскохозяйственных предприятий в современных условиях аграрных преобразований имеют сложную многофакторную природу. Поэтому их моделирование и исследование не может быть выполнено без применения современного инструментария информационных технологий. Целью исследования является изыскание путей повышения зернового производства при использовании современных информационных технологий на примере реальных данных деятельности ООО «Агрофирма «Сеченовская» Сеченовского района Нижегородской области.

Одним из важнейших факторов повышения эффективности зернового производства является определение оптимальной структуры посевных площадей, которая обеспечивала бы все потребности сельхозпредприятия при максимальном экономическом эффекте. Важным условием при этом является сохранение качественных характеристик земли, обеспечиваемое научно обоснованным чередованием сельскохозяйственных культур и пара во времени и пространстве (или по годам и полям) или только во времени, которое принято называть севооборотом. На предприятии ООО «Агрофирма «Сеченовская» введен следующий севооборот: пар, яровые зерновые, подсолнечник, однолетние травы.

Цель моделирования - подобрать такую структуру посевных площадей сельскохозяйственных культур, которая бы отвечала требованиям принятых севооборотов и обеспечивала бы получение максимальной выручки.

Оптимизация посевных площадей, критерий оптимальности находился по условию:

21,95X1*279,86+18,47X2*406,55+14,03X3*898,92 > max

Полученное в результате оптимизации решение показало, что с целью получения наибольшей суммы выручки при сохранении научно обоснованного севооборота на предприятии необходимо в соответствии с полученной моделью уменьшить площадь озимых зерновых на 23%, подсолнечника на 19%, пара на 2,7%, яровых зерновых увеличить в 1,5 раза, многолетних трав в 3 раза. Это позволит получить выручку на 10% больше, чем средняя годовая выручка от производства зерновых за последние 6 лет.

Другим примером использования информационных технологий является применение программного продукта BPWin для функционального моделирования производства яровых зерновых в ООО «Агрофирма «Сеченовская» с целью проведения реинжиниринга.

Разработаем функциональную модель в виде IDEF0-диаграмм, которая позволит сформировать описание работы экономического объекта и выполнить анализ, позволяющий увидеть всю совокупность его операций, найти слабые места и снизить риски, повысив, таким образом, эффективность работы предприятия.

На первом уровне IDEFO-диаграммы присутствуют три основных бизнес-процесса: «Выполнить планирование и распределение посевных материалов и площадей», «Выполнить полевые работы», «Произвести Возделывание полевых сельскохозяйственных культур - это сложнейший организационно-экономический процесс, нуждающийся в чётком управлении. На первом этапе управления растениеводством осуществляются предпосевные (подготовительные) мероприятия, к которым можно отнести составление и оптимизацию севооборотов хозяйства, планирование производства сельскохозяйственной продукции, составление различных прогнозов, разработка и расчет технологических карт, а также оценка и выбор технологических приемов возделывания сельскохозяйственных культур.

На следующем этапе проводятся полевые работы, которые включают в себя операции «Выполнить предпосевную обработку», «Засеять поля», «Произвести уход за засеянными полями», «Выполнить уборку урожая».

Первым этапом предпосевной обработки почвы является основная обработка почвы, главной задачей которой является обеспечение оптимального водно-воздушного и питательного режима, сохранение и восстановление гумусового баланса и структуры почвы, создание условий для последующих операций по обработке почвы, посеву, уходу за растениями, а также уборки.

Уборка урожая включает 2 основных бизнес-процесса, а завершающие этапы производства зерновых включают доставку на механический ток, где зерно проходит сушку и первоначальную обработку и продажу зерна.

Таким образом, на данном этапе ООО «Агрофирма «Сеченовская» завершает работу по производству зерна.

Подводя итог проделанной работе по моделированию бизнес-процессов производства зерновых, можно сделать вывод, что предприятие работает по научно обоснованному технологическому процессу с агрономической точки зрения, а с экономической такой бизнес - процесс производства зерновых довольно затратный.

Разработаем последовательность бизнес-процессов возделывания ярового ячменя в ООО «Агрофирма «Сеченовская» по ресурсосберегающей технологии, наиболее перспективными почвозащитными, ресурсосберегающими из которых являются минимальная и нулевая обработки почвы.

Данные технологии позволяют обеспечить высокую урожайность и сократить расходы, избежать разрушения почвенных ресурсов. Система производства, основанная на отсутствии обработки почвы, севооборотах и покрытии поверхности почвы стерней, изменила главенствующую парадигму и предложила новый вариант ведения сельскохозяйственной деятельности. Нулевая обработка способствует рациональному и устойчивому использованию основных ресурсов сельскохозяйственных экосистем и представляет сегодня для сельхозпроизводителей единственную реальную и конкретную альтернативу, которая уже доказала свою экологическую безопасность и эффективность на примере целого ряда стран.

Приведем IDEFO-диаграммы только тех этапов возделывания зерновых, которые отличаются от традиционных, рассмотренных выше.

Бизнес-процесс «Выполнить предпосевную обработку поля» по ресурсосберегающей технологии состоит из следующих операций: выполнить лущение стерни, выполнить безотвальное рыхление с внесением удобрений, выполнить весенние боронование.

Из сравнения моделей бизнес - процесса «Выполнить предпосевную обработку полей» по существующей и предлагаемой ресурсосберегающей технологии видно, что из существующей технологии возделывания ярового ячменя убираются такие операции как: обработка поля гербицидами, внесение минеральных удобрений, вспашка зяби, покровное боронование, протравливание семян, предпосевная культивация с боронованием. В ресурсосберегающей технологии эти операции заменяются на две операции - безотвальное рыхление с внесением удобрений и весеннее боронование.

За счет этого общая стоимость бизнес-процесса «Выполнить предпосевную обработку полей» по первому варианту составляет 81386 руб. а по второму 74459, то есть на 8,51;% меньше.

Бизнес-процесс «Произвести уход за засеянными полями» по ресурсосберегающей технологии заключается в последовательной обработке посевов гербицидами и обработки посевов против личинок клопа - черепашки.

Общая стоимость бизнес-процесса «Произвести ухода за засеянными полями» по традиционной технологии составляет 9492 руб., а по ресурсосберегающей -7200руб., то есть на 24,1% меньше.

Из сравнения моделей бизнес-процесса «Выполнить уборку урожая» видно, что по существующей технологии возделывания ярового ячменя операция уборка урожая однофазным способом заменяется в ресурсосберегающей технологии на уборку прямым комбайнированием с измельчением соломы. Операция отвоз на мехток в двух рассматриваемых технологиях осталась одинаковой.

Предлагается также в бизнес-процессе «Провести первичную обработку и продажу зерна» по ресурсосберегающей технологии исключить операцию сушки и обработки зерна, оставив только операции продажи и оформления документов.

Анализ стоимости бизнес-процессов производства ярового ячменя по традиционной и ресурсосберегающей технологии в ООО «Агрофирма «Сеченовская» показал, что внедрение новой технологии принесет экономию в затратах на 17%, а так же сэкономит рабочее временя, необходимое для выполнения агротехнических мероприятий. Это позволит проводить все агротехнологические мероприятия в более сжатые сроки, что имеет важнейшее значение особенно при посеве зерновых и при уборке урожая. Следует отметить, что при возделывании зерновых культур по ресурсосберегающей технологии значительно сокращается количество необходимой техники при проведении полевых работ.

3.2 Аналитическая система Project Expert

Планирование всегда связано с будущим, а модель является представлением ожидаемой реальности. Развитие моделирования в финансах идет по пути создания моделей, способных все более адекватно описывать реальность. Бурное развитие информационных технологий и вычислительной техники предоставляет специалистам широкие возможности в создании эффективных финансовых моделей.

Необходимость учета влияния множества динамически изменяемых во времени факторов ограничивает применение статических методов, которые могут быть рекомендованы только для проведения грубых, предварительных расчетов, с целью ориентировочной оценки эффективности проекта. Более эффективными, позволяющими рассчитать проект с учетом множества указанных факторов, является динамические методы, основанные на имитационном моделировании. Имитационная финансовая модель предприятия, построенная при помощи Project Expert, обеспечивает генерацию стандартных бухгалтерских процедур и отчетных финансовых документов, как следствие реализуемых во времени бизнес операций. Под бизнес операциями понимаются конкретные действия, осуществляемые предприятием в процессе экономической деятельности, следствием которых являются изменения в объемах и направлениях движения потоков денежных средств. Эти модели отражают реальную деятельность предприятия через описание денежных потоков (поступлений и выплат) как событий, происходящих в различные периоды времени.

Принимая во внимание, что в процессе расчетов используются такие трудно прогнозируемые факторы, как показатели инфляции, планируемые объемы сбыта и многие другие, для разработки стратегического плана и анализа эффективности проекта применяется сценарный подход. Сценарный подход подразумевает проведение альтернативных расчетов с данными, соответствующими различным вариантам развития проекта. Использование имитационных финансовых моделей в процессе планирования и анализа эффективности деятельности предприятия или реализуемого инвестиционного проекта, является очень сильным и действенным средством, позволяющим «проиграть» различные варианты стратегий и принять обоснованное управленческое решение, направленное на достижение целей предприятия.

Project Expert - компьютерная система, предназначенная для создания финансовой модели нового или действующего предприятия независимо от его отраслевой принадлежности и масштабов.

Построив при помощи Project Expert финансовую модель собственного предприятия или инвестиционного проекта, пользователи получают возможность:

1) разработать детальный финансовый план и определить потребность в денежных средствах на перспективу;

2) определить схему финансирования предприятия, оценить возможность и эффективность привлечения денежных средств из различных источников;

3) разработать план развития предприятия или реализации инвестиционного проекта, определив наиболее эффективную стратегию маркетинга, а также стратегию производства, обеспечивающую рациональное использование материальных, людских и финансовых ресурсов;

4) проиграть различные сценарии развития предприятия, варьируя значения факторов, способных повлиять на его финансовые результаты;

5) сформировать стандартные финансовые документы, рассчитать наиболее распространенные финансовые показатели, провести анализ эффективности текущей и перспективной деятельности предприятия;

6) подготовить безупречно оформленный бизнес-план инвестиционного проекта, полностью соответствующий международным требованиям на русском и нескольких европейских языках.

Простой для понимания интерфейс "ведет" пользователя через все этапы создания модели компании и проработки бизнес-плана. Программа автоматически поддерживает основные правила бухгалтерского учета и финансового анализа и проводит глубокий анализ корректности вводимых данных во время расчета. Это позволяет избежать многих ошибок на этапе планирования.

Основой построения бизнес-плана в системе Project Expert является полная финансовая модель компании [Приложение А]. Фактически, в этой модели имитируются все платежи, связанные с реализацией проекта, поступления от продаж, бухгалтерские операции. Однажды построенная, модель компании позволяет в дальнейшем многократно анализировать различные варианты реализации проекта, оценивать влияние на проект изменения внешних факторов.

Project Expert 7 предоставляет широкие возможности по моделированию связей исходных данных проекта между собой и в зависимости от каких либо других параметров. Исходные данные могут формироваться программой в зависимости параметров, заданных в таблицах пользователя. В зависимости от заданных условий могут изменяться данные в модулях "Налоги", "План сбыта", "План производства", "Материалы и комплектующие", "План по персоналу", "Общие издержки", "Другие поступления", "Другие выплаты".

В модуле "Налоги" помимо рассмотренной функции формирования налогооблагаемой базы по сложной формуле появилась возможность моделирования учета НДС по отгрузке, что позволяет реализовать эту важную часть учетной политики предприятия при описании проекта.

По сравнению с предыдущей версией в Project Expert 7 существенно развиты возможности по анализу построенной модели предприятия с использованием таблиц пользователя, мастера "Изменения валют", модулей "Анализ изменений", "Анализ чувствительности", "Стоимость бизнеса", а также приложения "What-if анализ".

Использование таблиц пользователя позволяет провести углубленный анализ проекта и рассчитать интересующие пользователя показатели проекта. Для целей анализа используется встроенный в Project Expert модуль "Формула", позволяющий осуществлять разнообразные операции со строками итоговых таблиц, таблиц детализации, таблиц пользователя.

В целях увеличения возможностей анализа проекта и удобства его проведения структурирован и дополнен список таблиц детализации. Стала доступной для анализа вся информация о связанном с операционной деятельностью предприятия движении материальных ресурсов, а также информация о ценах на продукты и материалы.

Мастер "Изменение валюты" помимо своей очевидной сервисной функции позволит, например, провести укрупненный анализ такого рода: оценить последствия того, что в существующих экономических условиях (динамика обменных курсов, ценовые тенденции для первой и второй валют проекта) цены на закупаемые материалы по договору с поставщиком будут привязаны к иностранной валюте, а не к национальной. В общем случае это анализ результатов проекта в зависимости от валюты поступлений и выплат. Для комбинированных платежей мастер "Изменение валюты" позволяет задавать процент перевода суммы одной валюты в другую, либо задавать распределение платежа между двумя валютами в процентах.

Модуль "Анализ изменений", основанный на сравнении (абсолютном и относительном) данных итоговых таблиц до внесения изменений в проект и после них позволяет осуществлять эффективный мониторинг влияния изменений исходных данных на результаты расчета в ходе работы над проектом.

Модуль "Анализ чувствительности" помимо традиционной функции определения влияния изменения исходных данных проекта и ставки дисконта на показатели эффективности (теперь в обеих валютах проекта) дополнительно позволяет:

1) определить влияние вариаций исходных данных на момент возникновения и величину максимального дефицита (минимального остатка) денежных средств на счету предприятия, что дает дополнительные данные для определения стратегии и параметров финансирования проекта;

2) ввести (используя возможности "Формулы") какой-либо ключевой с точки зрения пользователя показатель проекта и определить степень влияния на него отклонения исходных данных.

Модуль "Оценка бизнеса" позволяет:

1) провести расчет стоимости компании с применением ставок дисконтирования, рассчитанных по трем наиболее распространенным методикам;

2) помимо расчета стоимости бизнеса на основе построенного прогноза денежных потоков определить такую составляющую общей стоимости, как "продленная стоимость" (стоимость в постпрогнозный период) по пяти методикам;

3) учесть размер и характер (контрольный/неконтрольный) оцениваемой доли в капитале компании, а также степень ликвидности его акций на рынке;

4) наглядно представить в табличном и графическом виде результаты расчета по различным методикам и ставкам, в том числе с учетом вклада стоимости в прогнозный и постпрогнозный периоды в общую стоимость.

Модуль позволяет, в частности провести анализ такого рода: оценить стоимость предлагаемого инвестору пакета акций компании на дату начала проекта и на дату предполагаемой продажи и таким образом определить доход инвестора от владения пакетом акций предприятия.

Приложение "What-if анализ" реализует сценарный подход и позволяет провести сравнение различных вариантов проекта (либо разных проектов, в частности план / факт) по всем итоговым таблицам, таблицам финансовых показателей и эффективности инвестиций, таблицам детализации и пользователя, используя для отображения абсолютные либо относительные отклонения. Приложение дополнено таблицами многовариантного анализа - модификацией таблиц пользователя, в которой можно использовать итоговые таблицы и детализацию всех вариантов проекта.

В Project Expert 7 реализован механизм динамической связи с другими приложениями Windows (DDE).

Доработанный модуль "Текстовое описание" позволяет пользователю:

1) самостоятельно настроить структуру текстовой части отчета, специфичную для решаемой задачи или предприятия;

2) использовать для написания текстовой части подготовленные ранее шаблоны текста;

3) создавать библиотеки текстовых описаний.

Динамическое обновление отчетов, переданных в MS Word, исключает рутинную работу по переформатированию отчета заново после изменения параметров проекта.

Созданный в MS Word отчет сохраняет все параметры форматирования при обновлении результатов. В случае изменения данных в файле проекта достаточно нажать одну кнопку, чтобы новые данные появились в отчете.

Итоговые таблицы приложений "What-if анализ" и "Integrator" также могут быть переданы в MS Word, в том числе добавлены к созданному отчету.

Project Expert удобен в освоении. Электронный учебник, основанный на материалах курсов по подготовке специалистов для работы с Project Expert и содержащий необходимые для пользователя теоретические знания, описания особенностей использования возможностей программы, задачи для самостоятельного решения, контрольные вопросы и систему проверки знаний, позволит минимизировать затраты на приобретение навыков эффективной работы с программой.

"Мастер проектов" при создании нового проекта автоматически сформирует набор графиков, таблиц и отчетов в зависимости от заданных условий реализации проекта и целей его составления.

Мастер "Редактирования по шаблону" существенно сэкономит время на этапе ввода исходных данных проекта и обеспечит оперативное изменение ряда параметров.

Автоматическое сохранение проекта предотвратит неприятные последствия сбоев в работе компьютера.

Фильтр наличия данных позволяет наглядно выделить те модули программы, в которых пользователь уже поработал.

Достоинства и недостатки Project Expert

В последнее время в России получили распространение несколько компьютерных имитирующих систем, используемых для оценки инвестиционных проектов, такие как отечественный пакет Project Expert. Рассмотрим его достоинства и недостатки.

Система Project Expert представляет собой «закрытый» пакет, поэтому необходимо регулярно адаптировать его к изменяющимся условиям реализации. Очевидная плата за это - периодическое отставание пакета от быстро изменяющихся условий реализации проектов. Project Expert сделан «системно»: до начала собственно расчета с его помощью может производиться качественный анализ проекта. Этот подход предполагает наличие формализованных процедур как собственно качественного анализа, так и анализа рисков.

При качественном анализе эксперту предлагается оценить возможности проекта по 40 позициям. Ответы оцениваются по пятибалльной шкале, после чего оценки просто суммируются. Как правило, если экспертов несколько, то вычисляется средняя оценка. При этом возможна настройка пакета на другую систему баллов и на присвоение коэффициентов важности всем или некоторым вопросам.

Анализ рисков выполняется в пакете Project Expert по 71 позиции, охватывающей 11 стадий проекта. По каждой из этих стадий исследуются основные позиции оценки рисков. К каждой оценке предполагаются комментарии, позволяющие сопоставлять мнения различных экспертов. При анализе рисков не предусмотрено использование балльных или вероятностных оценок. Эксперт выбирает лишь уровень риска - высокий, средний, низкий по каждой позиции и формулирует соответствующие комментарии по выбранному уровню. Не предусмотрены также «поправки на риск».

Как модуль «качественного анализа», так и модуль анализа рисков являются открытыми для пользователя. Пользователь может сформировать свой опросный лист для качественного анализа проекта. Он может также самостоятельно сформировать факторы риска и комментарии к ним в соответствии со специфическими особенностями проекта.

В пакете также предусмотрена помощь в составлении хронологического графика реализации проекта, учитывающего возможность совмещения во времени различных операций.

Сам расчет производится с шагом, равным одному месяцу. Обеспечивается произвольный ввод данных в конкретный месяц каждого года, а в некоторых модулях - в конкретный день.

Экранные формы для просмотра результатов расчета построены: в течение первого года по месяцам, в течение второго года - по кварталам, далее - по годам. Количество продуктов не ограничено.

Горизонт расчета составляет 15 лет инвестиций и 15 лет производства. Из-за большого объема расчетов (малый шаг) работу пакета желательно производить с использованием микропроцессора, класса, не ниже чем 80386, хотя формально пакет может быть реализован и на процессоре 80286 (особенно при небольшом горизонте и небольшом количестве продуктов).

В блоке данных о сбыте продукции представлены объемы продаж, запас продукции на складе, ее цена и доля экспортных продаж, а также тенденции изменения цены на продукцию и возможности продаж в кредит и с авансовыми платежами. Условия реализации проекта (в частности, налоговое окружение) соответствуют российским условиям.

4. Моделирование экономико-математической программы развития агрофирмы «СЕЧЕНОВСКАЯ»

4.1 Постановка экономико-математической задачи

Для определения оптимальных параметров растениеводства нами была использована базовая экономико-математическая модель, учитывающая соотношение специализации и сочетания отраслей.

Рациональное размещение и специализация сельского хозяйства - многогранная проблема. На ее решение оказывают влияние природные и организационно-экономические факторы: почва, климат, рельеф, биологические особенности растений и животных, размер и структура сельскохозяйственных угодий, трудовые ресурсы, производственный основные фонды, размещение отраслей агропромышленного комплекса, а также промышленных центров и т.д.

Экономико-математическая задача оптимальной специализации и сочетания отраслей заключается в определении производственной структуры хозяйства, т.е. в определении площадей сельскохозяйственных культур, поголовья отдельных видов и групп скота и т.д. Решение вопроса о правильном сочетании отраслей в хозяйстве связано не только с количественным определением размера той или иной отрасли, но и с сезонностью сельскохозяйственного производства, несовпадением времени и периода производства отдельных видов продукции и рядом других факторов, учесть которые в экономико-математической задаче не всегда представляется возможным. Модель определения оптимальной специализации и сочетания отраслей была дополнена следующими ограничениями: по зеленому конвейеру, площадям отдельных культур и требованиям севооборотов.

4.2 Обоснование исходной информации

Обоснование исходной информации необходимо начать с расчета плановой урожайности зерновых культур, так как в основу планирования развития сельскохозяйственного производства закладывается урожайность зерновых культур.

Для этого необходимо использовать корреляционную модель вида:

, (1)

где Уi - плановая урожайность зерновых культур в Сеченовском районе, ц/га;

- средняя урожайность зерновых культур за 3 последних года, ц/га;

у0 - средняя урожайность зерновых культур в среднем по Сеченовскому району, ц/га;

а1 - коэффициент регрессии, определяющий темпы прироста урожайности зерновых культур. Коэффициент регрессии а1 определяется исходя из фактической урожайности зерновых культур в среднем за три года по данному хозяйству, т.е. зависит от величины .

Озимые а1= -0,055+29,559-1 (до 0,001);

= (60,3+59,7+60,8):3=60,3 ц\га

а1 =-0,055+29,559*1/60,3 = 0,435

Яровые а1= -0,055+29,559-1 (до 0,001);

= (63,9+56,4+55,7):3=58,7 ц\га

а1 =-0,055+29,559*1/58,7 = 0,448

Зернобобовые а1= -0,055+29,559-1 (до 0,001);

= (37,1+47,1+24,2):3=36,1 ц\га

а1 =-0,055+29,559*1/36,1 = 0,763

- коэффициент корреляции:

,

где - разность между баллом пашни по хозяйству и в среднем по району. Балл пашни по хозяйству - 30,1, по району - 37,5.

t - величина планового периода

Уi озим= 60,3+= 61,5

Уi яров = 58,7+= 59,9

Уi зерноб = 36,1+= 37,8

Далее находим прирост урожайности зерновых культур:

= yi-, (2)

оз=yi-= 61,5-60,3=1,2 ц/га

яр =yi-= 59,9-58,7=1,2 ц/га

зб =yi-= 37,8-36,1=1,7 ц/га

Урожайность зерновых культур определяется в бункерном весе, а для планирования конкретного мероприятия необходимо урожайность зерновых культур рассчитать в амбарном весе. Поправочный коэффициент для расчета урожайности в амбарном весе в среднем по хозяйству определяется соотношением:

Кз=, (3)

Где ВСа и ВСб - валовой сбор в амбарном и бункерном весе соответственно, t и t+1 - соответственно 2013 и 2014 годы.

Далее необходимо рассчитать поправочный коэффициент для зерновых:

Кз=(13776+12613)/(15652+14364)=0,879

Затем, умножая плановую урожайность зерновых культур на поправочный коэффициент, определяем плановую урожайность зерновых культур в амбарном весе:

Yоз=61,5*0,879=54,1

Yяр=59,9*0,879=52,7

Yзб=37,8*0,879=33,2

После рассчитываем информацию и записываем в таблицу 8 «ИнфорУрожайность в амбарном весе находим умножением поправочных коэффициентов на соответствующую урожайность в бункерном весе.

Фактическое соотношение находим делением средней фактической урожайности в амбарном весе на соответствующие урожайности зерновых по видам (в амбарном весе). Плановую урожайность зерновых по видам находим умножением полученных коэффициентов на плановую урожайность зерновых в среднем.

Планируемый удельный вес зерновых культур определяется следующим образом: минимальный - путем умножения фактического удельного веса на 80%, а максимальный - на 120%.

Урожайность других основных сельскохозяйственных культур рассчитывается по корреляционной модели вида:

, (4)

где - расчетная урожайность культуры вида к, ц/га

- средняя за 3 года урожайность культуры к в ООО Агрофирма «Сеченовская», ц/га.

- приращение урожайности зерновых культур, ц/га,

а1, а2 - коэффициент регрессии: значения коэффициентов регрессии отражены в таблице 9 «Значения коэффициентов регрессии»

На основании данной модели рассчитываем урожайности следующих культур:

Рапс: =23,9+1,31=27,1 ц/га

Кукуруза на зерно: =103,5+14,1 =111,9 ц/га

Картофель: =349+2,94 = 353 ц/га

Сахарная свекла: =572+3,16 = 577 ц/га

Овощи: =384+16,4 = 388 ц/га

Кукуруза на силос: =196+14,1 = 202,4 ц/га

Многолетние травы на сено: =27,5+1,13 = 27,7 ц/га

Многолетние травы на зеленый корм, так как выход сена по отношению к зеленой массе - в 4,5 раза меньше, то плановая урожайность многолетних трав на зеленую массу равна 4,5*27,7=124,7 ц/га.

Многолетние травы на семена: урожайность семян планируется по корреляционной модели вида: =0,508*x0,571 где x - плановая урожайность зерновых, отсюда =0,508*38,40,571=4,1 ц/га.

Однолетние травы на зеленый корм: =192+1,17=194,1 ц/га

Сенокосы на сено: 65% от урожайности сена многолетних трав 0,65*27,7=18,1 ц/га. Так как фактическая урожайность сенокосов превышает запланированную, то в качестве плановой берем фактическую урожайность сенокосов - 31,0 ц/га.

Пастбища на зеленый корм: 60% от урожайности зеленой массы многолетних трав, то есть 0,6*124,7=74,8 ц/га. Так как фактическая урожайность пастбищ превышает запланированную, то в качестве плановой берем фактическую урожайность пастбищ - 171 ц/га.

Затраты труда на 1 га планируем по корреляционной модели вида:

У=а0+а1х1+а2х2, (5)

Где х1 - фактические в среднем за 2 года затраты труда на 1 га соответствующей культуры, чел.-ч

х2 - плановая урожайность данной культуры, ц/га

а0, а1, а2 - параметры корреляционной модели (таблица 3.2.3. «Значения параметров КМ формирования затрат труда»).

Далее необходимо рассчитать затраты труда на 1 га:

Озимые зерновые: У=13,6+0,712*15,7-0,143*64,9=15,5 чел.-ч.

Яровые зерновые: У=7,3+0,712*17,4-0,143*63,2=15,3 чел.-ч.

Зернобобовые: У=2,9+0,712*18,5-0,143*56,4=8,0 чел.-ч.

Картофель: У=18,6+0,67*569,8-0,083*353=371,1 чел.-ч.

Сахарная свекла: У=160+0,33*208,7-0,025*577=214,4 чел.-ч.

Овощи: У=240,3+0,42*465,2-0,031*388=423,7 чел.-ч.

Кукуруза на силос: У=14,6+0,55*16,8-0,012*202,4=21,4 чел.-ч.

Многолетние травы на сено: У=6,3+0,75*6,0-0,15*27,7=6,6 чел.-ч.

Многолетние травы на зеленый корм: У=0,85*6,6=5,6 чел.-ч. (85% от затрат труда на возделывание многолетних трав на сено)

Многолетние травы на семена: У=1,36*6,6=8,9 чел.-ч. (используем поправочный коэффициент)

Однолетние травы на зеленый корм: У=20,3+0,45*5,9-0,05*194,1=13,3 чел.-ч.

Сенокосы на сено: У=27,3+0,6*5,4-0,15*31=25,9 чел.-ч.

Пастбища на зеленый корм: У=0,22*25,9=5,7 чел.-ч. (22% от сенокосов Затраты труда в напряженный период определяются умножением полученных годовых затрат труда на соответствующие коэффициенты:

Озимые зерновые: У=0,468*15,5=7,3 чел.-ч.

Яровые зерновые: У= 0,496*15,3=7,6 чел.-ч.

Зернобобовые: У=0,546*8,0=4,4 чел.-ч.

Картофель: У=0,643*371,1=238,6чел.-ч.

Сахарная свекла: У=0,697*214,4 =149,4 чел.-ч.

Овощи: У=0,697*423,7=295,3 чел.-ч.

Кукуруза на силос: У=0,828*21,4=17,7 чел.-ч.

Многолетние травы на сено: У=0,713*6,6=4,7 чел.-ч.

Многолетние травы на зеленый корм: У=0,603*5,6=3,4 чел.-ч.

Многолетние травы на семена: У=0,511*8,9=4,5 чел.-ч.

Однолетние травы на зеленый корм: У=0,558*13,3=7,4 чел.-ч.

Сенокосы на сено: У=0,743*25,9=19,2 чел.-ч.

Пастбища на зеленый корм: У=0,565*5,7=3,2 чел.-ч.

После выполнения данной работы заполняем таблицу 11 «Информация по растениеводству».

В таблице 8 заполняем столбцы на семена, на корм, товарная. Колонки на семена отражает нормы высева семян на 1 га: по озимым - 3ц, по - яровым - 3,5ц, по зернобобовым - 3,5ц, по картофелю - 40ц.

По всем кормовым культурам разница между плановой урожайностью и нормой высева семян записывается в колонку на корм. По товарным зерновым в колонку на корм, записываются используемые зерноотходы - 10% от плановой урожайности. Все остальное зерно записывается в колонку товарная. По товарному картофелю в колонку на корм записывается 20% от урожайности, вся остальная продукция записывается в колонку товарная. По сахарной свекле вся продукция записывается в колонку товарная. По всем остальным культурам и видам угодий вся продукция отражается в колонке на корм за исключением кукурузы на силос, где в этой колонке показывается 70% от урожайности.

В колонку Себестоимость продукции и Цена реализации заносим фактическую информацию за последний год (2014 год).

Продуктивность животных планируем по корреляционной модели вида:

, (6)

где - плановый уровень продуктивности животных вида і,

- средний фактический уровень продуктивности животных за последние 2 года,

e - основание натурального логарифма,

t - величина планового периода.

а - коэффициент регрессии (таблица 3.2.5. «Значения коэффициентов регрессии для планирования продуктивности животных»)

Рассчитаем продуктивность животных:

Коровы: ==67,50 ц.

Молодняк КРС: ==693 г.

Свиньи на выращивании и откорме: == 612 г.

Выход приплода на 1 среднегодовую корову планируем по КМ

у= 1,11 - 8,99х-1,

где х - плановый надой молока на 1 корову в ц

у= 1,11 - 8,99* 67,5-1=0,98 гол

Приплод на 1 основную свиноматку за 1 опорос определяем по КМ вида:

у= 11,5- 0,75*х-1, где х-плановый среднесуточный привес свиней на откорме,г

у= 11,5- 0,75*612-1=11,8

Расход кормовых единиц на производство 1 ц продукции животноводства определяется из корреляционной модели вида:

У=а0+а1х1-1, (7)

Где х - продуктивность животных,

а0 и а1 - параметры модели,

В связи с тем, что нам для расчетов необходима продуктивность за год, получаем: по коровам: 693*365/100000=2,53ц.

по свиньям: 612*365/100000=2,23ц

Чтобы определить расход к.ед. на 1 голову, необходимо полученный результат умножить на годовую продуктивность животных в ц.:

Коровы: (0,63+20,7*(57,5)-1)*67,5=66,9 ц.к.ед.

Молодняк КРС: (4,3+3,03*(0,593)-1))*2,53=20,32 ц.к.ед.

Свиньи на выращивании и откорме: (3,1+1,52*(0,452)-1))*2,23 =10,66 ц.к.ед

Расход к.ед. на 1 основную свиноматку:10,8+0,38*11,5=15,7 ц.к.ед.

Потребность в переваримом протеине определяем умножением полученных показателей в кормовых единицах на обеспеченность их в переваримом протеине (для коров - 102 г, для молодняка КРС - 103 г, для свиней на выращивании и откорме и свиноматок - 105 г.), то есть

для коров она равна 56,9*10,2=580,38 кг.п.п.,

для молодняка КРС:20,32*10,3=209,3 кг.п.п,

для свиней на выращивании и откорме: 10,66*10,5=111,9 кг.п.п

для свиноматок: 15,7*10,5=164,85 кг.п.п.

Затраты труда на 1 гол в год определяем по корреляционной модели вида:

У=а0+а1х1+а2х2, (8)

x1 - фактические средние значения затрат труда на 1 гол, чел.-ч.

x2 - плановая годовая продуктивность животных, ц

a0,a1,a2 - параметры модели.

Коровы: У= 60,2+0,85*163,5-1,62*57,5=106,3 чел.-ч.

Молодняк КРС: У= 26,6+0,6*58,4-0,7*2,16=60,1 чел.-ч.

Свиньи на выращивании и откорме: У=5,7+0,82*34,2-1,04*1,65=32,0 чел.-ч.

Затраты труда в напряженный период находим по удельному весу годовых, которые составляют:

для коров: 0,239*106,3=25,4 чел.-ч,

для молодняка КРС: 0,271*60,1=16,3 чел.-ч,

для свиней на откорме: 0,33*32,0=10,6 чел.-ч.

Далее необходимо заполнить таблицу 8 «Информация по животноводству»

В колонки Себестоимость продукции и Цена реализации заносится фактическая информация за 2014 год.

Для оптимизации рациона кормления животных важным является установление минимальных и максимальных границ скармливания кормов. Это находит свое отражение в таблице 8 «Предельные нормы кормления животных».

Таблица 8 - Информация по животноводству

Вид скота	Плановая продуктивность, ц.	Требуется на 1 голову	Затраты труда на 1 гол, чел.-ч.	Себестоимость 1ц,тыс. руб.	Цена реализации 1ц, тыс. руб.
		ц.к.е.	кг.п.п.	за год	в напр. период
Коровы	67,5	56,9	580,4	106,3	25,4	64,6	86,2
Молодняк КРС	2,53	20,3	209,3	60,1	16,3	604,2	429,5
Свиньи на откорме	2,23	10,7	111,9	32,0	10,6	470,2	471,7
Свиноматки		15,7	164,9	-	-	-	-

Таблица 9 - Предельные нормы кормления животных

Корма	Коровы	Молодняк КРС	Свиноматки	Свиньи на откорме
	не менее	не более	не менее	не более	не менее	не более	не менее	не более
Концентраты	7	18	4	11	14,4	15,7	8	13,7
Силос	18	38	12	24
Картофель		2		1,5
Зеленый корм	40	75	15	38		7,6		1,7
Сено	6	12	4	10
Сенаж	24	40	15	27
Солома	3,2	5,1	2	3
Молоко			0,7	1,2			0,05	0,1
Обрат			2,5	3,5	0,7	0,9	0,5	1,2

Путем перемножения каждого вида корма на соответствующее ему содержание питательных веществ определяем максимальные и минимальные нормы питательности кормов. Данные по содержанию кормовых единиц в видах кормов приведены в таблице 10 «Питательность кормов»

Таблица 10 - Питательность кормов

Вид корма	Содержание кормовых единиц
Концентраты	1
Силос	0,2
Картофель	0,3
Зеленый корм	0,19
Сено	0,45
Сенаж	0,28
Солома	0,25
Молоко	0,3
Обрат	0,13

Рассчитаем минимальное и максимальное содержание питательных веществ в видах кормов для следующих животных представлен в таблице11 «Минимальное и максимальное содержание питательных веществ в кормах».

Таблица 11 - Минимальное и максимальное содержание питательных веществ в кормах

Содержание в предельных границах:	Коровы	Молодняк КРС	Свиноматки	Свиньи
	мин	макс	мин	макс	мин	макс	мин	макс
- ц.к.ед	28,42	58,33	16,31	37,14	14,49	17,26	8,08	14,21
-кг. п.п.	351,58	701,74	207,62	453,17	138,97	168,66	77,71	137,92

Для составления ограничений задачи важное место отводится ресурсам предприятия, как земельным, так и трудовым. Земельные ресурсы: пашня - 5149 га, сенокосы - 1891 га, пастбища - 1510 га.

Трудовые ресурсы: среднегодовые затраты труда составляют 1089000 чел.-ч.

Запас труда в напряженный период составляет 45% от планового годового запаса труда: 1089000*0,45=480000 чел.-ч. Привлеченный труд составляет 15% от планового годового запаса труда: 480000*0,15=67500 чел.-ч.

Далее необходимо определить границы технологических ограничений:

Площадь посева зерновых от 35до 60% от площади пашни, поэтому 5149*0,35=1802 и 5149*0,6=3089 га

Площадь посадки льна, картофеля, сахарной свеклы, овощей и корнеплодов (трудоёмких культур) не должна превышать 20% от площади пашни 5149*0,2=1029 га.

Поголовье коров не более 130% от фактического поголовья 1,3*1620(в среднем за 2 года)=2106 гол

Поголовье молодняка КРС не более 130% и не менее 85% от фактического поголовья 1,3*4639=6030 гол (в среднем за 2 года) и 0,85*4639=3943 гол.

Поголовье свиней на откорме не более 130% и не менее 85% от фактического поголовья 1,3*8369=10880 гол (в среднем за 2 года) и 0,85*8369=7114 гол.

Внутрихозяйственные нужды.

Количество семей в хозяйстве, которые могут содержать коров рассчитывается по следующей формуле:

S= (9)

S - количество семей,

N - фактический годовой запас труда, тыс. чел.ч

1,8 - среднегодовая выработка одного работника

1,4 - количество работников на одну семью в сельской местности

0,6 - плотность поголовья на одну семью

S = коров, а семей - 176

На одну семью выделяется 8 ц концентратов (176*8=1408 ц), 20 ц соломы (176*20=3520 ц). На одну корову 22 ц сена (114*22=2580 ц), 65 ц зеленой массы (114*65=7410 ц).

Далее запланируем объемы договорных поставок.

Продукция растениеводства:

Зерно: (28120+70440)*1,15/2= 56672 ц.

Овощи: (2260+1870)*1,15/2= 2375 ц.

Сахарная свекла: (185770+225400)*1,15/2= 236423 ц.

Продукция животноводства:

Молоко: (100710+101480)/2*1,1= 111205 ц.

Мясо КРС: (10880+10970)/2*1,1= 12018 ц.

Мясо свиней: (13370+15080)/2*1,1= 15648ц.

4.3 Анализ оптимального решения

На основании расчетных данных была составлена матрица задачи. После решения поставленной задачи были получены значения переменных, позволяющие определить параметры перспективно-производственной программы развития ООО «Агрофирма «Сеченовская» Сеченовского района. Результат решения задачи представлен в отчете.

Анализ полученного решения начнем с изучения уровня использования ресурсов предприятия. Основными ресурсами любого сельскохозяйственного предприятия являются земельные ресурсы, в которые входят пашня, сенокосы, пастбища, и трудовые ресурсы, которые характеризуют такие показатели как годовой труд, труд в напряженный период. Именно от рационального использования этих ресурсов и зависит эффективность работы предприятия.

Фактические и расчетные данные, характеризующие уровень использования ресурсов в ООО «Агрофирма «Сеченовская», представлены в таблице 12 «Уровень использования ресурсов»

Таблица 12 - Уровень использования ресурсов

Ресурсы	Фактически	По расчету	Расчет в % к факту
Пашня, га	1726	1726	100,0
Сенокосы, га	-	-	100,0
Пастбища, га	-	-	100,0
Годовой труд, чел-ч	1089000	1057424	97,1
Труд в напряженный период, чел-ч	480000	480000	100,0

Из таблицы 13 видно, что для перспективного развития хозяйства земельные ресурсы будут использоваться полностью. Что касается трудовых ресурсов, то в напряженный период они будут использованы также полностью, однако количество годового труда будет снижено на 2,9%.

Вторым этапом анализа полученного решения будет изучение изменения размера и структуры посевных площадей, занятых под отдельными видами сельскохозяйственных культур (таблица 13 «Размер и структура посевных площадей»).

Таблица 13 - Размер и структура посевных площадей

Культуры	Фактически	По расчету	Расчет в % к факту
	га	%	га	%
Зерновые	2605	50,6	2060	40,1	79,1
Картофель	-	-	60	1,2	-
Сахарная свекла	495	9,6	410	8.0	82,1
Кукуруза на силос	791	15,4	931	18,1	117,7
Кукуруза на зерно	326	6,3	-	-	-
Многолетние травы: на cено	307	6,0	1028	20,0	334,9
Однолетние травы на зеленый корм	150	2,9	280	5.4	186,7
Рапс	435	8,4	367	7,1	84,4
Овощи	40	0,8	13	0,3	32,5
ИТОГО	5149	100,0	5149	100,0	Х

Из данных, представленных в таблице видно, что в ООО «Агрофирма «Сеченовская» на перспективу посевы зерновых должны быть сокращены на 545 га, что составляет 79,1% от уровня 2013 г.

На предприятии предусматривается выращивание продовольственного картофеля площадь которого составит 60 га.

Площадь под сахарной свеклой будет сокращена на 85 га или на 17,9% от уровня 2013 г.

Кукуруза на силос будет посеяна на площади большей чем в 2010 г. на 17,7% или на 140 га.

Кукурузу на зерно выращивать не планируется.

Площадь многолетних трав на cено и однолетних трав на зеленый корм будет увеличена на 721 и 130 га соответственно по культурам, что больше чем в 2010 году на 234,9 и 86,7% соответственно.

Площадь под рапсом планируется сократить на 15,6%.

Площадь под овощами также будут уменьшены на 27 га, что эквивалентно сокращению на 67,5% от уровня 2013 года.

Поскольку наряду с растениеводством ведущей отраслью в изучаемом сельскохозяйственном предприятии является и животноводство, то необходимо определить параметры развития этой отрасли. Фактическое и запланированное расчетное поголовье животных представлено в таблице 14 «Поголовье животных, гол».

Таблица 14. Поголовье животных, гол.

Вид и группа скота	Фактически	По расчету	Расчет в % к факту
Коровы	41	72	120%
Молодняк КРС	44	47	107%
Свиньи на откорме	47	70	96%

Анализируя данные таблицы 19, можно сказать, что по хозяйству планируется увеличение числа коров на 20%, молодняка КРС на выращивании и откорме на 7,0%, при сокращении поголовья свиней на откорме на 4,0%.

Так как в сельскохозяйственных предприятиях не вся произведенная продукция подлежит реализации, то необходимо определить перспективные объемы производства и реализации товарной продукции и сравнить их с фактическими. Данные для анализа представлены в таблице 15 «Реализация продукции, ц».

Таблица 15 - Реализация продукции, ц

Продукция	Фактически, ц	По расчету, ц	Расчет в % к факту
Зерно	70440	111820	159%
Картофель	-	14595	-
Сахарная свекла	225400	236423	105%
Молоко	101480	126722	125%
Мясо	26050	27665	106%

Из таблицы видно, что перспективные объемы реализации по всем видам продукции выше фактических, так продажа зерна будет увеличена на 59% к уровню 2010 года, предприятие сможет получить прибыль от реализации продовольственного картофеля, который не выращивался в 2013 г. несмотря на сокращение площади занимаемой свеклой планируется рост на 5% количества проданной продукции обусловленный увеличением урожайности культуры, по сектору животноводства планируется увеличение продажи молока на 25% и мяса на 6%.

На заключительном этапе анализа полученного решения рассмотрим показатели, характеризующие уровень и эффективности производства (таблица 16 «Уровень и эффективность производства»).

Таблица 16 - Уровень и эффективность производства

Показатели	Фактически	По расчету	Расчет в % к факту
На 100га сельхозугодий приходится:
молока, ц	1210,3	1557,0	129%
Мясо КРС, ц	132,6	140,6	106%
Прибыль,млн.руб.	5274,9	6247,1	118%
На 100 га пашни приходится:
зерна, ц	2983,7	2442,4	82%
сахарной свеклы, ц	5547,0	4591,6	83%
свинина, ц	318,2	303,9	96%

Из таблицы 16 видно, что в результате решения задачи произошло увеличение количества молока мяса КРС и прибыли приходящихся на 100га сельхозугодий соответственно на 29, 6 и 18% по сравнению с уровнем 2013 года, при этом сократится количество произведенного зерна, сахарной свеклы и свинины приходящейся на 100 га сельхозугодий на 18, 17 и 4% соответственно.

В заключении рассмотрим изменение обобщающего показателя, то есть прибыли. Общая прибыль согласно решения задачи составила 56,8 млн. руб.

математический программа агрофирма автоматизация

Заключение

ООО Агрофирма «Сеченовская» - коммерческая организация занимающаяся производством продукции растениеводства и животноводства до 2009 года, которая создана и действует в соответствии с законодательством РФ и Уставом агрофирмы.

ООО Агрофирма «Сеченовская» находится в Нижегородской области, Сеченовского района, с. Сеченово, землепользование общества относится к центральному умеренно-теплому и умеренно-влажному подрайону возвышенного правобережья Нижегородской области. Климатические условия благоприятны для интенсивного ведения сельскохозяйственного производства.

Целью предприятия является производство и реализация сельскохозяйственной продукции для:

1. Удовлетворения общественных потребностей.

2. Получения прибыли.

Рациональность и целесообразность деятельности организации характеризуют финансовые результаты ее деятельности. Главным показателем финансовых результатов является прибыль, рассматриваемая по категориям и в динамике.

Анализируя финансовое состояние можно сказать, что предприятие работает с большими издержками. Себестоимость продукции в 2014 году составила 18204 тыс.руб. при выручки от реализации 18658 тыс.руб. 2014 год предприятие закончило с прибылью в 454 тыс. рублей.

На примере ООО Агрофирма «Сеченовская» было выполнено построение моделей бизнес процессов, рассмотрено существующее положение дел в изучаемой области, произведен детальный анализ алгоритмов построения бизнес процессов средствами инструментальной среды BPwin.

Сделаны следующие выводы:

1) реализацию крупных проектов следует разбивать на стадии анализа проектирования, непосредственного кодирования, тестирования и сопровождения;

2) крупный проект невозможно реализовать в одиночку;

3) жизненный цикл ИС равен примерно 2 годам, столько же требуется времени на разработку ИС, для создания крупной информационной системы жизненно необходим инструмент, который бы значительно уменьшал время разработки ИС;

4) так как жизненный цикл довольно продолжителен и существует возможность получить на последней стадии продукт, который будет не совсем удовлетворять новым требованиям, жизненно необходима инструментальная среда способная быстро приспособится к изменившимся требованиям установлено, что таким требованиям вполне удовлетворяет среда BPwin, такие модели представляют информационные потребности в удобном и наглядном для восприятия виде, что делает их хорошим средством коммуникации между проектировщиками и пользователями в процессе уточнения постановки задач. Любой разработчик заинтересован, чтобы описание концептуальной модели было использовано для создания спецификаций, описывающих структуру и основные компоненты будущей системы. Полученные в BPwin компоненты системы могут быть преобразованы в реальные объекты базы данных, экранные формы и отчеты.

Целью дипломной работы являлось составление модельной программы основных бизнес-процессов Агрофирма «Сеченовская». В результате выполнения дипломной работы, поставленные цели и задачи выполнены.

Список использованной литературы

1. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных. Вводный курс: Учебное пособие М.: Гелиос АРВ, 2012. - 368с.

2. Вигерс Карл. Разработка требований к программному обеспечению Пер, с англ. - М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2009. - 576с.

3. Гатаулин А.М. Гаврилов Г.В., Сорокина Т.М. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / A.M. Гатаулин, Г.В. Гаврилов, Т.М. Сорокина и др.; под ред. A.M. Гатаулина. - М.: Агропромиздат, 2010

4. Б.Н. Гайфуллин, И.А. Обухов. Автоматизированные системы управления предприятиями стандарта ERP/MRPII. Производственное издание - М. «Богородский печатник», 2010, 104 с.

5. Дэниел О'Лири ERP системы. Современное планирование и управление ресурсами предприятия. Выбор, внедрение, эксплуатация - М.: ООО «Вершина», 2014. - 272 с, Пер. с англ. Ю.И. Водопьяновой

6. Меняев М.Ф. Информационные технологии управления: Книга 3: Системы управления организацией - М.: Омега-Л, 2013. - 464 с.

7. Петров В.Н. Информационные системы СПб.: Питер, 2008. - 688 с.

8. Леффингуелл Д., Уидриг Д. Принципы работы с требованиями к программному обеспечению М.: ИД «Вильямс», 2012