Реферат: Производственный процесс в мясной промышленности

--PAGE_BREAK-- (2.1)

<img width=«350» height=«39» src=«ref-1_1121571635-779.coolpic» v:shapes="_x0000_i1039"> (2.2)

<img width=«373» height=«42» src=«ref-1_1121572414-809.coolpic» v:shapes="_x0000_i1040"> (2.3)

<img width=«301» height=«44» src=«ref-1_1121573223-747.coolpic» v:shapes="_x0000_i1041"> (2.4)
Данные о выручке от реализации товаров, работ и услуг, среднесписочной численности и производительности труда представлены в таблице 2.3
Таблица 2.3 Динамика производительности труда за 2003-2005 гг.



Производительность труда рабочих на предприятии нестабильна и изменяется во времени: происходит ее рост или уменьшение. Это является следствием меняющейся по годам среднесписочная численности, которая растет быстрыми темпами. Причем темпы прироста выручки от реализации товаров, работ, услуг выше темпов прироста числа работников предприятия.

Для дальнейшего анализа и наглядности сведем исходные данные и результаты в таблице 2.4
Таблица 2.4Расчет показателей фондоотдачи, материалоотдачи и энергоотдача



С помощью метода цепных подстановок мы рассмотрим влияние различных факторов на производительность труда.

Как нам уже известно, производительность труда (ПТ) зависит от двух основных факторов первого уровня: среднесписочная численность (СЧ) и выручка от реализации (ВР). Имеем двухфакторную мультипликативную модель: ПТ = ВР/ СЧ.

Алгоритм расчета способом цепной подстановки для этой модели на 2006.г выглядит следующим образом:
<img width=«73» height=«43» src=«ref-1_1121573970-228.coolpic» v:shapes="_x0000_i1042"> (2.5)
Для 2005/2006:




<img width=«224» height=«51» src=«ref-1_1121574198-930.coolpic» v:shapes="_x0000_i1043"> (2.6)

<img width=«237» height=«51» src=«ref-1_1121575128-975.coolpic» v:shapes="_x0000_i1044"> (2.7)

<img width=«223» height=«51» src=«ref-1_1121576103-939.coolpic» v:shapes="_x0000_i1045"> (2.8)
Общее изменение производительности труда:
<img width=«326» height=«34» src=«ref-1_1121577042-850.coolpic» v:shapes="_x0000_i1046"> (2.9)
в том числе за счет влияния:

— изменение выручки:
<img width=«370» height=«34» src=«ref-1_1121577892-961.coolpic» v:shapes="_x0000_i1047"> (2.10)
— изменение среднесписочной численности:
<img width=«369» height=«34» src=«ref-1_1121578853-900.coolpic» v:shapes="_x0000_i1048"> (2.11)
Балансовая увязка:
<img width=«308» height=«36» src=«ref-1_1121579753-1148.coolpic» v:shapes="_x0000_i1049"> (2.12)
Для 2006/2007:




<img width=«227» height=«51» src=«ref-1_1121580901-949.coolpic» v:shapes="_x0000_i1050"> (2.13)

<img width=«243» height=«51» src=«ref-1_1121581850-944.coolpic» v:shapes="_x0000_i1051"> (2.14)

<img width=«229» height=«51» src=«ref-1_1121582794-865.coolpic» v:shapes="_x0000_i1052"> (2.15)
Общее изменение производительности труда:
<img width=«335» height=«34» src=«ref-1_1121583659-799.coolpic» v:shapes="_x0000_i1053"> (2.16)
в том числе за счет влияния:

— изменение выручки:
<img width=«360» height=«34» src=«ref-1_1121584458-899.coolpic» v:shapes="_x0000_i1054"> (2.17)
— изменение среднесписочной численности:
<img width=«365» height=«34» src=«ref-1_1121585357-917.coolpic» v:shapes="_x0000_i1055"> (2.18)
Балансовая увязка:
<img width=«303» height=«38» src=«ref-1_1121586274-1150.coolpic» v:shapes="_x0000_i1056"> (2.19)
При анализе производительности труда в 2005-2006 г.г можно увидеть, что она увеличилась на 9,8 тыс.руб. При этом положительное влияние на рост производительности труда на 11,5 увеличение выручки от реализации на 16507 тыс.руб. Но, необходимо отметить, что отрицательное влияние оказал рост ССЧ на 59 чел, что привело к уменьшению производительности труда на -1,7 тыс.руб.

При анализе производительности труда в 2006-2007 г.г можно увидеть, что она увеличилась на -6,7 тыс.руб. При этом положительное влияние на рост производительности труда на 1,6 увеличение выручки от реализации на 20449 тыс.руб. Но, необходимо отметить, что отрицательное влияние оказал рост ССЧ на 17 чел, что привело к уменьшению производительности труда на -6,7 тыс.руб.

Для оценки уровня эффективности работы предприятии рассмотрим динамику следующих показателей: производительность труда рабочих, фондоотдача оборудования, относительный размер потерь от брака, материалоотдача, энергоотдача. Значения перечисленных показателей представлены в табл 2.7
Таблица 2.7. Динамика показателей эффективности работы предприятия для факторного анализа с помощью метода корреляции



Данные для анализа мы берем поквартально за данные 3 года. Для установления основных причинных связей, определяющих динамику рассчитанных показателей эффективности работы предприятия произведем факторный анализ соответствующих показателей. В качестве исследуемых факторов используем: количество отработанных дней, уровень изношенности оборудования, уровень автоматизации, коэффициент обновления, коэффициент технической готовности, коэффициент исп. рабочего времени, средний возраст оборудования.

В табл.2.8 отражены полученные в результате выполненного анализа корреляционной связи.
Таблица 2.8 Результаты факторного анализа эффективности деятельности предприятия



Для предварительного определения формы зависимости между факторами и результативным показателем воспользуемся корреляционным анализом.

Результаты регрессионного анализа производительности труда и других показателей приведены в последующих таблицах 1 -8. ( см. Приложение)

Результаты регрессионного анализа производительности труда:

1.                 Нормированный коэффициент детерминации для первой зависимости меньше, чем для второй (0,546105223 и 0,570302). Его статистическая значимость для первой зависимости (анализируются значения F и Значимость F) ниже, чем для второй (12,3 и 13,2; 0,000000087 и 0,000159). Таким образом, по показателю коэффициента детерминации и его значимости вторая зависимость лучше отражает действительность, так как позволяет объяснить 57,03% вариации производительности труда.

2.                 T-статистика для коэффициентов регрессионного уравнения у второй зависимости выше, чем у первой. Таким образом, по показателям T-статистики для коэффициентов регрессионного уравнения вторая зависимость лучше отражает действительность.

Вывод: гипотеза о том, что уровень производительности труда предприятия определяется величиной коэффициента использования рабочего времени и средний возраст оборудования подтверждается. Для описания существующей на предприятии зависимости между величиной производительности труда и её факторами лучше использовать регрессионную зависимость степенной формы.

Таким образом, зависимость между уровнем производительности труда предприятия и коэффициентом использования рабочего времени, уровень автоматизации и средним возрастом оборудования имеет следующий вид:
<img width=«325» height=«25» src=«ref-1_1121587424-574.coolpic» v:shapes="_x0000_i1057">
Вывод: в результате проведённого нами регрессионного анализа установлено, что рост величины коэффициента использования рабочего времени на 1 пп. вызывает рост величины производительности труда на 0,4268 тыс.руб., средний возраст оборудования – на 1,309 тыс.руб., уровень автоматизации – на -0,3896 тыс.руб. соответственно.

Результаты регрессионного анализа фондоотдачи:

Нормированный коэффициент детерминации для первой зависимости меньше, чем для второй (0,6125 и 0,6441). Его статистическая значимость для первой зависимости (анализируются значения F и Значимость F) ниже, чем для второй (3,2690 и 3,4759; 0,00514 и 0,0352). Таким образом, по показателю коэффициента детерминации и его значимости вторая зависимость лучше отражает действительность, так как позволяет объяснить 61,25% вариации фондоотдачи.

T-статистика для коэффициентов регрессионного уравнения у первой зависимости ниже, чем у второй. Таким образом, по показателям T-статистики для коэффициентов регрессионного уравнения вторая зависимость лучше отражает действительность.

Вывод: гипотеза о том, что уровень фондоотдачи предприятия определяется коэффициентом технической годности, уровень автоматизации и уровень его изношенности подтверждается. Для описания существующей на предприятии зависимости между величиной фондоотдачи и её факторами лучше использовать регрессионную зависимость степенной формы.

Таким образом, зависимость между уровнем фондоотдачи предприятия коэффициентом технической годности, уровень автоматизации и уровень его изношенности имеет следующий вид:
<img width=«335» height=«25» src=«ref-1_1121587998-560.coolpic» v:shapes="_x0000_i1058">
Вывод: в результате проведённого нами регрессионного анализа установлено, что рост величины коэффициента тех.готовности на 1 пп. вызывает рост величины фондоотдачи на -0,7843 пп., коэффициент износа – на 0,6687 пп., уровень автоматизации – на -0,0015 пп. соответственно.

Результаты регрессионного анализа материалоотдачи:

Нормированный коэффициент детерминации для первой зависимости больше, чем для второй (0,6969 и 0,6945). Его статистическая значимость для первой зависимости (анализируются значения F и Значимость F) ниже, чем для второй (14,222 и 14,070; 0,0000157 и 0,0000169). Таким образом, по показателю коэффициента детерминации и его значимости первая зависимость лучше отражает действительность, так как позволяет объяснить 69,69% вариации материалоотдачи.

T-статистика для коэффициентов регрессионного уравнения у первой зависимости ниже, чем у второй. Таким образом, по показателям T-статистики для коэффициентов регрессионного уравнения вторая зависимость лучше отражает действительность.

Вывод: гипотеза о том, что уровень материалоотдачи предприятия определяется коэффициентом технической годности, коэффициент обновления и уровень его изношенности подтверждается и уровнем автоматизации. Для описания существующей на предприятии зависимости между величиной материалоотдачи и её факторами лучше использовать регрессионную зависимость степенной формы.

Таким образом, зависимость между уровнем материалоотдачи предприятия коэффициентом технической годности, коэффициент обновления и уровень его изношенности, уровнем автоматизации имеет следующий вид:
<img width=«391» height=«25» src=«ref-1_1121588558-657.coolpic» v:shapes="_x0000_i1059">
Вывод: в результате проведённого нами регрессионного анализа установлено, что рост величины коэффициента тех.готовности на 1 пп. вызывает рост величины материалоотдачи на 0,194 пп., коэффициент износа – на -0,3563 пп., коэффициент обновления – на 0,019 пп., уровень автоматизации – на 0,1735 п.п. соответственно.

Результаты регрессионного анализа энергоотдачи:

Нормированный коэффициент детерминации для первой зависимости меньше, чем для второй (0,5344 и 0,5370). Его статистическая значимость для первой зависимости (анализируются значения F и Значимость F) ниже, чем для второй (6,74 и 6,8; 0,5380 и 0,5093). Таким образом, по показателю коэффициента детерминации и его значимости вторая зависимость лучше отражает действительность, так как позволяет объяснить 53,44% вариации энергоотдачи.

T-статистика для коэффициентов регрессионного уравнения у первой зависимости ниже, чем у второй. Таким образом, по показателям T-статистики для коэффициентов регрессионного уравнения вторая зависимость лучше отражает действительность.

Вывод: гипотеза о том, что уровень энергоотдачи предприятия определяется количеством отработанных дней, коэффициент обновления и уровень автоматизации подтверждается. Для описания существующей на предприятии зависимости между величиной энергоотдачи и её факторами лучше использовать регрессионную зависимость степенной формы.

Таким образом, зависимость между уровнем энергоотдачи предприятия количеством отработанных дней, коэффициент обновления и уровень автоматизации имеет следующий вид:
<img width=«329» height=«25» src=«ref-1_1121589215-576.coolpic» v:shapes="_x0000_i1060">
Вывод: в результате проведённого нами регрессионного анализа установлено, что рост величины количества отработанных дней на 1 пп. вызывает рост величины энергоотдачи на 0,0505 пп., коэффициент обновления – на -0,030 пп., уровень автоматизации – на 0,0048 пп. соответственно.

После проведенного факторного анализа можно выделить наиболее приоритетные повышения эффективности организации производственного процесса в цехе предприятия:

1.Необходимо обновление парка оборудования, так как износ оборудования на предприятии равен 65%. Кроме того, такой коэффициент, как уровень изношенности оборудования влияет на многие показатели.

2.Проведение первого мероприятия приведет к необходимости системного обучения персонала предприятия работы на оборудовании.




3.Анализ возможностей повышения эффективности организации производственного процесса в цехе предприятия
Проведенный во второй главе факторный анализ показал, что основными направлениями повышения эффективности работы предприятия являются необходимость обновление парка основного технологического оборудования рассматриваемого цеха и систематическое обучения персонала предприятия работы на оборудовании.

Во второй главе данной курсовой работы мы рассмотрели состояние ОАО «Гомельский мясокомбинат», которое является платежеспособным предприятием. В качестве средств для проведения мероприятий будем использовать собственные активы.

Таким образом, если мы приобретем, новое оборудование и повысим квалификацию работников цеха, то тем самым увеличим производительность труда рабочих предприятия.
3.1 Приобретение и ввод в эксплуатацию нового оборудования. Обучение работников для работы с новым оборудованием


    продолжение
--PAGE_BREAK--