Одним из важных резервов повышения эффективности производства в молочной промышленности является разработка действенной системы мер по снижению негативного влияния сезонности на эффективность производства и качество продукции. В условиях импортозамещения это особенно актуально для молокоперерабатывающих предприятий, поскольку молочная промышленность в рамках сезонности производства страдает от неравномерности порой недостатка поступления молочного сырья. На ряду с этим, учитывая зависимость молочной отрасли от объема и уровня качество молочного сырья из внешнего рынка для полномерного удовлетворения потребности рынка молочной продукции, требуется экономически и методологически обоснованное планирование объемов производства продукции по месяцам года.
Прежде всего при нивелировании необходимо учитывать, что на эффективность производства молока в определенной мере существенное влияние оказывает сезонное колебание цен. Например, в июне-августе производители молока получают максимальные надои от коров и тем самым молокоперерабатывающие предприятия устанавливают низкие закупочные цены на молоко. Сезонность снижения их уровня является естественной, однако по нашим исследованиям размах колебаний не должен превышать 40 процентов. Мы считаем наиболее приемлемой разницей между максимальным и минимальным уровнем закупочных цен может быть 15-20 процентов.
Проблема сезонности в молочной отрасли особенно в условиях импортозамещения является актуальной, поэтому в некоторых регионах предпринимаются меры по снижению сезонных колебаний цен, которые позволяют снизить влияние этого фактора. Так как решение вопросов о негативном влиянии сезонности позволит сельским товаропроизводителям более равномерно производить молоко и, таким образом, решить проблему поступления денежных средств от реализации в течение года.
При устранении негативного влияния сезонности можно применять различные механизмы выхода из ситуации снижения потребительского спроса на молоко и кисломолочную продукцию в летний период времени, применяемые обычно предприятиями: разработка и внедрение летнего ассортимента, снижение затрат на персонал, изменение самой формы подачи молочных продуктов в летний период. Реализация этих мероприятий позволяет снизить сезонные потери прибыли, но они практически не позволяют снизить потери из-за порчи молочных и кисломолочных продуктов, которые имеют долю цельного молочного сырья - молока достигающую 60 -70%, из которого можно было бы производить другие виды молочной продукции, имеющие более длительные сроки хранения и дефицитные на рынке продуктов питания, т.е. правильное использование сырья позволило бы молокоперерабатывающим предприятиям получить двойную эффективность.
Для этого молокоперерабатывающим предприятиям необходимо изучить сезонность, определить ее значение внутри ассортиментной группы в различные временные периоды, так как данное изучение является важнейшей составляющей анализа деятельности предприятий молочной промышленности и позволит корректировать производственную программу, избежать потерь и тем самым повысить эффективность производства.
Оптимизацию производственной программы путем нивелирования сезонных колебаний производства продукции в молочной отрасли мы предлагаем начать с исследования тренда и структуры сезонности. На основе данного исследования осуществляются: анализ временных рядов, по параметру продаж молочной продукции; определение природы ряда; прогнозирование (предсказание будущих значений временного ряда,
используя настоящие и прошлые значения). По результатам исследования получаем идентифицированности и формального описания модели временного ряда.
При нивелировании временные ряды используются для расчета трендовых и сезонных изменений в показателях. Трендом является изменение, которое определяет общее направление развития, основную тенденцию производства продукции. Выравнивание временного ряда – это выявление основной тенденции развития (тренда), а методы выявления основной тенденции — методы выравнивания.
Выявление основной тенденции может быть осуществлено с помощью метода скользящей средней. Для определения скользящей средней необходимо сформировать укрупненные интервалы.
Оптимизация производственной программы в рамках прогноза осуществляется на основе расчета сезонной компоненты. Обычно этот расчет проводится вместе с оценкой тренда и случайных колебаний и позволяет корректировать прогнозные значения показателей, которые были получены по тренду.
Индексы, или факторы, сезонности учитываются при прогнозировании объемов продаж с помощью корректировки трендового значения прогнозируемого показателя в производственной программе.
Для того, чтобы обосновать программу выпуска продукции на (n+m)-й год, необходимо сопоставление планируемого объема производства с производственными мощностями, которые есть у предприятия.
Определив влияние и величину сезонных колебаний спроса на продукцию и объемы сырья, которые поставляют сельские товаропроизводители, молокоперерабатывающее предприятие сможет заранее составить прогноз месячных и даже суточных объемов производства молочной продукции с минимальными производственными издержками и, ликвидировать полностью или сократить до минимума потери от порчи продукции и сырья.
Таким образом, при обосновании направлений развития и повышения эффективности производственной деятельности предприятий по переработке молока, необходимо учитывать всю совокупность условий и факторов, которые влияют на формирование производственных затрат, в том числе и сезонные колебания объемов производства сырого молока и закупочных цен на него, а также и колебания сезонного спроса на молочную продукцию.
Если молокоперерабатывающие предприятия будут использовать методику, позволяющие на основе прогнозирования объемов производства молочного сырья определить сезонные компоненты спроса, то возможно с высокой точностью осуществлять оперативное планирование объемов производства молочной продукции и производственных программ по переработке молока.
Предложенный механизм нивелирования при оптимизации производственной программы молокоперерабатывающих предприятий рассмотрим на примере в деятельности ОАО «Краснинский молзавод» Липецкой области.
Для прогнозирования объемов производства на 2020 год на предприятии ОАО «Краснинский молзавод» использовался анализ временных рядов, представленных в таблице 1 по показателю производства продукции в стоимостном выражении за период 2016-2018 год.
Таблица 1. Показатель производства продукции в стоимостном выражении за период 2016-2018 год
Годы Квартал Объем производства, тыс. руб. Скользящая средняя Центрированная скользящая средняя Оценка сезонной компоненты
2016
год 1 40140 - - -
2 46210 42515,5 - -
3 43710 44028,25 43271,88 438,12
4 40002 44815,75 44422 - 4420
2017
год 1 46191 46518,5 45667,125 523,875
2 49360 48442,75 47480,63 1879,37
3 50521 48897,25 48670 1851
4 47699 50093,75 49495,5 - 1795,5
2018
год 1 48009 51838,25 50966 - 2957
2 54146 53504,25 52671,25 - 1474,75
3 57499 - - -
4 54363 - - -



Рисунок 1. Объем производства продукции (2016-2018гг.)

Доверительный интервал является показателем точности измерения,
который с заданной надежностью α покрывает оцениваемый параметр.
Рассчитаем доверительный интервал, т.к. он является показателем точности измерения, который с заданной надежностью α покрывает оцениваемый параметр.
Для оценки математического ожидания α случайной величины Х, распределенной по нормальному закону, при известном среднем квадратическом отклонении σ служит доверительный интервал
(1)

где - выборочное среднее;
– аргумент функции Лапласа, при которой , = 48154,44;
- точность оценки,
– объем выборки.
Оценка будет осуществляться с надежностью 0,9, тогда t = 0,9/2 = 0,45.

Отсюда доверительный интервал составит:
48154,44-18086,75<α<48154,44+18086,75
30067,69<α<66241,19

Оценки сезонной компоненты определяем, как разность между фактическими уровнями ряда и центрированными скользящими средними.
, (2)
где, средняя оценка сезонной компоненты,
(3)

где, - случайная составляющая.
Сезонная компонента используем для оценки и удаления сезонных эффектов. В аддитивной модели сумма значений сезонной компоненты по всем кварталам должна быть равна нулю.
Скорректированный коэффициент (для обеспечения нейтральности воздействия сезонности) рассчитывается по формуле 4:
(4)
Таблица 2. Оценки сезонной компоненты
Показатели Кварталы
1 2 3 4
2016 год - - 438,12 -4420
2017 год 523,86 1879,37 1851 -1795,5
2018 год -2957 1474,75 - -
Всего за период -2433,13 3354,12 2289,12 -6215,5
Средняя оценка сезонной компоненты -1216,56 1677,06 1144,56 -3107,75
Скорректированная сезонная компонента, Si -840,88 2052,73 1520,23 -2732,08
Для данной модели имеется:
-1216,56 +1677,06 + 1144,56 – 3107,75 = - 1502,69
Корректирующий коэффициент: k=- 1502,69/4 = - 375,67
Исключаем влияние сезонной компоненты путем вычитания ее значения из каждого уровня исходного временного ряда.
Получим величины T + E = Y - S
Эти значения, содержащие только тенденцию и случайную компоненту, рассчитываются за каждый момент времени.
Находим параметры уравнения методом наименьших квадратов.
Система уравнений МНК:
a0n + a1∑t = ∑y
a0∑t + a1∑t2 = ∑y*t
Для наших данных система уравнений имеет вид:
12a0 + 78a1 = 577853,22
78a0 + 650a1 = 3953779,6
Из первого уравнения выражаем а0 и подставим во второе уравнение
Получаем a0 = 39166,56, a1 = 1382,75
Среднее значения:
y = 577853,22/12 = 48154,44.

Определим компоненту T данной модели. Для этого проводится аналитическое выравнивание ряда (T + E) при помощи линейного тренда. Результаты аналитического выравнивания следующие:
T = 39166,56 + 1382,75t
Подставляя в это уравнение значения t = 1,...,12, найдем уровни T для каждого момента времени (таблица 3).
Таблица 3. Определение сезонной компоненты
t yt Si y = yt - Si T T + Si E = yt - (T + Si) E2
1 40140 -840,88 40980,88 40549,06 39708,18 431,82 186468,51
2 46210 2052,73 44157,27 41932,06 43984,79 2225,21 4951559,54
3 43710 1520,23 42189,77 43314,81 44835,04 -1125,04 1265715
4 40002 -2732,08 42734,08 44697,56 41965,48 -1963,48 3855253,71
5 46191 -840,88 47031,88 46080,31 45239,43 951,57 905485,46
6 49360 2052,73 47307,27 47463,06 49515,79 -155,79 24270,52
7 50521 1520,23 49000,77 48845,81 50366,04 154,96 24012,60
8 47699 -2732,08 50431,07 50228,56 47496,48 202,52 41014,35
9 48009 -840,88 48849,88 51611,31 50770,43 -2761,43 7625495,64
10 54146 2052,73 52096,27 52994,06 55046,79 -900,79 811422,62
11 57499 1520,23 55979 54376,81 55897,04 1601,96 2566275,84
12 54363 -2732,08 57095,08 55759,56 53027,48 1335,52 1783613,67
....
78 - -292.35 577853,22 683.79 - - 24040587,46
Значения уровней ряда, полученные по аддитивной модели, находятся путем прибавления к уровням T значения сезонной компоненты для соответствующих кварталов (таблица 3).
Для оценки качества построенной модели применяется сумма квадратов полученных абсолютных ошибок.
(5)
Среднее значения:
y = 577853,22/12 = 48154,44
Таблица 4. Значения уровней ряда, полученные по аддитивной модели
t y (y-ycp)2
1 40140 64231248
2 46210 3780847
3 43710 19753047
4 40002 66462278
5 46191 3855097
6 49360 1453375
7 50521 5600796
8 47699 207426
9 48009 21152,79
10 54146 35898791
11 57499 87320802
12 54383 38546217
….
78 - 327131077

R2 = 1 – 24040587,46/327131077 = 0.93 = 93 %

Следовательно, можно сказать, что аддитивная модель объясняет 93% общей вариации уровней временного ряда.
Проверка адекватности модели данным наблюдения:
(6)

=393,26,

где m - количество факторов в уравнении тренда (m=1).
Fкр = 4.6
Поскольку F > Fкр, то уравнение статистически значимо.
Прогнозирование по аддитивной модели. Прогнозное значение Ft уровня временного ряда в аддитивной модели включает сумму трендовой и сезонной компонент. Определяя трендовую компоненту, воспользуемся уравнением тренда: T = 39166,56 + 1382,75t
Получим
T13 = 39166,56 + 1382,75*13 = 57142
Значение сезонного компонента за соответствующий период равно:
S1 = - 840,88
Таким образом, F13 = T13 + S1 = 57142 – 840,88 = 56301
T14 = 58525
Значение сезонного компонента за соответствующий период равно:
S2 = 2052,73
Таким образом, F14 = T14 + S2 = 58525 + 2052,73= 60577,79
T15 = 59907,81
Значение сезонного компонента за соответствующий период равно:
S3 = 1520,23
Таким образом, F15 = T15 + S3 = 59907,81 + 1520,23 = 61428,04
T16 = 61290,56
Значение сезонного компонента за соответствующий период равно:
S4 = -2732,08
Таким образом, F16 = T16 + S4 = 61290,56 + 2732,08= 58558
Опираясь на полученные данные возможно прогнозировать объемы производства в стоимостном и натуральном выражении (таблица 5).

Таблица 5. Прогнозный объем производства продукции на 2020 г.
Наименование продукции Прогноз на 2020 год
Объем производства, тонн
Молоко 4274,05
Кисломолочные 2812,8
Сметана 900,01
Творог 1077,2
Сырково-твороженные 185,1
Сыры 64,5
Масло 174,6
Прочее 1315,9
Объем производства, тыс. руб.
Молоко 59836,7
Кисломолочные 45004,4
Сметана 45004,35
Творог 53858,4
Сырково-твороженные 11843,3
Сыры 4737,3
Масло 14211,9
Прочая 2368,7
Итого 236865

На основании полученных результатов по объему выпуска продукции и использования нормативов предприятия рассчитаем планируем себестоимость ассортиментной номенклатуры продукции на прогнозный (2020 год) период в ОАО «Краснинский молзавод» (таблица 6).

Таблица 6. Расчет себестоимости продукции на прогнозный период
Элементы
затрат Наименование продукции
Молоко Кисло-молочные Сметана Творожен -ные Сыр.творо-женные Сыры Масло
Выработка, тонн 4066,6 2373,4 752,2 928,3 185 64,5 174,6
Сырье с учетом возврата и отходов, тыс. руб. 60538 52924 42538 66279 16935 8495 16314
Транспортные
расходы, тыс. руб. 1683 1342 3328 1204 228 109 348
Вспомогательные материалы, тыс. руб. 5886 4698 4659 15691 1602 874 2782
Топливо, тыс. руб. 1,680 1342 1331 2408 458 218 695
Зар. плата, тыс. руб. 746 573 582 1107 210 100 336
Страховые взносы, тыс. руб. 94 98 84 97 19 9 12
Общепроизвод. расходы, тыс. руб. 2522 2013 1999 2408 687 218 695
Амортизация, тыс. руб. 840 671 666 1204 229 217 348
Общехоз. расходы, тыс. руб. 2478 2001 1996 3612 3602 219 1043
Коммерческие расходы, тыс. руб. 2566 2025 1998 3612 3621 218 695
Себестоимость всего, тыс. руб. 89934 71523 55972 89566 20747 10891 20915

Рассчитаем размер прогнозируемой прибыли и уровеня рентабельности по ассортиментной номенклатуре продукции (таблица 7).

Таблица 7. Планируемый уровень прибыли и рентабельности (на 2020 г.)
Группа продукции Производство продукции Себестоимость, тыс. руб. Прибыль тыс. руб. Рентабельность, %
тонна тыс. руб.
Молоко 4274,05 87261 83596 3665 4,2
Кисломолочные 2812,8 70311 66725 3586 5,1
Сметана 900,1 66373 66174 199 0,3
Творог 1077,2 133443 119698 13745 10,3
Сырково- твороженные 185,1 23076 22753 323 1,4
Сыры 64,5 10965 10856 109 1
Масло 174,6 34920 34571 349 1
Итого - 379447 357471 21976 6

Полученные данные позволили нам вычислить планируемый объем прибыли (21976 тыс. руб.) и рентабельность по группам продукции. Высокорентабельным является производство творога - 10,3%, кисломолочных – 5,1% и молока – 4,2%. Низкорентабельным производство сливочного масла - 1%, сыра – 1 и сырково-твороженных – 1,4%.
Структура объема производства молочной продукции на предприятии показана на рисунке 2. Основная часть объема производства - цельномолочная и кисломолочная продукция — 76%. Существенными являются доли производства творога - 11% и сметаны — 9%. Объем производства сливочного масла и сырково-творожной продукции около 2% и сыров - всего около 0,7%.

Рисунок 2. Структура объемов производства молочной продукции в ОАО «Краснинский молзавод»

Для производства выше приведенного количества молочной продукции на основе учета технологической мощности и емкости рынка молочной продукции в Липецкой области, предприятию необходимо переработать около 22 тыс. т сырого молока, при этом планируется направить около 25% сырого молока на переработку для производства цельномолочной и кисломолочной продукции, более 30%, будет направлена на производство творога, 18% - сметаны и столько же на сливочное масло.


Рисунок 3. Структура объемов переработки молока по видам молочной продукции с учетом оптимизации ОАО «Краснинский молзавод»

По договорам с сельскими товаропроизводителями на предприятие ОАО «Краснинский молзавод» поставляется ежедневно в среднем около 63 т сырого молока. Минимальное значение объема закупок составляет 52 т, максимальное – 84 т. При этом, на производство молока направляется от 7 до 4 т сырья (рисунок 3).
Анализируя заявки торговых предприятий на молоко, можно получить данные о потребности на данный вид продукции. Потребность в молоке осенью, зимой и весной сохраняется на уровне 9 т в день и начинает заметно снижаться ко второй половине мая. Наименьший спрос на данный вид продукции в наиболее теплом месяце года - июле. Стабилизация потребления молока практически полностью наступает в октябре до прежнего уровня (рисунок 4).
В результате того, что поставки сырого молока в летние месяцы растут и снижается потребность в цельномолочной продукции с мая по сентябрь, необходимо перенаправить на другие виды молочной продукции около 626,4 т сырого молока. Наибольшее количество молока для переработки можно наблюдать в июле месяце – в избытке около 210 т или по 7 т в день.
Учитывая, что на рынке практически все молочные продукты являются дефицитными (кроме молока), сырое молоко можно было бы направить на любой из них, предпочтительный вариант - производство творога и кисломолочных продуктов (рентабельность 10,3 % и 5,1 %).

Рисунок 4. Динамика потребности и производства молока на ОАО «Краснинский молзавод»
Исходя из проведенных нами исследований, был сделан вывод, что можно избежать потерь от порчи готового молока и добиться более полной
загрузки производства перенаправив часть сырого молока на другие виды продукции, самыми предпочтительными из которых являются производство творога и кисломолочных продуктов.
В таблице 8 представлены оптимальные объемы производства молочной продукции.
Таблица 8. Производственная программа Краснинского молзавода
Ассортиментная номенклатура продукции Объемы производства в 2018 г., тонн Прогноз, тонна Оптимальные объемы производства, тонн
1. Молоко 4066,6 4274,05 3674,05
2. Кисломолочные 2366,1 2812,8 3112,8
3. Сметана 751,2 900,1 900,1
4. Творог 928,3 1077,2 1377,2
5. Сырково-твороженные 185,1 185,1 185,1
6. Сыры 64,5 64,5 64,5
7. Масло 174,6 174,6 174,6

Разработанные мероприятия приведут к исключению потерь от сезонного спроса на молоко. Рассчитаем оценку доходности проданной продукции (таблица 9). Переработка сезонного избытка сырого молока в объеме 626,4 т позволяет получить около 300 т творога и 300 т простокваши, что даст при его полной реализации (спрос по данным маркетинговых исследований обеспечен) дополнительно более 25 млн. руб. прибыли.

Таблица 9. Эффективность предлагаемых мероприятий
Мероприятия и показатели 2018 год Планируемый год Изменение (+,-)
1. За счет оптимизации сезонных процессов
Выручка от продаж, тыс. руб. 376 005 379447 +3442
Полная себестоимость проданной продукции, тыс. руб. 359 547 350430 -9117
Прибыль от продаж, тыс. руб. 16 458 29017 +12559
2. За счет оптимизации ассортиментной номенклатуры:
Выручка от продаж, тыс. руб. 376 005 412 207 +36202
Полная себестоимость проданной продукции, тыс. руб. 359 547 380 893 +21346
Прибыль от продаж, тыс. руб. 16 458 31 314 +14856

Полученные результаты свидетельствуют о том, что увеличение объема продаж положительно отразилось на поддержании рентабельности продукции. В современных условиях, управление производственно –сбытовой деятельностью предприятий является невозможным, без оптимизации производственной программы и эффективного планирования их деятельности. Прибыли, получаемые предприятиям, имеют прямую зависимость от того, на сколько точно и своевременно составлены планы, а также соответствие решению поставленных задач.
В данной работе с использованием методов анализа и прогнозирования временных рядов обоснована производственная программа предприятия на прогнозный период. Были выявлены положительные тенденции развития предприятия – увеличение объемов производства, прибыли и рентабельности.
Исследования сезонности потребительского спроса на продукцию предприятия позволили найти решения и исключить потери предприятия ОАО «Краснинский молзавод».
Сезонное перераспределение объемов переработки молока по видам молочной продукции позволяет обосновано сократить объем производства скоропортящегося продукта - молока, тем самым, уменьшить возврат испортившейся готовой продукции из торговых предприятий и эффективное использование молочного сырья.