Выявление направлений совершенствования системы затрат на

Выявление направлений совершенствования системы затрат на
обеспечение качества продукции в ТОО «Первомайские деликатесы»
Конивец Екатерина Александровна
КазНУ имени аль-Фараби, ВШЭиБ
Экономика, студентка 4го курса
Научный руководитель
Мухамедиев Булат Минтаевич
профессор
Одной из главных проблем мировой пищевой индустрии при
производстве пищевых продуктов является вопрос сохранения качества и
обеспечение безопасности. Современное производство качественных мясных
изделий связано с внедрением современных ресурсосберегающих
технологий, позволяющих выпускать продукцию с длительными сроками
хранения при сохранении высокого уровня качества мясных изделий.
На основе анализа структуры затрат на обеспечение качества
продукции и выявления основных затрат по статьям «Потери при усушке» и
«Возврат продукции», основным показателем качества было выбрано
содержание массовой доли влаги в изделиях для выявления зависимости
данного показателя со сроком годности продукции в целом [2, С. 13-16].
Для определения оптимальной модели зависимости массовой доли
влаги от срока хранения продукции были проанализированы данные за 2014
год. В ходе исследования мясных изделий были взяты показатели массовой
доли влаги на 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15 день срока годности мясных изделий в
среднем по предприятию. Данные предоставлены на рисунке 3.1.
66
64
62
60
Массовая доля влаги, %
58
56
54
52
1
3
5
7
9
11
13
15
Примечание – Составлено автором по источнику [1]
Рисунок 3.1 – Содержание влаги в мясных изделиях в соответствии со
сроком их годности.
Полученные данные были обработаны в программе Stata13 для
получения оптимальной модели зависимости содержании влаги в
исследуемых образцах, которая может быть использована для оптимизации
сроков годности данных колбасных изделий. Результаты представлены в
таблице 3.1.
Таблица 3.1 – Зависимость содержания влаги от срока годности
мясных изделий
Значение
регрессии
модели
Критерий оценки. Допустимые значения
R-квадрат
F-критерий
t-критерий
p-значения
0,5-0,7 – связь Фишера
для Стьюдента
p<0,05
умеренная
уравнения
в tфакт>tтабл
0,7-0,9 – связь целом
высокая
Fфакт>Fтабл
Обоснование значения
Переменные
Гипотеза
о Статистическая p-значения для
уравнения
случайной
значимость
коэффициенто
находятся
в природе
коэффициентов в меньше 0,05.
тесной
оцениваемых
уравнения
Эти
статистической характеристик регрессии
коэффициенты
связи
отклоняется и доказана
можно считать
признается их
не нулевыми
статистическая
надежность и
значимость
2
y=65,519 - 0,4774х
R =0,8846
45,9979 >
ta(факт) = 100,96
p-знач. для
0,0005
tb(факт) = -6,78
a = 0,0006
t(табл) = 2,262
p-знач. для
b = 0,0005
Примечание - Составлено автором
Наилучшей моделью по всем результатам исследования является
линейная модель, которая описывает зависимость массовой доли влажности
(у, %) от срока годности (x, дней), поскольку данная модель имеет
максимальное значение коэффициента детерминации.
Полученное уравнение регрессии показывает, что с увеличением
срока хранения продукции на 1 день происходит уменьшение массовой доли
влажности на 0,4774%. Обычно, свободный коэффициент, который равен
65,519%, носит математическую интерпретацию, но в данном случае он
определяет массовую долю влаги в продукции в день ее производства, т.е.
продукция в день изготовления содержит 65,5% влаги.
Коэффициент детерминации показывает, что вариация содержания
влаги на 88,46% зависит от вариации срока годности. Таким образом,
благодаря полученному уравнению регрессии с определенной точностью
можем предсказать показатели влажности на любой день срока хранения, что
особенно важно для предоставления рекомендаций по оптимизации затрат на
обеспечение качества продукции на предприятии. Уравнение регрессии и его
коэффициенты признаются значимым на уровне значимости 95%.
Основываясь на выявленной зависимости между содержанием влаги и
сроком годности продукции следует выдвинуть предположение о корреляции
уровня вляги с затратами на обеспечение качества продукции. Данная
гипотеза основывается на зависимости общих затрат на обеспечение качества
продукции и выбранным показателем качества – массовой доли влаги в
изделиях, для достижения оптимизации затрат.
Изменение показателя качества продукции К зависит от многих
причин, в том числе от вложения средств в повышение качества продукции.
Обеспечение высокого качества при минимальной себестоимости продукта
во многом зависит от правильно организованного управления финансовой
деятельностью, включающего управление затратами на обеспечение качества
продукции.
Затраты на обеспечение качества, согласно классификации А.
Фейгенбаума, могут быть подразделены на четыре составляющих:
S1 – предупредительные затраты,
S2 – затраты на контроль,
S3 – внутренние затраты на несоответствия,
S4– внешние затраты на несоответствия.
Результативным показателем качества К выбрана одна из
количественных характеристик свойства продукции - содержание влаги в
изделиях, которая характеризуюет ее качество.
Принятие управленческих решений о планировании соотношения
четырех составляющих затрат в общих затратах на качество и выделение
приоритетных видов этих затрат предлагается основывать на статистическом
анализе влияния факторов затрат на результативный показатель качества К.
Исходной для анализа является матрица, составленная из значений
затрат за 10 периодов и показателей качества с 2005 по 2014гг.
Статистический анализ и построение четырехфакторной модели
проведен на основе данных о затратах на обеспечение качества продукции
ТОО «Первомайские деликатесы» с результативным показателем доли
влажности в изделиях.
Зависимость результативного показателя качества К от структуры
видов затрат S, может быть установлена методом пошагового регрессионного
анализа. Коэффициенты регрессии показывают, на какую величину в
среднем изменится результативный признак, если переменную Si увеличить
на единицу измерения. В матричной форме регрессионная модель имеет вид:
K = S×B+𝜀. Для оценки вектора-столбца В используется метод наименьших
квадратов, который минимизирует сумму квадратов остатков.
Построение четырехфакторной линейной регрессионной модели
результативного показателя К в зависимости от затрат Si, позволяет оценить
долю влияния каждого фактора в изменении уровня результативного
показателя. Коэффициенты bm уравнения множественной регрессии являются
информативными и определяют абсолютное изменение показателя К при
изменении фактора затрат на единицу. Степень эффективности включенных
в модель факторов определяется множественным коэффициентом
корреляции: чем ближе R2 к единице, тем точнее параметры регрессионной
модели отражают исследуемую зависимость.
Результаты статистического анализа приведены в таблице 3.2.
Таблица 3.2 – Множественная регрессия между результативным
показателем качества и затратами на обеспечение качества
Значение
регрессии
модели
Критерий оценки. Допустимые значения
R-квадрат
F-критерий
t-критерий
p-значения
0,5-0,7 – связь Фишера
для Стьюдента
p<0,05
умеренная
уравнения
в tфакт>tтабл
0,7-0,9 – связь целом
высокая
Fфакт>Fтабл
Обоснование значения
Переменные
Гипотеза
о Статистическая p-значения для
уравнения
случайной
значимость
коэффициенто
находятся
в природе
коэффициентов в меньше 0,05.
тесной
оцениваемых
уравнения
Эти
статистической характеристик регрессии
коэффициенты
связи
отклоняется и доказана
можно считать
признается их
не нулевыми
статистическая
надежность и
значимость
2
K=45,5+1,68S1+0,4
R =0,8737
36,59 > 0,0007
ta (факт) = 44,532
p-знач. для
6S2+0,37S3-0,52S4
tb1 (факт) = 1,68
a = 0,000
tb2 (факт) = 0,458
p-знач. для
tb3 (факт) = 0,372
b1 = 0,003
tb4 (факт) = -0,522
p-знач. для
t(табл) = 2,262
b2 = 0,591
p-знач. для
b3 = 0,403
p-знач. для
b4 = 0,292
Примечание - Составлено автором по источнику [1]
Полученное уравнение множественной регрессии имеет вид:
𝐾 = 45,5 + 1,68𝑆1 + 0,46𝑆2 + 0,37𝑆3 − 0,52𝑆4
(3.1)
В результате того, что не выполняется условие P<0,05, то
коэффициенты при S2, S3 и S4 являются незначимыми и построенному
уравнению нельзя доверять, несмотря на значение коэффициента
множественной корреляции R2=0,8737, свидетельствующего о высокой связи
совокупности затрат на обеспечение качества продукции и массовой долей
влаги.
Элементы затрат взаимозависимы, вследствие чего параметры
уравнения регрессии и оценки переменных являются смещенными. Данный
вывод
исходит
из
проведенного
теста
Фаррара-Глоубера
на
мультиколлинеарность факторов. Результаты теста приведены в таблице 3.3.
Таблица 3.3. – Результаты
мультиколлинеарность факторов
теста
Фаррара-Глоубера
Корреляция между затратами на обеспечение Определитель
качества продукции
матрицы R
S1
S2
S3
S4
S1
1
0,6692
0,701
0,8133
S2
0,6692 1
0,9788 0,9577 Det A=0,000266
S3
0,701
0,9788
1
0,9767
S4
0,8133 0,9577
0,9767 1
Примечание - Составлено автором по источнику [1]
на
FG
χ2
FG=56,24
χ2=0,71
В результате того, что определитель матрицы корреляций между
затратами на обеспечение качества продукции стремится к нулю, можно
сделать предположение о наличии мультиколлинеарности факторов. Для
подтверждения этого предположения осуществлена оценка статистики
Фаррара-Глоубера. Фактическое значение данного критерия FG было
сравнено с табличным значением критерия χ2 на уровне значимости α = 0,05.
Так как FG.>.χ2, то между объясняющими переменными существует
мультиколлинеарность.
Изучение корреляционной связи между показателем качества и
затратами не может ограничиться методом множественной регрессии в силу
того, что она не объясняет поведение зависимой переменной, поэтому
необходимо изучить частные зависимости влияния исследуемых факторов на
объясняемую переменную.
Статистический анализ эффективности каждого вида затрат на
обеспечение качества проведем на основе годовых данных 2005-2014 годов
производителя колбасных изделий ТОО «Первомайские деликатесы». В
качестве результативного показателя качества К использована массовая доля
содержания влаги в мясных изделиях. Вычисления проведены с
использованием программного пакета «Stata13».
Принятие управленческих решений о планировании соотношения
четырех составляющих затрат в общих затратах на обеспечение качества и
выделение приоритетных видов этих затрат предлагается основывать на
статистическом анализе влияния факторов затрат на результативный
показатель качества К.
Вычисление частных коэффициентов корреляции позволяет
установить степень тесноты связи между показателем качества К и
конкретным видом затрат Si, исключая влияние других видов затрат. При
таком подходе составляется четыре уравнения регрессии для каждого
элемента затрат отдельно. Проверка адекватности каждого из четырех
регрессионных уравнений проводится по F-ритерию Фишера.
Частные коэффициенты корреляции уровня влажности по видам
затрат на обеспечение качества представлены в таблице 3.4.
Таблица 3.4 – Коэффициенты корреляции между уровнем влажности
продукции по видам затрат на обеспечение качества
Наименование
затрат
R2
F-критич.
F-табл.
Предупредительные
Контрольные
R1= 0,8273
F(1,8) = 38,32
F = 0,0003
Внутренние
R2= 0,6599
R3= 0,4654
F(1, 8) = 19,12
F(1,8) = 8,61
Prob>F =
Prob>F = 0,0064
0,0076
Примечание - Составлено автором по источнику [1]
Внешние
R4= 0,4375
F(1,8) = 7,31
Prob>F =
0,0026
С экономической точки зрения это значит, что увеличение затрат на
предупредительные и контрольные мероприятия приводит к увеличению
доли влажности в продукции в большей степени, чем затраты на внутренние
и внешние несоответствия. Кроме того, проверка адекватности каждого из
четырех регрессионных уравнений по F-критерию Фишера показала, что все
регрессионные модели является значимыми.
Для сравнения оценок влияния факторных признаков затрат на
результативный признак качества следует дополнить абсолютные величины
относительными. К таким относительным коэффициентам чувствительности
относятся частные коэффициенты эластичности, бета-коэффициенты и
дельта-коэффициенты. Эти коэффициенты вычисляются на основе
коэффициентов построенного регрессионного уравнения, а также формул
средних значений средних квадратических отклонений.
Частный коэффициент эластичности
Э𝑖 =
𝐵𝑖 × 𝑆𝑖
𝐾
(3.2)
показывает, на сколько процентов изменяется показатель качества K при
изменении соответствующих затрат на 1%.
Сравнение бета-коэффициентов
𝛽𝑖 =
𝐵𝑖 × σ𝑖
σ𝐾
(3.3)
при различных факторах затрат дает возможность оценить силу воздействия
видов затрат на результативный признак. Бета-коэффициенты показывают,
на какую часть среднеквадратического отклонения σK изменится зависимая
переменная К при изменении соответствующего фактора Si на величину
своего среднеквадратического отклонения σi. Этот коэффициент позволяет
сравнивать влияние изменения различных факторов на вариацию
исследуемого показателя, на основе чего выявляются факторы, в развитии
которых заложены наибольшие резервы изменения результативного
показателя.
Чтобы оценить долю влияния каждого фактора в суммарном влиянии
факторов, включенных в уравнение регрессии, определяют ∆-коэффициенты:
∆𝑖 =
𝑅𝑖 × 𝐵𝑖
,
𝑅2
(3.4)
где 𝑅𝑖 - парные коэффициенты корреляции. ∆-коэффициенты определяют
относительную долю влияния каждого вида затрат в общем влиянии затрат
на обеспечение качества на результативный показатель качества К.
Содержательный анализ модели в целях уточнения приоритетности
факторов опирается на сравнение перечисленных коэффициентов. В этом
случае производится ранжирование факторов по величине коэффициентов
эластичности, бета- и дельта- коэффициентов. В результате ранжирования
выявляются приоритетные виды затрат на обеспечение качества, с которыми
связаны наибольшие возможности в изменении показателя качества. По
результатам такого сравнительного анализа можно дать объективную оценку
возможностей повышения эффективности производства и повышения
качества продукции, выявить внутренние резервы производителя в области
повышения качества.
Описанный метод ранжирования коэффициентов чувствительности
позволяет выделить приоритетные статьи затрат и опирается на
классификацию затрат на обеспечение качества по А. Фейгенбауму.
Результаты
ранжирования
коэффициентов
чувствительности
представлены в таблице 3.5.
Таблица 3.5 – Коэффициенты чувствительности по данным затрат на
обеспечение качества и результативного показателя
Факторы
затрат
S1
S2
S3
S4
Значения коэффициентов
Ранг факторов
чувствительности
Э
∆
Э
𝛽
𝛽
0,26581 1,707528 0,001894
1
1
0,12318 1,020931 0,000167
2
2
0,05837 0,49187 0,000195
3
3
-0,03596 -0,35656 -0,00007
4
4
Примечание - Составлено автором по источнику [1]
Средний
ранг
∆
1
3
2
4
1
2
3
4
Из ранжирования значений коэффициентов эластичности, бетакоэффициентов и дельта- коэффициентов следует, что основными факторами
изменения результативного показателя качества (уровень влаги) являются
факторы S1 (затраты на предотвращение) и S2 (затраты на контроль).
Следующими по силе влияния на результативный показатель являются
факторы S3 (затраты на внутренние несоответствия) и S4 (затраты на внешние
несоответствия). Следовательно, наибольшие возможности в изменении
результативного показателя связаны с изменением этих видов затрат в
указанном порядке. [39, C. 247-259]
Проведенный статистический анализ дает возможность принятия
обоснованного управленческого решения о более эффективном
планировании затрат с целью повышения качества продукции.
На основе выявленной зависимости между массовой долей влаги,
сроком годности продукции и затратами на обеспечение качества продукции,
следует разработать мероприятия с целью оптимизации затрат, что приведет
к сохранению массовой доли влаги в продукции. В результате сохранения
массовой доли влаги продукция не будет терять в весе и, соответственно,
сократятся расходы по статье «Потери при усушке».
Исходя из полученных результатов по ранжированию коэффициентов
чувствительности можно сделать вывод о первостепенной роли затрат на
предотвращение несоответствий и контроль соответственно в сохранении
массовой доли влаги и, как следствие, повышения срока годности продукции.
Рассмотренный способ исследования зависимости между затратами на
обеспечение качества продукции и содержанием массовой доли влаги
является надежным, простым и эффективным средством оценки затрат на
обеспечение качества продукции. Вследствие этого решения, принятые на
основе данного метода, являются достоверными и применимыми на практике
для предприятия.
Данный метод позволяет осуществлять управление процессами
производства, а не результатами процесса, что является базовой концепцией
предприятия, работающего в условиях системы управления качеством.
Фокусировка внимания на процесс означает, что главным фактором является
профилактика, а не исправление допущенных ошибок производства.
Управление качеством интегрированных процессов можно разделить на три
фазы: планирование, контроль и улучшение качества. Процесс планирования
качества включает следующие этапы: определение допустимых отклонений
от требований заказчиков к конечному продукту, спецификация
поставщиков, разработка последовательности проведения работы (персонал,
оборудование и рабочие процедуры), определение издержек и времени
процесса, разработка системы контроля.
Процесс контроля качества, являясь базой управления процессом,
включает постоянное отслеживание и контроль продукции, а также
самоконтроль, осуществляемый непосредственными исполнителями. На ТОО
«Первомайские деликатесы» работа по улучшению качества проводится в
соответствии с двумя базовыми концепциями организации: цель процесса
улучшения - снижение стоимости брака, планирование улучшения качества
на уровне руководства, т.е. выбор наиболее эффективного использования
ресурсов и контроль за их использованием, что позволит также уменьшить
стоимость брака.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1 В݀и݀д݀ы зат݀рат. ТОО «Пе݀р݀во݀ма݀йс݀к݀ие де݀л݀и݀катес݀ы». 2005-2014݀г݀г.
2 Мухамедьяров Д.З. Статистические методы управления качеством
продукции: Учеб.пособие / Караганд.гос.техн.ун-т.- Караганда: КарГТУ,
2003.- 75 с.