Sezonski faktori i njihov uticaj na aktivnosti. Značaj sezonalnosti u aktivnostima preduzeća

Menadžment privrednih subjekata sa sezonskim karakterom djelatnosti teži smanjenju nivoa sezonskih kolebanja. Za postizanje ovih ciljeva neophodna je preraspodjela radne resurse, dodatno opterećenje proizvodnih kapaciteta, reklama, sniženje cijena, što je nemoguće bez predviđanja.

V savremeni uslovi složenim preplitanjem ekonomskih veza između industrija, sezonske fluktuacije nastale u jednoj industriji prenose se na druge, uzrokujući odgovarajuće fluktuacije u narednim karikama proizvodnog ciklusa. Sezonsko stanje u poljoprivredi uzrokuje fluktuacije proizvodni proces u prerađivačkoj industriji tada se formiraju sezonski valovi u trgovini i potrošnji.

Kako su industrijska sfera i njeno okruženje (tržište resursa, roba i usluga, domaćinstva, finansijsko tržište, država) direktno povezani, postoje i fluktuacije koje se mogu pripisati sezonskim fluktuacijama. Sezonske promjene u društveno-ekonomskim procesima i pojavama određivat će ne samo klimatski faktori, već i društveni, ekonomski i pravni. Na primjer, povećanje stope nezaposlenosti zimi, povećanje prosjeka plate i dohodak po glavi stanovnika na kraju godine, periodični novčani tokovi plaćanja poreza, odbitaka u razne fondove, plaćanja usluga.

Čini se potrebnim procijeniti dinamiku sezonalnosti na primjeru industrije koja je najpodložnija sezonskim kolebanjima – u proizvodnji šećera.

S obzirom na dinamiku sezonalnosti u proizvodnji šećera, potrebno je uzeti u obzir da se šećer od repe uglavnom proizvodi u septembru - novembru, a sirovi šećer u martu - julu. Ova sezonska priroda povezana je sa periodima zrenja repe i otkupom uvoznog sirovog šećera.

Sezonske fluktuacije cijena šećera potvrđuju i donji grafikon.

Rice. 1. Veleprodajne i maloprodajne cijene šećera u Rusiji

(januar 2006. - april 2009.)

Na grafikonu se vidi da se rast veleprodajnih cijena dešava krajem januara - februara, što je povezano sa preradom zaliha repe od proizvođača i prelaskom proizvodnje na sirovu. Tako je u 2006. godini rast cijena u februaru u odnosu na početak januara iznosio 350 rubalja po toni (16848 rubalja po toni), au februaru 2008. u odnosu na januar 300 rubalja po toni (14022 rubalja po toni). Tako svake godine dolazi do sezonskog pada prodajnih cijena šećera krajem godine i njihovog rasta početkom godine.

Rice. 2. Veleprodajne cijene šećera u Rusiji

2008. godinu karakteriše najniža vrijednost rublje u odnosu na američki dolar, što je dovelo do značajnog pada veleprodajnih cijena šećera u septembru-decembru prošle godine, uprkos činjenici da je cijena šećera iz repe iz žetve 2008. godine 16,8 rubalja. po kg (sa PDV-om). Domaće cijene u jesen su bile pod pritiskom zaliha sirovog šećera i tradicionalne konkurencije poljoprivrednih proizvođača. Uzeti zajedno, ovi faktori su doveli do pada cijena šećera u ovom periodu.

Rezerve šećera za Rusko tržište uključujući sirovi šećer na kraju 2008. godine iznosio je rekordnih 2,91 miliona tona u poređenju sa 2,78 miliona tona na kraju 2007. To je rezultat rekordne proizvodnje šećera od repe u 2008/09. godini - 3,55 miliona tona (od avgusta do februar), u 2007/08 - 3,12 miliona tona. Čak su i zalihe sirovog šećera u šećeranama, prema podacima Soyuzrossahara od 9. februara 2009. godine, 1,5 puta veće i iznose 301 hiljadu tona u odnosu na 197 hiljada tona godinu dana ranije.

Rice. 3. Zalihe šećera u Ruskoj Federaciji na kraju mjeseca, hiljade tona.

Prema Soyuzrossaharu, u kontekstu deficita i povećanja troškova kreditnih resursa u 3. i 4. kvartalu 2008. godine, šećerane nisu imale priliku da privuku kreditne resurse i samo su pružale usluge prerade šećerne repe za naplatu, što , za razliku od prethodne godine, dovela je do promjene vlasničke strukture robnih rezervi šećera u pravcu njihovog povećanja u bilansima poljoprivrednih proizvođača. Nedostatak dovoljnog broja rezervoara za skladištenje ove količine šećera doveo je do njegove masovne prodaje.

Proizvodnja šećera u Rusiji svake godine postaje sve sezonskija: rastu oktobarski vrhovi repe, smanjuje se proizvodnja sirovog šećera (zbog teško predvidljive isplativosti), a uvoz gotovog šećera, prvenstveno iz Bjelorusije, ne opada. Osim toga, nagle promjene uvoznih dažbina i fluktuacije na svjetskom tržištu ostavljaju traga. Problem razvoja infrastrukture oko šećerana i ubrzanog povećanja kapaciteta fabričkog skladištenja šećera, prvenstveno kod relativno perspektivnih šećerana sa stvarnim kapacitetom većim od 3800 t/dan (u Ruskoj Federaciji postoji oko 31 takva fabrika) i razvoj alata za sezonsko finansiranje poslovanja, postaje sve hitniji.

Razvoj poljoprivredne proizvodnje u Rusiji u 2008. godini odvijao se pod uticajem niza negativnih faktora, posebno naglog rasta cena materijalnih resursa koji se koriste u poljoprivrednoj proizvodnji i građevinarstvu, kao i komplikovane situacije sa kreditiranjem poljoprivrednih proizvoda. proizvođači. U periodu sezonskih radova rast cijena mineralnih đubriva iznosio je 70%, električne energije - 13,2%, prirodnog gasa - 11,3%, poskupljenja dizel goriva (do decembra 2007. godine) - 45%, što dovelo do značajnih dodatnih troškova. Istovremeno, cijene poljoprivrednih proizvoda u periodu januar-novembar 2008. porasle su za svega 3,4%.

U metalurškoj industriji razvija se nešto drugačija sezonska situacija. Početkom 2009. godine zabilježen je prilično ozbiljan skok potražnje za proizvodima od valjanog metala kod potrošača u azijsko-pacifičkoj regiji. Porast potražnje bio je selektivan i odnosio se isključivo na potrebu proizvodnih preduzeća da popune zalihe. No, ipak, u uvjetima neizvjesnosti, i to se pokazalo dovoljnim da se tržištu da kratkoročni poticaj optimizma i igrači su počeli dizati prognoze za perspektivu industrije i puštati u rad zamrznute proizvodne kapacitete. u 4. kvartalu 2008.

Za ruske metalurge dodatni faktor koji je značajno uticao na njihovo poslovanje bila je prilično oštra devalvacija rublje. Slabljenje nacionalne valute učinilo je proizvode ruskih metalurga konkurentnijim i omogućilo im da djelimično zamjene pad domaće potražnje izvoznim zalihama. Krajem 1. kvartala 2009. godine udio izvoza u strukturi ponude ruskih metalurga porastao je na 70-80% sa 40-50% na kraju 2008. godine.

Osim toga, devalvacija rublje omogućila je metalurzima da podignu cijene na domaćem tržištu, dovodeći ih u skladu sa svjetskim nivoom. Kao rezultat toga, Rusija je postala jedna od rijetkih zemalja u kojoj je, prema rezultatima prva tri mjeseca 2009. godine, zabilježen iako neznatan rast proizvodnje čelika na nivo iz decembra 2008. godine.

Unatoč činjenici da je 1. kvartal 2009. godine bio bogat događajima i potvrdio većinu novih trendova u metalurgiji, o kojima smo pisali u godišnjoj strategiji, nije dao potpuno razumijevanje situacije, kao ni utjecaj tradicionalnog faktora sezonalnosti. u metalurgiji se 2009. godina može okarakterisati kao dovoljno umjerena.

Faktori koji oblikuju sezonalnost razlikuju se kako po svojoj prirodi i karakteru, tako i po stepenu uticaja. Mogu se kombinovati u sledeće grupe:

1. Prirodno-klimatski. One utiču na formiranje sezonskih kolebanja u proizvodnji, trgovini, potrošnji.

2. Ekonomski faktori. To je prvenstveno obim proizvodnje, promet na malo, cijene i, shodno tome, prihodi stanovništva.

3. Društveni faktori. To uključuje socijalnu strukturu društva, nivo kulture stanovništva, nacionalne tradicije i praznike. Oni imaju glavni uticaj na formiranje sezonskih kolebanja potražnje i potrošnje.

4. Demografski faktori: sastav i veličina porodice, starost, pol, migracija stanovništva. Uglavnom utiču na potražnju i potrošnju.

5. Pravni faktori - zakonodavno su fiksirane sve vrste plaćanja u razne fondove, na primjer, plaćanja poreza, plaćanja penzija i osiguranja, plaćanje komunikacionih usluga.

Sezonske fluktuacije koje su nastale u proizvodnom sektoru prenose se na finansijski sektor, gdje se mijenjaju, jer se prirodni i klimatski faktori prepliću sa djelovanjem društveno-ekonomskih i pravnih faktora.

Na primjer, među privrednim subjektima koji neravnomjerno proizvode svoje proizvode, potražnja za novcem u određenim periodima raste. U proleće se naglo povećava potreba za pozajmljenim sredstvima poljoprivrednih preduzeća, au jesen se povećava potreba za dodatnim sredstvima prerađivačkih preduzeća koja nastoje da sebi obezbede sirovine za budućnost nakon žetve. Kreditne institucije, s obzirom na ekonomske i finansijske uslove na lokalnom tržištu, moraju predvidjeti ovu promjenjivu potražnju i zadovoljiti je u svakom trenutku. Stvorene su mnoge sektorske banke, fokusirane na kreditiranje preduzeća u relevantnoj industriji.

Na devizno tržište utiču izvozno orijentisane industrije i kompanije, od kojih su mnoge pod uticajem sezonskih fluktuacija u njihovim aktivnostima (automobilska industrija, proizvodnja nafte i gasa, metalurgija), što zauzvrat utiče na stanje platnog bilansa zemlje.

Doprinosi mnogim fondovima se također periodično prenose ( penzioni fondovi, fondovi obaveznog zdravstvenog osiguranja, Državni fond za zapošljavanje i dr.). U obračunu konkretnih iznosa poreskih prihoda u budžete različitih nivoa, predviđanju rasta i pada proizvodnje, trgovina, uključujući i sezonske faktore, ima veliki značaj. Ovi podaci su važni za naredno formiranje budžeta svih nivoa, jer mogu pouzdanije odražavati potrebe regiona za federalnim sredstvima u vidu subvencija, grantova i transfernog finansiranja. Treba uzeti u obzir da postoje regije sa poljoprivrednom ili drugom sirovinskom orijentacijom. Stoga je proučavanje sezonalnosti u finansijskim procesima od velikog interesa.

Analiza i predviđanje različitih socio-ekonomskih pokazatelja su takođe važni za razvoj socijalne i ekonomske politike države.

Koriste se opsežne informacije o stanju i kretanjima razvoja svih sektora privrede. Većina prognoziranih procesa, u ovom ili onom stepenu, doživljava uticaj sezonalnosti (npr. monetarni agregati, bankarski krediti privredi, prosečne plate, prihodi i rashodi stanovništva, stanja depozita stanovništva u bankama, dinamika broj nezaposlenih, indeksi potrošačkih cijena i industrijske veleprodajne cijene) ... Shodno tome, prilikom njihove analize potrebno je uzeti u obzir ne samo monotone trendove, već i periodične (sezonske).

Oscilatorni procesi sa izraženim ciklusima primećuju se i na berzama: mesečno, kvartalno i 21 nedeljno, nedeljno. Kao razloge za ovakve cikluse autori navode periode i obim plasmana hartija od vrednosti, potrebu emitenta za sredstva, propis emitenta o ročnoj strukturi duga i dr. Navedeni ciklusi su posljedica privremenih, subjektivnih faktora i moraju se uzeti u obzir prilikom razmatranja specifičnih, posebnih zadataka. Budući da su fluktuacije na finansijskom tržištu bliske periodičnim i završavaju se tokom godine, one se nazivaju sezonskim fluktuacijama.

Pogoršanje ekonomske situacije povezano sa finansijskom krizom primorava industrijska preduzeća da aktivnije identifikuju i implementiraju štedne rezerve u svu svoju imovinu. S tim u vezi, posebnu pažnju treba posvetiti analizi stanja korporativnih zaliha (TMC). Obrtna sredstva u zalihama u preduzećima su prilično teška. Prema Rosstatu, udio svih vrsta zaliha u sastavu imovine u proizvodnim preduzećima je oko 20%, au preduzećima za mašinogradnju - oko 30%. Zalihe zaliha u sastavu obrtnih sredstava čine oko 15% u proizvodnim preduzećima, au mašinstvu oko 20%. Nažalost, posljednjih godina promet obrtnih sredstava, uključujući i promet zaliha, nije značajno ubrzan.

Prelaskom na tržišnu ekonomiju otklonjen je problem nedostatka materijalnih resursa za preduzeća, preduzeća su mogla da napuste velike zalihe i glomazna skladišta za njih. No, istovremeno su se pojavili novi problemi povezani s nestabilnim i stalno rastućim cijenama, nedostatkom obrtnih sredstava i kredita za njih, kršenjem ugovornih obaveza partnera u isporuci robe i materijala, nestabilnom prodajom gotovih proizvoda itd. Neizvjesnost u potražnji za proizvedenim proizvodima uzrokuje nesigurnost u predviđanju potrebnih materijalnih resursa. U tom smislu, akumulirane zalihe postaju faktor u usklađivanju stvarne ponude i potražnje, kao i smanjenja troškova proizvodnje.

Rezultati mjesečnog istraživanja rukovodilaca industrijskih preduzeća, sprovedenog po nalogu „Poslovne Rusije“ na panelu laboratorije poslovnih istraživanja IET-a u aprilu 2009. godine, o trenutnom stanju preduzeća, prikazani su na Sl. 2.4-2.6.

Rice. 4. Prosječne cijene proizvoda ispitanih preduzeća u oktobru 2008. - aprilu 2009.

Rice. 5. Promjene u obimu zaliha na tuženim preduzećima u oktobru 2008. - aprilu 2009. godine

Rice. 6. Dinamika rasta bilansa komponenti Indeksa tekućeg stanja u oktobru 2008. - aprilu 2009. godine u odnosu na isti period prethodne godine.

Na sl. 2.7 prikazana su povećanja bilansa mjesečnih komponenti Indeksa trenutnog stanja očekivanja u odnosu na isti period prošle godine, izračunata za eliminaciju sezonskosti. Vrijednosti bilansa komponenti za april 2009. godine uključene su u Indeks trenutnog stanja „Barometra poslovne Rusije“ prikazan na Sl. 2.8.

Jedan od glavnih pravaca za postizanje ušteda u oblasti logistike je smanjenje troškova povezanih sa zalihama razvojem politike upravljanja zalihama, koja predstavlja strukturu pravila za određivanje vremena i obima nabavki. Kao dio politike upravljanja zalihama, formiraju se planovi snabdijevanja koji određuju u kom trenutku i za koje količine treba popuniti zalihe.

U 1 sq. U 2009. godini, prvi put u toku krize, saldo stvarnog broja zaposlenih u korelaciji sa očekivanom potražnjom postao je naglo negativan. U januaru 2009. godine samo 7% preduzeća ocenilo je svoje osoblje kao „nedovoljno” (u oktobru 2008. godine 26%), a kao „preterano” - 33% (12%). Nestaje inercija dugog perioda naglog rasta proizvodnje, kada je kadrova često nedostajalo. Situacija na tržištu rada postaje prilično akutna, a to može imati ne samo ekonomske, već i socijalne posljedice.

U 1 sq. Indeks tekućeg stanja, izračunat na osnovu povećanja bilansa stanja za godinu, u 2009. godini iznosio je -40,9 (u Q4 2008. bio je -32,0). Moramo priznati prilično oštro pogoršanje trenutnog tržišnog okruženja u odnosu na prvi kvartal. 2008. Vjerovatno će doći do izražaja u primjetnom padu industrijske proizvodnje i realnog BDP-a. Poređenje sa prošlom dinamikom dovodi do nedvosmislenog zaključka da ovako nagle promjene situacije na gore nije bilo od 1996. godine, odnosno od prvog trenutka za koji se može izračunati kvartalni indeks trenutnog stanja.

S druge strane, analiza mjesečne dinamike pojedinih komponenti indeksa tekućeg stanja pokazuje da još nije uočeno dalje ubrzanje pada. O tome svjedoči relativna stabilizacija bilansa nekoliko komponenti indeksa trenutnog stanja odjednom: a) obima proizvodnje nakon "kolapsa" u novembru-decembru 2008; b) cijene gotovih proizvoda nakon "kolapsa" u decembru 2008. - januaru 2009. godine; c) zalihe gotovih proizvoda nakon "kolapsa" u januaru-februaru 2009. Nesumnjivo, opća ekonomska recesija u Rusiji se nastavlja (za sada nema znakova oporavka, sve komponente indeksa ostaju negativne), ali stopa ove recesije , najvjerovatnije, još uvijek ne raste.

2. Praktično domaće i strano iskustvo u upravljanju zalihama u preduzeću u sezonskim uslovima

Problem upravljanja zalihama je posebno akutan iz sljedećih razloga. Prvo, postoji izuzetna vrsta raznolikosti potrošnih dobara i materijala, koja je povezana sa složenošću i višekomponentnom prirodom materijalne strukture proizvoda, prisutnošću pomoćna proizvodnja... Drugo, sastav utrošenih dobara i materijala često se mijenja zbog obnavljanja proizvedenih proizvoda. Treće, materijalni tokovi između proizvodnih karika često su neusklađeni, što rezultira mnogim privremenim zalihama u proizvodnji i lancima snabdijevanja.

Upravljanje zalihama u domaćim preduzećima tokom godina planske privrede zasnivalo se uglavnom na normativnom pristupu. U ovom slučaju norme zaliha su određene empirijski ili kao procenat godišnjeg obima potrošnje, ili kao normalizovano trajanje jednog prometa po vrstama robe i materijala. Normativni pristup nije dao pouzdane, isplative rezultate i zalihe su obično bile precijenjene.

Zalihe stvorene u različitim preduzećima prvenstveno se koriste za izjednačavanje različitih intenziteta interakcije materijalni tokovi, kao i da se smanji uticaj na preduzeće nasumičnih faktora koji dovode do poremećaja u snabdevanju. Prisustvo rezervi podrazumijeva određene troškove za njihovo formiranje i održavanje. Definitivno, troškovi skladištenja zaliha, kao i administrativni troškovi ispunjavanja narudžbi za zalihe, nazivat ćemo se troškovima upravljanja zalihama, a troškovi povezani s nabavkom materijalnih resursa (proizvod cijene prema kupljenom obimu) - troškovi nabavke.

Trenutno se mnoga industrijska preduzeća suočavaju sa problemom neefikasnog upravljanja obrtnim kapitalom. Ovo je posebno izraženo u preduzećima sa dugim proizvodnim ciklusom, gde obrtna sredstva u proseku čine 80% godišnjeg prihoda. Prisustvo značajnih količina nepotraženih zaliha i dospjelih potraživanja negativno utiče na finansijsko stanje preduzeća, ne dozvoljava im da ostanu konkurentni. Postojanje ovog problema uzrokovano je nizom faktora.

Prvo, sa formiranjem tržišne ekonomije u Rusiji, uslovi u kojima preduzeća posluju su pretrpeli suštinske promene. Ranije je postojao sistem centraliziranog planiranja, u kojem su se planovi proizvodnje i prodaje proizvoda za preduzeća postavljali izvana na osnovu formirane ravnoteže nacionalne ekonomije, a preduzeća su mogla proizvoditi proizvode "do skladišta", shvatajući da će biti realizovani. Trenutno je neizvesnost u odnosu preduzeća sa eksternim okruženjem značajno porasla: preduzeća treba da samostalno sprovode planiranje na osnovu projektovane potražnje kupaca, što je postalo od najvećeg i odlučujućeg značaja, polazna tačka u planiranju proizvodnje i prodaja. Osim toga, razvoj konkurencije podstiče preduzeća da stalno unapređuju efikasnost internih poslovnih procesa kako bi što kvalitetnije izašla u susret potrebama svojih potrošača i zadržala svoju poziciju na tržištu. Dakle, pristup upravljanju preduzećima se iz temelja mijenja, stoga postoji potreba za unapređenjem sistema upravljanja obrtnim kapitalom. Alati koji se za to koriste u planskoj privredi više se ne mogu koristiti u svom čistom obliku, već se moraju prilagoditi savremenim uslovima funkcionisanja preduzeća.

Drugo, negativni rezultati onih održanih u Rusiji 90-ih godina 20. vijeka. reforme, izražene u naglom padu industrijske proizvodnje, značajnoj inflaciji, dugotrajnom nedostatku ulaganja u osnovna sredstva, krizi plaćanja i drugim posljedicama, neminovno su uzrokovale pad efikasnosti svih glavnih poslovnih procesa industrijskih preduzeća. Prisustvo neproduktivnih procesa ili njihovih pojedinačnih delova produžava trajanje radnog ciklusa preduzeća, usled čega se smanjuje stopa obrta sredstava uloženih u obrtna sredstva, smanjuje se profitabilnost imovine preduzeća i njegova likvidnost, dug pozicija se povećava, tj svi glavni ekonomski pokazatelji preduzeća se pogoršavaju.

Treba priznati da je po standardima razvijenih zemalja nivo upravljanja zalihama u Rusiji prilično nizak. Pitanje kako efikasno upravljati akcijama danas, kada marginalni prihodi od aktivnosti preduzeća opadaju, pristup pozajmljenim sredstvima se pogoršava, a konkurencija raste, postaje od najveće važnosti.

Tradicionalni analitički modeli zasnovani su na tri stuba:

- prvo, za ABC analizu,

- drugo, o formuli za optimalnu EOQ narudžbe (ekonomska količina narudžbe),

- treće, pod pretpostavkom da sve slučajni procesi može se opisati normalnom distribucijom (Gausovom raspodjelom).

Sa ovim modelima, značajan napredak je napravljen u upravljanju zalihama u prošlom stoljeću. S obzirom da prije sto godina nije bilo modernih kompjutera i da su složeni proračuni oduzimali dosta vremena, a razmatrani modeli su vrlo jednostavni, s pravom se smatraju klasičnim. Danas su ovi modeli prikladni samo za upotrebu kao nastavnog materijala, u praksi se praktično ne koriste. Osim toga, sasvim je očito da ovi modeli apsolutno ne uzimaju u obzir faktor sezonskosti, te stoga nisu primjenjivi za potrebe ovog istraživanja.

Savremena kompjuterska tehnologija omogućava da se problem upravljanja zalihama reši na ispravan i suštinski viši nivo nego do sada. Era brzih desktop računara otvorila je nove mogućnosti za upravljanje zalihama koje su još uvek slabo shvaćene. Objektivni razlog za to je nezrelost ruskog tržišta, a subjektivni razlog je nedovoljna matematička pismenost osoblja komercijalnih preduzeća.

Po našem mišljenju, trenutno je nemoguće razviti metode upravljanja zalihama bez dobre matematičke obuke. Osim toga, potrebno je iskustvo u poslovima skladištenja i trgovine.

Glavni cilj gotovo svih savremenih kompjuterskih sistema upravljanja zalihama koji se danas koriste je automatizacija procesa nabavke na osnovu jasno formulisanog cilja i na osnovu modela finansijske i ekonomske optimizacije. Drugi cilj uvođenja modernog sistema upravljanja zalihama je pružanje mogućnosti za objektivnu kontrolu stanja nabavki.

Optimizacija se zasniva na finansijskom i ekonomskom modelu. Za svaku stavku asortimana potrebno je dobiti određeni broj koeficijenata koji karakterišu njegovu finansijsku efikasnost (rentabilnost po artiklu, trošak skladištenja komada po danu, trošak dopune komada). Osnovni cilj sistema je optimizacija profita kompanije. Za svaku jedinicu zaliha nalaze se takvi kontrolni parametri koji određuju kada (na kom stanju) iu kojoj količini treba izvršiti narudžbu. Drugim riječima, za svaku poziciju, kontrolni parametri se određuju u okviru fleksibilne strategije praga.

Efikasno upravljanje zalihama je ekonomska optimizacija, a profit je mjera efikasnosti. Efikasnost upravljanja zalihama po pravilu znači maksimizaciju neto dobiti preduzeća u onom dijelu u kojem ta dobit zavisi od upravljanja zalihama. S tim u vezi, jedna od komponenti rada na povećanju efikasnosti upravljanja zalihama je ispravan finansijski model preduzeća. Sve tekuće poslovne procese u preduzeću treba razmotriti u smislu troškova povezanih sa upravljanjem zalihama. Ovo je trošak skladištenja zaliha, i trošak njegovog popunjavanja, i troškovi deficita u vidu izgubljene dobiti (uzimajući u obzir dodatne kazne za uskraćivanje usluge).

Svi procesi u lancu snabdevanja: transport, iznajmljivanje zgrada i opreme, troškovi osoblja, nabavka, organizacija prodaje, kamate na kredite, obaveze prema dobavljačima, potraživanja, porezi itd., moraju biti adekvatno odraženi u finansijskom modelu. Ispravan model bi trebao apsolutno tačno, u rubljama, pokazati koliko se troškovi smanjuju s povećanjem zaliha, koliko se povećavaju troškovi skladištenja, smanjuju troškovi deficita itd.

Navedeni pristup rješavanju problema upravljanja zalihama nije suštinski nov. Šezdesetih godina dvadesetog veka, Yu.I. Ryzhikov je napisao klasične radove o upravljanju zalihama. Pokušaji da se teorija sprovede u praksu bili su očigledno ispred svog vremena. Nedostatak zgodnih i brzih kompjutera, kao i, što je još važnije, nedostatak prirodnih poslovnih motiva u društvu totalne oskudice nisu dozvolili da se teorijski razvoj provede u praksi. Danas postoji ogroman broj alata dostupnih kako po cijeni tako i po nivou vještine korisnika. Primijenjena matematika razvila je vrlo moćne algoritme, a savremena kompjuterska tehnologija omogućava vrlo brzo izvođenje proračuna. Sve navedeno ima dosta veze sa upravljanjem zalihama.

Postoji uvjerenje da složen problem kao što je optimalno upravljanje zalihama pod sezonskim ne može imati adekvatno matematičko oličenje. Međutim, po našem mišljenju, ovo je u osnovi pogrešno. Pojavom savremene kompjuterske tehnologije, uz povećanu tržišnu konkurenciju, tema upravljanja zalihama je našla "drugi vjetar". Pojavile su se nove mogućnosti koje omogućavaju rješavanje problema efikasnosti korištenja resursa na nivou koji se donedavno smatrao nedostižnim, uključujući i uzimanje u obzir sezonskog faktora.

Optimalna politika upravljanja zalihama može se pronaći korištenjem metoda matematičkog modeliranja. Klasični model upravljanja zalihama jednog proizvoda (Wilsonov model) razvijen je davne 1934. godine. Problem upravljanja zalihama u Wilsonovom modelu svodi se na određivanje obima narudžbe za planirani vremenski period na način da se minimizira troškovi upravljanja zalihama. Sam model je opis procesa promjena zaliha i povezanih troškova pod nekim pretpostavkama koje ograničavaju njegovu praktičnu primjenu. Stoga se razmatra niz modifikacija ovog modela, povezanih sa mogućnošću deficita i uzimajući u obzir troškove koje on uzrokuje; sa sistemom popusta u zavisnosti od veličine lota kupovine; sa konačnom brzinom isporuke u skladište itd.

Naše studije za proučavanje izvodljivosti praktične primene modela upravljanja zalihama zasnovane su na podacima iz funkcionalnih odeljenja obezbeđivanja materijalnih resursa za grupu kompanija u rudarskoj industriji. Glavne karakteristike industrije su širok spektar nabavljenih materijalnih resursa i nestabilnost njihove potrošnje. To je zbog činjenice da najveći dio materijalnih resursa ne obezbjeđuje dobro funkcionirajući tehnološki proces sa provjerenim standardima, već kapitalna izgradnja i opremanje rudnika. Nestabilnost potrošnje povezana je sa inscenacijom ovakvih procesa, a stohastičnost potrošnje uzrokovana je činjenicom da na tok kapitalne izgradnje utiču eksterni organizacioni i prirodni faktori.

Nomenklatura isporučenih materijalnih resursa broji stotine grupa proizvoda, pa se javlja problem razvrstavanja isporučenih materijalnih resursa u odabrane grupe, u odnosu na koje se mogu primijeniti jedinstveni pristupi za formulisanje politike upravljanja zalihama. Table 2.8 pokazuje glavne pravce i ciljeve moguće klasifikacije materijalnih resursa.

Tabela 2.8.

Pravci i ciljevi klasifikacije nabavljenih materijalnih resursa.

Proučavanje asortimana isporučenih materijalnih resursa prema prva tri klasifikacijska kriterija podrazumijeva analizu strateškog značaja proizvoda; kao i detaljnu studiju konkretnih uslova isporuke, kao što su minimalna veličina kupljene serije, rok isporuke, potreba za radno intenzivnim operacijama u fazi slanja proizvoda u skladište, uslovi skladištenja itd. Ovo je neophodno za odabir jedne ili druge modifikacije Wilsonovog modela i preciziranje njegovih parametara.

Klasifikacija prema stabilnosti potrošnje i vrijednosti troškova skladištenja zanimljiva je sa stanovišta utvrđivanja mogućnosti korištenja Wilsonovog modela, stabilnosti rezultata dobijenih na njegovoj osnovi, te zahtjeva za tačnost ovih rezultata. . Table 2.9 prikazana je odgovarajuća matrica za klasifikaciju materijalnih resursa prema stabilnosti potrošnje i vrijednosti troškova skladištenja.

Tabela 2.9.

Matrica za odabir politike nabavke

Ideja takve klasifikacije je da kako raste stabilnost potrošnje (Z-Y-X grupa), tako se povećava stabilnost rezultata primjene Wilsonovog modela. A kako se udio robnih artikala u prometu i troškovima skladištenja povećava, povećava se interes za preciznijim određivanjem veličine pošiljke, jer visoka preciznost omogućava opipljive uštede.

Grupa materijalnih resursa u AX ćeliji je najzanimljivija sa stanovišta primjene Wilsonovog modela, budući da zauzima veliki udio u prometu, povezana je sa visokim troškovima skladištenja i odlikuje se stabilnom potrošnjom. Grupa materijalnih resursa u ćeliji "AY" zahtijeva preliminarnu analizu funkcije potražnje, budući da je karakterizira niska stabilnost potrošnje. Grupa "Z" uključuje rijetko kupljene, po pravilu, jedinstvene materijalne resurse. Takve pozicije se kupuju na osnovu ponuda odgovarajućih odjela preduzeća, po pravilu ne podliježu skladištenju i za njih se ne koristi Wilsonova formula. Upotreba modela upravljanja zalihama za "C" grupu ne zahtijeva visoku preciznost u određivanju optimalne veličine narudžbe. Za upravljanje zalihama ove grupe dovoljne su približne prognoze godišnje potražnje. Međutim, potrebno je stalno pratiti dinamiku potrošnje i nivoe zaliha kako bi se smanjile nelikvidne zalihe.

Rezultat klasifikacije utrošenih materijalnih resursa po grupi preduzeća prikazan je na slici 2.1.

Rice. 2.1. Rezultati klasifikacije robnih grupa materijalnih resursa

Dijagram prikazuje sljedeće grupe proizvoda:
	Rezervni dijelovi za rudarsku opremu
	Električna oprema i električni materijali
	Metalni materijali
	Alat
	Instrumentacija i oprema za automatizaciju
	Komunikacije i radio
	Gorivo i ulja
	Građevinski materijal
	Reagensi, laboratorijski materijali
	Kancelarijska oprema
	Kontejneri i kontejnerski materijali

Razmotrimo primjere primjene modela upravljanja zalihama za isporučene materijalne resurse nekih ćelija matrice. Tako, na primjer, u grupu materijalnih resursa ćelije "AX" pripada robni artikl "Čelični lim", koji se odlikuje velikim količinama i stabilnošću potrošnje.

Procijenjena vrijednost optimalne veličine serije isporuke za predmetni artikl pretpostavlja česte isporuke. Međutim, nakon detaljnog proučavanja uslova isporuke, pokazalo se da to nije izvodljivo zbog tehničkih ograničenja dobavljača. S tim u vezi, stvarna veličina serije narudžbine bila je tri puta veća od optimalne, što je dovelo do povećanja troškova skladištenja (slika 2.2).

Rice. 2.2. Ovisnost troškova skladištenja i naručivanja
na obim kupovne serije

U predmetnom slučaju, primena modela upravljanja zalihama, uz detaljnu studiju uslova isporuke, omogućava nam da pronađemo rezerve za povećanje efikasnosti materijalno-tehničke podrške. Dakle, sklapanje ugovora o nabavci sa drugim dobavljačem valjanih metalnih proizvoda omogućit će kompaniji da obavlja isporuke u optimalnim serijama i smanji troškove.

U slučaju nestabilne potrošnje za stavke visoke vrijednosti (ćelija matrice „AU“), preporučljivo je proučiti funkciju potrošnje, na primjer, koristeći jednu od metoda analize vremenskih serija. Kao primjer, razmotrite naslov "Mašinsko ulje".

Na sl. 2.3 ilustruje konstrukciju modela aditiva za vremensku seriju potrošnje motornog ulja na osnovu godišnjih podataka. Za poziciju koja se razmatra, moguće je prilično precizno odabrati aditivni model zbog izražene težine sezonske komponente. Na osnovu analize vremenske serije moguće je prognozirati intenzitet potrošnje i u skladu s tim izračunati veličine partija narudžbi.

Rice. 2.3. Analiza funkcije potražnje za motornim uljem

Predviđanje potražnje korištenjem modela analize aditivnog vremenskog niza može smanjiti troškove skladištenja za 2 puta, u poređenju sa izračunavanjem serije narudžbe na osnovu pretpostavke ujednačene potrošnje materijalnog resursa (što je pretpostavljeno Wilsonovim modelom). Glavna razlika između upravljanja zalihama korištenjem analize funkcije potražnje i upravljanja zalihama zasnovanog na klasičnom Wilsonovom modelu je u tome što u prvom slučaju veličina kupljene serije ovisi o količini potrošnje, a time i o vremenu, au drugom je konstantna. . S tim u vezi, predviđanje raspodjele godišnje potrošnje u vremenu omogućava vam da formirate plan snabdijevanja blizak napetom. Napeto je plan isporuke u kojem se u trenutku knjiženja sljedeće pošiljke zaliha nalazi u skladištu je nula... Dokazano je da samo strogi plan može biti optimalan plan snabdijevanja.

Treba napomenuti da je pri određivanju optimalne serije narudžbe prema klasičnom Wilsonovom modelu glavni razlog visokih troškova skladištenja prisustvo značajnog trenda (visoke stope rasta potrošnje), a ne fluktuacije uzrokovane sezonskošću potražnje. . Ovo je ilustrovano na slici 2.4, koja prikazuje obračun troškova skladištenja mašinskog ulja korišćenjem različitih metoda za određivanje narudžbene serije.

Rice. 2.4. Kumulativni ukupni troškovi skladištenja mašinskog ulja za različite metode određivanja partija narudžbine

Analiza zavisnosti potražnje od vremena metodom najmanjih kvadrata (OLS) omogućava utvrđivanje trenda u dinamici potrošnje. Obračun serija narudžbi na osnovu metode najmanjih kvadrata, omogućava formiranje plana nabavke čiji se troškovi skladištenja ne razlikuju značajno od plana nabavke generisanog analizom sezonskih fluktuacija potražnje.

Ovaj primjer pokazuje da je za skupe robne stavke grupa „A“ i „B“ važno pitanje utvrđivanja godišnje potražnje i prognoze dinamike potrošnje tokom godine. U slučaju upravljanja zalihama za naslove grupe „C“, stepen tačnosti prognoze nije toliko važan. To je zbog činjenice da čak i prilično značajna odstupanja stvarnog godišnjeg obima potrošnje od planiranog dovode do neznatnih odstupanja u troškovima upravljanja zalihama. Na osnovu analize stabilnosti rezultata Wilsonovog modela, može se pokazati da značajno odstupanje u godišnjem obimu potrošnje dovodi do blagog odstupanja u troškovima skladištenja i naručivanja. Tako, na primjer, za robnu stavku "Električne svjetiljke opšte namjene" koja se nalazi u ćeliji "SH", odstupanje od godišnjeg obima potrošnje za 50% će dovesti do promjene troškova upravljanja zalihama za 16%, što iznosi najviše 1% istih troškova za robnu stavku grupe "A" "Čelični lim". Dakle, za upravljanje zalihama po robnim stavkama grupe "C" dovoljno je imati približne procjene godišnjeg obima potrošnje, koje se mogu dobiti na osnovu iskustva stručnjaka za opskrbu koji održavaju ove artikle.

Još jedna važna oblast dostignuća ekonomska efikasnost u oblasti upravljanja zalihama grupe preduzeća je objedinjavanje potreba za materijalnim resursima, što omogućava formiranje konsolidovanih planova nabavki koji se odlikuju nižim troškovima. Glavni izvori koristi od konsolidacije potreba su:

Ušteda na administrativnim troškovima za naručivanje;

Smanjenje troškova skladištenja zaliha;

Ostvarivanje popusta povećanjem obima pošiljke.

Procjena uštede zbog centraliziranog odlučivanja o obimu kupljenih partija i učestalosti kupovine može se izvršiti na osnovu matematičkih modela upravljanja zalihama.

U okviru Wilsonovog modela može se pokazati da će u slučaju povećanja količine potrošnje za određeni broj puta α doći do povećanja optimalne serije narudžbe, troškova skladištenja i troškova za ispunjenje narudžbe. po vremenima. One. Konsolidacijom upravljanja zalihama u više kompanija moguće je smanjiti ukupne troškove naručivanja smanjenjem broja operacija nabavke i na taj način smanjenjem administrativnih troškova ispunjenja narudžbi, kao i smanjenjem ukupnih troškova zaliha i skladištenja.

U slučaju centralizovanog snabdevanja grupe preduzeća koja troše sličnu nomenklaturu materijalnih resursa, moguće je ostvariti uštede kroz formiranje opšte konsolidovane politike upravljanja zalihama. Istovremeno, smanjenje troškova upravljanja zalihama može se procijeniti na sljedeći način. Razmotrimo konsolidaciju nabavki za jednu vrstu materijalnog resursa za grupu od n kompanija. Neka Q i - godišnja potrošnja određene vrste proizvoda ja- kompanija koja pripada grupi. Tada se ukupna godišnja potražnja za proizvodom grupe kompanija određuje kao:

Udio i-te kompanije u ukupnoj potrošnji je

Prema Wilsonovom modelu, troškovi upravljanja zalihama i-te kompanije su zbir troškova ispunjenja narudžbi i skladištenja zaliha:

gdje g- troškovi izvršenja naloga;

s- troškovi skladištenja jedinice zaliha;

q i- optimalna veličina lota narudžbe za i-tu kompaniju, izračunata po Wilsonovoj formuli:

Koristeći izraze (2.2) i (2.4) dobijamo:

q ukupno- optimalna veličina serije narudžbi pri konsolidaciji potreba kompanija grupe

Zamjena rezultirajućeg izraza za q i u jednakost (2.3), definišemo zavisnost između troškova upravljanja zalihama i-tog preduzeća i vrednosti troškova upravljanja zalihama u slučaju centralizovanog snabdevanja:

Tada će omjer troškova upravljanja zalihama u slučaju nezavisnog upravljanja zalihama prema troškovima u slučaju centraliziranog upravljanja zalihama biti:

Ilustrujmo efekat uštede na primjeru obračuna troškova upravljanja zalihama za slučajeve centraliziranog i decentraliziranog upravljanja zalihama za robnu stavku „Hardver“ (tabela 2.10).

Tabela 2.10.

Proračun uštede troškova za upravljanje zalihama u centralizaciji snabdijevanja na primjeru robne stavke "Hardver"

Kompanija	Zapremina potrošnje, [t/god.]	Troškovi implementacije jedne aplikacije	Troškovi skladištenja tone tereta, [rubalji /	Optimalna otkupna partija, [t]		Broj operacija nabavke godišnje	Troškovi za izvršenje aplikacija, [rub.]	Troškovi skladištenja, [rublji/god.]	Troškovi upravljanja zalihama, [rubalji/godišnje]
								(8) = 0,5∙ (4)∙(5)
Preduzeće 1 rudarska industrija
Preduzeće 2 industrija mašinstva
Preduzeće 3 građevinski sektor
Preduzeće 4 rudarska industrija
UKUPNO:
Centralizovano upravljanje zalihama
Saving

Iz prikazanih proračuna (tabela 2.10) vidi se da su za razmatranu grupu preduzeća troškovi upravljanja zalihama sa decentralizovanim snabdevanjem skoro duplo veći od sličnih troškova sa centralizovanim snabdevanjem. Imajte na umu da su vrijednosti troškova u kolonama (7) i (8) bliske. Ovo nije slučajno i objašnjava se činjenicom da je optimalna veličina naloga, pri kojoj se postižu minimalni troškovi, tačka preseka dve krive koje karakterišu troškove skladištenja i izvršenja naloga (slika 2.2). uštede u troškovima skladištenja i izvršenja naloga su međusobno bliske.

Prikazani model za procjenu ušteda u troškovima upravljanja zalihama pri centralizaciji nabavke zasnovan je na Wilsonovom modelu, te stoga uključuje sva ograničenja klasičnog modela upravljanja zalihama, a također pretpostavlja da su troškovi skladištenja jedinice zaliha i ispunjenja narudžbe isti za sve kompanije u grupi. Posljednjem ograničenju treba posvetiti veliku pažnju ako se kompanije iz grupe nalaze u različitim regijama s različitim nivoima naknada, cijenama zakupa poslovnog prostora itd.

Uprkos ovim ograničenjima, predstavljeni model ilustruje mogućnost postizanja ušteda u centralizaciji snabdevanja i predlaže pristup njenoj proceni.

Procena ekonomskih koristi od centralizacije snabdevanja dobijenih od popusta za povećane količine kupovine zaslužuje posebnu pažnju. Za procjenu uštede za nabavljene materijalne resurse potrebno je ispitati prijedloge dobavljača za svaku stavku stavke. Najcelishodnije je tražiti isplative ponude za one nomenklaturne artikle koji zauzimaju veliki udio u ukupnom iznosu kupovina. Za proučavanu grupu preduzeća to su materijalni resursi koji se nalaze u grupama „A“ i „B“ (slika 2.1). To je zbog činjenice da, s obzirom na određeni obim godišnje potrošnje, grupa preduzeća može postati strateški partner dobavljaču koji je proizvođač proizvoda, a ne posrednik. Uslov za sklapanje ovakvog partnerstva je, po pravilu, ispunjavanje uslova dobavljača za minimalne količine godišnju potrošnju. Prednosti ovakve saradnje su značajni popusti i stabilnost snabdevanja.

Ilustrujmo efekat sticanja ekonomskih koristi centralizacijom snabdevanja na primeru obračuna uštede u troškovima nabavke za robnu stavku „Hardver“ (tabela 2.11).

Tabela 2.11.

Obračun uštede u troškovima nabavke sa centralizacijom nabavke na primjeru robne stavke "Hardver"

Kompanija	Kupovina parcele [t]	Nabavna cijena za različite količine kupljene serije, [rub / tona]			Zapremina potrošnje [t/god.]	Troškovi kupovine [rublji/god.]	Uštede za centraliziranu nabavku [rubalji/god.]
				preko 25 [t]
						(6) = (5)∙(3)	(7) =(6)‑(5)∙(4)
Preduzeće 1 rudarska industrija
Preduzeće 2 industrija mašinstva
Preduzeće 3 građevinski sektor
Preduzeće 4 rudarska industrija
UKUPNO:						36 195 000	5 835 000
Centralizovano upravljanje zalihama

Gornja kalkulacija pokazuje da centralizacija nabavke, koja se sastoji u konsolidaciji potreba kompanija grupe za opštim artiklima kupljenog artikla i u objedinjavanju procesa upravljanja zalihama, omogućava postizanje ekonomske koristi smanjenjem troškova. upravljanja zalihama i nabavke.

Dakle, upotreba modela upravljanja zalihama omogućava:

- utvrditi rezerve za unapređenje efikasnosti aktivnosti u oblasti materijalno-tehničke podrške;

- ostvariti uštede u materijalno-tehničkoj podršci optimizacijom isporuke kupljenih materijalnih sredstava;

- uz detaljnu studiju asortimana nabavljenih materijalnih resursa, povećati efikasnost preduzeća smanjenjem troškova skladištenja oslobađanjem sredstava iz nelikvidnih zaliha;

- smanjiti troškove upravljanja zalihama i nabavke centralizacijom snabdijevanja grupe kompanija.

Konceptualni model optimizacije materijalne zalihe je prikazano na sl. 2.5.

Rice. 2.5. Faze optimizacije zaliha.

1. faza. U ovoj fazi rešava se zadatak identifikovanja i sistematizacije skupa faktora koji mogu uticati na potreban nivo zaliha i dovesti do manjka ili viška materijala.

Faktori koji utiču na nivo raspoloživih zaliha materijala mogu se podijeliti u tri grupe.

Prva grupa faktora karakteriše uticaj dobavljača. U ovu grupu spadaju: kršenje od strane dobavljača rasporeda isporuke materijala, neusklađenost kvaliteta materijala sa ugovorom, neusaglašenost količine materijala sa ugovorom, neusaglašenost isporučenog materijala prema nomenklaturi.

Druga grupa faktora karakteriše uticaj kupaca proizvoda kompanije, izražen u promeni vrednosti tražnje.

Treća grupa faktora karakteriše uticaj proizvodne i ekonomske situacije u preduzeću. U ovu grupu spadaju faktori kao što su visoka fluktuacija i niska obučenost, nesavršenost sistema motivacije za uštedu resursa i greške u planiranju potrebe za materijalnim resursima.

Uticaj prve grupe faktora dovodi do odstupanja stvarnog roka isporuke od planiranog Q(Δ tP). Uticaj druge dvije grupe se izražava u promjeni potražnje za materijalima u odnosu na planiranu (standardnu) vrijednost Q(Δ otpad(tP) ) u vremenskom periodu između dve uzastopne isporuke.

2. faza. U ovoj fazi rješava se problem procjene prirode i stepena uticaja faktora na nivo proizvodnih zaliha. Analiza mogućih situacija koje uzrokuju nastanak nestašice ili viška materijala. Vrši se kvantitativna procjena veličine mogućeg deficita ili viška zaliha.

Najveći doprinos proučavanju teorije oskudice dao je Janos Kornai. U svom radu pod nazivom „Oskudica“ on daje sljedeću definiciju pojma „oskudice“: „Ovo je nedostatak potrebnih resursa za realizaciju bilo koje namjere“ [link].

U svojoj teoriji on polazi od činjenice da planska ekonomija, u principu, ne može objektivno odražavati potrebe preduzeća za različitim resursima. Razlozi nestašice su stalne greške u proračunu potreba za određenim resursima, koje, prema Kornaiju, neminovno dovode do nedovoljne proizvodnje robe u bilo kojoj industriji. U tržišnoj ekonomiji razlozi deficita nisu „ograničenja resursa“, već „ograničenja potražnje“ za proizvodima preduzeća, kao i način nabavke potrebnih materijalnih resursa i njihova potrošnja u procesu proizvodnje proizvoda.

Tako je u tržišnoj privredi došlo do transformacije koncepta „deficita“, izazvane promenjenim uslovima upravljanja.

U procesu upravljanja zalihama, razlika između stvarne vrijednosti zaliha materijala na početku planskog perioda Qnjima(tn) i iznos predviđen planom, ( Qnormama) može se promijeniti. Razlika Qnjima(tn) - Qnormama < 0 karakteriše količinu nestašice materijala δ :

δ = Qnjima(tn) - Qnormama. (2.8)

Postoji nekoliko pristupa prilagođavanju proizvodnih preduzeća uslovima nedostatka materijalnih resursa:

1. Smanjenje obima proizvodnje na nivo koji omogućava postojeći nivo zaliha materijala. U ovom slučaju smanjuje se obim proizvoda koji se proizvode i isporučuju na tržište, što u konačnici dovodi do smanjenja primljene dobiti. Preduzeće ima gubitke koji negativno utiču na njegovu finansijsku stabilnost.

2. Promjena strukture troškova (prinudna zamjena jedne vrste materijalnog resursa drugom). U nedostatku jednog resursa, preduzeće dobija drugi, skuplji ako je zamjenski resurs kvalitetniji, ili jeftiniji, ali nižeg kvaliteta. To neminovno povlači pad kvalitete proizvoda.

3. Promjena strukture proizvoda.

Praksa pokazuje da je utvrđivanje gubitaka zbog nedostatka materijalnih resursa povezano sa određenim poteškoćama, čiji uzrok nije samo faktor sezonskosti, već i slučajnost, nepredvidivost posljedica uticaja različitih faktora eksternih i interno okruženje preduzeća na nivou zaliha. Međutim, imajući statističke podatke za protekle periode, moguće je predvideti odstupanja od planiranih pokazatelja koja nastaju u oblastima proizvodnih i privrednih aktivnosti preduzeća kao što su snabdevanje, proizvodnja i prodaja gotovih proizvoda.

Iznos očekivanih gubitaka SA (δ ) zbog nedostatka zaliha materijalnih sredstava jednaka je:

SA (δ ) = M [∆T (f i)] , (2.9)

gdje - prosječna cijena proizvoda koji se prodaju na tržištu, rublja;

QG - godišnji obim proizvoda koje preduzeće proizvodi, kom;

365 - broj dana u godini;

M [∆T (f i)] je matematičko očekivanje odstupanja parametara isporuke materijala uzrokovanog djelovanjem faktora f i (i = 1, 2, 3, 4).

O formiranju deficita δ pored gore navedenih faktora, uticaj vrše:

1. Visok procenat kvarova u izradi proizvoda zbog niske tehnološke discipline, zastarjele opreme, niske kvalifikacije radnika.

2. Neočekivani porast potražnje za proizvodima kompanije.

3. Netačna prognoza potražnje za proizvodima kompanije.

4. Finansijska nestabilnost preduzeća, koja ne dozvoljava blagovremeno zaključivanje ugovora sa dobavljačima za nabavku materijala potrebnog asortimana i količine.

Proces formiranja gubitaka usled nedostatka zaliha materijalnih resursa koji nastaje pod uticajem navedenih faktora prikazan je na Sl. 2.6.

Rice. 2.6. Proces formiranja gubitaka povezanih s nedostatkom zaliha materijala

Pojava deficita δ povlači sljedeće negativne posljedice:

· Zastoji proizvodnih objekata;

· Zamjena materijala kojih nema na lageru;

· Ubrzavanje proizvodnje proizvoda nakon otklanjanja zastoja.

Svaka od ovih posljedica uzrokuje gubitke za preduzeće. U slučaju zastoja u proizvodnji i naknadnog ubrzanja procesa proizvodnje, šteta se utvrđuje kao zbir osnovne i dodatne zarade radnika sa odbitcima; pri zamjeni sirovina, materijala, sastavnih dijelova šteta se utvrđuje kao razlika između cijene stvarno korištenih resursa i cijene zamijenjenih resursa. Visina štete uzima se u obzir prilikom utvrđivanja ukupnih gubitaka uzrokovanih deficitom.

Uticaj faktora eksternog i unutrašnjeg okruženja preduzeća može dovesti do formiranja viškova zaliha materijala. U takvoj situaciji stvarna vrijednost zaliha materijala Qnjima(tn) na početku planskog perioda će biti veća od vrijednosti Qnormama predviđeno planom. Razlika Qnjima(tn) - Qnormama > 0 karakteriše količinu viška zaliha materijala s:

s = Qnjima(tn) - Qnormama. (2.10)

Nastaje u uslovima ekscesa s gubici SA (s) zbog prisustva viška zaliha karakterišu se kao zamrzavanje obrtnih sredstava u zalihama.

Očekivani gubici zbog prisustva viška zaliha određuju se:

SA (s) = M [s] * r, (2.11)

gdje - prosječna cijena jedinice materijalnog resursa, rubalja;

- prosječna dnevna potrošnja materijalnih sredstava, t/dan;

M [s] - matematičko očekivanje količine viška zaliha materijala;

r- kamata na depozite u bankama,%.

Prilikom izrade kratkoročnog plana proizvodnje za naredni period, pretpostavlja se da je poznat nivo standarda Qnormama zaliha i stvarni nivo Qnjima(tTo) zalihe materijala u preduzeću na kraju (početku narednog) planskog perioda. Na normativnom nivou Qnormama pod zalihama se podrazumijeva planirani ostatak zaliha materijala za naredni planski period.

Kao rezultat uticaja navedenih faktora, postojeći nivo Qnjima(tTo) zalihe materijala i nivo standarda Qnormama dionice mogu biti među sobom u jednom od sljedećih odnosa - bilo Qnjima(tTo)= Qnormama ili Qnjima(tTo)> Qnormama ili Qnjima(tTo)< Qnormama... Događaji ( Qnjima(tTo)= Qnormama), (Qnjima(tTo)> Qnormama), (Qnjima(tTo)< Qnormama) su nasumične, od kojih se svaki javlja sa vjerovatnoćom P ( Qnjima(tTo)= Qnormama), R( Qnjima(tTo)> Qnormama), R( Qnjima(tTo)< Qnormama). Ovi događaji čine kompletnu grupu parno nekompatibilnih događaja, a vjerovatnoća njihovog nastanka jednaka je jedan:

R(Qnjima(tTo) = Qnormama) + P (Qnjima(tTo) > Qnormama) + P (Qnjima(tTo) < Qnormama) = 1. (2.12)

Mogući omjeri vrijednosti raspoloživog nivoa zaliha na kraju planskog perioda Qnjima(tTo) i regulatorne zalihe Qnormama ogledaju se u modelu stabla formiranja mogućih situacija formiranja nestašice materijalnih zaliha (slika 2.7), a na njegovoj osnovi i tabelarnom obliku prikaza raznovrsnosti mogućih gubitaka uzrokovanih manjkom ili viškom dionica δ i s.

Događaji S 1, S 2, S 3, S 4, S 5, S 6, S 7, S 8, S 9 čine kompletnu grupu slučajnih događaja nekompatibilnih po paru, stoga je jednakost R 1 + R 2 + R 3 + R 4 + R 5 + R 6 + R 7 + R 8 + R 9 = 1.

Model formiranja gubitaka uzrokovanih fluktuacijama faktora eksternog i unutrašnjeg okruženja preduzeća.

Formule za izračunavanje veličine deficita ili viška zaliha materijalnih sredstava za svih devet situacija prikazane su u tabeli. 2.12, gdje ν , ν - koeficijenti varijacije obima proizvodne potrošnje i intervala isporuke iznad planiranih vrijednosti; ν , ν - koeficijenti varijacije obima proizvodne potrošnje i intervala isporuke, čije su vrijednosti niže od planiranih.

Rice. 2.7. Stablo formiranja logično mogućih situacija formiranja nestašice i viška materijala

u upravljanju zalihama

Tabela 2.12.

Formule za određivanje manjka ili viška materijala

Situacija	Formula za izračun	Količinska karakteristika δ	Nedostatak - δ Višak - s
	δ = brzo (- ν - ν ν-ν)	δ < 0
	δ = post (-ν )	δ < 0
	δ = post (ν+ ν ν -ν)	ili δ < 0, iliδ > 0	ili δ , ilis
	δ = post (-ν )	δ < 0
	δ =0	δ = 0	δ = 0
	δ = postν	δ > 0
	δ = post (- ν+ν ν+ν)	ili δ < 0, iliδ > 0	ili δ , ilis
	δ = postν	δ > 0
	δ = brzo (ν- ν ν+ ν)	δ > 0

Poznavajući veličinu manjka ili viška materijala u svakoj od devet mogućih situacija, kao i vjerovatnoću nastanka situacije, moguće je odrediti matematičko očekivanje. M nedostatak ili višak materijala:

Ako vrijednost M<0 , tada postoji manjak zaliha materijala δ , ako M> 0, tada postoji višak zaliha materijala s.

Poznavanje iznosa gubitaka zbog nestašice ili viška materijala u svakoj od devet mogućih situacija S 1 , S 2 , …, S 9 , kao i vjerovatnoća njihovog nastanka R 1,R 2, …,R 9, možete odrediti matematičko očekivanje gubitaka GOSPOĐA].

Pojava deficita δ podrazumijeva potrebu stvaranja sigurnosne zalihe kako bi se minimizirali gubici uzrokovani nedostatkom materijalnih resursa. Pojava viška s ukazuje na potrebu smanjenja nivoa zaliha materijala, što podrazumijeva „zamrzavanje“ obrtnih sredstava uloženih u zalihe materijalnih resursa.

Dakle, vrijednost zaliha materijalnih resursa Qnormama na početku planskog perioda, osiguravajući kontinuitet proizvodnog procesa, biće jednak:

Qnormama = Qtech + Qpod + Qstrah, (2.13)

gdje Qstrah = M [δ ].

3. faza. Optimizacija nivoa zaliha materijalnih resursa svodi se na minimiziranje matematičkog očekivanja gubitaka uzrokovanih uticajem slučajnih faktora. Optimalni nivo će biti nivo zaliha na kojem matematičko očekivanje gubitaka dostiže minimum.

4. faza. Identifikacija "uskih grla", čije potpuno ili djelomično otklanjanje, će smanjiti količinu potrebnih zaliha materijalnih sredstava.

Rezultati analize uticaja faktora na nivo zaliha materijala omogućavaju utvrđivanje kompleksa neophodnih logističkih transformacija u aktivnostima različitih struktura za poboljšanje rezultata ovih aktivnosti.

5. faza. U ovoj fazi rješava se zadatak razvoja organizacionih mjera, čija će implementacija smanjiti potrebne zalihe materijalnih sredstava. Glavni pravci otklanjanja "uskih grla" prikazani su u tabeli. 2.13.

Glavni napori da se minimiziraju gubici uzrokovani nedostatkom ili viškom materijalnih resursa u oblasti logistike snabdijevanja trebaju biti usmjereni na rješavanje problema osiguravanja konzistentnosti akcija između dobavljača i preduzeća primatelja kako bi se poštivalo uslovi planiranja isporuka. Istovremeno, proizvodna logistika treba da teži ka minimiziranju gubitaka u proizvodnji, a distributivna logistika treba da teži poboljšanju tačnosti predviđanja potražnje za proizvodima kompanije.

Teorija optimizacije nivoa zaliha materijalnih resursa, koja se razvija od početka 20. veka, imala je za cilj smanjenje veličine zaliha na nivo koji bi obezbedio minimalne troškove za njegovo stvaranje i održavanje. Istovremeno, gubici zbog nedostatka ili viška materijala nisu uzeti u obzir.

Tabela 2.13.

Spisak mjera usmjerenih na minimiziranje zaliha materijalnih resursa

	Akcije
Kršenje rokova dobavljača za isporuku materijala. Neusklađenost kvaliteta materijala sa ugovorom. Neusklađenost količine materijala sa ugovorom. Nedosljednost isporučenih materijala prema nomenklaturi.	Izbor dobavljača koji obezbeđuje potreban nivo kvaliteta materijalnih resursa. Ukoliko nije moguće pronaći drugog dobavljača, neophodno je da preduzeće učestvuje u poboljšanju kvaliteta isporučenih resursa. Koordinacija sa dobavljačima najefikasnije, u pogledu troškova, rokova i uslova isporuke proizvoda.
Neočekivano povećanje potražnje za proizvodima kompanije. Neočekivana promjena u sastavu narudžbe gotovog proizvoda.	Unapređenje rada službe marketinga i prodaje. Saradnja sa kupcima, uključujući formiranje i zajedničku implementaciju sa kupcima efikasne strategije za fizičku distribuciju gotovih proizvoda.
Velika fluktuacija osoblja. Loš kvalitet obuke. Nesavršenost skladišnog knjigovodstva materijala. Nesavršenost sistema motivacije za štednju resursa (brak). Greške u planiranju potrebe za materijalnim resursima.	Stručno usavršavanje kadrova. Unapređenje tehnologije, organizacije proizvodnje gotovih proizvoda, kao i knjigovodstva materijala, kako u magacinu tako iu nedovršenoj proizvodnji.

Stoga se predloženi pristup upravljanju zalihama zasniva na metodi optimizacije nivoa zaliha po kriteriju minimalnih gubitaka uzrokovanih manjkom ili viškom materijala uslijed sezonskih fluktuacija.

Ekonomski efekat korišćenja predložene metodologije za određivanje nivoa zaliha materijalnih resursa koji minimizira gubitke usled njihovog nedostatka je sledeći:

1. Izračunato na osnovu predložene metodologije, optimalni nivo zaliha livačkog gvožđa za 2009. godinu je znatno niži od vrednosti standarda koji je na snazi ​​u preduzeću OJSC „VEMZ“ (tabela 2.14).

Tabela 2.14

Uporedna procjena nivoa zaliha ljevačkog željeza za 2009. godinu

Razvijena tehnika

VEMZ

u tonama

u hiljadama rubalja

u% na mjesečnu potrebu za materijalom

u tonama

u hiljadama rubalja

u% na mjesečnu potrebu za materijalom

1. kvartal

2 kvartal

3 kvartal

4. kvartal

Prosjek

190,0

242,4

Standard obrtna sredstva uložena u zalihe livačkog gvožđa za 1. kvartal 2009. godine iznose 33% mjesečne potražnje za ovom vrstom materijalnih resursa. U 1. kvartalu 2009. godine standard zaliha livenog gvožđa u OJSC VEMZ iznosio je 50% mjesečne potražnje, što je znatno više od količine zaliha potrebne za osiguranje procesa proizvodnje.

2. Formiranje zalihe livnog gvožđa u količini utvrđenoj na osnovu predložene metodologije omogućava smanjenje nivoa materijalnih ostataka na početku planskog perioda za 242,4 tone -190,0 tona = 52,4 tone. zaliha livnice se povećava za 27,5%. Vrijednost eksponenta Δ TOojednako: Δ TOo= 242,4/190=1,275.

Budući da je količina Δ TOo> 1, onda dolazi do situacije kada korišćenje predložene metodologije omogućava smanjenje iznosa predujmljenih obrtnih sredstava za formiranje zaliha materijalnih resursa.

3. Potreban iznos predujmljenih sredstava za formiranje zalihe livnog gvožđa u skladu sa važećim standardom zaliha za 2009. godinu je 1260 hiljada rubalja. mjesečno ili 15120 hiljada rubalja. za 2004

Ušteda obrtnog kapitala uloženog u zalihe livačkog gvožđa, čija je optimalna vrednost određena na osnovu razvijene metodologije, iznosi 3264 hiljade rubalja. za 2009. godinu (Tabela 2.15).

Tabela 2.15

Obračun ušteda od oslobađanja obrtnih sredstava,

investirao u zalihe livačkog gvožđa 2009. godine

2009 r.	Standardni nivo zaliha livačkog gvožđa na početku meseca		Ušteda obrtnog kapitala
	Razvijena tehnika	VEMZ
	u hiljadama rubalja	u hiljadama rubalja	u hiljadama rubalja
			4 =(3-2)*3
1. kvartal			428 ∙ 3=1284
2 kvartal			312 ∙ 3=936
3 kvartal			95 ∙ 3= 285
4. kvartal			253 ∙ 3=759
Ukupno

4. Nivo obezbijeđenosti proizvodnje u livnici livenog gvožđa u proseku u 2009. godini biće najmanje 95%. Poređenja radi, stvarno odobreni standardi za zalihe livnog gvožđa (za 2009. godinu) značajno su premašili potrebni nivo zaliha materijala. Nivo obezbeđenosti proizvodnje sirovim gvožđem u 2004. godini kretao se od 107% do 152%, da bi na kraju godine iznosio 137%.

Zalihe u ekonomskim sistemima formiraju se iz različitih razloga. Osnovni razlozi za formiranje zaliha su: nesklad između obima ponude i potražnje za materijalnim resursima (međuproizvodima i finalnim proizvodima) u vremenu i prostoru; mogući poremećaji u normalnom toku proizvodnje, distribucije i transporta materijalnih resursa, kao i nagle promjene (fluktuacije) u vrijednosti tražnje; sezonske fluktuacije proizvodnje (ponude), potrošnje (tražnje), a takođe su određene i uslovima transporta materijalnih resursa; špekulativne namjere i inflatorna očekivanja; ekonomski faktori zasnovani na štednji: troškovi transporta, zbog sniženja cijena za veličinu kupljene serije; troškovi naručivanja; kao rezultat, minimiziranje zastoja u proizvodnji, uz trenutnu uslugu kupcima (kupcima), itd.

Jedan od razloga za stvaranje zaliha je mogućnost sezonskih fluktuacija potražnje. Potražnja za uskladištenim proizvodom može biti deterministička (u najjednostavnijem slučaju konstantna tokom vremena) ili nasumična. Slučajnost potražnje opisuje se ili slučajnim trenutkom potražnje, ili slučajnim obimom potražnje u determinističkim ili slučajnim trenucima vremena. Istražujemo modele upravljanja zalihama (KM) sa slučajnim obimom potražnje. Obično, ako nemate dovoljne zalihe robe ili sirovina za njenu proizvodnju u slučaju da kompanija radi "po narudžbini", moguće je da efektivna potražnja neće biti zadovoljena.

U savremenim ekonomskim uslovima u Rusiji, jedan od glavnih problema finansijskih i ekonomskih aktivnosti kompanije je problem povećanja cena. Značajno povećanje troškova materijalnih resursa potrebnih za proces proizvodnje negativno utiče na funkcionisanje preduzeća, dovodi do prekida u snabdevanju, sve do prekida procesa proizvodnje. Stoga je ulaganje rezervnih sredstava u zalihe jedan od mogućih načina da se izbjegne pad kupovne moći novca.

S druge strane, sistem koji je uspeo da predvidi inflatorne procese u privredi stvara rezervu kako bi povećanjem tržišne cene ostvario profit.

Prilikom istraživanja bilo kojeg problema upravljanja zalihama potrebno je odrediti količinu naručenih proizvoda i vrijeme njihovog plasmana. Potražnja se može zadovoljiti stvaranjem zaliha jednom za cijeli dotični period ili stvaranjem zaliha za svaku jedinicu vremena u tom periodu.

Tako se odluke o relativnoj veličini naloga određuju iz uslova za minimiziranje ukupnih troškova sistema upravljanja zalihama, koji su izraženi u obliku slike 2.8.

Rice. 2.8. Sistem upravljanja zalihama

Pod statičnim modelima (zadacima) upravljanja zalihama podrazumijevaju se takvi modeli čiji svi parametri tokom cijelog perioda upravljanja ostaju nepromijenjeni ili se njihove promjene mogu zanemariti. Postoji definicija drugih autora, na primjer: "Ako se svi parametri modela ne mijenjaju tokom vremena, onda se on naziva statički, a inače - dinamički" .

U statičkim problemima upravljanja zalihama, planirani period upravljanja je vremenski period u kojem se odluka o nivou zaliha donosi samo jednom, na početku ovog perioda, uzimajući u obzir cjelokupnu historiju i ne zavisi od vremena.

Proučavanje statičkih modela je od interesa u slučaju kada je potrebno uspostaviti početni nivo zaliha novih proizvoda, što je polazna osnova za rješavanje dinamičkih problema upravljanja zalihama. Za razliku od statičkih, dinamički modeli upravljanja zalihama nastaju u situacijama kada se vrijednost parametara modela mijenja tokom vremena.

Pretpostavimo da su sve stavke inventara objedinjene u jednu stavku. Neke od ovih rezervi mogu se koristiti u procesu proizvodnje, a neke za potrošnju. Proučavanje ovih modela je od nezavisnog interesa i izvorni je materijal za proučavanje modela zaliha više proizvoda.

Jednoproizvodni zadatak UZ je da izabere rješenje koje se sastoji u pronalaženju takve količine zaliha proizvoda x, čime se minimiziraju ukupni troškovi, koji se sastoje od troškova zaliha, kao i očekivanih troškova skladištenja i gubitaka od nestašice zaliha proizvoda, tj.

sa ograničenjima

xÎ X= {x: 0 ≤ x ≤ x ≤}. (2.15)

Ovdje je funkcija troškova f(X,ω) je definiran na sljedeći način:

gdje cx- trošak stvaranja zaliha; a - jedinični troškovi skladištenja, mjereni u novčanim jedinicama; b - jedinični troškovi zbog deficita, mjereni u novčanim jedinicama; z- prodajna cijena jedinice robe; x – vektor garantovane potražnje; - gornji nivo zaliha za posmatrani period; φ (ω) dω Je li vjerovatnoća da potražnja ω u periodu koji se razmatra nalazi se u intervalu (ω, ω + dω).

Zadatak (2.14) i (2.15) je poseban slučaj problema stohastičke optimizacije.

Za poređenje sa algoritmima predloženim u ovom radu, predstavljamo uobičajeni - klasični (ili tradicionalni) - pristup rješavanju problema (2.14), (2.15) bez ograničenja. Tada je neophodan uslov za x * je optimalni nivo zaliha, biće

Evo - derivacija funkcije cilja F (x) v tačka x *,- derivat funkcije troškova (integrand). f(x, w) na optimalnom nivou zaliha x* i potražnja w.

Prema (2.16)

F x (x)= With+ a R(w ≤ x) - (b + z) (1- P(w ≤ x}) =

= With+ (a + b + z) P(w ≤ x) - (b + z) = 0,

jer - funkcija distribucije w, onda

Dakle, optimalan nivo zaliha, koji odgovara minimumu funkcije cilja F (x), definira se korištenjem inverzne funkcije (2.17), tj.

Ako se, uzimajući u obzir ograničenje (2.15), rješenje obično nalazi na sljedeći način: ako, onda prihvatamo; ako prihvatimo; ako onda X* je pravo rješenje za optimalne nivoe zaliha.

Tako smo odredili obim ulaganja I u zalihama prema formuli:

I = P c · X*, (2.18)

gdje P c- tržišnu vrijednost jedinice uskladištenih proizvoda, X*- optimalan nivo zaliha.

Prilikom rješavanja problema (2.14) i (2.15) klasičnom metodom obično se javlja niz poteškoća koje se sastoje u sljedećem: nije uvijek moguće odrediti funkciju (zakon) distribucije potražnje, tj. rješenje jednačine (2.16) postaje teško.

Ove karakteristike ograničavaju upotrebu klasičnog pristupa, stoga je potrebno kreirati posebne metode usmjerene na rješavanje ultrazvučnih problema oblika (2.14) i (2.15), koji se rješavaju korištenjem dostupnih informacija o zapažanjima (realizacijama) vrijednosti potražnje ​w i vrijednost funkcije troškova f(x, w) za fiksnu potražnju w i nivo zaliha X.

Algoritam 1. Neka je aproksimacija x s, s = 0, 1, ..., do optimalnog nivoa zaliha X*(x 0 – početna aproksimacija se može proizvoljno izabrati jednaka 0). onda:

1. U skladu sa početnim podacima o specifičnim vrijednostima potražnje, dobijamo opservaciju w s nad realizacijom slučajne varijable w na s-toj iteraciji. Imajte na umu da se za to može koristiti simulacijski model potražnje.

2. Konstruiramo vektor stohastičkog gradijenta funkcije F x (x), određeno prema (2.14):

gdje je stohastički gradijent funkcije f (x, w) od strane X u tački (x s, w s) je definiran na sljedeći način:

Evo x 0 = 0; ρ s je veličina koraka u smjeru gradijenta spuštanja na s-toj iteraciji.

Ovi uslovi su neophodni za konvergenciju niza ( x s) dobijeno prema (2.20) do rješenja zadatka X* vjerovatnoća 1.

Algoritmi se ne mijenjaju s promjenom zakona distribucije potražnje w; nije potrebno eksplicitno poznavanje ovih zakona. Ovo posljednje znači da je algoritam primjenjiv na rješavanje složenijih problema u kojima se zahtjev postavlja pomoću simulacionog modela. Ovaj algoritam se lako implementira na računaru.

Za razliku od pojedinačnih zadataka proizvoda, kompanija organizira zalihe m vrste proizvoda. Zadatak je pronaći takvu količinu zaliha x= (x 1 , ..., x m) koji minimizira očekivane troškove, tj.

sa ograničenjima

Evo funkcije troškova f i (x i,ω i) povezan sa obimom zaliha x i i potražnja ω i, može se predstaviti na sljedeći način:

gdje sa i - troškovi povezani sa stvaranjem zaliha jedinice robe i-ti tip (uključujući troškove izvršenja naloga); α - jedinični troškovi povezani sa skladištenjem viška zaliha i-ta proizvodnja u jedinici vremena; β i- jedinični troškovi povezani sa gubitkom deficita i-ta proizvodnja u jedinici vremena; z i - Prodajna cijena i-ta vrsta proizvoda; i - donju i gornju graničnu količinu uskladištenih proizvoda i-th vrsta.

Konkretno, kada F(x) ima kontinuirane izvode, njegov minimum bez uzimanja u obzir ograničenja (2.22) se proizvodi klasičnom metodom sličnom (2.17), traženo rješenje x i *, i = 1,...,m se nalazi iz jednačine, i= 1,2 …, m, gdje je f i(x i) = P{ω i < x i} - funkcija distribucije ω i.

Ako je funkcija distribucije poznata, onda.

U slučaju kada je funkcija F i(Xi), primjena metode stohastičkog gradijenta svodi se na analitički algoritam 2.14.

Algoritam 2. Neka je aproksimacija , s = 0, 1, ..., do optimalnog nivoa zaliha ( – početna aproksimacija se može izabrati proizvoljno, na primjer jednaka 0). onda:

1. U skladu sa početnim podacima o vrijednostima tražnje, dobijamo zapažanje nad realizacijom slučajne varijable w na s-toj iteraciji. Imajte na umu da se za to može koristiti simulacijski model potražnje.

2. Konstruiramo stohastički gradijent vektora, gdje je stohastički gradijent funkcije f i (x i, w i) u tački - definira se na sljedeći način:

3. Nova aproksimacija se određuje prema rekurentnom pravilu:

Da bi niz () konvergirao rješenju problema, dovoljno je imati slične uslove date u algoritmu 1 za.

Rješenje problema KM s korektivnim odlukama je da se prvobitno donesena (na osnovu dostupnih statističkih podataka o potražnji) odluka o količini uskladištenih proizvoda u uslovima netačnih informacija i potražnje naknadno dorađuje, koriguje kao sve tačnije informacije o njima. se dobija. Opšta shema za rješavanje UZ problema sa korekcijom je sljedeća: odluka (prihvatanje početnog nivoa zaliha) - posmatranje (realizacija potražnje) - odluka (određivanje optimalne korekcije nivoa zaliha). Ovdje je glavni cilj korigiranih zadataka upravljanja zalihama odabir nivoa zaliha koji minimizira očekivane troškove njegove implementacije i prilagođavanja. Ultrazvučni problemi sa korektivnim rešenjima imaju prilagodljiva svojstva pri donošenju optimalne odluke u pogledu nivoa zaliha.

Prilagođavanje nivoa zaliha nije posljedica nedostataka u funkcionisanju preduzeća, ono je organski svojstveno upravljanju zalihama u probabilističkim uslovima.

U problemu upravljanja zalihama, uzimajući u obzir mogući transport, uzimajući u obzir korekciju, u kojoj se traži minimiziranje očekivanih troškova viškova, transporta proizvoda i očekivanih gubitaka od nestašice, tj.

At x i≥ 0, i= 1, ... , m. (2.26)

Evo f (x, w) je slučajna varijabla, optimalna vrijednost ciljne funkcije stohastike transportni problem minimum funkcije je definiran na sljedeći način:

O varijablama y ij, r i, i h i sljedeće su ograničene

; ; y ij ≥0 , h j ≥ 0, i=1, … , m; . j=1, … , n. (2.28)

Problem (2.26) - (2.27) je ultrazvučni problem sa korekcijom, gdje je (2.26) korektivna; (2.28) - popravni.

U naznačenim zadacima, odnosno, postoje dvije faze odlučivanja: prva - odlučivanje na početnom nivou zaliha; drugi je redistribucija zaliha između tržišta nakon što količina potražnje postane poznata.

Za rješavanje problema (2.26) - (2.28) predlaže se algoritam 2.16.

Prilikom razmatranja i analize praktične primene ultrazvučnog problema sa korekcijom, zaključuje se koje će varijable biti u zadatku određivanja početnog nivoa zaliha, a koje - u zadatku korekcije.

Dinamički KM problemi nastaju kada se vrijednosti parametara modela mijenjaju tokom kontrolnog intervala. Takve promjene se mogu dešavati kontinuirano, u svakom trenutku vremena, i tada se razmatra dinamički model sa kontinuiranim vremenom, ili u momentima prelaska iz jednog podintervala (perioda) kontrole u drugi - tada se razmatra dinamički model sa diskretnim vremenom.

Treba napomenuti da se iz više razloga (manja složenost informacija, jednostavniji aparat za matematičko modeliranje, diskretna priroda dobijanja informacija i promjena upravljačkih radnji, itd.) najčešće susreću dinamički modeli sa diskretnim vremenom. Za rješavanje ovih problema predložene su metode zasnovane na idejama dinamičkog programiranja i teorije redova čekanja. Uspjeh primjene ovih metoda na probleme kontrole zaliha je neefikasan, jer ove metode nameću vrlo stroge zahtjeve na dimenziju problema i na zakone raspodjele slučajnih varijabli.

Dinamički KM modeli, u kojima je kontrolni period podložan fragmentaciji, a proizvod preostali na kraju prethodnog vremenskog intervala mogu se koristiti za zadovoljavanje potražnje u sljedećem vremenskom intervalu, tj. kontrolne akcije su funkcije vremena.

Promjene parametara modela tokom vremena ne mogu se uvijek zanemariti. To se može učiniti, na primjer, u slučaju relativno kratkog kontrolnog intervala ili u slučaju stacionarnog kontrolnog procesa.

Deterministički i stohastički problemi upravljanja zalihama dinamičkog tipa razmatrani su u radovima domaćih i stranih naučnika. Za rješavanje ovih problema predložene su metode zasnovane na idejama dinamičkog programiranja i teorije redova čekanja. Uspjeh primjene ovih metoda na probleme kontrole zaliha je neefikasan, jer ove metode nameću vrlo stroge zahtjeve na dimenziju problema i na zakone raspodjele slučajnih varijabli.

Razmislite t interval koji se prekida N period. Tokom ovih perioda, kompanija mora zadovoljiti slučajnu potražnju w t za neki homogeni proizvod x t v t-th period. Funkcija distribucije potražnje ili njena implementacija smatra se poznatom. Potražnja w t zadovoljan u cijelosti ili djelimično - u meri u kojoj to dozvoljavaju raspoložive zalihe. Ako potražnja w t nije u potpunosti zadovoljena, onda iznos nezadovoljene potražnje y t određuje se formulom

Pretpostavimo da je vrijednost prethodno nezadovoljene potražnje att nije uzeto u obzir u ( t+ 1) -ti period. U ovom slučaju kompanija trpi gubitke direktno proporcionalne vrijednosti nezadovoljene potražnje ω t... Strategija kontrole zaliha je da se proveri da li je nivo zaliha dostigao niži referentni (kritični) nivo, tj. da li je uslov ispunjen x t≤. Ako je to slučaj, a prethodno poslani zahtjev za povećanje obima zaliha je zadovoljen, onda se podnosi novi zahtjev za povećanje obima zaliha. Istovremeno povećanje zaliha je fiksirano na gornjem referentnom nivou , > ... U ovom slučaju, količina zaliha proizvoda se provjerava samo u diskretnim vremenima u redovnim intervalima, na primjer, koji se poklapaju s početkom svakog perioda. Rok isporuke naručene nove serije proizvoda je ll< N .

Matematička formulacija problema je pronaći takve optimalne parametre , koji minimiziraju očekivane troškove kompanije F (, ) = Mf (, , w) podložno 0≤≤.

Evo f (, , w) - funkcija troškova, izražava ukupne troškove vezane za poslovanje preduzeća, a utvrđuje se na sljedeći način:

Ovdje: ; ; odnosno troškovi stvaranja, troškovi skladištenja viškova i gubici od nestašice uskladištenih proizvoda.

Na slici 2.9 prikazan je blok dijagram funkcionisanja simulacionog modela razmatranog problema upravljanja zalihama.

Rice. 2.9. Dijagram toka za izračunavanje očekivanih ukupnih troškova

Kao rezultat (reprodukcije) eksperimenta, na izlazu dobijamo numeričku vrijednost funkcije (2.30). Odgovarajući ciklus simulacije ocrtan je iza isprekidanog pravougaonika.

Algoritam za rješavanje problema se suštinski ne razlikuje od prethodnih.

Razmatranje konceptualne formulacije još jednog praktičnog zadatka KM je sljedeće. Planiranje u hijerarhijskim sistemima MTS-a udruženih vazdušnih odreda vrši se godišnje za određeni period pre kraja tekuće godine. Na osnovu očekivanog stanja ovog materijala na kraju godine, vrši se godišnja prijava (potrebni resursi) P:

P = PP + (NZ + SZ – O), (2.31)

gdje je PP proizvodna zaliha za zadovoljavanje potražnje dodijeljene flote aviona i helikoptera; O - ostatak; NZ- nesmanjivu zalihu namijenjenu podmirivanju potražnje za redovnim avionima drugih državnih vazduhoplovnih uprava (SUAI); SZ- sigurnosne zalihe, dizajnirane da kompenzuju poremećaje u snabdevanju.

Pošto se isporuke planiraju jednom kvartalno, tada se nivo zaliha utvrđuje za svaki kvartal (osim SZ, što je prijenos) a godišnja primjena se dobija zbrajanjem kvartalnih zaliha, uzimajući u obzir stanja prema formuli (2.31), što je nedovoljno.

Naime, nivoi zaliha svake vrste, a shodno tome i potreba za resursima, određuju se potražnjom za imovinom za planirani period (godinu). Složenost i odgovornost planiranja u hijerarhijskom višeelementarnom sistemu snabdijevanja sa slučajnom potražnjom otežavaju se potrebom da se uzmu u obzir veliki gubici od zastoja flote aviona i helikoptera u slučaju nedostatka avio-tehničke opreme i značajnih troškovi skladištenja i održavanja u normalnom stanju viškova zaliha u slučaju viška vazduhoplovne tehničke opreme.

Za njega se, pored uvedenih oznaka, uvode i sljedeće oznake: x i, je početni nivo zaliha za i-m skladište; wj, - slučajne varijable koje karakterišu potražnju za rezervnim dijelovima j-ta vazduhoplovna tehnička baza (ATB); y ij- obim nabavke rezervnih delova iz i-to skladište u j th baza; c ij- jedinični troškovi za transport rezervnih delova iz i-to skladište u j th baza; α i- jedinični troškovi skladištenja rezervnih dijelova i-m skladište; β j- specifični gubici uzrokovani nedostatkom rezervnih dijelova za j th base. Pretpostavlja se da β j ≥ max c ij gdje se izračunava maksimum za ta mjesta skladištenja i, prijevoz od kojeg do mjesta potrošnje j su dozvoljene.

Izazov je odabrati početni nivo inventara koji minimizira očekivane ukupne troškove vezane za skladištenje, zalihe i otpremu rezervnih dijelova.

Osnovna karakteristika robnog toka kao objekta trgovinske logistike je njegova količina, koju određuju: obim i način potrošnje korisnika i kapacitet proizvođača; propusnost preprodavac; priroda proizvodnog procesa dobavljača-proizvođača proizvoda; efikasnost transporta i komunikacija; finansijske mogućnosti subjekata trgovačkih aktivnosti, njihovu sposobnost da blagovremeno i u potpunosti isporuče proizvode.

Predmet razvoja je trgovačko društvo (ili trgovačko investiciono društvo) koje se bavi prodajom građevinskog materijala. Kompanija ima konglomerat - lanac prodavnica. Ove prodavnice prodaju građevinski materijal. Postoji zajednički magacin u koji se isporučuje materijal za privremeno skladištenje i prodavnice gde se prodaju na malo. Istovremeno, roba se prodaje na veliko iz skladišta.

Prilikom rješavanja problema (2.14), (2.15) izvršeni su proračuni za sljedeće vrijednosti njegovih parametara: trošak 1 m 3 drvnog materijala u trenutku njegove isporuke u skladište (uključujući troškove narudžbe izvršenje) je With= 153 c.u .; trošak skladištenja 1 m 3 ploče α = 3 USD godišnje; gubici od deficita od 1 m 3 daske β = 44 cu; potražnja ω je ravnomjerno raspoređena po intervalu, tj. prema klasičnom pristupu, optimalan nivo zaliha će biti x * = 3226,2 m 3... U ovom slučaju, obim investicije je

I = 153 3226,2 = 493608,6 k.u.

Izvršena kalkulacija pokazuje da veličina optimalne partije isporuke za potrebe stvaranja zaliha značajno zavisi od troškova skladištenja i ostvarene cijene. Dakle, ako je organizacija isporuke i skladištenja jednog vagona drvne građe prema našim proračunima 9180 USD, onda se trošak skladištenja 60 m 3 drvne građe u toku godine utvrđuje u iznosu od 60 m 3 x 3 USD. = 180 USD

Rezultat pomoću algoritma 1 prikazan je u tabeli 2 i slici 6.

Kao što se može vidjeti iz trećeg reda tabele 2, vrijednost očekivanih troškova poklapa se sa njegovom vrijednošću pronađenom klasičnom metodom, a nivo zaliha x * = 3229,137m 3 ne odgovara. Takva slika prirodno nastaje zbog netačnosti, a priori informacija, u vezi sa slučajnom potražnjom. Prilikom izvođenja proračuna nema potrebe za postizanjem visoke tačnosti rješenja.

Proračuni su obavljeni za sljedeće vrijednosti parametara modela: ω i- slučajne varijable ravnomjerno raspoređene u intervalu [ l i, q i], i= 1, ..., 5. Vektori l = (l l, ..., l 5), q= (q 1 , ..., q 5), a = (α 1, ..., α 5); β = (β 1, ..., β 5) date su u obliku l= (9700, 9500, 7000, 6600, 4850), q= (10000, 10000, 7500, 6800, 5000),

Tabela 2.

Proračun optimalnog nivoa zaliha rezane građe kada se mijenjaju troškovi skladištenja, a prodajna cijena ostaje nepromijenjena

(z = 244 cu)

	Troškovi skladištenja - a, (m 3 / cu)	Optimalno nivo zaliha X*, (m 3)	Ukupni očekivani troškovi - F (x), (cu)
		3229,137	627781,795

α = (5, 5, 5, 5, 5),

β = (50, 45, 45, 30, 39),

c = (210, 200, 190, 185, 157),

z = (260, 245, 235, 215, 196).

Rice. 2.10. Grafikon procesa optimizacije nivoa zaliha svakih 10 iteracija

Potražnja ω je ravnomjerno raspoređena u intervalu [ l i, q i].

x* = (9780,7972; 9644,3672; 7168,0885; 6655,7884; 4880,9800),

F(X*) = 8949085,51.

Kao rezultat proučavanja algoritma 2, dobijen je optimalan nivo zaliha.

Na osnovu sprovedenog naučnog istraživanja mogu se izvesti sledeći zaključci i sugestije:

1. Sveobuhvatno proučavanje teorijskih, metodoloških i praktičnih problema formiranja i korišćenja robnih zaliha, optimizacije njihove veličine u savremenim uslovima pokazalo je da, generalno gledano, uvođenje stohastičkih modela i metoda upravljanja zalihama ima određeni ekonomski efekat. , njihova široka upotreba u trgovini na veliko otkriće skrivene unutrašnje rezerve kompanije i povećati nivo efikasnosti njihovog poslovanja.

2. Kao rezultat studije, utvrđeno je da preduzeća ostvaruju profit koji je očigledno nedovoljan za normalno funkcionisanje u tržišnim uslovima upravljanja, postoji nizak obrt sredstava uloženih u zalihe i visok nivo troškova distribucije. Ovo je dijelom zbog činjenice da se odluke o regulisanju zaliha u trgovačkim i investicionim društvima uglavnom donose intuitivno, bez uzimanja u obzir posebnih ekonomskih proračuna. Kao rezultat toga, čak i manje greške postaju velike greške koje skupo koštaju kompaniju. Stoga se korištenjem matematičkih metoda u upravljanju zalihama stvaraju preduslovi za donošenje odluka zasnovanih na nauci.

3. Na osnovu razvijenih složenih ekonomsko-matematičkih modela upravljanja zalihama, otkriveno je da veličina optimalne isporučne partije za potrebe stvaranja rezervi zavisi od troškova formiranja, održavanja, cene robe, nivoa prihodi stanovništva, faktori sezonskosti i konkurentnosti.

4. Izvršena je sistematska analiza preduslova za praktičnu upotrebu sistema modela upravljanja zalihama, čije se predložene metode mogu koristiti u praksi, posebno u veleprodajnim preduzećima. U tržišnim uslovima, potonji imaju priliku da samostalno donose odluke o vremenu i veličini naručivanja robe, samostalno uspostavljaju ekonomske veze sa dobavljačima, ako je potrebno, privlače dodatni obrtni kapital, kao i samostalno određuju prodajnu cijenu robe.

5. Nivo glavnih ekonomskih pokazatelja aktivnosti viših nivoa menadžmenta kompanije određen je sistemom generalizovanih indikatora. Međutim, metode analize koje se koriste u praksi ne zadovoljavaju u potpunosti savremene zahtjeve. U tom smislu, obećavajuće metode stohastičke optimizacije, posebno dvofazni problem stohastičkog programiranja posebne strukture.

6. Rezultati naučnog istraživanja bili su razvoj metodologije za konstruisanje kompleksa ekonomsko-matematičkih modela za optimizaciju upravljanja zalihama, sa ciljem povećanja stepena efektivnog korišćenja materijalnih i radnih resursa. Uvođenje ove metode kroz implementaciju modela optimizacije omogućava vam da povećate iznos profita i povećate ekonomsku efikasnost preduzeća.

Odobrena je lista sezonskih djelatnosti čiji rad u organizacijama tokom cijele sezone, pri obračunu staža osiguranja, uzima u obzir tako da njegovo trajanje u odgovarajućoj kalendarskoj godini bude puna godina. Rezolucija Vlade Ruske Federacije od 4. jula 2002. br. 498.

Sudakevich S.A., Osobine planiranja i računovodstva u preduzećima industrije konzervi u novim uslovima rada, M., 1970.

Nadalje, potražnja za individualnom robom često je podložna sezonskim fluktuacijama. Tako je obim prodaje sportskih automobila kanadske kompanije MG veći u proljeće, kao i ljeti, ali zimi je malo aktivnosti. Prodaja određenih lijekova, posebno za astmu i peludnu groznicu, također ima tendenciju rasta u ljetnim mjesecima. Očigledno, pri formulisanju politike naručivanja potrebno je uzeti u obzir prisustvo sezonskog faktora.

Ponovna procjena faktora potražnje potrošača, kao što su potrošačka svojstva i prioritet kupovine, cijena, kvalitet, modni trendovi, sezonski faktori itd.

Pomaže u određivanju tačno koliko materijala naručiti i kada. Postoje četiri metode za postavljanje naloga za dopunu u najekonomičnijim veličinama serije, politika fiksne veličine narudžbe, stalni mjesečni zahtjevi i određivanje zahtjeva na osnovu broja radnih dana. Program osigurava da korisnik uvijek ima dovoljno zaliha da ispuni narudžbu. Može pohraniti podatke o 48 mjeseci upravljanja skladištem. Izvodi predviđanja koristeći vremenske serije, eksponencijalno izglađivanje i pokretni prosjek i prilagođava ih sezonskim faktorima. Objašnjava koja je metoda najbolja za korisnika.

Čak i ako niste koristili relativno jednostavnu strategiju opcija navedenu gore i niste znali ništa o sezonskim faktorima, ipak biste se trebali pripremiti za ulazak na tržište. Zašto Usled ​​izvršenja "OP" na nedeljnom grafikonu, vaša pažnja bi bila usmerena na indikatore trenda. Zatim, nakon signala Trend, push up i uzorka Wash and Rinse, iskoristili biste prvu priliku da uđete.

Treba napomenuti da postoji i sezonski faktor koji ima primjetan uticaj kako na dinamiku indikatora obima tako i na dinamiku cijena. Za tržište fjučersa i opcija značajan je datum isteka najbližeg ugovora (po pravilu kraj svakog kvartala). Za cijelo tržište značajan je i kraj finansijske i kalendarske godine, obim transakcija u ovom trenutku po pravilu pada, a otvorene kamate na minimalne vrijednosti.

Utjecaj sezonskih faktora na potražnju

Proučavani su različiti sezonski faktori.

Govorimo o prosječnim pokazateljima. Izvedba određenog filma će, naravno, uvelike ovisiti o njegovom kvalitetu (pogađanju teme), reklamnoj podršci i sezonskim faktorima.

Generalno, što je kraći period prognoze, to je prognoza preciznija. Prognoze za 30-60-90 dana često odražavaju trenutne narudžbe, zalihe trgovaca, nivoe zaliha kompanije i sezonske faktore. Kako se period predviđanja produžava, pojavljuje se više varijabli koje će vjerovatno utjecati na točnost prognoze.

Većina gotovinskih budžeta su jednostavne prognoze količine gotovine koja će kompanija trebati da finansira svoje planove proizvodnje za određeni period u budućnosti. Da bi se izradio takav plan, odjel za finansije mora ispitati prethodne finansijske izvještaje kompanije kako bi uporedio njenu trenutnu poziciju sa prošlošću. On mora identifikovati i zacrtati trendove u prošloj i sadašnjoj finansijskoj poziciji kako bi utvrdio finansijski položaj kompanije za tri, šest, deset ili dvanaest meseci unapred. Odjeljenje za finansije treba da mapira sve gotovinske primitke i izdatke za budžetski period na osnovu očekivanog nivoa poslovanja, očekivane stope prometa i sezonskih faktora koji mogu uticati na tok gotovine. Predviđanje novčanih tokova može biti jednostavno ili vrlo složeno, ovisno o veličini kompanije, njenim potrebama planiranja i budžetiranja, te perspektivi menadžmenta o budžetiranju.

Međutim, pored visine kamatnih stopa, postoje i druge varijable koje određuju da li će vlasnici nekretnina plaćati po uslovima prijevremene otplate kredita. Na primjer, postoji korelacija između prijevremene otplate i dospijeća hipoteke, bez obzira na kamatne stope. Štaviše, individualni vlasnici nekretnina možda nikada neće krenuti s otkupom hipoteke, bez obzira na to koliko kamatne stope padaju. Postoje i sezonski faktori koji utiču na odluke zajmoprimca. Shodno tome, modeli određivanja cijena opcija ne uspijevaju da odrede vrijednost opcije prijevremene otplate na hartije od vrijednosti zaštićene hipotekom.

Ispitana preduzeća treba da izaberu jednu od tri opcije odgovora, koja je po njihovom mišljenju najprikladnija trenutnim uslovima poslovanja, isključujući sezonske faktore.

Ako su neobični prošlogodišnji rezultati posljedica nesezonskih faktora, ovaj korak će vam pomoći da predvidite koliki će biti profit u narednim mjesecima. Također, obavezno provjerite agregirane procjene zarada (prognoze, kumulativne procjene zarada velike grupe analitičara) za narednih nekoliko kvartala – i naredne jednu do dvije godine – kako biste bili sigurni da će kompanija poslovati profitabilno kako se očekuje. Neki analitički servisi čak predviđaju godišnje stope rasta profita za određeni broj kompanija u narednih pet godina.

Poznavanje sezonskih faktora (što se dešava u svako doba godine), koje možete dobiti iz Almanaha berzanskog trgovca.

SEZONSKI FAKTORI. Većina cijena fjučersa ovisi o sezoni. Na primjer, žito je najjeftinije ubrzo nakon žetve, kada je roba u kanti i kada je poznat nivo potražnje. Poskupljenja se obično dešavaju tokom prolećne setve, kada niko ne zna tačno kakvo će vreme biti. Temperature smrzavanja u sjevernim regijama Sjedinjenih Država uzrokuju rast cijena lož ulja. U prošlosti su fjučersi sokova od narandže naglo skočili nakon zamrzavanja na Floridi, ali s povećanjem proizvodnje narandže u Brazilu i drugim zemljama južne hemisfere, tržište je postalo mirnije.

Za neke trgovce, sezonsko trgovanje se izrodilo u kalendarsko trgovanje. Analiziranje tržišnih podataka kako bi se utvrdilo koje ugovore kupiti u prvoj sedmici marta i prodati u posljednjoj sedmici avgusta predstavlja zloupotrebu tehnologije. Lako je zaključiti koje bi metode bile optimalne u prošlosti, ali svaki obrazac koji nije zasnovan na fundamentalnim faktorima ili zakonima psihologije mase je najvjerovatnije buka tržišta. Sezonske trgovine koriste faktore koji se ponavljaju godišnje, ali slika se može mijenjati iz godine u godinu. Stoga, sve sezonske trgovine treba filtrirati kroz tehničku analizu.

Prilikom modeliranja sistema predviđanja javlja se poteškoća povezana sa brzim povećanjem broja neprivremenih kada se u model uvode novi ekonomski aspekti. Posljedica ovakvog stanja je potreba za korištenjem višefaznih modela i blok oblika računovodstva za sektorske, teritorijalne i sezonske faktore. Upotreba višestepenih modela i blokova može se vidjeti u kompleksima ekonomskih i matematičkih modela pojedinih faza predviđanja potražnje nacionalne ekonomije za masovnim lakim naftnim derivatima (sl. 5-8).

PAGE i neki od sezonskih faktora koji pokreću potražnju za nekim stranim valutama, a pripisuju se osekama i osekama turističke industrije, kao i uvozu ili izvozu pravih UNARO-a.

Sezonski faktori tjeraju cijene da postave najviše u ljeto i [ponovo na jug u kasnu jesen. Najniže cijene su obično u prvom kvartalu. Stvarne ili fiktivne promjene u ponudi, uzrokovane faktorima kao što su fiksiranje cijena, bolesti biljaka, vruća i suva ljeta ili problemi u transportu imaju direktan utjecaj na nivo cijena. Međutim, postoji jaka neravnina terena, i

Razlozi sezonskih uticaja na kretanje cijena koji dovode do uspona i padova u određenim periodima godine posebno su evidentni na poljoprivrednim tržištima. Međutim, gotovo sva tržišta su sezonska. Jedan od najčešćih obrazaca na svim tržištima je da je probijanje januarskog maksimuma bikovski signal. Tržišta metala također mogu poslužiti kao primjeri sezonskih faktora koji utiču na kretanje cijena. Na primjer, na tržištu bakra od januara do februara postoji snažan stalni sezonski rast cijena, koji ima tendenciju vrhunca u martu ili aprilu. Na tržištu zlata sezonski dobici također počinju u januaru, a cijene dostižu još jedno dno u avgustu. Cijene srebra obično padaju na najniži nivo u januaru, nakon čega stalno rastu do marta.

TRADING LIMITS - uslov time charter-a koji ograničava područja Svjetskog okeana, u kojima iznajmljivači mogu slobodno koristiti unajmljeni brod Svjetskog okeana, uzimajući u obzir sezonski faktor, posjete brodom nisu pokrivene uvjetima osiguranja .

U ovom slučaju važno je uzeti u obzir utjecaj sezonskih fluktuacija. Na primjer, za kompanije za geološka istraživanja u Rusiji, sezonalnost ima izražen karakter - glavni period aktivnog rada u vezi sa geološkim istraživanjima pada na oktobar-april, jer se u to vrijeme ekipe i oprema mogu kretati po neravnom terenu (u tajga ili tundra duž "zimskog puta"). Time se određuje godišnji proizvodni ciklus po sljedećoj shemi - u kasno proljeće, ljeto i ranu jesen, pripremni radovi i pažljivo planiranje, a od oktobra do aprila - operativno upravljanje proizvodnim procesom. Ali to također stvara poteškoće, posebno u upravljanju finansijama kompanije, jer su gotovo svi projekti s ovim pristupom investicioni projekti i zahtijevaju infuziju sredstava u trajanju od nekoliko mjeseci (do 6-8 mjeseci) prije početka aktivnog rada. faza rada. A kompanija prima plaćanje za obavljeni posao već u završnim fazama projekata - na osnovu rezultata fizičkih posmatranja.

Utjecaj sezonskih fluktuacija na proizvodnju nafte povezan s organizacijom proizvodnog procesa nije toliko kritičan. To je zbog razvoja građevinskih tehnologija, koje su danas sposobne osigurati kontinuitet procesa proizvodnje ugljovodonika u bilo koje doba godine. Međutim, još uvijek postoji utjecaj sezonskih kolebanja temperature ubrizgane vode na proizvodnju naftnih rezervi. To je zbog činjenice da u hladnoj sezoni injektirana voda može imati temperaturu znatno nižu od temperature ležišta, što dovodi do promjene akumulacijskih svojstava proizvodnih formacija i, kao posljedicu, do gubitaka u proizvodnji nafte. Takvi gubici mogu iznositi 0,3-1% kumulativne proizvodnje nafte. Sve to zahtijeva od proizvođača da sprovedu dodatni set mjera u cilju smanjenja gubitaka u proizvodnji nafte (izolacija vodovodnih cjevovoda, obezbjeđivanje zagrijavanja ubrizgane vode, promjena cikličnosti ubrizgavanja vode, itd.). Što se tiče transporta ugljovodonika, važno je uzeti u obzir kako će se transport odvijati magistralnim naftovodima ili plovnim putevima za transport nafte i gasa, uključujući izvozne šeme duž Severnog morskog puta i drugih ruta. Pri korišćenju vodnog transporta nafte i gasa postoje restriktivni uslovi koji su posledica uticaja sezonskih fluktuacija: ledeni režim, ograničenje nosivosti tankera, sezonalnost transporta.

Takođe je važno uzeti u obzir sezonske fluktuacije povezane sa ravnotežom ponude i potražnje unutar i izvan zemlje za naftom i gasom, sa remontnim radovima u rafinerijama nafte, koji se obično izvode u kasno ljeto - ranu jesen, aktivnost u agroindustrijski kompleks (sjetva, žetva).

Dakle, utjecaj sezonskih fluktuacija osjećaju gotovo sve kompanije u sektoru nafte i plina, što ih tjera da poštuju određena pravila i uzmu u obzir moguća ograničenja u vođenju poslovanja:

• kod utvrđivanja sezonskih zavisnosti proizvodnje i prodaje - analiza sezonskosti treba da se zasniva na vremenskim serijama koje pokrivaju nekoliko godina (oko 3 godine) ritmičke aktivnosti preduzeća i savremenim metodama statističke obrade podataka;
• pri obavljanju komparativne analize - potrebno je izvršiti poređenje pokazatelja učinka kompanije (obim proizvodnje, rezerve, transport, prodaja, prihod, marginalni prihod, operativni rashodi) za različite vremenske periode uzimajući u obzir sezonski karakter tako da se upoređeni podaci uporedivi;
• pri formiranju modela planiranja - srednjoročni i dugoročni modeli planiranja treba da uzmu u obzir sezonske fluktuacije obima globalne i domaće potrošnje ugljovodonika i moguće promjene cijena;
• pri predviđanju aktivnosti kompanije i provođenju analize šta ako – operativna prognoza i modeliranje treba da budu osjetljivi na promjene vanjskih faktora, te da ažurno reagiraju na njihove promjene uzrokovane kako sezonskim fluktuacijama, tako i promjenama faktora unutar sezone.

Za rješavanje ovih problema, uzimajući u obzir sezonalnost, koriste se BI-sistemi.

Šta mogu BI sistemi?

Naftne i gasne kompanije počele su da pokazuju interesovanje za različite IT sisteme od trenutka kada su se pojavile na ruskom tržištu. Danas sa sigurnošću možemo reći da je industrija nafte i plina jedna od vodećih u oblasti automatizacije vlastite proizvodnje. Dakle, počevši od 90-ih godina, preduzeća industrije se aktivno uvode tehnološke sisteme menadžment (APCS), 2000-ih - sistemi poslovnog planiranja i poslovne analize. Ove odluke su imale za cilj, prije svega, obavljanje računovodstvene funkcije. Najčešće su bili ERP sistemi klase ili sopstveni razvoj, koji je u prvim fazama, po pravilu, pokrivao poslove materijala, upravljanja i računovodstva preduzeća. Nešto kasnije, pomoću ovakvih sistema automatizovana su i druga područja aktivnosti (prodaja, logistika, nabavka itd.). Međutim, danas ovakvi sistemi nisu u stanju da uzmu u obzir eksterne faktore i ne dozvoljavaju ozbiljnu analitiku po raznim parametrima. A danas naftnim i gasnim kompanijama treba mnogo toga da analiziraju: dinamiku prodaje, strukturu bilo kojih pokazatelja, da izvrše faktorsku analizu, da identifikuju zavisnosti, da procene sezonske fluktuacije i njihov uticaj na određene procese kompanije. (vidi sliku)... Posljednji faktor je važno uzeti u obzir i u procesu analize aktivnosti, budući da njegovo zanemarivanje može dovesti do grešaka zbog poređenja različitih nizova informacija prilikom izrade prognoza i planova, budući da je netačna prognoza ili plan koji ne uzima u obzir faktore sezonske prirode. može dovesti do finansijskih gubitaka, zastoja opreme ili preopterećenja skladišta.

Zbog toga sada vidimo prilično veliku potražnju za Business Discovery rješenjima, koja omogućavaju poslovnim korisnicima da samostalno analiziraju poslovne informacije i na osnovu toga donose informirane i informirane odluke. Na primjer, moderni BI alati vam omogućavaju da pretražujete zavisnosti različitih pokazatelja performansi kompanije i uzmete u obzir uticaj sezonskih fluktuacija na ekonomske i proizvodne pokazatelje, procijenite mogući uticaj pomjeranja granica godišnjih doba (nenormalni vremenski uslovi). Pored toga, BI sistemi omogućavaju simulaciju različite situacije povezana sa potrebom da se eliminišu odstupanja koja su nastala usled uticaja sezonskih uslova (na primer, povećanje produktivnosti za dostizanje planiranih količina, povećanje vremena potrebnog za završetak posla za postizanje ciljeva, itd.).

Kako kompanija dolazi do zaključka da joj je potreban BI alat? Prije svega, podsticaj za uvođenje nove poslovne aplikacije su ozbiljne promjene u poslovanju (spajanje kompanija, izdvajanje podjele u samostalnu poslovnu jedinicu i sl.), prisustvo „moralno“ zastarjelog sistema, čija obnova možda neće doneti efekat koji se može dobiti korišćenjem BI-a, ili situacija kada je kompanija akumulirala veliki niz podataka, analitičkim radom sa kojima će se optimizovati aktivnosti kompanije i pronaći dodatne tačke uštede unutar kompanije.

Osnovni zahtjevi pri odabiru BI sistema:

. Pružanje analize cjelokupnog niza istorijskih informacija- u mnogim slučajevima govorimo o potrebi obrade informacija akumuliranih tokom 3-5 godina. Ima svoje posebnosti povezane, na primjer, sa činjenicom da se eksploatiše informacioni sistemi prilično često "evoluiraju", stalno vrše bilo kakve promjene koje utiču kako na strukturu pohranjenih podataka tako i na modifikacije samih "uslovno konstantnih" podataka (posebno, to su slučajevi kao što je dodavanje novih tabela u baze podataka, modificiranje postojećih , preimenovanje preduzeća, promena strukture preduzeća itd.);

. Velika brzina obrade zahtjeva korisnika- veliki broj izvora podataka i njihov značajan obim ne bi trebalo da budu prepreka za dobijanje odgovora na poslovna pitanja. Danas niko nije spreman da čeka, ne samo nekoliko dana, nekoliko sati, da bi saznao razloge odstupanja bilo kojih pokazatelja poslovanja preduzeća od planiranih. A ponekad je potrebno obraditi desetine terabajta informacija koje mogu doći iz 10-15, a ponekad i više izvora;

. Brza implementacija alata za poslovnu analizu- često nije važna samo brzina obrade zahtjeva, već i brzina implementacije alata poslovne analize. Projekti koji traju 10-12 mjeseci ili više znače značajne gubitke za vlasnike i menadžere preduzeća, što se može i treba izbjeći. Stoga, iz čitavog niza ponuda na tržištu, potrebno je odabrati upravo ono rješenje koje će biti najizbalansiranije po cijeni, vremenu implementacije i mogućnostima;

. Fleksibilnost alata i njegova dostupnost za poslovanje- zbog činjenice da skup izvora nije stalan, periodično se pojavljuju nove oblasti za analizu, postaju dostupni izvori izvan preduzeća (web stranice, resursi novinskih agencija, monitoring kompanija), alat za poslovnu analizu treba da pruži fleksibilne mogućnosti rekonfiguracije. Istovremeno, važno je da alat osigurava da model ostane nepromijenjen za poslovnog korisnika u slučaju promjene skupa izvora i da se razvija kada se dodaju nova područja analize.

Kao što pokazuje naša praksa, pokretač implementacije BI od strane samih kompanija najčešće je finansijsko-ekonomski odjel. I to je logično, budući da su predstavnici ovog odjela odgovorni za procjenu i povećanje efikasnosti kompanije u cjelini i njenog pojedinačnog Centralnog federalnog okruga. Dakle, među našim projektima (u implementaciji BI-sistema na bazi Qlik View platforme): glavni kupac implementacije u Geotech Holdingu bio je CFO, u Gazpromnjeftu - Odeljenje za ekonomiju i finansije Direkcije regionalna prodaja... Često uvođenje BI-ja inicira sam menadžment u nastojanju da se poveća nivo upravljanja kompanijom.

Kako se BI implementira?

Ali da bi se implementacija BI sistema opravdala i donijela očekivani efekat, potrebno je u fazi planiranja uzeti u obzir sve "zamke" projekta. Na osnovu iskustva u radu sa kompanijama kao što su Gazpromnjeft, GEOTEK Holding i TNK BP, možemo sa sigurnošću reći da se projekat može uspešno realizovati samo ako se uzmu u obzir specifičnosti industrije i u trenutku implementacije kompanija ima računovodstvo. U takvim uslovima, BI-sistem za nekoliko meseci postaje radni alat za gotovo sve divizije kompanije. U suprotnom, IT integrator, koji će dizajnirati BI-sistem, moraće da dovede u red računovodstvene sisteme i regulatorne i referentne informacije naftne i gasne kompanije, čime će povećati kvalitet podataka potrebnih za rad sa BI-alatom. . Naravno, izbor izvođača i stručna stručnost IT kompanije su od velike važnosti, jer se ona u takvim slučajevima neće moći ograničiti na tipičnu implementaciju projekta – tome će prethoditi mnogo posla. sa primarnim informacijama. I ovdje što više iskustva i znanja o industrijskim nijansama, brže i bolje će se implementirati BI aplikacija.

Generalno, metodologija za implementaciju BI sistema se sastoji od četiri faze (vidi dijagram): priprema, projektovanje, izvođenje i puštanje u rad. Istovremeno, prva faza je ključna, jer mnogo zavisi od toga koliko će se dobro izgraditi komunikacija između tima izvođača i kupca, kako će uloge biti raspoređene između učesnika projekta i raspored rada sa prekretnicama (rezultatima) sastavljeno. Glavni zadatak druge faze je razviti arhitekturu i opisati sve detalje projekta BI-sistema, koji ne samo da bi se mogao organski uklopiti u postojeće poslovne procese, već i podrazumijevati mogućnost skaliranja sistema iu smislu obima podataka. i broj korisnika. U fazi implementacije, ideolozima projekta kupac predstavlja gotovo rješenje sa svim funkcionalnostima. Ispituje se i ocjenjuje, po potrebi se vrše potrebna prilagođavanja i pripremaju uputstva za rad sa novim sistemom. I konačno, u četvrtoj fazi, BI rješenje se pušta u probni rad. Ovdje definirate periode izvještavanja tokom kojih će se sistem koristiti za pripremu izvještajne analitike. Čim se pripremi i detaljno prouči za eventualne netačnosti, novi BI sistem se pušta u rad.

Šta se mijenja pojavom BI-ja?

Najvažnija stvar koja se dešava uvođenjem BI-sistema je značajno smanjenje rutinskih procesa i mogućnost direktnog prelaska na analitički rad u kontekstu onih indikatora koji su relevantni u određenom vremenskom periodu. U ovom slučaju, "dubina" analize ovisi samo o konkretnom zadatku i željama korisnika: počevši od najnižeg nivoa i završavajući makroekonomskim pokazateljima, procjenjujući izglede određenog investicionog projekta.

Uvod

Čovjek i okolina su u stalnom dinamičkom kontaktu jedni s drugima.

Realizacija genetskog programa ljudskog organizma odvija se pod uticajem životne sredine: specifičnog kompleksa prirodnih i klimatskih faktora, sanitarno-higijenskih uslova života, prehrambenih navika itd.

Na sjeveru, kojeg karakterizira niz ekstremnih faktora, često pogoršanih antropogenim zagađenjem vode, zraka i hrane, cijena adaptacije može postati toliko visoka da će uzrokovati smanjenje sposobnosti za stvaranje zdravog potomstva, trajanje radni period i život.

Kardiovaskularni sistem zauzima posebno mesto među sistemima tela koji obezbeđuju fiziološku adaptaciju čoveka na okruženje, i relativno rano je uključen u reakcije adaptacije, kako samostalno tako i u interakciji s drugim sistemima tijela, posebno sa respiratornim sistemom.

Kardiovaskularni sistem je posebno osetljiv na uticaj spoljašnje okruženje... Njegova aktivnost često postaje faktor koji ograničava razvoj adaptivnih reakcija organizma u procesu njegove adaptacije.

Procjena funkcionalnog stanja ljudskog kardiovaskularnog sistema i traženje mehanizama adaptacije relevantni su ne samo zbog povećanog stepena njegove ranjivosti pod uticajem različitih faktora sjevera, već i zbog visokog nivoa morbiditeta i mortaliteta. Kako iskustvo sa sjevera raste, dolazi do smanjenja funkcionalnost cirkulacijskog sistema i adaptivnih sistema organizma, zdravlje se pogoršava.

Kardiovaskularni sistem je u bliskoj vezi sa delovanjem aparata za spoljašnje disanje, koji obezbeđuje transport hranljivih materija, prvenstveno kiseonika, i izlučivanje metabolita.

Različite vrste promjena u funkcionalnom stanju organizma praćene su sinhronim pomacima u aktivnosti kardiovaskularnog sistema.

Zato je proučavanje adaptacije čovjeka u ekstremnim uvjetima i pod različitim opterećenjima uvijek uključivalo proučavanje cirkulatornog aparata, koji služi kao marker prirode adaptacijskih procesa u tijelu i jedan je od prvih koji signalizira stresno stanje. , iscrpljenost i patologija (Rapopport JJ, 1979).

Efikasna adaptacija na nove uslove sredine nemoguća je bez značajnih preuređivanja u respiratornom sistemu u skladu sa potrebama organizma, a to u velikoj meri određuje i uspešnost prilagođavanja čoveka ekstremnim uslovima sredine.

U odrasloj populaciji poznate su različite mogućnosti uticaja hladne klime na ljudski krvni pritisak: hipotenzivna (Danishevsky, 1955; Milovanov, 1988), hipertenzivna (Avtsyn et al., 1985), bez promena krvnog pritiska (Muto, 1960), višesmjerni pomaci (Tihomirov, 1968; Mochalova, 1970).

Sezonske promjene vremenskih uvjeta, koje uzrokuju promjene hemodinamskih parametara, konstantno su pokretački vanjski faktor, posebno za osobu koja živi u hladnoj kontinentalnoj klimi (Evdokimov V.G., Rogachevskaya O.V., Varlamova N.G., 2007).

U vezi csvrha ovogarad bio je: proučavati, prema dostupnim literarnim izvorima, uticaj sezonskih faktora na restrukturiranje aktivnosti kardiovaskularnog sistema u uslovima evropskog severa.

Na osnovu cilja postavljeni su sljedeći szadaci rada:

1. procijeniti opštu incidencu cirkulatornih organa u 2002-2006. kod djece.

2. proučavati uticaj vremenskih prilika na funkcionalno stanje kardiovaskularnog sistema.

3. otkriti uticaj temperature spoljašnjeg vazduha na funkcionalno stanje cirkulacijskog sistema.

Poglavlje 1. Pregled literature. Prilagođavanje ljudskog organizma prirodnim uslovima

1.1 Struktura kardiovaskularnog sistema

Kardiovaskularni sistem se sastoji od srca i krvnih sudova sa tečnim tkivom koje ih ispunjava - krvlju. Zahvaljujući radu srca kao pumpe koja pumpa, krv je u neprekidnom kretanju. Krvni sudovi se dijele na arterije, arteriole, kapilare i vene. Arterije prenose krv od srca do tkiva; oni se sukcesivno granaju u obliku drveta u sve manje sudove i konačno se pretvaraju u arteriole, koje se, pak, raspadaju u sistem najtanjih sudova - kapilara. Od kapilara počinju male vene koje se postepeno spajaju jedna s drugom i povećavaju. Krv do srca teče kroz najveće vene. Količina krvi koja teče kroz organ regulirana je arteriolama. U zavisnosti od potreba organa, arteriole se mogu ili suziti ili proširiti, čime se mijenja dotok krvi u organe i tkiva. Kardiovaskularni sistem obezbeđuje cirkulaciju krvi neophodnu za funkcije transporta krvi – dopremanje hranljivih materija i kiseonika u tkiva i uklanjanje metaboličkih produkata i ugljen-dioksida. Osim toga, transportom hormona, enzima i drugih tvari, krv ujedinjuje tijelo u jedinstvenu cjelinu, sudjelujući u hemijskoj (humoralnoj) regulaciji njegovih funkcija. U centru cirkulacijskog sistema je srce; od njega počinju krugovi cirkulacije krvi, koji se dijele na velike i male.

Ljudski kardiovaskularni sistem formiran je tokom svoje biološke evolucije. Kroz historiju društvenog razvoja čovjeka, njegova biološka priroda, a samim tim i kardiovaskularni sistem, nije se bitno promijenila. Cirkulacijski sistem moderne osobe još uvijek je dizajniran za intenzivno mobilan način života njegovih dalekih predaka, koji je zahtijevao stalnu potrošnju mišićne snage za kretanje, dobivanje hrane, borbu protiv opasnosti, stvaranje utočišta (Pokrovsky V.M., Korotko G.M., 2001.).

1.2 Statistika o učestalosti bolesti cirkulacijskog sistema

Incidencija cirkulacijskog sistema je jedna od prvih u Rusiji i Republici Komi. U vezi sa sve većim brojem ovakvih bolesti, potrebno je proučavati stanje kardiovaskularnog sistema osobe koja raste i uticaj faktora visoke geografske širine na ovaj sistem. Prema statistikama, najveći broj poziva hitne pomoći medicinsku njegu registrovana u jesenjem i prolećnom periodu godine. Ovo je direktno povezano sa ekološkim i geografskim uslovima severa: visoke geografske širine karakteriše oštra promena atmosferskog pritiska (ponekad tokom dana) (Rapoport Zh.Zh., 1979.) Sve to određuje relevantnost studija cirkulatorni sistem kod sjevernjaka.

Tabela 1

Incidencija bolesti cirkulacije kod djece mlađe od 14 godina na 1000 stanovnika

Gradovi i okruzi
Vuktylsky
Izhemsky
Knyazhpogostsky
Koygorodsky
Kortkeros
Pechora
Priluzky
Sosnogorsk
Syktyvdinsky
Sysolsky
Tr.-Pechersky
Udorsky
Usinsky
Ust-Vymsky
Ust-Kulomsky
Ust-Tsilemsky
Syktyvkar
Rep Komi

Analiza morbiditet cirkulatornog sistema (tabela 1) kod djece mlađe od 14 godina pokazao je da je njihov broj u periodu od 2002. do 2006. godine porastao u svim okruzima Republike Komi za 5%. Analizirajući podatke iz Rusije i Republike Komi, u periodu od 2002. do 2005. godine, možemo reći da je incidencija kardiovaskularnih bolesti u Rusiji veća nego u republici. Nakon analize podataka iz regiona Republike Komi u poređenju sa Syktyvkarom, možemo reći da je najveći broj slučajeva morbiditeta u organima S.S.S. zabilježeno u okruzima Vuktil, Troitsko Pechersk, Sosnogorsk i Ust Tsilemsk, te u gradu Ukhta. Općenito, u Republici Komi, stopa incidencije je porasla za 4 godine.

tabela 2

Incidencija kardiovaskularnih bolesti kod adolescenata starijih od 14 godina

Gradovi i okruzi
Vuktylsky
Izhemsky
Knyazhpogostsky
Koygorodsky
Kortkeros
Pechora
Priluzky
Sosnogorsk
Syktyvdinsky
Sysolsky
Tr.-Pechorsky
Udorsky
Usinsky
Ust-Vymsky
Ust-Kulomsky
Ust-Tsilemsky
Syktyvkar
Republika Komi

Nakon analize tabele 2, možemo zaključiti da su kod adolescenata starijih od 14 godina bolesti kardiovaskularnog sistema napredovale, a generalno, podaci za grad Syktyvkar su se smanjili za 45% tokom 4 godine. Analiza dostupnih podataka za gradove Republike Komi u poređenju sa Siktivkarom daje nam za pravo da kažemo da je u gradovima Vorkuta i Ukhta broj S.S. povećana, au gradu Inta smanjena.

1.3 Stanje kardiovaskularnog sistema u različitim starosnim grupama

Glavni pokazatelji, kao što su sistolički i dijastolički krvni tlak, prirodno rastu s godinama, paralelno s povećanjem uzdužnih dimenzija i tjelesne težine osobe. Kod djece od 6 do 11 godina otkrivena je povezanost između nivoa krvnog pritiska i visine i tjelesne težine, skeletne dobi i debljine kožnih nabora (Harlan i sar., 1979). Izrazito povećanje sistoličkog krvnog tlaka bilježi se kod dječaka u dobi od 9-10 godina, a kod djevojčica u dobi od 13-14 godina, a nagli porast dijastoličkog tlaka - u dobi od 10-11 i 9-10 godina kod dječaka. i djevojčice (Slatin, 1975).

Povećanje krvnog pritiska javlja se iu starijoj dobi (Olziyhutag et al. 1979), ali su podaci o dinamici ovog procesa kontradiktorni. Utvrđeno je jednolično povećanje krvnog tlaka s godinama (Olziykhutag et al. 1979), značajno povećanje krvnog tlaka zabilježeno je nakon 40 godina, i to kod muškaraca u većoj mjeri nego kod žena (Kokhansky et al., 1970).

U uslovima severa primećuje se određeni stepen funkcionalne hipoksije, koja je povezana sa poteškoćama u ekstrakciji kiseonika iz niskotemperaturnog ambijentalnog vazduha (Neverova i sar., 1972). Jedan od mogući razlozi povišen sistolni krvni pritisak može biti povećanje volumena plazme i povećanje viskoziteta pune krvi uzrokovano hladnoćom (Roukoyatkina et al., 1999). S razvojem hipoksične hipoksije, primjećuju se značajne promjene u funkcionalnom stanju kardiovaskularnog sistema. Reakcije kardiovaskularnog sistema sa hipoksemijom koja se postepeno razvija su u početku adaptivne, ali kasnije, sa porastom hipoksemije, dolazi do ozbiljnih patoloških promena. Najznačajnije adaptivne reakcije koje doprinose povećanju transporta 0 2 do tkiva tokom razvoja akutnog nedostatka kiseonika su: povećanje minutnog volumena krvi, povećanje brzine protoka krvi i preraspodela krvotoka, kao zbog čega se povećava opskrba krvlju organa vrlo osjetljivih na hipoksiju, prvenstveno mozga, kao i organa koji doživljavaju hiperfunkciju - srca i pluća (Malkin V.B., Gippenreiter E.B., 1977).

Brzina pulsa progresivno raste kako se smanjuje postotak kisika u respiratornoj smjesi, a povećanje broja otkucaja srca ovisi o stupnju smanjenja zasićenosti arterijske krvi kisikom, a samim tim i o stupnju opterećenja.

I kod dječaka i kod djevojčica, ABP u mirovanju u ležećem položaju značajno se povećavao kako tijelo odrasta, što odgovara normi (Bueno i sar., 1990.; Adams - Campbell i sar., 1992.). Proces porasta krvnog pritiska usljed starosti je neujednačen, što primjećuju i drugi autori (Melekhova, 1975; Slatin, 1975; Serdyukovskaya, 1978; Tubol et al., 1980). Periodi intenzivnog porasta krvnog pritiska obično slijede sa određenim zakašnjenjem nakon perioda naglašenog rasta tijela.

Za dječake u Republici Komi, BPd je već sa 7 godina viši od onog kod njihovih vršnjaka iz drugih regija (Melekhov, 1975; Arkhipov, Mirzaev, 1982, itd.), a u dobi od 11-15 godina je odgovaralo je BPD vrijednostima školaraca u Kareliji (Slatin, 1975.) ... Kod devojčica u severnim regionima republike, ADD se poklopio sa onim kod devojčica iz Karelije (Slatin, 1975), a sa 11 i 13 godina devojčice iz Komija su imale veće vrednosti ABP od svojih vršnjakinja iz Novosibirska (Vlasov, Okuneva, 1983).

Broj otkucaja srca opada s godinama djeteta zbog povećanja utjecaja iz centara vagusnih nerava. U predškolskoj dobi, broj otkucaja srca je 90-100 otkucaja / min, u dobi od 8-9 godina ne prelazi 76-84, u dobi od 10-11 godina - 75-80 otkucaja / min (Kolchinskaya, 1973). Prema podacima, pad broja otkucaja srca na evropskom sjeveru nastavio se do 16. godine, pa je kao rezultat toga kod dječaka od 12, a djevojčica od 13 godina puls bio manji od toga. njihovih vršnjaka iz Taškenta (Abramov, 1986).

Kod ispitivane djece, srčani ritam se također smanjivao kako tijelo odrasta. Najznačajnije smanjenje srčanog ritma zabilježeno je kod dječaka u dobi od 11 i 15 godina, kod muškaraca u dobi od 20-29 i 40-49 godina, kod djevojčica od 9-11,13 i 15 godina, a kod žena je bio monoton do 59 godina. star. Značajno povećanje broja otkucaja srca uočeno je kod učenica u dobi od 14 godina. Kod dječaka, u poređenju sa djevojčicama, puls je rjeđi.

Minutni volumen cirkulacije krvi (MCV) kod djece se povećavao s godinama, ali u manjoj mjeri od udarnog volumena, što je posljedica smanjenja broja otkucaja srca (Tupitsyn, Knyazeva, 1988).

Sistolički krvni pritisak monotono raste kod muškaraca, donekle se stabilizuje u dobi od 20 - 39 godina. Kod žena je ABP ostao na relativno konstantnom nivou u starosnom rasponu od 13 do 39 godina, naglo se povećavajući u starijoj dobi od 50-59 godina.

Kod muškaraca i žena na sjeveru, ABP je značajno viši od norme (Abramov, 1986; Lipovetskiy et al., 1988), najznačajnije razlike se javljaju nakon 40 godina života i dalje se povećavaju s godinama. Vrijednosti ABP dobivene u studijama na stanovnicima Republike Komi odgovarale su onima kod praktički zdravih ljudi.

Uočeno smanjenje broja otkucaja srca kod muškaraca i žena s godinama može biti posljedica povećanja krvnog tlaka, jer hipertenzija uzrokuje bradikardiju (Kornienko, 1979).

Smanjenje otkucaja srca sa godinama kod stanovnika sjevera moglo bi imati i kompenzacijski karakter. U starijim dobnim grupama, zbog smanjenja elastičnosti mišićnih vlakana, povećanja udjela vezivnog tkiva, atrofičnih promjena, hipertrofije pojedinih mišićnih vlakana i višeg nivoa krajnjeg dijastoličkog tlaka u lijevoj komori, isporuke kisika u srčani mišić se smanjuje (Korkushko, 1980). U procesu starenja ljudskog organizma, glavna tendencija funkcionalnih transformacija cirkulacijskog sistema svodi se na osiguranje restrukturiranja mehanizama kontraktilnosti u pravcu formiranja regulisane hipodinamije miokarda (Dušanin, Treskunova, 1987).

Kod zdravih ljudi vrijednosti udarnog volumena i minutnog volumena krvotoka opadaju s godinama (Deryapa et al., 1975; Korkushko, 1983; Frolkis, 1991). Tijekom godina, ljudi imaju smanjenje bazalnog metabolizma i potrošnje kisika, a može se pretpostaviti da se smanjenje MBO javlja kao odgovor na smanjenje potrebe tkiva za kisikom. Rad srca kod starijih ljudi odvijao se u uslovima povećane vaskularne rigidnosti, a smanjenje IOC-a doprinosi smanjenju njegove energetske potrošnje (Korkushko, 1976). MOC vrijednost ostaje na optimalnom nivou do 60 godina (Shchurova, 1998). Proučavanje kardiovaskularnog sistema kod ljudi u dobi od 20-100 godina pokazuje da se uz smanjenje elastičnosti velikih arterijskih žila povećava periferni vaskularni i opći elastični otpor, smanjuje se brzina izbacivanja krvi i usporava protok krvi. Povećanje perifernog vaskularnog otpora nadmašuje smanjenje minutnog volumena srca (Korkushko, 1983).

Poglavlje 2. Funkcionalno stanje ljudskog kardiovaskularnog sistema na evropskom sjeveru

2.1 Pokazatelji promjena u aktivnosti kardiovaskularnog sistema tokom hladne sezone

Sistolni krvni pritisak kod svih školaraca najveći je u oktobru i opada do februara (Evdokimov i sar., 1999). U martu je uočen drugi porast krvnog tlaka, nakon čega slijedi značajan pad do maja. Od oktobra do februara dječaci imaju viši krvni pritisak od svojih vršnjaka.

Tokom hladnog perioda godine, ABP učenika srednje škole opada, što može ukazivati ​​na hipotenzivni efekat negativnih temperatura okoline.

U prelaznim periodima godine (oktobar i mart) maksimalne vrijednosti ABP zabilježene su kod školaraca.

Najviše vrijednosti krvnog tlaka zabilježene su u zimskom periodu, a najniže - ljeti, što je povezano sa aktivnošću simpatičkog nervnog sistema (Evdokimov V.G., Rogachevskaya O.V., Varlamova N.G., 2007).

Široki razvoj regija krajnjeg sjevera prepun je velikih poteškoća, uglavnom zbog oštrih klimatskih uvjeta. Prilikom preseljenja na krajnji sjever, osoba je izložena brojnim faktorima okoline, koji se mogu podijeliti, uzimajući u obzir njihove fizičke i kemijske karakteristike, na nespecifične i specifične. U nespecifične spadaju hladni, teški aerodinamički uslovi, navike hranjenja, tj. faktori koji se nalaze u drugim regijama. Promjene u fotoperiodizmu i pojave elektromagnetne prirode treba pripisati specifičnim faktorima koji, čini se, igraju veliku ulogu u procesima ljudske adaptacije. Među takvom raznolikošću ekstremnih faktora u polarnim regijama, hladnoća se smatrala najznačajnijim ekološkim i fiziološkim faktorom (Marychev, 1977). Bioklimatski i geohemijski faktori životne sredine utiču na telo i formiraju svojevrsni ekološki portret stanovnika krajnjeg severa (Agadzhanyan, 1981, 1982).

U odrasloj populaciji poznate su različite varijante uticaja hladne klime na ljudski krvni pritisak: hipotenzivna (Danishevsky, 1955; Barton i Edholm, 1957; Kandror, 1968; Milovanov, 1981), hipertenzivna (Cristschley, 1947; Butson, 1949, Avtsyn et al., 1985); nema promena krvnog pritiska (Muto, 1960); višesmjerni pomaci (Tihomirov, 1968; Mochalova, 1970, itd.)

U istraživanjima djece sa evropskog sjevera, najveći ABP je kod njih utvrđen u oktobru, a smanjenje je uočeno do februara (Evdokimov i sar., 1999). U martu je primijećen drugi porast krvnog tlaka, nakon čega je uslijedio značajan pad u maju.

Tokom hladnog perioda godine, ABP učenika iz opšteobrazovnih škola opada, što može ukazivati ​​na hipotenzivni efekat negativnih temperatura okoline. U studijama De Lorenza i saradnika (1999) pokazalo se da kod ispitanika prilagođenih hladnoći, krvni pritisak značajno opada na kratkotrajno izlaganje hladnoći, što može biti posledica slabljenja simpatičkog odgovora na niske temperature. temperaturu. O hipotenzivnom dejstvu negativnih temperatura okoline može svjedočiti činjenica da su autohtoni stanovnici sjevera, prema istraživanju V.V. i drugi (1986), nakon 12 godina ABP je niži nego kod školaraca iz Taškenta (Arkhipov, Mirzaev, 1982; Abramov, 1986).

U prelaznim periodima godine (oktobar i mart) maksimalne vrijednosti ABP zabilježene su kod školaraca. Najviše vrijednosti krvnog tlaka zabilježene su zimi, a najniže ljeti, što je povezano sa aktivnošću simpatičkog nervnog sistema (Kawano, 2000). U hladnoj sezoni godine (decembar-mart) sistolni krvni pritisak je nešto viši (Reeves, Chen, 1992). Školarci koji žive u gradu Siktivkaru od maja su počeli da snižavaju krvni pritisak. Školarci na Arktiku ovog mjeseca su pokazali najniže vrijednosti krvnog pritiska (Rapport, 1979). Autor (Rappoport, 1979) smatra promjene krvnog tlaka u prijelaznim periodima godine adaptivnim, razvijenim kao odgovor na oštre fluktuacije insolacije, dužine dana, temperature zraka, atmosferskih fluktuacija i nivoa fizičke aktivnosti djece.

U radu S. Nayha (1985), koji je pregledao 1585 muškaraca (50-85 godina), date su sezonske promjene krvnog pritiska sa maksimumom u novembru i minimumom u julu. Različita sezonska dinamika krvnog pritiska kod muškaraca i žena sasvim je razumljiva sa stanovišta Parinog refleksa rasterećenja. Hladni bronhospazam početkom zime dovodi do povećanja pritiska u plućnoj arteriji i povećanja opterećenja na desnu komoru, što refleksno izaziva smanjenje perifernog vaskularnog otpora i krvnog pritiska u sistemskoj cirkulaciji i doprinosi smanjenju protok krvi u desnu komoru (Avtsyn et al., 1985).

2.2. Utjecaj faktora hladnoće na vojno osoblje i posjetioce

Prilagođavanje novopridošlica faktorima sredine praćeno je restrukturiranjem mnogih funkcionalni sistemi(Arnoldi, 1962), mobilizacija bioloških i društvenih sredstava zaštite od uticaja nepovoljnih faktora životne sredine, usled čega se formira kvalitativno novo stanje - adaptacija, koja se postiže po cenu određenog biosocijalnog plaćanja (Avtsyn, Marychev , 1975). Adaptacija se zasniva na fazi dugotrajne adaptacije sa formiranjem sistemskog strukturnog traga (Meerson, 1973; Haskin, 1975).

Studije lekara učesnika ekspedicija na Arktiku i Antarktiku pokazuju da su u procesu prilagođavanja čoveka na surove prirodne uslove arktičkog kruga, u krvotoku preovladale fiziološke promene u funkciji srca. Patološke varijante su uočene rijetko i uglavnom kod osoba starijih od 40 godina, oboljelih od bolesti kardiovaskularnog sistema. U pogledu nekih funkcija srca, posebno automatizma, utvrđena je određena sezonalnost, koja je, po svemu sudeći, posljedica promjena u ansamblu cirkadijanskih ritmova pod utjecajem (zajedno s drugim egzogenim faktorima) kontrastnog svjetlosnog režima i specifičnih prirodni i socio-psihološki uslovi života. Kod polarnih istraživača krvni pritisak varira. Međutim, promjena krvnog tlaka je dvosmislena za sve ekspedicije. Neka istraživanja su otkrila pad krvnog tlaka u procesu adaptacije, dok je u drugim istraživanjima utvrđeno blago povećanje krvnog tlaka kod ljudi u prvih 1,5-2 mjeseca zimovanja, koje se kasnije vratilo u normalu (Matusov, 1982).

U studijama sprovedenim na vojnom osoblju tokom fizičke aktivnosti, otkucaji srca su nešto niži nego kod stanovnika planinskog područja (101-108, 130-131 i 154-172 otkucaja / min pri 50, 100 i 150 W, respektivno) (Turkmenov et al., 1981). Kod odraslih muškaraca, uslovi na sjeveru uzrokuju izrazito smanjenje pulsa (Popov, 1965; Tikhomirov, 1968, i drugi).

Važne karakteristike aktivnosti kardiovaskularnog sistema su nivoi krvnog pritiska i krvnog pritiska. U mirovanju u ležećem položaju, krvni pritisak je u novembru blago povećan, u hladnom periodu godine opadao i u martu dostigao minimum. Povećanje je registrovano od aprila, posebno u maju. U maju je došlo do naglog porasta vanjske temperature. Sličan obrazac promjena krvnog tlaka uočen je tokom fizičke aktivnosti.

U mirovanju, ležeći, krvni pritisak se povećavao tokom hladnog perioda godine i dostigao maksimum u aprilu. U mjesecu maju zabilježen je nagli pad pokazatelja, dok je zabilježen nagli porast temperature ambijentalnog zraka. Sličan obrazac promjena krvnog tlaka uočen je tokom fizičke aktivnosti. Ozbiljnost sezonskih promjena bila je 9% u mirovanju, a tokom vježbanja porasla je na 14%, a tokom oporavka do 15% (Boyko E.R., 2007).

Smanjenje krvnog tlaka može biti posljedica smanjenja SV, MVV, perifernog vaskularnog otpora, smanjenja volumena cirkulirajuće krvi, smanjenja venskog povratka krvi u srce i smanjenja viskoziteta krvi (Gembitsky, 1997. ).

Zaključak

Adaptacija kao preduvjet uključuje interakciju čovjeka i okoline. Na osnovu toga, program procene zdravstvenih stanja i adaptacije treba da bude sveobuhvatan i zasnovan na:

1. istovremeno proučavanje karakteristika organizma na svim nivoima njegove organizacije i pokazatelja specifičnih uslova sredine

2. proučavanje promjena ovih indikatora i njihovog odnosa tokom vremena.

Analizom literaturnih podataka moguće je predvidjeti najmanje tri moguće negativne posljedice na kardiovaskularni sistem organizma:

1.ili se sistem rekonstruiše da funkcioniše u skladu sa parametrima vitalne aktivnosti organizama koji žive u datom okruženju

2.ili organizam funkcionira u skladu sa parametrima karakterističnim za njega u izvornoj zoni staništa

3. ili tijelo prelazi u stanje patologije (Gichev Yu.P., 1982).

Zaključci:

1. Kod muškaraca i žena koji žive na sjeveru krvni pritisak je znatno viši od norme, slične promjene su nađene i kod djece.

2. Promjene krvnog pritiska kod novopridošlica i vojnih lica rastu sa periodom boravka na sjeveru.

3. Najviše vrednosti krvnog pritiska kod dece zabeležene su zimi, a najniže leti, što je povezano sa aktivnošću simpatičkog nervnog sistema. Kod vojnika i posetilaca krvni pritisak se menjao u zavisnosti od godišnjih doba - zimi se povećavao, a leti snižavao.

4. Brzina otkucaja srca se mijenjala u ispitivanim grupama: opadala je sa rastom organizma, posebno smanjenje srčane frekvencije se javlja od 9 do 15 godina, dostižući minimalni nivo od 40 do 59 godina.

5. Broj otkucaja srca autohtonih sjevernjaka je znatno veći od norme.

adaptacija srčanog vaskularnog vremena

Bibliografija

1. Abramov M.S. Krvni pritisak u zdravoj populaciji. Taškent: Med., 1986, 116s.

2. Avtsyn A.P., Marachev A.G., Manifestacija adaptacije i neprilagođenosti među stanovnicima krajnjeg sjevera // Human Physiology, 1975.v.1 br. 4, str.587-599

3. Agadzhanyan N.A., Torshin V.I. Ljudska ekologija. M.: KRUK, 1994.256 str.

4. Malkin, VB, Gippenreiter, E.B. Akutna i kronična hipoksija. M.: "Nauka", 1977. 315s.

5. Danishevsky G.M. Aklimatizacija ljudi na sjeveru. M., 1955.357 str.

6. Rappoport J.J. Adaptacija djeteta na sjeveru. Ed. Medicina, M, 1979, str. 85 - 106

7. Ljudska fiziologija. Udžbenik za medicinske univerzitete, priredili V.M. Pokrovsky, G.F. Korotko, ur.Meditsina, 2001. str. 51-60

8. Bocharov M.I., Istomina N.E. Kardiovaskularni sistem i prehlada u čovjeka na sjeveru // Problemi ljudske ekologije: zbornik članaka. naučnim. članci. Arkhangelsk, 2000. Od 32-37

9.V.G. Evdokimov, O. V. Rogačevskaja, N. G. Varlamov. Modeliranje uticaja severnih faktora na kardio-respiratorni sistem čoveka u ontogenezi. Ekaterinburg: Uralski ogranak Ruske akademije nauka, 2007, 258 str.

10. Varlamova N.G. Fizički učinak, morbiditet i traumatizam osoba koje se prilagođavaju radu na sjeveru // Vestn. Komi naučni. Centar Uralskog ogranka Ruske akademije nauka, 2000, izdanje 16. 28-42

11. Vardimiadi N.D., Mashkova L.G. Promjene pojedinih vegetativnih funkcija pod različitim modusima motoričke aktivnosti školaraca // Zaštita djece i adolescenata: Odg. mezhved. Sat. Kijev, 1974. Broj 6, str. 60-63.

12. Slatin E.A. Proučavanje pokazatelja krvnog tlaka kod djece školskog uzrasta na sjeveru Karelijske Autonomne Sovjetske Socijalističke Republike // Higijena i sanitacija, 1975. br. 9 P.110-111.

13. Milovanov A.P. Fiziološka procjena adaptacije pluća na ekstremne faktore na sjeveru. Novosibirsk: Nauka, 1981, 172 str.

14. Malkin V. B. Akutna hipoksija // Ekološka fiziologija čovjeka. Prilagođavanje čovjeka različitim klimatskim i geografskim uvjetima // otv. ed. O. G. Gazenko. M., 1979. S.333-405

15. Metabolička podrška godišnjeg ciklusa adaptivnih reakcija kardiovaskularnog i respiratornog sistema kod vojnog osoblja na sjeveru // Ed. E.R.Boyko. - Syktyvkar, 2007.-- str. 33,42-44.

16. Neverova N.P., Andronova T.I., Mochalova M.I. Na pitanje fizioloških mehanizama početni period aklimatizacija na Arktiku // Ljudska adaptacija. L.: Nauka, Lenjingradsko odeljenje, 1972.

17. Olziykhutag A., Dondog N., Batmunkh G. Krvni tlak kod stočara koji žive u različitim klimatsko-geografskim zonama Mongolije // Kardiologija, 1979. Vol.19, br. 6. 58-62

18. Matusov A.L., Deryapa N.R., Ryabinin I.F. i dr. Aklimatizacija i ljudska patologija na Antarktiku // Tr. Istraživački institut Arktika i Antarktika. L., 1971. T.299. 13-38

19. Mochalova M.I. O nekim pokazateljima hemodinamike u procesu aklimatizacije ljudi na krajnjem sjeveru // Aklimatizacija i regionalna ljudska patologija na sjeveru. Arkhangelsk, 1970, str.122-123.

20. Kokhansky V.V., Nikolaeva N.A., Ruzhenkov V.E. et al. Utjecaj klime Transbaikalije na aktivnost kardiovaskularnog sistema // Problemi bioklimatologije i klimatofiziologije. Novosibirsk, 1970. str 121-124.

21. Tupitsyn I.O. Uzrasna dinamika i adaptivne promjene u kardiovaskularnom sistemu školske djece. M.: Pedagogika, 1985.87 str.

22. Tihomirov I.I. Bioklimatologija centralnog Antarktika i aklimatizacija ljudi. M.: Nauka, 1968.200s.

23. Butson A.R.C. Aklimatizacija na hladnoću na Antarktiku // Nature, 1949. Vol. 163.P.132-133

24. Harlan W.N., Cornoni-huntley J., Leaverton P.E. Krvni tlak u djetinjstvu // Hipertenzija, 1979. Vol / 1, br.6 P.559-565.

25. Muto A. Medicinska istraživanja // Nacionalni izvještaj japanske antarktičke istraživačke ekspedicije 1958-1960. 190. P. 55-58.

Slični dokumenti

Razmatranje funkcionalnih karakteristika kardiovaskularnog sistema. Studija klinike urođenih srčanih mana, arterijske hipertenzije, hipoteze, reumatizma. Simptomi, prevencija i liječenje akutne vaskularne insuficijencije kod djece i reumatizma.

prezentacija dodata 21.09.2014


Grafičke metode za proučavanje srca: elektro- i fonokardiografija. Klinička procjena srčanih aritmija, sindroma vaskularne insuficijencije. Studija perifernih vena i venskog pulsa. Funkcionalna studija kardiovaskularnog sistema.

sažetak, dodan 22.12.2011


Vrijednost kardiovaskularnog sistema za vitalne funkcije tijela. Građa i rad srca, uzrok automatizma. Kretanje krvi kroz sudove, njena distribucija i protok. Rad vaspitača na jačanju kardiovaskularnog sistema male dece.

seminarski rad, dodan 09.10.2011


Svemirsko vrijeme u ljudskoj ekologiji. Fiziologija ljudskog kardiovaskularnog i nervnog sistema. Magnetna polja, smanjenje i povećanje temperature, promene atmosferskog pritiska, njihov uticaj na kardiovaskularni i centralni nervni sistem osobe.

seminarski rad, dodan 19.12.2011


Razvoj kardiovaskularnog sistema jedan je od integrirajućih sistema koji igra važnu ulogu u održavanju homeostaze organizma djeteta u rastu. Osobine krvnih sudova u različitim fazama razvoja. Starosne promjene u srčanom sistemu.

test, dodato 03.11.2014


Osobine kliničke dijagnostike kardiovaskularnog sistema sportista. Metode istraživanja električne i mehaničke aktivnosti srca i krvnih žila. Sistolni pritisak plućne arterije. Obrada rezultata dijagnostičkih studija.

seminarski rad dodan 06.04.2015


Poreklo bolesti kardiovaskularnog sistema. Glavne bolesti kardiovaskularnog sistema, njihovo porijeklo i mjesta njihove lokalizacije. Prevencija bolesti kardiovaskularnog sistema. Redovni preventivni pregledi kod kardiologa.

sažetak, dodan 06.02.2011


Histološka struktura i embriogeneza kardiovaskularnog sistema. Osobine intrauterine cirkulacije kod djece. Srce i krvni sudovi tokom puberteta. Histogeneza arterija na primjeru aorte. Proces formiranja venskih žila kod djece.

test, dodano 09.11.2015


Dinamika i struktura bolesti kardiovaskularnog sistema: analiza podataka izvještaja za odjel za pet godina. Prevencija i primena principa zdrave ishrane u cilju smanjenja broja obolelih od bolesti kardiovaskularnog sistema.

sažetak, dodan 10.06.2010


Komparativne karakteristike napada astme kod bronhijalne astme i bolesti kardiovaskularnog sistema. Paroksizmi gušenja s nodularnim periarteritisom. Prevencija bolesti kardiovaskularnog sistema: dijeta, režim vježbanja, loše navike.

Neujednačenost proizvodnje niza industrija, građevinarstva i poljoprivrede povezana je sa godišnjim dobima. Faktor sezonskosti manifestuje se u nemonotoničnom, pulsirajućem obliku grafova zavisnosti obima proizvodnje od vremena... Rečnik ekonomskih pojmova

- (vidi SEZONALNOST PROIZVODNJE) ... Enciklopedijski rečnik ekonomije i prava

Nonfarm Payrolls- (Broj novih poslova van poljoprivrede) Nonfarm Payrolls je makroekonomski pokazatelj zaposlenosti SAD van poljoprivrede Makroekonomski pokazatelj zaposlenosti Nepoljoprivredni platni spiskovi, broj poslova izvan ... Enciklopedija investitora

PROIZVODNJA, sezonski faktor vezan za godišnja doba, neujednačenost proizvodnje niza industrija, građevinarstva, poljoprivrede. Faktor sezonskosti manifestuje se u nemonotoničnom, pulsirajućem obliku grafova zavisnosti ... ... Ekonomski rječnik

Gajdarova transformacija u ekonomiji i sistemu pod kontrolom vlade koju je počinila ruska vlada pod vođstvom Borisa Jeljcina i Jegora Gajdara od 6. novembra 1991. do 14. decembra 1992. godine. Jeljcinova vlada ... ... Wikipedia

Recesija- (Recesija) Sadržaj >>>>>>>>> Recesija je definicija produktivnosti, koja karakteriše nulti ili negativan glavni pokazatelj bruto domaćeg proizvoda, koji teče šest mjeseci ili više... Enciklopedija investitora

Inflacija- (Inflacija) Inflacija je depresijacija monetarne jedinice, smanjenje njene kupovne moći opće informacije o inflaciji, vrstama inflacije, koja je ekonomska suština, uzrocima i posljedicama inflacije, pokazateljima i indeksu inflacije, kako ... ... Enciklopedija investitora

Veleprodajne dionice- (Veleprodajne zalihe) Definicija veleprodajnih zaliha, trgovačkih i magacinskih zaliha Informacije o utvrđivanju veleprodajnih zaliha, trgovačkih i magacinskih zaliha Sadržaj Sadržaj Vrste zaliha i njihove karakteristike Trgovina i magacinske zalihe Principi ... ... Enciklopedija investitora

RHACHISCHISIS- RHACHISCHISIS, vidi Spina Ufida. RAHITI. Sadržaj: Istorijski podaci .............,. ... 357 Geografska distribucija i statistika. ... 358 Socio-higijenska vrijednost ........ 359 Etiologija ........................ 360 Patogeneza ... Odlična medicinska enciklopedija

Konjunktura- (Konjunktura) Konjunktura je formirani kompleks uslova u određenoj oblasti ljudske delatnosti.Pojam konjunkture: vrste konjunkture, metode predviđanja konjunkture, konjunktura finansijskog i robnog tržišta Sadržaj ... ... Enciklopedija investitora