Детерминированный факторный анализ показателей состояния и динамики качества продукции

Важным показателем деятельности промышленных предприятий является качество продукции. Его повышение — одна из форм конкурентной борьбы, завоевания и удержания позиций на рынке. Высокий уровень качества продукции способствует повышению спроса на продукцию и увеличению суммы прибыли за счет не только объема продаж, но и более высоких цен. [29].

Прибыль от реализации продукции рассчитывается путем деления выручки от реализации соответствующего изделия на объем продаж. Качество товарной продукции — один из основных факторов, от которого зависит уровень средней цены реализации. За более высокое качество продукции устанавливаются более высокие цены и наоборот. [3].

Так как качество напрямую влияет на цену продукции, её себестоимость и объем продаж, проведем факторный анализ по следующей факторной модели (формула 3.1):

(3.1).

где П — прибыль от реализации, q — количество единиц произведенной продукции, p — средняя цена единицы реализованной продукции, z — средняя себестоимость единицы продукции.

Для проведения факторного анализа прибыли от реализации заполним таблицу 3.1 исходными данными. Исходные данные взяты из отчетности, приведенной в Приложениях А-В данной курсовой работы.

Таблица 3.1 — Исходные данные для факторного анализа прибыли от реализации.

Для оценки влияния факторов применяют метод цепных подстановок. Он основан на постепенной замене базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного на его фактическую величину, для чего рассчитывают ряд условных величин результативного показателя. Для расчета факторного анализа по данной модели требуется рассчитать четыре дополнительных показателя. Результаты данного расчета представлены в таблице 3.2.

Таблица 3.2 — Результаты расчета дополнительных показателей для факторного анализа.

Расчеты факторного анализа прибыли от реализации продукции представлены в таблице 3.3.

Таблица 3.3 — Расчеты факторного анализа прибыли от реализации продукции.

Более наглядно результаты факторного анализа представлены на диаграмме 3.1.

Диаграмма 3.1 — Результаты факторного анализа прибыли от реализации продукции Анализ факторной модели позволяет сделать следующие выводы: на протяжении исследуемого периода 2009;2011 гг. наблюдается рост прибыли от реализации продукции. Если совокупное значение этого показателя в 2009;2010 гг. составило 38 620 млн руб., то в 2010;2011 гг. этот показатель достиг значения в 103 579 млн руб.

За период 2009;2010 гг. произошло увеличение прибыли от реализации на 38 620 млн руб. Этот показатель увеличился на 14 823,57 млн руб. за счет увеличения объема реализованной продукции, на 30 286,55 млн руб. за счет увеличения средней себестоимости единицы продукции и уменьшился на 6489,975 млн руб. за счет изменения средней цены единицы реализованной продукции. Наибольшее влияние на изменение прибыли от реализации оказало изменение средней себестоимости единицы продукции, однако, следует отметить, что в исследуемом периоде произошло снижение средней цены единицы реализованной продукции, что отрицательно повлияло на размер прибыли от реализации продукции.

В период 2010;2011 гг. прибыль от реализации продукции увеличилась на 103 579 млн руб., что произошло за счет изменения объема реализованной продукции (на 34 802,726 млн руб.), за счет изменения средней цены единицы реализованной продукции (на 60 341,283 млн руб.) и за счет изменения средней себестоимости единицы продукции (на 8434,803 млн руб.). Наибольшее влияние оказал показатель средней цены единицы реализованной продукции.

По результатам факторного анализа определяют качество прибыли от основной деятельности, которое признается высоким, если ее увеличение обусловлено ростом объема продаж и снижением себестоимости продукции. Низкое качество прибыли характеризуется ростом цен на продукцию без увеличения физического объема продаж и снижения затрат на рубль продукции. В данном случае качество прибыли высокое.

Так как количество актов брака напрямую свидетельствует о наличии брака на производстве, рассмотрим аддитивную модель, описывающую структуру актов брака литейного цеха на РУП «Гомельский завод литья и нормалей», связанных с теми или иными причинами возникновения.

Был проведен факторный анализ по следующей факторной модели (формула 3.2):

(3.2).

где АБ — акты брака, Исп — количество актов брака на исполнителя, НО — количество актов брака на наладку оборудования, Пр — количество актов брака на производство, ТН — количество актов технологически неизбежного брака. Для проведения данного факторного анализа актов брака заполним таблицу 3.4 исходными данными.

Таблица 3.4 — Исходные данные для факторного анализа актов брака.

Для оценки влияния факторов данной модели также применяется метод цепных подстановок. Он основан на постепенной замене базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного на его фактическую величину, для чего рассчитывают ряд условных величин результативного показателя. Для расчета факторного анализа по данной модели требуется рассчитать пять дополнительных показателей. Результаты данного расчета представлены в таблице 3.2.

Таблица 3.5 — Результаты расчета дополнительных показателей для факторного анализа.

Расчеты факторного анализа актов брака литейного цеха представлены в таблице 3.6.

Таблица 3.6 — Расчеты факторного анализа актов брака литейного цеха.

Более наглядно результаты факторного анализа представлены на диаграмме 3.2.

Диаграмма 3.2 — Результаты факторного анализа актов брака литейного цеха Анализ факторной модели позволяет сделать следующие выводы: в периоде 2009;2010 гг. наблюдается снижение количества актов брака на 496. Однако хорошо заметен резкий рост количества актов брака на протяжении периода 2010;2011 гг. на 2252.

За период 2009;2010 гг. произошло уменьшение количества актов брака на 496. Этот показатель увеличился на 44 за счет увеличения количества актов брака на исполнителя и на 70 — за счет увеличения количества актов технологически неизбежного брака. В остальном показатель снижался: на 487 за счет уменьшения количества актов брака на наладку оборудования и на 123 за счет снижения количества актов брака на производство. Наибольшее влияние на изменение количества актов брака оказало изменение количества актов технологически неизбежного брака. Также следует отметить, что в исследуемом периоде произошло значительное снижение количества актов брака на наладку оборудования, что положительно повлияло на количество актов брака в литейном цехе, а именно — данный показатель уменьшился.

В период 2010;2011 гг. количество актов брака литейного цеха увеличилось на 2252, что произошло за счет изменения количества актов брака на исполнителя (на 41), за счет изменения количества актов брака на наладку оборудования (на 1968), за счет изменения количества актов брака на производство (на 93) и за счет изменения количества актов технологически неизбежного брака (на 150). Наибольшее влияние оказал показатель количества актов брака на наладку оборудования.

Из-за большого количества бракованных элементов на входном контроле, возникает необходимость выявления наиболее проблемных мест этого плана на РУП «Гомельский завод литья и нормалей». Для этого была разработана и использована ещё одна аддитивная модель, описывающая структуру элементов брака: комплектующие, материалы, продукция.

Был проведен факторный анализ по следующей факторной модели (формула 3.3):

(3.3).

где ЭБ — суммарное количество бракованных элементов на входном контроле, К — количество бракованных комплектующих на входном контроле, М — количество бракованных материалов на входном контроле, П — количество бракованной продукции на входном контроле.

Для проведения факторного анализа бракованных элементов заполнена таблица 3.7 исходными данными.

Таблица 3.7 — Исходные данные для факторного анализа бракованных элементов.

Для оценки влияния факторов данной модели был применен метод цепных подстановок. Для расчета факторного анализа по данной модели рассчитаны четыре дополнительных показателя. Результаты данного расчета представлены в таблице 3.8.

Таблица 3.8 — Результаты расчета дополнительных показателей для факторного анализа.

Расчеты факторного анализа бракованных элементов представлены в таблице 3.9.

Таблица 3.9 — Расчеты факторного анализа бракованных элементов на входном контроле.

Более наглядно результаты факторного анализа представлены на диаграмме 3.3.

Диаграмма 3.3 — Результаты факторного анализа бракованных элементов на входном контроле Анализ факторной модели позволяет сделать следующие выводы: за период 2009;2010 гг. наблюдается увеличение количества актов брака на 88 803 336. Положительным моментом является то, что на протяжении периода 2010;2011 гг. данный показатель снизился на 155 854 268.

За период 2009;2010 гг. произошло увеличение количества бракованных элементов на входном контроле на 88 803 336. Этот показатель увеличился на 183 694 168 за счет увеличения количества бракованной продукции. Что касается остальных показателей, то анализируемое количество бракованных элементов снизилось на 57 669 289 и 37 221 543 за счет количества бракованных материалов и комплектующих соответственно. Наибольшее влияние на изменение количества бракованных элементов на входном контроле оказало изменение количества бракованной продукции, поступающей от поставщиков. Необходимо отметить и положительную тенденцию в данном периоде: анализируемый показатель снизился за счет снижения количества бракованных материалов и комплектующих.

В период 2010;2011 гг. количество бракованных элементов резко падает на 155 854 268. За счет изменения количества бракованных комплектующих этот показатель возрос на 63 184 886, а за счет изменения количества бракованных материалов и продукции — снизился на 1 719 520 и 217 319 634 соответственно. Наибольшее влияние оказал показатель количества бракованных комплектующих, поступающих от поставщиков.

В данном параграфе было выявлено, что наибольшее влияние на прибыль от реализации продукции в 2010 году оказал показатель средней себестоимости продукции, а в 2011 году — средняя цена единицы реализованной продукции. Также следует отметить большое влияние на количество актов брака в литейном цехе количества актов технологически неизбежного брака в 2010 году и количества актов брака на наладку оборудования в 2011 году. Что касается поступающих от поставщиков комплектующих, материалов, продукции, в 2010 году наибольшее влияние на количество бракованных элементов на входном контроле оказал показатель количества бракованной продукции, а в 2011 году — количество бракованных комплектующих.