Анализ товарного ассортимента на предприятии

     Контроль  качества на предприятиях-товаропроизводителях - это элемент подсистемы контроля, имеющий важное перспективное значение в обеспечении высокого качества товаров, так как он позволяет контролировать качество на всех стадиях производственного цикла, что способствует предупреждению выпуска низкого качества.

     Контроль качества и ассортимента товаров должен завершаться разработкой мер по координации деятельности и корректировке программ.

     Только  при таком подходе цель подсистемы – повышение эффективности системы управления ассортиментом и качеством товаров – будет достигнута.

     Среди таких мер могут быть предусмотрены:

     - разработка предложений по совершенствованию стандартов и другой научно- технической документации;

     - разработка рекомендаций по повышению качества товаров, замене товаров устаревших фасонов и моделей, совершенствованию упаковки, снижению цен, организации послепродажного обслуживания;

     - разработка спецификаций новых товаров или улучшенных товаров в соответствии с требованиями потребителей.

     Таким образом, подсистемой и координации завершается реализация системы управления ассортиментом и качеством товаров-(СУАК) в рамках КС УКД на основе маркетинга. Внедрение СУАК будет иметь важное значение для решения наиболее острой проблемы современного этапе развития нашей экономики – проблемы насыщения рынка высококачественными товарами в необходимом количестве и ассортименте в соответствии с запросами с запросами конкретных потребителей. 

     3.2 Разработка модели прогноза реализации ООО «Новелла» 

     Элементы  прогноза, отражающие неопределенность будущего, содержатся практически в каждом плане. Прогнозирование представляет собой процесс научного предвидения, предсказания тенденций и перспектив различных объектов и явлений на основе определения закономерностей их развития в прошлом и настоящем.

     Известны различные методы прогнозирования. Однако, выбор метода, применительно к конкретным условиям, определяется природой объекта и объемом имеющейся информации о закономерностях и тенденциях его развития. Для построения модели прогноза воспользуемся электронной таблицей Excel. Для определения объема реализации продукции возьмем данные за 2008 и 2009года. В верхней строке указан по кварталам объём реализации продукции ООО «Новелла» в тыс. руб. Нижняя строка представляет собой временной ряд из 12 уровней.

     Временными радами являются числовые данные наблюдений, характеризующие процессы или явления, которые постоянно изменяются во времени, а отдельные наблюдения временного ряда - уровнями этого ряда.

     Временные ряды делятся на моментальные и интервальные. Моментальными рядами называются такие уровни, которые характеризуют размеры исследуемого явления в определенные даты, моменты времени.

     Рассмотрим  нелинейную модель регрессии, основываясь на выборе и обосновании типа уравнения, которое наиболее полно отразит имеющуюся связь исходных данных и построенной динамики развития.

     Решение поставленной задачи возможно только при тщательном изучении всех существующих зависимостей (линейная, экспоненциальная кривая, степенная, гиперболическая, простая рациональная, логарифмическая, S-образная кривая или обратнологарифмическая).

     Исследовав  все выше перечисленные возможные  зависимости мы определили наиболее эффективную по коэффициенту детерминированности. Ею является линейная зависимость

     Расчет кривой проводится вычислением коэффициентов по известным значениям У и соответствующим значениям независимой переменной X. Линейное уравнение имеет следующий вид:

     y=(a=bt)

     (3.1)

     Алгоритмический синтаксис представляет собой:

     ЛИНЕЙН((массив_у);массив_х; конст;стат)

     Перед вводом формулы с функцией ЛИНЕЙН выделяется интервал ячеек, соответствующий размеру возвышаемого им массива. Данный массив позволяет нам определить коэффициент детерминированности, основываясь на который можно провести анализ остатков, Результат этих действий выглядит следующим образом:

     |23,9021 |111,2697 |

     |2,955878 |21,75467 |

     |0,867353 |35,34716 |

     |65,38815 |10 |

     |81697,37 |12494,22 |

     В соответствии с полученными результатами определился коэффициент детерминированности г2 = 0,867. Его значение показывает, что вариацию реализации (у) можно практически полностью объяснить влиянием включенного в модель временного ряда. На долю остальных, не учтенных в явном виде факторов, приходится 11,1% вариации выходной функции.

     Трендом называется уравнение

     Y=f(t)

     (3.3)

     выражающее  в среднем изменение во времени показателя, заданного временным рядом.

     Трендом также называют такой закон изменения среднего, при котором среднее возрастает или убывает со временем по линейной зависимости. Как показывает исследование экономических временных рядов, в них всегда содержится общая тенденция, которую необходимо выделять.

     Для составления прогноза необходимо определить значение коэффициентов в регрессионном уравнении:

     y = a0 + a1 * x

     (3.4)

Таким образом, получим данные (У расч.), на основе которых можно спрогнозировать объем реализации продукции КФХ «Людмила» при помощи простого ввода в Excel величины на любой будущий период для построения модели прогноза воспользуемся электронной таблицей Excel. Для определения объема реализации продукции возьмем данные за  2008 и 2009 года. В верхней строке указан по кварталам объём реализации продукции ООО «Новелла» в тыс. руб. Нижняя строка представляет собой временной ряд из 12 уровней. 

      Таблица 3.1 — Исходные данные по объему реализации продукции ООО «Новелла».

 

      

Рисунок 3.2- Динамика развития во времени

Алгоритмический синтаксис представляет собой:

ЛИНЕЙН((массив_у);массив_х; конст;стат)                    (3.2) 

      Перед вводом формулы с функцией ЛИНЕЙН выделяется интервал ячеек, соответствующий  размеру возвышаемого им массива. Данный массив позволяет нам определить коэффициент детерминированности, основываясь на который можно  провести анализ остатков, Результат  этих действий выглядит следующим образом: 

 

      В соответствии с полученными  результатами определился коэффициент  детерминированности г² = 0,867. Его значение показывает, что вариацию реализации (у) можно практически полностью объяснить влиянием включенного в модель временного ряда. На долю остальных, не учтенных в явном виде факторов, приходится 11,1 % вариации выходной функции.

      Такую же величину нам показал  и тренд линейного типа, представленный  на рисунке 3.3. Для этого на  графике, показывающем динамику  развития во времени добавим  данный тренд. 
 

 

Рисунок 3.3 - Динамика развития во времени с добавлением  тренда линейного типа. 

Трендом называется уравнение 

                                                Y=f(t)                                                 (3.3) 
 

выражающее  в среднем изменение во времени  показателя, заданного временным  рядом.

      Трендом также называют такой  закон изменения среднего, при  котором среднее возрастает или  убывает со временем по линейной  зависимости. Как показывает исследование  экономических временных рядов,  в них всегда содержится общая  тенденция, которую необходимо  выделять.

      Для составления прогноза необходимо  определить значение коэффициентов  в регрессионном уравнении: 
 

                                    y = a⁰ + a¹ * x                                                   (3.4) 

Таким образом, получим данные (У расч.), на основе которых можно спрогнозировать  объем реализации продукции КФХ  «Людмила» при помощи простого ввода  в Excel величины на любой будущий период (таблица 3,2). 
 
 
 
 
 
 

Таблица   3.2 Вычисление   прогнозируемых   значений   объема реализации

44