Особливості моделювання в агропромисловому комплексі

Наявність різкого стрибка  можна інтерпретувати як характеристику числа кластерів, що об'єктивно існують у досліджуваній сукупності, тобто на кроці, де значення коефіцієнта збільшується стрибкоподібно, процес об'єднання в нові кластери необхідно зупинити, тому що в противному випадку були б об'єднані кластери, що перебувають на відносно великій відстані один від одного.

У нашому випадку це стрибок  з 0,906 до 1,058. Це означає, що після 21-го кроку більше немає необхідності провадити наступні об'єднання, а результат з шістьма кластерами є оптимальним. Оптимальним вважається число кластерів рівне різниці кількості спостережень (в даному випадку 27) і кількості кроків, після якого коефіцієнт збільшується стрибкоподібно (в даному випадку 21).

Після визначення оптимальної  кількості кластерів необхідно  з'ясувати приналежність кожного району до певного кластера (таблиця 3.4).

З таблиці видно, що в перший кластер входять 3 райони (Барський, Хмільницький, Шаргородський). Райони схожі по своєму економічному розвитку, тому що значення основних показників, які характеризують виробничий потенціал АПК дуже близькі. В цих районах є розвинені агропромислові підприємства з потужним виробничим потенціалом.

У другий і третій кластери увійшли райони Вінницький та Гайсинський  і Немирівський відповідно. Ці райони географічно віддалені один від одного, мають різні природно-кліматичні умови.

Показники виробничого  потенціалу даних районів дещо нижче  показників районів першого кластеру. Особливо це стосується показника прибутку від реалізації продукції сільського господарства.

У четвертий кластер увійшли Літинський, Жмеринський, Чернівецький, Могилів-Подільський, Шаргородський райони. Показники ефективності розвитку виробничого потенціалу цих районів дещо нижче від відповідних показників районів попередніх кластерів.

П'ятий кластер включає наступні райони: Оратівський, Піщанський, Томашпільський, Тульчинський, Погребищенський. Це переважно райони із сільськогосподарською спрямованістю. Для них характерні низькі значення таких показників, як фондовіддача, фондоозброєність та продуктивність праці.

Шостий кластер найбільш великий, Він включає Теплицький, Бершадський, Крижопільський, Іллінецький, Ямпільський, Калинівський, Козятинський, Липовецький, Тростянецький, Хмільницький, Чечельницький райони. Це райони з  низьким рівнем продуктивності праці, фондовіддачі та матеріаловіддачі.

Таблиця 3.4

Приналежність до кластеру

Номер клатера	Райони
1	Барський
	Мурованокуриловецький
	Тиврівський
2	Вінницький
3	Гайсинський
	Немирівський
4	Літинський
	Мог.-Подільський
	Шаргородський
	Жмеринський
	Чернівецький
5	Оратівський
	Піщанський
	Томашпільський
	Тульчинський
	Погребищенський
6	Теплицький
	Калинівський
	Козятинський
	Бершадський
	Крижопільський
	Іллінецький
	Ямпільський
	Липовецький
	Тростянецький
	Хмільницький
	Чечельницький

 

Таким чином, за допомогою  кластерного аналізу факторів розвитку виробничого потенціалу АПК регіону  ми змогли структурувати показники  економічної ефективності виробничого  потенціалу по ступеню схожості, виділити 6 районних кластерів.

Кластерний аналіз дозволяє простежити тенденції розвитку виробничого ппотенціалу АПК регіону із врахуванням особливостей формування виробничого потенціалу АПК окремих районів області, різних по економічному розвитку та географічному розміщенню. Такий кластерний аналіз становить інтерес для окремих відділів Головного управління розвитком агропромислового комплексу регіону. Крім того, даний метод може надати допомогу інвесторам, які ставлять перед собою завдання ефективного вкладення засобів в розвиток АПК конкретного району регіону або в окреме агропромислове підприємство. При проведенні, наприклад, SWOT аналізу інвестором при виборі району для вкладення засобів результати, отримані за пропонованою методикою, можуть розглядатися як переваги або, навпаки, загрози втрати частини засобів залежно від отриманих на виході даних.

Результати аналізу  з використанням пропонованої методики, можуть мати прикладне значення для  різного роду кредитних організацій, у тому числі при оцінці кредитного потенціалу групи підприємств або  району.

Застосування кластерного  аналізу дозволило суттєво спростити  виявлення внутрішніх взаємозв’язків факторів розвитку виробничого потенціалу АПК регіону та побудову прогнозних моделей.

 

3.3. Моделі прийняття рішень в управлінні виробничим потенціалом агропромислового комплексу регіону

Одним із шляхів вирішення  комплексу проблем підвищення ефективності управління виробним потенціалом АПК  регіону є розробка інформаційної  системи (ІС) та удосконалення технології її впровадження і використання. Сьогодні ефективність впровадження ІС управління тісно пов’язана з визначенням джерел економічної ефективності.

Під джерелами економічної  ефективності мають на увазі реальні  можливості поліпшення виробничо-господарської  і фінансової діяльності АПК регіону, підвищення ефективності виробництва за рахунок удосконалення системи управління ним. Джерела ефективності застосування ІС – це потенційно наявні в організації резерви виробництва та втрачені можливості. Одним із напрямів підвищення ефективності є раціональне використання виробничого потенціалу.

На рис. 3.2 представлена структура інформаційної системи управління (ІСУ) виробним потенціалом АПК регіону, що містить керовану систему (КС) з підсистемами: трудові ресурси, засоби виробництва, маркетинг та систему управління (СУ), як систему підтримки прийняття управлінських рішень (СППР).

Функціонування АСУ  в реальному вимірі часу щодо визначених термінових періодів розвитку ВП забезпечується формуванням вхідних , , вихідних , та управлінських , векторів щодо параметрів, змінних та чинників поведінки внутрішнього та зовнішнього середовищ.

Формалізуємо вектори та їх складові (координати):

– вектор – вектор збурень (стохастичного та детермінованого характеру) зовнішнього середовища;

– – вектор наявних матеріальних, машинних та трудових ресурсів на початок відповідного термінового періоду розвитку ВП;

– вектор певного стану використання ВП, складові якого є значеннями ПЕЕ для цього стану; - вектор фінансових показників (ФП) за ПЕЕ використання ВП;

– – вектор приростів ресурсних витрат, складові якого відповідно приростів ресурсних витрат, складові якого відповідно приріст (знак +) або зменшення (знак - ) витрат на матеріальні , машині , трудові та інвестиційні ресурси ;

– – вектор організаційних змін щодо організаційної структури підприємства, його функціональних підрозділів та інформаційний потоків, що супроводжують економіко-організаційну діяльність.

Розглянемо  задачу підтримки прийняття управлінських  рішень на методологічному рівні,, підтримуючи окремі етапи його економіко-організаційними та аналітичними засобами, моделями та розрахунками відповідно до задач формування та використання ВП, які розглянуті вище.

На стадії формування ВП процес управління полягає в організації проведення таких статистичних експериментів, що забезпечують адекватність моделі прогнозування показників ефективності реальним умовам. Отже, повний та довгостроковий процес накопичення даних про показники ефективності є запорукою побудови достатньо точних моделей прогнозування ПЕЕ, що дозволяє отримати більш точні обмеження на формування обсягів запасних матеріальних та машинних ресурсів, обсягів оновлення машинних потужностей, обсягів випуску продукції, обсягів оновлення виробів та обсягів інвестиційної діяльності.

Корегування використання ВП відносно стратегічного плану на певній стадії здійснюється порівнянням складових векторів і відповідно до прогнозованих ЕЕП і ЕЕП, визначених в процесі моніторингу стану використання ВП на певному -му періоді.

Рис. 3.2. Структура інформаційної системи управління виробничим потенціалом АПК регіону

 

Тобто, визначаються складові вектора

     (3.64)

При наявності  відхилень  як здійснюється коректування організаційних заходів на основі формування планів ризик-менеджменту.

Розглянемо  алгоритм коректування плану використання ВП у вигляді блок-схеми (рис. 3.6) алгоритму послідовних економіко-організаційних дій.

Формалізуємо  процес прийняття оптимальних управлінських рішень щодо умов коректування обсягів використання ВП. Представимо модель прийняття управлінських рішень у вигляді трійки:

      (3.7)

де X – множини можливих альтернатив зміни обсягів ресурсів на використання ВП; R – відношення пріоритету однакових думок експертів щодо відповідних альтернатив X; В – експертна інформація щодо можливого використання ВП за умов відповідної поведінки зовнішнього середовища на рівні Гіпотез 1-5. Нехай ми маємо множину альтернатив та нехай ми маємо множину результатів їх застосування. Задамо кількісну оцінку співставлення множин X і Р у вигляді матриці оцінок:

,      (3.8)

де  – оцінка і-ої альтернативи при j-му результаті, причому , якщо оцінка є втратою. Визначення альтернатив здійснюємо за умов Гіпотез 1-5 відповідно за оцінками:

      (3.9)

   (3.10)

     (3.11)

     (3.12)

     (3.13)

Складові  визначають обсяги ресурсів в сенсі прибутку , або витрат а тому, знаючи ціну за одиницю ресурсів, що пропонуються до витрат, ми можемо розраховувати обсяги прибутку або втрат на здійснення тієї чи іншої стратегії щодо оптимальних альтернатив. А тому поставимо у відповідність оцінкам (3.6) – (3.13) критерії визначимо їх кількісні оцінки.

Якщо експерти не можуть (або мають сумніви) внести стан внутрішнього середовища ВП в певний період його використання до умов поведінки

зовнішнього середовища за Гіпотезами 1-5, то проводиться оцінка альтернатив за всіма критеріями . Визначення оптимальної альтернативи у цьому випадку здійснюється так званим методом голосування, сутність якого заключається у виборі тієї альтернативи, за яку проголосувала найбільша кількість критеріїв.

Розглянемо приклад. Для  коректування плану використання ВП необхідно запропонувати на наступний період, який складає 3 місяці, створити запас матеріальних ресурсів: на перший місяць –2000 од., на другий – 2500 од., на третій – 3000. од. Ціна на 1 од. матеріальних ресурсів на перший місяць складає 5 у.о., на другий – 6 у.о., на третій – 7 у.о. Витрати на збереження складають 1 у.о./од. Сформуємо три альтернативних стратегії: Х₁ – зробити запас тільки на перший місяць, тобто 2000 од.; Х₂ – зробити запас на другий місяць, тобто 2500 од.; Х₃ – зробити запас у 3000 у перший місяць, а інші обсяги, якщо вони будуть необхідні, в наступному місяці.

Визначимо ефективну  виробничу стратегію на наступний часовий період стратегічного управління виробничим потенціалом агропромислового комплексу регіону.

З умови задачі можна сформулювати наступні стратегії:

– придбати 2000 одиниць матеріально-технічних ресурсів;

– придбати 2500 одиниць матеріально-технічних ресурсів;

– придбати 3000 одиниць матеріально-технічних ресурсів.

 

Альтернатива	Можливий стан природи
	1 гіпотеза	2 гіпотеза	3 гіпотеза
Придбати 2000 од.	0	-500	-1000
Придбати 2500 од.	500	0	-500
Придбати 3000 од.	1000	500	0

 

Сформуємо матрицю оцінок.

де  визначає затрати на використання матеріально-технічних ресурсів і зберігання незадіяних залишків за формулою:

де Ц₀=Ц₁

З – затрати на зберігання залишків матеріально-технічних ресурсів в умовних одиницях на 1 тонну нафтопродуктів.

За умов Гіпотези 1 вибираємо альтернативу Х₃, оскільки

 тис. од.

За умов Гіпотези 2 вибираємо альтернативу Х₁, оскільки

 тис. од.

За умов Гіпотези 3 вибираємо альтернативу Х₁, оскільки

 тис. од.

За умов Гіпотези 4 визначається альтернатива Х₁, оскільки

 тис. од.

 визначається з заданими експертами ймовірностями відповідно до 1, 2 і 3 місяців використання запасів.

 тис. од.

Застосовуючи метод голосування, знаходимо, що оптимальною стратегією є та стратегія, яка відповідає альтернативі Х_х, для якої витрати на матеріли складають 10000 од.

Розглянемо коректування плану використання ВП на рівні впровадження організаційних заходів на основі застосування організаційних змін та формування відповідних їм планів ризик-менеджменту, Із застосуванням. ОСУ. Сам процес формування організаційних заходів будемо здійснювати в межах так званих "адаптивних" ОСУ [1,2], тобто таких, у яких лінійно-функціональна ОСУ підтримує основне виробництво та поточне управління в межах певного ВП, а "адаптивна" її складова "тримає" розв'язок стратегічних задач (технологічну підготовку при запуску у виробництво нових продукцій, оновлення технологічних процесів, засобів та методів управління, тощо).