Материал: 1. Тема вкр Логистика транспортных процессов на предприятии на примере ооо Лента

.

Рисунок 14. Удельный вес ТО и Р в структуре ТЭО
Из рисунка 14 можно сделать вывод, что с 2018 года по 2019 год резко ввозросли затраты на ТО в структуре ТЭО, с 2019 года по 2020 год рост затрат на ТО повысился также резко что свидетельствует стандартам предприятия и нормам контроля. Количество ТО проводимых на предприятии соответствует, нормам пробега, после которых необходимо осуществлять ремонт. Это обеспечивает, предупреждением возникновения отказа систем и агрегатов, путем контроля и доведения параметров технического состояния автомобилей.

Затраты на ТЭО зависят от среднего возраста грузовых автомобилей.

Проанализируем динамику затрат за 2018-2020 гг. и определим средний возраст машин.

Динамика затрат на ТЭО за 2018-2020 гг. представлена в таблице 16.

Таблица 16

Динамика затрат на ТЭО за 2018-2020 гг.

Год	ТЭО	Средний возраст грузовых автомобилей, лет
2018	9104870	2,1
2019	13560298	3
2020	24663091	3,9
В среднем	15776086,3	3

Из анализа расходов на ТЭО видно, что с увеличением среднего возраста увеличивается сумма затрат. Также рост затрат на ТЭО связан с увеличением числа автомобилей, т.е. зависимость затрат от ТЭО является линейной. За 2018 год по 2020 год средний возраст увеличился на 2.88 года следовательно, сумма затрат возросла на 15,558,221 руб. Увеличение затрат связано со старением уже используемых машин и с приобретением новых, на содержание и ремонт которых требуются

дополнительные средства. В полученной зависимости затрат изучается связь между двумя переменными, далее рассмотрим эту зависимость в математическом виде.

Прежде всего, чтобы проверить, как проявляется связь между двумя переменными, построим график – поле корреляции.



Рисунок 15. Корреляционное поле

По характеру расположения точек на поле корреляции можно сделать вывод о наличии прямой связи.

Далее изучим зависимость среднего возраста подвижного состава и затрат на ТЭО с 2018 по 2020 год.

Определим на сколько будут зависеть показатели друг от друга, то есть выявим тесноту связи.

На основании данных таблицы 17 рассчитаем коэффициент парной корреляции между ТЭО и средним возрастом подвижного состава.

Таблица 17

Расчетная таблица парной корреляции

Год	хi - х	yi-y	(хi – х)( yi-y )	(хi – х)2	( yi-y )2
2018	0.9	6671216.3	6004094.67	0.81	44,505,126,921,385.70
2019	0	2215788.3	1994209.47	0	4,909,717,790,416.89
2020	-0.9	-8887004.7	-7998304.23	0.81	78,978,852,537,822.10
Итог	0	-.099999998	18012284.01	1.62	133,515,380,764,157.00

Из расчета видно, что полученное

значение коэффициента корреляции показывает, тесную связь между средним возрастом грузовых машин и затратами на ТЭО. Изучая связи между двумя переменными опишем зависимость в среднем изменение переменной одной от другой уравнением парной регрессии.

Используем уравнение линейной парной регрессии имеющее вид y = а - bx, где две переменные зависящие друг от друга представлены в виде затрат на ТЭО и среднего возраста грузовых автомобилей по парку.

По данным вычислим параметры уравнения линейной парной регрессии. Уравнение парной регрессии имеет вид:

Y = a + bх,

где y – затраты на ТЭО;

x – средний возраст ПС.

а = 47328259*28,62 –81943830*9 / 3*28,62 – (9)² = 5681162552

b = 3*81943830– 81943830*9 / 3*28,62 - (9)² = 6789865835

На основании полученных показателей уравнение парной регрессии имеет вид:

y_i = 5681162552 + 6789865835*х

Коэффициент регрессии является асимметричной характеристикой связи. Он характеризует не просто связь между переменными, а характеризует зависимость значений х от y ( то есть зависимость ТЭО от среднего возраста ПС )

По уравнению y_i = y_i = 5681162552 + 6789865835*х рассчитаем теоретическое значение затрат на ТЭО

Расчетная таблица парной регрессии представлена в таблице 18

Таблица 18.

Расчетная таблица парной регрессии

год	хi	yi	хi*уi	х 2 i	yi = a+b*х	(yi-yi)	(yi-yi)2
2013	2.1	9104870	19120227	4.41	19939880806	19930775936	397,235,829,391,106,000,000.00
2014	3	13560298	27314610	9	26050760057	26037199759	677,935,771,290,070,000,000.00
2015	3.9	24663091	35508993	15.21	32161639309	32136976218	1,032,785,240,404,160,000,000.00
итог	9	47328259	81943830	28,62	78152280171	х	2,107,956,841,085,340,000,000.00

Исходя из полученных данных, рассмотрим графическое представление парной линейной регрессии, где эмпирическая линия парной линейной регрессии покажет затраты реально выделенные организации, а теоретическая линия регрессии покажет сумму затрат, которая была рассчитана согласно уравнению парной регрессии. Графическое представление парной линейной регрессии представлено на рисунке 16.



Рисунок 16. График представления парной линейной регрессии
Из всего выше перечисленного сделаем вывод, что сравнив фактические значения с расчетными, с помощью уравнения регрессии, делаем заключение о значении факторного признака в формировании результативной переменной. Таким образом, организации предлагается уменьшить статью расходов на ТЭО либо обновить парк грузового подвижного состава. Также для сохранения стабильной суммы расходов на техническое обслуживание, которое транспортное предприятие имело ранее, может потребоваться существенный прирост финансирования (на 34,5%).

Решающую роль в выполнении плановых заданий играет организация перевозочного процесса. Организация движения подвижного состава при перевозках должна обеспечить наибольшую производительность и наименьшую себестоимость перевозок. Все изменения, происходящие в организации перевозок, обязательно сказываются в той или иной степени на значениях технико-эксплуатационных показателей. Данные предприятия по технико-эксплуатационным показателям сведём в таблицу 19

Ta6лицa 19.

Технико-эксплуатационные показатели автопарка

Наименование	год		Отклонение 2018/2019	год	Отклонение 2010/2020
	2018	2019	+/-	2020	+/-
Списочный состав грузовых автомобилей	356	387	31	432	45
Коэффициент технической готовности	0,6	0,65	+0,05	0,7	0,05
Коэффициент выпуска транспортного средства на рейс	0,5	0,55	+0,04	0,6	+0,04
Коэффициент использованного пробега	0,5	0,42	- 0,08	0,46	0,04
Средняя длинна поездки в км.	740	856	116	986	130
Время простоя под погрузкой/разгрузкой, ч.	0,5	0,5	0	0,5	0
Время в наряде, ч.	9	11	2	14	3
Средняя эксплуатационная скорость движения/ч.	47	45	2	46	1

Проанализировав технико-эксплуатационные показатели, можно сделать вывод что изменения за последние три года в основном носят положительный характер, это обусловлено тем, что количество перевозимого груза увеличилось в связи с увеличением охвата супермаркетов Лента по России.

Далее рассчитаем сумму затрат на среднесписочный грузовой автомобиль. Стоимость фуры принимаем 3 070 000 руб. Зарплата водителя грузовой машины без надбавок и специальных коэффициентов находится на уровне 0,4 евро за км или 31,7 руб. за км.

Таблица 20

Расчет затрат на 1 км пути еврофуры грузоподъемностью 10 тонн в компании ООО «Лента»

Наименование	Расчёт
	Норма расхода	Цена за ед., руб.	Затраты на 1 км пути, руб.
Топливо, л	30 л. на 100 км пути	53	19,60
Масло моторное, л	2,4 л. на 100 л. топлива	560	12
Смазки и трансмиссионные масла, кг	0,65 кг/л. на 100 л. топлива	740	3,5
Шины, шт.	Нормативный пробег 50 тыс. км.	37 000	4,2
Амортизация, руб.	0,2% от стоимости на 1000 км пробега	3 600	7,20
Зарплата водителя			31,7
Итого			78,2

Рассчитаем рентабельность услуг компании ООО «Лента» по перевозке. Себестоимость услуг рассчитаем по формуле:

С З , = км ⋅λ

где Зкм – затраты на 1 км пути, руб.

ℓ – длина пути, км.

Рентабельность рассчитаем по формуле:

г
де Ц – цена услуги, руб.

П – прибыль, руб.

Расчет выполняется по каждому указанному в таблице маршруту, затем находим среднюю рентабельность по всем маршрутам. Для расчёта возьмём распределительные центры компании ООО «Лента» по России и суммарное количество километров, которое преодолевают грузовые машины за один рейс грузовые автомобили развозя продукцию по гипермаркетам Лента.