Основним напрямком інноваційного розвитку сучасного гірничодобувного підприємства є цифрова трансформація. Авторами обґрунтовано доцільність використання технологій Bigdata для організації виробничого планування гірничих робіт на базі програмного забезпечення IBM Cognos. Аналіз ефективності планування виробництва заснований на діагностиці та зіставленні вартісних показників річного бюджету.

Анотація наукової статті з енергетики та раціонального природокористування, автор наукової роботи - Проценко Анастасія Володимирівна, Агафонов Валерій Володимирович


THE ANALYSIS OF PRODUCTION PLANNING EFFICIENCY BASED ON COST VALUES

The main area of ​​innovative development in mining enterprise is digital transformation. Authors proved feasibility of using Bigdata's technologies for the production organization planning of mining operations based on software IBM Cognos. The analysis of production planning efficiency is based on diagnosis and comparison of cost indexes annual budget.


Область наук:
  • Енергетика і раціональне природокористування
  • Рік видавництва: 2019
    Журнал: Известия Тульського державного університету. Науки про землю

    Наукова стаття на тему 'АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ ПЛАНУВАННЯ ВИРОБНИЦТВА НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СОБІВАРТОСТІ'

    Текст наукової роботи на тему «АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ ПЛАНУВАННЯ ВИРОБНИЦТВА НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СОБІВАРТОСТІ»

    ?ЕКОНОМІКА

    УДК 658.5: 622.34

    АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ ПЛАНУВАННЯ ВИРОБНИЦТВА НА ОСНОВІ ПОКАЗНИКІВ СОБІВАРТОСТІ

    А.В. Проценко, В.В. Агафонов

    Основним напрямком інноваційного розвитку сучасного гірничодобувного підприємства є цифрова трансформація. Авторами обґрунтовано доцільність використання технологій Bigdata для організації виробничого планування гірничих робіт на базі програмного забезпечення IBM Cognos. Аналіз ефективності планування виробництва заснований на діагностиці та зіставленні вартісних показників річного бюджету.

    Ключові слова: виробниче планування, бюджету, цифрова економіка, організація виробництва.

    Основною метою будь-якого гірничодобувного підприємства є отримання прибутку. Це можливо не тільки при наявності високих змістів корисних копалин, використанні сучасної високопродуктивної техніки, а й за рахунок грамотного управління виробництвом з використанням інноваційних інструментів, орієнтованих на зниження витрат. У сучасних умовах це неможливо без переходу до цифрової трансформації, яка визначена в Програмі «Цифрова економіка Російської Федерації» [1 - 4].

    Діяльність гірничодобувного підприємства характеризується великим потоком даних, які в значній мірі не систематизовані, не структуровані і різноманітні. Це такі дані як: геологічні характеристики, маркшейдерські вимірювання, технічні та економічні показники, характеристики обладнання, відомості про персонал, різні норми і нормативи та ін. Ці дані визначають прийняття управлінських рішень. Однак на практиці використовується тільки мала частина цих даних, найчастіше тільки у вигляді розрізнених, усред-

    наних або недостатньо деталізованих показників. Все це знижує цінність і потенціал доступної інформації [5]. Наприклад, в розробці поточних виробничих планів гірських робіт доцільно було б використовувати деталізовані показники попередніх періодів, відхилення і виявлені чинники, що стали причиною цих відхилень. Основною причиною цієї ситуації є невикористання ефективних інструментів і відповідних інформаційних технологій, які об'єднуються поняттям Bigdata [6-8].

    Запобігти виникненню витрат можливо ще на етапі планування виробництва на основі вдосконалення використовуваних методик, алгоритмів і підвищення цінності інформації, що використовується. Ряд найбільших гірничодобувних компаній, таких як ПАТ «ГМК« Норільський нікель », ТОВ« Корпорація Казахмис », KAZ Minerals PLC і ін. Для побудови системи планування і бюджетування використовують програмне забезпечення IBM Cognos (ПО IBM Cognos) [9].

    ПО IBM Cognos дозволяє здійснювати багатомірний аналіз особливо великих обсягів даних в режимі реального часу. Наявний арсенал інструментів підтримує прогнозування, планування, бюджетування, консолідацію даних, контроль, аналіз діяльності підприємства, фінансову, управлінську та іншу звітність, дозволяє аналізувати і прогнозувати фінансові та виробничі показники на основі моделювання бізнес-процесів з необхідним рівнем деталізації [10].

    Інформаційна модель в ПО IBM Cognos будується на основі OLAP-кубів. Куб - це багатовимірний масив даних, структурований таким чином, щоб забезпечити зручність зберігання і аналізу інформації про будь-який процес або об'єкт (рис. 1).

    підрозділі

    Філіал2 Руднік2

    Філіал1 Рудник!

    Шахта 2 Ділянка Ділянка ^

    Шахта1 Участок] Ділянка t

    Мал. 1. Модель OLAP-куба

    328

    Процес побудови OLAP кубів не вимагає від користувача спеціальних навичок і знань, досить розуміння предметної області. Кількість вимірювань в кубі визначається необхідним рівнем деталізації.

    Для аналізу ефективності планування був використаний OLAP куб річного бюджету (таблиця) підземного рудника, видобувного мідну руду з використанням підповерхового системи розробки. У ПО IBM Cognos виробниче планування забезпечується алгоритмами (процесами і правилами). Фахівці підрозділів, задіяних в плануванні, формують вихідні дані за видами робіт. На їх основі і за нормами і нормативами з довідників розраховуються відповідні вартісні показники бюджету. В основі методики аналізу ефективності планування виробництва лежить діагностика і зіставлення отриманих показників.

    Опис куба Річний бюджет

    № п / п Вимірювання Число рівнів деталізації Приклади значень елементів вимірювання

    1 Версії бюджету 1 версія 1, версія 2, версія 3

    2 Рік 2 разом за роками: 2015 року, 2016

    3 Період 5 рік: півріччя: квартал: місяць: декада

    4 Категорія витрат 2 разом: постійні, змінні

    5 Вид вироблення 2 разом: вертикальна, похила

    6 Види робіт 2 разом: очисні, підготовчі

    7 Система розробки 2 разом: підповерхового обвалення, камерно-стовпова

    8 Загальна організаційна структура 6 компанія: філія: рудник: шахта: управлінські підрозділи: адміністративно-господарський відділ

    9 Структура рудника 3 разом: рудник: видобувних ділянку

    10 Бізнес-процеси 5 разом: основні технологічні: буріння: буріння свердловин: буріння розвідувальних свердловин

    11 Ресурси 5 разом: самохідна техніка: бурові установки: Sandvik DL430-7C: бортовий №14

    12 Адреси виробок 3 разом: рудник: блок10С1

    13 Витрати 8 повна собівартість: без амортизації: без загальних адміністративних витрат (ОАР): без ПВКК: основні технологічні матеріали (ОТМ): паливо: дизельне паливо літнє: для К2-К5

    14 Показники 1 кол-во, сума, тис. Руб., Обсяг міді, тн

    Аналіз річного бюджету рудника повинен починатися з оцінки розподілу витрат по структурних підрозділах (рис. 2). Тут важливо відстежувати дотримання балансу між основними технологічними

    329

    (Видобувних і прохідницький ділянки), що обслуговують (пилевентіляці-ційна служба, ділянка енергообладнання і т.д.) і адміністративно-управлінськими (керівництво рудника, виробничий відділ та інші) підрозділами.

    Ще однією важливою характеристикою структури витрат є розподіл по основних і допоміжних бізнес-процесів (рис. 3).

    Пилевентіляціоннея служба, 2%

    Інші, 13% --

    Керівництво копальні, 2%

    Видобувних ділянку, 35%

    Ділянка енергообладнання, 2%

    Відділ енергетика

    ,3%

    Виробничий відділ, 3%

    Дизельний ділянку, 4%

    . Конвеєрний ділянку, б%

    . Прохідницький навчаючи сто «,

    Загальношахтного ий ділянку, 22%

    Мал. 2. Частка розподілу витрат по структурних підрозділах

    100% 90% 80% 70% 60%

    га про.

    га 50% до

    40% 30% 20% 10% 0%

    /

    1600000

    1400000

    1200000

    1000000 і

    800000 ^

    400000

    200000

    південь південь сівши сівши сівши сівши сівши сівши південь сівши сівши сівши сівши південь сівши сівши сівши сівши Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок 14С1 7С1 66С2 14С1 16С1 15С1 18С1 68С2 10С1 ЗОС2 31С2 66С1 19С1 13С1 13С1 20С1 30С1 11С1

    I Буріння

    Кріплення та управління покрівлею I внутрішньошахтних транспортування

    | Навантаження й транспортування на поверхні I Обезопашіваніе механізоване

    I Вентиляція, пилоподавлення 1 Ремонт та утримання доріг

    Доставка матеріалів і вантажів ПАР

    | Фооса I Втрати

    I Соцсфера

    I Заряджання, підривання I Відвантаження, екскавація гірничої маси в забоях I Підйом гірської маси на поверхню |Дробленіе I Водовідлив I Енергопостачання

    Доставка людей I Планування, управління, контроль I Оподаткування | ПВКК

    I Допоміжні процеси -СМТ у видобутку

    Мал. 3. Частка витрат по бізнес-процесам з деталізацією до виробок

    Це допомагає оцінити ефективність організації виробничих процесів. І служить джерелом для виявлення недоліків в роботі окремих служб. Наприклад, в югБлок14С1 видно велику частка витрат на буріння при мінімальних обсягах видобутку товарної руди в сухий масової тонні (СМТ). Крім цього, по севБлок19С1 виявлена ​​велика частка витрат на кріплення. Дані відхилення необхідно проаналізувати більш детально і можливо прийняти управлінське рішення щодо внесення змін до плану гірських робіт по кріпленню і буріння.

    На наступному етапі дослідження була побудована залежність собівартості видобутку 1 СМТ від місць ведення робіт (виробок) (рис. 4). Виявлено, що незважаючи на застосування однієї системи розробки ціна видобутку змінюється більш ніж в 2 рази і явно не залежить від обсягу видобутку в виробленні.

    ?

    й

    ,? 0,4

    ,5 400000

    --_ | I I I 200000

    ______ .. 1111IIII

    сівши південь сез південь сез сівши сівши сівши південь сівши сівши сівши сівши південь сівши сівши сівши сівши

    Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок

    14С1 7С1 66С2 14С1 16С1 15С1 18С1 68С2 10С1 30С2 Е1С2 66С1 19С1 1ЕС1 1ЕС1 20С1 30С1 11С1

    Мал. 4. Собівартість видобутку 1 СМТ в залежності від місця ведення

    гірських робіт

    Для виявлення причини великого коливання ціни видобутку 1 СМТ, була проаналізована величина повної собівартості, а також величина складових її витрат: ОТМ, фонд оплати праці (ФОП), енерговитрати і послуги сторонніх організацій (рис. 5).

    Запропонована методика дозволяє виявити приховані закономірності з допомогою використання різних рівнів деталізації і визначити їх причини. Кожен наступний крок - це повернення до початкової точки, але вже з певними гіпотезами і виявленими фактами.

    Оскільки витрати на ОТМ більшою мірою залежать від обсягів і виду гірничих робіт, на наступному етапі була розглянута залежність частки ОТМ від обсягу гірничопрохідницьких робіт (ГПР) (рис. 6) і зроблені висновки:

    | СМТ у видобутку

    -Повна собівартість, тис.руб

    -ОТМ, тис.руб

    -ФОП тис.руб

    -Енерговитрати, тис.руб

    -Послуги сторонніх організацій, тис.руб

    600000 ?

    сівши південь сівши південь сівши сівши сівши сівши південь сівши сівши сівши сівши південь сівши сівши сівши сівши Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок 14С1 7С1 66С2 14С1 16С1 15С1 18С1 68С2 10С1 ЗОС2 31С2 66С1 19С1 13С1 13С1 20С1 30С1 11С1

    Мал. 5. Повна собівартість видобутку в залежності від місця ведення

    гірських робіт

    80%

    * Б0% Про 50%

    її про

    СГ

    40%

    30%

    10%

    I

    \

    60000,0

    50000,0

    40000,0

    30000,0 1

    10000,0

    сівши південь сівши південь сівши сівши сівши сівши південь сівши сівши сівши сівши південь сівши сівши сівши сівши Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок Блок 14С1 7С1 66С2 14С1 16С1 15С1 18С1 68С2 10С1 30С2 31С2 66С1 19С1 13С1 13С1 20С1 30С1 11С1

    I Масла Бурові інструменти

    |Топліво

    I Вибухові матеріали | Флиппер

    | Рукава

    |Крепленіе

    |Автокамери

    Шинозахисні ланцюг Перемички -Обсяг ГПР, мЗ

    Мал. 6. Частка витрат за видами ОТМ з деталізацією до виробок

    1. При плануванні витрат на кріплення у виробках: севБлок68С2, севБлок14С1, севБлок19С1, частка витрат на кріплення не відповідає обсягам ГПР. Подібна ситуація може привести до порушень технологічного процесу і додатковим незапланованих витрат. Для її усунення необхідно переглянути плановий розрахунок обсягів і витрат на кріплення.

    2. Допущені помилки при плануванні витрат на автошини, а саме в сівши Блок30С1, витрати відсутні, хоча там запланований досить великий обсяг видобутку 702 тис. СМТ.

    В цілому нерівномірність розподілу частки витрат по виробках з однаковою системою розробки показує, що витрати заплановані без урахування фактичної потреби і, отже, виконання такого плану малоймовірно.

    Методи обробки великих даних збільшують практичну значимість і цінність наявної інформації, можливість аналізу показників в контексті більшої різноманітності характеристик забезпечує розуміння закономірностей різних аспектів діяльності гірничорудного підприємства, підвищує точність і прозорість прийнятих управлінських рішень. Це в підсумку сприяє прогнозуванню можливих витрат і створює передумови для їх зниження.

    Список літератури

    1. Програма «Цифрова економіка Російської Федерації» від 28 липня 2017 р № 1632-р затверджено розпорядженням Уряду Російської Федерації.

    2. Концепція довгострокового соціально-економічного розвитку РФ на період до 2020 року. Розпорядження Уряду РФ 17 червня 2008 р N 1662. [Електронний ресурс]. Доступ з справ.-правової системи «КонсультантПлюс».

    3. Енергетична стратегія Росії на період до 2030 року. Розпорядження Уряду РФ від 13 листопада 2009 року N 1715. [Електронний ресурс]. Доступ з справ.-правової системи «Консультант плюс».

    4. Ковальчук Ю.А, Степнов І.М. Цифрова економіка: трансформація промислових підприємств. М .: Некомерційне партнерство "Об'єднання контролерів", 2017. 1 (11). С. 32-43.

    5. Плакіткін Ю.А., Плакіткін Л.С. Глобальний інноваційний процес і його вплив на цінові та об'ємні параметри розвитку світової енергетики та чорної металургії. М .: Чорна металургія: Бюлетень науково-технічної і економічної інформації. 2017. Вип. 9 (1413). С. 3-11.

    6. Arnott, D. and Pervan, G. Eight Key Issues for the Decision Support Systems Discipline // Decision Support Systems. 2008. 44 (3). P. 657-672.

    7. Brown, B., Court, D. and Willmott, P. Mobilizing your C-suite for Big Data Analytics // McKinsey Quarterly. 2013. November.

    8. Helen N. Rothberg, G. Scott Erickson. Big data systems: knowledge transfer or intelligence insights? "/ Journal of Knowledge Management, Vol. 21 Issue: 1. P.92-112.

    9. К. Шваб. Четверта промислова революція. М .: ЕСМО, 2016. С. 50-66.

    10. Онкар П. IBM Cognos Insight - огляд продукту і сценарій застосування // IBM Developer Works [Електронний ресурс] URL: https://www.ibm.com/developerworks/ru/ library / cognos / page627 / index.html (дата звернення: 01.12.2018).

    Проценко Анастасія Володимирівна, асп., Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., Росія, Москва, Національний дослідний технологічний університет «МИСиС»,

    Агафонов Валерій Володимирович, д-р техн. наук, проф., Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., Росія, Москва, Національний дослідний технологічний університет «МИСиС»

    THE ANALYSIS OF PRODUCTION PLANNING EFFICIENCY BASED

    ON COST VALUES

    A.V. Protsenko, V.V. Agafonov

    The main area of ​​innovative development in mining enterprise is digital transformation. Authors proved feasibility of using Bigdata's technologies for the production organization planning of mining operations based on software IBM Cognos. The analysis of production planning efficiency is based on diagnosis and comparison of cost indexes annual budget.

    Key words: production planning, budget, digital economy, production organization.

    Protsenko Anastsiya Vladimirovna, Postgraduate Student, protsenkoanastassiya @, gmail.com, Russia, Moscow, National University of Science and Technology «MISIS»

    Agafonov Valeriy Vladimirovich, Doctor of Technical Science, Prof., Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., Russia, Moscow, National University of Science and Technology «MISIS»

    Reference

    1. The "Digital Economy of the Russian Federation" program of July 28 2017 No. 1632-r is approved by the order of the Government of the Russian Federation.

    2. Concept of long-term social and economic development of the Russian Federation until 2020. Order of the Government of the Russian Federation on June 17, 2008 року N 1662. [Electronic resource]. Access from справ. - a legal system ConsultantPlus.

    3. Energy strategy of Russia until 2030. Order of the Government of the Russian Federation of November 13, 2009 року N 1715. [Electronic resource]. Access from справ. - the legal system "Consultant Plus".

    4. Kovalchuk Yu. And, Stepnov I.M. Digital economy: transformation of the industrial enterprises. M .: Combination of Controllers non-profit partnership, 2017. 1 (11). Page 32-43.

    5. Plakitkin Yu.A., Plakitkina Hp. Global innovative process and its impact on price and volume parameters of development of world power and ferrous metallurgy. M .: Ferrous metallurgy: Bulletin of scientific and technical and economic information. 2017. Issue 9 (1413). Page 3-11.

    6. Arnott, D. and Pervan, G. Eight Key Issues for the Decision Support Systems Discipline // Decision Support Systems. 2008. 44 (3). P. 657-672.

    334

    7. Brown, B., Court, D. and Willmott, P. Mobilizing your C-suite for Big Data Analytics // McKinsey Quarterly. 2013. November.

    8. Helen N. Rothberg, G. Scott Erickson. Big data systems: knowledge transfer or intelligence insights? "/ Journal of Knowledge Management, Vol. 21 Issue: 1, P.92-112.

    9. K. Schwab. The fourth industrial revolution. M .: Esmo, 2016. Page 50-66.

    10. Onkar of the Item IBM Cognos Insight - the review of a product and the scenario of application // IBM Developer Works [An electronic resource] of URL: https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/cognos /page627/index.html (date of the address: 01.12.2018).

    УДК 332.146: 330.322.14: 669.1.054.8 (470.312)

    ПРО НЕОБХІДНІСТЬ ДЕРЖАВНОЇ ПІДТРИМКИ РОЗВИТКУ ІНФРАСТРУКТУРИ ПЕРЕРОБКИ ВІДХОДІВ ЧОРНОЇ МЕТАЛУРГІЇ У Тульській РЕГІОНІ

    І.В. Сичова, М.В. Котенєва, Н.А. Шульженко, В.М. Тіхобаев

    Досліджено еколого-економічні проблеми накопичення відходів металургійного і ливарного виробництв в старопромислових регіонах Росії. Розглянуто технології їх переробки у вторинні ресурси. Показана доцільність більш глибокої переробки на основі впровадження у виробничу інфраструктуру регіонів брикетної фабрики. Запропоновано напрями державної підтримки для її створення і ефективного функціонування.

    Ключові слова: відходи чорної металургії, технології та інфраструктура переробки, регіональні ринки, брикетна фабрика, державна підтримка.

    Промислове виробництво, починаючи з моменту свого зародження в XVI - XVII ст., В силу використовуваних технологій викликало і продовжує викликати негативний вплив на навколишнє середовище через викид забруднюючих речовин в атмосферу, слива неочищених або погано очищених промислових стоків у водні джерела, а також освіти і подальшого накопичення твердих промислових відходів. Розміри цього негативного впливу в Росії у зв'язку з ростом експортно-сировинної спрямованості виробництва в даний час набули загрозливих масштабів.

    При цьому варто відзначити, що дані про розмір накопичених і знову утворюються твердих промислових відходів, який можна оцінити, проте істотно розрізняються навіть в офіційних джерелах.

    Так, в Стратегії розвитку промисловості по обробці, утилізації та знешкодження відходів виробництва та споживання на період до 2030р., Введеної в дію розпорядженням Уряду Російської


    Ключові слова: ВИРОБНИЧЕ ПЛАНУВАННЯ / БЮДЖЕТ / ЦИФРОВИЙ ЕКОНОМІКА / ОРГАНІЗАЦІЯ ВИРОБНИЦТВА / PRODUCTION PLANNING / BUDGET / DIGITAL ECONOMY / PRODUCTION ORGANIZATION

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити