close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

Кузин Александр Алексеевич. Обоснование специализации производственной мощности автосервисного предприятия

код для вставки
АННОТАЦИЯ
Выпускная квалификационная работа (ВКР) посвящена обоснованию
специализации и производственной мощности автосервисных предприятий.
В ВКР проведены: анализ уровня автомобилизации Российской
Федерации и Орловской области, рассмотрены основные тенденции развития
автосервисных услуг, произведен анализ научных исследований по тематике
ВКР.
На основании проведенного анализа разработаны теоретические
основы
обоснования
специализации
и
производственной
мощности
автосервисных предприятий.
На базе СТО ООО «Универсал» произведен сбор статистической
информации
показателей,
характеризующих
деятельность
станций
технического обслуживания.
По результатам собранной статистической информации произведено
прогнозирование спроса на услуги автосервисного предприятия, а также
разработана методика принятия управленческого решения по обоснованию
специализации
и
производственной
мощности
станции
технического
обслуживания.
3
ABSTRACT
Final qualifying work (FQW) is devoted to the substantiation of
specialization and production capacity of car service enterprises.
In the FQW, the analysis of the level of motorization of the Russian
Federation and the Orel region, the main trends in the development of car services,
the analysis of research on the subject of FQW.
On the basis of the analysis, the theoretical basis of the specialization and
production capacity of car service enterprises has been developed.
On the basis of STO OOO "Universal" the collection of statistical
information of the indicators characterizing activity of service stations is made.
According to the results collected statistical information produced by
forecasting demand for services service enterprises, as well as the technique of
making management decisions on the justification of the expertise and capacities
of
the
service
station.
3
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .......................................................................................................... 5
1 АНАЛИТИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ .......................................................................... 8
1.1 Анализ парка легковых автомобилей в Российской Федерации и в
Орловской области ............................................................................................... 8
1.2 Тенденции развития рынка автосервисных услуг ...................................... 11
1.3 Анализ состояния научных исследований, отражающих проблемы
обоснования специализации и производственной мощности СТО ................. 18
1.4 Выводы по разделу ....................................................................................... 23
2
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБОСНОВАНИЯ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ И
ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ
МОЩНОСТИ
АВТОСЕРВИСНЫХ
ПРЕДПРИЯТИЙ................................................................................................. 25
2.1 Математическая модель обоснования специализации и производственной
мощности автосервисных предприятий ............................................................ 25
2.2 Методические принципы принятия управленческого решения по
обоснованию специализации и производственной мощности автосервисных
предприятий ....................................................................................................... 28
2.3 Выводы по разделу ....................................................................................... 31
3 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ............................................ 32
3.1 Сбор и обработка статистической информации по показателям,
характеризующим спрос на услуги СТО .......................................................... 32
3.2 Выводы по разделу ....................................................................................... 43
4 РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ .................... 45
4.1 Результаты прогнозирования спроса на услуги станций технического
обслуживания ..................................................................................................... 45
4.2
Методика
принятия
управленческого
решения
по
обоснованию
специализации и производственной мощности автосервисного предприятия
............................................................................................................................. 64
4.3 Выводы по разделу ....................................................................................... 67
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .................................................................................................. 68
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ .......................................... 70
4
ВВЕДЕНИЕ
Функционирование отраслей сферы услуг самым непосредственным
образом
ориентировано
на
удовлетворение
спроса
физических
и
юридических лиц на оказываемые услуги, подтверждая известный тезис о
том, что спрос рождает предложение. Научно-обоснованная программа
развития станций технического обслуживания, должна базироваться на
показателе
максимального
удовлетворения
спроса
при
минимальных
затратах времени, средств, простоя оборудования и мощностей (СТО).
Количественное определение спроса затрудняется отсутствием адекватной
концепции его формирования в условиях рыночных отношений; значительно
осложняется отсутствием необходимого информационного обеспечения. Все
это указывает на актуальность исследования и необходимость разработки
методов обоснования специализации и производственной мощности СТО.
Анализ и прогнозирование спроса – важнейшие составные элементы
стратегического планирования становления и развития станций технического
обслуживания в центральных городах и районных центрах, так как спрос на
услуги в этой сфере является доминантным фактором, определяющим
потенциал их развития.
Созданные в течение последних двадцати лет станции технического
обслуживания практически не располагали зданиями и современным
технологическим
оборудованием,
подавляющее
большинство
из
них
выполняли продажу, предпродажную подготовку, техническое обслуживание
(ТО) и ремонт в мало приспособленных помещениях (гаражах, зданиях и
сооружениях закрывшихся предприятий и т.п.). Данные станции в основном
являлись универсальными, т. е. обслуживали легковые автомобили разных
типов и марок. Размещение этих станций носило хаотичный характер.
Со
временем
значительно
увеличилось
не
только
количество
автомобилей, но и возросла конкуренция среди СТО.
Здесь на спрос может оказать влияние комплексность оказываемых
5
услуг, время обслуживания клиентов, качество предоставляемых услуг,
сложившаяся репутация предприятия, надежность его работы, определяемая
наличием резервных мощностей, штатом квалифицированной рабочей силы
и т.д. Немаловажную роль здесь может оказать и система информирования
клиентов о работе предприятия, что обеспечивается эффективной рекламой.
В настоящее время на рынке автосервисных услуг представлены
дилерские станции технического обслуживания как отечественных, так и
импортных автомобилей, универсальные СТО, а также мастерские «в
гараже», различающиеся по уровню квалификации персонала, оснащенности
технологическим оборудованием, подходами к обеспечению качества
обслуживания и ремонта автомобилей.
В связи с этим становится актуальными проблемы вида деятельности,
выбора специализации и производственной мощности СТО.
Актуальность темы выпускной квалификационной работы (ВКР)
определяется необходимостью развития методов и способов обоснования
специализации и производственной мощности автосервисных предприятий,
основываясь на клиент ориентированной концепции деятельности СТО.
В связи с вышесказанным тема выпускной квалификационной работы
является актуальной.
Цель
–
исследования
разработка
методики
обоснования
специализации и производственной мощности автосервисных предприятий.
Задачи исследования:
1) произвести анализ уровня автомобилизации Орловской области;
2) произвести
анализ
методик
обоснования
специализации
и
производственной мощности автосервисных предприятий;
3) разработать методические принципы принятия управленческого
решения по обоснованию специализации и производственной мощности
автосервисных предприятий;
4) произвести
интенсивность
сбор
статистических
эксплуатации
автомобилей
данных
клиентуры
характеризующим
СТО
с
целью
6
формирования исходного массива базы данных для реализации методики
обоснования специализации и производственной мощности СТО;
5) разработать
методику
обоснования
специализации
и
производственной мощности автосервисных предприятий.
Объект исследования – предприятия по техническому обслуживанию
и ремонту автомобилей.
Предмет
исследования
–
методы
и
способы
обоснования
специализации и производственной мощности автосервисных предприятий.
Структура и объем работы. ВКР состоит из введения, четырех глав,
заключения, списка литературы из 29 источников. Текст работы изложен на
71 странице, включает 8 таблиц и 20 рисунков.
7
1 АНАЛИТИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ
1.1 Анализ парка легковых автомобилей в Российской Федерации и в
Орловской области
За последние 12-15 лет темпы роста автомобилизации в Российской
Федерации были весьма внушительны. Так, по данным статистического
агентства «Автостат», за 2006-2016 годы парк автомобилей в нашей стране
увеличился на 51% (с 27 млн. автомобилей до 40,9 млн. автомобилей)
(рисунок 1.1) [22]
Рисунок 1.1 – Динамика роста парка автомобилей в ведущих странах
Европы и РФ
Несмотря на впечатляющие темпы роста численности автомобильного
транспорта, показатель автомобилизации (число автомобилей на 1000
человек) в РФ самый низкий (рисунок 1.2) [22]. Данный показатель в
значительной мере зависит от численности населения в рассматриваемых
странах. Оценивая численность стран, представленных на рисунках 1.1 и 1.2,
следует отметить, что самая большая численность населения в РФ (около
146,1 млн. человек), далее в рейтинге идут: Германия (87,147 млн. человек),
Франция (63,46 млн. человек), Великобритания (63,395 млн. человек) и
Италия (61,482 млн. человек) [11].
Начиная с 2014 года темпы роста автомобилей в нашей стране
значительно сократились. В первую очередь произошло снижение продаж
8
новых автомобилей. Пик падения пришелся на 2015 год (минус 35,7%). За
четыре года кризиса российский авторынок сократился более чем в два раза.
РФ
283
Франция
479
Великобритания
501
Германия
544
Италия
618
0
100
200
300
400
500
600
700
Уровень автомобилизации, авт./1000 чел.
Рисунок 1.2 – Показатели автомобилизации в ведущих странах Европы
и РФ
В 2016 году падение продолжилось, но замедлилось: было продано 1,4
млн. автомобилей, что на 11% меньше результатов 2015 года. В мае 2017
года российский рынок показал двузначный рост, на 14,7% впервые с начала
кризиса. Продажи за январь – ноябрь превысили 1,4 млн. штук (+11,7%), и
Ассоциация европейского бизнеса (АЕБ) увеличила прогноз по рынку на
2017 год более чем в два раза – рост на 10,8%, до 1,58 млн. автомобилей.
Уверенный рост рынка в 2017 году позволил автопроизводителям и дилерам
также говорить о продолжении этой тенденции в 2018 году [30].
Следует отметить, что автомобили по территории РФ распределены
неоднородно.
Свидетельствуют
об
этом
исследования,
проведенные
статистическим агентством «Руксперт», которые показывают, наибольшие
значения автомобилизации наблюдаются в Уральском федеральном округе
(327,9 авт./1000 чел.), наименьшее в Крымском федеральном округе (48,9
авт./1000 чел.). При этом среднее значение автомобилизации по стране в
целом
составляет
294
авт./1000
чел.
(рисунок
1.3)
[25].
9
Рисунок 1.3 – Автомобилизация административных округов РФ
10
Орловская область входит в состав Центрального федерального округа,
в котором уровень автомобилизации составляет 308,7 авт./1000 человек. При
этом уровень автомобилизации Орловской области выше чем средний по
Центральному федеральному округу и составляет 320,4 авт./1000 человек.
Следует отметить, что по уровню автомобилизации Орловская область 17
место среди всех регионов РФ (рисунок 1.4) [25].
В целом по Орловскому региону, на долю легковых автомобилей
приходится не менее 80% от общей численности автомобильного парка. Доля
грузовых автомобилей составляет примерно 15%. Автобусов значительно
меньше – около 1% от общей численности автомобильного парка.
Аналитики отмечают, что средний возраст легковых автомобилей 12
лет, легких коммерческих – 13 лет, автобусов – 15 лет, а грузовиков 19 лет.
1.2 Тенденции развития рынка автосервисных услуг
Вышеперечисленные темпы изменения общего количества и структуры
парка легковых автомобилей предъявляют особые, более жесткие требования
к культуре их обслуживания и ремонта, квалификации ремонтного
персонала, подходам и реализации новых принципов предоставления
автосервисных услуг и взаимодействию с потребителем (клиентом).
Между тем, необходимо отметить важную функцию, которую играет
отрасль оказания услуг по обслуживанию и ремонту автомобилей в
современной мировой практике [7, 13]. Ввиду высокой конкуренции между
производителями
товаров
(сопоставимых
по
качеству),
возможность
гарантийного и послегарантийного обслуживания является одним из
конкурентных преимуществ. Поэтому, покупая какой-либо товар (в том
числе и автомобиль), клиент получает комплекс дополнительных услуг и
гарантий - например, бесплатное первое ТО, определенный гарантийный
срок и пр.
11
Одновременно в мировой практике получили распространение так
называемые дилерские соглашения фирм-производителей автомобилей с
предприятиями, осуществляющими их ремонт и обслуживание [9, 13, 26].
12
Сахалинская область
316,5
Белгородская область
317,3
Нижегородская область
318
Орловская область
320,4
Новосибирская область
320,8
Республика Хакасия
320,9
Ленинградская область
322,4
Тульская область
322,4
Воронежская область
328,2
Московская область
336,4
Оренбургская область
342,7
Свердловская область
360,7
Магаданская область
362
Волгоградская область
379,5
Псковская область
382,1
Калиниградская область
384,3
Республика Карелия
386,5
Тверская область
388,3
Приморский край
400,2
Камчатский край
488,8
0
100
200
300
400
500
600
Уровень автомобилизации, авт./1000 человек
Рисунок 1.4 – Рейтинг регионов РФ по уровню автомобилизации (ТОП 20)
13
Система автосервиса является наиболее динамичной сферой услуг,
которая претерпела коренные изменения не только в доступности и
своевременности выполнения работ по техническому обслуживанию и
ремонту автомобилей, но и обеспеченности запчастями и материалами.
Фирмы – дилеры приобретают автомобили, оригинальные запасные
части со значительными скидками, достигающими 25%, а также литературу
по ремонту и обслуживанию непосредственно у фирмы-изготовителя. Взамен
фирмы – дилеры обязуется при ремонте и обслуживании автомобилей
данного
производителя
использовать
только
оригинальные
либо
рекомендованные производителем (фирмой-изготовителем) запасные части и
материалы. У потребителя при обращении на дилерскую станцию создается
устойчивое положительное впечатление, обеспечиваемое общей культурой
обслуживания,
цветовой
гаммой
оформления
помещений
(также
рекомендованными фирмой – производителем автомобилей) и высоким
качеством проведения работ. При этом послепродажное обслуживание играет
важную роль не только при выборе автомобиля, но одновременно создаются
все условия для того, чтобы клиент при смене автомобиля выбрал марку той
же фирмы производителя. Таким образом, сервис в настоящее время играет
важную
роль
и
в
формировании
положительного
образа
фирмы–
производителя.
В Орловской области представлены следующие дилерские фирмы
(таблица 1.1) [21].
Таблица 1.1 – Официальные дилерские фирмы Орловской области
1
ООО «Форпост»
Представляемая марка
производителя
2
Kia
ЗАО «Возрождение»
Volkswagen
ООО «Возрождение»
Renault
ООО «Альянс
Peugeot,
Dongfeng
УАЗ
Наименование
Месторасположение
3
г. Орел, ул. Ливенская, д.76
г. Орел, ул. Кромское
шоссе, д.2Б
г. Орел, ул. Кромское
шоссе, д.2А
г. Орел, ул. Кромское
шоссе, д.5Г
г. Орел, ул. Ливенская, д.72
14
Окончание таблицы 1.1
1
2
ООО «Бизнес Кар Орел»
Toyota
3
г. Орел, ул. Карачевское
шоссе, д.77, корп.1
Chery,
Geely,
Brillians,
Lifan,
FAW,
Haima,
УАЗ,
ГАЗ
ВАЗ,
Great Wall
ООО «Шанс»
ООО «Авто ВЧ Сервис»
ООО «Возрождение –
Восток»
г. Орел, ул. Карачевское
шоссе, д.79Б
г. Орел, ул. Карачевское
шоссе, д.90
Nissan
ООО «Возрождение –
Север»
Skoda
ООО «Северный ветер»
Ford
ООО «Реал Моторс»
Mitsubishi
ООО «БН Моторс Орел»
ВАЗ
ООО «ФинАльянс»
УАЗ
ООО «Восточный ветер»
Huyndai
г. Орел, ул. Раздольная, д.8
Орловская область,
Орловский район,
д.Хардиково, ул. Лесная
д.1а лит.А
Орловская область,
Орловский район,
д.Хардиково, ул. Лесная
д.1а лит.А
г. Орел, ул. Новосильское
шоссе, д.10
г. Орел, ул. Московское
шоссе, д.142
г. Орел, ул. Московская,
д.64
г. Орел, ул. Наугорское
шоссе, д.108
Приход на рынок автосервисных услуг фирм – дилеров обусловил
изменение подхода в оказании услуг по ТО и ремонту автомобилей. Ранее,
предприятия, осуществляющие оказание услуг по ремонту и обслуживанию
автомобилей, работали в условиях так называемой «производственной
ориентации». Данная концепция ориентирована на производителя услуг.
Условия, которые он предлагает потребителю, выгодны, в конечном итоге,
лишь самому производителю. Эта концепция имеет место в условиях
превышения спроса над реальным предложением на рынке, т.е. при
превышении
предложением
потребности
по
их
в
услугах
по
удовлетворению.
ремонту
автомобилей
Отмеченная
над
концепция
15
взаимоотношений с потребителем дискредитировала себя и, в первую
очередь, самих автопроизводителей и вылилась в недоверие потребителей к
работе автосервисных предприятий. В качестве примеров автосервисных
предприятий, практиковавших «производственную ориентацию» являлись
СТО, появившиеся В 90-хх годах прошлого и 2000-хх годах нашего веков.
Основными проблемами при их функционировании была не клиент
ориентированная схема работы, которая проявлялась в низком качестве
выполняемых работ, и высокой их стоимости.
В настоящее время получила развитие концепция ориентации на
клиента [7, 9, 13, 15], которая успешно функционирует в условиях жесткой
конкуренции
между
различными
предприятиями,
осуществляющими
автосервисные услуги, т.е. в условиях превышения предложений по
оказанию услуг по ТО и ремонту над спросом на них. При этом деятельность
предприятия нацелена на изучение потребностей конечного потребителя
товаров
(услуг)
и,
следовательно,
ориентирование
возможностей
предприятия на наиболее полное их удовлетворение. Оценка спроса на
оказание услуг должна производиться на основе показателей, используемых
для этих целей их потребителями, которые сравнивают некоторые
фактические значения оценок с ожидаемыми ими величинами, и если эти
ожидания совпадают, то качество услуг признается удовлетворительным
(рисунок 1.5).
Опыт клиента
Имидж
ожидаемой
продукции
Опыт других
лиц
Реклама
Фактическое
качество
услуги
Оценка в
различных
источниках
информации
Оценка
клиентом
качества
услуги
Рисунок 1.5 – Схема оценки качества услуг клиентом
16
В настоящее время в Орловской области насчитывается около 400
автосервисных предприятий, отличающихся друг от друга производственной
мощностью (количеством рабочих постов), а также своей специализацией.
Так, фирмы – дилеры (таблица 1.1), в основном представляют собой
средние
предприятия
(численность
рабочих постов
от 11
до 35),
специализирующиеся на выполнении широкого комплекса услуг по
гарантийному ремонту, а также по выполнению планового технического
обслуживания автомобилей фирм – производителей, дилерами которых они
являются. Как правило клиентами данных предприятий являются владельцы
находящихся на гарантии автомобилей.
Следующую
категорию
предприятий
автомобильного
сервиса
представляют независимые технические центры и СТО. Как правило это
мультибрендовые средние СТО (средняя численность постов 8-15 постов),
специализирующие на выполнении работ по техническому обслуживанию и
текущему ремонту автомобилей, в постгарантийный период. Предприятия
имеют как правило универсальное технологическое оборудование и сами
являются универсальными СТО.
К малым СТО в Орловской области относятся гаражные мастерские,
имеющие не более 5 рабочих постов. Располагаются данные предприятия в
основном в пределах гаражных кооперативов. Данные предприятия являются
универсальными и обслуживают довольно узкий круг клиентов.
Наибольшее
универсальные
распространение
автосервисные
в
Орловской
предприятия.
области
Однако,
получили
имеются
и
узкоспециализированные организации.
Наиболее широко распространенным видом узкоспециализированных
предприятий являются предприятия по выполнению уборочно-моечных
работ.
Следующим
по
численности
видом
узкоспециализированных
предприятий являются шиномонтажные и шиноремонтные предприятия.
Также широкое распространение получили предприятия, оказывающие
услуги по ремонту и окрашиванию кузовов. Характерным примером
17
крупного предприятия по кузовному ремонту является кузовной центр «ООО
Реал Моторс», который осуществляет ремонт и окрашивания кузовов
автомобилей для всех дилерских центров группы компаний «Возрождение».
В меньшей степени в нашем регионе представлены предприятия
оказывающие
услуги по ремонту отдельных систем
и механизмов
автомобилей. Так в частности в регионе представлены предприятия,
специализирующиеся на обслуживании и ремонте систем подачи топлива,
электрического и электронного оборудования
автомобилей,
рулевого
управления, замены эксплуатационных материалов (экспресс станции по
замене масел). Кроме того, имеются предприятия, специализирующиеся на
механической обработке деталей автомобилей (ремонт блоков-картеров
двигателей, различных валов, а также изготовление деталей).
На основании представленных выше данных следует, что при
проектировании новых и реконструкции существующих предприятий
автомобильного
сервиса,
важным
фактором
для
их
успешного
функционирования является обоснование специализации и производственной
мощности СТО.
Обоснование
специализации
и
производственной
мощности
достигается прогнозированием показателей деятельности предприятий с
учетом временного лага, планируемые на проектирование, строительство,
оснащение
оборудованием
и
подготовку
кадров
соответствующей
квалификации. При этом необходимо учитывать также определенный период
времени на вхождение в рынок услуг, обусловленный закреплением
определенной клиентуры, для которой, характерен некоторый консерватизм
и традиционализм.
1.3 Анализ состояния научных исследований, отражающих проблемы
обоснования специализации и производственной мощности СТО
Обоснование
специализации
и
производственной
мощности
автосервисных предприятий традиционно базируется на технологическом
18
расчете
производственно-технической
базы
(ПТБ)
по
обеспечению
производственной программы по техническому обслуживанию и текущему
ремонту автомобилей [7, 9, 13, 19, 20, 26].
Ранее, в качестве исходных данных, расчете ПТБ, принимались
среднегодовые пробеги автомобилей, нормативы по ТО и ремонту согласно
«Общесоюзным нормам технологического проектирования предприятий
автомобильного транспорта ОНТП-01-86» [20], а также строительные нормы
(СНиП).
В
качестве
показателей
проектируемых
предприятий,
характеризующих мощность предприятия, являлись количество рабочих
постов на станциях технического обслуживания, площадь производственнотехнической базы, количество оказываемых услуг. Как правило, проекты
СТО были рассчитаны на крупные предприятия с большим количеством
рабочих постов и производственными площадями. Годовая трудоемкость
работ рассчитывалась по соответствующим формулам [20].
Эти методики не учитывали стохастического характера потоков заявок
на ТО и ремонт автомобилей и не ставили задачу получения оптимальных
показателей СТО ввиду того, что в условиях отсутствия конкуренции и
монопольности автосервиса, а также регламентированного распределения
запчастей через СТО, созданные предприятия обеспечивали высокую
рентабельность
за
счет
максимальной
загрузки
производственных
мощностей. Такой высокий уровень загрузки был следствием отсутствия
рынка услуг, когда автовладельцы были вынуждены простаивать в очереди
неограниченное время.
Выбор показателей оценки для прогнозирования услуг автосервиса
современной СТО в российских условиях можно считать производной тех
целей и задач, которые оно ставит перед собой, и зависит от множества
факторов. К ним можно отнести: основную специализацию его деятельности,
размер, состав и возраст обслуживаемых автомобилей, состав клиентуры,
состояние и уровень оснащенности ПТБ, квалификацию ИТР и ремонтных
19
рабочих, форму собственности предприятия, близость конкурирующих СТО
и фирменных автотехцентров для станций технического обслуживания
легковых автомобилей учитывать различия в их деятельности.
Так, например, даже для двух одинаковых по оснащенности ПТБ
станций,
но
обладающих
составом
клиентуры
с
различными
платежеспособными возможностями, подходы и способы прогнозирования
спроса на услуги могут быть разными.
Для прогнозирования спроса на услуги СТО в научных исследованиях
широко
применяются
различные
математические
модели
оценки
эффективности технических и организационных систем [19].
К ним относятся детерминированные и стохастические модели, в свою
очередь подразделяемые на аналитические и имитационные. Имитационные
модели делятся па функциональные, применяемые для получения общего
представления об исследуемом процессе (оценка пропускной способности
системы, ее загрузки, потребности в рабочей силе, вероятности выполнения
производственного задания в срок и т.д.), и экономические.
Детерминированные
модели позволяют описывать
и оценивать
сравнительно несложные системы. С усложнением исследуемых систем
точность их описания и оценки значительно снижается [19].
Функциональные детерминированные модели могут применяться,
например, для приближенного определения количества постов в процессе
выполнения технологического расчета предприятий или при оценке уровня
технического
обслуживания
для
определенной
организации
технологического процесса рассматриваемой системы или отдельных ее
элементов [29].
Недостатком этих методов можно считать то, что они не учитывают
случайного характера поступления автомобилей в ремонт и наличия
очередей, ряда экономических показателей – стоимости территории и
сложившейся стоимости нормо-часа в районе деловой активности СТО.
20
В свою очередь, недостатком экономических детерминированных
моделей,
характеризующих,
такие
показатели,
как
совершенство
обслуживания, величину удельных затрат на ТО и ТР, является то, что они не
позволяют
получить
представление
о
технических
показателях
функционирования системы ТО и ремонта [9].
Для исследования систем и производственных ситуаций более
сложного класса в последнее время используются вероятностные методы
расчета, которые более полно учитывают реальные процессы производства,
например, модели математического программирования, теории расписаний
или теории игр.
Производственные системы СТО являются многофазными, где каждая
фаза, в зависимости от организации технологического процесса ТО и ТР,
может подразделяться на множество параллельно-последовательных подфаз,
как с накопителями перед каждой, так и без них. Кроме того, отдельные
подразделения (фазы) производственной системы могут относиться к
системам не только с пуассоновским, но и произвольным входящим потоком
требований на обслуживание, а также произвольным временем пребывания в
ТО и ремонте, которые не всегда имеют аналитическое решение [19].
Это
обстоятельство
ограничивает
возможность
применения
аналитических моделей системы массового обслуживания для детального
исследования производственных процессов. Поэтому при анализе процессов
ТО и ТР на СТО нашли применение имитационные модели [7, 15],
позволяющие проводить анализ производственных систем любой степени
сложности. Широкое использование имитационного моделирования как
метода решения технических и экономических задач нашло применение и в
зарубежной практике при исследовании сложно организованных систем.
Имитационное моделирование позволяет выявить характер изменения
времени простоя в ремонте, удельных затрат на ТО и ТР и других
характеристик от мощности подсистем ТО и ТР, принятого типа
оборудования, дисциплины очереди и других факторов. В. А. Зенченко
21
проведен анализ влияния организационных форм технологических процессов
на эффективность проведения работ ТО-2 и сопутствующего ремонта, с
использованием вероятностных характеристик производства, на примере
моделирования процесса централизованного ТО автомобилей КамАЗ [7]. В
работе четко обозначена проблема надежности производства с точки зрения
своевременности выполнения работ и поставки автомобилей в транспортный
процесс.
Применение
аппарата
моделирования
позволило
выявить
оптимальные схемы технологических процессов, типовых сочетаний работ,
включая рациональную расстановку исполнителей. В особенности это
касается влияния уровня механизации производства на время простоя в
ремонте, необходимое число ремонтных рабочих, затраты на оборудование;
влияния квалификации ремонтных рабочих на их необходимое количество.
Результаты исследований позволяют рассматривать соответствие
возможных показателей эффективности работы технической службы и её
отдельных
производственных
подразделений
специфике
работы
предприятий.
В работе [13] предлагается аналитическая и статистическая модель
системы ТО и ремонта автомобилей, исследованы вопросы, связанные с
моделированием процессов технического обслуживания и ремонта парка
подвижного
состава
при
различных
вариантах
организации
работы
восстанавливающей системы, сделаны выводы о том, что неравномерность
загрузки постов, возникающая в силу неравномерности характера входящего
потока требований, уменьшается за счет управления дисциплиной очереди
автомобилей на ремонт.
При
использовании
аналитических
и
имитационных
моделей,
описывающих функционирование производственных подразделений,
качестве
критериев
эффективности
применяются,
например,
в
такие
показатели, как минимально необходимое количество постов, обеспечение
уровня их загрузки, вероятность выполнения производственного задания, или
22
удельный доход и прибыль на рубль расходов по системе ТО и ТР и т.д. [9,
13, 15].
В работе [7] автор использовал комплексный подход к построению
математической модели, описав организацию работы ремонтного цеха па
базе граф-схемы состояний объекта ремонта, с помощью подхода описания
систем массового обслуживания.
В работе [26] предлагается подразделять посты ТО и ТР по уровню
специализации
на
три
универсальные.
Таким
вида:
специальные,
образом,
автор
специализированные
предлагает
различные
и
пути
оптимизации производства ТО и ТР посредством стратегии совместного
использования постов подсистем ТО и ТР автомобилей.
Методики, предложенные в работах, рассматривающих оптимизацию
производства ТО и ремонта, как автомобилей, так и других видов транспорта,
имеют ряд недостатков. К ним можно отнести следующие: не рассмотрены
вопросы учета требований заказчика, производительности обслуживающих
систем за счет изменения числа рабочих на посту, повышения уровня
механизации производства и квалификации исполнителей;
Таким образом, при анализе литературы, описывающей проблемы
обоснования специализации и производственной мощности СТО, следует
отметить
отсутствие
соответствующего
методического
аппарата,
позволяющего комплексно учитывать и мнения клиентуры СТО, и его
производственные
показатели
(технические
и
экономические),
что
предопределяет необходимость его разработки.
1.4 Выводы по разделу
На основании проведенного анализа парка легковых автомобилей в
Российской Федерации и Орловской области, тенденций развития рынка
автосервисных услуг и состояния научных исследований в области
оптимизации специализации и производственной мощности автосервисных
предприятий можно сделать следующие выводы.
23
1.
Последние 10 лет отмечены ростом парка автотранспортных
средств в нашей стране, которые позволили РФ стать второй страной Европы
по численности автомобилей. При этом, уровень автомобилизации в России
ниже чем у ведущих стран Европы.
2.
Орловская область входит в состав Центрального федерального
округа, в котором уровень автомобилизации составляет 308,7 авт./1000
человек. При этом уровень автомобилизации Орловской области выше чем
средний по Центральному федеральному округу и составляет 320,4 авт./1000
человек. Следует отметить, что по уровню автомобилизации Орловская
область 17 место среди всех регионов РФ.
3.
В настоящее время получила развитие концепция ориентации на
клиента, которая успешно функционирует в условиях жесткой конкуренции
между различными
предприятиями,
осуществляющими
автосервисные
услуги.
4.
400
В настоящее время в Орловской области насчитывается около
автосервисных
предприятий,
отличающихся
друг
от
друга
производственной мощностью (количеством рабочих постов), а также своей
специализацией.
5.
При анализе литературы, описывающей проблемы обоснования
специализации и производственной мощности СТО, следует отметить
отсутствие
соответствующего
методического
аппарата,
позволяющего
комплексно учитывать и мнения клиентуры СТО, и его производственные
показатели
(технические
и
экономические),
что
предопределяет
необходимость его разработки.
24
2
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБОСНОВАНИЯ
СПЕЦИАЛИЗАЦИИ И ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ МОЩНОСТИ
АВТОСЕРВИСНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
2.1 Математическая модель обоснования специализации и
производственной мощности автосервисных предприятий
В
основе
разработки
математической
модели
обоснования
специализации и производственной мощности автосервисных предприятий
лежат исследования к.т.н. доцента Абаимова Р.В. [7], который предложил в
процессе
обоснования
специализации и производственной мощности
применять принцип деления автосервисных предприятий на множество с
распределением их по территории населенных пунктов.
Зададимся, что станции технического обслуживания, расположенные в
Орловской области (городах, селах) представляет собой некое множество pi,
распределенных на территории населенных пунктов по районам ri
случайным образом, т.е. мощность Mi множества равно числу СТО в сети
автосервиса по всем видам обслуживания Bj.
Если разделить все виды обслуживания по уровням специализации
может получиться несколько подмножеств предприятий, равное числу
уровней специализаций. При этом каждое j-е подмножество принадлежит
множеству pi,
На практике, возможно, что отдельные предприятия pi осуществляют
работы по двум и более технологическим циклам. Тогда они могут
принадлежать
одновременно
двум
и
более
подмножествам
одного
множества. На одном и том же предприятии, осуществляющем работы по
двум и более технологическим циклам различные виды производств,
испытывают различную конкуренцию со стороны СТО, принадлежащих jому виду технологического цикла.
Как следствие, количество конкурирующих элементов подмножества Bj
будет больше числа предприятий pi подмножества.
25
Из этого следует, что при выборе вида специализации необходимо
ориентироваться не на общее число предприятий в сети автосервиса, а на
число производств j-ой специализации.
Для СТО целесообразность выбора второго вида специализации
зависит не только от условий конкурентной среды, но и возможности
совместного
использования
специализированного
технологического
оборудования и персонала со смежными профессиями.
С другой стороны, в отдельных случаях автомобили имеют две и более
неисправности, относящихся к разным технологическим циклам. При
отсутствии на конкретном предприятии технологических возможностей
устранения второй и последующих неисправностей, такой автомобиль после
выполнения работ по первой неисправности может перейти на другое
предприятие,
специализирующееся
по
второй
и
последующей
неисправностям. Поэтому в дальнейшем при обозначении интенсивностей
потоков заявок правомерно иметь ввиду количество заявок на выполнение
работ по j-ому циклу.
Стоит задача предварительного выбора и обоснования наиболее
предпочтительных видов специализации производства для автосервисного
предприятия без сбора статистической информации о новых заявках.
Сеть автосервиса состоит из pi предприятий и Bj производств. В
подмножество pBj поступает случайным образом суммарный поток заявок с
интенсивностью xi от xmax i потенциальных источников заявок по i-й группе
(марке) автомобилей, насчитывающим xmax автомобилей.
Пусть имеется регион, разделенный на R областей – районов
дислокаций автомобилей (r = 1,R). Пусть имеется π возможных проектов
нового
строительства
(реконструкции,
расширения,
технического
перевооружения) предприятий автосервиса с планом их возможного
размещения в пунктах р (р = 1,π). Предполагается далее, что на каждый из
пунктов р из любого r - района может поступить на обслуживание любая i-я
26
модель автомобиля (i= 1,т) с заявкой на выполнение любой j-ой услуги ( j =
1,n ).
Требуется организовать систему технического обслуживания и ремонт
автомобилей
таким
образом,
чтобы
возможно
полно
загрузить
производственные мощности автосервиса в данном регионе. Исходя из этого
математическая модель в общем виде имеет следующий вид:
m,n ,
m
ijpr
 xijpr  max
i , p,R
m ,
 tipr  min ,
(2.1)
i, p
m ,n ,
x
m ,n
ijpr
i, j , p
i , j ,r
(2.2)
i. j
m,n, R
x
  Bijr ,
m,n
ijpr
  M ijp ,
(2.3)
i, j
где xijpr – количество автомобилей i-ой модели, требующих j-ой услуги и
пребывающих на p-ое предприятие из r-го района;
mijpr – прибыль, получаемая при выполнении j-ой услуги для i-ой модели
автомобиля на p-ом предприятии r-го района;
tipr – затраты владельца i-ой модели автомобиля, дислоцированного в rом районе, на перемещении и выполнения j-ой операции на p-ом
предприятии (выражена в стоимостном выражении из расчета средней
почасовой зарплаты);
Bijr – потребность в j-ой услуге i-ой модели автомобиля, размещенного в
r-м районе;
Mijp – мощность p-го предприятия по оказанию j-ой услуги для i-ой
модели автомобиля.
Выражение (2.1) показывает, что предприятие должно получить
максимальную прибыль, а клиент достигнуть своих целей с наименьшими
затратами. Неравенство (2.2) отражает требование удовлетворенности ожи27
даемой суммарной потребности в комплексе необходимых услуг всех
владельцев автомобилей в r-ом регионе. Неравенство (2.3) является
ограничением на мощности р-ого предприятия по выполнению j-ой услуги
для i-ой модели.
В результате решения математической модели могут быть получены
численные
значения
переменных,
характеризующих
прогнозируемое
качество работы автосервиса в регионе: количество заездов на СТО, средняя
трудоемкость обслуживания клиента; прибыль предприятия данного региона.
2.2 Методические принципы принятия управленческого решения по
обоснованию специализации и производственной мощности
автосервисных предприятий
Основой обоснования специализации и производственной мощности
автосервисных предприятий является прогнозирование спроса на услуги.
В
общем
виде,
методика
прогнозирования
спроса
на
услуги
автосервисных предприятий, определяемого средним суточным количеством
обращений на СТО, включает в себя следующие этапы:
На первом этапе осуществляется разбиение годового интервала на
равные периоды (неделям, месяцам, по кварталам).
На втором этапе осуществляется прогнозирование изменения общего
количества легковых автомобилей, находящихся в рассматриваемом регионе.
На третьем этапе производится сбор соответствующей статистической
информации по показателям:
1) по суточному количеству обращений;
2) по средней трудоемкости одного обращения;
3) коэффициент загрузки поста (участка).
На четвертом этапе осуществляется сбор информации по общему
количеству обслуживаемых моделей автомобилей, находящихся в регионе
рассматриваемого СТО, а также оценки СТО, среди владельцев автомобилей,
обслуживаемых на данном предприятии.
28
На пятом этапе осуществляется непосредственное прогнозирование
показателей, характеризующих производственную деятельность СТО.
На
заключительной
стадии
с
помощью
эксперта
или
лица,
принимающего решения (ЛПР), осуществляется выбор специализации и
обоснование
производственной
мощности
предприятия
на
основе
показателей равномерности их нагрузки и использованного критерия
оптимальности [12, 15, 16].
В методическом плане данную задачу целесообразно реализовать с
помощью приведенного алгоритма (рисунок 2.1).
Достоинство предлагаемой модели состоит, во-первых, в простоте ее
численной реализации; во-вторых, гибкости формирования исходного
множества вариантов благодаря участию в этом процессе ЛПР. Так, имея
географическую карту рассматриваемого региона, ЛПР может в ходе анализа
вариантов учитывать при определении специализации и производственной
мощности многие трудно формализуемые социальные и экологические
факторы, внося необходимые коррективы в исходное множество возможных
проектов.
В результате решения математической модели могут быть получены
численные
значения
переменных,
характеризующих
прогнозируемое
качество работы автосервиса в регионе. К числу таких характеристик
относятся:
среднее
время
обслуживания
клиента
предприятиями
рассматриваемой сети автосервиса; средняя прибыль на предприятии
данного региона; плотность размещения предприятий.
Для окончательного принятия решения необходимо дать прогноз
эффективности функционирования предприятия в будущем на основе
расчета прибыли предприятия. Эту задачу можно решить при использовании
математического
аппарата,
описывающего
будущую
деятельность
предприятия с учетом конкуренции и стохастического характера постов
заявок и среднего времени обслуживания. В качестве критерия предпочтения
29
варианта выбора будет служить общепринятый показатель эффективности
капитальных вложений – срок окупаемости.
Варианты
специализации СТО
Действующая
структура СТО
Затраты на
реорганизацию СТО
Математическая
модель
Вносимые
изменения
Показатели оптимальной
загрузки сети автосервиса
Программы
взаимодействия
ЛПР-ЭВМ
Лицо принимающее
решение
Обоснование специализации
и производственной
мощности автосервисных
предприятий
Рисунок 2.1 – Схема использования модели оптимальной загрузки сети
СТО для обоснования специализации и производственной мощности
автосервисных предприятий
Если имеются определенные тенденции изменения парка автомобилей
по различным маркам, то они могут повлиять на выбор вида специализации.
В этой связи целесообразно рассмотрение вопросов прогнозирования
потоков заявок на момент ввода в эксплуатацию нового предприятия и после
него ввиду важности гарантирования успешной деятельности СТО в
обозримом будущем.
30
2.3 Выводы по разделу
На основании проведенных теоретических исследований можно
сформулировать следующие основные выводы:
1.
Обоснование специализации и производственной мощности
автосервисных предприятий базируется на принципе деления автосервисных
предприятий на множество с распределением их по территории населенных
пунктов.
2.
Предложенная
обобщенной для
описания
функция
(выражения
базовых правил
2.1-2.3)
является
функционирования
сети
автосервисных предприятий.
3.
Разработаны методические принципы принятия управленческого
решения по обоснованию специализации и производственной мощности
автосервисных предприятий.
31
3 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
3.1 Сбор и обработка статистической информации по показателям,
характеризующим спрос на услуги СТО
С целью анализа эффективности функционирования предприятия,
выполняющего обслуживание и ремонт автомобилей, необходима оценка
показателей,
характеризующих
спрос
на
автосервисные
услуги,
осуществляемая на основе сбора и обработки соответствующей информации
по периодам года в режиме реального времени. Данная работа производится
с целью анализа колебаний рассматриваемых показателей, как посезонно, так
и в течение рассматриваемого периода. На начальном этапе сбора
информации
изучение
по
показателям,
характеристик
характеризующим
интенсивности
спрос,
производится
эксплуатации
автомобилей
клиентуры рассматриваемой СТО (на примере ООО «Универсал»).
Ниже приведены полученные в результате проведения исследований
характеристики интенсивности эксплуатации автомобилей клиентуры (табл.
3.1-3.3).
Таблица
3.1
–
Характеристики
интенсивности
эксплуатации
автомобилей отечественного производства
Характеристика режимов эксплуатации
Год выпуска автомобилей
Пробег на момент покупки (для подержанных
Значения
2010-2014
35000
автомобилей), км.
Текущий пробег, км.
Среднегодовой пробег, км.
58000-93000
12000
32
Таблица 3.2 – Характеристики интенсивности режимов эксплуатации
автомобилей зарубежного производства
Характеристика режимов эксплуатации
Значения
Год выпуска автомобилей
2005-2014
Пробег на момент покупки (для подержанных
155000
автомобилей), км.
Текущий пробег, км.
75000-230000
Среднегодовой пробег, км.
15000
Таблица 3.3 – Наработка на одно обращение
Виды работ
Средняя наработка,
тыс. км.
10,1
Среднее количество
обращений в год
1,6
Диагностирование и ремонт ЭСУД
35
1,13
Уборочно-моечные
Ремонт трансмиссии
1,3
320
40
1,08
Ремонт рулевого управления и
подвески
Ремонт тормозной системы
27,4
1,35
28,1
1,47
Электротехнические
38,2
0,75
Шиномонтажные
10,25
1,2
Другие виды работ
17,5
1
ТО
Оценка возможного спроса на услуги предприятия автосервиса
производится на основе определения следующих показателей (приведенные
ниже показатели оцениваются по каждому виду работ):
1) Среднего суточного количества обращений (за рассматриваемый
временной период):
nвыб
N
N
ck
k 1
nвыб
,
(3.1)
nвыб
где
N
ck
 N  – суммарное количество обращений за рассматриваемый
k 1
временной период;
33
nвыб – количество дней, за которое собиралась информация.
2) Стандартное отклонение суточного количества обращений по i-му
виду работ за j-й период деятельности предприятия, характеризующее его
случайные колебания в течение рассматриваемого периода:
 N   N .
В
данном
случае
используется
(3.2)
выражение
для
определения
стандартного отклонения величины N, имеющей дискретное распределение,
поскольку количество обращений в день принимает конечное счетное
значение.
x
3) Математическое ожидание
.
4) Средняя трудоёмкость одного обращения:
N
t
t
i
i 1
N ,
(3.3)
N
где
t
i
– сумма фактических трудоемкостей одного обращения.
i 1
5) Стандартное отклонение трудоёмкости одного обращения по i-му
виду работ за j-й период деятельности предприятия:
N
t  
 t
2
i
t
i 1
N 1
.
(3.4)
Данное выражение используется для определения стандартного
отклонения непрерывной случайной величин.
6) Математическое ожидание трудоёмкости одного обращения
x (t ) .
7) Коэффициент загрузки ψ.
Расчеты отмеченных показателей, проведенных на этапе сбора и
обработки информации, используются при определении средней суточной
34
трудоемкости
tс (характеризующей
суточный
объем
работ
за
рассматриваемый временной период), вычисляемой с помощью выражения:
tc  t  N .
Окончательные
результаты
(3.5)
определяемых
статистических
характеристик входящих потоков и объемов работ по ТО и ремонту
автомобилей сводятся в таблицу вида:
Таблица 3.4 – Массив информации для статистического анализа
показателей по рассматриваемому виду услуг
Месяц
Участок
Январь
ДЭСУД
ТО
…
ДЭСУД
…
…
Февраль
…
N
x N 
 N 
t
x (t )
t 
ψ
1,8
1
…
2,2
…
…
1,4
1,1
…
1,5
…
…
0,8
0,9
…
0,85
…
…
7,5
2
…
0,8
…
…
3,44
1,9
…
1,2
…
…
0,403
0,47
…
0,33
…
…
0,75
0,45
…
0,9
…
…
Следующим этапом является устранение резко выделяющих значений,
т.е. неизбежной случайной составляющей, появление которой в собираемой
статистической информации неизбежно. Это производится с помощью
перехода к более крупным единицам измерений временного периода – от
помесячных данных к посезонным. Данный переход осуществляется с
помощью следующих выражений:
m
N   N j  Pj .
(3.6)
j 1
m
t   t  Pj .
(3.7)
j 1
t  
m
2
 t 
 Pj ,
(3.8)
j 1
где m – количество временных периодов меньшего порядка в одном крупном
(например, один сезон включает 3 месяца – m = 3);
Pj – удельный вес рассматриваемого временного периода, определяемый
из выражения:
35
Nj
Pj 
m
N
(3.9)
j
j 1
Для примера, динамика изменения показателей спроса, на отдельные
виды работ, в течение года (по месяцам) представлены на рисунках 3.1 - 3.4.
N, обр/сут
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
ь
ль
ар
ра
в
нв
е
Я
Ф
т
ар
М
ре
Ап
ль
ай
М
И
нь
ю
И
ль
ю
ь
ь
т
рь
рь
бр
бр
ус
я
г
яб
аб
т
к
оя
т
в
к
н
А
Н
е
О
Де
С
Месяц
Рисунок 3.1 – Изменение количества обращений на ТО по периодам
года
t, чел*час
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
ь
ь
рт е ль
ар ра л Ма
р
в
в
н
е
Ап
Я
Ф
ай
М
И
нь
ю
И
ль
ю
ь
ь
ь
ь
т
бр а бр
бр яб р
ус
я
я
г
т
к
о
кт
Ав
Н
ен
О
Де
С
Месяц
36
Рисунок 3.2 – Изменение средней суточной трудоемкости на ТО по
периодам года
Как
следует
из
рисунка
3.1,
сезонные
пики
обращений
на
рассматриваемую СТО приходятся на весну, осень и зиму. Это объясняется
тем, что многие владельцы проводят работы по ТО (замену масла,
регулировку зазоров ГРМ и т.п.) весной (перед летним периодом
эксплуатации)
и
осенью
(перед
зимним
периодом
эксплуатации).
Приведенный выше рисунок 3.2 иллюстрирует изменение средней суточной
трудоемкости по ТО по периодам года. Тенденция, показанная на рисунке
3.2, в целом подтверждает рисунок 3.1, а также говорит о большей
трудоемкости
работ
по
ТО,
возвращением
автовладельцев
выполняемых осенью,
из
отпусков
и
что
скорым
связано
с
наступлением
холодного периода года, вследствие чего они готовят автомобиль к зиме,
заказывая больший объем работ.
Из приведенных на рисунках 3.3-3.4 зависимостей для работ по
диагностированию и ремонту ЭСУД следует, что пик обращений по ним
происходит на осенний период, что связано с особенностями погодных
условий региона, вызывающими отказы электроники.
N, обр/сут
6
5
4
3
2
1
ус
т
С
ен
тя
бр
ь
О
кт
яб
рь
Н
оя
бр
ь
Де
ка
бр
ь
Ав
г
ю
ль
И
ю
нь
И
М
ай
ар
т
Ап
ре
ль
М
Я
нв
ар
ь
Ф
ев
ра
ль
0
Месяц
37
Рисунок 3.3 – Изменение среднего количества обращений на участке по
диагностированию и ремонту ЭСУД по периодам года
t, чел*час
6
5
4
3
2
1
0
ь
ль
ар
ра
в
нв
е
Я
Ф
т
ь
ар ре л
М
п
А
ай
М
нь
Ию
ль
ю
И
рь
р ь б рь
рь
ст
яб
яб
гу
аб
я
т
к
о
в
т
к
А
Н
ен
О
Де
С
Месяц
Рисунок 3.4 – Изменение средней суточной трудоемкости по
диагностированию и ремонту ЭСУД по периодам года
Колебания коэффициента загрузки постов и участков показаны на
рисунках 3.5-3.6. По большинству видов специализаций СТО колебания
коэффициентов загрузки имеют свою природу и связаны не только с
моментами возникновения неисправностей и отказов, но и психологическими
и социальными аспектами поведения автовладельцев и автомехаников. При
этом было установлено, что определённой устойчивой закономерности
между картиной изменения коэффициентов загрузки для различных видов
специализации не наблюдается.
Сбор, обработка и анализ показателей спроса на услуги СТО
ООО
«Универсал»
прогнозированию
с
позволяют
целью
целенаправленно
изучения
возможностей
подойти
к
предприятия
их
по
удовлетворению обращений клиентуры по ТО и ремонту на перспективу.
38
Исходя из задач ВКР, необходимо обосновать специализацию и
производственную мощность автосервисного предприятия.
0,7
Коэффициент загрузки
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
ь
ь
ар
ал
в
р
ев
Ян
Ф
М
т
ар
А
ь
ел
р
п
М
ай
Ию
нь
Ию
ль
ст
гу
Ав
рь
рь
яб
яб
т
т
к
н
О
Се
ь
ь
бр
бр
я
а
к
Но
Де
Рисунок 3.5 – Колебание среднего коэффициента загрузки для постов
ТО
1,2
Коэффициент загрузки
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
в
Ян
ь
ар
ль
ра
в
е
Ф
М
т
ар
ль
ре
п
А
М
ай
Ию
нь
Ию
ль
Ав
ст
гу
ь
ь
бр
бр
тя
тя
к
н
О
Се
я
Но
ь
бр
ь
бр
ка
е
Д
Рисунок 3.6 – Колебание среднего коэффициента загрузки по участку
диагностирования и ремонта ЭСУД
39
Рассмотренные в предыдущей главе базовые теоретические принципы
формирования
специализации
и
производственной
мощности
СТО
предполагали несколько ограничений, которые в дальнейшем могут снизить
точность
и
достоверность
результатов
исследования.
Известно,
что
интенсивность входящего потока заявок в течение дня имеет затихающий
характер.
В
этой
связи
следует
установить
эту
зависимость
экспериментально и отразить ее при расчете коэффициента Ψ.
Коэффициент загрузки при стационарной интенсивности входящего
потока в течение дня определяется [15]:
0 
 вх  t тр
Т СМ  РР   об  n
,
(3.10)
где вх – интенсивность входящего потока заказов;
tтр– трудоемкость выполненных работ, чел·час;
ТСМ – продолжительность смены, ч;
РР – число рабочих;
n – количество постов;
δоб – коэффициент загрузки оборудования.
Далее при использовании базовых расчетных формул принимается, что
эффективность работы первого и последующих исполнителей на одном
посту одинакова. Проведенные раннее исследования для автотранспортных
предприятий [7] показали, что эффективность работы исполнителей по мере
увеличения их числа на одном посту убывает по определенному закону.
Поэтому
требуется
установления
этих
провести
экспериментальные
закономерностей
при
ТО
и
наблюдения
ремонте
для
легковых
автомобилей на СТО.
В этой связи в настоящем разделе поставлена задача проведения
пассивного эксперимента по установлению количественной оценки влияния
этих явлений на показатели работы СТО.
40
Проведенные
наблюдения
подтвердили
ранее
полученные
закономерности изменения входящего потока по временным циклам [7, 15]:
дню, неделе, месяцу и кварталу.
Вместе с тем большее внимание на данном этапе было уделено
колебаниям входящего потока заявок в течение дня, в особенности за период,
приходящийся на окончание смены: - с 16°° - до 18°°.
Было установлено, что продолжительность смены адекватна со
временем поступления заявок и имелись колебания продолжительности
смены в зависимости от сезона. В зимнее время она была наиболее короткой,
в летнее время режим работы СТО доходил до 20°°, в осенний и весенний
периоды до 18-19 часов, а в зимний период сокращался до 17-19 часов.
Очевидно,
что
эти
колебания
обусловлены
изменением
продолжительности светового дня по сезонам, которая влияет на активность
клиентуры.
В этой связи были приняты в качестве базовой продолжительности
рабочего дня период от 8°° до 17°°. Целесообразность увеличения
продолжительности работы согласно приведенных законов распределения
зависит от сезона.
Проведенные наблюдения также выявили закономерность уменьшения
уровня загрузки в зависимости от числа постов, которая эмпирически
апроксимировалась выражением:
 n   0 1  K CH n  1 ,
где
(3.11)
КСН – коэффициент снижения загрузки (КСН =0,15- 0,5);
n – количество постов.
Такое колебание значения КСН, объясняется спецификой работы. Так
для мелкого ремонта КСН = 0,15 - 0,2, для сложного ремонта КСН = 0,2 - 0,3, а
для кузовных и окрасочных работ составил КСН = 0,4 - 0,5.
Удобство использования этого выражения способствовало тому, что
подобный
метод
был
применен при аппроксимации эффективности
использования второго и последующих исполнителей на посту технического
41
обслуживания и ремонта. Анализ наблюдений и обработка их результатов
показали, что темп убывания эффективности использования исполнителей на
посту зависит от вида воздействия (ТО или ремонта), а также от
специализации работ:
Рn 1
РЭ  1  
i 1
K СП
,
i 1
(3.12)
где Рn – количество исполнителей на одном посту ТО и ремонта, ед;
КСП – коэффициент корректирования эффективности использования
исполнителей в зависимости от вида работ.
Коэффициент КСП равнялся примерно: для ТО, кузовных и окрасочных
работ выполняемых для легковых автомобилей – 1,8-2; для мелкого и
крупного ремонта – 1,4-1,6; для сложного ремонта – 1,3-1,5; для
регулировочных работ ТО и ремонта – 1-1,2.
Таким образом, при расчете коэффициента загрузки мощности Ψ
необходимо при изменении номинальных значений параметров ТСМ и Рn
рассчитывать их эффективные значения и подставлять в расчетные
выражения.
В то же время средний уровень загрузки мощности предприятия
включает в себя все параметры, определяющие пропускную способность
производства согласно:


.
n
(3.13)
В соответствии с этим выражением коэффициент загрузки Ψ включает
в себя помимо интенсивности потока заявок  также интенсивность
восстановления:

1
t обсл
.
(3.14)
При числе исполнителей на одном посту Рn равном единице tобсл равно
трудоёмкости tтр выполнения конкретных технологических операций. При
Рn> 1 время обслуживания равно:
42
t обсл 
t тр
Pn
.
(3.15)
Сбор данных о количестве постов и числе исполнителей на любом из
предприятий не представляет, какой либо сложности. Вместе с тем, сбор
информации об интенсивностях потоков заявок  является трудоёмким
продолжительным процессом, поэтому этот параметр может быть получен
косвенным путём, если в данном выражении будут известны все остальные
составляющие, включая и коэффициент загрузки Ψ. Получение этого
показателя путём статистических наблюдений в значительной степени легче,
т.к. коэффициент загрузки на момент сбора информации определяется по
количеству занятых постов и величине очереди в конкретный момент
времени.
Для получения достоверной и однородной информации обследования
проводились в одно и то же время для совокупности предприятий,
обеспечивающих достаточную репрезентативность выборки.
На основании собранной информации были построены графики
изменения коэффициентов загрузки по дням недели за годовой период с
учётом сезонных колебаний.
Анализ полученных зависимостей показывает, что как для потоков
заявок,
характеризующихся
колебаниями,
коэффициенты
значительными
загрузки
внутри
предприятий
по
недельными
двум
видам
специализации в значительной мере подвержены вариации.
3.2 Выводы по разделу
Обобщая
полученные
результаты
по
разделу,
можно
сделать
следующие выводы:
1. Произведен сбор информации по показателям, характеризующим
интенсивность эксплуатации автомобилей клиентуры СТО, получены
значения их колебаний по периодам года.
43
2. Сбор
и
обработка
экспериментальных
данных
позволили
сформировать исходный массив базы данных для реализации методики
обоснования специализации и производственной мощности СТО.
3.
На
основании
полученных
статистических
данных
и
обобщенного алгоритма решения экспериментальной задачи представляется
возможным в полном объеме проанализировать основные показатели СТО
количество обращений, средняя трудоемкость и коэффициент загрузки.
44
4 РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
4.1 Результаты прогнозирования спроса на услуги станций технического
обслуживания
Начальным
этапом
прогнозирования
показателей
спроса
в
соответствии с методикой (раздел 2.2), и результатами сбора, обработки и
анализа показателей спроса (раздел 3.1), является анализ тенденций развития
автомобильного парка района, которым является Орловская область.
Вторым этапом исследования по обоснованию специализации и
производственной мощности предприятия является всесторонний анализ и
изучение существующего спроса.
На рисунках 4.1 - 4.4 приведены результаты обработки информации и
его прогнозирование по показателям, характеризующим спрос на услуги
рассматриваемого предприятия - распределения суточного количества
обращений, средней трудоемкости и коэффициента загрузки
Количество обращений в сутки
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
8
08
08
08
09
09
09
09
09
08
09
09
08
,0
ь,
ь,
т,
ь,
ь,
ь,
ь,
ь,
й,
ь,
ь,
т,
р
р
р
р
р
с
а
л
ль
л
н
л
р
а
у
а
е
а
М
яб
яб
яб
аб
М
вг
Ию
Ию
Ию
нв
пр
вр
кт
нт
А
ек
е
Но
Я
А
е
О
Д
Ф
С
Прогноз
Рисунок
4.1
–
Статистические данные
Прогнозирование
Восстановление ряда
среднесуточного
количества
обращений на посты, выполняющие ТО по периодам года
45
t, чел*ч
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
Ию
8
8
8
08
09
09
09
09
08
09
09
09
,0
,0
,0
ь,
ь
т,
ь,
ь,
ь,
ь,
й,
ь,
т
ь,
р
р
р
с
рь
р
а
л
р
л
н
л
б
а
б
у
б
а
г
М
я
я
я
в
аб
ре
ра
М
Ию
Ию
кт
нт
Ав
ек
ев
Но
Ян
Ап
е
О
Д
Ф
С
8
,0
ль
Прогноз
Статистические данные
Восстановление ряда
Рисунок 4.2 – Прогнозирование средней трудоемкости на постах,
выполняющих ТО по периодам года
Количество обращений в сутки
6
5
4
3
2
1
Прогноз
Рисунок
4.3
–
Статистические данные
Прогнозирование
М
ай
,0
9
Ию
нь
,0
9
Ию
ль
,0
9
Ию
ль
,0
8
Ав
гу
ст
,0
Се
8
нт
яб
рь
,0
О
8
кт
яб
рь
,0
8
Но
яб
рь
,0
Де
8
ка
бр
ь,
08
Ян
ва
рь
,0
Ф
9
ев
ра
ль
,0
9
М
ар
т,
09
Ап
ре
ль
,0
9
0
Восстановление ряда
среднесуточного
количества
обращений на участке диагностирования и ремонта ЭСУД по периодам года
46
6
t, чел*ч
5
4
3
2
1
0
8
08
08
09
09
08
09
09
09
08
09
09
08
,0
ь,
ь,
т,
ь,
ь,
ь,
ь,
й,
ь,
ь,
ь,
т,
р
р
р
с
р
р
а
л
ль
н
л
р
л
б
а
гу
М
я
яб
ва
яб
аб
ре
ра
М
Ию
Ию
Ию
кт
нт
Ав
ек
ев
Но
Ян
Ап
е
О
Д
Ф
С
Прогноз
Статистические данные
Восстановление ряда
Рисунок 4.4 – Прогнозирование среднесуточной трудоемкости на
участке диагностирования и ремонта ЭСУД по периодам года
Приведенные зависимости позволяют утверждать об устойчивом
спросе на услуги рассматриваемого предприятия (СТО ООО «Универсал»),
что, в свою очередь, предполагает проведение оценки его возможностей по
удовлетворению нарастающего спроса по таким параметрам, количество
заездов на посты и участки, коэффициентов загрузки Ψ; средней
трудоёмкости
и
продолжительности
выполнения
работ
для
одного
автомобиля.
Для последующей оценки эффективности конкретного предприятия в
целом необходимо осуществить выбор временного периода (квартал, месяц,
неделя), исходя из необходимости учета максимальной нагрузки на
производственные подразделения моделируемого предприятия, а также
требования нахождения количества обращений в данном периоде в области
верхней доверительной границы колебаний.
Сопоставление полученных значений показателей спроса на услуги
СТО ООО «Универсал» с показателями ретроспективного периода указывает
47
на значительное увеличение производственной программы предприятия для
перспективного временного периода.
На основании собранной информации были построены графики
изменения коэффициентов загрузки для СТО по дням недели за годовой
период с учётом сезонных колебаний.
Анализ полученных кривых показывает, что как для потоков заявок,
характеризующихся
значительными
внутри
недельными
колебаниями,
коэффициенты загрузки предприятий по двум видам специализации в
значительной мере подвержены вариации (рисунки 4.5. - 4.6). При этом было
установлено, что определённой устойчивой закономерности между картиной
изменения коэффициентов загрузки для различных видов специализации
СТО не наблюдается.
0,7
Коэффициент загрузки
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Ию
8
,0
ль
А
8
8
9
9
8
9
9
8
9
09
09
,0
,0
,0
,0
,0
,0
,0
,0
,0
ь
ь
т
ь
ь,
ь
ь
ь
й
ь
ь,
р
р
р
р
р
а
р
н
л
л
л
б
а
а
б
е
а
М
я
яб
яб
М
Ию
Ию
ка
нв
пр
вр
кт
нт
е
е
Но
Я
А
е
О
Д
Ф
С
т,
ус
г
в
08
Прогноз
Статистические данные
Восстановление ряда
Рисунок 4.5 – Колебание среднего коэффициента загрузки для СТО,
выполняющих ТО
48
1,4
Коэффициент загрузки
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
8
8
08
09
08
09
09
09
09
08
09
09
,0
,0
ь
ь,
т,
ь,
ь,
ь,
ь,
ь,
й,
ь,
ь,
т
р
р
р
с
р
р
а
н
л
р
л
л
а
а
б
е
б
а
гу
М
яб
яб
М
Ию
Ию
ка
оя
нв
пр
вр
кт
нт
Ав
е
е
Н
Я
А
е
О
Д
Ф
С
8
Ию
,0
ль
Прогноз
Статистические данные
Восстановление ряда
Рисунок 4.6 – Колебание среднего коэффициента загрузки для СТО,
выполняющих диагностирование и ремонт ЭСУД
По большинству видов специализаций СТО колебания коэффициентов
загрузки имеют свою природу и связаны не только с моментами
возникновения неисправностей и отказов, но и психологическими и
социальными аспектами поведения автовладельцев и автомехаников.
Так, например, СТО специализирующихся на мойке автомобилей
имеют минимальную загрузку в пятницу и субботу, что обусловлено
окончанием рабочей недели и желанием автовладельцев совершить поездки
за город и т.п. мероприятия, поскольку автомобили практически исправны.
Для СТО специализирующихся на услугах, связанных с шиномонтажными и
шиноремонтными работами, характерны сезонные пики – весеннее-осенние.
Анализ и обработка данных о загрузке мощности СТО различных
специализаций показал, что среднее значение коэффициентов загрузки
колеблются в пределах от 0,75 (специализация - регулировка углов установки
колёс) до 0,85 (диагностирование и ремонт ЭСУД). Поскольку в ВКР
49
поставлена задача прогнозирования приближенного значения коэффициентов
загрузки
для
наибольший
расчёта
интерес
показателей
представляло
вновь
создаваемого
среднее
значение
предприятия,
коэффициентов
загрузки по каждому виду специализации.
Эти данные свидетельствуют о широком диапазоне коэффициента
загрузки мощности и потенциальных возможностях будущего предприятия.
Естественно, для окончательного принятия решения следует провести
более
глубокое
технико-экономическое
обоснование.
Дополнительной
информацией для принятия решения выборе специализации, количестве
постов (участков) и планировании площади является прибыльность
предприятия,
его
пропускную
способность,
определяющихся
лишь
применительно к конкретному предприятию и его клиентуре, а так же число
одновременно работающих на одном посту.
Исходя
из
этого,
следует
сделать
вывод,
что
формирование
совокупности показателей эффективности функционирования СТО должно
производиться
применительно
к
конкретному
предприятию
и
при
рассмотрении определенной рыночной ситуации.
Очевидно, для установления относительной эффективности СТО,
необходимо знать в каком режиме (при каком уровне загрузки) работают
предприятия в течение года. Проведенные ранее исследования потоков
заявок на ТО и ремонт автомобилей в системе автосервиса показали их
неравномерность в течение различных периодов времени. Обобщенные
среднегодовые значения коэффициентов загрузки и средние значения длин
очереди служат основой для расчёта мощности СТО по избранной
специализации.
Полученные опытным путём значения коэффициентов загрузки имели
место в 2017 году. Естественно эти значения могут меняться, если число
СТО по каждому виду специализации будет меняться в ощутимых пределах в
будущем. Может меняться так же и парк обслуживаемых автомобилей. В
50
этой связи для структуры СТО в пгт. Глазуновка были проведены расчёты по
прогнозированию спроса на услуги СТО в 2017 году.
Методы краткосрочного прогнозирования спроса на услуги СТО
основаны на предположении, что система будет вести себя, также, как и в
предыдущие периоды. Между тем, новые законодательные акты могут
снизить точность прогноза и затрудняют деятельность действующих
предприятий. В этом смысле время на планирование нового предприятия
даёт манёвр для учёта последствий принятого законодательного акта.
Все же этот факт и другие возможные неожиданные факторы не могут
в значительной мере изменить обычную конъюнктуру и объём рынка
автоуслуг.
Поэтому прогнозные значения структуры СТО и парка автомобилей
позволяют снизить риски при создании нового предприятия.
Полученные результаты моделирования реального производственного
подразделения
СТО
дополнительно
подтверждают
адекватность
разработанных моделей.
Рассмотрим работу шиномонтажного и шиноремонтного участка, т.е.
прибыль,
получаемую
при
одном
или
двух
постах,
при
разных
коэффициентах загрузки (рисунок 4.7). Работа участка сильно зависит от
сезонной составляющей. В весенне-осенний период возрастает (за счет роста
заявок клиентуры), а затем резко снижается, вследствие повышения затрат на
поддержание его функционирования и за счет уменьшения заявок клиентуры.
Результаты моделирования показали, что, при проектировании СТО
целесообразнее ориентироваться на 2 - 3-х постовые СТО с различными
видами специализаций или совмещений. Однако по мере увеличения
автомобиле-заездов значения этих показателей могут варьироваться, причём
в условиях максимальной загрузки в сторону увеличения.
Отсюда следует, что при умеренной конкуренции выживаемость
предприятий практически не зависит от их размеров.
51
4,5
4
3,5
Прибыль,%
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
М
ай
Ию
нь
Ию
ль
А
т
ус
вг
тя
ен
С
ь
бр
к
О
ь
бр
я
т
ь
ь
бр
бр
я
а
к
Но
Де
Одно постовая схема
ь
ль
ар
в
ра
н
в
е
Я
Ф
М
т
ар
А
ь
ел
р
п
Двух постовая схема
Рисунок 4.7 – Результаты моделирования показателей работы участка
На производственную деятельность СТО существенное
оказывает
насыщенность
плотностью
размещения
автосервисными
предприятий
предприятиями,
этой
отрасли
услуг
влияние
то
есть
(станций
технического обслуживания, автотехцентров и т.д.) по региону.
В
целом
прогнозирование
спроса
на
услуги
автосервисных
предприятий сводится к оценке изменения среднего суточного количества
обращений на СТО, для чего необходимо рассмотреть динамику изменения
его составляющих.
Как указывалось, ранее (глава 2), для прогнозирования показателей
СТО на стадии проектирования необходимы данные о количестве легковых
автомобилей в регионе. Наличие такой информации позволяет рассчитать
увеличение количества обращений (трудоемкость).
Принимая во внимание большую продолжительность и объём работ по
выявлению затрат времени на выполнение значительной номенклатуры
операций ТО и ремонта были использованы три метода получения данных.
Первый
метод
предполагал
применение
традиционных
хронометражных методов при разработке нормативов трудозатрат с
52
помощью натурных наблюдений. Этот метод обеспечивает наиболее
достоверные результаты, но требует большого объёма выборки.
Второй метод основан на оценке трудозатрат, базирующейся на
частности (вероятности) выполнения нормативов операций в одном
технологическом цикле, полученной путём наблюдений.
Третий метод получения средних значений трудоёмкости основан на
экспертной оценке вероятности операций в одном технологическом цикле,
когда в роли экспертов выступают опытные исполнители на предприятиях.
Перечисленные
подходы
к
получению
исходных
данных
для
определения средней трудоёмкости автомобиле - заезда ранжируются по
нисходящей по достоверности результатов, но значительно снижаются по
достоверности точности результатов.
Поэтому при проведении экспериментальных исследований стояли две
задачи. Первая задача состояла в проведении натурных наблюдений
традиционными методами с необходимым объемом репрезентативности по
небольшой номенклатуре технологических циклов, чтобы установить
достоверность второго и третьего метода определения средней трудоёмкости.
После установления наиболее приемлемого метода по достоверности и
трудоёмкости сбора исходных данных, следовало определить среднюю
трудоёмкость
одного
автомобиле-заезда
по
каждой
группе
СТО,
специализирующихся по конкретному циклу операций.
При первом методе производились разовые замеры оперативного
времени на выполнение операций на нескольких аналогичных СТО. Объём
испытаний определялся по известному выражению [1, 3]:
N
t 2   2
2
,
(4.1)
где Δ –точность оценки;
δ – среднеквадратическое отклонение;
tγ – коэффициент доверия.
53
При этом предполагалось, что закон распределения трудоёмкости
соответствовал нормальному и экспоненциальному законам согласно
полученных результатов в исследованиях различных авторов [2, 13].
Для операций ТО оказалось достаточным проведение 30 - 40 замеров,
для
операций
диагностировании
электронных
систем
управления
автомобилем – 40 - 60 замеров. В качестве измеряемой величины выступала в
этом случае разовая суммарная трудоёмкость работ одного автомобилезаезда.
Для уменьшения затрат времени на обследование параллельно с
замерами суммарной трудоёмкости проводилась оценка частости тех или
иных операций, которая также позволяла при использовании нормативов
рассчитать среднюю трудоёмкость автомобиле - заезда по формуле:
К
t ср   Pi  ti ,
(4.2)
i 1
где
ti – трудоёмкость i-ой операции, чел·час;
Pi – частость (вероятность) появления i-ой операции.
Объём и продолжительность испытаний соответствовали требованиям,
предъявляемым к подобным процессам согласно указанных критериев.
Сравнение статистических данных с нормами затрат времени,
показывает, что в ряде случаев фактические данные отличаются от
нормативных. Так замена заднего амортизатора составляет по нормативам
0,45 чел·час, а по фактическим данным 0,7 чел·час. В целом нормативные
величины в большинстве случаев превышают фактические затраты времени в
силу ряда причин:
1) устаревание нормативной базы по конкретным видам автомобилей;
2) нормативные величины не учитывают новые средства механизации
и новые технологии выполнения отдельных операций;
3) нормативы
предусматривают
не
только
оперативное,
но
и
подготовительно - заключительное время;
54
4) нормы предусматривают выполнение всего перечня разборочносборочных операций, соответствующих данной операции, что на
практике не всегда целесообразно;
5) нормативы предусматривают выполнение всех видов операций лиц
с определенными навыками и опытом работы.
Таким образом, учитывая, что полученные данные при обосновании
специализации и производственной мощности СТО
стоит дилемма:
использовать нормативы или статистические данные.
Естественно, при наличии местного статистического материала
целесообразно вести расчёты по фактическим данным, при отсутствии
такового можно воспользоваться нормативами. Однако в обоих случаях
необходимо
воспользоваться
полученными
в
ВКР
коэффициентами
повторяемости, которые являются устойчивыми и в значительной мере
определяют среднюю трудоёмкость одного автомобиле - заезда. Принимая во
внимание, что этот коэффициент зависит от показателей надёжности
автомобилей, есть основание считать, что эти величины имеют высокую
степень достоверности и объективности и не зависят от конкретных
исполнителей и предприятий автосервиса.
Полученные значения средней трудоёмкости выполнения работ по
каждому технологическому циклу операций позволили в дальнейшем
рассчитать интенсивность входящего потока по выражению:
 вх 
N
.
t ср
(4.3)
Моделирование показателей отдельных предприятий автосервиса,
представленные
в
предыдущем
разделе
позволяют
рассчитать
характеристики конкретного, в том числе СТО ООО «Универсал» при
наличии исходных параметров Ψ, t, N. Как указывалось, ранее в первой главе,
сбор исходных данных для всей сети автосервиса представляет огромную
сложность. Поэтому при расчётах прогнозируемых показателей предприятий
55
первая группа исходных параметров определялась опытным путём, а
интенсивность расчётным путём.
Для оценки коммерческой эффективности инвестиционного проекта
используется несколько критериев [10, 12, 16, 24]:
 чистый дисконтированный доход (Net present value NPV);
 индекс доходности (Profitability index PI);
 срок окупаемости (Payback Period РР).
Критерии отбора инвестиционного проекта, его привлекательности
таковы, чтобы прирост капитала проекта смог компенсировать инвестору
вложенные финансовые ресурсы, вознаградить его риски и возместить
потери от инфляции в течение расчетного срока.
Для определения чистого дисконтированного дохода необходимо:
1) определить современное значение каждого денежного потока,
входящего и исходящего;
2) суммируются все дисконтированные значения элементов денежных
потоков и определяется критерий NPV;
3) принимается решение:
- для отдельного проекта, если NPV > 0, то проект принимается;
- для нескольких альтернативных проектов принимается тот проект,
который имеет большее значение NPV, если только оно положительное.
NPV  
Pэ
 IC ,
(1  r ) п
(4.4)
где РЭ – экономическая прибыль за 1-й год, …. n-й год внедрения проекта,
(руб.);
r – ставка дисконтирования (норма прибыли);
n – количество периодов реализации проекта, (лет), в расчете
принимается столько шагов, пока чистый дисконтированный доход не станет
больше нуля;
IC– сумма инвестиций по проекту, (руб.).
56
Для
оценки
относительной
прибыльности
проекта
используют
дополнительный показатель – индекс прибыльности (PI) (Profitability index),
доходности.
Это динамический показатель оценки эффективности вложений
капитала на основе расчета индекса доходности (PI). Он интересен тем, что с
помощью него можно сравнивать два проекта и выбирать из них более
эффективный.
Индекс доходности рассчитывается по формуле:
PI  
Pэ
/ IC ,
(1  r ) п
(4.5)
РЭ – экономическая прибыль за 1-ый год, 2-ой год и … n-й год
где
внедрения проекта, (руб.).
Если в результате расчета за ряд лет (шагов расчета), лежащих в
пределах заданного срока, PI > 1, то проект привлекателен, его следует
принять к реализации.
Если в результате расчета PI < 1, то проект следует отвергнуть.
Если в результате расчета PI = 1,0 то проект не следует принимать,
прибыль нулевая.
Срок окупаемости (РР Payback Period) – это время, за которое
капитальные затраты будут компенсированы экономической прибылью,
включающей чистую прибыль проектируемого мероприятия (прибыль за
вычетом налога на прибыль) и амортизационные отчисления.
Срок окупаемости с учетом дисконтирования будущих доходов можно
определить по формуле:
PP 
где
n
–
срок
жизни
проекта
n
,
PI
лет,
(4.6)
принятых
в
расчете
чистого
дисконтированного дохода и индекса доходности;
PI – полученный в результате расчета индекс доходности.
Общая сумма инвестиций:
57
IC=∑Соб+∑Смонт+Ссмр.
где
(4.7)
∑Соб – суммарная стоимость оборудования, руб.;
∑Смонт – суммарная стоимость монтажа оборудования, руб.;
Ссмр – стоимость строительно-монтажных работ, руб.
Эксплуатационных затрат включают в себя:
1. Материальные расходы
1.1. Расходы на сырье, материалы
Ссыр.= ∑Ni · Цсыр i,
где
(4.8)
Ni – количество i-го сырья (кг., тонн, м3.)
Цi – цена i-го сырья (руб., тыс. руб.)
1.2. Расходы на отопление
год
Зотоп. = ЦГкалл. · Qот
,
где
(4.9)
ЦГкалл. – стоимость тепловой энергии за Гкал, руб.;
год
Qот
– годовой расход тепловой энергии за отопительный период, Гкал.
1.3. Расходы на водоснабжение
Звод.сн. = Цвод.сн. · V,
где
(4.10)
Цвод.сн. – стоимость 1 м3 воды, руб;
V – объём водопотребления, м3.
1.4. Расходы на водоотведение
Звод.отв. = Цвод.отв. · V · 0,75,
где
(4.11)
Цвод.отв. – стоимость отведения 1 м3 воды, руб./м3(18,39руб.);
V – объём водопотребления, м3;
0,75 – коэффициент, соответствующий нормативу перерасчёта объёма
водоотведения от объёма водопотребления.
1.5. Расходы на электроэнергию
Сэл. = Сэл.сил. + Сэл.осв,
(4.12)
Расходы на силовую электроэнергию определяются:
Сэл.сил. = Nпр · Тсм · Ксм ·Драб г · Кзагр · Цквт,
где
(4.13)
Драб.г. – количество рабочих дней в году
Nпр – присоединенная мощность оборудования, кВт;
Тсм – продолжительности смены, час;
58
Ксм – количества смен;
Кзагр – коэффициента загрузки оборудования (в среднем 0,5-0,7);
Цквт – стоимость 1 квт-час, руб.
Расходы на электроэнергию для освещения
Сэл.осв. = Цквт · Nосв,
где
(4.14)
Цквт –стоимость 1 квт·час = 2,65962 руб
Nосв – потребляемая мощность для освещения помещений, кВт.
1.6. Прочие материальные затраты
Рассчитываются условно 5-10% от суммы основных материальных
затрат:
Спроч. = (Ссыр.+Стопл.+ Сэл.) ·5/100
(4.15)
2. Затраты на зарплату
Для расчета расходов на оплату труда (Сз/пл) необходимо определить
численность рабочих (Ч) используя рассчитанную ранее трудоемкость и
эффективный фонд рабочего времени (ФРВэф ):
Ч = Т / ФРВэф,
где
(4.16)
Т – трудоемкость, чел·ч;
ФРВэф - Эффективный фонд рабочего времени.
Эффективный фонд рабочего времени:


/
ФРВ эф   Д к   Д в  Д п  Д о  Д б  Д г.о.  t 1  Д n/  Д от
 t2 ,
где
(4.17)
Дк – календарное число дней в году;
Дв – выходные дни (за вычетом выходных, совпадающих с отпуском);
Дп – праздничные дни;
До – дни отпуска;
Дб – дни неявок на работу по болезни и другим уважительным
причинам (принимаем в размере от 1% до 2,5% от Дк);
Дг.о – дни неявок на работу в связи с выполнением общественных и
государственных обязанностей (принимаем в размере от 0,2% до 0,5% от Дк);
t1 – продолжительность рабочего дня, ч;
Д п/ – предпраздничные дни;
59
/
– количество праздничных дней, совпадающих с отпуском;
Д отп
t2 – время, на которое сокращается рабочий день в предпраздничные
дни, ч. (принимаем 1 час).
Расходы на оплату труда с учетом размера премирования (Пр) и
районного коэффициента и северной надбавки (РК, СН) составят:
Сопл = Ст · ФРВпл · Ч · (1 + Пр/100) · (1 + РК,СН/100),
(4.18)
где Ст – часовая тарифная ставка, руб.;
ФРВпл – плановый фонд рабочего времени на год (включает отпускные
часы, так как предприятию необходимо сформировать источники средств на
дополнительную заработную плату, то есть на оплату отпусков), час.;
Пр – размер премирования (эффективная величина 40-60%);
РК, СН – районный коэффициент и северная надбавка (20% и 50%).
3. Начисления на социальные нужды
Определяется в соответствии с Налоговым Кодексом:
Ссоц = Сопл · Котч,
где
(4.19)
Котч – ставка отчислений на социальные нужды =30,0%.
4. Сумма амортизационных отчислений
Амортизационные отчисления рассчитываются в соответствии с
установленным сроком полезного использования основных фондов.
А
где
Б СТ
,
n ПИ
(4.20)
А – сумма амортизации, руб.;
БСТ – балансовая стоимость основных фондов, руб.;
nпи – установленный срок полезного использования основных фондов,
лет.
Причем
амортизация
рассчитывается
отдельно
по
каждой
амортизационной группе, так как срок полезного использования у них
разный.
5. Прочие затраты
а) Налоги, относимые на себестоимость.
60
– Земельный налог определяется в зависимости от назначения
земельных угодий и кадастровой стоимости земли:
Н зем  S  C cт  0,003 ,
где
(4.21)
S – площадь земельного участка, кв.м.;
Сст – кадастровая стоимость кв.м.;
0,003 – ставка налога (0,3 % от кадастровой стоимости).
– Плата за загрязнение окружающей среды:
Плата за утилизацию люминисцентных ламп (Нут.л).:
Нут.л. = Цут.· Nут.,
где
(4.22)
Цут.. – стоимость утилизации 1 лампы;
Nут. – количество ламп, утилизируемых в год.
б) Управленческие затраты (Супр.)
Определяются
условно в размере 10-20% от затрат на заработную
плату с отчислениями:
Супр. = (Сзпл +Сотч) · 0,15,
где
(4.23)
Сзпл – затраты на зар. плату;
Сотч – отчисления.
в) Страховые платежи (Сстр.)
Страхование рисков (Сриск ) относится на себестоимость в соответствии
с Налоговым Кодексом в пределах до 1% от выручки:
Сриск =В · 0,01,
где
(4.24)
В – объем выручки (нетто), руб.
Итого прочие затраты:
С проч = Срек + Супр. + Сстр + Н зем +Нут.л. + Н рекл + Нтр,
(4.25)
Полная себестоимость исчисляется:
С = Сэ + Сопл + Ссоц + Спроч,
(4.26)
Налоги, относимые на финансовые результаты:
Налог
на
имущество
предприятия
определяется,
исходя
из
среднегодовой остаточной стоимости имущества предприятия и ставки
налога на имущество.
61
Ним. = Сост. · Ким./100,
где
(4.27)
Сост. – среднегодовая остаточная стоимость амортизируемого
имущества, руб. (Сост. = Бст - А);
Ким. – ставка налога на имущество, 2,2 %.
Доходы от коммерческой деятельности по проекту рассчитываются как
валовые доходы от проектируемого производства с учетом возможностей
коммерческого использования:
Д =∑Ц ·NЗ
где
(4.28)
∑Ц – цена за производственную деятельность, руб.;
NЗ – количество автомобилей-заездов на выполнение определенного
вида работ.
Балансовая прибыль рассчитывается:
Рбал = Д - С - Ним ,
где
(4.29)
Д – доходы от проектируемого производства, руб.;
С – полная себестоимость, руб.;
Ним – налог на имущество предприятия, руб.
Налога на прибыль рассчитывается:
Налог на прибыль определяется по ставке 20%:
НП = Рбал · 0,20,
где
(4.30)
0,2 - налоговая ставка, при расчете налога на прибыль;
Чистая прибыль рассчитывается:
Рчист = Рбал – НП
(4.31)
Для расчета коммерческой окупаемости проекта используется прибыль
экономическая (РЭ), которая включает сумму прибыли и начисленной
амортизации (А):
РЭ = Рчист + А,
(4.32)
Расчеты, проведенные для основных видов специализации, показали
следующие результаты, указанные в таблице 4.1.
62
Таблица 4.1 – Результаты расчётов сроков окупаемости для основных
специализаций
Виды работ
Срок окупаемости
ТО и ремонт узлов и систем
2,4
Шиномонтаж и балансировка колес, ТО и ремонт ходовой
части
Диагностика и ремонт приборов ЭСУД
1,8
Кузовные и окрасочные работы
1,9
Электротехнические
2,4
2,2
Для СТО ООО «Универсал» были выполнены расчёты по оптимизации
производственной деятельности.
Показатели экономической эффективности проекта показаны в таблице
4.2.
Таблица 4.2 – Показатели экономической эффективности проекта
Наименование показателей
Период внедрения
1. Сумма инвестиций по проекту
2. Текущие расходы по проекту:
2.1.Материальные расходы
Эксплуатационные материалы
Электроэнергия
Водоснабжение
Водоотведение
Теплоснабжение
2.2.Оплата труда
2.3.Социальные налоги
2.4.Амортизация
2.5.Прочие расходы
3. Доходы по проекту
4. Прибыль балансовая
5. Налог на прибыль
6. Экономическая прибыль по проекту
7. Чистый дисконтированный доход
8. Индекс доходности
9. Срок окупаемости проекта
Ед. измер.
Руб.
Руб.
Руб.
Руб.
Руб.
Руб.
Руб.
Руб.
Руб.
Руб.
Руб.
Руб.
Руб.
лет
По проекту
1 год
52840
324000
13283,4
2505,8
1678,55
15332
257725
68039,4
2857
16864,1
967800
204745,7
40949,14
166653,56
88391,83
2,67
0,57
63
Таблица 4.3 – Расчет окупаемости инвестиционного проекта
Инвестиции,
IC руб.
Срок отдаления n
Коэф
дисконт.
Дисконт.
NPV нараст.
приток ден. итогом, руб.
ср-в нараст.
итогом,
Рэ

- IC
руб.
1  r n
Дисконт.
приток ден.
ср-в, руб.
1
1  r n
Р
1
52840
Итого:

э
n

 r
1
0,8475
141231,83
-
-
141231,83
PI
Рэ
1  r n

141231,83
Рэ
1  r n
88391,83
: IC
2,67
Для СТО «Универсал» в пгт. Глазуновка Орловской области был
выполнен расчёт по определению специализации и мощности СТО.
По
соотношению
наиболее
предпочтительными
явились
технологический цикл по ТО и ремонту, шиномонтаж и балансировка,
диагностика
и
ремонт
приборов
электронной
системой
управления
двигателем и трансмиссией.
4.2 Методика принятия управленческого решения по обоснованию
специализации и производственной мощности автосервисного
предприятия
Выбор специализации и мощности СТО является сложной задачей,
поскольку при этом необходимо учитывать наличие множества показателей
различной размерности, определяющих эффективность предоставления
услуг, прибыльность предприятия, его пропускную способность и т.д.
Причем, эффективность предоставления услуг сама по себе является
субъективной
характеристикой,
имеющей
значительное
число
составляющих, которые, в свою очередь, зависят от ряда других показателей,
определяющихся лишь применительно к конкретному предприятию и его
клиентуре.
Исходя
из
этого,
следует
сделать
вывод,
что
формирование
совокупности показателей эффективности функционирования СТО должно
производиться
применительно
к
конкретному
предприятию
и
при
64
рассмотрении
определенной
рыночной
ситуации.
В
то
же
время
целесообразной является разработка обобщенных указаний и подхода,
необходимых для проведения вышеуказанных оценок. Алгоритм проведения
данной оценки представлен на рисунке 4.8.
Изучение
предпочтений
существующей
клиентуры
Сопоставление
полученных показателей с
целями организации
Непосредственная
оценка показателей
Сопоставление полученных показателей с
показателями желаемые для руководства
предприятия
Выработка различных
вариантов оптимизации
производственной
деятельности
Рис. 4.8 – Методика принятия управленческого решения
Первым этапом является изучение мнений существующей клиентуры
СТО,
ее
предпочтений,
предложений
по
развитию
номенклатуры
предоставляемых услуг, требований к качеству обслуживания.
Итогом
данного
этана
должно
стать
получение
совокупности
показателей, определяющих отношение к обслуживанию на СТО, с точки
зрения непосредственных потребителей услуг. Исходя из них, предприятие
может выстроить стратегические альтернативы своего развития.
Сформированная совокупность показателей позволяет определить
оптимальные направления проведения рекламных мероприятий, а также
65
соответствующим
образом
построить
политику
взаимоотношений
с
клиентами и создать положительный образ предприятия, что обеспечит их
«привязанность» к станции (возможность долговременного сотрудничества).
Вторым этапом является определение приоритетов развития СТО,
исходя из собственных целей существования предприятия, существующей
рыночной ситуации и ее видения руководством. В рамках данного этапа
необходимо учесть результаты предыдущего, поскольку в деятельности СТО
важнейшая роль отводится взаимодействию с конечными потребителями
услуг.
Без
существования
функционирование
четкой
невозможно
и
обратной
выполнение
связи
эффективное
последующих
этапов
бессмысленно. Результатом данного этапа является формирование четких
показателей функционирования СТО, необходимых для осуществления
оценки
эффективности
необходимость
оценки
его
функционирования.
подразумевает
наличие
В
то
же
время,
соответствующих
ко-
личественных или качественных измерителей.
Третьим этапом, является непосредственная оценка показателей, полученных на втором этане. Ее необходимо проводить не только для текущего
периода, но и, если такое возможно, на перспективу. Как правило,
прогнозированию подлежат только показатели, описываемые количественно.
Четвертым этапом будет являться сопоставление спрогнозированных
показателей с показателями, желаемыми руководством предприятия, целями
организации и т.п. Соответственно, задачами данного этапа является
изучение получение прогнозных оценок и, при неудовлетворенности
результатами,
выработка
комплексных
управленческих
решений,
направленных на принятие соответствующей стратегии развития СТО.
Окончательным (пятым) этапом является осуществление выработки
различных вариантов оптимизации производственной деятельности СТО,
заключающееся
в
обосновании
специализации
и
производственной
мощности предприятия.
66
4.3 Выводы по разделу
1.
обработки
На основании проведенных теоретических исследований и
и
осуществлена
анализа
результатов
разработка
экспериментальных
методики,
исследований
позволяющей
обосновать
специализацию и производственную мощность предприятия.
2.
С целью определения динамики изменения количественных
показателей эффективности функционирования предприятия автосервиса
осуществлено их прогнозирование в реальном масштабе времени.
3.
Критериями уровня конкуренции в сети автосервиса являются
количество обращений на СТО и их средняя трудоемкость выполнения, а
также коэффициент загрузки СТО.
67
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе выполнения ВКР были получены следующие результаты:
1.
Последние 10 лет отмечены ростом парка автотранспортных
средств в нашей стране, которые позволили РФ стать второй страной Европы
по численности автомобилей. При этом, уровень автомобилизации в России
ниже чем у ведущих стран Европы. Орловская область входит в состав
Центрального федерального округа, в котором уровень автомобилизации
составляет 308,7 авт./1000 человек. При этом уровень автомобилизации
Орловской области выше чем средний по Центральному федеральному
округу и составляет 320,4 авт./1000 человек. Следует отметить, что по
уровню автомобилизации Орловская область 17 место среди всех регионов
РФ.
2.
При анализе литературы, описывающей проблемы обоснования
специализации и производственной мощности СТО, следует отметить
отсутствие
соответствующего
методического
аппарата,
позволяющего
комплексно учитывать и мнения клиентуры СТО, и его производственные
показатели
(технические
необходимость
его
и
экономические),
разработки.
что
Обоснование
предопределяет
специализации
и
производственной мощности автосервисных предприятий базируется на
принципе
деления
автосервисных
предприятий
на
множество
с
распределением их по территории населенных пунктов.
3.
Разработаны методические принципы принятия управленческого
решения по обоснованию специализации и производственной мощности
автосервисных предприятий.
4.
Произведен сбор информации по показателям, характеризующим
интенсивность эксплуатации автомобилей клиентуры СТО, получены
значения
их
колебаний
по
периодам
года.
Сбор
и
обработка
экспериментальных данных позволили сформировать исходный массив базы
68
данных
для
реализации
методики
обоснования
специализации
и
производственной мощности СТО.
5.
На
основании
полученных
статистических
данных
и
обобщенного алгоритма решения экспериментальной задачи представляется
возможным в полном объеме проанализировать основные показатели СТО
количество обращений, средняя трудоемкость и коэффициент загрузки.
6.
обработки,
На основании проведенных теоретических исследований и
и
осуществлена
анализа
результатов
разработка
экспериментальных
методики,
позволяющей
исследований
обосновать
специализацию и производственную мощность предприятия.
69
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1.
Brokwell, Peter J. Time Series: theory and Methods [Text] / Peter J.
Brokwell, Richard A. Davis. - Springer-Verlag, 2006. – р. 249.
2.
Brown, R. G. Smoothing, Forecasting and Prediction of Discrete Time
Series [Text] / R. G. Brown. - New York : Prentic На11 ; Englewood Clitts, 2010.
– р. 345.
3.
Canavos, G. Applied Probability and Statistical Methods [Text] / G.
Canavos. – USA : Little, Braun. Compary, 2008. – р. 315.
4.
Mendenhall, W. Mathematical Statistics with Application [Text] / W.
Mendenhall, D. Wackerly, R. Scheafter. – USA : PWS-KENT Publishing
Company, 2012. – р. 445.
5.
Peck, J. E. L. Polynomial curve fitting with constraint [Text] / J. E. L.
Peck // Soc. Indust. -2003. - Appl. Math. Rev. – р. 306.
6.
Stanton, W. Fundamentals of Marketing / W. Stanton. - New York,
McGraw-nill, 2010. – р. 345.
7.
Абаимов, Р.В. Повышение эффективности производственной
деятельности станций технического обслуживания легковых автомобилей
[Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 05.22.10 / Абаимов Роман Валерьевич. Орел., 2011. - 136 с.
8.
Анфилатов, B. C. Системный анализ в управлении [Текст] / B. C.
Анфилатов, А. А. Емельянов, А. А. Кукушкин. – М. : Финансы и статистика,
2002. – 200 с.
9.
Варуха, П. В. Разработка методики обоснования специализации,
мощности и размещения предприятий автосервиса в малых городах [Текст] :
дис. ... канд. техн., наук / П. В. Варуха.– М., 2003 – 217 с.
10.
Владимирова, Л. П. Прогнозирование и планирование в условиях
рынка [Текст] / Л. П. Владимирова. - М. : Дашков и К, 2001. - 308 с.
11.
Все страны Европы по численности населения [Электронный
ресурс]. – Режим доступа: http://www.rukivnogi.com/countries/vse-strany-
70
evropy-po-chislennosti-naseleniya – Заглавие с экрана. – (Дата обращения:
30.05.2018).
12.
Губанова,
О.
В.
Управление,
прогнозирование
и
информационные технологии в сервисной деятельности [Текст] / О. В.
Губанова, Т. Р. Новгородцева, С. В. Чуиров. – Иркутск : Изд-во ИГЭА, 2001.
– 285 с.
13.
Дауров, Д. С. Разработка методики оптимального использования
мощности ПА в малых городах [Текст] : дисс. …канд. техн. наук / Д. С.
Дауров. – 2000, 164 с.
14.
Егорова, Н. Е. Автосервис. Модели и методы прогнозирования
деятельности [Текст] / Н. Е. Егорова, А. С. Мудунов. – М. : Экзамен, 2002. –
256 с.
15.
Егорова, Н. Е. Применение моделей и методов прогнозирования
спроса на продукции сферы услуг [Текст] / Н. Е. Егорова, А. С. Мудунов. –
М., 2000. – 335 с.
16.
Математические
методы
прогнозирования
экономических
показателей [Текст] / Л. Р. Саяпова, Е. А. Гусельникова, И. А. Лакман, Н. М.
Шамуратов. – Уфа : Изд-во БашГУ, 2000. – 128 с.
17.
Миротин, Л. Б. Логистика для предпринимателя [Текст] / Л. Б.
Миротин, Ы. Э. Тышбаев. - М. : ИНФРА – М, 2004. – 235 с.
18.
Миротин, Л. Б. Системный анализ в логистике [Текст] / Л. Б.
Миротин, Ы. Э. Тышбаев. – М. : Экзамен, 2002. – 328 с.
19.
Напольский, Г. М. Обоснование спроса на услуги автосервиса и
технологический расчет станций технического обслуживания легковых
автомобилей [Текст] / Г. М. Напольский, В. А. Зенченко. - М. : МАДИ, 2000.
– 83 с.
20.
Общесоюзные
предприятий
нормы
автомобильного
технологического
транспорта.
проектирования
ОНТП-01-86
[Текст]
/
Минавтотранс РСФСР. – М., 1986. –128 с
71
21.
Официальные дилеры Орла [Электронный ресурс]. – Режим
доступа: https://orel.drom.ru/dealers/ – Заглавие с экрана. – (Дата обращения:
03.06.2018).
22.
Рост автопарка в России за последние 10 лет – 51% [Электронный
ресурс]. – Режим доступа: https://www.autostat.ru/infographics/26425/ –
Заглавие с экрана. – (Дата обращения: 30.05.2018).
23.
Смирнова, О. А. Оценка и прогнозирование спроса на товары
(услуги) [Текст] / О. А. Смирнова, В. Н. Юрьев. – СПб. : Изд-во СПГТУ,
2001. – 156 с.
24.
Станкевич Э А. В. Прогнозирование емкости и конъюнктуры
рынка (основные положения по прогнозированию) [Текст] / А. В. Станкевич.
– М. : РНО МГТУ, 2000. – 24 с.
25.
Режим
Статистика: Автомобилизация России [Электронный ресурс]. –
доступа:
https://ruxpert.ru/Статистика:Автомобилизация_России
–
Заглавие с экрана. – (Дата обращения: 30.05.2018).
26.
Сфера сервиса: особенности развития, направления и методы
исследования [Текст] / Соловьёв В. Н., Бабурнн В. А., Корнечук Б. В. и др. ;
под общ. ред. Свириденко Ю. Н. и др. – СПб., 2001. – 305 с.
27.
Танашева, О. Г. Анализ затрат и финансовых результатов
деятельности коммерческих организаций [Текст] / О. Г. Танашева. –
Челябинск : Изд-во Челяб. ГУ, 2002. – 84 с.
28.
Техническая эксплуатация [Текст] / Е. С. Кузнецов, А. П. Болдин,
В. М. Власов и др. – М. : Наука, 2001. – 535 с.
29.
Техническое обслуживание и ремонт автомобилей [Текст] / В. М.
Власов, С. В. Жанказиев, С. М. Круглов и др. ; под ред. В. М. Власова. – М. :
Академия, 2003. – 480 с.
30.
России
Эксперты предсказали двузначные темпы роста авторынка
в
2018
году
[Электронный
ресурс].
–
Режим
доступа:
https://www.rbc.ru/business/08/01/2018/5a4105299a794748cbf90d9a – Заглавие с
экрана. – (Дата обращения: 30.05.2018).
72
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа