Дипломная работа: Анализ и повышение эффективности управления цепями поставок в автомобилестроении

Полученная на первом этапе вычислений матрица сравнений и расчёта значений приоритетов стратегий представлена в таблице 25.

Таблица 25 - Матрица сравнения и расчёт приоритетов стратегий

Для данной и каждой из последующих матриц выполнялась проверка согласованности приоритетов. Вычислялись собственные значения матрицы, индексы и отношения согласованности по формулам (11), (12) и (13):

_max=x₁₁+…+x_1j*НВП₁+x₂₁+…+x_2j *НВП₂+…+x_i1+…+x_ij *НВП_n ; (11)

ИС = ; (12)

ОС = , (13)

где _max - максимальное собственное значение;

x_ij - сумма элементов столбца;

n - порядок матрицы;

НВП - нормализированный вектор приоритетов;

ИС - индекс согласованности;

ПСС - показатель случайной согласованности;

ОС - отношение согласованности;

Матрица считается согласованной, если отношение согласованности меньше или равно 0,10. Для представленной выше матрицы числовые значения характеристик характеристики согласованности были равны:

_max = 4,18;

ИС = 0,06;

ОС = 0,06.

Для представленных в приложении Б матриц расчёта величин локальных приоритетов субкритериев в составе четырёх стратегий, а также для матриц предпочтительности альтернатив в составе каждого субкритерия, представленных в приложении В, в силу размерности матриц значения согласованности будут одинаковыми и равными:

_max = 2;

ИС = 0;

ОС = 0.

Аналогично предыдущей процедуре оценивания было выполнено сравнение предпочтительности двух альтернатив - А₁ - развитие производства ключевых компонентов в России, А₂ - импорт ключевых компонентов с глобального завода - в составе субкритериев.

Таблица 26 - Предпочтительности альтернатив в составе субкритериев

Матрицы предпочтительности альтернатив в составе каждого субкритерия, составленные на основании полученных оценок, представлены в приложении В.

На основании рассчитанных значений приоритетов субкритериев и предпочтительности альтернатив в составе стратегий, были составлены четыре матрицы, определяющие глобальные приоритеты:

Таблица 27 - Оценки альтернатив по субкритериям стратегии логистики

Таблица 28 - Оценки альтернатив по субкритериям стратегии производства

Таблица 29 - Оценки альтернатив по субкритериям стратегии качества

Таблица 30 - Оценки альтернатив по субкритериям стратегии финансов

В результате проведённых вычислительных операция была составлена финальная матрица, состоящую из двух альтернатив производства ключевых компонентов и четырёх стратегий:

Таблица 31 - Финальная матрица

Итоговый глобальный приоритет альтернативы развития производства ключевых компонентов в России (А₁) статистически значимо выше суммы приоритетов альтернативы импорта компонентов с глобального завода материнской компании (А₂), что в методе анализа иерархий означает предпочтительность опции развития локального производства.

Столь значительное преимущество производства автомобилей в России в решении задачи «Make or buy» подтверждает правильность результатов теоретического и практического анализа управления цепями поставок в автомобилестроении, выполненных в первых двух главах данной работы, а также вновь доказывает справедливость выдвинутой гипотезы о положительном влиянии удлинения локальных цепей поставок на их эффективность и предварительные вычисления о размере вклада локализации ключевых компонентов.

С общей теоретической точки зрения полученные результаты стратегической задачи базируются на учёте стабильности поставок в рамках стратегии логистики. Как уже было сказано выше, наименее надёжна та цепочка поставок, которая наибольшим образом зависит от импортных закупок в силу рисков всевозможных задержек, и она становится особо уязвимой в том случае, когда задержки касаются ключевых компонентов. Также размер транспортных, производственных и складских затрат и колебания валюты вносят свой вклад в итоговое преимущество локальной альтернативы.

Решение стратегической задачи и прогнозируемый умеренный рост автомобильного рынка России говорит о целесообразности инвестиций в локальное производство. Однако, как было отмечено в первой главе, при управлении цепями поставок необходимо как можно более широко и точно учитывать параметры, изменение чьей динамики может сказаться на надёжности и эффективности существующих цепей поставок. Выявление факторов, анализ и прогноз чьей динамики имеет критическое значение для повышения эффективности управления цепями поставок в автомобилестроении, представлено в следующем разделе.

3.7 Факторы, которые могут оказать существенное влияния на развитие стратегий УЦП

В первой главе данной работы были описаны глобальные силы, влияющие на эффективность и устойчивость международных цепей поставок, а также обозначены ключевые факторы влияния на стратегию локализацию. Все описанные параметры, безусловно, распространяют своё воздействие и на автомобильные цепи поставок в России, однако среди всего множества можно выделить ряд специфических сил, чью динамику непременно необходимо учитывать при планировании и поддержании эффективности существующих цепей поставок.

Среди широкого множества факторов для прогнозирования развития автомобильного рынка обычно выделяются пять, чьё воздействие на выбор стратегии управления цепями поставок максимально - цена за баррель нефти, обменный курс доллара к рублю, размер ключевой ставки, уровень автомобилизации и среднемесячная заработная плата.

Воздействие динамики нефтяного рынка на российскую экономику в целом подтверждается председателем Центрального банка России [32]. Более того, существуют исследования о величине таковой зависимости - снижение цены барреля нефти на $1 приводит к падению доходов россиян на $8 [33]. В свою очередь в строгой зависимости от уровня доходов находится величина спроса на автомобильном рынке и, следовательно, уровень автомобилизации. На возможность приобретения автомобиля также влияет процент кредитования, так как большая автомобилей приобретаются именно таким путём, что частично является следствием государственной политики стимулирования автопрома.

Расчётом коэффициента корреляции Пирсона, чей алгоритм уже был описан в данной работе, проверим, существует ли зависимость между динамикой автомобильного рынка России, главными показателем нефтяного, валютного, банковского рынков, уровнем автомобилизации и заработной платы населения. За переменной Х зафиксируем количество проданных новых легковых автомобилей, за Y - среднюю годовую цену (величину) интересующего нас фактора. Расчёт будет проведён со времени массового подписания соглашений о промышленной сборки по сегодняшний день, то есть с 2011 по 2018 год.

Таблица 32 - Взаимосвязь количества продаж автомобилей и цены на нефть марки Brent*

Таблица 33 - Взаимосвязь количества продаж автомобилей и обменного курса доллар-рубль*