Капитал бюджета по объему гибкое оборудование

РЕЗЮМЕ

Последние достижения в области технологий создали возможности для компаний вкладывать средства в дорогостоящие автоматизированные оборудования, предназначенного для улучшения объема гибкость. Такие инвестиции делаются на основании того, гибкость выгоды фирмы путем повышения управленческого контроля за вывод, что снижает риск неопределенности спроса и повышения производительности труда. Предполагается, что эти льготы будут в конечном итоге перевести на более денежных потоков, оценка рыночной стоимости фирмы, а также более высокий доход акционерам. Тем не менее, нет никакой управленческой полезной аналитической основы для измерения этого отношения. Это исследование разрабатывает модель, которая использует контингента анализ требований для оценки эффекта объема гибкость на стоимость компании и определить оптимальную степень автоматизации, которая максимизирует стоимость акций. Анализ осуществляется с учетом альтернативных характеристик спроса, стоимость модели, а также эффективность объема гибкость в повышении управленческого контроля за вывод, что снижает риск неопределенности спроса и повышения производительности труда.

Предметные области: ПАПД бюджета, корпоративных финансов, экономики, управления и стратегии, а также производства / операций.

ВВЕДЕНИЕ

гибкость, объем производства определяется как способность фирмы настроить выход в ответ на стохастического спроса [16] [33]. Исследователи рекомендуют объем гибкость как хороший способ борьбы колебания спроса и предотвращения избыточного или недостаточного производства [4] [6] [17] [32] [35]. Они сообщают, что автоматизированные производственные процессы, которые способны работать на различных скоростях и гибкие размеры запуска позволит сократить запасы, повысить производительность и улучшить управленческого контроля за выход.

Подробная информация о преимуществах объем гибкость применяется во многих последних исследований. Корбетт [12] полагает, что повышение гибкости объема и надежности поставок улучшилась рентабельность на Formway Мебель ООО Калп [13] сообщает, что наиболее убедительным основанием для интересов индустрии пластмасс в шестеренных насосов лучше точность измерения, что улучшает контроль калибровки и выходы процесса экономикой. Дэн Гатри Зенит Насосы отметил, что насосы также дать процессоров больше гибкости в переключении материалы и составы и улучшить контроль над выходом. Magic пряные смеси Ко перешли от полностью ручной настройки, чтобы полностью автоматизированной линии оперативно реагировать на заказы клиентов [1]. Этот шаг увеличил эффективность фирмы на 500%. Turiff [38] отмечает, что Аутентичные Фитнес Канады Инк удалось увеличить производительность и качество на 25% с добавлением 2 объема гибкой машин. Улучшения результате сокращения времени цикла, лучшей повторяемости, меньше брака, и короче время установки. Кочан [24) сообщает, что необходимо для немедленного реагирования на рынке электронного впрыска топлива в сочетании с каталитическим нейтрализатором привело Siemens Automotive вкладывать средства в новые производственные технологии, известной как Mise En Ligne Гибкая (MELF).

Roel Hellemans растений Siemens в Фуа, Франции, показывает, что ключевым атрибутом технологии является ее гибкость. MELF использует лазерную систему (на сумму 1 млн франков) для применения штрих-кодов в состав советов и использует четыре вооруженных роботов (на сумму в 4 миллиона франков) на горе компонентов на досках. Эта новая технология поднял мощность от 2000 до 5000 единиц в сутки. Уилсон [40] исследования L1.5 Икеда Гувера млн. инвестиций в 11-робот автоматизированной линии сварки из Fanuc Robotics ООО Соединенного Королевства для поддержания производства в поддержку Nissan, Primera, Micra и программ. Предприятие имеет 10 роботов подкладку из двух параллельных линий, построены близко друг к другу, чтобы быть выгружены в конце на общем робота. Для обеспечения максимальной гибкости, каждая строка может работать самостоятельно. Эта автоматизированная установка обеспечивает качество продукции, сокращены Специальное оборудование, и почти исключает установки времени, необходимого для изменения конструкции. Levary [26] предлагает использовать программное обеспечение для программы как последовательность обработки и вида деятельности. Исследование показывает, что программируемые автоматизации является очень эффективным для производства небольших партий различной продукции, и позволяет продукта, а также объем гибкость ..

Убедительные доказательства преимущества документирования объема гибкость привели ранее исследования показывают, что компании должны выделять ресурсы, пока гибкость полного объема достигается [17] [32]. Они утверждают, что полностью гибкий производитель сможет заполнить заказов без свинца времени по мере их появления, что позволяет производителю достичь нулевого инвентаризации производства. Тем не менее, последние данные свидетельствуют о том, что идеалы полного объема гибкость и нулевой инвентаризации производства трудно выполнить. В ряде тематических исследований считают, что инвентаризация сокращения будут достигнуты в какой-то фирмы, перемещая инвентаризации от растений до полуприцепы, грузовые автомобили, и на складах поставщиков [19] [20] [23]. Фриленд [15] считает, почти половина из одного источника поставщики должны были провести страхового запаса для обеспечения снабжения. Очевидно, что все эти цитируется компании вложили в гибкости, но они не работают на полную гибкость объема. Фред Боос, производственных операций директор коммерческого разделение оборудования Торо в Тома, Висконсон, говорится в отдел смотрит на автоматизации производства как можно ближе к рыночным спросом, как это возможно, но предупреждает, что операции не должны автоматизировать просто потому, что они могут автоматизировать [2]. Эти замечания следует, что решение модели желательно определить надлежащих инвестиций в гибкости и во избежание чрезмерных ..

Предыдущие исследования показали, что лучшего управленческого контроля за выход из главных преимуществ объем гибкость [1] [12] [13] [24] [26] [38] [40]. Тем не менее, предыдущие модели, которые предназначены для оценки объема гибкость, как правило, не включать эту льготу. Эта неудача побудила некоторых исследователей предположить, что с помощью этих моделей может привести к неправильным выводам и неэффективностью инвестиций. Aranoff [3] показывает, что использование минимизации издержек в качестве основы для бюджета столицы с выбором технологии и колебания спроса могут привести к ошибкам, если руководители не делают должным учетом ожидаемых незагруженные производственные мощности. Aranoff считает, что расходы более широких колебаний объема производства ставки могут быть снижены путем более гибкого выхода оборудования. Чунг [11] показывает, что игнорирование возможности фирмы изменить планы после он узнает свою истинную спроса может привести к ошибочным решениям производства. Кроме того, исследования показывают, что простые методы, такие, как затраты-объем-анализ безубыточности, недостаточны для оправдания покупка модема технологий для автоматизации предназначены для обеспечения продукции и объем гибкость [18] [29]. Эти исследования также описать и проанализировать процесс определения затрат и выгод, которые могут быть достигнуты от объема гибкость, но должным образом не измерить финансовые последствия для фирмы этого процесса, и они не оценка оптимального инвестирования в гибкости ..

Эта статья поможет восполнить этот пробел, разработав модель, которая включает в себя эффективность объем гибкость в сокращении расходов, уменьшая риск неопределенности спроса и повышение управленческого контроля за выход в целях максимизации стоимости компании. Разработанная модель связывает финансовые операции и аспекты решения для захвата полного воздействия объем гибкость. В частности, модель относится к расходам по объему оборудование для производства гибкой, как инвестиции, а не на затратах и устанавливает уровень расходов на гибкость, принимая во внимание возврат на инвестиции. Эта процедура является оправданным на том основании, что инвестиции в объеме гибкость создаст снижение затрат, повышение продаж, и лучше реагировать на запросы клиентов. Эти улучшения в конечном итоге перевести на лучшее прибыли и более высокие доходы для акционеров. Кармаркара [22] обеспечивает отличные аргументы в поддержку идеи увязки операций и финансовых аспектах подготовки решений. Кармаркара предположить, что цель производства и моделей операций решение должно быть максимально скорректированного на риск текущей стоимости денежных потоков для акционеров, а не сведение к минимуму расходов и предполагаемых затрат.

Принимая во внимание желание связать деятельность и финансовые аспекты этого решения и сложные отношения между объемом гибкость, производительность, управленческого контроля за выход, и динамика стоимости акций фирмы, условных цен претензий методов, используемых для облегчения анализа. Контингент рамках требований, является особенно желательной для количественной оценки преимуществ лучшего управленческого контроля за выход. Учитывая, что эти пособия зависит от возникновения определенных условий, не представляется возможным оценить их стоимость без использования контингента цен требований техники. Многие исследования показывают, что контингент рамках претензий выше по сравнению с традиционными методами оценки, когда цель заключается в оценке управленческих такие параметры, как деятельность на объекте и планирования [9] [28] [30] [37]. Ни одно из этих исследований связана с количественной преимущества гибкости, объема или с проблемой поиска оптимального объема инвестиций в гибкости. Тем не менее, в этой статье следует свои предположения, чтобы модель стохастического спроса и разработать контингента оценки претензий модель, в которой объем гибкость переменной решения и лучше управленческого контроля за выходом является одним из основных выгод.

Кроме того, влияние гибкости на мероприятия и расходы влияет на ценообразование фирмы и других стратегических решений. Контингент рамках требований позволяет это документ для рассмотрения решение о приобретении объем гибкого оборудования, а также других решений, которые влияют или влияют гибкость объем ..

Наконец, предыдущие исследования разработанных моделей для количественной оценки преимуществ гибкости процесса (также известный как продукт гибкость [16] [33]), но их модели не могут определить оптимальный объем инвестиций в гибкости. Иордания и могилы [21] и изобразительного и Фройнд [14] разрабатывают модели для количественной оценки выгод для фирмы за то, что гибкость в процессе два или более видов продукции на любом из двух или более линий. Их результаты показывают, что чем выше степень гибкости процесса ниже будет предельный доход от увеличения гибкости. Таким образом, предприятия могут остановить далек от достижения полной гибкости процесса. Кроме того, Triantis и Ходдер [36] разработать модель для оценки гибкости процесса, в котором фирма может обрабатывать 2 продуктов на одной машине и может периодически корректировать объем мероприятий зависит от возможностей машины, ограничения. Особый случай их модели могут быть использованы для оценки гибкости решений периодические изменения объема выпуска одного продукта и может показаться, что способен сделать целей настоящего документа. Тем не менее, Triantis и Ходдер предположить, производственные мощности, которые уже гибкой для производства любого размера работать под ограничения пропускной способности.

На практике, небольшие размеры запуска может быть достигнуто после значительных инвестиций. Портеус [31] и Биллингтон [7] разрабатывают модели для определения оптимальных инвестиций в снижение стоимости установки, которые делают небольшие размеры запустить экономической точки зрения. Эта статья принимает свое мнение и моделей способность производить ниже размеров бежать в зависимости от объема гибкость. Действительно, модель в данном документе мнения одного продукта версии Triantis и Ходдер [36] модели в качестве конечной цели производителей, но и вопросы, возможности для достижения этой цели для всех отраслей промышленности. Одна из задач настоящей работы является определение оптимального объема инвестиций в гибко расширять спектр запустить размеров. В общем, оптимальные инвестиции могут или не могут привести к появлению абсолютно гибкой производственной, способных производить 1 единицу запустить размеров ..

СТОХАСТИЧЕСКАЯ СПРОСА И ОБЪЕМА ГИБКОСТЬ: реальная ситуация

В этом разделе представлены спроса и производственных условиях, при которых фирма выиграет от объема гибкость и вводит случае Rainbow Инк объяснить события. Случае является реальным, но название фирмы является скрытой и данных был изменен, чтобы сохранить конфиденциальность. Случае будет использоваться для облегчения обсуждения на протяжении оставшейся бумаги. Это, однако, не должно означать, что модель, характерные только для Rainbow. Случае используется исключительно для демонстрации и могут быть устранены без утраты преемственности в развитии общей модели.

Rainbow, созданный в конце 1940-х, представляет собой ткань refinisher, что красители и пальто простых тканей, включая шелк, шерсть, хлопок, Cordura, и полиэстера. Клиентами компании являются дизайнеров одежды, повседневной одежды и мебели, ткани и розничной торговли в основном в Северной Америке. Компания продает в меньших масштабах, в Южной Америке и Европе и имеет планы по расширению на Дальнем Востоке рынках. Около 70% заказов, в основном из американской модельеров-дизайнеров и высококлассных производителей одежды, являются делать на заказ, где клиент предоставляет материалы и конструкции и цвета радуги процессов порядке. Остальные клиенты, называемый "общий клиентов", часто покупают обработанной ткани прямо из Rainbow. Цвет конструкции соответствии с требованиями настоящих заказчиков более простым и предсказуемым, чем требовали первой группы. Таким образом, их ордера могут быть исполнены либо из имеющихся инвентарных запасов или за счет использования незагруженных мощностей. прибыли Rainbow не меняется ли порядок от общих или сделать на заказ клиента. В компании работает около 400 производственных рабочих, большинство из которых имеют высокую квалификацию, а также о более 100 сотрудников в области управления, офиса и торговых функций. Компания работает в три смены в день, 6 дней в неделю, в течение 300 дней в году ..

Вообще, проблема объема гибкость реального для любой фирмы, которая сталкивается с неопределенным спросом, и фирма, либо преднамеренного решения или в силу обстоятельств вне его контроля, берет на себя обязательство план производства некоторого времени T до фактического спроса, становится известным. Раннее решение принято на основе оценки спроса, которые могут быть получены от клиента обследований, выражения интересов или из прошлого опыта. Расхождения возникают между спросом и выход которой выход несколько сезонов 'выше, чем спрос, что ведет к потерям из-за непроданные. Тем не менее, в другое время года, спрос выше, чем производство, что приводит к потере продаж. Кроме того, объем гибкости желательно, когда заказов значительно различаются характеристики и размеры, что требует фирмы для обработки каждого заказа в отдельности. Если в то же время, расходы на создание оборудования, высокая, она не может быть экономически целесообразным для обработки заказов на сумму менее, чем "экономический размер перспективе". Фирмы сталкиваются с такими ситуация может отклонить все заказы ниже размера экономики бежать, но отказ приведет к потере продаж. Кроме того, фирма может обрабатывать запустить размер для каждого заказа ниже размера экономики перспективе, заполнить необходимые порядке, и магазин, а оставшиеся единицы для продажи.

Тем не менее, различия в спецификациях различных заказов, скорее всего, заставит фирмы по расчистке этих инвентаризацию пунктов с большими скидками от обычной цены. Такое поведение увеличить средние издержки производства и снижению прибыли фирмы ..

Rainbow является примером такого рода фирмы. Это, как правило два сезона продаж, с первого, начиная с апреля, и второе, начиная с октября. План производства обычно устанавливается в течение первой недели сезона и изменения встречаются редко. Компания следует стратегии уровень производства которой ставка устанавливается в начале сезона в общей сезонной мощностью около 192 000 единиц (1 единица = 100 квадратных метров ткани) или в среднем 1280 единиц в расчете на рабочий день.

Rainbow получает заказы непрерывно в течение сезона продаж, но не равномерно. На рисунке 1 показан типичный образец порядка прибытия в отличие от скорости обработки уровне. Как показано на предложения, заказы, как правило, меньше, чем мощности по переработке в первые дни сезона продаж выше, чем потенциал на протяжении большей части третьего и четвертого месяца, когда спрос со стороны делают по заказу клиентов очень высок, а меньше, чем производственные мощности в течение позднее часть сезона. Эти более поздние заказы часто размещаются на общих клиентов.

Вследствие высокой степенью неопределенности спроса и уровень скорости обработки, радуга часто опытом большие расхождения между спросом и производства и зависит от запасов для сглаживания таких расхождений. Рисунок 2 графы совокупного спроса, производства, а размер чистых запасов (готовой единицы минус повторные заказы) для типичного сезона изображен на рисунке 1. Рис 2 показывает, как Rainbow использует время, когда заказы не спешат процесса и фонда запасов для продажи позже в этом сезоне в общих клиентов. Рисунка видно, что Rainbow пережила период, когда спрос со стороны делают по заказу клиентов медленно, что привело к значительным запасам, незагруженные производственные мощности, или оба, гораздо выше того, что может быть продано общих клиентов. К сожалению, технические характеристики продуктов переход от одного сезона к другому так, что любые остающиеся запасы к концу сезона должен храниться до следующего сезона или проданы с большими скидками. Компания считает, что учет более выгодно, чем хранение, так как она позволяет фирме восстановить около 50% от себестоимости обработки, в то время как доля, которую можно восстановить за счет хранения будет 40% или менее. С другой стороны, радуга пережила период, когда спрос со стороны делают по заказу клиентов был высоким, что заставляет компании работать по их указанию всей оставшейся части сезона.

Таким образом, новые заказы принимаются до производственный график был полностью занят и список доступных полностью распроданы. После этого новые заказы были отклонены и, следовательно, потеряли ..

Ситуация на радугу не единственный. Волман, Берри и Whybark [39] дают другие примеры, в которых производство требует окружающей среды свинцом или времени ожидания перед началом производства, в результате чего разница между спросом и производства. Например, сделать на заказ производители часто требуют времени для дизайна продукции и подготовки проб или образцов. Спрос носит неопределенный характер и зависит от производительности образцов. В сборке на заказ окружающей среды, завод-изготовитель может существенно отдельный продукт, но с несколько желательных функций, которые могут быть выбраны клиентами. Производитель часто готовит основных продукта или производства компонентов узла и ждут приказа должен быть подтвержден. Специальные компоненты, которые отличаются друг от порядка к другому будут обработаны и установлены в качестве заказы подтверждаются. В этих примерах, объем гибкости может быть достигнуто путем приобретения машины, которая может производить продукт полностью или отличительных признаков с меньшим временем привести и гибкой размеры выполнить для размещения заказов по мере их появления.

В этой ситуации, предположим, что совокупный спрос на продукцию стохастического и могут быть представлены D (P) х (т), где х (т) является стохастической фактором, который изменяется с течением времени и определяет фактический совокупный (с течением времени и рынки), спрос несколько ожидаемого спроса, х (0) = I, P является продажная цена на единицу продукции и D (P) является стандартом наклонной вниз ожидаемого спроса функция D '(P)

Учитывая, что цены контингента претензий методы будут использоваться для облегчения анализа дополнительных предположений о стохастической спроса не требуется. После Чунг [10] и Пиндайк [30], предположим, что стохастические изменения совокупного спроса натянуты на существующие активы, то есть, есть актив или динамического портфеля активов, цена которых вполне коррелируют с спроса. Пусть му быть мгновенной скорости равновесия доходности активов или динамический портфель активов. Тогда х (т) может быть определено стохастического дифференциального уравнения:, где (мю дельта) является мгновенной ожидаемые темпы роста спроса, сигма мгновенной стандартное отклонение темпов роста спроса и с.в. приращение винеровского процесса. дельта положительным или отрицательным в зависимости от темпов роста спроса, большей или меньшей, чем равновесная доходность активов, или динамического портфеля активов, который имеет тот же риск, как спрос. Обратите внимание, что (1) позволит совокупного спроса изменить положительно или отрицательно, но с течением времени совокупного спроса никогда не будет отрицательным.

Rainbow опыт за последние 30 лет показывает, что приказы или о своей заинтересованности в течение первой недели сезона хорошие показатели потенциального спроса сезона. По оценке компании объем продаж за сезон 25 раз за первую неделю спрос и позволяет рост составил 9% выше общего показателя. Например, если спрос за первую неделю составляет 7000 единиц, смета расходов на совокупный спрос в сезоне будут 190750 единиц. Спрос зависит от цены, общие экономические условия и другие факторы, которые не могут быть точно предсказаны. Таким образом, ошибки в прогнозе имели место и привели к фактической отклонения 6% или менее от прогноза почти 70% времени. Отклонения выше 6%, а по мере 18% от прогноза произошло 30% времени. В среднем, стоимость компании для клиентов составляет около $ 200 за 100 квадратных метров (1 единица), а средняя стоимость единицы составляет около $ 125. На $ 200 цена за единицу товара компания ожидает спрос в сезон на 187000 единиц и предсказывает, что один доллар рост цен может негативно влиять на спрос на 2400 единиц.

Rainbow данных позволяет предположить, что ожидаемые функции спроса D (P) за сезон можно оценить как D (P) = (667-2.4 * P) тыс. единиц. 9% роста за сезон предложенные данные могут быть представлены 8,62% постоянно усугубляется (9 = е ^ ^ SUP 8,62) за сезон, или 17,24% за год. По оценкам руководства требуемая норма прибыли по инвестициям, которые имеют такой же риск, как спрос составит около 14% постоянно усугубляются. Это означает, что дельта равна 3,24% (17,24% - 14%). Кроме того, данные показывают, что сигма составляет около 12%.

Модель движения денежной наличности без VOLUME ГИБКОСТЬ

Общая модель денежных потоков для компаний, переживает период неопределенности спроса и объема негибкие процессы производства объясняется Барон [5], Леланд [25], и Чунг [10]. Модель предполагает, что фирма работает производственного процесса, который использует фиксированный уровень трудовых и материальных, чтобы обеспечить постоянную сумму, Q, за сезона продаж. Фирмы, которая выбирает этот процесс определяет основные момент времени 0 и выход, который будет производиться в момент времени T и ценой, по которой товар будет продан. Пусть р ^ ^ к югу 0 обозначим время T денежных потоков фирмы без объем гибкость, F ^ SUP 0 (Q) представляют собой совокупные фиксированные затраты операционной производственного процесса размер Q и не гибкость, C (0) обозначим переменной затраты на единицу, а (1-лямбда) представляют собой часть переменных затрат, которые могут быть восстановлены путем ликвидации излишних запасов. Денежных потоков фирмы, не гибкость, могут быть представлены: Expression (2а) представляет собой денежные потоки, когда фирма полностью соответствует выход со спросом, то есть whenQ = D (P) х (т). В этом случае, (2b) и (2в), будет нулевым, в то время как первый член в (2а) меры, чистый доход (продажи минус себестоимость проданных товаров), а второй срок удерживает фиксированный эксплуатационных расходов. Во всех других случаях, спрос будет выше или ниже, чем объем производства.

Если спрос будет выше, чем Q, (2а) будет переоценить фактические чистые денежные потоки, так как фирма не может производить больше, чем Q. В этом случае (2, c) не будет иметь законной, а (2, b) будет меньше, чем 0, чтобы уменьшить денежных потоков, измеренные в (2а) за счет чистых доходов, которые будут потеряны, так как фирма не имеет возможности для удовлетворения спроса за Q. С другой стороны, если спрос на продукцию отстает от Q, (2а) будет переоценить фактические чистых денежных потоков, так как фирма будет производить Q единиц, а продажи по обычной цене будет меньше, чем Q. В этом случае, (2b) не будет иметь законной а (2, c) будет меньше, чем 0, чтобы уменьшить денежные потоки измеряются в ( 2а) на переменные затраты, которые будут потеряны, так как фирма не имеет возможность отложить производство избыточных единиц ..

Несколько замечаний необходимо сделать в этой точке. Во-первых, модель предполагает, что инвестиции, необходимые для приобретения негибкий процесс производства уже были сделаны и более не является решением переменной. Пособия для замены издержки плюс фиксированная эксплуатационные расходы (связанные со страхованием, аренда и т. д.) считаются постоянными для данного размера производственного процесса и выплачивается периодически в конце горизонта планирования. Однако, как фирма начинает свой анализ затрат и выгод приобретения гибкости, размер инвестиций будет принято решение переменной. В следующем разделе будут модели решения фирмы для приобретения гибкости и отдельные выражения будет добавлен представляют собой расходы на приобретение. Во-вторых, переменные издержки определяются путем умножения стоимости единицы C (0) на сумму который будет производиться. Таким образом, переменные затраты зависят от решения о том, сколько производить. В среде производства гибкости, это решение, сделанное в начале этого решения горизонта. Таким образом, переменные издержки будет совершено в то время и понесенные вне зависимости от спроса. Например, численность рабочей силы определяется на основе планового производства, но как только работники наемного свои расходы и закреплена на оставшуюся часть сезона.

Дело радуги

крашения Rainbow и покрытие процессов и оборудования обеспечивают практически никакой гибкости, в результате чего долгое потока времени. Нормальное время проходят через процесс типичной для 6 до 8 недель. Из этой суммы, время обработки составляет около 4 дней. Остальные 6 до 8 недель, на самом деле простой с порядком, ожидающие обработки. 3 приведены типичные порядка и материальных потоков.

Реальным препятствием является окраска процесса. "Дай-Хаус" является, где большинство простой работы в процессе производства могут быть найдены. Установки времени, весьма обширен. Она включает в себя удаление аксессуаров, используемых при обработке предыдущего порядка, уборка рабочего места и красители чайники, установка аксессуаров, необходимых для обработки нового порядка, тестирование продукта, чтобы обеспечить качество красителя смеси, и, наконец, операция в настоящее время на надлежащее качество и уровень выходного сигнала. Кроме того, окраска процесс часто связана со сложными красителей, где небольшие изменения в цвете или ткани потребует новой установки. Для того, чтобы сохранить уже большое время установки стать неуправляемым, цвета и ткани должны быть запущены в определенной последовательности, от светлого до темного цвета и обращать внимания на жесткие переплетения волокон. Rainbow, следовательно, имеет заказы, пока она не правильная последовательность сочетание цвета ткани. Если заказ поступает после начала последовательности, он должен подождать до следующей последовательности.

покраска оборудования Rainbow состоят из 16 больших ручных приспособлений. Запустить размер в кондуктор около 240 единиц (т. е. 24 000 квадратных метров), а средний срок прохождения 3 дней Средняя выработка на один день составляет 80 единиц. На этот показатель, компания работает на полную мощность производить около 192 000 единиц за сезон. Таким образом, фирма не в состоянии гибко увеличивать производство, если сезонный спрос оказывается выше, чем 192 000 единиц. Кроме того, фирма не имеет недостаток гибкости либо. С учетом длительных сроков и высоких затрат на установку, то для нее не экономических обрабатывать меньшие размеры работать на текущей приспособлений. Для сезона продаж, компания обрабатывает в среднем 400 различных дизайнов цвета, половина из которых обрабатывается в среднем по три различные ткани в цвет дизайна. Редкие случаи, когда Rainbow процессов, в продаже сезон более 1 запустить размер каждой ткани и цветовые комбинации дизайна. Как правило, заказы на количестве менее чем наполовину полный размер работать, то есть менее 12 тысяч квадратных метров, не принимаются, что приводит к потере продаж. Для заказов, что меньше, чем полный размер работать и больше, чем 12 тысяч квадратных метров, радуга процесс полного размера перспективе продать нужное количество для клиента, и хранить оставшуюся сумму (нечетные много) на продажу позже в этом сезоне.

В периоды, когда спрос высок, общие клиенты будут очистить эти нечетные много по обычной цене. В другие сезоны, нечетные много удаляются на скидку ..

Конечно, фирма может отключить кондуктор до полного размера порядка запуска находится или снизить производство, но запорными редко экономит затраты. Большая часть переменных затрат в сфере труда, так как большинство рабочей силы фирмы заключается высококвалифицированных специалистов. В дополнение к прямой расходов, связанных с увольнением и реинтеграция, опыт Rainbow позволяет предположить, что увольнение квалифицированных рабочих часто приводит к потере их постоянно и приходится обучать новых работников. Управление предполагает, что скидок, которые приносят 50% от стоимости блок с переменной будет способствовать оплату труда. Таким образом, компания предпочитает держать рабочих и производить около полную мощность. Ежегодные постоянные издержки ведения текущего процесса составляет около $ 7925 тысяч за сезон или $ 15,85 млн. в год. Данные Rainbow позволяет предположить, что, в среднем, Q составляет около 192000 единиц за сезон, P составляет $ 200 за штуку, C (0) составляет около $ 125 за штуку, F ^ югу 0 ^ (Q) составляет $ 7925 тысяч за сезон, и лямбда примерно 50%.

ПРЕДСТАВЛЯЕМ VOLUME ГИБКОСТЬ

Вместо того чтобы продолжать с непреклонной процесс производства, фирма может заменить части процесса (например, 1 рабочая станция, одна машина, две машины и т.д.) или всего производственного процесса с расширенными версиями сохранить тот же базовый потенциал Q, но с возможности производить продукцию с более или менее высокие ставки. Кроме того, фирма может быть в состоянии модернизировать все или некоторые из существующего оборудования путем замены устаревших компонентов или частей с передовыми замены. Таким образом, фирма с гибкой технологией производства номинального размера Q будет иметь возможность корректировать свою продукцию по всему Q уровне, поскольку спрос может потребовать, чем выше гибкость широкой будут возможный диапазон объемов производства. Пусть альфа обозначать степень гибкости, с помощью которого фирма может настроить свою продукцию, где альфа доля в диапазоне от 0 до 1. Общем плане модель ассортимент выпускаемой возможности для данного уровня гибкости альфа будет представлять максимальную мощность в Q (1 ^ к югу U ^ альфа) и низкой экономической целесообразности производства на Q (1-к югу K ^ L ^ альфа), где K ^ U ^ к югу и к югу K ^ L ^ ограничены неотрицательные постоянные. Если фирма имеет к югу ^ U = K ^ югу L ^ = 0, то не корректировать объемы производства можно и фирма будет производить Q единиц или отключить.

Кроме того, не должно быть верхней границы по обе K ^ L ^ SUP и суб K ^ U ^. Обратите внимание, что Qk ^ югу L ^ представляет собой максимальную сумму, на которую производства может быть снижен с гибкостью. Постоянная А ^ югу L ^ 1 может обратиться, если гибко работать размер может быть снижен до 1 единицу, в противном случае к югу ^ L ^ должно быть меньше 1. В общем, а0 состояние и G "(альфа)> = 0. Предположим, что инвестиции G (альфа) производится в момент 0 и представляет цену нового оборудования минус остаточная стоимость старого оборудования. Учитывая, что р ^ к югу альфа ^ представляет собой денежные потоки в момент времени T в то время как G (альфа) оплачивается в момент 0, G (альфа) не будут появляться при движении денежных средств р ^ ^ к югу альфа, но это будет вычитаться позже из текущей стоимости денежных средств. Таким образом, р ^ ^ к югу альфа может быть определена как: Выражения (3, a), (3, b) и (3, c) обозначают, соответственно, те же денежные потоки, как в (2а), (2, b) и (2в) , но теперь компания имеет объем гибкость. Выражение (3, a) представляет собой денежные потоки, если спрос на продукцию превышает минимальный уровень производства, Q (1-к югу K ^ L ^ альфа), и не превышают максимальный уровень, Q (1 А ^ U ^ югу альфа). В этом случае фирма будет настроить выход с целью удовлетворения спроса. Если спрос на продукцию превышает максимальную мощность, фирма будет производить Q (1 ^ к югу U ^ альфа) единиц и избыточного спроса, будут потеряны.

Выражение (3, b) будет меньше, чем 0, чтобы уменьшить чистый доход рассчитывается в (3a) для продажи, которые будут потеряны, как фирма не имеет возможности удовлетворить спрос за Q (1 ^ к югу U ^ альфа). Если спрос на продукцию отстает от минимального уровня производства Q (1-А к югу L ^ ^ альфа), фирма будет нести затраты на производство, но минимальная сумма продажи по обычной цене будет меньше, чем производство. Выражение (3C) будет меньше, чем 0, чтобы уменьшить чистый доход рассчитывается в (3a) по части переменных затрат, которые будут потеряны, так как фирма не имеет возможности откладывать производство избыточных единиц ..

Денежных потоков представлена (3a), (3, b) и (3, c) определить общую модель для компаний, стоящих перед спроса неопределенности. Модель представляет собой континуум всех возможных степеней объем гибкость, в которых особое положение каждой фирмы может быть получена путем установления альфа на соответствующем уровне между 0 и 1. Конечно, оптимальный альфа конкретной фирмы будет зависеть от конкретных обстоятельств фирмы.

Дело радуги

Rainbow рассматривает план модернизации призвана обеспечить гибкость которой заказы могут быть обработаны с более короткими сроками и гибкими запустить размеров. Управление определило новый производитель оборудования, который предлагает новую технологию окраски и готов индивидуальный дизайн оборудования. Предлагаемой технологии и новое оборудование, как ожидается, уменьшаться на себя инициативу и наладки существенно для крашения процесса. Время выполнения могут быть сокращены до 3 недель или меньше, а фактическое время запуска лакокрасочного покрытия на размер может быть как 2 дней вместо нынешних 4 дней.

По сути, большинство из текущей работы установки осуществляется вручную, а новый процесс будет использовать с компьютерным управлением приспособления окраски. Программное обеспечение по инициативе технологического оборудования будет контролировать температуру, краска потока, микширование, и скорость этого процесса. Эти функции будут увеличить гибкость в переключении материалы и красители составов и позволяет создавать более индивидуальные цвета. Таким образом, жесткая последовательность colorfabric необходимо свести к минимуму время установки на существующие ручные приспособления могут быть ослаблены и общего времени на подготовку может быть уменьшена. Максимальный выходной день может примерно в два раза до 160 единиц на джиг, но в то же время, это будет экономически целесообразно производить в размере 32 единиц в день кондуктор. Кроме того, новая технология окраски в сочетании с новым дизайном машины обеспечивают более высокое качество продукта, которые могут значительно сократить отходы и уменьшить расход краски. Экономия удельных затрат до $ 12,50 может быть достигнута, если все 16 ручной приспособлений заменены 16 компьютеризированных приспособлений.

Управление с энтузиазмом относится к перспективам нового процесса и гибкость, она обеспечивает. Во-первых, он дает фирме гибко настроить размеры работать на джиг в соответствии заказы клиентов более внимательно. Эта гибкость будет увеличить объем продаж, поскольку он позволит фирме принимать заказы на количество меньше, чем текущие отсечения количество 120 единиц. В то же время, эта гибкость позволит снизить частоту и амплитуду нечетным много и возможность скидок. Во-вторых, новый процесс будет обеспечить планирование гибкость. Например, заменить текущие 16 шаблонов с компьютерной них, и их эксплуатацию на полную мощность позволит компании завершить производство в течение всего сезона в середине этого сезона. Если необходимо, оставшееся время может быть использовано для удвоить производство. Кроме того, обработка может быть отложено до 3 месяцев, после чего производство может начаться в полной скорости, чтобы гарантировать текущего уровня производства. Таким образом, если спрос оказывается ниже, чем ожидалось, производство может остановиться и затраты могут быть спасены. Компромисс между этими двумя крайностями, вероятно, и представляет собой оптимальную стратегию. Производство может начаться со средней скоростью в течение 3 месяцев, чтобы гарантировать данной продукции, как управление хотели бы сохранить нынешнюю 80 единиц кондуктор в день в течение в среднем 192 000 единиц за сезон.

К концу 3-месячного периода, радуга будет решить много неопределенности в отношении спроса со стороны сделать по заказу клиентов, и темпы производства могут быть увеличены или уменьшены соответственно. Проблема в том, чтобы решить желаемое число приспособлений для замены. В идеале желательно, чтобы заменить всю 16 приспособлений, но размер необходимых инвестиций может быть непомерно высокой ..

Компании и производителя оборудования при условии Таблица 1, который показывает соотношение между количеством приспособлений заменить, необходимых инвестиций, дополнительных постоянных издержек на сезон эксплуатации нового процесса, средняя экономия в себестоимости, а ассортимент выпускаемой возможности в соответствии с новым оборудованием. В таблице предполагается, что выходной уровень 80 единиц кондуктор будет сохранен в течение первых 3 месяцев сезона. Для Rainbow, индекс гибкости альфа определяется как часть приспособления для компьютеризации из существующих 16. Например, если компания принимает решение по компьютеризации 6 приспособлений, то альфа должен быть равен 6 / 16 или 0,375. Данные свидетельствуют о том, что требуются первоначальные инвестиции на душу населения составляет $ кондуктор 925000, что составляет G (альфа) = $ 14800000 альфа. Кроме того, компьютеризация кондуктор увеличится фиксированные расходы за сезон примерно на $ 41000, полагая, что F ^ ^ 1 подпункта (альфа) = $ 656 000 альфа. В отличие от компьютеризированных кондуктор приведет к примерно $ 12.50/16 = $ 0,78125 среднем экономия переменных издержек на единицу, это означает, что C (альфа) можно аппроксимировать (125-12.5alpha). Например, если альфа = 0,375, G (альфа) = $ 5550000, е ^ ^ 1 подпункта (альфа) = $ 246 000 и С (альфа) = $ 120,3125. Наконец, данные свидетельствуют о том, что к югу ^ U = 0,5 и суб А ^ L = 0,3, которые получаются в результате решения Q (1 ^ к югу U ^ альфа) и Q (1-к югу K ^ L ^ альфа) на любого уровня альфа-, соответственно.

Например, если альфа = 0,375, Q (1 ^ к югу U ^ альфа) = 228 000 единиц и Q (1-к югу ^ L) = 170 400 единиц. Учитывая, что Q является 192000 единиц, решение этих уравнений дает значения к югу ^ U ^ и суб K ^ L ^. Таким образом, если альфа = 0,375, это будет экономически целесообразно для радужной производить не менее 170 400 единиц за сезон, но это может произвести столько, сколько 228000 единиц. Если спрос на продукцию, не выходят за пределы этого диапазона, фирма будет настроить выход с целью удовлетворения спроса ..

Если спрос на продукцию превышает максимальной мощностью 228 тысяч единиц, фирма будет производить максимальное количество, и избыточный спрос, будут потеряны. Если спрос на продукцию падает ниже минимума производства 170400 единиц, фирма будет нести затраты на производство 170400 единиц, а продажи по обычной цене будет меньше, чем 170 400 единиц. Штраф для фирмы, что не вариант откладывал производство дополнительных единиц составляет примерно $ 60,16 за каждую дополнительную единицу, или 50% переменных издержек на единицу продукции.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ VALUE от инвестиций в VOLUME ГИБКОСТЬ

Как правило, объем инвестиций в гибких производственных систем будет производить выгоды в течение нескольких сезонов продаж. Пусть т представляют собой по числу летних сезонов, которые охватывают срок полезного использования оборудования. В этом разделе рассчитывает дополнительных чистой приведенной стоимости, которая накапливается в фирму по т сезонов. Во-первых, значение, которое будет создано в течение сезона продаж типичных я рассчитывается.

Напомним, что (3, a), (3, b) и (3, c) представляют собой денежные потоки, ожидаемые на конец типичного сезона продажи I. Учитывая требования спецификаций и предположения, лежащие в (1), результаты Блэка и Шоулса [8] и Смита [34, стр. 16] может быть использована для расчета текущей стоимости денежных потоков, в начале сезона I. Расчеты дадут: N является совокупным функция стандартного нормального распределения, Delta = е ^ ^ SUP deltaT, тау = (T ^ SUP 1 / 2 ^), R = е ^ под-гт ^ Ln (X) является естественным Войти функции, а г доходности безрисковых активов. Выражения (4а), (4, b) и (4в) расчета текущей стоимости на сезон я в начале денежные потоки, которые будут получены в конце сезона фирма, частичное гибкость объема. Таким образом, текущая стоимость денежных потоков в фирме с никакой гибкости может быть получена за счет уменьшения альфа-0, чтобы получить: где г ^ SUP 0 ^ ^ ^ 1 к югу и Л ^ SUP 0 ^ ^ ^ 1 к югу являются й ^ к югу 1 ^ и Л ^ подпункта 2 ^ (или г ^ ^ к югу 3 и Л ^ ^ к югу 4), соответственно, измеренные при альфа = 0. Таким образом, дополнительные текущей стоимости, которые могут быть получены в течение сезона продаж я от инвестирования в момент 0 в объеме гибкость, теперь может быть рассчитана как разница между V югу ^ я ^ (P, Q, альфа) и V ^ югу я ^ (P , Q, 0).

Выражения (6а) с помощью (6d) расчет текущей стоимости выгод и затрат, объема гибкость. Выражение (6а) вычисляет значение для фирмы за то, что возможность для увеличения производства, когда спрос больше Q. Выражение (6b) представляет собой ценность для фирмы за то, что способность откладывать производства сумму (QD (P) х (T)), когда спрос меньше, чем Q. Их сумма представляет собой ценность для фирмы создаются с помощью увеличения управленческого контроля за выход. Заметим, что если (PC (альфа)), то есть вклад маржа положительна, то (6а) и (6b) как положительные, так, полагая, что высшие управленческий контроль всегда повышает стоимость компании. Выражение (6, в) представляет собой ожидаемое изменение общей переменные затраты. Это будет способствовать положительно или отрицательно в зависимости от того, переменные издержки будут уменьшаться или увеличиваться за счет гибкости. Некоторые исследования показывают, что переменные издержки действительно уменьшается гибкость представил [7] [17] [31] [32]. Включение этого заключения следует, что (6с) всегда положителен. Наконец, (6d) измеряет изменения в основные расходы, связанные с увеличением гибкости. В зависимости от обстоятельств фирмы, эти расходы могут увеличить или уменьшить гибкость ..

Сумма (6а) с помощью (6d) вычисляет чистую текущую стоимость, которая будет создана в начале периода я, приобретая объем гибкость. Инвестиций в гибкости продлится м сезонов. Таким образом, дополнительные чистой текущей стоимости, который будет создан в течение периодов м может быть выражена как: где фи это ставка дисконтирования фирмы за сезон. Предполагая, что значение способствовало за сезон, S ^ югу я ^ (P, Q, альфа), постоянной по сезонам м и равна S (P, Q, альфа), тогда:

Phi выражение S (P, Q, альфа) вычисляет текущую стоимость, которая будет создана в течение сезона м и G (альфа) представляет собой инвестиции, необходимые для создания этой стоимости. Таким образом, если дополнительные чистая текущая стоимость положительна, то инвестиции в гибкости будет увеличение стоимости компании. В противном случае, никакие инвестиции должны быть сделаны. Тем не менее, для достижения оптимального результата, фирма должна инвестировать в гибкости, пока предельные дополнительных стоимость равна предельной инвестиций.

Оптимальное инвестирование В ТОМ ГИБКОСТЬ

В этом разделе оптимизирует ценность фирмы по объему гибкость. Предполагается, что цена продукта P является постоянной, что разумное предположение, когда фирма действует в условиях жесткой конкуренции запрещает изменения цен. Кроме того, предполагается, что фирма может повышать гибкость путем модернизации существующего оборудования, но не имеет планов и возможность изменения размера установки (количество приспособлений на "Радуга"), то есть Q также постоянна. Например, Rainbow можно автоматизировать существующие приспособления или заменить их на новые без покупки дополнительных приспособлений или увеличения размера в кондуктор. Эти предположения сделаны для упрощения презентаций и изолировать эффекты объема гибкости со стороны тех, отнести на счет других переменных решения. В дальнейшем эти предположения будут ослаблены, чтобы изменения в обоих цены и объема производства.

В действительности, гибкость вводится принимать несколько дискретных шагов, в котором каждый шаг гибкость увеличивается на определенное количество. Например, Rainbow можно компьютеризировать один, два или более приспособления друг с большей гибкости на 6,25%. Таким образом, множество допустимых значений альфа будет содержать конечное число. Когда это число невелико, нахождения оптимальных альфа требует простой рутины. Для любого заданного значения альфа в набор, оптимальные значения других переменных, решение найдено, используя традиционные методы оптимизации. Альфа, что приводит к высокой стоимости компании будет выбран в качестве лучшей или оптимальной. Однако, как ряд шагов, необходимых для достижения полной гибкости становится больше, это дискретная процедура будет быстро стать громоздким, если не невозможно, реализовать. С учетом большого числа шагов, это гораздо лучше, если предположить, что альфа-непрерывная переменная. Это позволяет традиционных методов оптимизации, которые будут использоваться для того, чтобы найти оптимальные значения альфа, а остальные переменные решения в максимальном непрерывная функция. Оптимального объема инвестиций в гибкости будет определяться как уровень, который является ближайшим к оптимальному альфа. Пожалуйста, обратите внимание, что в решении случае радуги, можно предположить, что количество шаблонов достаточно велико, чтобы оправдать аппроксимации дискретного набора значений альфа непрерывном замкнутом диапазоне между 0 и 1.

Если предположить, что единственная переменная решение альфа, предельная чистая приведенная стоимость от инвестиций в эластичности равны предельной инвестиции, когда первая производная S ^ югу м ^ (P, Q, альфа) по отношению к альфа равна 0. То есть, если:

Таким образом, значение альфа, которая решит (9), уровень гибкости, что будет максимизировать стоимость компании. Решение может быть легко получены численные методы выполнения различных параметров и функций, которые описывают требования и расходы указаны. Мэтью [27] обеспечивает отличное руководство по несколько численных методов, таких как Ньютона, с фиксированной точкой итераций, Биссектриса, и Регула путем обмана. Таблицах в настоящем документе, созданный с помощью метода Ньютона.

Применение при Rainbow

Колонка 2 показывает, что если инвестиции на душу населения составляет $ кондуктор 925000, оптимальная степень гибкости 43,75%, что может быть достигнуто путем компьютеризации 7 приспособлений. оптимальных инвестиций компании в объеме гибкость затем будет $ 6475 тысяч. Эта инвестиция будет повышение стоимости фирмы от примерно $ 43790 тысяч до $ 50,20 млн. долл. США.

Сообщение от столбец 2, что, если Rainbow инвестирует в гибкости, более чем на $ 6475 тысяч это наблюдается прирост в цене. Например, компьютеризация всех 16 приспособлений бы увеличить стоимость фирмы на $ 5730 тысяч за стоимость без гибкости. Тем не менее, предельной чистой прибыли компьютеризации приспособлений за 7 будет меньше, чем предельный инвестиций, а разница объясняет, почему стоимость компании будет снижаться постоянно после компьютеризации 7 приспособлений. Этот момент является еще одним свидетельством колоннами с 3 по 8, которые готовы за счет увеличения инвестиций, необходимых для замены один кондуктор с шагом в $ 100 000 каждый. Ясно, что чем выше предельных инвестиций, необходимых ниже будет оптимальное количество приспособлений должны быть заменены. Кроме того, как инвестиции на душу населения превышает $ кондуктор 1225 тысяч, полную гибкость фактически уменьшить стоимость фирмы. Эти наблюдения ясно показывают, что оптимальное поведение приведет различных фирм для достижения различной степени гибкости в зависимости от предельных инвестиций, необходимых для повышения гибкости. Как правило, размер предельных инвестиций будет возрастать с увеличением сложности производственного процесса на стадии рассмотрения и сложности необходимых технологий ..

ПРЕИМУЩЕСТВА гибкости и размер Оптимальное инвестирование

Предыдущие исследования показали, что большой выгоды от инвестиций в объеме гибкости будет рост управленческого контроля за выход [4] [6] [17] [32] [35]. Они утверждают, что во многих отраслях промышленности управление не имеет никакого контроля над спросом. Таким образом, управленческий контроль над выходом становится особенно ценным, поскольку помогает фирме уменьшить расходы, связанные с несоответствием спроса и производства. Кроме того, эти исследования показывают, что выгоды от объема гибкости включают повышение производительности и снижение переменных затрат. В этом разделе показано, как управленческий контроль над производства и повышение производительности труда может повлиять на решение фирмы вкладывать средства в объеме гибкость. Продолжая дело радуги, таблицы 3, 4 и 5 иллюстрируют выводы.

Управленческий контроль за выпуск и Оптимальное инвестирование в Гибкость

Интуитивно понятно, что высокий спрос нестабильность подразумевает сокращение управленческого контроля над спросом. Таким образом, чтобы держать риск несоответствия спроса и выпуска продукции постоянная высокая волатильность потребует высшего управленческого контроля за выход. Таблица 3 показывает этот довод, показав положительную взаимосвязь между спросом нестабильности и оптимальный уровень объема гибкость. По мере увеличения спроса неопределенности, она становится оптимальным для Rainbow выделить больше ресурсов, чтобы увеличить число компьютеризированных приспособлений и улучшить контроль над выходом. Например, если спрос волатильность 0,24 вместо 0,12, радуги модернизации целых 15 приспособлений для достижения оптимальных результатов. То есть, объем инвестиций в гибкость должна быть $ 13875 тысяч вместо $ 6475 тысяч требуется, если волатильность 0,12. Похоже, что высокий спрос неопределенность будет увеличивать издержки производства, как это увеличивает масштабы и частоту несоответствия между спросом и производства. Таким образом, фирма будет выделять дополнительные средства для сокращения этих несоответствий и связанных с ними затрат.

Таблица 4 показывает влияние темпов роста спроса на оптимальный уровень объема гибкость. Это показывает, что высокие темпы роста приведет фирмы вкладывают меньше в гибкости. Например, если спрос радуги по прогнозам увеличится на 29,24% вместо нынешних прогноз 17,24%, только 5 приспособлений будет компьютеризированной для достижения оптимальных результатов. Кажется, что дает гибкость Rainbow больших выгод за счет сокращения затрат, которые происходят, когда спрос меньше, чем объем производства. Напомним, что потери в избыточном количестве блок оценивается как SO% от переменных затрат единицы.

Высокие темпы роста спроса приведет к снижению риска этой потери, поскольку спрос будет отставать от выхода реже и величина дефицита будет меньше. Таким образом, высокие темпы роста спроса будут уменьшать выгоды, Rainbow можно получить, устранив тем самым оправдания высоких инвестиций в гибкости. Приведенные выше замечания имеют важные управленческие последствия. Если фирма сталкивается с крайне неустойчивым спросом, она должна инвестировать в достижении высокого уровня объемом гибкость для более эффективного контроля за выход. С другой стороны, если спрос по прогнозам увеличится с высокой скоростью, что снижает риск перепроизводства, небольшие инвестиции в гибкости может быть достигнут желаемый результат.

Группа сокращения затрат и инвестиций в оптимальном Гибкость

Повышение производительности труда может привести к снижению фиксированных или переменных издержек на единицу, или обоих. Таблица 5 показывает связь между величиной снижения удельных затрат и оптимального объема инвестиций в гибкости. Как величина сокращения уменьшается, фирма будет инвестировать все меньше и меньше в гибкости. Интуитивно понятно, что сокращение переменных издержек в результате улучшения гибкости увеличивает выгоды.

Таким образом, чем ниже величина сокращения ниже будет желание фирмы вкладывать средства в объеме гибкость. Тем не менее, Таблица 5 показывает, что отсутствие повышения производительности не обязательно означает нулевой инвестиций в гибкости. Например, столбец 7 показывает, что оптимальным вариантом было бы для радужной компьютеризации два приспособления, даже в случае, когда компьютеризация не может привести к сокращению переменных затрат. Колонка 8 показывает, что инвестиции в гибкости бы желательно в условиях, когда новое оборудование повысит переменные затраты. Эти наблюдения позволяют предположить, что улучшение управленческого контроля за выход может обеспечить достаточно преимуществ, чтобы оправдать инвестиции в объеме гибкость.

ПОСЛЕДСТВИЯ гибкость для цен и производства размер процесса

Анализа до сих пор считает, что продажная цена и размер производственного процесса (количество приспособлений на "Радуга") являются постоянными. Так, например, предположения, что цена продукта Rainbow составляет около $ 200 за единицу, что его производственного процесса 16 шаблонов. Тем не менее, объем гибкость повлияет на структуру затрат фирмы и ее способность обрабатывать большие и малые размеры перспективе. Таким образом, есть основания ожидать, что скажется на гибкости цен на продукты P и самого производственного процесса размер Q. Во многих случаях фирмы смогут изменять эти переменные, когда это добавляет гибкости. В этом разделе показано, как (8) может быть использован для определения оптимального объема инвестиций в гибкости, с учетом его влияния на цену продукта и размера производства.

При наличии взаимодействия между решений, касающихся стоимости товара, размер производственного процесса, а также степень гибкости объема, то уравнение (8) должна быть решена для оптимального значения трех переменных решения. Предполагая, что эти переменные являются непрерывными и значение альфа ограничивается диапазон 0

В зависимости от функциональных связей между объемом гибкость, цену и размер производства, общие стратегические последствия могут быть рассмотрены на производственных предприятиях. Позволяя альфа быть экзогенного параметра, (10) и (11) может быть решена при оптимальной * P и Q * в зависимости от альфа. Производных этих функций по отношению к альфа будет определять общие стратегические последствия. Эти производные вместе с их признаки могут быть определены при достаточно общих условиях, и некоторые выводы могут быть получены. Выводы, приведенные ниже, но язык и доказательства опущены для упрощения презентаций. Подробная язык и доказательства могут быть получены по запросу автора.

Во-первых, можно показать, что дР * / г (альфа) отрицательно, указав, что введение гибкость позволит фирме снизить цену продукта. Гибкость позволяет фирме удовлетворить высокий спрос путем запуска крупных размеров и снижение цен является оптимальным, так как это способствует повышению спроса, давая фирме возможность извлечь выгоду из его новых возможностей. Во-вторых, дг * / г (альфа) будет положительным для компании, спрос на которые сильно функцию, чувствительных к цене. Такая фирма будет снижение цен на продукты как уже говорилось выше, и одновременно увеличить размер производства дальнейшее увеличение его способности удовлетворить высокий спрос. В отличие, DZ * / г (альфа) является отрицательным для фирмы, спрос на которые функция слабо чувствительны к ценам. Эта фирма будет снижение цен на продукт и одновременно уменьшить размер производственного процесса, она вносит гибкость. Это оптимальное потому слабо, чувствительных к цене спрос будет ограничивать рост продаж, как цена падает. Это дает дополнительную мощность, которые могут быть удовлетворены с помощью больших размеров запустить более чем достаточно для удовлетворения дополнительного спроса, который может быть создано более низкой цене.

В зависимости от операционной среды фирмы, других случаях могут быть рассмотрены на общие выводы. Во-первых, рассмотрим случай, когда фирма является лидером цена, которая может изменить цену продукта, но не может изменить размер своего производственного процесса, поскольку она инвестирует в гибкости. Такая возможность существует, когда фирма может изменить существующего производственного процесса установки гибкости или когда фирма может выбирать между несколькими процессами, с теми же основными размерами, но с различной степенью гибкости. В этом случае фирма будет рост цен, как гибкость вводится, если спрос слабо чувствительны к ценам. Как гибкость защищает фирму от риска низкого спроса, повышение цен является оптимальной, поскольку она позволяет фирме увеличить вклад маржи. С другой стороны, инвестиции в объеме гибкость позволит фирме снизить цену продукта, когда спрос очень чувствительны к ценам. В этом случае небольшое снижение цены приведет к значительному увеличению спроса, а также сочетание немного ниже, вклад маржи и значительно выше, спрос будет расти стоимость компании.

Еще одна интересная ситуация, когда фирма может изменить размеры производственного процесса, как она приобретает гибкость, но цена продукта является рыночным и не решение переменной, то есть фирма-продавец цен на высоко конкурентном рынке. В этом случае фирма будет увеличивать размер производственного процесса, поскольку она инвестирует в гибкости, если спрос является очень нестабильной. Теперь, когда риск перед низкий спрос снижается, приобретая способность производить небольшие размеры бежать, фирма может оправдать большие производственного процесса. В отличие от этого, когда спрос волатильности сравнительно мягкая, инвестиции в объеме гибкость позволит фирме уменьшить размер своего производственного процесса. Для этой фирмы очень гибкая небольшой производственный процесс является более желательным, чем большая негибкий процесс.

Численное Иллюстрации: Дело о Rainbow

Последствия гибкость цен на продукты Rainbow и количество приспособлений в эксплуатации показаны в таблице 6. Таблица готовится в два этапа. Во-первых, уравнения (10) и (II) решаются для получения оптимального P и Q для значений, приведенных в колонке 1. Результаты этого оптимизации сообщили в колонках 2 и 3, и считают, что производственный процесс Q размер может быть увеличен с шагом 1 единицу каждый. Хотя это может быть возможным в какой-то фирмы, оно не выполняется в случае Rainbow, где размер производственного процесса должна быть увеличена как минимум на один кондуктор или 12000 единиц. На втором этапе, предназначенная для настройки процесса оптимизации, чтобы размер приращения 12000 единиц каждая. Этот шаг предполагает, что имеет смысл добавить новый шаблон, когда 55% от номинальной мощности нового кондуктор, скорее всего, будет использоваться, то есть оптимального Q превышает существующие возможности более чем на 6600 единиц, или когда Q больше 198600 единиц . Это происходит, если превышает 12,5%, или когда количество компьютеризированных приспособлений превышает 2. Таким образом, следующий возможный значение 3 / 17 = 17,65%, по состоянию на данный момент, количество шаблонов возрастает от 16 до 17 и сообщил значения альфа за 17,65% являются увеличена на 1 / 17, или 5,88% .

Таблица 6 показывает, что объем гибкость позволит фирме снизить цену продукта. Кажется, что снижается цена является оптимальной для радуги, как более низкая цена будет стимулировать спрос, приобретая гибкость позволит фирме обрабатывать большее количество ткани и воспользоваться повышенным спросом. В то же время, было бы оптимальным для Rainbow увеличить количество приспособлений до 17 лет. Повышение базового потенциала наряду с удалением цена оптимальным, так как более низкая цена будет стимулировать спрос, предлагая большую емкость извлечь выгоду из возможного увеличения спроса. Например, компьютеризация 8 шаблонов (альфа =. 4706) сделает его оптимальным для радужной отказаться от своей цены немного до $ 198,29 за единицу и увеличить количество шаблонов на одну единицу. Падение цен и дополнительный потенциал максимизировать стоимость фирмы, поскольку она приведет к увеличению продаж.

УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ выводы и заключения

Эта статья предусматривает управленческим инструментом, который можно использовать, наряду с другими инструментами, при определении оптимального бюджета, которые должны быть направлены на покупку объем гибкого оборудования. Модель применяется к реальной ситуации, чтобы продемонстрировать данных потребностей и возможностей модели для получения информации в процессе принятия решений. Некоторые полезные результаты получены.

Анализ показывает, что стоимость фирмы будет увеличиваться по мере зависит от степени гибкости, но оптимального инвестирования может быть достигнута до достижения полной гибкости. Показано, что промышленность рассматривается, сложность технологии, необходимой для гибкости, желания фирмы по совершенствованию управленческого контроля производства, темпы роста и волатильность спроса на продукцию, а также эффективности гибко сокращать расходы все это будет влиять План расходов по объему гибкость. Оптимальная степень гибкости будет уменьшаться со сложностью необходимой технологии, как сложность будет означать более высокие затраты гибкости. Быстрорастущие компании будут тратить меньше средств на гибкость по сравнению с медленно растущей компании. С другой стороны, уровень расходов на гибкость, будет возрастать по мере увеличения спроса неопределенности. Кроме того, было показано, что лучшего управленческого контроля за выход может обеспечить достаточно преимуществ, чтобы оправдать инвестиции в объеме гибкость в условиях, когда гибкость увеличения переменных издержек. И, наконец, показал, что инвестиции в гибкости, непосредственно влияют на стоимость товара и размера производства. Последствия, однако, будет варьироваться в зависимости от рыночных условий, в которых компания осуществляет свою деятельность.

Для показательный случай решить в данной работе, гибкость позволит уменьшить фильм цену продукта и увеличить размер своего производственного процесса, гибкость представил. [В редакцию: 19 сентября 1994. Принято: 30 ноября 1995.].

* Я благодарен Павлу Mangiameli, Университет Род-Айленд, за ценные обсуждения и предложений. Кроме того, я с благодарностью признать, ценные советы от редактора, Ли Краевский, помощник редактора, а также два анонимных судей. Любые упущения и ошибки мои.

Ссылки

[1] Анонимный автор. Выходной фейерверк 500% с новой автоматизированной линии. Упаковка, 1993, 38 (8), 37-38.

[2) Анонимный автор. Сжатые сроки. Производитель Appliance, 1993, 41 (2), T18T20.

[3] Aranoff, Г. Капитал бюджета с выбором технологии и колебания спроса в простой модели производства: Примеры расчетов и наблюдений на выходе гибкость. Управленческий

[5] Барон, Д. Спрос неопределенности в условиях несовершенной конкуренции. Международный Economic Review, 1971,12, 196-208.

[6] Бессант, J.,

[7] Биллингтон, PJ классической экономической модели массового производства с установки стоимости в зависимости от капитальных затрат. Decision Sciences, 1987, 18, 25-40. [8] Black, F.,

Журнал политической экономии ", 1973, 81, 637-659. [9] Бреннан, M.J.,

[11] Чун, K.H. Стоимость объемом прибыли анализа в условиях неопределенности, когда фирма имеет производственную гибкость. Журнал Бизнес Финансы

[12) Корбетт, Л. Доставка окон-новому взглянуть на повышение гибкости производства и своевременность доставки работы. Производство

[19] Харпер, Л. Грузовые автомобили стали складах "для запасов. Wall Street Journal, 1994, 7 февраля, A10.

[20] Хилл, A.V,

[24] Кочан, А. Siemens автомобильные роботы и лазеры. Ассамблея автоматизации, 1993, 13 (2), 11-13. [25] Leland, H.E. Теория фирмы сталкиваются с проблемой неопределенности спроса. American Economic Review, 1972, 62, 278-291. [26] Levary, Р. Программируемый автоматизации производственных систем. Производственный менеджмент, 1994, 36 (3), 21-26. [27] Мэтьюз, J.H. Численные методы в области математики, науки и техники (2-е изд.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1992. [28] Макдональд, R.L.,

[29] Ньюман, WR.,

[31] Портеус, E.L. Инвестирование в условиях ограниченной установки в модели ЕОК. Управление науки, 1985. Ир, 998-1010. [32] Sch Академия управления обзора, 1982, 7, 479-487. [33] Sethi, А. К.,

[35] СУГИМОРИ, Y, Kusunoki К. Чо, F,

[39] Vollmann, TE. Берри, W.L.,

Джордж F Tannous является адъюнкт-профессором финансов в колледж торговли, Университет Саскачевана, Канада. Д-р Tannous опубликовал в таких журналах, как "Международный обзор экономики и финансов, решение наук, Международный научный журнал" Банк маркетинга и управления и принятия экономики. В настоящее время его научные интересы включают цен на управленческих вариантов интеграции финансовых и операционных решений, эффективной исполнительной компенсации, финансирование внешней торговли, ценообразования процентная ставка воротники, а также использование фьючерсов и опционов для хеджирования рисков.