. Analiza Prin Modelare Si Simulare a Posibilitatilor de Extindere (firma Xyz)

INTRODUCERE

Obiectivul acestei lucrări îl reprezintă fundamentarea deciziei de alegere a variantei de extindere a firmei K.R.A.Y., cu ajutorul arborelui decizional, și analizarea riscului variantei alese prin simulare.

Lucrarea este sistematizată în cinci capitole. Primul capitol prezintă strategia firmei K.R.A.Y., cu detalii asupra elementelor strategiei, unele concepte generale referitoare la decizie și fundamentarea deciziilor prin modelare și simulare.

Capitolul doi este un capitol de prezentare al firmei, în care se efectuează și analiza diagnostic a acesteia. Capitolul este organizat în continuare după cum urmează: în subcapitolul 2.1 este precizat obiectul de activitate al firmei K.R.A.Y., subcapitotul 2.2 prezintă analiza economico-financiară a firmei, ce se împarte la rândul ei în analiza patrimonială, analiza cheltuielilor, analiza rentabilității și analiza potențialului intern al firmei; în subcapitolul 2.3 este prezentat modelul de diagnosticare strategică SWOT al firmei care conține: evaluarea potențialului firmei, analiza mediului concurențial al firmei (unde sunt prezentați furnizorii, distribuitorii, clienții și concurența), apoi sunt subliniate punctele forte și punctele slabe ale firmei, precum și unele recomandări pentru viitor și organizarea structurală a firmei.

Capitolul trei prezintă în mod sistematic etapele alegerii variantei de extindere a firmei. În subcapitolul 3.1 se efectuează prezentarea problemei, apoi în subcapitolul 3.2 se prezintă abordarea teoretică a arborilor decizionali cu prezentarea caracteristicilor generale, a procesului decizional și riscului implicat de variantele decizionale și aplicarea metodei arborilor decizionali.

Capitolul patru conține două mari subcapitole: abordarea teoretică a utilizării simulării pentru determinarea profilului de risc al variantei de extindere și simularea cu @RISK a introducerii unui utilaj automat. De asemenea mai conține: aspecte generale ale simulării, analiza de sensibilitate, foile electronice de calcul și simularea Monte Carlo, criteriul valorii nete actualizate și despre produsul informatic @RISK. Subcapitolul 4.2 conține baza informațională a problemei simulate, informații referitoare la utilizarea simulării Monte Carlo și analiza de sensibilitate a rezultatelor simulării, precum și posibilitatea implementării variantei de extindere alese.

Capitolul cinci are patru subcapitole: necesitatea asistării deciziei de extindere, efectele cantitative și calitative ale aplicării modelării și simulării pentru fundamentarea deciziei de extindere și posibilitatea implementării modelării economico-matematice și a simulării la firma K.R.A.Y.

.

Capitotul 1

ASPECTE REFERITOARE LA STRATEGIA FIRMEI K.R.A.Y. ȘI ANALIZA DECIZIONALĂ

1.1. Strategia firmei K.R.A.Y.

Firma S.C. K.R.A.Y. S.R.L. este o micro-întreprindere privată cu sediul în Golești, Șoseaua Națională, numărul 91, firma fiind înființată în anul 1991.

Misiunea firmei K.R.A.Y. este formulată astfel:

“Noi, angajații firmei K.R.A.Y. ne propunem să realizăm plasă din sârmă zincată de dimensiuni variate și de bună calitate, să oferim servicii de consiliere prompte față de cele ale concurenței și alte produse precum: cuie, plasă rabitz, utilaje agricole, sârmă ghimpată, electrozi, fier beton, la prețuri competitive. Ne străduim să oferim clienților noștri produse la dimensiunile pe care și le doresc și servicii pe măsură care să le satisfacă nevoile. De asemenea ne propunem să obținem o cifră de afaceri cu 15% mai mare decât în anul precedent și să ne menținem prețurile competitive.” 

Obiectivele fundamentale ale firmei sunt: creșterea cifrei de afaceri cu 15% mai mult decât în anul precedent, creșterea productivității muncii cu 10%, creșterea calității produselor și serviciilor oferite de firmă, valorificarea deșeurilor obținute în urma producerii plasei de sârmă zincată, creșterea salariilor și îmbunătățirea condițiilor de muncă ale salariaților, permanentizarea furnizorilor în schimbul oferirii unor produse de o mai bună calitate, la prețuri acceptabile și la termenele convenite.

Opțiunile de realizare a strategiei la care apelează firma K.R.A.Y. sunt: achiziționarea unui utilaj automat de producere a plasei din sârmă zincată care va conduce la o mai bună satisfacere a cererii în perioadele de sezon, prin mărirea volumului producției și implicit a volumului vânzărilor, precum și la creșterea productivității muncii; cea de-a doua opțiune strategică se referă la introducerea în fabricație a unui produs nou complementar, stâlp de gard în două variante, la 2 și 2,5 metri, iar cea de-a treia opțiune strategică se referă la construirea unui nou atelier și a patru mașini precum cele existente în acest moment în dotare.

În ceea ce privește necesarul de resurse, acestea sunt de patru feluri: informaționale, tehnico-materiale, umane și financiare. Referitor la resursele informaționale ale firmei K.R.A.Y., managerul și ceilalți angajați vor urmări publicațiile din presă și de asemenea pot utiliza Internet – ul pentru a se documenta. În ceea ce privește resursele umane în următorii trei ani firma va angaja alți doi muncitori, dar acest lucru va fi dificil de realizat întrucât nu se prefigurează vreo schimbare a situației forței de muncă existente la momentul actual. Resursele financiare necesare îndeplinirii strategiei vor proveni din fondurile personale ale patronului firmei.

Termenele strategice delimitează perioada de operaționalizare a strategiei. Perioadele pentru realizarea obiectivelor fundamentale ale firmei sunt de trei ani, cu toate că implementarea oricărei opțiuni strategice se poate realiza într-un an.

Avantajul competitiv al firmei K.R.A.Y. constă în faptul că firma produce o gamă foarte variată de plasă de sârmă, de o bună calitate și oferă servicii post-vânzare (firmele competitoare nu le oferă).

Se observă că elementele strategiei firmei K.R.A.Y. indică faptul că aceasta este de dezvoltare, întrucât stabilește obiective sensibil superioare cantitativ și calitativ celor din perioadele precedente și se bazează pe o situație economică bună dublată de un apreciabil potențial comercial.

Nici o strategie solidă de afaceri nu poate fi construită pe o cunoaștere sau pe o analiză fragmentată. Fiecare tip de analiză impune o pregătire și o experiență considerabile, iar rezultatele corespunzătoare nu se vor putea obține decât dacă există în mod constant acces la informații corecte legate de piață. Firmele care sunt puternice în activitatea de marketing obțin aceste informații în mod regulat, astfel încât pentru ele derularea analizelor reprezintă un proces de rutină, [6].

În schimb, firmele care sunt mai puțin orientate pe activitatea de marketing tind să colecteze la întâmplare informațiile, obținând rezultate care lasă de dorit, întrucât sunt nevoite să depună eforturi suplimentare pentru a elimina „scurt circuitele” din fluxurile de date pe care le primesc, [6].

Pentru a obține o serie de informații corecte legate de piață referitoare la creșterea volumului vânzărilor și implicit a cifrei de afaceri, firma K.R.A.Y. se poate îndruma după următoarea diagramă realizată după Kenichi, O., în „Inteligența strategului” prezentată în figura 1.1.

Figura 1.1 Diagrama volumului vânzărilor în cazul

creșterii ponderii pe piață

Fiecare din întrebările din partea dreaptă a figurii 1.1 ridică o serie de probleme care necesită să fie analizate. Acestea sunt: nevoile de bază ale consumatorului, analiza valorii (reală și percepută) oferită de produsele concurente, tendințele în cadrul canalului de vânzare și acoperirea geografică, compararea capacităților de servire și a timpului de livrare, analiza percepției mărcii și produsului de către client, analiza procesului de luare a deciziilor de aprovizionare, elasticitatea prețului, influența condițiilor de plată și de negociere, posibilitățile de expansiune geografică, posibilitatea de a atrage consumatori finali care nu aparțin segmentului curent, analiza expansiunii din punct de vedere al raportului costuri – beneficii, anticiparea cererii (3-5 ani) pentru produsul care formează piața totală, factorii care determină mărimea segmentului actual în cadrul pieței totale, tendințe și prognoze, [6].

1.2. Concepte de bază ale deciziei

Având în vedere că această lucrare se referă la fundamentarea unei decizii, în continuare vor fi prezentate câteva concepte de bază ale deciziei.

Decizia reprezintă rezultatul unor activități conștiente de alegere a unei direcții de acțiune și a angajării în aceasta, fapt care implică, de obicei, alocarea unor resurse. Decizia rezultă ca urmare a prelucrării unor informații și cunoștințe și aparține unor persoane sau unui grup de persoane, care dispun de autoritatea necesară și care răspund pentru folosirea eficace a resurselor în anumite situații date, [5].

În [5], [10], [13] se consideră că decizia este o activitate a unei ființe umane care urmărește în mod conștient anumite obiective. Este evident că angajarea într-o anumită direcție de acțiune presupune, de cele mai multe ori, folosirea unor resurse. În cazul deciziilor manageriale, la care se referă majoritatea literaturii de specialitate, se au în vedere resursele organizației, dintre care cele mai importante sunt considerate cele materiale, financiare, umane și cunoștințele acumulate în organizație.

O decizie poate fi produsă în diferite moduri, potrivit cu caracterul procedurilor folosite în activitățile decizionale. Lăsând la o parte deciziile iraționale, se identifică cinci tipuri de abordări, după cum urmează:

Decizia rezultă în urma desfășurării „la întâmplare” a activităților decizionale.

Activitățile decizionale se bazează pe „rutină”, făcând ca decizia să fie adoptată prin folosirea unor analogii „aproape mecanice” cu situații întâlnite în trecut.

Activitățile decizionale se bazează pe învățare (sau „instruire”), prin care se adaptează deciziile anterioare în funcție de asimilarea unor cunoștințe ( tehnici, experiențe) noi.

Activitățile decizionale „pragmatice” încearcă imitarea unor procese decizionale „exemplare” care au condus la rezultate de succes.

Activitățile decizionale se bazează pe „analiza și modelarea sistemică” și „previzională”.

Deciziile sunt necesare în anumite momente, denumite situații decizionale. O situație decizională este rezultatul apariției unor stimuli sau schimbări, create de evenimente sau de acțiuni ale unor factori care creează condiții suficient de puternice pentru a determina nevoia de a „face ceva”. Atunci când există cineva care sesizează situația și este dispus să facă o alegere din mai multe alternative privind căile de acțiune posibile pentru a atinge o anumită stare dezirabilă, se poate vorbi de o problemă decizională.

Conștientizarea unei situații decizionale este prima dintr-o succesiune de faze care compun procesul decizional. Acesta se încheie cu exprimarea și autorizarea deciziei care urmează a fi implementată. Procesul decizional cuprinde trei faze principale, și anume: a) conștientizarea situației decizionale și culegerea de date pentru formularea și clarificarea problemei decizionale, b) proiectarea (sau identificarea) alternativelor și alegerea principiului și a elementelor necesare evaluării și c) alegerea deciziei și demararea implementării, [5], [13].

Calitatea unei decizii este judecată nu atât strict după rezultatul obținut , cât mai ales, în funcție de: a) informațiile disponibile, b) abundența alternativelor posibile identificate (sau proiectate) și c) adecvanța raționamentelor folosite, toate considerate în momentul adoptării deciziei [5].

Pentru a asigura o bună calitate a deciziilor este necesară analiza decizională. Aceasta oferă un cadru sistematic de structurare, descompunere și rezolvare a problemelor decizionale. Analiza decizională nu este gândită pentru savanți și nu are ca scop numai să rezolve diferite probleme decizionale. Scopul primar al analizei decizionale este să-l ajute și să-l stimuleze pe decident să „gândeasde specialitate, se au în vedere resursele organizației, dintre care cele mai importante sunt considerate cele materiale, financiare, umane și cunoștințele acumulate în organizație.

O decizie poate fi produsă în diferite moduri, potrivit cu caracterul procedurilor folosite în activitățile decizionale. Lăsând la o parte deciziile iraționale, se identifică cinci tipuri de abordări, după cum urmează:

Decizia rezultă în urma desfășurării „la întâmplare” a activităților decizionale.

Activitățile decizionale se bazează pe „rutină”, făcând ca decizia să fie adoptată prin folosirea unor analogii „aproape mecanice” cu situații întâlnite în trecut.

Activitățile decizionale se bazează pe învățare (sau „instruire”), prin care se adaptează deciziile anterioare în funcție de asimilarea unor cunoștințe ( tehnici, experiențe) noi.

Activitățile decizionale „pragmatice” încearcă imitarea unor procese decizionale „exemplare” care au condus la rezultate de succes.

Activitățile decizionale se bazează pe „analiza și modelarea sistemică” și „previzională”.

Deciziile sunt necesare în anumite momente, denumite situații decizionale. O situație decizională este rezultatul apariției unor stimuli sau schimbări, create de evenimente sau de acțiuni ale unor factori care creează condiții suficient de puternice pentru a determina nevoia de a „face ceva”. Atunci când există cineva care sesizează situația și este dispus să facă o alegere din mai multe alternative privind căile de acțiune posibile pentru a atinge o anumită stare dezirabilă, se poate vorbi de o problemă decizională.

Conștientizarea unei situații decizionale este prima dintr-o succesiune de faze care compun procesul decizional. Acesta se încheie cu exprimarea și autorizarea deciziei care urmează a fi implementată. Procesul decizional cuprinde trei faze principale, și anume: a) conștientizarea situației decizionale și culegerea de date pentru formularea și clarificarea problemei decizionale, b) proiectarea (sau identificarea) alternativelor și alegerea principiului și a elementelor necesare evaluării și c) alegerea deciziei și demararea implementării, [5], [13].

Calitatea unei decizii este judecată nu atât strict după rezultatul obținut , cât mai ales, în funcție de: a) informațiile disponibile, b) abundența alternativelor posibile identificate (sau proiectate) și c) adecvanța raționamentelor folosite, toate considerate în momentul adoptării deciziei [5].

Pentru a asigura o bună calitate a deciziilor este necesară analiza decizională. Aceasta oferă un cadru sistematic de structurare, descompunere și rezolvare a problemelor decizionale. Analiza decizională nu este gândită pentru savanți și nu are ca scop numai să rezolve diferite probleme decizionale. Scopul primar al analizei decizionale este să-l ajute și să-l stimuleze pe decident să „gândească”, să dea structură problemei pentru a o înțelege mai bine, pentru a alege și clarifica setul de obiective ca și pentru a identifica (sau imagina) mai ușor alternative de acțiune în vederea evaluării. Altfel spus, decidentului i se oferă o formă de facilitare și de disciplinare a procesului de achiziționare (identificare) a informațiilor și cunoștințelor, ca și de „fabricare” (generare) a unor cunoștințe noi [13], [5].

Analiza decizională se sprijină pe o serie de modele, tehnici și instrumente. Pe lângă metodele și instrumentele specifice ale analizei decizionale se mai folosesc metode și tehnici din alte discipline care au o aplicabilitate mai largă, nelimitată, la asistarea activităților decizionale. Principalele discipline sunt: statistică și probabilități (pentru construirea modelelor), cercetarea operațională (în special pentru alegerea alternativei celei mai bune) și simulare (pentru evaluarea consecințelor alternativelor decizionale).

Ca o concluzie a noțiunilor prezentate se poate observa importanța fundamentării deciziilor și mai ales a deciziilor strategice care influențează în mod vital existența întreprinderii.

Capitolul 2

Analiza diagnostic a firmei K.R.A.Y.

2.1. Obiectul de activitate

S.C. K.R.A.Y. S.R.L. are ca obiect de activitate:

producție: împletituri de plasă sârmă zincată moale;

prestări servicii: măciniș de cereale pentru consum alimentar și măciniș de cereale și produse furajere;

comerț cu utilaje agricole, plasă rabitz, cuie, șpalieri, fier beton și sârmă ghimpată, electrozi.

2.2. Analiza economico-financiară a firmei K.R.A.Y.

2.2.1 Analiza patrimonială a firmei

Patrimoniul reflectă valoarea economică a firmei, capacitatea acesteia de a face față necesităților financiare la un moment dat a firmei. Analiza situației financiar-patrimoniale este centrată pe fondul de rulment și necesarul de fond de rulment [15].

Datele prezentate în tabelele din acest capitol sunt date comparabile.

Fondul de rulment este un indicator important reprezentând partea din resursele financiare permanente care asigură finanțarea activelor circulante reînnoibile permanent și este calculat cu ajutorul bilanțului patrimonial, este rezultatul formulei:

FR = Active circulante – Datorii pe termen scurt.

Nevoia de fond de rulment reprezintă partea din activele ciclice ce trebuie finanțată din surse stabile, respectiv din activele circulante, formată din stocuri și creanțe. Se obține la rândul său cu formula:

NFR = Stocuri + Creanțe – Obligații pe termen scurt

Tabelul 2.1

Indicatori privind fondul de rulment mii lei

-date comparabile-

Din datele prezentate în tabelul 2.1 rezultă că firma a înregistrat un fond de rulment pozitiv în toți anii supuși analizei, ceea ce semnifică un excedent de lichidități potențiale sau marjă de siguranță față de riscurile activității viitoare. De asemenea valorile acestui indicator oscilează în perioada analizată înregistrând o valoare mult mai mare în 2003, ceea ce indică faptul că firma trebuie să investească acești bani.

În ceea ce privește nevoia de fond de rulment, acest indicator înregistrează valori pozitive pe toată perioada analizată. Valoarea sa pozitivă împreună cu nivelul normal al stocurilor și creanțelor indică o situație normală a firmei.

Trezoreria netă se calculează după următoarea formulă:

Trezoreria netă = Fondul de rulment – Nevoia de fond de rulment

În cadrul analizei patrimoniale, diferența dintre fondul de rulment și nevoia de fond de rulment reprezintă trezoreria netă. Din tabelul 2.1 se observă că ea înregistrează valori pozitive pe toată perioada analizată, ceea ce semnifică o autonomie financiară a firmei pe termen scurt.

Tabelul 2.2

Indicatori financiari

Cum fondul de rulment se utilizează pentru acoperirea parțială a activelor circulante (îndeosebi stocurile), prezintă importanță două rate din tabelul 2.2: rata de finanțare a capitatului circulant și rata de acoperire a stocurilor, calculate cu relațiile:

Fond de rulment

Rata de finanțare a capitatului circulant = ————————

Active circulante

Fond de rulment

Rata de acoperire a stocurilor = ———————

Stocuri

Valorile înregistrate de rata de finanțare a capitalului circulant și rata de acoperire a stocurilor arată că situația poate fi considerată peste nivelul normal din punctul de vedere al ambelor rate de eficiență, valorile arătând peste 50% în cazul ratei de finanțare a capitalului circulant și în cazul ratei de acoperire a stocurilor peste 2/3 din valoarea acestora.

Solvabilitatea și capacitatea de plată a întreprinderii evidențiază proprietatea părții materiale a capitalului de a se transforma în bani. Solvabilitatea reprezintă capacitatea unității patrimoniale de a face față obligațiilor pe termen lung care rezultă fie din angajamentele anterioare contractate, fie din operații curente, fie din prelevări obligatorii.

RLP = Active circulante / Datorii pe termen scurt x 100

RLp = (Active circulante – Stocuri) / Datorii pe termen scurt x 100

RSP = Capitaluri proprii / Total pasiv x 100

RD = Datorii totale / Total pasiv x 100

Tabelul 2.3

Indicatori de lichiditate și solvabilitate

Analiza informațiilor din tabelul 2.3 relevă faptul că în anii 2001 firma a avut dificultăți în a-și onora datoriile, indicatorul rata lichidității parțiale fiind sub 1, pentru ca în 2002 și 2003 situația să revină la normal.

Rata solvabilității patrimoniale înregistrează valori care se încadrează conform [15], în limitele normale (60-70%), situația putând fi apreciată ca pozitivă.

Firma K.R.A.Y. are un grad de îndatorare scăzut, valorile indicatorului rata datoriilor fiind încadrate în limitele considerate normale.

2.2.2. Analiza cheltuielilor firmei K.R.A.Y.

În acest subcapitol sunt prezentate categoriile de cheltuieli ale firmei K.R.A.Y. așa cum sunt prezentate în contul de profit și pierderi și anume: cheltuieli de exploatare, cheltuieli financiare. Cheltuielile de exploatare se împart în: cheltuieli materiale, cheltuieli cu lucrări și servicii executate de terți, cheltuieli cu impozite, taxe și vărsăminte asimilate, cheltuieli cu personalul, cheltuieli cu amortizările și provizioanele.

În tabelul 2.4 sunt prezentate aceste cheltuieli pe categorii, iar datele reprezintă mii lei.

Tabelul 2.4

-date comparabile- mii lei

Pe ansamblul firmei se constată o majorare a cheltuielilor totale cu 7,4% în anul 2003 față de anul 2002, și cu 14,3% în anul 2002 față de anul 2001, situație justificată și de creșterea cifrei de afaceri. Se observă că anumite cheltuieli înregistrează o anumită oscilație. Cheltuielile cu lucrările și serviciile executate de terți scad în 2003 cu 21% față de 2002 și cheltuielile cu amortizările și provizioanele scad cu 61,2% față de 2001.

Tabelul 2.5 (%)

Analiza structurală a cheltuielilor de exploatare, conform evidenței acestora în contul de profit și pierdere, relevă faptul că cheltuielile materiale au crescut ca pondere în totalul cheltuielilor de exploatare de la 76,5% în 2001 la 79,6% în 2003. Ponderea cheltuielilor cu lucrările și serviciile executate de terți a înregistrat valorile cele mai mari în 2002 pentru ca în 2003 să scadă sub nivelul celor din 2001. Cheltuielile cu impozitele și taxele au înregistrat o pondere constantă în cadrul cheltuielilor de exploatare în perioada analizată.

Cheltuielile cu personalul au înregistrat o scădere în perioada analizată datorită faptului că a scăzut numărul de angajați. De asemenea ponderea cheltuielilor cu amortizările și provizioanele a înregistrat oscilații, nivelul minim înregistrându-se în 2002 pentru ca în 2003 acesta să ajungă la 3,2%.

Ponderea cheltuielilor de exploatare în total cheltuieli a înregistrat o scădere de la 98,8% la 97% în 2002 pentru ca apoi să se mențină constantă în 2003. Evoluția ponderii cheltuielilor financiare este contrară, aceasta înregistrând o creștere de la 1,2% în 2001 la 3% în 2002 pentru ca apoi să rămână constantă în 2003.

Pentru analiză prezintă interes și rata cheltuielilor sau rata medie a cheltuielilor, determinată cu ajutorul relației:

Cheltuieli

Rch = ——————— x 100

Cifra de afaceri

unde: Rch este rata cheltuielilor.

Tabelul 2.6

-date comparabile-

În tabelul 2.6 se observă creșterea cheltuielilor materiale în perioada analizată și scăderea cheltuielilor cu personalul. De asemenea cifra de afaceri a crescut de la an la an. Valorile înregistrate de ratele cheltuielilor au oscilat astfel: rata de eficiență a cheltuielilor materiale a înregistrat un nivel minim în 2002, rata de eficiență a cheltuielilor totale a înregistrat un nivel maxim în 2002 pentru ca în 2003 acesta să înregistreze cea mai mică valoare din perioada analizată. Se observă că rata de eficiență a cheltuielilor totale poate fi apreciată ca normală în sensul că permite obținerea de profit în toți anii.

2.2.3. Analiza rentabilității firmei K.R.A.Y.

Analiza rentabilității poate fi realizată cu ajutorul a doi indicatori: profitul (ca indicator de volum) și rata rentabilității (ca indicator al mărimii relative a rentabilității). O importanță deosebită prezintă ratele rentabilității, întrucât exprimă gradul în care capitalul sau folosirea resurselor aduc profit, [15].

Acestea se calculează după formulele:

Rc = Profit brut / Cheltuieli totale x 100

Rv = Profit brut / Venituri totale x 100

Ra = Profit brut / Active totale x 100

Re = Profit brut / Capital permanent x 100

Rf = Profit brut / Capital propriu x 100

Tabelul 2.7

Indicatorii de rentabilitate

În tabelul de mai sus sunt prezentate valorile ratelor rentabilității înregistrate de firma K.R.A.Y. Examinarea informațiilor din tabel atestă o situație favorabilă din punct de vedere economic pentru această parte a analizei, în sensul că majoritatea ratelor de rentabilitate indică o creștere în intervalul de timp analizat. Rata rentabilității costurilor, ce reflectă modul în care firma a gestionat resursele care au intrat în costuri scade în 2002 la 3,52% față de 3,54% în 2001 pentru a ajunge în 2003 la 4,21%. Aceeași evoluție o are și indicatorul rata rentabilității veniturilor. Creșterea valorilor indicatorului de la 3,4% în 2002 la 4,04% în 2003 implică un aspect pozitiv pentru activitatea viitoare a firmei. Valorile ratei rentabilității resurselor ocupate (a activelor) sunt peste pragul limită de 1% și înregistrează o creștere în perioada analizată. Rata rentabilității economice înregistrează valoarea maximă în 2002, iar în 2003 scade până la valoarea de 10,57% care este peste valoarea înregistrată în 2001. Rata rentabilității financiare, care arată capacitatea capitalului investit de a produce profit, înregistrează valori crescătoare, deci o îmbunătățire relativă a activității firmei.

2.2.4 Analiza potențialului intern.

Viabilitatea economică a firmei K.R.A.Y., performanțele acesteia sunt dependente de volumul, structura și eficiența utilizării resurselor umane, materiale și financiare.

Tabelul 2.8

Structura personalului la S.C. K.R.A.Y. S.R.L.

În intervalul de timp analizat, numărul personalului a înregistrat o scădere absolută de 2 salariați, câte un salariat pe an (de la 9 salariați în 2001 la 7 salariați în 2003). Categoria de personal la care s-a înregistrat scăderea este cea a muncitorilor direct productivi , numărul muncitorilor indirect productivi rămânând constant. Scăderea numărului de salariați nu este rezultatul restrângerii volumului de activitate al firmei, ci al unei crize de forță de muncă în județul Vrancea din cauza faptului că majoritatea oamenilor sunt plecați în străinătate la muncă (Italia, Spania, Germania).

De asemenea, pe categorii socio-profesionale și din punct de vedere al pregătirii, situația înregistrată la firma K.R.A.Y. este următoarea: administratorul firmei și contabilul au studii medii împreună cu alți doi muncitori, iar ceilalți muncitori au opt respectiv șapte clase. Se observă că nivelul de pregătire nu este foarte ridicat, iar muncitorilor li se cere un nivel minim de pregătire deoarece aceștia sunt calificați la locul de muncă, întrucât nu există școli de împletit plasă de sârmă.

Tabelul 2.9

Indicatori ai salariilor -date comparabile-

Productivitatea muncii, indicatorul ce reflectă eficiența utilizării resurselor umane, a înregistrat o creștere de la 257378,2 mii lei în 2001 la 406290,6 mii lei în 2003. Cauza care a generat-o este, în principal, creșterea cifrei de afaceri. Productivitatea muncii și salariul mediu se calculează după formula:

Cifra de afaceri

Productivitatea muncii = —————————

Numărul de salariați

Fondul de salarii

Salariul mediu = —————————

Numărul de salariați

Un element de evidențiere a utilizării resurselor umane și, în general, a eficienței firmelor îl reprezintă maniera de respectare a unor corelații. Două dintre aceste corelații sunt de ordin cantitativ și se reflectă în dinamica unor indicatori cantitativi: indicele cifrei de afaceri este mai mare sau egal cu indicele fondului de salarii care la rândul lui este mai mare sau egal cu indicele numărului de salariați, [15]. Din tabelul 2.9 se observă că se respectă corelația cu numărul 1 ceea ce înseamnă că firma utilizează eficient forța de muncă.

Ica ≥ IFs ≥ Ins (1)

O altă corelație este de ordin calitativ și exprimă raporturile dintre doi importanți indicatori de eficiență: productivitatea muncii și salariul mediu, unde indicele productivității muncii este mai mare sau egal cu indicele salariului mediu, [15].

IW ≥ IS (2)

Se observă din tabelul 2.9 că și acestă corelație, numărul 2, este respectată, creșterea salariilor fiind fundamentată de creșterea mai mare a productivității muncii.

Analiza potențialului material implică abordarea celor două categorii de active, fixe și circulante prin prisma volumului, structurii, dinamicii și eficienței lor.

Tabelul 2.10

În perioada analizată se poate observa că cei doi indicatori ce măsoară eficiența utilizării mijloacelor fixe au avut o evoluție negativă, cifra de afaceri la 1000 lei mijloace fixe scăzând de la 223,45 lei în 2001 la 116,66 lei, aproape jumătate, în 2003. Profitul la 1000 lei mijloace fixe a scăzut de la 6475,05 lei în 2001 la 2843,91 lei în 2003. Această evoluție negativă indică o utilizare ineficientă a mijloacelor fixe.

Tabelul 2.11

-date comparabile-

Utilizarea eficientă a mijloacelor fixe impune, de asemenea, ca regulă generală devansarea indicelui înzestrării tehnice de către indicele productivității muncii. În tabelul 2.11 se observă că se păstrează această regulă, ceea ce indică o situație normală a activității firmei. Gradul de înzestrare tehnică s-a calculat după formula:

Mijloace fixe

Gradul de înzestrare tehnică = ————————

Numărul de salariați

Analiza eficienței utilizării activelor circulante se realizează cu ajutorul indicatorilor: viteza de rotație a activelor circulante și durata recuperării creanțelor.

Viteza de rotație a activelor circulante (a stocurilor) se exprimă prin:

coeficient (număr de rotații):

Cifra de afaceri Cifra de afaceri

Nr = ——————— sau Nr = ———————

Active circulante Stocuri

— durata unei rotații: 

360

D = —— .

Nr

Tabelul 2.12

-date comparabile-

În tabelul 2.12 observăm că valorile indicatorilor înregistrează oscilații iar în 2003 situația este nefavorabilă întrucât numărul de zile în care stocurile realizează o rotație completă a crescut de la 52 de zile în 2002 la 71 de zile în 2003. Se observă că și valoarea stocurilor a crescut de la an la an ajungând în 2003 la 567 milioane de lei.

Durata recuperării creanțelor, calculată cu formula:

Creanțe

DRC = ——————— x365,

Cifra de afaceri

este evidențiată în tabelul 2.13.

Tabelul 2.13

-date comparabile-

În tabelul 2.13 valorile indicatorilor cresc de la an la an, creanțele ajungând de la 47602 mii lei în 2001 la 286920 mii lei în 2003. Valorile ideale ale indicatorului se situează între 0 și 30 de zile. La firma K.R.A.Y. valorile de recuperare a creanțelor sunt peste cele considerate normale în 2003. Situația poate fi apreciată ca nefavorabilă pentru firmă ca urmare a faptului că ritmul de creștere a creanțelor depășește ritmul de creștere al cifrei de afaceri.

În ceea ce privește structura creanțelor firma K.R.A.Y. nu mai are de recuperat creanțe cu vechime peste un an, ceea ce înseamnă că managementul s-a preocupat de stingerea creanțelor vechi astfel încât să se elimine riscul nerealizării lor.

2.3 Modelul de diagnosticare strategică SWOT

al firmei K.R.A.Y.

2.3.1 Evaluarea potențialului întreprinderii K.R.A.Y.

Conform [2] pentru evaluarea potențialului întreprinderii este necesar să se abordeze patru domenii de analiză și anume: capacitatea comercială a firmei, capacitatea financiară, capacitatea productivă și capacitatea managerială.

Capacitatea comercială a firmei K.R.A.Y.

Firma produce și comercializează plasă din sârmă zincată, plasă rabitz, șpalieri, fier beton, plase sudate, utilaje agricole, cuie și sârmă ghimpată. Plasa este executată în mai multe varietăți după cum urmează :

plasă sârmă zincată pentru împrejmuiri, gabioane și terasamente cu înălțimi până la 2 metri cu ochiul pătrat cu latura de 40, 50, 60, 80 milimetri din sârmă cu diametrul de 2,25- 2,5- 2,8- 3 milimetri;

plasă sârmă zincată pentru voliere și cuști cu ochiul pătrat cu latura de 16, 20 și 30 de milimetri din sârmă cu diametrul de 1,6- 2 milimetri;

Firma produce în special în regim de comandă, clienții alegându-și dimensiunile pe care le doresc (lungimea plasei, înălțimea, ochiul, grosimea sârmei). Firma K.R.A.Y. este singura care produce sârmă cu ochiul pătrat cu latura de 16, 20, 30 de milimetri din sârmă cu diametrul de 1,6- 2 milimetri din țară.

Produsele sunt distribuite cu autovehiculul firmei, un microbuz Ford Tranzit. Același microbuz este folosit și pentru aprovizionarea firmei cu materii prime. Pentru clienții din București firma asigură transport gratuit. Deasemenea clienților firmei li se acordă consiliere, ajutându-i să-și aleagă dimensiunile care îi avantajează cel mai mult din punct de vedere calitativ și cantitativ. Clienții care comandă în cantități importante beneficiează de anumite discount-uri de preț.

Firma K.R.A.Y. își promovează produsele apărând într-o serie de cataloage specifice domeniului de activitate: „Infoconstruct”, dar și generale precum: „Pagini Naționale”, „Pagini Aurii”, „Milenium”. Deasemenea firma participă la târguri naționale și internaționale: „TIBCO”, „TIB” București, târguri de materiale de construcții. Clienții care nu sunt din Focșani pot lua legătura cu firma atât prin intermediul telefonului și faxului cât și prin Internet, firma având pagină WEB și adresă electronică. Acestea sunt: www.kray.ro, [anonimizat].

Vânzătorii sunt instruiți să ofere informațiile necesare clienților pentru ca aceștia să ia decizia cea mai bună și să fie mulțumiți de alegerea făcută.

În privința politicii de preț firma K.R.A.Y. practică prețuri medii care sunt ceva mai mari față de prețurile firmelor mari din domeniu precum S.C. Ductil Steel S.A. Buzău și S.C. Trefo S.A. Galați. Aceste prețuri pot fi justificate prin faptul că firma lucrează la comandă. Persoanele care doresc prețuri mai mici pot lua de la fabrică plasă de dimensiune standard. Firma preia comenzi din toate colțurile țării, aria cea mai concentrată a comenzilor fiind județul Vrancea unde se află și sediul firmei. În ceea ce privește repartizarea teritorială a ofertei, aceasta se concentrează în special în județul Vrancea și în București. Cererea de pe piață se concentrează deasemenea în aceleași zone ca și oferta.

Ceilalți concurenți nu oferă servicii post-vânzare și clienții concurenței nu pot să comande ce dimensiuni vor, deoarece aceștia oferă plasă de-a gata cumpărată de la marile fabrici care există într-o varietate mică. Prețul este mai mare la plasa de sârmă cu ochiul de 16, 20 și 30 de milimetri deoarece este mai dificil de lucrat și mai deasă.

În județul Vrancea există mai mulți producători de plasă de sârmă zincată și multe depozite de materiale de construcție, deci există o ofertă destul de mare, cu toate că niciunul dintre concurenți nu are o ofertă atât de variată.

Cererea nu este constantă în timp, este sezonieră. Există două sezoane și anume două luni primăvara: martie și aprilie și două luni toamna: septembrie și octombrie. În acestă perioadă există o cerere mare de plasă de sârmă, iar în perioada de iarnă aproape că nu există. Am putea spune că este inelastică în funcție de preț deoarece în ultimii ani au avut loc o serie de scumpiri importante ale materiilor prime iar cererea nu s-a modificat substanțial.

De-a lungul anilor firma și-a creat o reputație bună, executând produse de calitate și livrând comenzile la timp. Managerul are o experiență în domeniu de 35 de ani și firma este cunoscută pe piața din județul Vrancea și în țară, executând numeroase comenzi ale unor firme mari publice și private: S.C. Electrica S.A. Suceava, Brăila, S.C. Bricostore S.A. București, S.C. Hidroconstrucția S.A. Galați, S.C. Concifor S.A. Buzău, S.C. Foradex S.A., Drumuri Județene Deva, S.C. Rosal S.A București.

Capacitatea financiară a întreprinderii K.R.A.Y.

În urma analizei efectuate anterior la paragraful 2.3 firma K.R.A.Y. are o situație financiară stabilă și în general bună. Analiza economică indică faptul că firma are disponibilități bănești fiind chiar recomandat ca aceasta să realizeze investiții, întrucât există un excedent de capital care nu este valorificat.

Din analiza cheltuielilor rezultă, cu toate că acestea sunt în creștere, că situația firmei este normală deoarece se înregistrează și o creștere a cifrei de afaceri. În perioada analizată firma a contractat mai multe credite: un credit pentru investiție pe o perioadă de trei ani pentru achiziționarea unui autovehicul necesară pentru transportarea mărfurilor și materiilor prime; o linie de credit pentru achiziționare de materii prime pentru o perioadă de un an de zile. În 2003 s-a stins creditul pentru investiții, iar linia de credit s-a menținut. Deasemenea gradul de îndatorare al firmei se încadrează în limitele considerate normale.

Din analiza economică rezultă că firma are capacitate de autofinanțare pe termen scurt. Firma înregistrează în perioada analizată rate ale rentabilității în creștere ceea ce are un efect pozitiv asupra activitații economice a firmei.

Totuși în perioada analizată firma înregistrează și unele aspecte negative precum faptul că viteza de rotație a stocurilor scade, durata de recuperare a creanțelor scade de la an la an și mijloacele fixe nu sunt utilizate eficient. Firma se află în echilibru financiar pe termen scurt și lung.

Capacitatea productivă a întreprinderii

Firma K.R.A.Y. are în dotare numeroase echipamente tehnologice: polizor de 2,2 Kw cu 3000 de rotații pe minut; o mașină de găurit cu un motor de 2,2 Kw cu 1500 de rotații pe minut, un uruitor de 30 Kw cu 3000 de rotații pe minut, un valț cu un motor de 11 Kw cu 900 de rotații pe minut și 4 mașini de împletit sârmă cu 2 motoare cu 1500 de rotații pe minut realizate în regim de autodotare, utilaje de întreținere, aparate de sudură, bormașini.

Având în vedere că firma produce modele foarte diversificate care nu pot fi produse cu mașini total automatizate, nu fiindcă aceste mașini nu ar putea fi produse, ci datorită cererii reduse care există pentru fiecare tip de sârmă.

Pentru produsele normale, plasă cu ochiul de 40, 50, 60 sau 80 de milimetri, grosimea sârmei de 2,5-2,7 sau 3 milimetri și înălțimi până la 3 metri se folosesc mașini puternice.

Pentru dimensiuni ale plasei cuprinse între ochiuri de 15, 20, 30 de milimetri, grosimea sârmei de 1,6-1,8-2-2,25 milimetri și înălțimi de la 1 metru la 2 metri sunt folosite mașini de putere mică.

Având în vedere că execută modele deosebite și foarte diversificate, executate corect, mașinile existente în dotare întrec oricând mașinile automate care produc de obicei un singur model și nu totdeauna corect executat.

Figura 2.1 Procesul tehnologic al plasei din sârmă zincată

Procesul tehnologic pentru împletit sârmă este următorul: sârma zincată este așezată în dispozitivul de desfășurare (vârtelniță). Aceasta trece printr-o baie de soluție de săpun și apoi printr-un sistem de role, de ghidare și reglare în funcție de tăria materialului. Firul de sârmă ajunge în matrița cu șnec unde este modelat în funcție de dimensiunea dorită. Acesta ajunge pe masa de montaj unde este îmbinat cu celelalte fire ieșite. În final ajunge la stelaj unde un muncitor finisează capetele plasei și bobinează plasa. Plasa este apoi depozitată în magazie.

Mașinile de împletit sârmă au un grad scăzut de automatizare și mecanizare, ceea ce le conferă un grad ridicat de flexibilitate în producție, mașinile ajustându-se destul de ușor pentru un nou produs. Capacitatea de producție a unei mașini este 120 de kilograme de plasă de sârmă pe zi și pe totalul mașinilor capacitatea de producție întru-un an este de 110 de tone. Cu toate că capacitatea de producție este mai mare decât cererea, firma tot nu reușește să acopere cererea în perioada de sezon. Am estimat pe baza datelor din 1999-2003 că cererea anuală este 100 tone de plasă sârmă.

Deasemenea calificarea durează în jur de două luni ceea ce înseamnă că un muncitor angajat în sezon nu poate fi apt pentru a lucra cu o mașină decât după ce a trecut sezonul ceea ce reprezintă un mare dezavantaj.

Județul Vrancea se află printre județele cu o rată a șomajului mică și de aceea este foarte dificil să găsești muncitori. Uneori acest lucru limitează capacitatea de producție a firmei. Firma face tot posibilul să mențină numărul de muncitori din perioadele de sezon dar în afara acestuia cheltuielile cu salariile și asigurările sociale sunt mari. Deocamdată firma nu beneficiază de efectele economiilor de scară.

Pentru fiecare mașină sunt necesari doi muncitori, unul este operatorul care execută împletirea, celălalt finisează capetele și bobinează plasa.

Lucrând în regim de comandă firma livrează marfa clienților la termenele stabilite.

Capacitatea managerială a întreprinderii

La firma K.R.A.Y. există un manager și șase alți angajați: un contabil și cinci muncitori. În cadrul firmei majoritatea deciziilor sunt luate de către manager și contabil.

Deciziile care sunt luate se regăsesc într-o tipologie extrem de largă: decizii strategice cum ar fi cele referitoare la investiții exemplu: achiziționarea unui autovehicul pentru transportarea materiilor prime și a produselor finite, decizii tactice de exemplu: acordarea unor prime salariale pentru a motiva salariații, decizii curente care sunt și cele mai numeroase și sunt cele referitoare la asigurarea condițiilor materiale și organizatorice necesare pentru realizarea producției. Deciziile luate de manager sunt decizii superioare, strategice, unice, iar cele ale contabilului sunt decizii medii, periodice, curente.

La nivelul firmei K.R.A.Y. se folosesc integral sau parțial unele metode și tehnici manageriale pentru facilitarea exercitării proceselor de management. Instrumentarul managerial folosit în această firmă este redus iar cel mai frecvent folosite sunt metodele și tehnicile clasice: ședința, delegarea, o formă simplificată a tabloului de bord și a managementului prin bugete.

Atât managerul cât și contabilul se adaptează rapid la schimbările ce intervin în mediul afacerilor, luând decizii corecte în situații dificile.

Sistemul informațional al firmei este dezvoltat în sensul că informația circulă rapid cauza fiind și mica dimensiune a firmei dar și faptul că se poate lua legătura ușor cu oricine din firmă datorită existenței telefoanelor, faxurilor și Internet-ului.

Pentru a diagnostica potențialul întreprinderii am utilizat „matricea de evaluare a factorilor interni”. Aceasta este prezentată în tabelul 2.14. În cadrul acesteia fiecare factor de analiză (de exemplu: pentru domeniul de analiză capacitatea comercială a firmei un factor de analiză este calitatea produselor oferite) este evaluat prin intermediul unui coeficient subunitar de importanță (Ki) și a unei note (Ni) de la 1 la 4 determinați în baza datelor cunoscute despre firmă. De exemplu: factorul calitatea produselor oferite are coeficientul de importanță de 0,25 și i s-a acordat nota maximă 4, ceea ce înseamnă că acest factor reprezintă o forță majoră. Factorii evaluați cu nota 1 reprezintă slăbiciuni majore, cei evaluați cu nota 2 reprezintă slăbiciuni minore, iar cei evaluați cu nota 3 reprezintă forțe minore.

Pe baza factorilor cărora li s-au atașat cele două elemente de evaluare, se stabilește „puterea globală internă a firmei” pe domenii de analiză stategică: capacitatea comercială, financiară, productivă și managerială. Calculul acestui indicator se obține însumând produsul dintre coeficientul de importanță și nota acordată factorului de analiză. Nivelul „puterii globale interne a firmei K.R.A.Y.” este de 2,53 ceea ce înseamnă că potențialul întreprinderii este mediu spre mare conform [2]. Calculul acestui indicator se face cu relația:

n n

PGIF= ∑ KiNi, cu condiția ca ∑ Ki = 1.

i =1 i =1

Tabel 2.14

2.3.2 Analiza mediului concurențial al firmei

Mediul concurențial în care își desfășoară activitatea firma K.R.A.Y. este industria metalurgică, care este un domeniu cu o importanță deosebită în economia românească, în care barierile de intrare sunt ridicate.

Situația economică defavorabilă a țării afectează indirect activitatea firmei. Marile fabrici produc în special pentru export iar prețurile pentru piața internă, unde se comercializează rebuturile sunt în mod paradoxal mai mari decât pentru export. Deasemenea criza de metale feroase și de oțel de pe piața mondială a dus la mari creșteri ale prețului sârmei zincate, astfel în intervalul ianuarie – martie 2004 prețurile s-au majorat cu peste 30%. Aceste creșteri semnificative de preț au dus pe termen scurt la scăderea cererii pe piața internă și au provocat mari dificultăți producătorilor de plasă de sârmă zincată.

În privința factorului tehnologic firmele concurente dispun de mașini cu un grad ridicat de automatizare ceea ce înseamnă fabricarea de cantități însemnate de produse beneficiind astfel de efecte de scară importante. În acest domeniu de activitate există bariere de intrare ridicate datorate avantajului de cost pe care îl dețin firmele mari și al puterii de negociere ridicate a furnizorilor.

Concurența în acest domeniu este ridicată existând câteva firme mari: S.C. Ductil Steel S.A. Buzău, S.C. Trefo S.A. Galați și numeroase firme mici care sunt specializate pe anumite produse, cum este și firma K.R.A.Y.

Principalii concurenți ai firmei sunt: S.C. Avans-u Crom S.R.L. Galati, S.C. Comat Chim S.R.L. Buzău, S.C. DigitalData S.R.L. București, S.C. Leopard S.R.L. Buzău, S.C. MaxCom ’95 S.R.L. Buzău, S.C. Ductil Steel S.A. Buzău, S.C. Trefo S.A. Galați, S.C. LubiProdCom S.R.L. Oradea. Toți acești concurenți comercializează plasă de sârmă zincată, dar unii dintre ei mai produc și comercializează și alte bunuri precum: plase sudate, electrozi, cuie, plasă rabitz, stâlpi de gard din țeavă metalică.

Pentru plasa din sârmă zincată există numeroase produse de substituție printre care enumerăm: gard de lemn, plasă sudată, plasă rabitz.

Tabelul 2.15

Principalii clienți pe grupe de produse sunt prezentați în tabelul 2.15. Se observă că majoritatea persoanelor fizice achiziționează plasă de sârmă pentru împrejmuiri, pe când persoanele juridice folosesc plasa și pentru gabioane și terasamente. Ponderea cea mai mare în totalul vânzărilor o dețin persoanele fizice într-o proporție de 70%.

Furnizorii de materii prime ai firmei K.R.A.Y. sunt : S.C. Ductil Steel S.A. Buzău, S.C. Trefo S.A. Galați, S.C. Darmondo S.R.L. Galați, S.C. Gospomas S.A. Onești, S.C. Industria sârmii S.A. Câmpia Turzii, S.C. Promet S.R.L. Beclean, S.C. Fabrica de cuie S.A. Onești.

Firma dispune de numeroși distribuitori atât în București cât și în provincie. Printre aceștia amintim: S.C. Bricostore Romania S.A. ( Militari, Pantelimon), S.C. Metal Inox S.R.L. Iași, S.C. Ivan&Ivan S.R.L. București, S.C. MCG Construct S.R.L București, S.C. Fabrica de cuie S.A. Onești, S.C. City Company S.R.L. București.

Pentru detalierea diagnosticării mediului în care funcționează firma K.R.A.Y. am folosit „matricea de evaluare a factorilor externi”. Aceasta se regăsește în tabelul de mai jos. În cadrul acesteia, fiecărui factor de caracterizare a mediului i se atașează conform datelor cunoscute despre firmă un coeficient de importanță (Ki) și o notă de evaluare (Ni) de la 1 la 4, ca și la „matricea de evaluare a factorilor interni”. Privită sub raportul tendinței de evoluție a mediului în special, a celui concurențial, factorii respectivi se manifestă ca oportunități și amenințări ale acestuia. În aceste condiții, notele acordate reflectă capacitatea întreprinderii K.R.A.Y. de a răspunde la cerința de valorificare a oportunităților și de evitare a pericolelor din industria metalurgică.

Pe baza evaluărilor corespunzătoare factorilor mediului, se stabilește „puterea globală externă a firmei” atât pentru ocazii și amenințări, cât și pe ansamblul acestora, folosindu-se o relație similară cu cea a „puterii globale interne a firmei”. Calculul acestui indicator se realizează după formula:

n n

PGEF = ∑ KiNi , cu condiția ca ∑ Ki = 1.

i =1 i =1

Tabelul 2.16

Nivelul „puterii globale externe a firmei K.R.A.Y.” este de 2,36 ceea ce înseamnă că forța întreprinderii de a reacționa în timp util la oportunitățile și amenințările corespunzătoare mediului este medie spre mică conform, [2].

2.3.3. Punctele forte și punctele slabe ale firmei

Tabelul 2.17

În funcție de nivelul punctajului obținut la ambele analize (internă și externă) firma este încadrată în diferite „clase” de viabilitate: potențialul de viabilitate internă se află la un nivel mediu spre mare, iar potențialul de viabilitate externă se află tot la un nivel mediu dar în acest caz spre mic.

În concluzie firma este mai vulnerabilă la schimbările ce au loc în sectorul de activitate în care se desfășoară activitatea firmei (metalurgie) decât la schimbările ce provin din interiorul firmei.

2.3.4. Recomandări

Se recomandă ca pentru viitor firma K.R.A.Y. să țină cont de următoarele:

Modernizarea mașinilor de împletit sârmă, deoarece acestea sunt vechi și necesită îmbunătățiri.

Efecte: – creșterea rapidității în executarea comenzilor;

– creșterea calității produselor executate;

Creșterea numărului de servicii post-vânzare cum ar fi: montarea plasei de sârmă și transportul gratuit până acasă și pentru celelalte localități decât București.

Efecte: – atragerea unui număr mai mare de clienți;

– creșterea prețului plasei deoarece aceste servicii noi implică angajarea altor muncitori.

Căutarea unor furnizori care să asigure materie primă de cea mai bună calitate.

Efecte: – creșterea calității plasei de sârmă;

– obținerea unor discount-uri de la furnizorii de materie primă.

Diversificarea gamei de produse prin introducerea în fabricație a unor noi produse cum ar fi stâlp de gard metalic.

Efecte: – creșterea vânzărilor întregii game de produse;

– creșterea cheltuielilor cu utilajele și amenajarea spațiului pentru fabricarea noilor produse.

Efectuarea unor studii de piață pentru consolidarea poziției firmei și pătrunderea pe noi segmente de piață.

Efecte: – găsirea unei nișe de piață;

– mărirea pieței de desfacere a firmei.

Consolidarea relațiilor comerciale cu partenerii tradiționali (furnizori, distribuitori și clienți).

Efecte: – realizarea unor contracte avantajoase pentru ambele părți;

– livrarea la timp a comenzilor lansate furnizorilor;

Continuarea calificării resurselor umane ale firmei.

Efecte: – angajați mai bine pregătiți;

– creșterea productivității muncii.

2.3.5 Organizarea structurală a firmei

În cadrul firmei posturile nu sunt definite riguros. Pentru descrierea funcțiilor, ca elemente de generalizare a posturilor, nu se utilizează documente organizatorice adecvate.

În firmă există două niveluri ierarhice deoarece firma este mică și nu se justifică un număr mai mare de niveluri. În cadrul firmei există un compartiment operațional (secția de producție) și un compartiment funcțional, cel financiar-contabil. Relațiile organizatorice din cadrul firmei sunt în special relații de autoritate de tip ierarhic, dar există și relații de cooperare și relații de control.

Din anexa 1 se observă că există două niveluri ierarhice în firma K.R.A.Y., cu două compartimente: compartimentul financiar-contabil unde lucrează contabilul firmei și secția de producție unde lucrează cinci muncitori.

Capitotul 3

Alegerea variantei de

extindere a firmei

3.1 Prezentarea problemei

În urma analizei diagnostic efectuată în capitolul 2 firma K.R.A.Y. poate să-și extindă activitatea prin efectuarea unor investiții. Firma a identificat urmatoarele variante de extindere:

Achiziționarea unui utilaj automat ce produce plasă din sârmă zincată;

Introducerea în fabricație a unui produs complementar: stâlp de gard, în două variante la 2 și 2,5 metri înălțime;

Mărirea capacității de producție prin construirea unui atelier și introducerea altor 4 mașini de împletit sârmă.

Aceste variante se vor evalua după mai multe criterii după cum urmează: fezabilitatea variantei, accesibilitatea variantei și vulnerabilitatea ei, [4].

Evaluarea fezabilității variantelor de extindere

Fezabilitatea unei opțiuni indică gradul de dificultate în adoptarea ei și cantitatea de resurse necesare (timp, efort și bani). Acceptabilitatea unei variante reprezintă efortul pe care îl va realiza firma pentru a-și îndeplini obiectivele, ceea ce rezultă în urma alegerii ei. Vulnerabilitatea unei opțiuni indică ce se poate întâmpla în cel mai rău caz în urma alegerii acestei variante, riscul pe care și-l asumă firma.

CRITERII

FEZABILITATE ACCEPTABILITATE VULNERABILITATE

Cât de dificil este? Care este câștigul? Care este riscul ?

Figura 3.1 Evaluarea opțiunilor

Toate variantele de extindere implică resurse. Dacă resursele necesare pentru realizarea variantei sunt mai mari decât cele de care firma dispune atunci varianta nu este fezabilă. Așadar a evalua fezabilitatea unei variante de extindere înseamnă a afla dacă diferitele tipuri de resurse ce sunt necesare sunt disponibile sau nu.

Estimarea calificării cerute pentru fiecare opțiune

Pentru fiecare opțiune sunt necesare o serie de calificări astfel încât opțiunea să poată fi implementată. Dacă varianta este foarte asemănătoare cu activitatea curentă desfășurată în firmă atunci este posibil să existe deja calificarea necesară. Dacă opțiunea implică organizația într-un set de acțiuni noi atunci este necesară identificarea calificărilor cerute și compararea lor cu cele existente în firmă, [4].

Variantele achiziționarea unui utilaj nou, automat care să producă plasă de sârmă și introducerea în fabricație a unui nou produs complementar, stâlp de gard la 2 și respectiv 2,5 metri nu necesită alte calificări decât cele existente în firmă, de sudatul țevilor rectangulare de fier putându-se ocupa administratorul care știe să sudeze. Ultima variantă cere mai multă pricepere deoarece este vorba de o construcție iar firma nu are angajați calificați în acest domeniu.

Estimarea cerințelor de capacitate pentru fiecare opțiune

A determina cerința de capacitate implică detalierea cantităților necesare din fiecare tip de resursă: oameni, facilități, spațiu, materiale. Numărul de oameni și facilitățile cerute depind de cantitatea de muncă implicată în implementarea opțiunii, ceea ce înseamnă de fapt, estimarea timpului necesar pentru a îndeplini fiecare sarcină.

Achiziționarea unui utilaj presupune amenajarea spațiului unde va fi așezat acesta și are marele avantaj că nu necesită mai mulți muncitori, cei existenți fiind suficienți. Introducerea unui nou produs complementar, stâlp de gard presupune achiziționarea unui aparat de sudură în puncte, unui aparat de sudură tip invertor (de curent continuu), unui compresor, unui fierăstrău unghiular pentru debitat metale, unui utilaj de vopsire în câmp electrostatic, unei prese matriță, unei mașini de găurit, unui cuptor pentru coacerea stâlpilor vopsiți și materii prime: țeavă rectangulară de fier, tablă, vopsea. De asemenea sunt necesari cel puțin alți doi angajați care să confecționeze stâlpii. Cea de-a treia variantă de extindere, construirea unui nou atelier și a patru mașini de împletit sârmă precum cele existente în dotare necesită materiale de construcții, forță de muncă specializată în construcții, motoare pentru mașini și materiale feroase precum: rulmenți, țevi, profile table, axe, fulii, curele, electrozi, role ghidaj întrucât mașinile vor fi construite în regim de autodotare. Pentru a funcționa acestă variantă este necesar să existe în primul rând doi muncitori temporar angajați pentru realizarea mașinilor și în al doilea rând este nevoie de un număr dublu de muncitori în mod normal la firmă, ceea ce este greu de realizat în condițiile crizei de forță de muncă din acestă perioadă.

Estimarea cerințelor financiare pentru fiecare opțiune

În majoritatea deciziilor cele mai importante întrebări sunt: „Câți bani sunt necesari pentru fiecare opțiune și dacă firma își permite să o aleagă?”.

În cazul firmei K.R.A.Y. banii provin din fondurile personale ale patronului.

Fiecare variantă de extindere are un cost diferit.

Prima variantă de investiție (achiziționarea unui utilaj nou automat) cuprinde următoarele cheltuieli:

Costul utilajului 1.048.000.000 lei

Costul amenajării spațiului unde

va fi montat utilajul 112.000.000 lei

Costul cu transportul 25.000.000 lei

Costul asigurării utilajului 83.000.000 lei

———————

COSTUL TOTAL 1.268.000.000 lei

Cea de-a doua variantă (introducerea în fabricație a unui produs nou automat de împletit sârmă în două variante, la 2 și 2,5 metri) cuprinde următoarele cheltuieli:

Cost presă matriță 21.600.000 lei

Cost aparat sudură în puncte 33.000.000 lei

Cost aparat sudură tip invertor 37.500.000 lei

Cost compresor 76.700.000 lei

Cost utilaj vopsire în câmp electrostatic 245.000.000 lei

Cost cuptor pentru coacerea stâlpilor

vopsiți 139.000.000 lei

Cost fierăstrău unghiular pentru debitat

metale 35.000.000 lei

Cost mașină de găurit 13.000.000 lei

Cost amenajare spațiu pentru realizarea

stâlpilor 456.200.000 lei

——————

COSTUL TOTAL 1.057.000.000 lei

A treia variantă de extindere se referă la construirea unui nou atelier și a patru mașini de împletit sârmă precum cele existente în acest moment în firmă în regim de autodotare. Acestă variantă cuprinde următoarele cheltuieli:

Cost construcție atelier 923.000.000 lei

Cost proiect și autorizații 116.000.000 lei

Cost materiale feroase 316.200.000 lei

Cost motoare pentru mașini (4) 44.800.000 lei

Cost energie electrică 43.000.000 lei

Cost transport materiale 34.000.000 lei

Cost salarii pentru 2 muncitori (6 luni) 72.000.000 lei

——————

COSTUL TOTAL 1.549.000.000 lei

Cheltuielile cu investiția cele mai mari sunt cele ale variantei de extindere referitoare la construirea unui nou atelier, urmând cele cu achiziționarea unui utilaj automat și introducerea unui produs complementar.

Estimarea gradului de integrare în restul activităților firmei pentru fiecare opțiune.

Variantele de extindere nu ar trebui evaluate separat de activitatea curentă a firmei. Dacă o variantă este aleasă aceasta va fi implementată alături de celelalte activități ale firmei. Așadar o caracteristică importantă a fiecărei decizii este „gradul de integrare” cu restul activităților existente. „Gradul de integrare” al unei variante de extindere indică în ce fel este afectată firma de consecințele alegerii acestei opțiuni. Aici întrebarea este: „Se poate implementa această variantă fără a influența negativ restul activităților?”. Variantele care se integrează bine în organizație nu o influențează negativ, ci o îmbunătățesc astfel încât capacitățile existente vor fi mai bine utilizate, [4].

În cazul de față, cele trei variante de extindere sunt asemănătoare cu activitatea existentă. Achiziționarea unui utilaj automat și construirea unui nou atelier cu introducerea în lucru a altor patru mașini precum cele existente în dotare, nu modifică obiectul de activitate al firmei și anume producția de plasă de sârmă. Varianta de extindere referitoare la introducerea în fabricație a unui produs complementar, stâlp de gard, ar introduce o nouă activitate, producție de stâlpi, dar aceasta ar influența pozitiv activitatea existentă întrucât clienții care vin să cumpere plasă pentru a-și împrejmui terenuri ar găsi și stâlpii de gard în același loc, scutindu-i de o altă căutare.

Evaluarea acceptabilității variantelor de extindere

Acceptabilitatea unei variante reprezintă în ce măsură sunt îndeplinite obiectivele pentru care este adoptată acestă variantă. Așadar până la un anumit punct criteriul de acceptabilitate depinde de obiectivele pentru care

s-a luat respectiva decizie de extindere.

Pot fi folositoare două generalizări:

Evaluarea impactului operațional al variantelor de extindere;

Evaluarea impactului financiar al variantelor de extindere;

Dacă toate deciziile vor avea loc într-un context operațional atunci acestea ar avea consecințe operaționale. Cadrul obiectivelor performanțelor operaționale formează baza pentru estimarea impactului operațional al fiecărei variante:

Specificații tehnice. Acestă variantă de extindere crește probabilitatea ca acest produs (plasă de sârmă) rezultat din operația respectivă (producție plasă) să fie mai aproape de ceea ce își doresc consumatorii? [4]. La acestă întrebare mărirea capacității de producție prin variantele: achiziționarea unui utilaj automat și construirea unui nou atelier ar conduce la o mai bună satisfacere a cererii în perioada de sezon, iar varianta de introducere a unui produs complementar ar ușura căutările consumatorilor pentru stâlpi de gard.

Calitatea. Acestă variantă reduce șansele apariției unor erori în fabricarea produsului? Răspunsul la acestă întrebare ar fi acela că odată cu introducerea unui utilaj automat s-ar reduce semnificativ erorile în realizarea produsului deoarece la mașinile existente eroarea umană este mult mai mare, pe când cea a utilajului automat ar fi mai mică. La celelalte variante nu se intervine asupra calității produselor.

Timpul de răspuns. Adoptarea acestei variante de extindere duce la micșorarea timpului de răspuns la cerințele consumatorilor? În cazul adoptării oricărei variante de extindere timpul de reacție la cerințele consumatorilor se micșorează deoarece se mărește capacitatea de producție a firmei și astfel cantitățile mari pot fi realizate într-un timp mai mic.

Încrederea în obținerea rezultatelor așteptate. Acestă variantă de extindere conduce la creșterea încrederii în onorarea la timp a comenzilor? În general comenzile realizate de către firmă sunt onorate la timp, dar ca urmare a implementării uneia din variantele de extindere, se va mări și viteza de răspuns la cerințele clienților și în același timp și realizarea comenzilor mai rapid, ceea ce duce la creșterea încrederii în obținerea rezultatelor așteptate de către clienți.

Flexibilitatea. Varianta de extindere ce urmează a fi implementată mărește flexibilitatea activității în ceea ce privește modificarea produselor sau viteza de realizare a schimbărilor? La acestă întrebare se poate răspunde că de exemplu în ceea ce privește achiziționarea utilajului automat, viteza de fabricarea a plasei din sârmă crește mult mai repede în comparație cu mașinile existente în dotare, în schimb intervalul de schimbare al dimensiunilor nu este așa de mare precum la mașinile existente, ceea ce denotă o flexibilitate mai redusă a utilajului automat. Restul variantelor de extindere își mențin aceeași flexibilitate.

Evaluarea financiară implică previzionarea și analiza financiară a costurilor pentru varianta de extindere în care ar investi firma și a beneficiilor care ar rezulta în urma deciziilor, [14]. Dacă este întrebat un contabil ce reprezintă costul, acesta va răspunde diferit față de un economist. Pentru contabil costul unui lucru reprezintă ceea ce s-a plătit pentru el [4]. De exemplu costul unei variante de extindere este dat de costul utilajelor, costul amenajărilor, costul forței de muncă pentru a realiza extinderea respectivă. Un economist va defini costul investiției în extindere comparând ceea ce se câstigă din alegerea acestei variante cu celelalte posibile alternative de investiție, [4].

Evaluarea vulnerabilității variantelor de extindere

Riscul inerent ce este asociat oricărei decizii de alegere a unei variante de extindere poate fi rezultatul neputiinței decidentului de a prevedea sau estima următoarele aspecte :

Efectele interne ale deciziei asupra organizației;

Condițiile predominante ale mediului concurențial după luarea deciziei;

Reacția firmelor din domeniul de activitate la decizia luată.

Oricare ar fi sursa, riscul este descris prin intervalul larg al posibilelor rezultate ale deciziei. Cea mai simplă și cea mai puternică metodă de evaluare a riscului este aflarea celui mai prost rezultat al variantei, [4].

Pentru a alege varianta convenabilă de extindere se utilizează metoda arborilor decizionali. Aceasta va fi prezentată în subcapitotul 3.2.

3.2 Abordarea teoretică a arborilor decizionali

3.2.1 Caracteristici generale

Luarea în considerare a riscului ca mijloc de raționalizare a deciziilor în condiții de nedeterminare impune conceperea și exercitarea funcțiilor procesului de management prin construirea unor strategii eficiente orientate spre maximizarea unor indicatori sau a unor funcții agregate de eficiență.

În condițiile în care factorii de mediu afectează procesul economic în mod diferit, atât ca importanță, cât și ca impact, este evident că un model de prognoză strategică nu va putea prevedea, la momentul deciziei, toate consecințele economice sau de altă natură; există efecte care apar cu întârziere sau perturbații ale mediului ce pot aduce schimbări calitative sau ireversibile. Adăugând caracterul incomplet al informațiilor disponibile decidentului și dinamica aleatoare a procesului supus influenței mediului, rezultă că decidentul trebuie să-și construiască strategia prin enumerarea tuturor variantelor de acțiune, cu examinarea diferitelor condiții posibile la acel moment. Aceasta impune luarea în considerare a unui „risc operativ” legat de nedeterminarea situației și imposibilitatea prognozării ei precise, pentru care se recurge la procedee de acțiune bazate pe perceperea intuitivă a situației, folosind estimări și probabilități, adesea subiective, pentru aprecierea unor premise sau consecințe economice. Se ajunge astfel la structuri arborescente ca reprezentări ale vectorilor stărilor naturii și ale variantelor decizionale, care permit, totodată, fundamentarea unei strategii „raționale” (ca succesiune de decizii), [13].

Alegerea unei variante se poate realiza în mai multe moduri: la întâmplare, bazat pe rutină sau pe analogia cu „decizii de succes” (luate în situații considerate asemănătoare) sau pe instruire și pe metode sistematice cum sunt metodele specifice teoriei deciziilor mono și multicriteriale (arborele de decizie și analiza deciziilor [multiatribut] consideră, în cele mai multe cazuri) totalitatea alternativelor identificate sau proiectate, [5].

Arborii decizionali reprezintă un instrument puternic în activitățile de evaluare și selectare a unei alternative, care folosesc anumite calcule în stabilirea alternativei de adoptat. Arborii de decizie au ca scop descrierea în detaliu a căilor posibile în secvențele decizionale. Notația folosită este simplă. Dreptunghiurile indică noduri decizionale, iar cerculețele reprezintă nodurile probabiliste. Arcele care leagă diferite elemente indică (atunci când pleacă din nodurile decizionale) alternativele de acțiune (în cazul în care punctul de plecare este un nod probabilist). În acest din urmă caz, se indică probabilitatea de realizare estimată a variantei. Uneori, arcele terminale au la capăt un triunghi care indică rezultatul corespunzător alegerii unei anumite căi, [5], [13].

Procesul de fundamentare a deciziei în condiții de risc și incertitudine presupune identificarea variantelor decizionale și a stărilor naturii, estimarea probabilităților asociate acestor stări și estimarea consecințelor economice finale. În cazul utilizării arborilor decizionali, în abordarea clasică, pentru descrierea incertitudinii legate de obținerea unor rezultate economice se folosesc distribuțiile de probabilitate discrete: nodurile tip eveniment (probabiliste) au un număr finit de ramuri, fiecare ramură cu o anumită probabilitate, [5].

3.2.2 Procesul decizional și riscul implicat de variantele decizionale

Procesul decizional constă în identificarea și alegerea variantelor de a acționa în conformitate cu cerințele impuse de un context dat. Elementele de bază ale procesului decizional în cazul evaluării unicriteriale a consecințelor sunt prezentate în tabelul 3.1.

Tabelul 3.1

V(ai, θj) reprezintă rezultatul estimat ca urmare a adoptării variantei decizionale ai în condițiile stării naturii θj. În continuare se va considera că rezultatul estimat este de tip profit exprimat în anumite unități monetare (u.m.).

Probabilitățile P(θj) de realizare ale stărilor naturii θj, P(θj)≥0, ∑jP(θj)=1, j=1,…,n, pot fi determinate subiectiv, prin analiza datelor istorice sau prin consultarea unor alte surse.

Dacă decidentul hotărăște să folosească criteriul speranței matematice (valoarea medie așteptată) va fi necesar să calculeze speranța matematică asociată fiecărei variante decizionale ai:

n

E(ai) = ∑ P(θj) V(ai, θj), pentru i = 1,…,m,

j =1

și apoi să aleagă varianta cu speranța matematică maximă.

În [5] rezolvarea arborelui de decizie are ca scop determinarea acelei căi prin care se obține cea mai mare speranță matematică a unui indicator de performanță. Indicatorul de performanță apreciază fie realizarea unui singur obiectiv, fie reprezintă o măsură compusă a mai multor obiective. Atunci când indicatorul de performanță apreciază realizarea unui singur obiectiv, se consideră, de cele mai multe ori, o valoare monetară (de exemplu, mărimea profitului sau a costurilor) care reprezintă în mod sintetic mai multe obiective sau este considerată a fi cu mult mai importantă decât celelalte obiective posibile. În acestă situație, se vorbește de media probabilistă.

Etapele procedurii de rezolvare a arborelui de decizie, denumită „împăturirea arborelui” sau „rularea sub formă de sul a arborelui către rădăcină”, sunt:

Plecând de la nodurile consecințelor, plasate în partea cea mai din dreapta a arborelui de decizie, se calculează, în fiecare nod de incertitudine (nod șansă), speranța matematică a valorii indicatorului de performanță (unic sau sinteză) corespunzător arcelor care pleacă din acest nod. Valoarea așteptată obținută se alocă nodului de incertitudine, iar ramurile arborelui care au plecat din nodul în cauză se consideră „împăturite”.

Se consideră nodurile vecine, aflate mai la stânga nodurilor considerate anterior.

În cazul în care este vorba, din nou, de un nod de incertitudine, se calculează, ca mai sus, speranța matematică a indicatorului pentru arcele care au drept sursă nodul în cauză.

În cazul în care nodul considerat este un nod de decizie, se compară speranțele matematice ale arcelor care pleacă din acel nod și se reține acela care „poartă” valoarea cea mai convenabilă în funcție de criteriul ales (maxim, minim), renunțându-se la celelalte.

Se continuă prin considerarea nodurilor aflate tot mai la stânga, până când se ajunge la nodul de decizie inițial, când procedura este considerată terminată.

Riscul derivă din incapacitatea oamenilor de a cunoaște viitorul și este perceput atunci când rezultatele posibile ale unor acțiuni prezintă un grad de incertitudine destul de semnificativ. Omul nu poate elimina complet riscul în cazul în care rezultatele viitoare sunt influențate de factori aleatori, [7]. Riscul este asociat cu posibilitatea de a obține un rezultat neașteptat și uneori nedorit după executarea unei decizii, ca urmare a influenței unor factori necontrolabili de către decident, [5].

Posibilitatea de a obține un rezultat nedorit (sau diferit de cel previzionat și luat în considerare la alegerea alternativei) ca urmare a aplicării deciziei se numește riscul deciziei. În procesul de elaborare și adoptare a deciziei, decidentul poate avea trei atitudini de bază față de risc, și anume: a) aversiune (tipică decidenților de pe nivelurile inferioare de decizie, unde se preferă câștigurile „mici, dar mai sigure”), b) neutralitate și c) căutare (tipică pentru nivelurile superioare de decizie). Aversiunea față de risc depinde atât de temperamentul și de instruirea decidentului, dar și de raportul dintre resursele de care dispune și cele pe care trebuie să le pună în joc. Cumpărarea de asigurări este tipică pentru aversiunea față de risc. La polul opus se plasează persoanele care caută să obțină beneficii cât mai mari, indiferent de riscurile implicate. Persoanele ce au o atitudine de căutare a riscului iau decizii de investiții în noi proiecte și afaceri sau pariurile le sunt tipice.

3.2.3 Produsul informatic utilizat (WINQSB)

Pentru alegerea variantei de extindere a firmei K.R.A.Y. se utilizează pachetul de programe WINQSB.

WINQSB este un produs informatic destinat problemelor generale de management. A fost realizat de Y.-L. Chang de la Georgia Institute of Technology, Atlanta, SUA, și a fost prezentat prima dată în lucrarea „WINQSB Decision Support Software”, Editura John Wiley & Sons, Inc., 1997, și apoi distribuit prin cartea „Applied Management Science. A Computer – Integrated Approach for Decision Making”, autori Lawrence J.A. Jr. și Pasternack B.A., Editura John Wiley & Sons, Inc.,1998, [13].

WINQSB beneficiază de toate facilitățile oferite de sistemul WINDOWS și este format din 19 module principale. Modulul folosit în aplicația de față este Decision Analysis (Da) care înseamnă analiză decizională. Din cele patru opțiuni existente în acest modul, cea utilizată este Decision tree analysis sau analiza arborelui decizional.

Printre caracteristicile acestui modul sunt:

Introducerea datelor se face pe baza unor tabele cu structură prestabilită.

Determină valoarea fiecărui nod al arborelui decizional și alege cea mai bună variantă decizională.

Desenează arborele decizional

Acest produs informatic este ușor de utilizat având în meniu opțiunea Help unde sunt descrise toate etapele rezolvării unei probleme, precum și ale desenării arborilor și tabelelor.

3.3 Aplicarea metodei arborilor decizionali

Firma K.R.A.Y. intenționează să-și extindă activitatea prin efectuarea unor investiții. Firma a identificat urmatoarele variante de extindere:

Achiziționarea unui utilaj automat ce produce plasă din sârmă zincată;

Introducerea în fabricație a unui produs complementar: stâlp de gard, în două variante la 2 și 2,5 metri înălțime;

Mărirea capacității de producție prin construirea unui atelier și introducerea în producție a altor 4 mașini de împletit sârmă.

Pentru asigurarea unei extinderi bine realizate, firma trebuie să fundamenteze o strategie corespunzătoare, ce cuprinde mai multe procese decizionale, [13].

În cadrul arborelui decizional realizat există două etape decizionale.

În prima etapă decizională variantele decizionale sunt variantele de extindere ale firmei: achiziționarea unui utilaj automat, introducerea în fabricație a unui produs complementar și ultima mărirea capacității de producție prin construirea unui atelier.

Stările naturii corespunzătoare acestei etape decizionale sunt:

Conjunctura favorabilă este generată de prețuri staționare și disponibil de forță de muncă suficient – apreciată pe baza datelor din perioada 1999-2003 și de experți pe baza experienței lor în acest domeniu de activitate (industria metalurgică) cu probabilitatea 0,6;

Conjunctura nefavorabilă este generată de prețuri în creștere și lipsa forței de muncă – apreciată pe baza datelor din perioada 1999-2003 și de experți pe baza experienței lor în acest domeniu de activitate (industria metalurgică) cu probabilitatea 1-0,6=0,4.

În cea de-a doua etapă decizională variantele decizionale sunt următoarele :

Preț mare

Preț mediu

Preț mic

Aceste prețuri diferă în funcție de variantele decizionale și stările naturii ale etapei decizionale anterioare. De exemplu în cazul conjuncturii favorabile de la prima variantă de extindere, achiziționarea unui utilaj automat, prețul mare este de 42000 lei/kg de plasă sârmă, prețul mediu este de 40000 lei/kg iar prețul mic este de 38000 lei/kg. Pentru conjunctura nefavorabilă tot în cazul primei variante de extindere, prețul mare este de 45000 lei/kg plasă sârmă, prețul mediu este de 43000 lei/kg, iar prețul mic este de 41000 lei/kg.

Stările naturii în acestă variantă decizională sunt:

Cerere mare în cazul în care firma acoperă nevoile consumatorilor pe o rază având ca limite granițele țării.

Cerere medie în cazul în care firma acoperă nevoile consumatorilor pe raza județului Vrancea.

Cerere mică în cazul în care firma acoperă nevoile consumatorilor pe raza județului Focșani.

Probabilitățile sunt stabilite de experți în acest domeniu de activitate și pe baza analizei datelor din anii 1999 – 2003 și ele diferă în funcție de variantele decizionale și stările naturii anterioare.

Diagrama de influență pentru problema de față este prezentată în figura 3.2 și este realizată după modelul din cartea lui Cooke S., „Making Management Decisions”, [4].

Figura 3.2 Diagramă de influență

Arborele obținut este prezentat în figura 3.3 și valorile ce apar în arbore reprezintă milioane. Rezolvarea unui arbore decizional pornește din partea dreaptă a acestuia, de la nodurile finale și se termină cu calculul nodul inițial aflat în partea stângă a arborelui.

Figura 3.3

Valorea nodului 11 reprezintă milioane lei și se calculează astfel:

3444 x 20% +3024 x 30% + 2604 x 50% = 2898 milioane lei,

unde procentele reprezintă probabilitățile stărilor naturii, în acest caz ale cererii de plasă sârmă.

Valoarea nodului 12 reprezintă milioane lei și se calculează după modelul de mai sus:

3840 x 20% + 3440 x 50% + 3040 x 30% = 3400 milioane lei.

În același mod se calculează și celelalte noduri până la nodul 28, inclusiv:

3276 x 50% + 2856 x 40% + 2436 x 10% = 3024 milioane lei.

În prima etapă decizională, conform criteriului de maxim, se alege varianta care înregistrează valoarea cea mai mare. În acestă problemă alternativele alese au fost cele ale prețului mic deoarece acestea au corespuns valorilor celor mai mari. Nodurilor de decizie numerotate de la 5 la 10 li s-au atribuit valorile cele mai mari ale nodurilor anterioare, de exemplu valoarea nodului numărul 5 este 3990 milioane lei, valoarea nodului 13, deoarece acest nod a avut valoarea cea mai mare dintre nodurile 11, 12 și 13, alternativa decizională fiind cea a prețului mic.

La fel se procedează și pentru celelalte cinci noduri: 6, 7,…, 10.

Calculul nodurilor 2, 3 și 4 este următorul și este exprimat în milioane lei:

3990 x 60% + 3403 x 40% = 3755,2 milioane lei

2455,82 x 60% + 1976,76 x 40% = 2264,2 milioane lei

3393 x 60% + 3024 x 40% = 3245,4 milioane lei.

În final, pentru a calcula valoarea nodului inițial se face diferența dintre valorile nodurilor corespunzătoare și costul fiecărei variante de extindere și dintre aceste valori rămase se va alege varianta cea mai mare.

Calculul este următorul:

pentru varianta: achiziționarea unui utilaj automat valoarea rămasă este:

3755,2 – 1268 = 2487,2 milioane lei

pentru varianta: introducerea unui nou produs complementar valoarea rămasă este:

2264,2 – 1057 = 1207,2 milioane lei

pentru varianta: construirea unui nou atelier și introducerea în funcțiune a altor patru mașini precum cele existente, valoarea rămasă este:

3245,4 – 1549 = 1696,4 milioane lei

Se poate observa din calculele de mai sus că în a doua etapă decizională varianta de extindere aleasă cu ajutorul arborelui decizional este varianta achiziționării unui utilaj automat de prelucrare a sârmei.

Capitotul 4

Determinarea prin simulare a

profilului de risc al variante

de extindere

4.1 Abordarea teoretică a utilizării simulării

pentru determinarea profilului de risc

al variantei de extindere

4.1.1 Aspecte generale ale simulării

În [1], [5], [13], [16] se afirmă că studiul comportării unui sistem real poate fi realizat fie prin experimentare directă, fie prin rezolvarea analitică a modelului, fie prin simulare. Soluțiile analitice furnizează rezultate exacte și general valabile pentru clase întregi de modele abstracte. Soluția specifică a unui model particular anume se obține prin fixarea valorilor parametrilor. În cazul în care nu se poate obține o soluție analitică, se recurge la simulare, care furnizează soluții particulare, legate de anumite valori fixate ale intrărilor controlabile și ale parametrilor modelului.

„Simularea este o tehnică de realizare a experimentelor cu calculatorul electronic și implică utilizarea unor modele matematice sau logice care descriu comportarea unui sistem real de-a lungul unei perioade mari de timp” [13].

Simularea are următoarele caracteristici, se susține în [1], [5], [13]:

Simularea privește în primul rând descrierea la nivel comportamental a relațiilor dintre intrări și ieșiri, iar modelele folosite pot fi considerate în primul rând ca descriptive, deoarece servesc la evaluarea unei situații pentru anumite seturi presupuse de condiții (în cazul modelelor statice) sau prevăd evoluțiile viitoare (în cazul modelelor dinamice, care conțin variabile timp).

Rezultatele simulării ca activitate sunt valabile numai pentru setul de condiții dat, în care chiar și variabilele de decizie (controlabile) au , pe timpul experimentului simulat [pe model], valoare de parametri.

Rezultatele experimentelor simulate sunt, de cele mai multe ori, numai „materia primă” pentru o interpretare făcută de om în încercarea sa de a răspunde la întrebări de tipul „De ce se comportă sistemul reprezentat astfel?”, „Cum va evolua acesta la momentul viitor?” sau, mai ales, „Care sunt căile de acțiune adecvate?”.

Se apelează la simulare ca un complement pentru rezolvările analitice sau algoritmice (în special în analizele de sensibilitate). Se folosește simularea și în faza de alegere atunci când problemele sunt prea complicate și fie nu se pot construi modele de optimizare fidele, fie nu există algoritmi de rezolvare („rezolvitori”) adecvați.

Din cauză că nu sunt necesare simplificări excesive (pentru a face posibilă o rezolvare analitică sau algoritmică), modelele de simulare sunt mai bogate în detalii și deci reprezintă mai fidel realitatea.

Simularea prezintă următoarele avantaje:

Poate realiza evaluarea alternativelor folosind modele suficient de fidele (nesimplificate sau idealizate excesiv ca în cazul celor de optimizare) și evită consumurile de rezurse și riscurile (implicate de experimentele directe). În plus, modelul poate fi construit mai degrabă pe baza preferințelor și din perspectiva decidentului decât din cea a analistului, care este influențat de existența sau disponibilitatea unui rezolvitor adecvat.

Permite „comprimarea timpului” (prin crearea în câteva minute a unor istorii virtuale) sau „dilatarea timpului” (prin încetinirea aparentă a modului de desfășurare a unor procese prea rapide).

Conduce la mai buna înțelegere a situațiilor și alternativelor decizionale și la depistarea aspectelor sensibile și a locurilor înguste.

Este asociată cu tehnici sugestive de vizualizare, care cresc șansele de acceptare a soluțiilor adoptate.

Poate constitui o modalitate de rezolvare a problemelor pentru care soluțiile analitice sau algoritmice nu sunt posibile.

Nu pot fi ignorate și limitele simulării:

Simularea nu garantează optimalitatea soluției, care este, în plus, dependentă de aplicație.

Construirea modelelor este în mare măsură o artă, poate necesita cunoștințe adânci și consumă timp. Calitatea modelului (și a rezultatelor obținute) depinde de calitatea modelatorului și de cea a datelor folosite.

Rezultatele execuției modelelor de simulare pot fi uneori greu de evaluat și interpretat.

Modelele de simulare sunt limitate la o descriere la nivel comportamental.

4.1.2 Analiza de sensibilitate

Analiza de sensibilitate este o activitate decizională de mare importanță, care contribuie la obținerea unor soluții bune și la evitarea surprizelor cauzate de rezultatele greșite, care ar putea apărea în urma unor analize superficiale sau realizate în grabă, [1].

În mod tradițional, analiza de sensibilitate a soluției a fost considerată în [1], [5], [9] o etapă superioară alegerii propriu-zise și este asociată tehnicilor de optimizare în vederea evaluării impactului variației unor parametri (de exemplu, cei care intervin în formarea funcției de utilitate, în ponderile diferitelor criterii de evaluare, în valorile și probabilitățile estimate pentru valorile necontrolabile sau chiar în stabilirea limitelor ponderate pentru domeniile de variație admisibilă ale variabilelor decizionale) asupra acurateții soluțiilor și a valorii corespunzătoare a funcției obiectiv. Acest tip de analiză de sensibilitate poate avea ca efecte secundare: a) creșterea încrederii decidentului în soluțiile elaborate cu ajutorul mijloacelor informației (un exemplu este acela al optimizării ca mijloc de evaluare, amintită în subcapitolul anterior) și b) crearea consensului în cadrul unui grup de decidenți, care nu au, la început, aceleași idei asupra importanței diferitelor criterii de evaluare.

În [1], [5] se arată că analiza de sensibilitate poate exista în toate fazele procesului decizional. Astfel, încă de la începutul procesului decizional, este recomandată o analiză de sensibilitate privind însăși definirea problemei, efectuată în faza de „informare”. Răspunsul la întrebarea „Este acesta chiar problema reală, pe care trebuie să o rezolv eu?” poate evita irosirea energiilor în găsirea unor „ținte false”, cauzate de definirea neadecvată a contextului decizional și alegerea unor obiective nerelevante.

O altă întrebare care se poate pune în contextul analizei de sensibilitate a priorității problemei, atunci când mai multe probleme așteaptă rezolvarea, este: „Este cu adevărat acesta cea mai presantă/importantă problemă în momentul dat?”. Considerarea acestei întrebări permite o prioritizare cu efecte benefice asupra eficienței decizionale.

În etapa de „proiectare”, analistul poate avea dubii asupra structurii modelului actual, în special în ceea ce privește elementele reținute în activitatea de „simplificare” și tipul de reprezentare adoptat în activitatea de „idealizare”. Diagramele Tornado permit determinarea amplorii impactului variației (între limitele considerate) a variabilelor probabiliste asupra valorii funcției obiectiv și considerarea lor, în consecință, mai mult sau mai puțin în detaliu. În plus, evaluarea performanțelor computaționale are ca scop selectarea modelului și a instrumentului informatic celui mai adecvat pentru realizarea problemei date, atunci când o abordare multimodel este posibilă, [5].

Se poate observa că analiza de sensibilitate constituie una din cele mai puternice cauze de întoarcere la fazele din amonte. Acestă întoarcere vizează de cele mai multe ori faza de modelare în scopul obținerii modelului trebuincios, [1], [5], [13].

4.1.3 Foile electronice de calcul și simularea Monte Carlo

Foaia de calcul este o modalitate de stocare, manipulare și prezentare a datelor organizate sub forma unor tabele (matrice) cu rânduri și coloane.

Elementul de bază al foii de calcul electronice este celula. Fiecare celulă poartă un nume care indică rândul și coloana din matricea în care se plasează celula. Celula poate conține cunoștințe procedurale (reprezentând formule, care sunt compuse din operatori, constante sau numele altor celule al căror conținut este folosit în calcul) și cunoștințe descriptive (sau constante, din numere sau text). Rezultatul calculului devine noul conținut al celulei și reprezintă un element de cunoaștere derivat. O pagină de celule este denumită foaie de lucru („worksheet”). Celulele sau grupele de celule sunt marcate cu ajutorul cursorului, care acționează și ca o fereastră către conținutul foii de calcul. Funcțiile reprezintă forme predefinite care permit efectuarea unor operații matematice (sume, calculul mediei etc.) sau operații cu șiruri de caractere. Macrourile pot fi programate de către utilizatori într-un limbaj specific în scopul de a înlocui un șir de acțiuni ale acestora, care, altfel, s-ar fi realizat de la tastatură, [13], [5].

Foile de calcul electronic se folosesc în primul rând pentru analize de tipul „Ce se întâmplă dacă…?”, prin care elaboratorul deciziei creează numeroase alternative decizionale, al căror efect îl poate calcula și observa imediat în scopul evaluării, [5], [16].

Foile electronice de calcul sunt un instrument ideal (din punct de vedere al comodității introducerii datelor și al bogăției de funcții matematice disponibile) pentru utilizatorii neinformaticieni în evaluarea alternativelor atunci când se folosesc abordări deterministe. Acestea se bazează pe folosirea unor modele, care, pentru fiecare set de mărimi de intrare, produc un sigur set de rezultate (mărimi de ieșire și/sau de stare), [5].

Metoda Monte Carlo stă la baza procedurilor de generare a proceselor stohastice sau de căutare a unor puncte într-un domeniu. Ea constituie o componentă a simulării [1].

Pe baza rezultatelor obținute prin metoda Monte Carlo, în cadrul programului de simulare, se obțin diferite evaluări, ierarhizări care permit fundamentarea deciziei economice.

În situația în care unei probleme deterministe i se asociază un model aleator (probabilist) și prin generarea unor variabile aleatoare legate funcțional de soluție se realizează experiențe pe model și se furnizează informații despre soluția problemei deterministe, se folosește simularea Monte Carlo, [1], [13].

Termenul „metoda Monte Carlo” este de fapt sinonim cu metoda experimentărilor statistice. Metoda Monte Carlo poate fi definită ca metoda modelării variabilelor aleatoare, în scopul calculării caracteristicilor repartițiilor lor. Acestă metodă s-a dovedit a fi deosebit de utilă în rezolvarea unor probleme economice la nivelul unităților economice, când, din cauza complexității problemei, metodele analitice devin inoperante. Metoda are la bază unele concluzii rezultate din teoremele limită ale teoriei probabilităților, [13].

Multe probleme reale nu se pretează la utilizarea de modele deterministe. De exemplu, demararea unei afaceri, arată că o variabilă incertă, starea economiei, poate influența numărul de produse vândute, prețul de piață și cheltuielile variabile și, în final, rezultatul economic. Problema se poate complica mai mult atunci când se admite eventualitatea realizării unui produs propriu, ale cărui costuri de dezvoltare și șanse de desfacere sunt, în mod normal, mărimi stocastice, [5].

Modelele probabiliste, sunt alimentate cel puțin cu o mărime de intrare stohastică, descrisă printr-o distribuție de probabilitate (restul putând fi mărimi deterministe) și produc una sau mai multe mărimi stohastice.

Folosirea directă a foilor de calcul este posibilă pentru a realiza analize atunci când numărul de mărimi stohastice este redus și câmpurile de probabilitate conțin un număr mic de valori posibile. În aceste cazuri, se poate realiza o evaluare exhaustivă a tuturor combinațiilor valorilor luate de mărimile de intrare. Atunci când numărul de valori posibile ale mărimilor de intrare este foarte mare (uneori infinit, în cazul unor variații continue) și când formele funcțiilor de distribuție sunt diferite, trebuie recurs la proceduri mai sistematice, [5], [13], [16].

Primul pas al unei astfel de proceduri îl constituie determinarea acelor mărimi față de care variația mărimilor de ieșire de interes este semnificativă.

Al doilea pas îl constituie realizarea unui număr de simulări pentru variațiile mărimilor de intrare semnificative. Metoda de simulare (sau analiza de risc) de tip Monte Carlo se bazează pe următoarele operații, [5], [1]:

aproximarea fiecărei distribuții de probabilitate a mărimilor de intrare printr-un număr finit de puncte;

alegerea aleatoare a unor combinații ale acestor puncte care compun eșantioane de intrare;

execuția, cu ajutorul unei foi electronice de calcul a modelului alimentat cu un număr cât mai mare de eșantioane;

analiza caracteristicilor statistice a rezultatelor simulării.

În [5], [16] un avantaj important al foilor de calcul este integrarea lor cu sistemele de gestiune a datelor, de prezentare a rapoartelor și de grafică. De asemenea foile de calcul electronice pot servi la realizarea de prototipuri pentru sisteme de asistare a deciziilor, care vor fi elaborate ulterior folosind produse specializate, ca sistemele de gestiune a bazelor de date sau pachetele de simulare sau optimizare performante. Produsele actuale de tip foaie electronică de calcul integrează complemente care implementează metode de optimizare sau de simulare de tip Monte Carlo.

4.1.4 Criteriul valorii nete actualizate (VNA)

În „Economia Afacerilor” Cocriș, V. și Ișan, V. [3], [14], susțin că denumirile sub care acest criteriu apare în literatura de specialitate și în practica financiară sunt diferite: valoarea actuală netă, valoarea prezentă netă, venitul net actualizat etc. Principiul maximizării profitului sau randamentului comportă în teoria deciziei de investiții mai multe criterii, între care unul este cel al diferenței maxime între veniturile rezultate din funcționarea obiectivului și costul investiției (diferență notată cu V – A0).

Până la finele anilor 1960, diferența era cunoscută sub denumirea de „goodwill” al investiției. Variabila notată cu V era denumită capital-valoare sau valoare capitalizată, iar variabila A0 reprezenta costul investiției. Se considera că, o investiție era oportună dacă valoarea capitalizată a veniturilor este mai mare decât costul sau capitalul investit (V > A0). V rezultă din însumarea unor valori anuale nete actualizate. Optica fluxurilor de lichidități privilegiază actualizarea diferențelor anuale între fluxurile de lichidități intrate și fluxurile de lichidități ieșite, deci a încasărilor minus plățile. Astfel că, vorbim despre fluxurile de lichidități nete și de aici valoarea netă actualizată care reprezintă diferența între fluxurile de lichidități nete actualizate și valoarea investiției.

Criteriul valorii nete actualizate implică calcularea valorii actuale a fiecărui flux de lichidități nete obținut pe durata de viață a proiectului și efectuarea diferenței între suma astfel obținută și valoarea investiției.

Ca regulă de decizie, criteriul VNA determină următoarele opțiuni:

refuzarea proiectului dacă VNA este negativ;

acceptarea proiectului dacă VNA este pozitiv;

indiferența între acceptare și refuz când VNA este nul.

Semnificația VNA pentru un investitor este aceea a unui surplus de câștig generat de obiectivul în care s-a investit, surplus care rezultă din remunerarea în permanență a capitalurilor și rambursarea acestor capitaluri pe parcursul duratei de viață a proiectului.

VNA este foarte sensibilă la modificarea ratei de actualizare. În argumentarea acestei idei trebuie să se plece de la relația între coeficientul sau factorul de actualizare și costul capitalurilor permanente sau rata de actualizare k, iar dacă se situează în perspectiva matematicilor financiare, influența modificării ratei i asupra raportului 1/(1+i) la puterea t, unde t reprezintă durata de viață a proiectului.

Avantajele criteriului VNA:

Criteriul VNA este superior ratei medii a randamentului contabil și termenului de recuperare.

Este un criteriu deosebit de bine adaptat la necesitatea estimării încasărilor și plăților viitoare.

Metodologic, criteriul VNA denotă facilitate și flexibilitate, în sensul că nu are importanță alternarea în timp a unor fluxuri negative cu fluxuri pozitive.

Limitele criteriului VNA:

VNA pune probleme de interpretare în practica afacerilor, deoarece investitorii și managerii sunt obișnuiți să evalueze rentabilitatea pe bază de rate procentuale.

Criteriul nu ia în considerare diferențele de risc, mărime și durată de viață ale proiectelor comparate.

De fapt, criteriul VNA ia în considerare riscul mediu, costul capitalului permanent include anticipările investitorilor privind riscul mediu.

4.1.5 Produsul informatic @RISK

În [5], susține că metoda de simulare Monte Carlo a fost folosită de multă vreme în aplicații științifice. În prezent, complementele integrate cu foile electronice de calcul permit folosirea metodei în asistarea decidentului neinformatician. Un astfel de produs este și @RISK al firmei Palisade. Acesta permite decidentului să descrie principalele caracteristici ale unui număr mare de distribuții de probabilitate (create de utilizator și standard: normale gausiene, triunghiulare, uniforme etc.).

În acest program, valorile incerte ale variabilelor de intrare sunt introduse în foile de calcul tabelar prin funcții de distribuție de probabilitate. Simularea cu @RISK presupune recalcularea repetată a foii de calcul. O actualizare a foii de calcul se numește iterație, [8].

La fiecare iterație:

Toate funcțiile de distribuție de probabilitate sunt folosite pentru generarea valorilor aleatoare pe care le definesc;

Valorile generate sunt introduse în celulele și formulele foii de calcul;

Foia de calcul este recalculată;

Valorile calculate pentru variabilele de ieșire sunt corelate și memorate în vederea construirii distribuțiilor lor de probabilitate.

Rezultatele simulării sunt prezentate sub diferite forme în [5], precum:

a) diagramele de frecvențe (și de probabilități) care se stabilesc pe măsura derulării pentru fiecare valoare a mărimii de ieșire;

b) reprezentări alternative (funcția de repartiție), tabele cu caracteristicile statistice: medii, mediane, deviații standard, coeficienți de asimetrie, domenii de variație;

diagrama de sensibilitate (sau „Tornado”), care indică ordinea descrescătoare a importanței mărimilor de intrare;

diagrama de suprapunere („overlay chart”), care permite comparația pe același ecran a mai multor alternative;

diagrama de tendințe („trend chart”).

Programul @RISK folosește informațiile pentru a analiza toate ieșirile posibile. Efectuează sute sau mii de scenarii „ce s-ar întâmpla, dacă” într-o clipă, oferind posibilitatea de a obseva tot ceea ce s-ar putea întâmpla în situația dată, de parcă cine folosește programul poate „trăi” fiecare situație posibilă, de fiecare dată sub un alt set de condiții, cu un set nou de rezultate. Toate aceste informații par să complice luarea deciziilor dar cel mai mare atu al simulării îl reprezintă puterea de comunicare a rezultatelor cu ajutorul ilustrării grafice a riscului pe care și-l asumă decidentul dacă ia respectiva decizie. Prezentarea grafică este ușor de înțeles și de explicat altor persoane, [16].

4.2 Simularea cu @RISK a introducerii unui utilaj automat.

4.2.1 Baza informațională

Firma K.R.A.Y. dorește să afle profilul de risc al variantei de extindere: achiziționarea unui utilaj automat pentru prelucrarea sârmei. Metoda de evaluare utilizată este metoda venitului net actualizat care se bazează pe o singură valoare a fluxului de venituri și cheltuieli sau a cash flow – ului net anual estimat pentru acestă variantă.

Modelul de calcul este următorul:

D 1

VNA = Σ CFN t ————

t = 0 (1+a)t

unde:

VNA = venitul net actualizat al variantei de extindere

CFN t = cash flow – ul net estimat pentru varianta de extindere, pentru anul t;

D = durata de calcul pentru varianta de extindere ;

a = rata de actualizare ;

1/(1+a)t = factorul de actualizare pentru anul t;

Venitul net actualizat al variantei se calculează ca diferență dintre fluxul intrărilor și fluxul ieșirilor. Factorii care influențează fluxul intrărilor sunt valorile estimate ale prețului de vânzare împreună cu valorile estimate ale cererii, iar factorii care influențează fluxul ieșirilor sunt valorile estimate ale costului unitar împreună cu valorile estimate ale cererii.

4.2.2 Utilizarea simulării Monte Carlo

În @RISK valorile incerte privind prețul de vânzare pe kilogram, costul unitar de producție pe kilogram și cererea în tone pe an pot fi descrise prin funcții de distribuție pentru fiecare an în parte. În această problemă se va folosi funcția TRIANG (valoare minimă, valoarea cea mai probabilă, valoarea maximă) recomandată în general pentru situațiile în care lipsesc datele reale referitoare la procesul simulat, [8].

Funcțiile de distribuție se introduc în celulele unei foi de calcul Excel conform tabelului 4.1.

Tabelul 4.1

În tabelul 4.1 se observă cum veniturile medii anuale și cheltuielile medii anuale se obțin prin înmulțirea cererii anuale cu prețul de vânzare pe kilogram și respectiv, costul de producție pe kilogram (=C$3*C$4, =C$3*C$5), iar apoi aceste formule sunt copiate pentru restul anilor.

Valorile indicatorilor calculați după formulele din tabelul 4.1 se observă în tabelul 4.2.

Tabelul 4.2

Cash flow – ul net mediu anual se obține prin însumarea cash flow – ului din fiecare an și împărțirea sumei la numărul de ani (=SUM(C8:F8)/4).

Pentru obținerea valorilor actualizate se va folosi funcția:

=NPV(rata de actualizare, zona valorilor care se actualizează)

Valoarea actualizată este cea a venitului net actualizat cu rata de actualizare 0,15. Pentru rata de 0,15 s-a obținut un venit net actualizat pozitiv, ceea ce semnifică faptul că varianta de extindere este acceptabilă.

Pentru a obține rata internă de rentabilitate s-a încercat dându-se alte valori mai mari ratei de actualizare până când s-a obținut un venit net actualizat negativ, (pentru rata de 0,30).

Rata internă de rentabilitate se calculează după formula:

VNA min

RIR = a min + ( a max – a min ) x ————————

VNA min + VNA max

unde: a min = rata de actualizare de 0,15;

a max = rata de actualizare de 0,30;

VNA min = venitul net actualizat cu rata de actualizare de 0,15 (pozitiv);

VNA max = venitul net actualizat cu rata de actualizare de 0,30 (negativ);

În acestă analiză, [3], [14], se poate identifica una din următoarele trei situații:

RIR > a, varianta este acceptabilă deoarece va genera un randament mai mare decât nivelul randamentului pentru capitalurile investite și VNA > 0;

RIR = a, varianta este indiferentă, deoarece VNA a proiectului este nulă;

RIR < a, varianta este inacceptabilă, deoarece nu oferă suficient randament pentru a remunera capitalul investit.

Pentru rata de actualizare considerată 0,15 varianta de extindere este acceptabilă. Grafic, problema se prezintă în figura 4.1. Pe grafic se observă cu ușurință corelația dintre rata internă de rentabilitate și venitul net actualizat al variantei de extindere: achiziționarea unui utilaj automat de prelucrare a sârmei.

Figura 4.1

Termenul de recuperare al investiției s-a calculat prin formula, [3], [14]:

Valoarea totală a investiției

TR = ————————————

Cash flow – ul mediu net anual

Valoarea obținută pentru termenul de recuperare al investiției este de 2,21 ani.

Simularea se realizează având ca celulă de „output” B14 care reprezintă venitul net actualizat. Celulele de „input” sunt celulele care reprezintă: cererea în tone de-a lungul celor patru ani, prețul și costul unitar de plasă sârmă.

Se selectează din meniu „Simulation Settings” unde se introduce numărul de iterații dorite, iar apoi se alege opțiunea „Simulation Run”.

Se obțin rezultatele din tabelul 4.3 care arată că în urma a 1000 de iterații valoarea minimă ce poate fi înregistrată de venitul net actualizat este de 190 de milioane de lei, valoarea maximă ce poate fi înregistrată este de 823 de milioane de lei, iar valoarea medie a venitului net actualizat este de 339 de milioane de lei.

Skewness reprezintă coeficientul de asimetrie al distribuției venitului total actualizat. O distribuție asimetrică are mai multe valori într-o parte a vârfului sau valorii cele mai probabile.

Tabelul 4.3

Dacă valoarea coeficientului este 0, acesta indică o distribuție simetrică. O valoare negativă indică o asimetrie spre stânga, iar una pozitivă o asimetrie spre dreapta. În acest caz, coeficientul de asimetrie are valoarea 0,074 deci asimetria este spre dreapta după cum se observă și în figura 4.2.

Kurtosis reprezintă boltirea distribuției. Cu cât valoarea ei este mai ridicată cu atât este mai boltită (ascuțită) distribuția. În acest caz coeficientul are valoarea de 2,87.

Un percentil este o măsură a poziției datelor într-un eșantion sau într-o distribuție. Al n-lea percentil este valoarea sub care se află n procente din valorile variabilei resprective. Al 50-lea precentil este mediana.

Estimația punctuală a venitului net actualizat 15% este media de selecție obținută prin 1000 de iterații de simulare.

Figura 4.2

Intervalul cu nivelul de 95% încredere pentru media venitului net actualizat se determină cu relația:

deviația standard

(media de selecție ± t 0,025 ; n –1 —————— ) adică:

n ½

(339000,3 ±1,96 x 151285,2 / 31,62) = (329623, 348378) mii lei

Deoarece precizia poate fi măsurată cu valoarea 9377,57 mii lei care reprezintă 2,7% din media de selecție, se poate aprecia că s-a realizat un număr suficient de mare de iterații.

4.2.3 Analiza sensibilității rezultatelor simulării

@RISK oferă două metode pentru analizele de sensibilitate: analiza de regresie și coeficientul de corelație a rangurilor. Acestea sunt prezentate în tabelul 4.4 și graficele Tornado în figurile 4.3 și 4.4.

Figura 4.3

Figura 4.4

În cazul analizei de regresie se construiește ecuația de regresie a valorilor de ieșire în funcție de valorile variabilelor de intrare. Coeficientul de determinare R2 = 0,99 arată influența totală a variabilelor de intrare asupra venitului net actualizat. De asemenea coeficienții ecuației de regresie arată:

Variația cu o deviație standard a costului unitar de producție în anul 1 va conduce la scăderea venitului net actualizat cu 0,478 deviații standard.

Variația cu o deviație standard a prețului unitar de vânzare în anul 1 va conduce la creșterea venitului net actualizat cu 0,478 deviații standard.

În cazul corelației rangurilor analiza se bazează pe calculul coeficientului de corelație Spearman dintre variabila de ieșire selectată și fiecare din variabilele de intrare (tabelul 4.4). Aceasta poate varia între – 1 și 1, deci rezultă că există o corelație negativă semnificativă de -0,43 între costul unitar de producție în anul 1 și venitul net actualizat și o corelație pozitivă semnificativă de 0,41 între prețul unitar de vânzare în anul 1și venitul net actualizat.

Tabelul 4.4

Pe graficele Tornado, figurile 4.3 și 4.4, se observă mai ușor influența variabilelor de intrare: costul unitar de producție și prețul unitar de vânzare asupra venitului net actualizat decât în tabelul 4.4. Toate variabilele de cost unitar de producție au o corelație negativă, spre deosebire de variabilele de preț unitar de vânzare care au o corelație pozitivă.

Analiza prin scenarii încearcă să identifice combinațiile de intrări care generează diferite valori ale variabilelor de ieșire denumite „ținte”.

Obiectivul acestui procedeu este de a găsi acele variabile de intrare a căror mediană diferă semnificativ (cel puțin o jumătate din deviația standard) față de mediana generală.

Tabelul 4.5

Din tabelul 4.5 și figura 4.5 rezultă că 75% din valorile superioare ale venitului net actualizat sunt influențate semnificativ de prețul unitar de vânzare în anul 1 (a cărui mediană 38417,61 este cu 0,51 deviații standard peste mediana generală), prețul unitar de vânzare în anul 2 și costul unitar de producție în anul 1.

Figura 4.5

Din figura 4.6 observăm că evoluția cash flow –ului net are un trend crescător în viitorii patru ani. Acest grafic arată de asemenea cum se modifică riscul de-a lungul celor patru ani. Cu cât banda este mai subțire cu atât incertitudinea cu privire la cash flow – ul net este mai mică, și invers cu cât banda este mai groasă cu atât variația cash flow – ului net și riscul sunt mai mari. Linia de culoare galbenă de la mijlocul graficului reprezintă reprezintă valoarea medie a cash flow – ului net. Cele două benzi de deasupra mediei reprezintă: prima este deviația standard, iar a doua este cea de-a 95-cea percentilă. Benzile de sub medie reprezintă: prima deviația standard, iar a doua a 5-cea percentilă.

Figura 4.6

Se observă din figura 4.6 că are loc o diminuare a riscului adoptării acestei variante de extindere (achiziționarea unui utilaj automat) pe parcursul următorilor patru ani, întrucât banda se subțiază pe măsura trecerii anilor.

În urma analizei riscului variantei de extindere, achiziționarea unui utilaj automat de prelucrare a sârmei zincate, probabilitatea obținerii unui venit net actualizat mai mic decât zero este de 1,70032%, ceea ce reprezintă un risc mic pe care l-ar înfrunta firma.

4.2.4. Posibilitatea implementării variantei de extindere alese

Varianta de extindere achiziționarea unui utilaj automat de prelucrare a sârmei se poate implementa în mai puțin de un an.

Utilajul va fi cumpărat din Germania deoarece acolo există mai multe firme care produc utilaje automate de prelucrare a sârmei. O astfel de firmă specializată în utilaje pentru prelucrări metalice se numește „Bongard” și firma a luat cunoștință de ea din revista „Wire”.

Achiziționarea se poate efectua cu ușurință deoarece patronul poate lua legătura prin Internet cu această firmă. Durata achiziționării acestui utilaj va fi scurtă deoarece utilajul va fi cumpărat cu bani gheață.

Deamenea firma K.R.A.Y. se va ocupa de transportul utilajul din Germania cu ajutorul unei remorci speciale până în România la sediul firmei. Realizarea transportului de către firmă reduce mult costul acestuia deoarece angajarea unei alte firme ar fi costat foarte mult. Durata transportului este de o săptămână, întrucât patronul trebuie să ajungă în Germania și să se și întoarcă.

Odată achiziționat, utilajul trebuie să fie instalat într-o încăpere. În cadrul firmei există suficient spațiu pentru instalarea acestui utilaj dar spațiul nu este amenajat și dotat cu toate facilitățile necesare. Costul amenajării acestui spațiu este semnificativ, iar amenajarea va fi realizată de muncitori din cadrul firmei. Amenajarea acestui spațiu poate dura maxim o lună.

De asemenea acest utilaj este bine să fie asigurat deoacere valoarea lui este ridicată (peste un miliard de lei).

După ce va fi instalat muncitorii vor trebui să învețe să folosească acest utilaj.

Principalul avantaj al acestei variante de extindere este acela că firma nu va mai avea probleme cu angajarea muncitorilor în perioada de sezon și acum va putea satisface cererea de plasă de sârmă în această perioadă.

Capitolul 5

Efectele calitative și cantitative

ale aplicării modelĂRII și simulării

pentru fundamentarea deciziei de

extindere

Necesitatea asistării deciziei de extindere

Pentru a-și îmbunătăți calitatea deciziilor firma K.R.A.Y. va avea nevoie de asistarea activităților decizionale prin metode sistematice de analiză a acestora și prin folosirea unor sisteme informatice. Acestea sunt foarte importante mai ales când este vorba de decizii strategice precum cea de extindere a activității.

În [5], [10], [13] se arată că decidentul uman prezintă unele tipuri de limite general valabile care fac necesară și oportună existența unor mijloace computerizate de asistare a deciziilor:

Limitele cognitive privesc capacitatea omului de a stoca și prelucra informații și cunoștințe. Nimeni nu poate să știe totul și nici chiar să-și reamintească cu repeziciune și precizie ceea ce știe. Existența echipelor de asistenți sau luarea deciziilor în grup poate atenua limitele cognitive.

Limitele economice sunt legate de costul obținerii și prelucrării informațiilor și de prețul plătit pentru rezolvarea problemelor de comunicare și coordonare a participanților la elaborarea deciziilor.

Limitele de timp se reflectă în erorile și calitatea slabă a unor decizii luate sub presiunea timpului într-un mediu competitiv, chiar și în cazul ipotetic în care au fost rezolvate problemele legate de limitele cognitive și economice.

Efectul acestor elemente cu caracter general este amplificat de caracteristicile mediului economic.

Mediul economic și social în care se iau deciziile în prezent este într-o evoluție permanentă. Se produc schimbări în modul de desfășurare a competiției pe piață, cadrul legislativ, în modul de organizare a firmelor și în tehnologiile industriale și cele de prelucrare și comunicare a informației. Toate acestea conduc la o presiune sporită asupra decidenților și la noi cerințe față de modul în care se elaborează și adoptă deciziile, indiferent dacă acestea privesc viața personală sau structurarea resurselor într-o organizație.

Printre factorii care influențează luarea deciziilor sunt: competiția de pe piață care se înăsprește, modul de organizare și funcționare a întreprinderii care se schimbă, viteza în creștere a schimbărilor tehnologice și a celor care privesc evoluțiile politice, legislative și sociale, diversificarea tipurilor și surselor de informații și cunoștințe împreună cu volumele uriașe de date acumulate în întreprinderi, precum și „bombardamentul informațional” continuu la care e supus fiecare individ și nivelurile aspirațiilor personale și pretențiile acționarilor față de performanțele întreprinderii care sunt în continuă creștere, [5], [10].

Utilizarea modelării și simulării în procesul decizional conduce la dezvoltarea capacității decidentului de a folosi în cadrul firmei pârghiile economice (preț, profit, credit, salariu) în condițiile specifice economiei de piață, la formarea și dezvoltarea aptitudinilor decizionale în condiții de risc și incertitudine, fiind o simulare decizională complexă bazată pe utilizarea calculatorului, la dezvoltarea abordării sistemice a firmei centrată pe profit și competitivitate a decidentului și la comprimarea sensibilă a timpului necesar dezvoltării potențialului managerial specific economiei de piață, [11].

5.2 Efectele cantitative ale aplicării modelării și simulării

Adoptarea deciziei de extindere cu ajutorul modelării și simulării are o serie de efecte cantitative importante precum:

Creșterea cifrei de afaceri în anii următori după cum rezultă și din subpunctul 4.2.2 de la 2844 milioane de lei în anul 2003 la 4437 milioane de lei în anul 2007. Se poate observa mai bine evoluția cifrei de afaceri în figura 5.1.

Figura 5.1

Scăderea cheltuielilor salariale datorită faptului că achiziționarea utilajului implică reducerea numărului de salariați, mașina automată efectuând munca actuală a patru angajați. Astfel, întreprinderea nu mai este afectată de lipsa de forță de muncă din județ.

Costurile de producție vor scădea odată cu creșterea producției datorită faptului că utilizarea acestui utilaj va permite obținerea efectului de scară.

Cu toate că cheltuielile totale vor înregistra creșteri, ritmul de creștere al acestora va încetini. Ritmul de creștere al cheltuielilor din anul 2005 în anul 2006 va fi de 59%, pe când în 2007 față de 2006 acesta va scade la 17%.

5.3 Efectele calitative ale aplicării modelării și simulării

În urma utilizării modelării și simulării pentru luarea deciziei de extindere se pot constata o serie de efecte calitative:

Creșterea gradului de fundamentare, de raționalizare a deciziilor, a utilizării unui volum mai mare de informații prelucrate cu metode și proceduri științifice.

Reducerea timpului de luare a deciziilor ceea ce preîntâmpină ultilizarea neeconomicoasă a resurselor întreprinderii, [10].

Facilitarea și creșterea preciziei în evaluări de către manager a efectelor deciziilor, în special în planul economic.

Diminuarea substanțială a improvizațiilor decizionale și implicit a riscului în organizații.

Asigurarea posibilității soluționării competente a unor situații decizionale de mare complexitate.

Asigură o mai bună dezvoltare pe termen lung a activității firmei.

Se creează condițiile pentru o valorificare maximă a potențialului firmei, ca urmare a analizei celei mai bune variante de extindere.

Apare posibilitatea extinderii activităților firmei K.R.A.Y.

5.4 Posibilitatea implementării modelării

economico-matematice și a simulării

la firma K.R.A.Y.

Firma deține un computer, o imprimantă și un scanner. Aceste instrumente împreună cu programele informatice ajută firma la elaborarea documentelor necesare, și a menținerii unei evidențe contabile. Firma nu deține un program informatic care să ajute managementul acesteia să adopte decizii fundamentate știițific.

Firma K.R.A.Y. dorește să achiziționeze programul @RISK de la firma Palisade pentru a-l utiliza la fundamentarea deciziilor utilizând modelarea economico-matematică și simularea.

Pentru a utiliza acest program firma, fie va angaja o persoană calificată pentru a lucra cu acest program, fie patronul firmei va urma un curs de informatică pentru a utiliza acest program. De asemenea patronul va consulta ghidul de utilizare @RISK, [16].

Tipul de decizii care vor fi fundamentate cu ajutorul modelării economico-matematice și a simulării vor fi cele strategice, de care depinde viitorul firmei, cum este și decizia de extindere a activității firmei.

Bibliografie

[1] Andreica, M., Stoica, M., Luban, F., „Metode cantitative în management.”, Editura Economică, București, 1998, pag.13-25, 146-158, 238-305.

[2] Cârstea, G., „Analiza strategică a mediului concurențial” – Suport de curs referitor la modelul de diagnosticare strategică

SWOT 2003 – 2004.

[3] Cocriș, V., Ișan, V., „Economia afacerilor”, Editura Graphix, Iași, 1995, pag. 199-208, 217-230.

[4] Cooke, S., Slack, N., „Making management decisions”, Second Edition, Prentice Hall International (UK) Ltd., 1991, pag. 282-288, pag. 290, pag.296-297.

[5] Filip, F. G., „Decizie asistată de calculator: decizii, decidenți, metode și instrumente de bază” Editura Tehnică și Editura Expert, 2002, pag. 25-31, 41-43, 82, 111, 146, 144-147, 176, 179

[6] Kenichi, O., „Inteligența strategului. Arta afacerilor în Japonia”, Editura Teora, București, 1998, pag. 36-38.

[7] Luban, F., „Decizia managerială în condiții de risc. Profilul de risc.” , în Informatică Economică. Vol. IV, Nr. 2 (14) 2000, Editura INFOREC, București, 2000, pag. 97-105.

[8] Luban, F., „Determinarea prin simulare a profilului de risc al unui proiect de investiții” în Studii și Cercetări de Calcul Economic și Cibernetică Economică, Nr. 3, 2000, pag. 77-84

[9] Luban, F., „Simulări în afaceri. Suport de curs și lucrări practice.” Master Managementul afacerilor prin proiecte A.S.E. București, 2003, pag. 67-74.

[10] Nicolescu, O., Verboncu, I., „Metodologii manageriale”, Editura Tribuna economică, București, 2001, pag. 234, 242

[11] Radu, I., „Informatică pentru managementul firmei”, Editura Tribuna economică, București, 2001, pag. 93-100

[12] Rațiu-Suciu, C., Luban, F., Hîncu, D., Ene, N., „Modelare economică aplicată. Studii de caz. Teste.” Editura Economică, București, 2002, pag. 193-205, 231-235.

[13] Rațiu – Suciu, C., „ Modelarea & Simularea proceselor economice. Teorie și practică. ” Ediția a – III – a, Editura Economică, București, 2003, pag. 38, 50, 135-147, 385, 386

[14] Vasilescu, I., Cicea, C., Dobrea, C., „Eficiența Investițiilor Aplicată”, Editura Lumina Lex, București, 2003, pag. 36-37, 172-173

[15] Verboncu, I., „Diagnosticarea – Metodologie și Aplicație”, Editura Tehnică, București, 2001, pag.152-163.

[16] * Guide to using @RISK, Windows Version, Palisade Corporation, 1997, pag. 40, 47, 50-55.