Файл: Дипломная работа тема работы Организация транспортной логистики предприятия.pdf

59
Продолжение таблицы 3.4
Маршрут
Длина пути, км
Цена услуги, руб.
Себестоим ость услуги, руб.
Прибыль, руб.
Рентабель ность, %
Среднее значение
33,64
Как видно из таблицы 3.4, если ранее рентабельность услуг компании
«АвтоПартнер» по межгороду составляла 32,7%, то при снижении затрат на 1 км пути средняя рентабельность услуг составит 33,64%, т.е. увеличится на
0,94%.
Таким образом, при реализации предложенных мероприятий эффективность организации транспортной логистики компании «АвтоПартнер» повысится.
3.3 Анализ критериев зависимости параметров грузооборота
компании
«АвтоПартнер»
для
повышения эффективности
предлагаемых мер
Для подтверждения эффективности предложенных мероприятий можно рассмотреть несколько параметров, входящих в систему этих мероприятий и из зависимость между собой, доказав, что именно они влияют на эффективность, для этого требуется вычислить построить:
– коэффициент корреляции;
– коэффициенты уравнения линейной регрессии;
– диаграмму рассеяния (корреляционное поле) и график линии регрессии;
Используя таблицу 3.2 (статистические данные компании), составим связанную выборку из 6 пар значений (х k
,y k
):
Таблица 3.5 – Зависимость грузооборота от грузоперевозок (х k
,y k
)
k
1 2
3 4
5 6
x
k
154.72 174.89 217 142.59 131.56 151.29
y
k
21.79 23.63 22.33 15.87 11.93 13.72

60 где x-перевозки y(x) грузоборот
154,72 21,79 174,89 23,63 217 22,33 142,59 15,87 131,56 11,93 151,29 13,72
Рисунок 3.2 – Графическая зависимость грузооборота от грузоперевозок
Вычисляем коэффициент корреляции.
Коэффициент корреляции — это показатель взаимного вероятностного влияния двух случайных величин. Коэффициент корреляции R может принимать значения от -1 до +1. Если абсолютное значение находится ближе к 1, то это свидетельство сильной связи между величинами, а если ближе к 0 — то, это говорит о слабой связи или ее отсутствии. Если абсолютное значение R равно единице, то можно говорить о функциональной связи между величинами, то есть одну величину можно выразить через другую посредством математической функции.
Вычислить коэффициент корреляции можно по следующим формулам:
(
)
y
x
y
x
Y
X
R
σ
σ
,
cov
,
=
, (1.1) где cov(X,Y) – ковариация случайных величин X и Y.
(
)
,
2 1
2
∑
=
−
=
n
k
x
k
x
M
x
σ
(
)
2 1
1 2
∑
=
−
=
n
k
y
k
y
M
y
n
σ
(1.2)
– оценки дисперсии случайных величин X и Y соответственно,

61
,
1 1
∑
=
=
n
k
k
x
x
n
M
∑
=
=
n
k
k
x
y
n
M
1 1
(1.3)
– оценки математического ожидания случайных величин X и Y соответственно, или по формуле:
y
x
y
x
xy
y
x
S
S
M
M
M
R
−
=
,
, (1.4) где
,
1 1
∑
=
=
n
k
k
x
x
n
M
,
1 1
∑
=
=
n
k
k
y
Y
n
M
∑
=
=
n
k
k
k
yx
y
x
n
M
1 1
, (1.5)
,
1 2
2 2
1
x
n
k
k
x
M
x
n
s
−
=
∑
=
2 2
1 2
1
y
n
k
k
x
M
y
n
S
−
=
∑
=
. (1.6)
На практике, для вычисления коэффициента корреляции чаще используется формула (1.4) т.к. она требует меньше вычислений. Однако если предварительно была вычислена ковариация cov(X,Y), то выгоднее использовать формулу (1.1), т.к. кроме собственно значения ковариации можно воспользоваться и результатами промежуточных вычислений.
Вычислим коэффициент корреляции по формуле (1.1) для этого воспользуемся результатами представленными в таблице 3.5, дополнив последнюю четырьмя новыми столбцами в которые запишем (предварительно вычислив) значения квадратов центрированных случайных величин (x k
-M
x
)
2
и
(y k
-M
y
)
2
. Получим таблицу 3.6
Таблица 3.6 – Значения квадратов центрированных случайных величин.
k
x
k
y
k
( х
k
-M
x
)
( х
k
-M
x
)
2
( y
k
-M
y
)
( y
k
-M
y
)
2 1
2 3
4 5
6 7
1 154.72 21.79
-7.28833 53.11980 3.57833 12.80447 2
174.89 23.63 12.88167 165.93734 5.41833 29.35834 3
217 22.33 54.99167 3024.08340 4.11833 16.96067 4
142.59 15.87
-19.41833 377.07167
-2.34167 5.48340 5
131.56 11.93
- 30.44833 927.10100
-6.28167 39.45934 6
151.29 13.72
-10.71833 114.88267
-4.49167 20.17507
Вычислим σ
x
2
как среднее значение элементов 5-го столбца таблицы 3.6.
53.11980 + 165.93734 + ... + 114.88267 = 4662.195883
σ
x
2
= 4662.19588 / 6 = 777.032647
Вычислим σ
y
2
как среднее значение элементов 7-го столбца таблицы 3.6.

62 12.80447 + 29.35834 + ... + 20.17507 = 124.241283
σ
y
2
= 124.241283 / 6 = 20.706881
Вычислим произведение σ
x
2
σ
y
2
σ
x
2
σ
y
2
= 777.032647•20.706881 = 16089.922214
Извлечем из последнего числа квадратный корень, получим значение σ
x
σ
y
σ
x
σ
y
= 126.846057
Вычислим коэффициент корреляции по формуле (1.1)
729325 0
846057 126
/
511969 92
)
,
cov(
,
=
=
=
y
x
y
x
Y
X
R
σ
σ
Коэффициент корреляции получился 0.729325, что говорит о высокой зависимости грузооборота от грузоперевозок. Данная теория была подтверждена благодаря шкале Чеддока:
Рисунок 3.3 – Шкала Чеддока
Из того факта высокой зависимости, можно сделать вывод, что мероприятия по увеличению числа грузоперевозок носят положительный характер.
Вычисляем коэффициенты уравнения линейной регрессии.
Уравнение линейной регрессии представляет собой уравнение прямой, аппроксимирующей (приблизительно описывающей) зависимость между случайными величинами X и Y. Если считать, что величина X свободная, а Y зависимая от Х, то уравнение регрессии запишется следующим образом,
X
b
a
Y
*
+
=
, (2.1) где
x
y
y
x
x
y
y
x
S
S
R
R
b
,
,
=
=
σ
σ
, (2.2)
x
y
M
b
M
a
*
−
=
. (2.3)
Рассчитанный по формуле
(2.2) коэффициент

63 коэффициентом линейной регрессии. В некоторых источниках a называют постоянным коэффициентом регрессии и b соответственно переменным.
Погрешности предсказания Y по заданному значению X вычисляются по формулам:
y
x
y
y
x
y
x
y
R
S
R
,
2
,
2
/
1 1
−
=
−
=
σ
σ
(2.4)
– абсолютная погрешность,
%
100
/
/
y
x
y
x
y
M
σ
δ
=
(2.5)
– относительная погрешность.
Величину σ
y/x
(формула 2.4) еще называют остаточным средним
квадратическим отклонением, оно характеризует уход величины Y от линии регрессии, описываемой уравнением (2.1), при фиксированном (заданном) значении X.
Вычислим отношение σ
y
2
/ σ
x
2
σ
y
2
/ σ
x
2
= 20.70688 / 777.03265 = 0.02665
Вычислим отношение σ
y
/ σ
x
σ
y
/ σ
x
= 0.16324
b = 0.72932 • 0.16324 = 0.1190 a= 18.21167 - 0.11906 • 162.00833 = -1.07672
Извлечем из σ
y
2
квадратный корень получим:
55048 4
70688 20
=
=
y
σ
R
2
x,y
= 0.72932 2
= 0.53191
Вычислим абсолютную погрешность (остаточное среднее квадратическое отклонение) по формуле (4.4)
11329 3
53191 0
1 55048 4
/
=
−
=
x
y
σ
Вычислим относительную погрешность по формуле
(2.5)
δ
y/x
= (3.11329 / 18.21167)100% = 17.09504%

64
Уравнение линейной регрессии имеет вид: Y = 0.11906 X -1.07672 (2.6)
Погрешности уравнения: σ
y/x
= 3.11329 ; δ
y/x
= 17.09504%
Используя полученное уравнение регрессии, можно прогнозировать грузооборот на последующие годы, а также наблюдать зависимость и поддерживать эффективность ООО «Автопартнер» на благоприятном уровне.
Строим диаграмму рассеяния (корреляционное поле) и график линии регрессии.
Находим минимальный и максимальный элемент выборки X это 5-й и 3- й элементы соответственно, x min
= 131.56000 и x max
= 217.00000.
Находим минимальный и максимальный элемент выборки Y это 5-й и 2- й элементы соответственно, y min
= 11.93000 и y max
= 23.63000.
На оси абсцисс выбираем начальную точку чуть левее точки x
5
= 131.56000, и такой масштаб, чтобы на оси поместилась точка x
3
= 217.00000, и отчетливо различались остальные точки.
На оси ординат выбираем начальную точку чуть левее точки y
5
=
11.93000, и такой масштаб, чтобы на оси поместилась точка y
2
= 23.63000, и отчетливо различались остальные точки.
На оси абсцисс размещаем значения x k
, а на оси ординат значения y k
Наносим точки (x
1
, y
1
), (x
2
, y
2
),…,(x
6
, y
6
) на координатную плоскость. Получаем диаграмму рассеяния (корреляционное поле), изображенное на рисунке ниже.
Начертим линию регрессии.
Для этого найдем две различные точки с координатами (x r1
, y r1
) и
(x r2
, y r2
) удовлетворяющие уравнению (4.6), нанесем их на координатную плоскость и проведем через них прямую. В качестве абсциссы первой точки возьмем значение x min
= 131.56000. Подставим значение x min в уравнение (4.6), получим ординату первой точки. Таким образом имеем точку с координатами
(131.56000, 14.58655). Аналогичным образом получим координаты второй точки, положив в качестве абсциссы значение x max
= 217.00000. Вторая точка будет: (217.00000, 24.75887).

65
Рисунок 3.4 – График зависимости грузооборота от количества грузоперевозок
Следует обратить внимание, что линия регрессии всегда проходит через точку средних значений величин Х и Y, т.е. с координатами (M
x
, M
y
).

66
ЗАДАНИЕ ДЛЯ РАЗДЕЛА «СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ»
Студенту
Группа
ФИО
З - 3203
Маркову П.А.
Институт электронного обучения
Кафедра менеджмента
Уровень образования специалитет
Направление
080502 Экономика и управление на предприятии (в химической и нефтехимической промышленности)
Исходные данные к разделу«Социальная ответственность»
1. Описание рабочего места (рабочей зоны,
технологического процесса, используемого
оборудования) на предмет возникновения:
- вредных проявлений факторов
производственной среды (метеоусловия,
вредные вещества, освещение, шумы,
вибрация, электромагнитные поля,
ионизирующие излучения)
- опасных проявлений факторов
производственной среды (механической
природы, термического характера,
электрической, пожарной природы)
- негативного воздействия на окружающую
природную среду (атмосферу, гидросферу,
литосферу)
- чрезвычайных ситуаций (техногенного,
стихийного, экологического и социального
характера)
1. Подвижной состав компании состоит из современной техники, которая считается одними из наиболее комфортных автомобилей для водителей;
2. В работе водитель, чаще всего, страдает от неподвижного положения в течение всего рабочего дня и выхлопных газов в процессе работы транспортного средства;
2. Выбросы выхлопных газов в атмосферу;
3. На дорогах возможны чрезвычайные ситуации в виде аварий и поломок транспортных средств.
2. Список законодательных и нормативных
документов по теме
1. Трудовой кодекс;
2. Основные экологические законы РФ;
3. Закон о социальной защите населения
РФ.
Перечень вопросов, подлежащих исследованию, проектированию и разработке
1. Анализ факторов внутренней социальной
ответственности:
- принципы корпоративной культуры
исследуемой организации;
- системы организации труда и его
безопасности;
- развитие человеческих ресурсов через
обучающие программы и программы
подготовки и повышения квалификации;
- системы социальных гарантий
организации;
- оказание помощи работникам в
критических ситуациях.
1. Руководство компании «АвтоПартнер» уделяет большое внимание информированию коллектива об особенностях кадровой политики.
2. Принципиально важно создать комфортные и безопасные условия труда для сотрудников компании.
3. Все водители компании «АвтоПартнер» застрахованы от несчастных случаев и болезней на всей территории России.
4. Весь подвижной состав компании состоит из современной техники, которая считается одними из наиболее комфортных автомобилей для водителей.
5. Компании «АвтоПартнер» составляет списки наиболее перспективных специалистов для премирования и

67 повышение в должности.
2. Анализ факторов внешней социальной
ответственности:
- содействие охране окружающей среды;
- взаимодействие с местным сообществом
и местной властью;
- спонсорство и корпоративная
благотворительность;
- ответственность перед потребителями
товаров и услуг (выпуск качественных
товаров);
-готовность участвовать в кризисных
ситуациях и т.д.
1.Одним из требований компании
«АвтоПартнер» ко всем партнерам и клиентам является полное соответствие их деятельности требованиям законодательства.
2. Среди принципов бизнес-поведения компании – недопущение нарушения прав на самореализацию и развитие партнеров, клиентов и других заинтересованных социальных групп.
3. Программа КСО компании «АвтоПартнер» также должна включать в себя направления, связанные с поддержкой деятельности общественных организаций и помощью незащищенным слоям населения, которые в настоящее время разрабатываются.
4. Открытость и прозрачность бизнес- процессов для клиентов, партнеров и других социальных групп.
5. Соблюдение всех необходимых условий для максимальной экологичности осуществляемых перевозок.
3. Правовые и организационные вопросы
обеспечения социальной ответственности:
- анализ правовых норм трудового
законодательства;
- анализ специальных (характерные для
исследуемой области деятельности)
правовых и нормативных законодательных
актов;
- анализ внутренних нормативных
документов и регламентов организации в
области исследуемой деятельности.
1. Анализ специальных правовых и нормативных законодательных актов (ст. 328
ТК РФ, ч. 1 и 3 ст. 265 ТК РФ,
Постановление Правительства РФ от
25.02.2000 N 163, Приказ МВД РФ от
13.05.2009 N 365, Приказ МВД РФ от
18.04.2011 N 206,
Федеральные законы
N 437-ФЗ и N 196-ФЗ);
2. Анализ внутренних нормативных документов и регламентов организации
(устав компании, памятка для сотрудника).
Перечень графического материала:
При необходимости представить эскизные
графические материалы к расчётному
заданию (обязательно для специалистов и
магистров)
Дата выдачи задания для раздела по линейному графику
Задание выдал консультант:
Должность
ФИО
Ученая степень, звание
Подпись
Дата
Старший преподаватель
Феденкова А.С.
Задание принял к исполнению студент:
Группа
ФИО
Подпись
Дата
З-3203
Марков П.А.