Контрольная работа: Характеристика и администрирование потоков в логистике

С позиции логистики нас, прежде всего, интересует экономический и финансовый анализ. Данные такого анализа позволяют оценить принимаемые логистическими менеджерами решения, которые сказываются в конечном итоге на уровне общих затрат, прибыли, рентабельности и других результирующих показателях.

На уровнях фирмы можно выделить следующие задачи логистического анализа, например:

- Выполнение стратегического (тактического, оперативного) логистического плана;

- Соответствие логистического плана маркетинговому и производственному;

- Качество продукции и логистического сервиса; анализ степени удовлетворения запросов потребителей;

- Эффективность выполнения отдельных логистических функций и работы отдельных подсистем, звеньев и элементов логистической системы;

- Эффективность использования в логистическом менеджменте инвестиций, основных фондов, оборотного капитала, материальных ресурсов, живого труда;

- Производительность (продуктивность);

- Уровень технологической и технической базы логистического менеджмента;

- Эффективность логистической информационной системы и применяемых информационно – компьютерных технологий;

- Финансовый аудит;

- Составляющие логистических издержек;

- Влияние логистической стратегии фирмы на ее положение на рынке;

- Логистические риски и разработка мер по их снижению;

- Поставщики, потребители, посредники с точки зрения реализации логистической концепции фирмы;

- Уровень координации, интеграции и взаимодействия фирмы и логистических посредников и т.д.

Простое перечисление показывает, насколько обширным и многогранным является логистический анализ, который составляет неотъемлемую часть технико-экономического и финансового анализа функционирования фирмы на рынке. В основу логистического анализа положены такие принципы, как научность, системный подход, динамичность, выделение приоритетных направлений, комплексность, полнота и достоверность информационной базы и др. Применяемые при этом методы и приемы характерны для общего технико–экономического анализа производственно–хозяйственной деятельности. Большое значение для эффективности анализа имеет информационная база, которая включает совокупность нормативных, плановых, учетных и отчетных показателей, характеризующих состояние и динамику логистической системы и ее внешней экономической среды.

Логистический анализ можно классифицировать по ряду признаков:

- По целям и задачам различают анализ выполнения стратегического (тактического, оперативного) плана; определение комплексных логистических показателей; оценка результатов хозяйственной и финансовой деятельности; подготовка информации для принятия управленческих решений и т.п.;

- По аспектам выделяют экономический, финансовый, технико– экономический, функционально–стоимостный, проблемно– ориентированный и другие виды анализа;

- По содержанию программы различают комплексный (охватывающий все стороны функционирования логистической системы) и локальный (затрагивающий отдельные элементы, процессы, звенья логистической системы) анализ;

- По уровню объектов анализ может охватывать логистическую систему в целом, отдельную подсистему, звено, элемент логистической системы; логистическую сеть, канал, цепь и т.п.;

- По субъектам логистический анализ может быть внешним (например, внешний аудит) или внутренним, проводимым собственным персоналом фирмы;

- По периодичности и повторяемости различают ежегодный (ежеквартальный, ежемесячный, ежедневный) и разовый анализ;

- По характеру принимаемых решений анализ может быть предварительный, оперативный, текущий, итоговый, перспективный.

При проведении логистического анализа в фирмах применяется широкая гамма различных методов и приемов. Для повышения точности и достоверности анализа используется большое количество различных математических и экономико-математических методов и моделей, составляющих научную базу логистики.

Среди наиболее распространенных в логистическом менеджменте методов и технических приемов анализа можно указать:

- методы математической статистики (факторный, индексный, кластерный, дисперсионный анализ, множественные корреляционно– регрессионные модели, спектральный анализ и др.);

- функционально – стоимостный анализ;