Работу в электронном виде нужно прислать менеджеру группы.

Стр 1 из 7Следующая ⇒

Варюхин Сергей Евгеньевич

+ varyukhin@gmail.com

( +7903-185-60-60

www.HCXL.net

Программа Мастер Делового Администрирования. 1

Группа 28. 1

Методы оптимизации в управлении.. 1

Тема 1 Линейная оптимизация.. 7

Кейс: На кондитерской фабрике «Алиса». 9

Надстройка «Поиск решения» ( Solver ) и ее диалоговое окно. 17

Подключение надстройки «Поиск решения». 18

Постановка задачи оптимизации для надстройки «Поиск решения» ( Solver ). 20

Продолжение: Жаль…, ведь мы все так любим Батончик! 24

Продолжение 2: Рыночные ограничения. 28

Продолжение 3: Что если?. 30

Кейс «Инвестиционная компания». 33

Мини-кейс: Компания «Холод» - оптовая торговля замороженными овощами. 45

Задачи транспортного типа и задачи о назначениях. 49

Для самостоятельного разбора. Мини-кейс: Формирование команд. 51

Для самостоятельного разбора. Мини-кейс: Ремонт автодорог. 55

ТЕМА 2 Выбор альтернатив в условиях неопределенности и риска.. 59

Кейс: Альтернативы проекта «Марусина услада». 61

Критерии принятия решений в условиях полной неопределенности. 65

Построение и анализ дерева решений для проблемы компании «Марусина Услада». 67

Критерий принятия решений в условиях статистической неопределенности (риска) 83

ТЕМА 3 управление проектами.. 91

Кейс: Проект «Снеси-Построй». 93

Сетевая диаграмма проекта «Снеси-Построй». 94

Планирование проекта «Снеси-Построй» в MS Project. Диаграмма Ганта. 97

Сетевая диаграмма в MS Project 105

Упражнение: влияние изменения длительности отдельных стадий на длительность проекта. 111

Соотношение «Длительность - Издержки» в MS Project 113

Добавление сведений о затратах. 114

Управление ресурсами проекта. 120

Литература к курсу. 129

Темы задач зачетного домашнего задания

Задание №1

Решить предложенную преподавателем задачу линейной оптимизации с анализом устойчивости, определением перспектив увеличение целевой функции, возможным применением целочисленного программирования и анализом альтернативных решений.

Задание №2

Решить предложенную преподавателем задачу на построение и анализ дерева альтернатив или на управление проектами.

Задание №3 – собственный проект

Основываясь на собственном опыте работы или известном вам опыте коллег, опишите проблему, которую можно решить, используя количественные методы принятия решений, изученные в данном курсе. Подберите данные и сформулируйте задачу. Решите ее. Описание проблемы и решение оцениваются по 5 баллов.

Варианты заданий вывешены на рабочем сайте преподавателя на страничке www.hcxl.net/mba15.html. Выполненные задания нужно выслать куратору группы.

Срок сдачи определяется деканатом. Обычно – один месяц после завершения курса. Работы, сданные с опозданием, оцениваются на один балл ниже (отлично –> хорошо).

Условия выставления оценки за курс

Работа слушателей оценивается по сумме результатов зачетных домашних заданий. За три в срок сданные и правильно выполненные домашние задания слушатель может получить максимум 10 баллов за каждое или 30 баллов максимум за все.

В зависимости от реально набранных баллов, оценки выставляются следующим образом:

Баллы	Оценка
от 24 до 30	Отлично
от 16 до 22	Хорошо
от 8 до 15	Удовлетворительно
менее 8	Неудовлетворительно

Требования к содержанию отчетов и оформлению домашних заданий

Отчет к каждой задаче домашних заданий должен содержать следующую информацию:

Полученное Вами задание.
Область количественных методов, к которой относится задача. Модель, использованная при решении задачи, основные формулы модели. Объяснение, почему эта модель применима в данной ситуации.
Какие из основных характеристик модели, присутствующих в соответствующих формулах, содержатся в условии задачи, и что требуется найти? Для задач, использующих надстройку «Поиск решения», указать, что выбрано в качестве переменных и какие условия должны выполняться в найденном решении.
Анализ решения - дополнительные к основному листы Excel с решением или решениями, четкие ответы на вопросы, поставленные в задаче, подтвержденные вычислениями.
Любые замечания по поводу полезности (ограниченности, невозможности и т.п.) применения данной модели на практике, советы, что следовало бы учесть в задаче для лучшего соответствия реальности.

Ожидаемый объем текстовых пояснений к каждому заданию 0, 5-1, 5 стр. плюс все необходимые файлы Excel. Можно все пояснения сделать прямо в файлах Excel.

Оценка задачи может варьировать от 10 до 0 баллов в зависимости от степени неправильности решения (оценивается правильность выбора переменных, корректность целевой функции, точность расчетов для ограничивающих параметров и пр.). В случае отсутствия файлов Excel с вычислениями (т.е. весь отчет в Word, pdf или PowerPoint), работа будет оцениваться только по наличию (или отсутствию) правильных ответов.

Правильное, но «голое» решение без пояснений и надлежащего оформления задачи в Excel, может быть оценено ниже максимальной оценки на 1-5 баллов, в зависимости от существенности наличия описания.

Особенно интересный анализ поощряется бонусными баллами свыше максимальных 10-ти.

Примерная организация данных на листе Excel.

Проверка плана инженера. Формулы.

Плоды просвещения.

Сын владельца фабрики – молодой BBA (Бакалавр делового администрирования) – случившийся при разговоре владельца с инженером, высокомерно замечает, что такие проблемы надо решать не на калькуляторе, а на ноутбуке методом линейной оптимизации.

Отец, в первый раз заметивший «плоды просвещения», перемигнувшись со своим инженером, просит сына сделать свой расчет и обещает ему 20% прибыли, полученный сверх объявленной опытным инженером.

Задание 2.

a. Поставьте задачу линейной оптимизации для расчета максимальной возможной прибыли в рамках имеющихся запасов сырья.

b. Какова дополнительная прибыль в сравнении с планом инженера?

Надстройка «Поиск решения» ( Solver ) и ее диалоговое окно.

« Поиск решений является частью блока задач, который иногда называют анализ " что-если". Процедура поиска решения позволяет найти оптимальное значение формулы, содержащейся в ячейке, которая называется целевой. Эта процедура работает с группой ячеек, прямо или косвенно связанных с формулой в целевой ячейке. Чтобы получить по формуле, содержащейся в целевой ячейке, заданный результат, процедура изменяет значения во влияющих ячейках. Чтобы сузить множество значений, используемых в модели, применяются ограничения. Эти ограничения могут ссылаться на другие влияющие ячейки».

«Процедуру поиска решения можно использовать для определения значения влияющей ячейки, которое соответствует экстремуму зависимой ячейки — например можно изменить объем планируемого бюджета рекламы и увидеть, как это повлияет на проектируемую сумму расходов».

Получить подробные сведения об используемых алгоритмах оптимального поиска, другие сведения об инструменте можно на сайте разработчиков надстройки: http: //www.solver.com.

Подключение надстройки «Поиск решения».

Надстройка имеется во всех версиях Excel. Для ее подключения нужно:

В Office 2010 и Office 2013 вызвать меню Файл (верхний левый угол) → слева Параметры → слева Надстройки → снизу Управление: Надстройки Excel, кнопка Перейти. → В появившемся окне Надстройки отметить «Поиск решения», щелкнуть ОК.

В Mac OS X

В MS Office: mac 2011 вызвать меню меню Сервис\Надстройки → В появившемся окне Надстройки отметить «Solver.Xlam», щелкнуть ОК.

Надстройка появится в меню Данные: Анализ – Поиск решения.

В Office 2007 верхний левый угол, круглая кнопка «Office» → снизу Параметры Excel → слева Надстройки → снизу Управление: Надстройки Excel, кнопка Перейти. → В появившемся окне Надстройки отметить «Поиск решения», щелкнуть ОК.

В Office 2003 и более ранних вызвать окно Надстройки через меню Сервис\Надстройки, отметить пункт «Поиск решения», щелкнуть ОК.

Если Excel установлен полностью, Поиск решения подключится сразу и появится в меню Данные справа (в меню Сервис в Office 2003 или ранее).

NB! Если Excel установлен в сокращенном варианте, установщик попробует обратиться к дистрибутиву. В этом случае лучше запустить установку Office еще раз и до-установить Excel до полной версии.

Задание 3.

Как надо изменить норму прибыли для любимого продукта сына хозяина фабрики («Золотого батончика»), чтобы он вошел в оптимальный план (ответьте, не решая задачу, анализируя лишь отчет по устойчивости)?

Как изменится прибыль, если выполнять новый оптимальный план, полученный при более высокой прибыльности «Золотого батончика», но оставить прибыльность конфеты на прежнем уровне?

Включение в план производства (с помощью ограничения Х_i> = 5 000-10 000) какой из отсутствующих в базовом плане конфет наиболее радикально скажется на общей прибыли?

Таблица «Изменяемые ячейки».

1. Изменение коэффициентов целевой функции не изменяет оптимального плана (максимальное значение целевой функции при этом, конечно, меняется), пока они остаются в границах “Допустимое увеличение” и “Допустимое уменьшение” коэффициентов целевой функции.

2. При выходе значений коэффициентов за эти пределы решение скачком изменяется на другое решение, возможно отличающееся от прежнего очень сильно.

Если переменная X_j> 0 (продукт входит в оптимальный план), то имеется как верхний так и нижний предел для изменения соответствующего коэффициента целевой функции, кроме случая, когда на переменную наложено прямое ограничение: X_j < a или X_j > b.

Если же X_j= 0, то “Допустимое уменьшение” может быть как угодно велико - продукт все равно не войдет в оптимальный план.

При этом верхний предел - “Допустимое увеличение”, показывает насколько нужно увеличить соответствующий целевой коэффициент, чтобы продукт вошел в оптимальный план (если цель – максимум и все наоборот, если речь идет об издержках и цель - минимум).

Величина противоположная этому увеличению (уменьшению) называется Приведенная (Нормированная) стоимость, и показывает, насколько нынешняя цена продукта ниже минимальной цены (или издержки выше максимальных), при которой продукт может войти в оптимальный план.

На кондитерской фабрике «Алиса».

Задание 4.

Найдите решение, устраивающее и отдел маркетинга, и молодого человека.

Решение.

Т.е. потери в бонусе катастрофические.

На кондитерской фабрике «Алиса».

Продолжение 3: Что если?

Получение хорошего оптимального плана, устраивающего все заинтересованные стороны, натолкнуло молодого человека на размышления о других возможностях повышения своей премии.

(Какие могут быть еще возможности? )

К примеру: у него есть в кармане что-то около 50 000 рублей. Может пустить их в дело?

Докупить у знакомого оптовика какого-нибудь сырья, потихоньку подложить на склад (чтоб никто не заметил), как будто, так и было? Тогда можно получить дополнительную прибыль (и премию от отца)!

Задание 5.

Какого сырья докупать? И сколько? И как сильно от этого возрастет прибыль?

Влияние изменения правых частей ограничений - b_i(в нашем случае - запасов ресурсов).

Таблица «Ограничения» содержит колонку «Теневая цена» (Shadow price).

Теневые цены - Y_i - показывают, как меняется целевая функция при малом изменении количества ресурсов Db_i: DP = Y_i * Db_i

Эти оценки верны только в пределах устойчивости решения (при этом численные значения переменных решения X_j, конечно изменяются).

Пределы изменения Db_i, в которых теневая цена сохраняется, также даны в таблице «Ограничения» («Допустимое увеличение» и «Допустимое уменьшение» величины ограничения).

Причем, если ресурс используется полностью (дефицитный), существует как верхний, так и нижний предел.

Если же ресурс используется не полностью, верхний предел устойчивости равен бесконечности ( Excel пишет 1Е+30, что означает 10⁺³⁰, для программы – это практическая бесконечность).

Решение.

Итоговый файл.

Кейс «Инвестиционная компания»

Инвестиционная компания «Карло и сыновья» рассматривает одиннадцать инвестиционных проектов, закодированных в таблице буквами греческого алфавита.

Любой проект требует инвестиций сейчас и еще в течение от 1 до 3 лет (в таблице отрицательные значения) и после определенного срока приносит доход (положительные числа в таблице). Горизонт планирования - 10 лет.

Проект	Финансовый поток (ФП) по годам, млн. руб.
сейчас
Альфа	-280	-190
Бета	-80	-80	-60	-30
Гамма	-100	-100	-90
Дельта	-190		-150
Эпсилон	-50		-130
Дзета	-330	-405	-170
Эта	-40	-40	-40	-30
Тета	-70	-75	-170	-110
Иота	-90	-140	-300	-250
Каппа	-100		-320
Ламбда	-60	-200

Компания желает вложить капитал в наиболее выгодные проекты.

Ставка дисконтирования для отрасли - 27% годовых.

В ближайшем будущем компания может инвестировать не более 1 млрд. руб. В следующем году - до 600 млн. руб. и еще через год – 500 млн. руб. Далее эта группа проектов может финансироваться только за счет внутренних ресурсов, т.е. суммарный номинальный финансовый поток должен быть положительным.

Предполагается, что любой проект либо финансируется полностью, либо не финансируется совсем.

a. Выберите проекты, которые следует финансировать. Все ли финансовые средства могут быть инвестированы? Что будет, если стремиться инвестировать как можно больше имеющихся средств?

b. Как можно увеличить суммарный NPV для данной группы проектов?

Расчет финансовых характеристик.

k – ставка дисконтирования, обычно принимается равной средневзвешенной стоимости капитала WACC ( W eighted A verage C ost of C apital).

CF_m – финансовый поток ( C ash F low) суммарный поток денег за период номер m, положительный или отрицательный.

I₀ – начальная инвестиция (может обозначаться и как CF₀, но часто специально выделяется в формулах и расчетах)

f – ставка реинвестирования, может совпадать с k, может отличаться от k в случае, если полученные в проекте деньги реинвестируются с меньшей доходностью, чем k.

NPV (ЧПС)

Ч истая П риведенная С тоимость инвестиций ( N et P resent V alue) рассчитывается либо с помощью стандартной функции MS Excel:

NPV = ЧПС(k; CF₁… CF_n) + I₀,

либо прямо по формуле:

NPV = I₀ + CF₁/(1+k)¹ + CF₂/(1+k)² + CF₃/(1+k)³ + CF₄/(1+k)⁴ + … + CF_n/(1+k)ⁿ

IRR (ВСД)

В нутренняя С тавка Д оходности инвестиций ( I nternal R ate of R eturn) рассчитывается как ставка дисконтирования, при которой NPV обращается в ноль.

Т.е. IRR вычисляется из уравнения:

0 = I₀ + CF₁/(1+ IRR)¹ + CF₂/(1+ IRR)² + CF₃/(1+ IRR)³ + CF₄/(1+ IRR)⁴ + … + CF_n/(1+ IRR)ⁿ.

Функция Excel:

IRR = ВСД(CF₀… CF_n; [предполагаемое IRR, очень приблизительно])

MIRR (МВСД)

М одифицированная В нутренняя С тавка Д оходности инвестиций ( M odified I nternal R ate of R eturn) рассчитывается путем уравнивания всех инвестиций (отрицательных CF), дисконтированных по ставке дисконтирования k к начальному моменту (PV), и всех доходов (положительных CF), приведенных к конечному периоду, по ставке реинвестирования f ( Net Terminal Value), деленных на (1+MIRR)ⁿ (n – номер последнего финансового периода в проекте).

PV = = I₀ + I₁/(1+k)¹ + I₂/(1+k)² +…+ I_n/(1+k)ⁿ

NTV = = (CF₁*(1+f)^n-1 + CF₂*(1+f)^n-2 + …+ CF_n_-1*(1+f)¹ + CF_n)

MIRR = (-NTV/PV)^1/ⁿ – 1

Т.е. ставку дисконта, которая уравновешивает настоящую стоимость инвестиций PV с их терминальной стоимостью NTV, называют MIRR. Функция Excel:

MIRR = МВСД(CF₀… CF_n; k; f)

MIRR призвана устранить два недостатка критерия IRR: неоднозначность вычисления и подразумеваемое реинвестирование денежных потоков по ставке k.

Решение. Вопрос «d».

Решение для задания «f».

Попробуйте объявить в качестве переменных не только N5: N15, но и С16: M16 – финансовые потоки по кредиту.

Итоговый файл.

Мини-кейс: Компания «Холод» - оптовая торговля замороженными овощами

Компания «Холод» занимается поставкой 15-ти типов замороженных овощей в овощные и продовольственные магазины. Замороженные овощи приходят от поставщиков в стандартных картонных коробках, объем которых представлен в таблице (в литрах). Недельный запас замороженных овощей прибывает на склад в понедельник утром. В конце недели, практически всегда, склад компании пустеет. Объем склада 160 м³.

Компания «Холод» пользуется кредитной линией, допускающей еженедельный расход в 900 000$ на покупку недельного запаса овощей (оплата может быть произведена единовременно в понедельник утром).

Компания прогнозирует объем продаж на каждую неделю в терминах минимального и максимального количества коробок для каждого типа овощей, которые будут проданы на следующей неделе. Минимальное количество определяется контрактами, которые компания «Холод» заключила с небольшим количеством овощных магазинов. Максимальное количество – это пессимистический прогноз рыночного спроса на предстоящей неделе.

Продукт	Закупочная цена	Отпускная цена	Min	Max	Объем коробки, л
Рубленый картофель	64, 5	68, 1			19, 2
Кукуруза		74, 4			8, 6
Черные бобы					7, 4
Артишоки					16, 6
Морковь		87, 6			13, 1
Кукуруза с бобами		74, 4			13, 3
Гомбо	70, 5				6, 5
Цветная капуста	85, 5	93, 9			8, 9
Зеленый горошек	67, 5	74, 4			15, 8
Шпинат		68, 1			7, 1
Перуанские бобы		93, 9
Брюссельская капуста		95, 4
Зеленные бобы		87, 6			16, 1
Кабачки
Брокколи		93, 9			5, 2

Цены, по которым продукция закупается у поставщика и отпускается потребителям, приведены в таблице, вместе с минимальными и максимальными объемами продаж каждого продукта на следующей неделе.

Определите объем закупок каждого типа овощей, максимизирующий прибыль компании.

Решение задачи.

Это простая задача на максимизацию прибыли в условиях ограниченных ресурсов. Переменные задачи – количество закупаемых коробок замороженных овощей (всего 15 переменных).

Итоговый файл.

Задачи транспортного типа и задачи о назначениях

Переход к целочисленным ограничениям в задачах линейной оптимизации приводит к изменению алгоритма решения задачи – вместо очень эффективного симплекс-метода используется медленный и не очень надежный метод ветвей и границ. Это приводит к катастрофическому увеличению времени расчета и к необходимости специального исследования корректности решения, что чаще всего обесценивает метод линейной оптимизации в конкретном случае с точки зрения практического менеджера.

В некоторых случаях задачу, требующую использования целых или двоичных ограничений, удается сформулировать так, что решение заведомо получается целочисленным даже при отсутствии соответствующих ограничений. Разумеется, задача в этих случаях решается очень быстро и при большом числе переменных, так как для решения по-прежнему используется алгоритм симплекс-метода.

Такие задачи называют транспортными задачами и задачами о назначениях (по причинам сугубо историческим). Транспортные задачи обычно решают проблему перевозок от нескольких поставщиков нескольким потребителям с минимальными затратами. Задачи о назначениях решают проблему назначений одних объектов в пару к другим (людей – людям, людей – работам, складов – потребителям и т.д.) в соответствии с оптимальным значением выбранного показателя.

Кроме задач собственно транспортных и задач о назначениях такими полезными свойствами обладают, например, задачи о кратчайшем маршруте в сети дорог (используются в системах глобального позиционирования GPS для прокладывания маршрутов) и некоторые другие.

Для самостоятельного разбора. Мини-кейс: Формирование команд

Фирма, занимающаяся продажей оборудования для компьютерных сетей, наняла 10 новых специалистов по продажам и 11 новых техников-программистов, которых необходимо объединить в пары (техник + менеджер по продажам) — команды по продаже оборудования, соответствующего нуждам конкретного клиента.

Менеджер по работе с персоналом провел среди них тест Майер-Бриггс и определил индекс взаимной совместимости для каждой возможной пары техник - продавец. Индекс может принимать значения в интервале от 1 до 16. Значение индекса 1 показывает, что пара обладает наилучшей совместимостью. Индекс, равный 16, свидетельствует о практической невозможности какого бы то ни было сотрудничества. Более подробные характеристики смотрите в файлах папки «Соционические типы».

Результаты тестов представлены в таблице.

IT-специалисты

Алексей

Ашот

Михаил

Сергей

Иван

Илья

Николай

Андрей

Виктор

Дмитрий

Петр

type

Менеджеры по продажам

Наталия

Елена

Татьяна

Вероника

Нина

Ольга

Анна

Марина

Юлия

Екатерина

Необходимо провести формальный Team-building, т.е. по результатам тестирования наилучшим образом составить команды «техник + продавец» для работы с потенциальными клиентами.

a. Сформулируйте целевую функцию для данной проблемы.

Определите переменные задачи и организуйте данные для вычислений.

Поставьте задачу для «Поиска решения» и получите оптимальное решение не вводя ограничений целочисленности или бинарности.

b. Есть ли среди созданных команд пара сомнительного качества?

Введите дополнительное ограничение, чтобы все команды имели бы индекс не хуже, чем 10. Каково минимальное возможное значение индекса худшей команды?

Организация данных.

Результат оптимизации в отсутствие ограничений на индексы.

c. Специалисты по HR утверждают, что нехорошо объединять в команды друзей. Попробуйте добавить ограничение, что индекс команд должен быть не лучше 2 или 3.

Итоговый файл.

Для самостоятельного разбора. Мини-кейс: Ремонт автодорог.

С восьми асфальтобетонных заводов должен вывозиться асфальт для ремонта пяти больших участков автодорог области. Транспортные издержки при перевозках в общем различны (см. таблицу).

Транспортные издержки

	Участок A	Участок B	Участок C	Участок D	Участок E
АБЗ 16
АБЗ 17
АБЗ 18
АБЗ 19
АБЗ 20
АБЗ 21
АБЗ 22
АБЗ 23

Заказы дорожно-строительных бригад на завтра:

	Участок A	Участок B	Участок C	Участок D	Участок E
Количество машин

Заводы в состоянии предоставить завтра:

Источник	АБЗ 16	АБЗ 17	АБЗ 18	АБЗ 19	АБЗ 20	АБЗ 21	АБЗ 22	АБЗ 23
Кол-во машин

Менеджер подрядной организации хочет минимизировать транспортные расходы для данных условий.

a. Каковы наименьшие транспортные издержки?

b. Какие участки недополучат заказанный ими асфальт и в каком количестве?

c. Найдите разницу между наилучшим и наихудшим планом перевозок?

d. Выяснилось, что из-за аварийного состояния моста перевозка асфальта с АБЗ 20 на участок D по прямому маршруту невозможна. Объездной маршрут увеличивает стоимость рейса на 200 рублей. Как из-за этого возрастут транспортные расходы?

e. Есть ли у задачи альтернативные решения?

Формулы для расчетов в транспортной задаче.

Установки «Поиска решения».

Вариант балансирования задачи о перевозках
(фиктивные клиенты и поставщики).

Если сумма заказов клиентов МЕНЬШЕ, чем имеется на складах поставщиков

Если сумма заказов клиентов БОЛЬШЕ, чем имеется на складах поставщиков - Дефицит.

Если задача не сбалансирована.

В качестве запаса у фиктивного поставщика должна фигурировать разница сумм заказов и запасов в исходной проблеме. Аналогично и у фиктивного клиента.

Итоговый файл.

ТЕМА 2

Выбор альтернатив в условиях неопределенности и риска

Древо решений.

Критерии принятия решений в условиях полной неопределенности. Принципы максимина и максимакса.

Расчет упущенных возможностей. Критерий минимаксных сожалений.

Критерии принятия решений в условиях риска (статистической неопределенности).

Ожидаемая монетарная ценность EMV. Ожидаемые упущенные возможности EOL.

Монетарная ценность совершенной информации EMVPI.

Кейс: Альтернативы проекта «Марусина услада»

Крупная зарубежная компания – производитель безалкогольных напитков приобрела новую промышленную технологию производства традиционного русского кваса без консервантов и искусственных добавок. В настоящее время квас «Марусина Услада» производится на маленьком заводике в Курской области и пользуется бешеным успехом у местных потребителей. Учитывая возрастающий интерес патриотически настроенной части российского среднего класса к потреблению здоровых отечественных продуктов, компания предполагает построить мощную производственную линию и вложить серьезные деньги в продвижение «Марусиной Услады» в «премиум» сегмент российского рынка безалкогольных напитков.

Маркетологи компании полагают, что хотя рынок безалкогольных напитков является высоко-конкурентным, этоn проект, при агрессивном маркетинге, может завоевать заметную долю рынка за счет переключения «ярых патриотов» с российских суррогатов и «умеренных патриотов» – с американских напитков на «Усладу».

Предполагается, что реализация проекта потребует инвестиций в размере 55 млн.

При этом будет построен компактный модульный завод по производству прохладительных напитков, способный произвести новый квас более чем на 100 млн. в год (cash flow составит не менее 45 млн. в год).

Так как ставка дисконтирования принята равной k = 25%, то NPV проекта можно оценить в соответствии с формулой:

NPV = I₀ + CF₁/(1+k)¹ + CF₂/(1+k)² + CF₃/(1+k)³ + CF₄/(1+k)⁴ + … + CF_n/(1+k)ⁿ,

как

NPV = -55 + 45/1, 25 + 45/1, 25²+ 45/1, 25³+ 45/1, 25⁴+ 45/1, 25⁵

≈ 66 млн.

Разумеется, это оценка соответствует полной загрузке предприятия. Если спрос окажется ниже запланированного, базовые финансовые потоки уменьшатся и NPV будет ниже.

Дискуссия в рабочей группе выявила две точки зрения на уровень спроса на продукт компании, приводящие к сильно различающимся оценкам спроса. Часть специалистов оценила ожидаемые базовые финансовые потоки CF в 40 млн., а их более пессимистично настроенные коллеги – в 15-16 млн.

Последняя оценка фактически требует всего половинной мощности завода. Так что возникли вполне обоснованные сомнения в разумности реализации такого проекта вообще.

Масла в огонь подлили эксперты, оценивающие риски для бизнеса в данном регионе и в России в целом – они посчитали, что риски потери инвестиций становятся слишком высокими и по этому поводу надо что-то предпринимать.

Чтобы спасти проект его авторы предлагают использовать модульную структуру завода и разбить реализацию проекта на две стадии. На первом этапе монтируется только половина из 8 одинаковых производственных линий завода (первая очередь), что требует инвестиций в размере 30 млн. При успехе и опережающем спросе строится вторая очередь предприятия, что обойдется еще в 26 млн., и завод обретает полную плановую мощность.

12 3 4 5 6 7 Следующая ⇒