Месяц: Декабрь 2009

09Дек/09

Рея [фармацевтическая компания]

aptekaПредприятие — оптовая, фармацевтическая компания.

Номенклатура — около 10 000 наименований. Для упрощения бухгалтерского учета, при внедрении, было принято решение о ведении всего ТРЁХ товаров:

  • Товар БЕЗ НДС
  • Товар с НДС 10%
  • Товар с НДС 20%

В начале года с аптечной сетью, больницами и поликлиниками, через торги на бирже, заключался договор. Приложением к договору был список мед. и фарм. препаратов, который должен был быть поставлен в течении года. Замена товара запрещена. Только эти номенклатурные позиции и только по этим ценам.

В конце года проводилась сверка договора с тем, что поставили в течении года. На одного контрагента уходило 10 часов проверки из-за очень большого количества первичных документов. А таких контрагентов было около 50. Затраты на сверку составляли 500 человеко часов, а это почти 63 рабочих дня. Бухгалтерия работала все январские праздники в полном составе.

Сверка осложнялась ещё и тем, что в учетной системе НДС считался отдельно, а в бухгалтерской в том числе. Из-за разных алгоритмов расчета появлялась разница в НДС от 1 до 5 копеек. Бухгалтерия вешалась.

Задачи:

  1. Осуществить идентификацию данных по отгрузке товара из складской программы «Алгоритм» с документами по оплате из программы Бухгалтерия 1С 8.1 в разрезе выполняемых государственных контрактов (договоров около 50-ти) на поставку медпрепаратов в аптечную сеть и медучереждения.
  2. Осуществление контроля за сроками выполнения условий договора по отгрузке и оплате.
  3. Определить доходность предприятия в рамках реализации договоров с учетом «утерянных возможностей» из-за нарушения платежной дисциплины (задержки платежей) исходя из ставки рефинансирования ЦБ РФ за каждый день отсрочки платежа.
  4. Отчет об отгрузках контрагентам, работающих по факторингу.

Что было сделано.

Написано решение на платформе Deductor которое выполняло следующие функции:

  1. Производилась сверка по номерам накладных из бухгалтерской и складской программ. Отчет с расхождениями получала бухгалтерия для корректировки накладных в целях начисления НДС.
  2. По каждому контракту выстраивалось дерево накладных. В корне дерева было приложение к договору с описанием всех цен и номенклатурных позиций. Программа рассчитывала остаток поставок на каждый день и пересортицу. Все моменты с «нестыковками» выводились в отчет.
  3. Попутно выводились накладные с общей стоимостью более 5000 руб. для оформления факторинга.
  4. Подтягивались оплаты из бухгалтерии к отгрузкам из складской программы. Замерялись сроки фактической оплаты и сравнивались с договорами. Разница в днях умножалась на ставку рефинансирования в день и таким образом рассчитывались потери от несвоевременной оплаты поставленного товара. От наценки убирали потери и выводили в ежедневный отчет наценку, потери и что в остатке заработали.

Результат.

В результате, очередную годовую сверку с покупателями в конце года провёл один человек за 3 дня. Экономия составила 60 рабочих дней. И НДС сдавать стало гораздо легче.

P.S. Решение проработало 2 года. Потом разработчики складской программы реализовали этот функционал в своей программе.

09Дек/09

Силикс — Прогноз [производство]

silix_logo

В 2008 году нам поступил заказ на создание прогнозной модели производственного предприятия.

В группу компаний «Силикс» входило предприятие «Спасские кварцевые пески», которое находилось в г.Благодарный Ставропольского края.

Предприятие производило сухие строительные смеси на основе цемента и гипса. Реализация шла по ЮФО и СКФО.

Торговые марки «Силикс», «Уютель», «Уютный дом» и «Профикс».

profix silix1 silix2

Исходные данные:

  • 5 производственных линий.
  • 3 вида полуфабрикатов.
  • Постоянные изменения в калькуляции продукции. Доходило до 15 разных калькуляций на одно изделие под разные комплектующие (в основном химия).
  • Разрозненный учет. 3 учетных системы, находящиеся в разных городах.
  • Вся химия покупалась за валюту за рубежом.

Что мы сделали:

  1. Создали технологическую карту движения товарных потоков.
  2. Проанализировали движение товаро-материальных средств с точки зрения технологического процесса.
  3. Сгруппировали выпускаемую продукцию (номенклатуру) в группы. Получили вместо 50 наименований 7 усреднённых. Пример. Вместо товара с фасовкой 1500, 100, 50 и 25 кг. Мы сделали товар в 1 кг.
  4. Сгруппировали товары заменители (сырьё) в группы. Пример. В зависимости от приобретаемой химии её количество было разным. Поэтому было большое количество калькуляций и изменение калькуляции.
  5. Сделали усреднённую (агрегированную) калькуляцию по каждой группе товаров. Посчитали попередельно коэффициенты потребления и брака.
  6. По факту 2007-2008 годов вычислили задержки денежных средств в остатках сырья, полуфабрикатах, готовой продукции, в днях. Использовали Deductor Studio для ускорения обработки первичных данных.
  7. По факту 2007-2008 годов вычислили задержки дебиторской и кредиторской задолженностях, в днях. Использовали Deductor Studio для ускорения обработки первичных данных.
  8. Вычислили Время прохождения сырья, материалов и полуфабрикатов через производственные линии, в днях. Использовали Deductor Studio для ускорения обработки первичных данных.
  9. На основе полученных данных, в программе Project Expert, собрали прогнозную модель деятельности предприятия на 3 года.

Работы закончили в Октябре 2008 года. Потом был кризис.

К нам пришел собственник и сказал: — «И что мне теперь делать?»

На основе этой модели были даны рекомендации по поводу долгов, кредитов и производства. По нашим рекомендациям получалась следующая картина:

  • Если собственник до нового года (2009) диверсифицирует 11 млн. руб. текущих долгов.
  • Немного изменит производственную схему.
  • То через полтора года он выйдет из долгов и начнет работать в прибыль.

Результат.

  • Собственник диверсифицировал 8 млн.руб. долгов.
  • К концу 2010 года его предприятие вышло из долговой ямы и начало давать прибыль.
  • Предприятие успешно работает до сих пор.