SYSTÉM TECHNICKO-EKONOMICKÉ ANALÝZY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU - CESTA KE SNIŽOVÁNÍ NÁKLADŮ FIGALA V.a), KAFKA V.b) a) VŠB-TU Ostrava, FMMI, katedra slévárenství, 17. listopadu 15, 708 33 b) RACIO&RACIO, Vnitřní 732, 735 14 Orlová
1 ÚVOD V současné době je vyvíjena jednotná metodika, zabývající se především možnostmi snižování nákladů při výrobě tekutého kovu, nazývaná též jako „technicko-ekonomická analýza“. Ta navazuje na dřívější práce v této oblasti prakticky od šedesátých let minulého století. Cílem tohoto příspěvku je přiblížit odborné veřejnosti vývoj a aplikaci této metody, zaměřené především na stanovení, sledování a hodnocení nákladů, ale také vybraných technologických charakteristik při výrobě tekutého kovu na elektrických obloukových a indukčních pecích (EOP, EIP). Výše uvedená metoda má být nástrojem pro odkrývání nákladových rezerv, možných úspor a jejich analýzu v jednotlivých údobích výroby tekutého kovu. Aplikovaný výrobní způsob je posuzován s cílem najít cesty k nákladové redukci při zachování všech jeho stávajících funkcí. K posuzování výroby tekutého kovu metoda využívá především nástrojů statistiky. V následujících odstavcích budou detailně popsány jednotlivé fáze „technicko-ekonomické analýzy“.
2 TECHNICKO-EKONOMICKÁ ANALÝZA [1] Technicko-ekonomická analýza je prováděna přibližně v devíti základních krocích. Postup při provádění této analýzy je následující: 1. Úvodní analýza; 2. Rozhodnutí o předmětu šetření (počet taveb, jakost tekutého kovu, typ pecního agregátu, kteří taviči, které směny atd.); 3. Sběr dat z tavebních listů do elektronického formuláře; 4. Sestavení nákladového modelu; 5. Rozdělení nákladově oceněných taveb základního souboru do dílčích výběrových souborů podle: a. tavičů; b. pecí; c. pracovních směn; d. dnů v týdnu; e. atd. 6. Provedení statistické analýzy: a. testování odlehlých hodnot; b. testování normality;
c. výpočet základních statistických charakteristik; d. grafické hodnocení; e. posouzení statistické významnosti rozdílů mezi středními hodnotami; f. výběr a výpočet statistických závislostí. 7. Hodnocení výsledků technicko-ekonomické analýzy; 8. Návrh dalšího postupu; 9. Závěr technicko-ekonomické analýzy.
2.1 Úvodní analýza Samotné technicko-ekonomické analýze (v plném rozsahu devíti kroků) předchází tzv. úvodní neboli vstupní analýza. Tato analýza slouží jako nástroj pro tzv. úvodní pohled do slévárny, který naznačí, na které oblasti se při hledání úspor dále zaměřit. Prvotní analýza je ve slévárnách prováděna na menším souboru taveb (30 až 40). Na základě výstupu prvotní analýzy se slévárny dále rozhodují, zda pro zpřesnění výsledků prvotní analýzy provést technicko-ekonomickou analýzu na řádově větším počtu taveb se zaměřením na konkrétní oblasti či nikoliv.
2.2 Rozhodnutí o předmětu šetření Na počátku zpracování komplexní technicko-ekonomické analýzy si slévárna volí, co bude předmětem šetření. Zadání obvykle vyplývá ze závěrů úvodní analýzy: a) pecní agregát (EOP či EIP); b) jakost tekutého kovu (ocel či litina, konkrétní jakosti); c) počet hodnocených taveb (obvykle 200 – 300 taveb); d) další kritéria vycházející z konkrétních podmínek ve slévárně. V závislosti na počtu hodnocených taveb, zadání a možnostech slévárny je dále rozhodnuto o způsobu dělení do dílčích výběrových souborů. Slévárna si tedy určí, zda z hlediska nákladů, používané technologie a variability práce hodnotit výběrový soubor dle: tavičů (pro zjištění, zda existují rozdíly v práci jednotlivých tavičů); pecí (pro zjištění, která z pecí je ekonomicky či technologicky příznivější); pracovních směn (pro zjištění, zda existují nákladové či jiné rozdíly mezi ranní, odpolední a noční směnou); počtu sázecích košů (pro zjištění, zda je v daném případě výhodnější sázet jedním či dvěma koši); dalších kritérií (pořadí taveb na směně, dnů v týdnu atd.). Po rozhodnutí o tom, co budeme ve slévárně posuzovat, následuje sběr dat z tavebních listů do vyvinutého elektronického formuláře (obr. 1) v tabulkovém procesoru Excel.
2.3 Sběr dat z tavebních listů do elektronického formuláře Při sběru dat vycházíme z jednotlivých tavebních listů poskytnutých výrobcem tekutého kovu. Přepis do elektronické podoby (obr. 1) obvykle provádí zástupci slévárny. V případě, že si slévárna či ocelárna tavební listy nevede (známe i takové případy), jsou požadované položky průběžně vyplňovány do elektronického formuláře (obr. 1) přímo na tavírně.
Z tavebních listů obvykle sledujeme: a) hmotnost vsázky a její jednotlivé položky [kg/tavbu]; b) hmotnost kovových a nekovových přísad a jejich jednotlivé položky [kg/tavbu]; c) spotřebu elektrické energie [kWh/tavbu]; d) hmotnost tekutého kovu [kg/tavbu]; e) doby jednotlivých údobí tavby [min/tavbu]; f) počty provedených úkonů (taveb na vyzdívku, měření teplot za tavbu, analýz tek. kovu za tavbu atd.) [-]; g) teplotu tek. kovu (poslední měřenou tepl. v peci, tepl. v pánvi po odlití z pece) [oC]; h) analýzy tekutého kovu [v % sledovaných prvků]. Samozřejmostí jsou základní informace o pecním agregátu (typ, nominální hmotnost vsázky, atd.), jakosti tekutého kovu, datu a čase provedení tavby, směně a taviči.
Obr. 1: Elektronický formulář pro sběr taveb (rozdělený do dvou částí) Vyjma výše uvedených údajů, jsou k vyplněnému formuláři rovněž požadovány informace o cenách jednotlivých komponent a používaných energií. Teprve po získání všech potřebných dat v požadované podobě je s nimi možné dále pracovat. Po sběru dat následuje sestavení nákladový model.
2.4 Sestavení nákladového modelu [2] Nákladový model je sestaven na základě kalkulace neúplných vlastních nákladů (NVN). Tzn., bere v úvahu jen ty náklady, které přímo souvisí s výrobou tekutého kovu a jsou výrobním střediskem přímo ovlivnitelné. Nezahrnuje tedy např. osvětlení hal, odpisy, správní režii apod. Náklady jsou vždy stanovovány na určitou kalkulační jednici (v případě posuzování tekutého kovu je kalkulační jednicí nejčastěji tuna tekutého kovu). Prostřednictvím zmíněného kalkulačního vzorce jsou jednotlivé tavby nákladově oceněny (s využitím dat získaných z tavebních listů, cen jednotlivých komponent a použitých energií). Konkrétní výpočty při stanovování nákladů jednotlivých položek uvedeného kalkulačního vzorce jsou publikovány např. v [3]. Kalkulační vzorec neúplných vlastních nákladů výroby tekutého kovu má obvykle tuto podobu: A)
MATERIÁLOVÉ NÁKLADY: - náklady na vsázku; - náklady na kovové přísady; - náklady na nekovové přísady;
B)
ZPRACOVACÍ NÁKLADY: - náklady na energii použitou k tavení (el. energie, zemní plyn, kyslík, argon atd.); - náklady úměrné době tavby (osobní náklady, náklady na vyzdění /vydusání/ atd.); - ostatní zpracovací náklady (náklady na analýzu kovu a měření teploty kovu atd.).
NEÚPLNÉ VLASTNÍ NÁKLADY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU V rámci dalších kroků technicko-ekonomické analýzy vycházíme ze skutečnosti, že NVN tekutého kovu jsou rozděleny na dvě hlavní skupiny, a to materiálové a zpracovací. U materiálových nákladů posuzujeme náklady na vsázku a přísady (kovové a nekovové). U zpracovacích nákladů hodnotíme náklady na tavící energii (např. elektrickou), náklady úměrné době tavby (osobní náklady, náklady na vyzdívku a výdusku pece, náklady na grafitové elektrody atd.). Dále ostatní zpracovací náklady (na měření teploty kovu, na analýzy kovu a další). Tímto způsobem například zjistíme, kolik činí NVN výroby konkrétní jakosti kovu. Jaký podíl z těchto nákladů tvoří vsázka, přísady, elektrická energie, grafitové elektrody atd. Na základě těchto informací obdržíme detailní přehled o nákladové náročnosti každé tavby. Po seznámení s hlavními oblastmi (částmi) nákladového modelu výroby tekutého kovu se stručně zaměříme na jeho fungování v praxi. Na základě zadání vyplývajícího z předmětu šetření je pro slévárnu na míru sestaven nákladový model, který je propojen s výše uvedeným (kapitola 2.3) formulářem pro sběr taveb (vše probíhá v programu Excel). Ve stručnosti lze říci, že takto naprogramovaný soubor pracuje následovně: a) do prvního listu souboru slévárna vyplní údaje do předem připraveného formuláře (obr. 1); b) v druhém listu jsou poté automaticky stanoveny veškeré výše uvedené náklady (postup při výpočtech např. viz [3]), jejichž výpočty jsou v nákladovém modelu přednastaveny.
Mezi hlavní přednosti takto naprogramovaného modelu patří především to, že: a) tento automatizovaný systém při sběru dat a vyčíslování požadovaných nákladů výrazně šetří práci i čas; b) s použitím výpočetní techniky umožňuje průběžné sledování a hodnocení nákladů přímo na tavírně. Po vyčíslení veškerých nákladů souvisejících s výrobou tekutého kovu, rozdělujeme výběrový soubor oceněných taveb do dílčích výběrových souborů.
2.5 Rozdělení taveb do dílčích výběrových souborů Rozdělení taveb do dílčích výběrových souborů předchází statistické analýze. Pro její provedení je nutné nejprve rozdělit jednotlivé nákladově oceněné tavby do dílčích výběrových souborů tak, jak bylo naznačeno v předmětu šetření (kapitola 2.2). Např. pokud chceme hodnotit práci tavičů, rozdělíme soubor dle tavičů apod. Zároveň dbáme na to, abychom jednotlivé soubory mezi sebou mohli porovnávat za přísně srovnatelných podmínek. Jinak řečeno, tavby do dílčích výběrových souborů dělíme proto, abychom při statistické analýze byli schopni mezi sebou porovnávat soubory srovnatelné. To znamená, aby soubory taveb, které jsou posuzovány dle tavičů, zároveň byly: taveny na jedné peci; jedné jakosti tekutého kovu; taveny na jedné směně (např. jen noční); sázeny stejným počtem košů, atd. Příklad porovnání dvou dílčích výběrových souborů taveb za přísně srovnatelných podmínek (dle výše popsaného příkladu) je uveden na obr. 2.
Obr. 2: Příklad srovnání dvou dílčích výběrových souborů taveb Kritérií, podle kterých lze tavby ve slévárnách posuzovat je celá řada. Je vždy na řešitelském kolektivu aby rozhodl, které z nich jsou v daných podmínkách významné, a do porovnání je zahrnul. Následuje statistická analýza.
2.6 Provedení statistické analýzy Statistická analýza se v rámci technicko-ekonomické analýzy provádí v šesti základních krocích. Nejprve jsou tavby v dílčích výběrových souborech analyzovány z hlediska odlehlých hodnot (prostřednictvím krabicového diagramu – Boxplotu). Druhým krokem statistické analýzy je testování normality (zda je rozložení sledovaných hodnot v souboru normální /dle Gaussovy křivky/ či nikoliv). Testování normality probíhá na bázi testování hypotéz. Poté následuje výpočet základních statistických charakteristik posuzovaných taveb. Čtvrtým krokem je grafické hodnocení dílčích výběrových souborů. Po grafickém hodnocení následuje posouzení statistické významnosti rozdílů mezi středními hodnotami hodnocených souborů taveb dle tzv. Studentových testů, které podobně jako testování normality vycházejí z testování hypotéz. Posledním, šestým bodem vyvíjené analýzy je výběr a výpočet statistických závislostí (korelace a regrese) – rovněž využívá principů testu hypotéz [4]. Princip testování hypotéz (s využitím p-hodnoty jako rozhodujícího kritéria) na příkladě posuzování statistické významnosti rozdílů mezi středními hodnotami hodnocených taveb je detailně popsán v [2]. Při provádění jednotlivých bodů statistické analýzy je v rámci technicko-ekonomické analýzy využíváno statistického softwaru.
2.6.1 Testování odlehlých hodnot Jak bylo řečeno výše, k identifikaci odlehlých hodnot v rámci technicko-ekonomické analýzy využíváme krabicového diagramu, tzv. boxplot. Boxplot nám říká, zda mezi posuzovanou skupinou taveb existuje taková, která se svými parametry výrazněji odlišuje od ostatních. V případě nalezení takových taveb (obr. 3a), jsou tyto odlehlé hodnoty pro další statistické hodnocení ze souboru vyloučeny (obr. 3b), aby nedošlo ke zkreslení výsledků statistické analýzy. Po identifikaci odlehlých hodnot následuje podnět k hledání příčin těchto „podezřelých“ hodnot. Vyjma odlehlých hodnot můžeme z boxplotu vyčíst: minimální hodnotu souboru – Xmin; maximální hodnotu souboru – Xmax; první kvartil – Q1 … (25 % hodnot souboru je menší nebo rovno této hodnotě); třetí kvartil – Q3 … (75 % hodnot souboru je menší nebo rovno této hodnotě); medián – Me … (50 % hodnot souboru je menší nebo rovno této hodnotě).
Obr. 3a: Boxploty s OH* * … odlehlá hodnota
Obr. 3b: Boxploty po odstranění OH*
Na obrázcích 3a a 3b posuzujeme, kolik z 30 taveb taviče A a 30 taveb taviče B bylo z hlediska NVN odlehlých. Z obr. 3a je zřejmé, že tavič A měl mezi 30 posuzovanými tavbami jednu „dražší tavbu“, kterou boxplot identifikoval jako odlehlou. Naproti tomu u taviče B byly identifikovány dvě odlehlé tavby, které měly oproti ostatním posuzovaným tavbám tohoto taviče vyšší NVN. Na obr. 3b jsou patrné boxploty taviče A a taviče B po odstranění odlehlých hodnot. Po testu odlehlých hodnot následuje testování normality.
2.6.2 Testování normality Testování normality neboli test shody empirického rozdělení s rozdělením teoretickým vychází z testování hypotéz. Při tomto testování hodnotíme, zda rozdělení daného výběrového souboru je normální (dáno průběhem Gaussovy křivky) či nikoliv. V závislosti na tom, jak četný posuzujeme výběrový soubor, k testování hypotéz volíme buď Ryan – Joiner test (určen pro početně malé soubory 3 ≤ n ≤ 50) či Anderson – Darling test (určen pro početně rozsáhlejší soubory). Ve statistických softwarech je kritériem pro rozhodnutí o tom, zda mají testovaná data normální rozdělení či nikoliv tzv. p-hodnota. Pokud: p ≤ 0,05 => data nemají normální rozdělení (obr. 4b); p > 0,05 => data mají normální rozdělení (obr. 4a). Rozhodnutí o normalitě posuzovaných dat je důležité v dalších krocích statistického hodnocení. V případě, že data mají: normální rozdělení => při hodnocení středních hodnot pracujeme s průměry; nemají normální rozdělení => při hodnocení středních hodnot pracujeme s mediány.
Obr. 4a: Data mají normální rozdělení
Obr. 4b: Data nemají normální rozdělení
Po zjištění, zda posuzovaný soubor má či nemá normální rozdělení, následuje třetí krok analýzy, a to výpočet základních statistických charakteristik.
2.6.3 Výpočet základních statistických charakteristik Po odstranění odlehlých hodnot a otestování normality jsou pro každý výběrový soubor vypočteny základní statistické charakteristiky. V rámci technicko-ekonomické analýzy stanovujeme tyto statistické charakteristiky: a) minimální a maximální hodnota výběrového souboru;
b) střední hodnoty: aritmetický průměr; medián. c) ukazatelé variability: rozptyl; směrodatná odchylka; variační rozpětí; variační koeficient. d) horní a dolní mez intervalů spolehlivosti středních hodnot. Prostřednictvím těchto charakteristik jsou poté mezi sebou jednotlivé výběrové soubory detailně porovnány. Na obr. 5 jsou mezi sebou za přísně srovnatelných podmínek porovnávány NVN na výrobu oceli, jakosti GS-34CrMo4, tavené na EOP, a to v případě taviče A (39 taveb) a taviče B (37 taveb). Tavby obou tavičů byly taveny jako první na směně a sázeny jedním sázecím košem.
Obr. 5: Porovnání základních statistických charakteristik mezi tavičem A a tavičem B Základní statistické charakteristiky jsou rovněž doplňovány o podrobné grafické hodnocení, které je popsáno v následující kapitole.
2.6.4 Grafické hodnocení Výběrové soubory taveb jsou rovněž hodnoceny graficky, a to pomocí: a) Boxplot (viz výše); b) Histogramů četnosti; c) Intervalů spolehlivosti. Histogram četnosti nám slouží k tomu, abychom mohli také opticky posoudit, jak vypadá rozložení dat v daném souboru. Konkrétně v našem případě posuzujeme rozložení taveb oceněných prostřednictvím kalkulace NVN u taviče A (obr. 6a) a u taviče B (obr. 6b). Vyjma této skutečnosti histogramy umožňují také identifikaci odlehlých hodnot, posouzení normality a odhalení vícemodálního rozdělení. Nicméně v rámci technicko-ekonomické analýzy využíváme k identifikaci odlehlých hodnot a posouzení normality výše zmiňované nástroje (2.6.1 a 2.6.2).
Obr. 6a: Histogram četnosti NVN, tavič A
Obr. 6b: Histogram četnosti NVN, tavič B
Z obr. 6a je patrné, že tavby taviče A se z hlediska NVN pohybují od 12 500 Kč/t do 16 000 Kč/t. Nejvíce taveb taviče A (13) je oceněno na cca 14 000 Kč/t. Oproti taviči B, má tavič A jednu tavbu umístěnu v levé části histogramu – 12 500 Kč/t. Tavby taviče B (obr. 6b) jsou oceněny v intervalu 13 000 – 16 000 Kč/t, s jednou „dražší“ tavbou v pravé části histogramu za 17 000 Kč/t. Nejvíce taveb (13) taviče B je podobně jako u taviče A oceněno na cca 14 000 Kč/t. Dále používaným grafickým nástrojem jsou intervaly spolehlivosti středních hodnot (obr. 7).
Obr. 7: Intervaly spolehlivosti aritmetických průměrů taviče A a taviče B
Pomocí intervalů spolehlivosti středních hodnot zjišťujeme, v jakém intervalu by se s 95% pravděpodobností pohybovaly NVN výroby této jakosti oceli (první tavby na směně, sázené jedním košem) u taviče A a taviče B, kdybychom ze základního výběrového souboru taveb pro analýzu náhodným výběrem použili jiný výběrový soubor X taveb. Obr. 7 pouze dokresluje skutečnosti prezentované již na obr. 5 (horní a dolní meze intervalů spolehlivosti aritmetických průměrů taviče A a taviče B). V následující kapitole je posuzováno, zda jsou zjištěné rozdíly mezi středními hodnotami obou souborů taveb statisticky významné či nikoliv.
2.6.5 Posouzení statistické významnosti rozdílů mezi středními hodnotami S využitím výše uvedených statistických charakteristik jsme schopni jednotlivé dílčí výběrové soubory mezi sebou kvalifikovaně porovnat (obr. 8). Důraz je kladen především na zjištěné rozdíly mezi středními hodnotami porovnávaných souborů a jejich variabilitu. V běžné praxi se setkáváme s případy, kdy jsou mezi sebou porovnány průměrné náklady dvou výběrových souborů. Zjištěný rozdíl mezi nimi činí např. 300 Kč/t tekutého kovu. Tímto konstatováním však mnohdy hodnocení končí. Tento přístup není zcela ideální a může být doslovně zavádějící. V rámci technicko-ekonomické analýzy využíváme k hodnocení významnosti rozdílu mezi středními hodnotami porovnávaných souborů testování hypotéz, a to prostřednictvím dvou testů: a) Dvou-výběrový t-test (porovnává aritmetické průměry – v případě normálního rozdělení dat); b) Wilcoxonův test (porovnává mediány – v případě, že data nemají normální rozdělení). Hodnotícím kritériem vedoucím k rozhodnutí o statistické významnosti testovaného rozdílu je podobně jako u testování normality tzv. p-hodnota. Pokud vypočtená: p ≤ 0,05 => mezi stř. hodnotami existuje statisticky významný rozdíl; p > 0,05 => mezi stř. hodnotami neexistuje statisticky významný rozdíl. Teprve na základě výsledků výše uvedených testů konstatujeme, zda mezi středními hodnotami posuzovaných souboru existuje či neexistuje statisticky významný rozdíl (tzn. rozdíl, který není dán dílem náhody – respektive vysoké měnlivosti).
Obr. 8: Příklad porovnání stat. významnosti rozdílů mezi ar. průměry NVN taviče A a taviče B
Pokud mezi porovnávanými soubory byl zjištěn statisticky významný rozdíl, vzniká podnět k dílčímu prošetření této skutečnosti. Příčiny zjištěného rozdílu dále hledáme v jednotlivých položkách kalkulačního vzorce. Nejprve jsou podrobně analyzovány materiálové náklady a následně náklady zpracovací. Obdobným způsobem z „principu opatrnosti“ často postupujeme i v případě, kdy mezi porovnávanými výběrovými soubory nebyl zjištěn statisticky významný rozdíl. Posledním krokem statistické analýzy je hledání závislostí mezi vybranými ukazateli (proměnnými).
2.6.6 Výběr a výpočet statistických závislostí V rámci technicko-ekonomické analýzy jsou mezi vybranými nákladovými a naturálními ukazateli rovněž posuzovány závislosti. Závislosti v tavícím procesu hledáme jednak tam, kde se dají očekávat, např.: závislost hmotnosti tekutého kovu na hmotnosti vsázky a přísad (obr. 9a); závislost spotřeby elektrické energie na době tavení (obr. 9b); závislost zpracovacích nákladů na době prostoje před tavbou; atd. Ale také tam, kde se v prvním přiblížení předpokládat nemusejí, např.: závislost zpracovacích nákladů na tavičích; závislost prvků výsledné analýzy na kovových přísadách (skladbě, kvalitě); atd. Kritériem pro rozhodnutí o závislosti mezi porovnávanými ukazateli je: a) Korelační koeficient R – pokud: R = 1(-1) /blízké 1 (-1)/ => mezi porovnávanými ukazateli je významná závislost; R = 0 /blízké 0/ => mezi por. ukazateli je nevýznamná či nulová závislost. b) P-hodnota – pokud: p ≤ 0,05 => mezi porovnávanými ukazateli existuje závislost; p > 0,05 => mezi porovnávanými ukazateli neexistuje závislost.
R = 0,997 P-hodnota = 0,000
Obr. 9a: Závislost hmotnosti vsázky a přísad na hmotnosti tekutého kovu
R = 0,425 P-hodnota = 0,130
Obr. 9b: Závislost spotřeby el. energie na době tavení
Z obr. 9a je zřejmé (dle R i p-hodnoty), že mezi hmotnosti vsázky a přísad a hmotností tekutého kovu existuje významná závislost. Naopak z obr. 9b vyplývá, že mezi spotřebou elektrické energie a dobou tavení v případě tohoto posuzovaného výběrového souboru neexistuje závislost. Po provedení všech dosavadních kroků následuje shrnutí a hodnocení výsledků technickoekonomické analýzy.
2.7 Hodnocení výsledků technicko-ekonomické analýzy V prvním kroku hodnocení posuzujeme veškeré, analýzou zjištěné, skutečnosti. Ať už se jedná o: základní statistické ukazatele; grafické hodnocení; statistickou významnost rozdílů; závislosti. V dalším kroku pátráme po příčinách zjištěných skutečností: pokud je mezi výběrovými soubory zjištěn rozdíl v neúplných vlastních nákladech výroby tekutého kovu (což je první kritérium, které hodnotíme), hledáme čím je způsoben; a) nejprve nahlížíme do materiálových nákladů (do jednotlivých komponent vsázky a přísad); b) následuje pohled do skupiny zpracovacích nákladů (náklady na grafitové elektrody, osobní náklady, náklady na spotřebu elektrické energie, náklady na vyzdění (vydusání) pece a víka, náklady na měření analýzy kovu, náklady na měření teploty tekutého kovu). Konkrétní postup hodnocení nákladů (s využitím p-hodnoty) je popsán vývojovým diagramem zveřejněným např. na [5]. Uvedený postup je veden až do vytýčení konkrétních problémů, které je třeba řešit. Např.: optimalizace skladby vsázky a přísad; posouzení vlivu různých energetických režimů; optimalizace pracovních postupů; zajištění standardizace průběhu tavby; atd.
2.8 Návrh dalšího postupu Po provedení komplexní technicko-ekonomické analýzy se veškerá zjištění koncentrují a snažíme se často se specialisty z oblasti metalurgie, energetiky a žáruvzdorných materiálů konkretizovat adresná doporučení, která přinesou nákladový efekt.
2.9 Závěr technicko-ekonomické analýzy Technicko-ekonomická analýza je uzavřena závěrečnou zprávou, ve které jsou detailně popsána veškerá významná zjištění, které byly v průběhu analýzy odhaleny. Zpráva rovněž
obsahuje návrhy a doporučení jak zjištěné problémy eliminovat (odstraňovat) a přispět tak k redukci nákladů ve slévárně.
3 ZÁVĚR Předložený příspěvek se zaměřuje na jednotlivé fáze především statistického hodnocení nákladových a naturálních charakteristik a následné rozhodovací kroky u používané metody technicko-ekonomické analýzy. Cílem metody technicko-ekonomické analýzy je vyvinutí velice účinného nástroje k hledání zdrojů úspor a dalších rezerv (nákladových, technologických) v našich slévárnách a ocelárnách. Metoda má vést přímo k označení zdroje úspor a ve svém důsledku ke kvantifikaci možného přínosu. Závěrem lze říci, že v roce 2008 byla dokončena technicko-ekonomická analýza v KRÁLOVOPOLSKÉ SLÉVÁRNĚ, s.r.o. V průběhu let 2008-2009 byly v šesti slévárnách realizovány tzv. úvodní analýzy. A v současné době je analýza v plném rozsahu dokončována ve slévárně DSB EURO, s.r.o.
LITERATURA: [1] FIGALA, V.: Disertační práce, rukopis, duben 2010, VŠB-TU Ostrava. [2] FIGALA, V., KAFKA, V.: Východiska technicko-ekonomické analýzy výroby tekutého kovu, Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské – Technické univerzity Ostrava, řada hutnická č. 2/2009, 2009, s. 49 – 56, ISBN 978-80-248-1991-4. [3] KAFKA, V., FIGALA, V., NYKODÝMOVÁ, V., SOUKUP, F., SYPTÁK, Z., HERZÁN, M., PĚLUCHA, B., KŘIVÁNEK, J.: Technicko – ekonomická analýza výroby tekuté oceli v podmínkách Královopolské slévárny, s.r.o. – závěrečná zpráva, Ostrava, Brno, 2008. 102 s., 112 s. tabulek a grafů. [4] TOŠENOVSKÝ, J., DUDEK, M.: Základy statistického zpracování dat, Skripta VŠB-TU Ostrava, Ostrava, 2004, 79 s., ISBN 80-248-0006-3. [5] www.metalurgie-ekonomika.wz.cz/index3.htm, 10. 4. 2010, 10:00 (k prohlížení je nutné mít nainstalován PDF prohlížeč – např. Acrobat Reader).
