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屠宰毛差分析,以及常見的數據系統和分析模型

第一章如何讀懂毛差表

第一節 什么是毛差?

(一)毛差在生豬屠宰行業來講就是產品產值的總額減去活豬購進總金額的差額。不分離增值稅(含稅),購進額與銷售額均不考慮任何費用。

而我們通常所講到毛差或毛差多少錢是特指的頭平毛差。即:毛差總額÷當日屠宰量=頭平毛差

頭皮肉結算法?

毛差=所有產值-豬的購進金額

毛差=(屠宰產品產值+副產品產值+分割品產值+小副產品產值)-(頭重×肉價+皮重× 肉價 +肉重/胴體重/凈肉重×肉價)

以上也構成了毛差表分區的基礎。

(二)常見的有幾種毛差表?

毛差表通常有三種形式。

一是專用于生產科分析產品結構變動對毛差變動影響的固定價格毛差表。(特點及注意事項)

二是報給總部的財務毛差表也叫“成本計算與分析表”該表價格每天變化。(變化的原因、基準價格的來源及常見的兩種價格扣除量)

第三種是分公司真正用于分析和決策的毛差表。也叫真實毛差表。它的價格是從當天分公司的系統中導出的平均銷售價格。

三種毛差表中數量是完全一致的,是當天實際屠宰所產生的。只是為了保證公司的商業秘密和便于分析決策以及集團為了實現政策引導而采用了不同的價格而已。作為生產科長或生產總助在毛差表方面所要注重的是建立完善完整的流程保障數據真實和配比正確。特別是采用冷分割工藝的分公司。每個工作日之間的產品準確清分是個大的問題。如果不準,所有的毛差分析都將是對經營決策的一個重大打擊。我們在第二章毛差表的分析中將會列舉到大量的此類事例。

屠宰毛差分析,以及常見的數據系統和分析模型

第二節 毛差表的歷史與發展

計劃經濟與市場經濟交替時期。規模化的生豬屠宰企業因在最初的時候是為了保障流通和出口。所生產的產品絕大部分為凍品。因產品只能在將來出售,價格無法確定。對于利潤的實時控制無法進行。當時的生豬市場還處在買方市場,對于生豬收購價格的產生也法確定。經過實踐和對經濟規律的研究。人們發現只要采用每天的實際價格進行經營。也就是說只要每天的經營不虧損,到了每個結算年度企業至少能獲得行業的平均利潤。這樣在當的養豬大省四川等地就應運而生的產生了“生豬與產品加工回收”對比表。這就是毛差表的雛形。隨著經濟的發展和人們對屠宰行業的研究,毛差表便發展到了今天的帶有大量的分析指標的綜合報表。

第三節 毛差表的結構

一、表頭(主要指標區)

二、表體 產品回收回區(產值確定)

1、屠宰產品回收區

2、副產品回收區

3、分割產品回收區

4、外包小副產品回收區

為什么不叫某車間回收區?鮮品區與凍品區是怎樣區分的?

第四節 毛差表的主要指標

1、個別名詞

(1)毛差 通常毛差,不含稅。

(2)不含稅毛差

不含稅毛差是指我們在計算產品產值時剔除掉增值稅。

即原料購進金額=頭皮肉總金額×(1-13%)=頭皮肉總金額×0.87 ;

產品產值=實際總產值÷1.13。

在現有稅收政策下不含稅毛差大于毛差。是一種虛增利潤的假象。

2、不含稅毛差

具體案例見下表:

屠宰毛差分析,以及常見的數據系統和分析模型

2、不含稅毛差

若生豬收購價為b,售價為p,則:

P=1.13a時,含稅毛差等于不含稅毛差;

P<1.13a時,含稅毛差小于不含稅毛差;

P>1.13a時,含稅毛差大于不含稅毛差;

一般情況下,不含稅毛差大于含稅毛差,虛增利潤。

(一)個別名詞

3、分割肉 特指一、二、三、四、五號肉即精肉的總和。

4、銷價(均特指所有產品的加權平均價格)

5、購價(均特指所有頭皮肉的加權平均價格)

毛差表的主要指標

(二)、加工回收指標(反映生產運作管理“量”的指標

1、后道出率

后道出率={分割品區總重量(+板油重+皮類重+豬腰)}/凈肉重

2、頭回收率

頭回收率={各類豬頭產品重量+各類豬耳類產品重量+各類口條(豬舌)產品重量}/收購結算頭重

3、皮回收率=銷售結算皮重/收購結算皮重

(三)、產品回收結構性指標(反映豬源質量的重要指標)

?1、分割出品率:

分割出品率=是指分割肉總重量/凈肉重(注意前面提到的什么叫分割肉)

2、肥膘出品率:

肥膘出品率=所有油脂類產品總重量/凈肉重[注意,分割雜油不屬油脂類產品,所有非食用品都不在產品指標計算之列。而應在低價值分析指標之列。理論上油脂含板油,但通常情況下將其單獨分列分析。板油出率及單頭重量指標,是用來衡量生豬質量(體形)好壞的一個重要指標。]

3、骨類產品出率(帶肉骨類的帶肉分配,及各類分公司的不同之處)

骨類產品出率=骨類產品總重量/凈肉重?(帶肉骨類產品應按公式在分割品與骨類之間分配,如肉排分到分割肉及前排的重量各占50%。審核時一定要注意這類公式是否被改變)

4、碎肉類產品出率(反映分割技術水平的主要指標)

碎肉類出率=碎肉類產品總重量/凈肉重?(在五花類產品結構不變的情況下這是衡量分割技術水平的最重要指標。結合生產思考為什么要在五花類產品結構大體不變的情況這個前題?)

5、五花類產品出率

五花類產品出率=五花類產品總重量/凈肉重

6、其它產品總出率

其它產品出率=上述產品之外所有胴體分割產生的產品總重量/凈肉重。

板油出品率?

板油單獨計算?一是有的分公司在磅前撕,有的分公司在磅后撕。二是有的分公司將其歸在副產品回收區,有的分公司將其歸在分割品回收區。三是它可以用作衡量生豬休形與品種。各分公司這間對比就應注意了。

總的來講計算分類指標的基準原則是分子分母按磅前磅后標準必須是統一的。如板油在磅前撕就不計入后道出率,計算各類出率之各時也不將其計算入內。如果在磅后撕則相反。

豬腰呢?

由上述推論:各分類產品出率總和=后道出率

無論那個科室做毛差表都應注意磅前磅后的分別,且應堅持一貫性和配比性。

為什么?

鮮銷率=所有鮮品重量/頭皮肉總重量

分割鮮品率=所有分割品(不是分割肉)鮮銷量/凈肉重

第五節 毛差表的輔助報表

一套完整的毛差表應包括主表毛差(結構分析表)三張。輔表:原料結構分析表;銷售結構分析表;原料與產品對接表;倉儲凍品入庫表;生產計劃完成表。

一套完整的毛差會用表則還應包含:低價值產品分析表(生產);大類指標月度、年度累計,月度、年度平均表(是一張表由生產做);水、電、汽耗用表(工程);物流分析表(物流)。以上報表相互勾稽完整的反映了一個屠宰企業的經營控制狀況。

第二章 毛差分析

(一)分析毛差表的目的

1、確定毛差上升或下降的真正原因。

2、對毛差實施事前控制。

3、對后續經營進行指導。

4、提高企業經營效益。

毛差與利潤的關系?總的來講就是我們通過對毛差表的分析,得出一個結論。然后根據這個結論對原料、生產、銷售部門提要求,通過這些部門的對要求的執行而達到事前控制毛差的目的。

(二)、毛差表分析的基礎

1、客觀、真實的數據

2、屠宰結算與分戶系統

3、評級與結算系統

4、數字交接系統

數字不清楚等于白辛苦?

所有的正確決策都源于正確的基礎數據。

這也是我們很多總經理苦惱的地方。為什么我們這樣做也不對,那樣調還不對。平時毛差看起來還可以,為什么到了月底決算的時候就不行了呢?問題出在那里呢?想了很多辦法還是沒解決問題。

答:基礎管理差,數字不準確,甚至我們很多財務、統計人員,為了完成工作,在下面應付交差,胡編亂造。基于象剛才一樣的數據基礎,什么樣的決策都是錯的。

下面幾個數據系統的正確至關重要:一是屠宰分戶系統,二是評級結算系統,三是數字交接系統。

數據模型

A、白條產品復原模型

B、分割品均價模型

C、豬皮頭豬影響模型

D、豬頭頭豬影響模型

E、腮肉影響白條毛差模型

F、肚腩膘影響白條毛差模型

G、板油影響白條毛差模型

H、副產品頭豬總價模型

I、產品標準頭重模型

數據模型指因毛差表本身表達不真實。為了避免這種不真實而從實驗中取得大量數據得出一個平均數或一個影響公式。將數據代入或公式代入毛差表后將這種影響消除的方法。如生產和統計時白條產生的肚腩膘無法與分割品產生肚腩膘分清楚和各級白條間的肚腩膘也無法分清楚而將其全面統計進處分割品的膘類產品中。(至少要分清楚是不易或不經濟的)[對照表說明]但這種影響卻會對分析與決策帶來致命打擊。因此我們必須通過大量實驗數據建立數據模型來將這種影響消除。例舉24日毛差表的白條產品復原模型。

A模型與B模型是個互補模型,即紅白條產品復原模型與分割品定價模型互補。但兩個模型的數據本不來自于,同一組數據。即因將紅白條產品生產出來的下腳料統計進入分割品中紅白條產品的紅白條實際銷售價格與胴體收購價格相比較會虛高。(下腳料價格很低)而分割品價格則會虛低。為了將產品實際價格還原。我們通過大量的數據按∑[該等白條下腳料平均(如肚腩膘、一級膘)重量×單價]+該等級白條重×銷售價格]/ [∑該等級白條下腳料平均重量+該等級白條重量]=該等級白條的實際銷售價格

豬皮頭豬影響模型=∑[該等級白條豬頭的平均重量×(豬頭、口條)所占的比重×(豬頭、口條)實際銷售平均價格]-該等級白條豬頭平均重量×該等級白條的收購價格。一般情況下該數據為一個在-20左右的常數。但各公司因豬的品種不盡相同,請自行測定。

按上述方法將C到G的模型全部建立。

H模型即頭豬副產品總值= ∑(磅前各副產品的平均重量×平均銷售價格)

I模型即產品頭重模型= ∑(每次測得產品重量)/ ∑(相對應的頭皮肉重量)

A模型用于毛差表分析

B模型用于分割品價格決策

C到H模型用于白條價格決策

模型用于產品標準對比。對比時先將產品按A模型復原,再用I模型×當日屠宰的頭豬重量求出標準重量進行對比

所有的模型的結果各分公司因生豬的體形與品種不一樣而不一樣,請自己測得。

3、層層分類推進分析的方法

按上述量與價的分析方法和產品結構的分析方法,結合產品分類和分結構的方法將毛差表的產品進行分類和分結構分析。再將每個大類進行分類和分結構分析。直到無法分類為止。這樣可以將影響最大的產品和影響最大的產品結構準確的定位于某個產品上面。當然大多時候是沒必要的。我們一般將分析定位到第二層即可。如分割品下面的鮮品的某個號肉品種的出率低了還或是該品種的鮮銷率低了或是該品種的價有了大幅上升/下降了。

4、其它報表的參照

A、一個分析假設,這個假設是高價的白表沒有因為銷售定單的不足而沒被生產部門生產出來,反過來講也就是所有的高價值的白條始終都是生產出來的。而我們很多公司也確實做到了這一點。這樣就避免了質量過剩而給分析帶來的不便。同樣也避免了給公司帶來巨大的損失。

接上述分析我們將當日毛差下降的原因鎖定在了高等級白條比例下降的原因。但這能說明什么問題呢?我們能用這一結果指導生產怎么做,還是要求銷售怎么做呢?或者是原料出了問題?很顯然我們得不出這樣的結論。

為了解決上述問題,我們必須將毛差表的分析與其它報表相結合。我們的評級歷來是穩定的。根據上述結果我們結合各種報表進一步分析。

是不是因為定單不足而未將高等級白條生產出來呢?

首先打開銷售產品結構表發現近期一二級白條銷售并未大幅下降。況且公司要求必須將一二級白條生產出來。因此我們將因銷售定單不足而未將高等級白條生產出來的原因排除。那是不是原料質量大幅下降而產生的呢?

結合分割出品率與肥膘出品率我們發現肥膘出率有了明顯上升,號肉出品率有了明顯下降。我們可以基本確定,原料質量有了下降。那么因為原料價格當天并沒有上調,原料價格也會下降才對,毛差不會變化太大才對。還會有什么原因呢?

打開原料結構分析表,我們發現原料的價格并沒有大幅下降。但產區結構確實有了變化,差豬區進豬比例有了一定幅度的增加,收購價格卻沒有明顯降低。由止推斷,產品與原料對接上出了問題。

為了映證這一結論,打開產品與原料對接表我們發現23日原料一至三級總比例與銷售評級比例基本一致。24日原料一至三級的比例卻大幅高于銷售評級。

由上推斷產品與原料對接并不是自然對接出了問題而是人為的問題。經過詢問。因為總經理不在家,收購評級員家中有事向總經理表短信請假。總經理同意后評級回家了。但因沒有其它評級員頂替,評級員找了一個跟著自學過評級的品管頂替。且在上午未上班的時候原料科長對該人員講。這幾天原料客戶意見比較大,說是老虧本。評級的時候要放一放。

結論:新評級人員把握不住松緊度,把收購評級尺度放的過松。導致原料質量大幅下降時,收購價格并沒有明顯下降。損失很大!

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