Analiza finansowa wraz określeniem Technicznego kosztu wytworzenia
Cel projektu:
Przeprowadzenie pogłębionej analizy finansowej działalności operacyjnej dużego gospodarstwa rolnego, w celu:
- wskazanie obszarów do poprawy efektywności
- określenie Technicznego Kosztu Wytworzenia (TKW) dla działalności roślinnej i zwierzęcej
Zakres działań:
-
Przeprowadzono historyczną analizę finansową spółki rolnej, obejmującą dane z kilku lat (m.in. faktury, JPK, zestawienia wewnętrzne).
-
Zdefiniowano koszty bezpośrednie dla każdej linii działalności: uprawa zbóż, produkcja mleka.
-
Opracowano strukturę TKW osobno dla upraw i mleka, z pełnym rozbiciem kosztów materiałów, pracy, maszyn, paliwa, energii, amortyzacji.
Rezultat:
- Przygotowano spójną strukturę kosztową możliwą do raportowania w podziale na działalności i linie produktowe.
- Wskazano działania, które przyniosły oszczędność ponad 350 000 zł rocznie w jednym segmencie.
- Zidentyfikowano obszary do poprawy efektywności, m.in.:
- nieefektywna struktura finansowania dłużnego
- nadmiarowa liczba maszyn w stosunku do obsługiwanej powierzchni,
- zawyżone zużycie paliwa przy wybranych uprawach
Analiza kosztów i przychodów w produkcji roślinnej (raport historyczny)
Ten dashboard powstał jako część historycznej analizy kosztów i efektywności produkcji roślinnej w dużym gospodarstwie.
Celem raportu było zbadanie zależności między nakładami (w szczególności zużyciem paliwa), powierzchnią zasiewów, wielkością zbiorów i przychodami ze sprzedaży.
Zakres analizy:
-
Zużycie paliwa – wykres przedstawiający miesięczne zakupy paliwa w całym okresie analizy, służący do oceny intensywności prac polowych i ewentualnych nieprawidłowości,
-
Zasiewy i zbiory – dane o powierzchni upraw i rzeczywistych plonach w tonach, z podziałem na kluczowe gatunki roślin,
-
Przychody ze sprzedaży – zestawienie wartości sprzedaży uzyskanej z różnych grup upraw,
-
Struktura zasiewów, plonów i sprzedaży – wizualna ocena proporcji między nakładami a efektami w kontekście poszczególnych roślin.
Wnioski z analizy:
-
Wskazano uprawy o nieproporcjonalnych kosztach względem uzyskanych efektów ekonomicznych,
-
Ujawniono potencjalne nieefektywności w gospodarowaniu paliwem i powierzchnią,
-
Analiza była podstawą do rekomendacji zmian w strukturze zasiewów oraz planowania prac polowych w kolejnych sezonach
Dashboard analizy finansowej: Produkcja roślinna – koszty, przychody i rentowność
Dashboard stworzony w ramach analizy historycznej produkcji roślinnej. Umożliwia ocenę efektywności ekonomicznej poszczególnych upraw w pełnym cyklu sezonowym – z uwzględnieniem zarówno kosztów, jak i przychodów.
Zakres analizy:
1. Zestawienie danych o zasiewach, zbiorach i sprzedaży dla kilkunastu upraw (m.in. pszenica, rzepak, kukurydza),
2. Rozbicie kosztów na kluczowe grupy: paliwo, nawozy, środki ochrony roślin, park maszynowy i inne koszty zmienne,
3. Automatyczne przeliczenie:
- kosztów jednostkowych i całkowitych,
- marży operacyjnej (na tonie i hektarze),
- zużycia zasobów na hektar,
4. Obliczenie wyniku podstawowego z całej działalności roślinnej,
5. Wbudowane symulacje wpływu zmian cen skupu, kosztów i plonów na wynik ekonomiczny.
Dashboard był elementem większego raportu, który pozwolił wskazać uprawy o zbyt niskiej marży i zawyżonych kosztach technicznych.
Dashboard analizy finansowej: Produkcja mleka – koszty, przychody i wynik.
Ten dashboard prezentuje zagregowane dane finansowe z produkcji mleka, przygotowane w podziale kwartalnym na potrzeby jednorazowej analizy efektywności i struktury kosztowej w hodowli bydła mlecznego.
Zakres analizy:
-
Struktura przychodów z podziałem na mleko, żywiec i inne źródła (wykres kołowy),
-
Przychody z produkcji mleka w ujęciu miesięcznym i kwartalnym (wykres słupkowy z linią trendu),
-
Produkcja mleka: średnia liczba krów, średni udoj, całkowita ilość wyprodukowanego mleka (wykres warstwowy),
-
Koszty produkcji: podział na pasze, weterynarię, energię i pozostałe koszty operacyjne,
-
Graficzna struktura kosztów (wykres kołowy),
-
Wynik podstawowy – porównanie przychodów i kosztów w ujęciu kwartalnym.
Celem analizy było określenie technicznego kosztu wytworzenia litra mleka i wskazanie potencjalnych obszarów poprawy marży w kontekście zmiennej wydajności i struktury stada.
Od analizy do działania
Po zakończeniu analizy i wskazaniu kluczowych obszarów wymagających poprawy, zaprojektowano i wdrożono konkretne procedury wspierane przez dedykowane aplikacje. Każde narzędzie odpowiadało na zidentyfikowane potrzeby – od optymalizacji kosztów paliwa, przez kontrolę TKW, aż po integrację danych między produkcją roślinną a zwierzęcą.
Poniżej prezentujemy systemy, które wspólnie stworzyły spójny ekosystem zarządczy dla całego gospodarstwa.
Model finansowy gospodarstwa rolnego – główny system analityczno-zarządczy dla właściciela i zarządu, wspierający kontrolę rentowności, płynności i scenariuszy rozwoju,
SmartField – narzędzie do planowania, analizy i kontroli produkcji roślinnej, w tym wyliczania technicznego kosztu wytworzenia dla upraw oraz zapotrzebowania na pasze,
OMS (Operational Management System) – system do ewidencji faktur, kosztów i wynagrodzeń, zintegrowany z raportowaniem zarządczym i księgowym,
MilkInsights – moduł wspierający analizę kosztów i wydajności produkcji mleka, uwzględniający wpływ zmian parametrów stada na finanse,
LinkField – narzędzie łączące dane z produkcji roślinnej i zwierzęcej, umożliwiające analizę powiązań między kosztami upraw a paszami i strukturą stada,
OilHub – system monitorujący zużycie paliwa i koszty eksploatacji maszyn z rozbiciem na konkretne działania polowe i pojazdy.
Każde z narzędzi zostało wdrożone wraz ze szkoleniem użytkowników, a całość połączono w spójny ekosystem wspierający decyzje operacyjne i finansowe w skali całego gospodarstwa.
Projekt ten stanowi modelowy przykład pracy interim CFO.
Od pogłębionej analizy i diagnozy problemów, przez zaprojektowanie rozwiązań, aż po ich wdrożenie i przekazanie w ręce zarządu.
Dzięki połączeniu kompetencji finansowych, operacyjnych i technologicznych udało się zbudować trwałe narzędzia, które dziś wspierają firmę w podejmowaniu lepszych decyzji.