医药中间体项目运营能力规划【参考】.docx
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1、泓域咨询/医药中间体项目运营能力规划医药中间体项目运营能力规划xx(集团)有限公司目录一、 产业环境分析3二、 行业基本情况3三、 必要性分析5四、 公司概况5公司合并资产负债表主要数据6公司合并利润表主要数据6五、 排队系统的主要数量指标及基本关系7六、 基于排队系统经济分析的服务运营能力规划8七、 需求预测9八、 需求管理17九、 决策论概述18十、 盈亏平衡分析方法简介24十一、 项目基本情况26十二、 经济效益分析28营业收入、税金及附加和增值税估算表29综合总成本费用估算表31利润及利润分配表32项目投资现金流量表34借款还本付息计划表37十三、 项目规划进度38项目实施进度计划一览
2、表38十四、 项目投资分析39建设投资估算表41建设期利息估算表42流动资金估算表43总投资及构成一览表45项目投资计划与资金筹措一览表46一、 产业环境分析2019年,坚持稳中求进工作总基调,深入贯彻新发展理念,落实高质量发展要求,深化供给侧结构性改革,统筹推进稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险、保稳定,全力建设“高质量产业之区、高品质宜居之城”,经济高质量发展动能持续增强,社会大局保持和谐稳定,人民群众获得感、幸福感、安全感显著提升。2020年,是“十三五”规划的收官之年,是全面建成小康社会的决胜之年。当前,世界经济格局复杂多变,但中国稳中向好、长期向好的基本态势没有改变,坚持从全局谋
3、划一域、以一域服务全局,对标对表抓落实,沉心静气谋发展,努力推动经济社会各项事业再上台阶。二、 行业基本情况医药外包是指制药企业将新药发现及临床前研究、临床阶段新药开发和已上市药物的商业化生产运营等各个环节进行专业化外包。医药外包是全球专业化分工催生出的一种服务模式。历史上,跨国制药企业在内部建立起了从药物发现、临床前研究、临床实验、药品注册到药学研究、药品生产、药品销售等完善的经营环节。随着药品监督管理日趋严格、创新药研发成本不断提高、创新药专利到期后仿制药的冲击等,跨国制药企业面临越来越大的经营压力。为了应对经营压力,跨国制药企业开始调整业务经营模式,逐步将创新药的研究、开发、生产、销售等
4、业务环节进行优化,并外包给专业机构,形成开放合作的业务模式。此外,小型生物科技公司蓬勃发展,其在某一领域研发能力较强,且通常具有轻资产和小规模专业团队的特点,对于医药外包服务的需求也十分强烈。当前国内外大型制药企业和生物科技公司普遍将资源集中于疾病机理研究、新靶点的发现以及研发的早期阶段,而将后续的研发中晚期阶段、开发阶段的化合物筛选、样本数据采集、临床试验以及之后的生产加工等环节委托给医药外包机构完成。按新药研发生产的生命周期所处的不同阶段,医药外包一般包括医药CRO、医药CMO/CDMO和医药CSO服务等。其中,CRO侧重于实验室阶段小批量新药化合物的合成,临床前研究以及各类临床试验服务;
5、CMO和CDMO侧重于临床及商业化阶段制药工艺的开发和药物的制备;CSO侧重于为客户在产品销售方面提供全面的服务。最初医药外包转移的环节是药品简单委托加工,外包服务商基本复制委托方的工艺路线,不涉及通过自有技术进行制药工艺创新。随着制药企业对成本控制和效率提升的要求不断加强,外包服务商需要利用自身生产设施及技术积累承担更多工艺研发、改进的服务,进一步帮助制药企业改进生产工艺、提高合成效率并最终降低制造成本。CDMO企业将自有工艺研发能力与规模生产能力深度结合,通过临床试生产、商业化生产的供应模式深度对接客户的研发、采购、生产等整个供应链体系,可以为客户提供药品生产所需要的工艺流程研发及优化、配
6、方开发及试生产服务,并在上述研发、开发等服务的基础上进一步提供从公斤级到吨级的生产服务。三、 必要性分析1、提升公司核心竞争力项目的投资,引入资金的到位将改善公司的资产负债结构,补充流动资金将提高公司应对短期流动性压力的能力,降低公司财务费用水平,提升公司盈利能力,促进公司的进一步发展。同时资金补充流动资金将为公司未来成为国际领先的产业服务商发展战略提供坚实支持,提高公司核心竞争力。四、 公司概况(一)公司基本信息1、公司名称:xx(集团)有限公司2、法定代表人:段xx3、注册资本:1220万元4、统一社会信用代码:xxxxxxxxxxxxx5、登记机关:xxx市场监督管理局6、成立日期:20
7、12-8-217、营业期限:2012-8-21至无固定期限8、注册地址:xx市xx区xx(二)公司主要财务数据公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额11271.839017.468453.87负债总额5045.754036.603784.31股东权益合计6226.084980.864669.56公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业收入33475.6926780.5525106.77营业利润7306.885845.505480.16利润总额6305.865044.694729.39净利润4729.393688.9234
8、05.16归属于母公司所有者的净利润4729.393688.923405.16五、 排队系统的主要数量指标及基本关系以下只介绍最基本的排队模型,即泊松到达、负指数服务时间、一个服务机构、系统容量无限、顾客源无限、先到先服务排队准则。1、服务系统利用率(p)服务系统利用率是服务能力利用的百分比,即平均到达率与平均服务率之比。虽然提高服务系统的利用率是运营管理的目标之一,但是,刻意地追求100%的利用率并不明智。利用率过高会导致服务强度、平均逗留时间和平均等待时间增加。2、服务系统中没有顾客的概率3、排队长和队长排队长是指系统中排队等候服务的顾客数。队长是指服务系统中的顾客数,包括正在接受服务的顾
9、客数和排队等候服务的顾客数。排队长和队长的分布影响着服务系统的设计。如果知道了排队长和队长的分布,就能确定排队长超过某个数的概率,从而确定合理的等待空间。平均排队长与平均队长是排队系统中的两个重要指标。平均排队长是任一时刻等待服务顾客数的期望值。平均队长是任一时刻所有顾客数的期望值。4、平均等待时间和平均逗留时间平均等待时间是从顾客到达服务系统起到其开始接受服务止的时间间隔的期望值。平均逗留时间是从顾客到达服务系统起到其接受服务完成止的时间间隔的期望值。平均等待时间与平均逗留时间是排队系统的另外两个重要指标。平均等待时间是任意时刻进入服务系统的顾客等待时间的期望值。平均逗留时间是任意时刻进入服
10、务系统的顾客逗留时间的期望值。六、 基于排队系统经济分析的服务运营能力规划1、与排队有关的两类成本与排队有关的成本可分为两类:与服务能力有关的成本和与等待服务有关的成本。前者是指因创建服务能力而发生的费用,后者是指因顾客等待而给服务系统带来的费用。与服务能力有关的成本包括:服务人员的工资、服务设施(如收款台、售票窗口、交通工具等)的折旧费、维修费、管理费等。与等待服务有关的成本包括:支付给等待服务员工(如等待工具的修理工、等待卸货的卡车司机等)的工资;与预设等待空间(如银行的大厅、机场的候机室等)有关的费用;因顾客在接受服务前离开队列,甚至拒绝等待所导致的业务流失;商誉的降低;因排队对其他业务
11、所造成的干扰。显然,与服务能力有关的成本是服务与等待服务有关的成本水平的增函数,而与等待服务有关的成本是服务水平的减函数,两者之和是一条U形曲线。2、排队系统经济分析服务机构数越多,服务水平越高,与服务能力有关的成本越高,但与等待服务有关的成本越低;服务机构数越少,服务水平越低,与服务能力有关的成本越低,但与等待服务有关的成本越高。因此,总成本是服务机构数的函数,并且存在一个最佳服务机构数,此时,总成本最低。七、 需求预测需求预测是对未来可能发生情况的估计与推测。需求预测是考虑市场的各种影响因素,对未来的产品或服务需求进行的估计与推测。需求预测为企业生产经营决策提供产品和服务的需求信息,是编制
12、生产计划的依据。1、预测的基本特征与步骤预测有以下四个基本特征。(1)总是根据过去的数据或经验推断未来。脱离过去信息的预测只能是臆断,人们总是根据过去的数据或经验加上对未来走向的判断做出预测。(2)由于随机性因素,预测总会有一定的误差。预测正好与实际结果完全一致只是一种偶然。预测不可能百分之百准确,当然,不预测更不准确。(3)群体预测的精度高于单个人的推测。因个人能力、经验的局限性,个人预测偏差比群体预测更大。(4)预测的精度随时间跨度的增加而降低。根据上午的天气预测当天下午的天气肯定会比预测明天下午或下个月同一天下午的天气更为准确。预测经济变量也服从同样的规律。一般而言,需求预测包括以下四个
13、步骤:明确预测目的;搜集和整理数据资料;选择预测方法进行预测,给出预测结果;计算、分析预测误差,改进预测方法。2、常用的预测方法需求预测的方法可分为两大类:定性预测与定量预测。(1)定性预测方法定性预测方法又称主观预测方法,是依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的专家,根据已掌握的历史资料和直观材料,考虑各种影响需求的因素,综合各方面的意见,对未来需求的发展趋势与变化做出推断。这类方法常用于对预测对象的历史销售数据掌握不多或影响需求的因素比较复杂的情况。这类方法不采用复杂的数学公式,简便易行。其缺点是预测的准确程度决定于人的经验和主观判断,缺乏数量上的准确描述。常用的定性预测方法有:德
14、尔菲法、用户调查法、部门主管讨论法和销售人员集中法等。1)德尔菲法德尔菲法由海曼和德尔基于20世纪40年代首创,经过T.J.戈尔登和兰德公司进一步发展而成。德尔菲是古希腊传说中的神谕之地。传说太阳神阿波罗成为德尔菲的新主人之后常派人到各地搜集聪明人的意见。借用这一集中智慧和灵验的地名,寓意德尔菲法具有高超的预见力。这种方法以预先选定的专家作为征询意见的对象。预测小组以匿名的方式给各位专家发放调查问卷,函询专家的意见,然后汇总整理收集到的专家意见。在参考反馈意见的基础上,预测小组重新设计出新的调查问卷,再对每个专家进行调查。专家可以根据多次反馈的信息做出判断。如此反复多次,专家的意见逐步趋于一致
15、,即得出预测结果。德尔菲法通常在采集数据成本太高或不便于进行技术分析时采用,适用于对长期趋势和新产品的预测。这种方法的主要优点有:预测速度较快,预测成本较低;消除了群体压力或某些主导性个体对预测结果产生的负面影响;预测过程中,不断反复调查,使专家意见逐渐趋于一致。其主要缺点是专家的选择没有明确的标准,预测责任分散。应用德尔菲法时,应注意以下四个要点。要预测的问题单一、明确。一次最好预测一个具体问题。以匿名方式进行。由专家背靠背地提出各自的意见,以避免专家之间的相互影响。反复多次。预测结果一般是在多次调查、不断反馈、反复综合整理、归纳和修正的基础上形成的。考虑可能出现的偏差。在预测中,应考虑各个
16、专家所具有的经验、对预测问题的熟悉程度以及判断能力。实际中,可采用对不同水平的专家赋予不同权数的方法,对他们的回答结果进行加权处理,以使预测结果更趋准确。2)用户调查法用户调查法是通过信函、电话或访问的方式对现实的或潜在的顾客购买意图进行调查,得到预测结果。这种方法常用于预测新产品或缺乏销售记录的产品的需求。这种方法的主要优点有:预测直接来源于顾客购买意图,较好地反映了市场需求情况;可获得丰富的信息,如顾客对产品优缺点的看法,这有利于企业改善产品,有利于开发新产品和有针对性地开展促销活动。其主要缺点有:有些顾客不愿或不能正确地表明看法;顾客购买意图容易随着一,些新的情况(如办展销会)出现而发生
17、变化;调查费用高。3)部门主管讨论法部门主管讨论法是一些中高层管理人员,如营销部、运营部、财务部等的管理人员,聚集在一起通过集体讨论预测对产品的需求。这种方法常用于制定长期规划以及对新产品的预测。其应用前提条件是参与预测的部门主管具有专门的知识、较丰富的经验以及对市场的洞察能力和分析能力。这种方法的主要优点有:预测简单、经济易行;不需要准备和统计历史资料;汇集了各主管的丰富经验与聪明才智;如果市场情况发生变化,可以立即进行修正。其不足之处有:个别人(权威)的观点可能左右其他人的意见;预测的责任分散,会导致管理者发表的意见流于草率。4)销售人员集中法销售人员集中法是把每个销售人员对需求情况的预测
18、进行综合而得出预测结果。预测时,首先由每个销售人员估计自己所负责的销售区域的产品销售额和总的市场需求,然后汇总各销售区域人员所估计的销售额,得到预测结果。这种方法的主要优点是,由于销售人员直接接触经销商和客户,最了解消费者的购买计划,得出的预测结果更准确。这种方法的缺点是容易受上人偏见的影响。(2)定量预测方法定量预测方法是利用统计资料和数学模型来进行预测。定量预测的优点是注重事物发展变化程度上的数量描述。预测主要依据历史统计资料,较少受主观变化因素的影响,可以采用计算机辅助处理预测数据。缺点是不够灵活,对信息资料的质量和数量要求较高。常用的定量预测方法有时间序列模型和因果关系模型。本书只介绍
19、最基本的定量预测方法,要了解更多的预测方法可参考预测专业书籍。1)时间序列模型时间序列是指某种观测变量的数据按时间先后顺序排列起来的数列。时间序列往往是在多种不同因素的综合作用下形成的。通常可以把作用于时间序列的各种因素分为四类,即长期变动因素、季节变动因素、循环变动因素和随机变动因素。长期变动是数据随时间变化所表现出的一种趋向,或保持稳定,或上升,或下降。季节变动是指与诸如天气、节日和假日等变量有关的、在短期内所呈现出的规律性变动趋势。循环变动是指需求在较长的时间内所呈现的周期性波动。随机变动是指由众多细微的不可控因素引起的、没有规则的上下波动。时间序列模型预测方法就是在对时间序列本身及其影
20、响因素分析的基础上找出内在变化规律,通过建立数学模型进行预测。下面主要介绍常用的简单移动平均法、加权移动平均法和指数平滑法。简单移动平均法。简单移动平均法是在对时间序列数据进行分段的基础上,按照数据点的顺序逐步推移计算其平均数,并据此做出预测。移动平均法适用于短期的,产品需求波动不大且不存在季节变动的情况。但是,时期的不同对预测期数据所造成的影响是不同的。简单移动平均没有考虑这一影响,这也是简单移动平均的不足之处。加权移动平均法。在求移动平均数时,为表示不同时期的数据对预测期数据所造成的影响,可对各时期时序数据赋予不同的权重。一般近期数据的权重大,较远期数据的权重小。考虑了权重的移动平均法即加
21、权移动平均法。指数平滑法。指数平滑法是根据本期的实际值和过去对本期的预测值,预测下一期数值,它反映了最近时期的数值对预测值的影响。这是在简单移动平均法和加权移动平均法基础上发展起来的特殊的加权平均法,考虑了所有的历史数据,并且赋予近期数据更大的权重。2)因果关系模型因果关系模型是利用变量之间的相互关系,根据历史统计数据,在测定分析变量之间相互关系的基础上推断未来变化情况。常用的因果关系模型是回归预测模型。在回归预测中,需要预测的变量为因变量,如销售量、订单数量等;与因变量有密切关系、影响其变化的为自变量,如价格、可支配收入等。趋势模型。当随着时间推移,需求呈现出持续上升或持续下降趋势时,可以直
22、接运用回归方程对未来的需求进行预测。这种模型即为趋势模型。季节性模型。许多经济变量呈现出一定的趋势,并表现出季节性。此时,当用一元线性回归方法进行预测时,需要考虑季节性对预测结果的影响。这种考虑了季节性的预测方法即为季节性波动模型。3、预测误差监控及预测方法选择由于受许多不确定因素的影响,不可避免地会存在预测误差。所谓预测误差,是指预测,值与实际值之间的差异。当预测值大于实际值时,误差为正;反之,误差为负。预测误差反映了预测的精度。同时,为了更准确地做出预测,需要监控预测的有效性。(1)预测精度预测精度是指预测误差分布的密集程度。评价预测精度最常用的指标有平均绝对误差和平均平方误差。以下分别予
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