Ресурсне планування у виробничому орендному бізнесі: шляхи оптимізації та підвищення ефективності

Abstract

У контексті сучасної економічної нестабільності та глобальних викликів особливої актуальності набуває ефективне ресурсне планування як ключовий інструмент забезпечення стабільного функціонування підприємств. Для компаній, що спеціалізуються на наданні в оренду залізничного рухомого складу, ресурсне планування є критично важливим, оскільки дозволяє оптимізувати використання вагонного парку, контролювати витрати та формувати стратегії розвитку в умовах змінного попиту та високої капіталомісткості активів. Ця стаття присвячена дослідженню особливостей ресурсного планування на прикладі діяльності підприємства ТОВ «УКРТРАНСЛОДЖИСТІК» з метою побудови моделі, яка стане основою для забезпечення системного аналізу ефективності використання наявних ресурсів. У межах дослідження здійснено аналіз ключових показників, що впливають на економічні результати діяльності. Розроблена модель ресурсного планування дозволить виявити потенціал для оптимізації використання активів, підвищення прибутковості та забезпечення стабільного функціонування підприємства.

In the context of economic instability and global challenges, effective resource planning emerges as a crucial factor for ensuring the stable operation and profitability of enterprises. This is particularly true for companies engaged in the leasing of railway rolling stock, where asset-intensive operations and fluctuating market demand necessitate well-structured resource management strategies. This paper explores the specific features and optimization avenues of resource planning in the production-oriented leasing business, focusing on the case of "UKRTRANSLODJISTIK" LLC. The study presents the development of an economic-mathematical model designed to support systematic analysis of the enterprise’s profitability and efficiency in asset utilization. The model incorporates forecast-based planning of wagon repairs, income estimations from leasing activities, and cost assessments, including fixed and operational expenditures. Financial performance analysis for 2022–2024 reveals a concerning decline in profitability in 2024, driven by decreasing revenues and increasing costs, including maintenance and operational losses. The calculated return on assets (ROA) reflects a decline from 49.3% in 2023 to 34.1% in 2024, indicating reduced resource utilization efficiency. These findings underscore the urgency for strategic revisions and operational optimizations. To forecast financial trends and inform decision-making, the model was tested and validated through statistical indicators such as the coefficient of determination (R² = 0.89) and the mean absolute error (MAE ≈ 1935.83 thousand UAH), confirming a high level of predictive accuracy. Forecasting using Python's exponential smoothing technique projected a continued downward trend in profitability for 2025, highlighting structural inefficiencies and unsustainable cost patterns. As a response, the study introduces scenario-based modeling to explore strategic alternatives under varied assumptions. Scenarios include a 10% increase in leasing rates, diversification of the wagon fleet toward grain hoppers, mitigation strategies for a 15% decrease in lease demand, and optimization of repair costs via long-term service agreements or internal maintenance capabilities. The recommendations emphasize adopting flexible pricing policies, revising asset structures, creating reserve funds for demand fluctuations, and enhancing marketing strategies to boost client acquisition and retention. These measures aim to strengthen the company’s resilience, improve cost-efficiency, and sustain long-term growth in a volatile market. The study concludes that the proposed model is not only a reliable tool for financial forecasting but also a practical foundation for strategic planning in resource-heavy leasing enterprises. Implementing the derived recommendations could significantly improve the firm’s economic stability, operational adaptability, and overall market competitiveness.