Расходы на одни машино-годину работы оборудования есть осно­вной нормативной базой этой методики. Согласно ним ставка расходов на содержание и эксплуатацию машин и оборудование на определенное изделие при калькулировании определяется так: (6.11)
где m — количество групп оборудования, на котором обрабатываются ви­роби;
См-г. — себестоимость машино-години работы оборудования j-ой группы, грн.;
tj — затраты времени в машино-годинах на обработку изделия на j-й группе оборудования.
Последующая механизация и автоматизация производства, створен­ня гибких производственных систем ведут к интеграции технологич­них процессов, когда разные изделия обрабатываются в единственной системе переналаживаемых машин. При этих условиях затраты на содержание и эксплуатацию машин и оборудование на каждое изделие следует обчи­слювати на основе нормативов расходов на одни машино-годину работы системы и времени обработки с учетом коэффициента ее па­ралельности (одновременной обработки разных изделий). Если такие нор­мативи сложно определить за всеми расходами, которые входят у кош­торис расходов на содержание и эксплуатацию машин и устатку­вання, то как плановые, так и фактические, расходы, которые остались ненормируемыми, распределяются пропорционально нормативным ви­тратам.
Рассмотренная методика распределения расходов на содержание и експлу­атацию машин и оборудования дает возможность существенно повысить точ­нисть калькулирование. Но она имеет недостаток, который сдерживает ее ши­роке приложение. Нормативы расходов на одни машино-годину работы оборудования и соответственно ее себестоимость в значительной мере зависят от его загрузки. При равномерной загрузке оборудования во времени себестоимость машино-години его работы до­сить стабильна. При неравномерной загрузке оборудования на протяжении года (кварталу), что свойственно единичному и дрібносе-рійному производству, нормативные ставки расходов на одну маши­но-годину нужно перечислять, а это требует дополнительных расходов ресурсов. Однако, невзирая на этот недостаток, отмеченная методика является наиболее