Loendid ja vahemikud (5)
Makrod (VBA protseduurid) (63)
Mitmesugused (39)
Exceli vead ja tõrked (3)
Müügiprognoos Excelis
Laadige alla videoõpetuses kasutatud fail:
("Alumine riba":("textstyle":"static","textpositionstatic":"bottom","textautohide":true,"textpositionmarginstatic":0,"textpositiondynamic":"bottomleft","textpositionmarginleft":24," textpositionmarginright":24,"textpositionmarginright":24,"textpositionmarginbottom":24,"texteffect":"slide","texteffecteasing":"easeOutCubic","texteffectduration":600,"texteffectslidedirection":"left","texteffectslidedistance" :30,"texteffectdelay":500,"texteffectseparate":false,"texteffect1":"slide","texteffectslidedirection1":"right","texteffectslidedistance1":120,"texteffecteasing1":"easeOutCubic","texteffectduration1":600 "texteffectdelay1":1000,"texteffect2":"slide","texteffectslidedirection2":"right","texteffectslidedistance2":120,"texteffecteasing2":"easeOutCubic","texteffectduration2":600,"texteffectdelay2":150 textcss":"display:block; padding:12px; text-align:left;","textbgcss":"kuva:plokk; asukoht: absoluutne; ülemine: 0px; vasak: 0px; laius: 100%; kõrgus: 100% ; taustavärv: #333333; läbipaistmatus: 0,6; filter:a lpha(läbipaistmatus=60);","titleccs":"kuva:plokk; asend:suhteline; font:paks 14px \"Lucida Sans Unicode\",\"Lucida Grande\",sans-serif,Arial; color:#fff;","descriptioncss":"display:block; asend:suhteline; font: 12px \"Lucida Sans Unicode\",\"Lucida Grande\",sans-serif,Arial; värv:#fff; margin-top:8px;","buttoncss":"display:block; asend:suhteline; margin-top:8px;","texteffectresponsive":true,"texteffectresponsivesize":640,"titlecssresponsive":"font-size:12px;","descriptioncssresponsive":"display:none !important;","buttoncssresponsive": "","addgooglefonts":false,"googlefonts":"","textleftrightpercentforstatic":40))
TÜ vabanemisega 11.1.4.1 programmile lisatud funktsionaalsus hooajalised koefitsiendid. Hooajalised koefitsiendid on välja töötatud nii, et oleks võimalik kaupa liigitada erinevatesse gruppidesse müügiplaanide edasise automaatse korrigeerimise eesmärgil, võttes arvesse hooajalisuse tegurit.
Selles artiklis analüüsime selle funktsiooni toimimist.
Kohaldatavus
Artikkel on kirjutatud TÜ toimetusele 11.1 . Kui kasutate seda väljaannet, suurepärane - lugege artiklit ja rakendage kaalutud funktsioon.
Kui töötate UT 11 vanemate versioonidega, siis see funktsioon on asjakohane. Kõige märkimisväärsem erinevus TÜ 11.3/11.4 ja versiooni 11.1 vahel on takso liides. Seetõttu reprodutseerige artikli materjali valdamiseks esitatud näide oma baasil TÜ 11. Nii kinnistate materjali praktikaga :)
Hooajakoefitsientide loomine ja kasutamine
Hooajaliste tegurite kasutamine planeerimisel määratakse funktsionaalse valikuga "Hooajalised tegurid". Selle valiku saate lubada programmi vahekaardil "Haldamine" - "Turundus ja planeerimine".
Samuti saame programmis määrata hooajaliste koefitsientide sageduse. See säte on määratud ka vahekaardil "Haldamine" - "Turundus ja planeerimine" - "Hooajaliste koefitsientide määramise sagedus". Näiteks määrame sageduseks "Kuu".
Pärast nende märkeruutude määramist kaubakaardil ja kaubatüübi kaardil tekkis võimalus määrata hooajaline grupp.
Loome uue hooajarühma. Läheme programmi vahekaardile "Regulatiiv- ja viiteteave" - "Seaded ja kataloogid" - "Hooajalised rühmad". Näiteks paneme oma uuele grupile nimeks "Mööbel – Hooajagrupp".
Suurendamiseks klõpsake pildil.
Kataloogi "Hooajalised rühmad" kasutatakse müügi planeerimisel ja see on mõeldud kaupade klassifitseerimiseks hooajaliste rühmade kaupa.
Nüüd täidame näiteks mõne oma kaubapositsiooni välja "Hooajaline grupp". Minu jaoks on see nomenklatuur "Kabinet".
Suurendamiseks klõpsake pildil.
Pärast seda läheme tagasi hooajaliste rühmade nimekirja ja arvutame hooajalised koefitsiendid. Need. vajutage nuppu "Hooajalised koefitsiendid".
Suurendamiseks klõpsake pildil.
Hooajalisi koefitsiente kasutatakse müügi planeerimisel ja need on mõeldud tooterühmade nõudluse hooajaliste kõikumiste registreerimiseks. Hooajakoefitsientide väärtusi saab täita käsitsi või arvutada müügistatistikast.
Meie ees avaneb koefitsientide arvutamise/täitmise aken. Iga kuu kohta saame koefitsiendi väärtuse käsitsi määrata. Aga arvutame koefitsiendid automaatselt olenevalt müügistatistikast – vajuta nuppu "Arvuta müügistatistikast".
Suurendamiseks klõpsake pildil.
Avanevas aknas määra näiteks arveldusperioodiks 1 aasta. Välja "To" väärtus täidetakse automaatselt eilse kuupäevaga. Seadke lüliti "Arvuta" valikule "Müükide arv".
Sain sellise tulemuse:
Suurendamiseks klõpsake pildil.
"Aga kuidas sa sellised numbrid said?" küsite.
Arvutame need käsitsi.
Niisiis on mul "kabineti" nomenklatuuri järgi järgmised müügid:
- jaanuar - 4 tk.
- veebruar - 7 tk.
- märts - 3 tk.
Kokku 14 kappi. Aastas on 12 kuud.
Arvutame kuu keskmise: 14 / 12 = 1,167.
Hooajalisuse koefitsient arvutatakse järgmise valemi abil:
Tegelik müük / keskmine igakuine müük
Meie tulemus:
- jaanuar: 4 / 1,167 = 3,429.
- veebruar: 7 / 1,167 = 6.
- märts: 3 / 1,167 = 2,571.
Käsitsi arvutamisel saadud ja programmi poolt automaatselt arvutatud tulemused on samad. Hästi!
Läheme vahekaardile "Graafik". Siin näeme müügisuhte muutumise diagrammi. Diagrammi tüüpi saab vajadusel samas aknas muuta.
Suurendamiseks klõpsake pildil.
Paneme kirja arvutatud hooajalised koefitsiendid.
Saadud hooajaliste koefitsientide väärtusi saab hiljem kasutada prognoositava kaupade müügiarvu arvutamiseks. Need. nüüd planeerides müüki jaotises "Plaani tüübid" kui kasutate vaikeplaani täitmise reeglis "Täiustatud täitmisvõimalus (allikate järgi)", on võimalik valiku seadetes "Koguse täitmise allikas" määrata "Muuda hooajategurile" valiku seadetes.
Suurendamiseks klõpsake pildil.
Üksikasjalikku teavet laiendatud täitmisvõimaluse kasutamise seadistamise võimaluste kohta (allikate kaupa) kirjeldatakse kursuse "65 juhtumit UT11-l" juhtudel. Nii et soovitan seda kontrollida.
Noh, kallid lugejad, selles artiklis oleme kaalunud hooajaliste koefitsientide loomise ja kasutamise mehhanismi. Minu arvates on see funktsionaalsus uus samm TÜ 11 programmi planeerimisfunktsionaalsuse arendamisel.Loodame, et see areneb edasi.
P.S. See on viimane artikkel artiklite seeriast, mis on pühendatud TÜ uue versiooni 11.1.4.1 ülevaatele. Varsti näeme!
Praktikas on palju suuri ettevõtteid (eriti riigi piirkondades), mis alles pärast viie kuni kümne aasta möödumist oma tegevusest tulevad mõttele oma tegevust planeerida. Kuid enne seda ülevaadet tegi enamik ettevõtteid oma kursi.
Miks nad suutsid nii kaua ilma planeerimata elada? Süüdi on minu meelest tormiline kriisieelne majandus koos krediidiressursside rohkusega. Igal hetkel saaks enamik ettevõtteid pankade abiga rahapuuduse lihtsalt katta. Ajad on aga muutunud ja tuleb "ots-otsaga kokku tulla". Selleks on planeerimine. Kuidas saame arvutada ettevõtte likviidsust teatud perioodiks ilma müüki, oste, kulusid, tulusid jms planeerimata? Ilma planeerimiseta ei midagi.
Niisiis, esimene oluline samm kaubandusettevõtte eelarves on müügi planeerimine. Kuigi müügiplaani kirjutamine on müügiosakonna ülesanne, olen ma kindlalt veendunud, et müügiplaane kirjutavad kaks osakonda: müügiosakond ja tootehalduse (ostu)osakond, kui see on olemas. Milleks asju nii keeruliseks ajada? See on hea ristkontroll kavandatud tulemuste kohta, mis arvutatakse erinevate meetoditega.
Müügiosakond koostab müügiplaanid lähtuvalt oma klientide võimalustest, plaanid uute turgude arendamiseks jne. Tihti pole aga müügiinimestel analüüsioskusi, mida müügiplaani koostamisel vaja läheb. Appi peaks tulema tootehalduse osakond, mille funktsioonide hulka kuuluvad laohaldus, hinnakujundus, eelarvestamine, analüütika ja toote edendamine.
Igatahes pakun allpool teile praktilise meetodi müügiplaani arvutamiseks:
1. Möödunud müügiperioodide hooajalisuse koefitsientide arvutamine;
2. Planeeritud müüginäitajate arvutamine lähtuvalt:
- hooajalisuse koefitsiendid;
- kasvu (languse) trendid;
- ettevõtte arendamise siseplaan;
- arvutatud planeeritud näitajate asjatundlik korrigeerimine.
Möödunud müügiperioodide hooajalisuse koefitsientide arvutamine
Hooajalisuse koefitsiendid määratakse järgmise valemiga:
k hooajalisus = Si / sS
kus Si on teatud kuu tegelik müügisumma,
sS on keskmine igakuine müügisumma aastas.
Tabelis nr 1 on toodud arvutuse praktiline näide.
Tabel 1. Hooajalisuse koefitsientide arvutamine
Nagu tabelist 1 näha, võeti hooajalisuse teguri arvutamiseks kolme aasta tegelik igakuine müük. Iga aasta tabeli lõpus arvutati MS Exceli valemi abil igakuine keskmine müük: AVERAGE(). Seejärel arvutati tabeli alumisse plokki hooajalisuse koefitsiendid aasta iga kuu kohta. Võtame näiteks 2005. aasta esimese kuu koefitsiendi arvutamise, mis saadi järgmiselt: 18 500 / 30 725 = 0,60.
Konkreetse aasta hooajalisust mõjutada võivate välistegurite tasandamiseks keskmistasime iga kuu hooajalisuse koefitsiendid (tabeli 1 alumine rida). On väga oluline, et kõigi hooajalisuse koefitsientide aasta summa oleks “12,00”, mis näitab arvutuste õigsust.
Planeeritud müüginäitajate arvutamine
Lähtudes: hooajalisuse koefitsiendid, kasvu (languse) trendid, ettevõtte sisemine arengukava.
Majanduse kasvu (languse) trend
Planeeritud müügisummade arvutamisel tuleb arvestada majanduse arengu trendiga. Äärmiselt vale on tugineda ainult ettevõtte siseinfole (meie puhul möödunud perioodide müügile). Enne kriisi põhinesid paljud ettevõtted oma plaanides ainult oma ajaloolistel andmetel. Ja see toimis seni, kuni kriis nende meelt raputas. Ja enamiku kaubandusettevõtete raputus oli müügiandmete põhjal moodustatud paisutatud laoseisud, mis ei ennustanud riigi majanduse halvenemist. Jah, ettevõtte tegelik müük peegeldab praegusi suundumusi, mis on majanduses juurdunud, kuid need ei ennusta selle pöördepunkte. Trendikoefitsient on pigem ekspertnäitaja, mida ei saa täpselt välja arvutada. See põhineb majandusolukorra arengu analüüsil ja prognoosil. Majandusanalüüsi teema on omaette laiaulatuslik teema, mida käesolevas artiklis ei käsitleta.
Ettevõttesisene arengukava
See on ettevõtte järgmise majandusaasta plaan, mis sisaldab teavet selle kohta ettevõtte arengustrateegia. Selline info sisaldab plaane turustuskanalite arendamiseks, ettevõtte kliendibaasi suurendamiseks ja nii edasi, mis lõppkokkuvõttes kajastub kavandatavas müügikasvu tasemes.
Seega jätkame pärast hooajalisuse koefitsientide arvutamist planeeritud müügi igakuiste summade arvutamist.
Tabel 2. Planeeritud müügi igakuiste summade arvutamine
Esmalt arvutame kokku uue perioodi planeeritud müügisumma (rida "Müük (plaan) - 2008" tabelis nr 2). 2008. aasta müügikasvu teguriks määras ettevõtte juhtkond 1,2 - 20% tasemel eelmise aasta tegeliku käibe kasvust. Kuna 2007. aasta tegelik müük ulatus 495 545 USD-ni, on 2008. aasta planeeritud tase: 551 454 USD. (495 545 c.u. + 20%).
Seejärel määrame real "k trendid" iga kuu koefitsiendid. Antud näites (tabel 2) on näha, et teises kvartalis ootame riigis ettevõtlusaktiivsuse kasvu 5% (koefitsient 1,05) ning III ja IV kvartalis 10%.
Reale “k hooajalisus” sisestame eelnevalt arvutatud (tabel 1) keskmised hooajalisuse koefitsiendid.
Planeeritud müügisumma määramiseks on vaja iga kuu kohta teha järgmine arvutus: planeeritud müügi keskmine kuusumma (551 454 USD / 12 kuud = 45 955 USD) korrutatuna k hooajalisuse ja k trendiga.
Arvestuslike planeeritud näitajate asjatundlik korrigeerimine
Pärast uue perioodi müügiplaani arvutamist on vaja saadud arvudest loogiliselt aru saada. See võimaldab tuvastada kohti, kus valemid ei saanud arvesse võtta mitmeid teie peas elavaid tegureid, mida on raske numbritega kirjeldada. Muudetud müügiplaan muutub mustandiks ja selle vaatab üle ettevõtte juhtkond. See, mida juhtkond otsustab, on täiesti erinev lugu ...
Müügiprognoosid on enamiku ettevõtete jaoks pakiline probleem. Vaatamata sellele, et äritingimused muutuvad kiiresti ja ettearvamatult, püüavad ettevõtted ennustada tulevase perioodi sündmuste arengu kõige tõenäolisemat stsenaariumi. Sel juhul on prognoos plaani koostamise aluseks.
Miks planeerida müüki? Hästi koostatud müügiplaan võimaldab teil:
- Vältida kasumi kaotust, mis on seotud kaupade puudumisega laos;
- Minimeerige kahjud ettevõtte rahaliste vahendite "külmutamisest" mittelikviidsetes ja üleliigsetes kauba- ja toorainevarudes;
- Planeerida toodete tootmist, tooraine ja materjali vajadust;
- Planeerida rahavoogusid, tõhustada rahaliste vahendite kasutamist;
- Suurendage ettevõtte kasumlikkust.
Levinuimaks müügiprognoosi mudeliks peetakse trendi-hooaja muster. Nagu nimigi viitab, sisaldab see kahte põhielementi: trend(trend) ja hooajal(hooajalisus). Vaatame seda mudelit näitega.
Müügiprognoosi näide
Esialgsed andmed
Analüüsiks võtsime müügiandmed perioodi 2011-2014 kohta. kuude lõikes (tabel 1.). Kõik arvutused tehakse MS Exceli abil.
Tabel 1.
Ettevõtte müügiandmed aastatel 2011-2014
Trendide analüüs
Prognoosimise esimeses etapis on vaja kindlaks teha trend - müügi kasv või langus. Esmalt arvutame välja ettevõtte käive vaadeldaval perioodil.
Tabel 2
Müügi kasvumäärad aastatel 2011-2014
Nagu näha tabelist 2, on analüüsitud perioodil müügi kasvutempo aeglustunud. Kui 2012. aastal oli käive 2011. aastaga võrreldes kahekordistunud, siis 2014. aastal oli kasvutempo aasta varasemaga võrreldes 159%.
Joonis 1. Ettevõtte käibe kasvutrend aastatel 2011-2015
Nagu näete jooniselt 1, saab kasvutempot prognoosida mööda trendijoont. Näeme, et 2015. aastal on müügi kasvutempo ca 147%. 2015. aasta müügi määramiseks korrutage 2014. aasta käive 2015. aasta prognoositava kasvumääraga:
56 781 115 * 1,47 = 83 468 239
Analüüsides 239 c.u. võib tähelepanuta jätta. Seega on 2015. aastal ettevõtte käive ca 83 468 000 USD.
Müügi hooajalisus
Pärast prognoosiperioodi müügimahu määramist on vaja see summa jaotada kuude lõikes. Aastast aastasse mõjutavad ettevõtte tööd samad tegurid, mis määravad hooajalise müügikõikumise. Nende mustrite tuvastamiseks on vaja arvutada hooajalisuse koefitsiendid.
Tabel 3
Hooajalisuse koefitsientide arvutamine
Hooajalisuse tegur selles näites on see konkreetse kuu tegeliku müügi ja kuu keskmise käibe suhe. Kui vaadata tabelist 3. ühe kuu koefitsiente aastate kontekstis, siis on näha, et need ei ole konstantsed. Neid kõikumisi võivad mõjutada järgmised tegurid:
- Kauba, tooraine, materjalide puudus laos;
- Seisakud tootmises;
- Transpordi- ja laologistika;
- Turunduskampaaniate läbiviimine;
- Muutused hinnapoliitikas;
- Muudatused tootevalikus;
- Võistlus jne.
Nende kõrvalekallete tasandamiseks arvutame keskmised hooajalisuse koefitsiendid. Prognoositud müügimahu jaotamiseks kasutame keskmisi hooajalisuse koefitsiente, mis on toodud tabelis 3.
Prognoositav käibe jaotus
Olles kindlaks teinud hooajalisuse, saame ettevõtte prognoositava käibe jagada kuude lõikes. 2015. aasta müügiprognoos kuude lõikes on toodud tabelis 4.
Tabel 4
Ettevõtte müügiprognoos 2015. aastal
Seega on ettevõtte 2015. aasta käive umbes 83 468 000 USD. Samas 5. ja 7. kuul ennustatakse müügipiike - 9 276 629 USD. ja 9 798 156 c.u. vastavalt.
Prognoosi täpsus
Täpsus on prognoosi kõige olulisem omadus. Prognoos on täpne, kui tegeliku näitaja kõrvalekalle prognoositust ei ületa 5%. Hälve 10% piires loetakse vastuvõetavaks.
Prognoosi täpsust mõjutavad:
- Ajavahemik, mille kohta prognoos koostatakse. Näiteks keskpika perioodi prognoos (1 aastaks) on täpsem kui lühiajaline prognoos (kuu, kvartal).
- Prognoosi detail – prognoos ettevõtte kui terviku kohta on täpsem kui üksikute valdkondade, filiaalide, osakondade puhul. Sihtkohtade kaupa müüki on lihtsam ennustada kui üksikute kategooriate ja kaubaartiklite kaupa.
- Prognoosi koostamiseks kasutatud andmed. Ettevõtte tulemuslikkust mõjutavad tegurid, mis võivad müügistatistikat moonutada. Need on nn "mürad". Müra mõju tasandamiseks prognoosi täpsusele kasutatakse analüüsis vähemalt kolme aasta andmeid.
Oma näites oleme tuvastanud hooajalisuse koefitsientide hälbeid, mis vähendavad prognoosi täpsust. Nende kõrvalekallete võimalikud põhjused ja nende tasandamine, me mainisime eespool. Selliseid kõikumisi on võimalik ette näha. Selleks arvutame variatsioonikoefitsiendid.
Tabel 5
Sesoonsuse variatsioonikoefitsientide arvutamine
Tabelist 5 on näha, et tegelik hooajalisuse koefitsiendi suurim kõrvalekalle keskmisest on 12. kuul - 20,58%. Arvutame prognoosi vea.
Esiteks korrutage variatsioonikoefitsient 12. kuu keskmise hooajalisuse koefitsiendiga:
(0,80 * 20,58%) / 100% = 0,164
Seega jääb hooajalise teguri hälve 0,164 punkti piiresse. Rahaühikute vea määramiseks korrutame hooajalisuse teguri hälbe prognoositava keskmise kuukäibega (aasta müügiprognoos jagatud 12-ga).
(83 468 000 / 12) * 0,164 = 1 140 729 dollarit
Võrreldes 12. kuu müügiprognoosiga on see:
(1 140 729 / 5 586 612) * 100% = 20,4%
Seega on suurim prognoosiviga 12. kuul. See jääb vahemikku 1 140 729 USD. ehk 20,4%.
hooajalisus
hooajalisus - see on episootilise protsessi stabiilne arengumuster, mis väljendub loomade esinemissageduse märkimisväärses suurenemises teatud kuudel aastas. Seda võetakse arvesse episootiliste meetmete kavandamisel ja läbiviimisel, eriti loomade massilise profülaktilise immuniseerimise optimaalse aja määramisel konkreetse haiguse vastu.
Hooajalisuse näitaja on iga kuu esinemissageduse ja haigusjuhtude arvu suhe aastas (aastates) ja seda väljendatakse protsentides:
C \u003d M / r * 100, kus
C - hooajalisus;
M - haigusjuhtude arv teatud kuu jooksul;
r on juhtumite koguarv võetud aastate jooksul;
100 - teisendamine protsendiks.
Hooajalisuse tegur
Hooajalisuse tegur (Ks) kujutab loomataudijuhtude arvu suhet sesoonse tõusu kuudel haigusjuhtude arvusse aastas ja näitab. Kui suur osa loomahaiguste juhtudest aastas (aastates) langeb hooajalise tõusu kuudele (protsentides). Sesoonse esinemissageduse tõusu kuude hulka kuuluvad kuud, mil haigestumus oli kõrgem kui aasta keskmine (aastad):
Ülejäänud kuude hulka kuuluvad need kuud, mille haigestumus oli võrdne kuu keskmisega või alla selle. Kuu keskmine leitakse, jagades aasta juhtumite summa absoluutarvudes või protsentides 12-ga. Mida kõrgem on hooajalisuse koefitsient, seda rohkem väljendub haiguse hooajalisus. Sesoonsus on nõrgalt väljendunud, kui hooajalisuse koefitsient on 51-60%, keskmisel määral - kui hooajalisuse koefitsient on 61-75% ja selgelt väljendunud hooajalisus, kui Kc on üle 75%.
Keskmine kuus ==
Hooajalisuse tegur:
Hooajalisuse koefitsient on 59,86%, mis jääb vahemikku 51 - 60%, mis viitab nõrgale hooajalisusele. Lihasööjate trikhofütoosi esineb igal aastaajal, kuid haigeid koeri ja kasse täheldatakse rohkem suvel.
Hooajalisuse indeks
Hooajalisuse indeks näitab, mitu korda rohkem haigusjuhte registreeritakse hooajalise tõusu kuudel kui ülejäänud kuudel:
Kas \u003d Zsez / Z m sez, kus
Is - hooajalisuse indeks;
Zsez - haigestumus hooajalise tõusu perioodidel;
3 m sez - keskmine hooajaväline esinemissagedus.
Sesoonse tõusu kuudel registreeriti trikhofütoosi juhtumeid 1,5 korda rohkem kui ülejäänud kuudel.
Tabel 9. Koerte ja kasside lihasööja trikhofütoosi esinemissageduse dünaamika IP Zubkovi (Blagoveštšensk) kliiniku andmetel aastatel 2007-2011
|
Nakatunud loomadel aastate kaupa |
Vaid 5 aastaga |
Hooajalisus, % |
Hooajalisus, % |
||||||
|
Haigete loomade arv, pea. |
% haigete loomade koguarvust |
||||||||
|
septembril |
|||||||||
Hooajalisuse diagrammi koostamine
R - diagrammil olev raadius vastab keskmisele väärtusele, st:
563/12 = 46,92 väravat
R ring = 46,92 / 563 * 100 = 8,3%
Mõõtkava 1:2 R=4,15%
Riis. 39.
Järeldus: Tehtud arvutuste, hooajalisuse graafiku ja tabelis 9 toodud andmete põhjal võin järeldada, et IP Zubkovi veterinaarkliiniku lihasööja trikhofütoosiga loomade haiguse hooajalisus on nõrgalt väljendunud (Kc = 59,86%); haigus avaldub soojal aastaajal hooajalise tõusu kuudel (maist septembrini) 1,5 korda sagedamini kui ülejäänud ajal.
