Содержание к диссертации
Введение
I. Теоретико-методические основы адаптивного управления наукоемким производством 12
1.1. Наукоемкое производство как объект управления 12
1.2. Эволюция управленческой мысли и предпосылки возникновения адаптивного управления 27
1.3. Взаимосвязь экономической устойчивости и адаптивного управления 42
II. Разработка и внедрение системы адаптивного управления наукоемким производством 54
2.1. Сущность адаптивного управления. Элементы адаптивности наукоемкого предприятия 54
2.2. Система сбалансированных показателей адаптивного управления 72
2.3. Экономико-математические модели оптимального использования ресурсов наукоемкого предприятия 105
III. Управленческое решение как инструментарий адаптивного управления наукоемким производством 124
3.1. Сущность управленческого решения 124
3.2. Организация процесса разработки и реализации управленческих решений 127
3.3. Использование интеллектуальных информационных систем и систем поддержки принятия решений 146
Выводы и предложения 170
Список использованной литературы 182
Приложение 197
- Наукоемкое производство как объект управления
- Сущность адаптивного управления. Элементы адаптивности наукоемкого предприятия
- Экономико-математические модели оптимального использования ресурсов наукоемкого предприятия
- Использование интеллектуальных информационных систем и систем поддержки принятия решений
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Основой реализации стратегии модернизации российской экономики, отказа от сырьевой ориентации производства и реализации ее конкурентных преимуществ на мировых рынках выступают наукоемкие предприятия реального сектора, которые обладают необходимым ресурсным, трудовым и инновационным потенциалами для выпуска высокотехнологичной, интеллектуальной продукции. Это предопределяет необходимость разработки и реализации адаптированной к особенностям современного этапа развития национальной экономической системы стратегии устойчивого функционирования и развития наукоемкого производства, которая ориентирована на выпуск обладающей высокими технико-экономическими и эксплуатационными характеристиками продукции с использованием высоких технологий.
Структурная трансформация российской экономики в 90-е гг. XX в. и мировой кризис 2008 г. вызвали падение основных макроэкономических показателей, которое наиболее ярко проявилось в наукоемких отраслях производства, что было обусловлено сокращением бюджетного финансирования НИОКР, отсутствием крупных частных инвестиций, неоднозначным результатом приватизационных процессов, сложностью адаптации современных управленческих технологий к действующим предприятиям и низкой эффективностью общенациональной стратегии развития промышленного комплекса. Снижение качества научно-технического и кадрового потенциала привело к падению уровня наукоемкости реального сектора экономики, который в государствах с развитой экономикой выполняет роль основного источника экономического роста. В настоящее время в формирующемся многополярном мире складываются 4 главных центра научного прогресса - США (35% мировых расходов на НИОКР по паритету покупательной способности (ППС)), Европейский Союз (24%), Япония и Китай (примерно по 12%). Согласно официальным данным, на долю Российской Федерации (РФ) приходится менее 2% мировых расходов на НИОКР по ППС и 1% по обменному курсу. Таким образом, Россия отстает от США по расходам на НИОКР в 17 раз, от Европейского Союза - в 12 раз, от Китая - в 6,4 раза, от Индии - в 1,5 раза. Около 40% ВВП РФ создается за счет экспорта сырья, тогда как машиностроение, электроника и другие высокотехнологичные отрасли формируют 7-8% ВВП. Экспорт высокотехнологичной продукции составляет 2,3% промышленного экспорта России, удельный вес которого в глобальном экспорте наукоемкой продукции не превышает 0,3 і. Все это нашло
индикаторы науки: 2010. Статистический сборник. М.:НИУ ВШЭ, 2010.
отражение в индексе конкурентоспособности, представленном Всемирным экономическим форумом, согласно расчетам которого РФ находится на 70 месте. Следовательно, повышение конкурентоспособности наукоемкого производства и наращивание конкурентных преимуществ российских предприятий является важнейшей задачей социально-экономического развития национальной экономики, условием повышения уровня и качества жизни населения.
Устойчивое развитие наукоемкого производства создает предпосылки для сохранения и развития целого ряда отраслей в виду большой продолжительности и разветвленности технологических цепочек. Кроме того, устойчивое развитие наукоемкого производства играет важную социальную функцию, обеспечивая сохранение высококвалифицированного кадрового потенциала, как в самом наукоемком производстве, так и в смежных отраслях. В этой связи представляется необходимым поиск современных технологий менеджмента, внедрение которых на предприятиях позволит восстановить их конкурентный потенциал, обеспечит выход на мировые рынки наукоемкой продукции, способной к импортозамещению. Одним из способов достижения поставленных целей в современных условиях выступает использование современных принципов и методов адаптивного управления предприятием, учитывающих особенности наукоемкого производства и его современное состояние.
Необходимость переосмысления зарубежного и отечественного опыта управления наукоемкими предприятиями машиностроительного комплекса и выбора наиболее эффективных направлений повышения их конкурентоспособности; увеличение масштабов угроз экономической безопасности страны вследствие глобализации экономики; низкая эффективность наукоемкого производства в условиях растущей неопределенности рыночной среды - все это предопределило выбор темы диссертационного исследования, ее значимость в теоретическом и практическом аспектах.
Степень научной разработанности проблемы. Изучению проблем теории и практики в области управления организацией посвящены работы зарубежных (Р.Акоффа, Ч.Бериарда, С.Бира, Р.Блейка, Д.Вумека, Д.Джонса, Г.Кунца, П.Лэнда, Г.Минцберга, Д.Морриса, Д.Моутона, У.Тейлора, Ф.Хедоури, Р.Шредера, Х.Эмерсона, С.Янга и др.) и отечественных (О.С.Виханского, И.Н.Герчиковой, А.М.Кузнецова, Б.Г.Литвака, А.М.Макарова, О.В.Романовой, Р.А.Фатхутдинова и др.) ученых.
Существенными для решения рассматриваемой проблемы являются концепции и методы адаптивного управления в экономических и технических системах, разработанные в трудах таких исследователей как
А.А.Богданов, К.А.Багриновский. Г.В.Бушмелева, В.В.Гончарова, А.А.Жданов, М.И.Круглов, А.И.Наумов, В.Н.Фомин, А.Л.Фрадков и др. Аналогичные проблемы анализировались в работах зарубежных авторов, среди которых - П.Дойль, П.Друкер, Ф.Тейлор, А.Томпсон, А.Файол, М.Хаммер, А.Чандлер и др.
Исследованию теоретических аспектов конкуренции и
конкурентоспособности экономических субъектов посвящены работы
И.Бегга, Э.Брюна, Дж.Гэлбрейта, П.Друкера, П.Кругмана, В.Левела, Б.Олина,
Ф.Перу, М.Портера и др. Анализ конкурентных отношений вели Л.Багг,
Д.Веспер, Б.Зайдель, В.Оатс, Дж.Ромер, М.Шротен и др. Современная
трактовка конкурентных отношений представлена в работах российских
ученых, среди которых Г.Л.Азоев, В.Д.Андрианов, А.А.Аузан,
М.И.Гельвановский, И.Д.Иванов, В.Я.Лившиц, И.В.Липсиц, Я.А.Певзнер,
А.А.Пороховский, А.И.Романова, Ю.Б.Рубина, И. В. Старо дубровская,
К.Ю.Тотьев, А.Ш.Хасанова, А.Ю.Юданов и др. Сущность и факторы
конкурентоспособности субъектов хозяйствования исследовались в работах
С.Б.Авдашевой, В.А.Белова, Г.Н.Белоглазовой, Ю.И.Коробова,
А.В.Пантелеева, В.А.Перехожаева, Г.О.Самойлова, И.П.Хоминича и других российских авторов.
Существенное развитие теории стратегического управления предприятиями и комплексами с учетом волатильности процессов, предопределяемых значительными различиями в темпах их протекания и направленности, получила в работах ряда зарубежных ученых: М.Альберта, И.Ансоффа, Л.Водачека, В.Е.Деминга, А.С.Консона, М.Х.Мескона, Р.Мэйсона, А.Д.Стрикленда, Б.Твисса, Ф.Хедоури и др.
В связи с началом структурной трансформации российской экономики возникла необходимость адаптации достижений зарубежной управленческой парадигмы для решения проблемы повышения эффективности функционирования отдельных предприятий и комплексов. Значительный вклад в развитие методологии управления предприятиями данной сферы внесли В.А.Бабин, Н.Г.Багаутдинова, Н.Д.Байков, М.И.Баканов, И.Т.Балабанов, А.И.Гаврилов, В.И.Голиков, В.В.Гончаров, А.Г.Грязнова, А.М.Емельянов, Э.М.Коротков, Т.В.Крамин, В.В.Милосердов, В.Н.Русак, Г.В.Савицкая, М.Р.Сафиуллин, А.Н.Хорин, А.Д.Шеремет, Н.С.Яшин и др.
Несмотря на значительный объем работ, затрагивающих различные аспекты управления, вопросы конкурентоспособности и экономической устойчивости предприятий, целый ряд теоретических и практических вопросов, связанных с данной проблемой, остаются дискуссионными и требуют дополнительного изучения. Так, например, отсутствует методика внедрения системы адаптивного управления наукоемким производством,
недостаточно разработаны методы адаптивного регулирования параметров управленческой деятельности; способы учета воздействия внешних и внутренних факторов предприятия, не установлены элементы адаптивности наукоемкого предприятия к воздействиям внешней среды. Недостаточно подробно рассмотрены особенности механизма реализации адаптивного управления наукоемким производством посредством принятия и исполнения управленческих решений и вопросы формирования корпоративной информационной системы наукоемкого предприятия в конкурентной среде. Все это предопределило цель, задачи и структуру диссертационной работы.
Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит в разработке и научном обосновании теоретико-методических основ и практических рекомендаций относительно формирования и развития системы адаптивного управления наукоемким производством на основе автоматизации процессов менеджмента.
Реализация цели исследования предопределяет постановку и решение следующих основных задач:
Проанализировать содержание и факторы экономической устойчивости наукоемкого производственного предприятия.
Представить трактовку содержания системы адаптивного управления наукоемким производством.
3. Разработать систему показателей эффективности адаптивного
управления наукоемким производством.
4. Предложить комплекс экономико-математических моделей
оптимизации использования ресурсов наукоемкого предприятия и
разработать формализованное описание организационно-экономических
мероприятий по выявлению и количественной оценки внутренних резервов.
5. Разработать методический подход к формированию и внедрению
комплексной информационной системы наукоемкого производственного
предприятия.
Объектом исследования является система адаптивного управления наукоемким производством на основе автоматизации процессов менеджмента.
Предметом исследования являются организационно-экономические отношения, возникающие в процессе адаптивного управления наукоемким производством на основе автоматизации процессов менеджмента.
Теоретической и методологической основой исследования являются концептуальные положения фундаментальных и прикладных научных работ ведущих отечественных и зарубежных ученых в области стратегического менеджмента, теорий систем, инноваций и инновационного развития,
разработки и принятия управленческих решений, статистики, управления внедрением информационных систем и технологий, автоматизации.
Методологический инструментарий, используемый для решения поставленных в диссертационном исследовании задач, базируется на диалектическом методе познания, обеспечивающем системный и комплексный подход к изучаемой проблеме. В процессе подготовки диссертационной работы были использованы общенаучные и специфические методы исследования экономических процессов: методы сравнительного технико-экономического анализа, методы экспертных оценок, методы корреляционного, регрессивного и векторного анализа, краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного прогнозирования, методы структурного и факторного анализа, экспертных оценок, экономико-математического моделирования, методы прикладной статистики и эконометрики, конкретизированные в моделях определения показателей и функций сбалансированного развития хозяйствующих субъектов и др.
Принятая методология исследования с использованием конкретных методов и инструментария, позволила обеспечить адекватность объекта, предмета и методов исследования и получить достоверные результаты, соответствующие организации функционирования и прогнозирования деятельности предприятий наукоемкого производства.
Информационной базой исследования послужили сведения федеральных органов государственной статистики Российской Федерации и их территориальных управлений, официальных статистических органов зарубежных государств, материалы Министерства экономического развития РФ, Министерства промышленности и торговли РФ, Министерства экономики Республики Татарстан (РТ), Министерства промышленности и торговли РТ, международных и отечественных общественных организаций, специализированных аналитических зарубежных компаний - Standard&Poors, Dun and Bradstreet, Рейтингового агентства «Эксперт РА», данные бухгалтерской отчетности ряда предприятий реального сектора экономики, а также результаты, полученные автором непосредственно на объектах исследования.
Нормативно-правовую базу представляют законодательные акты и подзаконные документы по вопросам регулирования социально-экономических отношений в РФ и РТ и др.
В процессе подготовки работы в качестве информационных источников были использованы монографии, коллективные работы, публикации в периодической печати, материалы научно-практических конференций, информационные ресурсы всемирной сети Интернет и др.
Содержание диссертационного исследования соответствует п. 10. Менеджмент: 10.10. Проектирование систем управления организациями. Новые формы функционирования и развития систем управления организациями. Информационные системы в управлении организациями. Качество управления организацией. Методология развития бизнес-процессов. Развитие методологии и методов управления корпоративной инновационной системой; 10.11. Процесс управления организацией, ее отдельными подсистемами и функциями. Целеполагание и планирование в управлении организацией. Контроль, мониторинг и бенчмаркинг. Механизмы и методы принятия и реализации управленческих решений. Управление проектом. Управление знаниями. Риск-менеджмент. Управление производством. Современные производственные системы Паспорта ВАК России специальности 08.00.05 - «Экономика и управление народным хозяйством».
Научная новизна результатов исследования состоит в разработке комплекса теоретико-методических положений и практических предложений, которые направлены на формирование и развитие системы адаптивного управления наукоемким производством на основе автоматизации процессов менеджмента, обеспечивающей устойчивое развитие и стабильное функционирование предприятия в условиях неопределенной среды, что конкретизируется в следующих положениях:
1. Дано определение экономической устойчивости наукоемкого
производственного предприятия как совокупности уровней финансовой
(характеризуемой способностью организации отвечать по своим финансовым
обязательствам), инновационной (характеризуемой инновационной
стратегией, учитывающей гибкость и ориентацию на постоянные
улучшения), организационно-управленческой (характеризуемой уровнем
использования внутренних ресурсов предприятия), технической
(характеризуемой уровнем технической базы предприятия, степенью ее
соответствия современным требованиям и возможностям применять новую
технику и технологию с учетом отраслевой специфики), кадровой
(характеризуемой стабильностью и квалификационным потенциалом
персонала) устойчивости, наличие которой позволяет субъекту
хозяйствования проводить фундаментальные и прикладные научные
исследования, в значительной степени формировать характеризующиеся
неопределенностью внешние условия развития, повышать показатели
наукоемкости продукции и обеспечивать ее конкурентоспособность в
долгосрочном периоде.
2. Представлена трактовка содержания системы адаптивного
управления наукоемким производством как основанной на использовании ее
способностей к трансформации с учетом особенностей внешней и внутренней среды субъекта хозяйствования совокупности действий, необходимых для осуществления воздействия на бизнес-процессы на всех стадиях жизненного цикла наукоемкого изделия и во всех областях управления, что обеспечивает инновационную, организационно-управленческую, техническую, финансовую и кадровую устойчивость наукоемкого производственного предприятия.
3. Разработана система показателей результативности адаптивного
управления наукоемким производством на предприятии, которая включает:
показатели инновационной, технической, кадровой, организационно-
управленческой и финансовой устойчивости предприятия, применение
которой позволяет обосновать управленческие решения по распределению
ресурсов в условиях неопределенной внешней среды.
4. Предложен комплекс экономико-математических моделей
оптимизации использования ресурсов наукоемкого предприятия в рамках
адаптивного управления им как элементом инновационной цепочки
ценности, что позволило разработать типовой комплекс организационно-
экономических мероприятий по выявлению и количественной оценке
внутренних резервов.
5. Разработан методический подход к формированию и внедрению
комплексной информационной системы наукоемкого предприятия,
основанный на учете взаимосвязи уровней развития технологического
базиса, бизнес-процессов и уровней развития информационных технологий
(IT), а также на интеграции возможностей информационных систем, систем
моделирования и проведения автоматизированной экспертной оценки,
преимущества которой обусловлены использованием единого
информационного фонда с различными методами представления и описания
информации, а также потенциала системы поддержки приятия
управленческих решений на основе прецедентов.
Теоретическая и практическая значимость работы определяется развитием теоретических и методических положений менеджмента. Теоретическая значимость работы заключается в дальнейшем развитии методической базы формирования системы управления развитием наукоемкого предприятия на основе автоматизации процессов менеджмента с целью обеспечения качественных изменений в его развитии. Практическая значимость диссертационного исследования представляется в том, что основные выводы и рекомендации могут быть использованы бизнес-сообществом для решения задач повышения эффективности и функционирования наукоемких предприятий, государственными органами
власти при разработке и реализации промышленной политики, направленной на обеспечение конкурентоспособности предприятий и комплексов.
Рассмотренный в диссертации механизм адаптивного управления наукоемким производством может быть использован в учебном процессе при чтении курсов «Менеджмент», «Экономика предприятия», «Инновационный менеджмент», а также дисциплин специализации по проблемам конкурентоспособности предприятий в современной российской экономике.
Апробация результатов исследования. Основные положения и выводы диссертационной работы изложены, обсуждены и получили одобрение на международных, всероссийских, региональных научно-практических конференциях в 2008-2011 гг.: международной научно-практической конференции «Формирование инновационной системы экономики и образования в условиях глобализации» (Воронеж, 2008), всероссийской научно-практической конференции «Современные социально-экономические проблемы: поиск их решения (Зеленодольск, 2010), всероссийской научно-практической конференции «Торговля и сфера услуг в условиях модернизации российского общества» (Казань, 2010), международной молодежной научной конференции «Туполевские чтения» (Казань, 2008, 2009, 2010), международной научно-практической конференции «Проблемы и перспективы развития торговли, индустрии гостеприимства, сервиса и услуг в России и за рубежом» (Казань, 2011) и др.
По теме диссертационного исследования опубликовано 15 печатных работ общим объемом 6,3 п.л. (авт. - 5,85 п.л.), в том числе 3 статьи в журналах «Российское предпринимательство», «Актуальные проблемы экономики и права», «Экономический вестник Республики Татарстан», рекомендованных ВАК России для опубликования материалов по кандидатским и докторским диссертациям.
Основные теоретико-методологические положения используются в
деятельности ОАО «Научно-производственное объединение
«Радиоэлетроника» им. В.И.Шимко», ОАО «КНИАТ», ООО «Авиамастер», в процессе формирования и реализации стратегий управления производством наукоемкой продукции, а также в учебном процессе ФГБОУВПО «Казанский национальный исследовательский технический университет им.А.Н.Туполева -КАИ».
Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, включающих 9 параграфов, заключения, библиографического списка, содержит 179 страниц машинописного текста, список используемой литературы, включающий 221 наименование.
Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, раскрывается степень разработанности проблемы в отечественной и
зарубежной экономической литературе, определяются цель и задачи, предмет и объект исследования, методологическая и теоретическая основы, новизна и научно-практическая значимость диссертационной работы, апробация результатов исследования и его структура.
В первой главе «Теоретико-методические основы адаптивного управления наукоемким производством» раскрыта понятийно-терминологическая конструкция категории «экономическая устойчивость наукоемкого предприятия машиностроительного комплекса»; проведен ретроспективный анализ эволюции теоретических подходов к управлению развитием машиностроительного комплекса; анализируется сущность системы адаптивного управления наукоемким производством.
Во второй главе «Разработка и внедрение системы адаптивного управления наукоемким производством» представлены система сбалансированных показателей адаптивного управления, а также экономико-математические модели оптимального использования ресурсов наукоемкого предприятия.
В третьей главе «Управленческое решение как инструментарий адаптивного управления наукоемким производством» представлен процесс разработки и реализации управленческих решений; порядок использования интеллектуальных информационных систем и систем поддержки принятия решений при адаптивном управлении; сформулированы критерии оценки экономической эффективности реализации предложений и рекомендаций.
В заключении сформулированы основные выводы и результаты диссертационной работы.
Наукоемкое производство как объект управления
Процесс интеграции науки с производством начался недавно, а проблема стоимости научно-технического прогресса стала актуальна только в 70-х годах XX века. К этому времени относится возникновение понятий наукоемкость, наукоотдача.
Принадлежность отраслей к разряду наукоемких характеризуется показателем наукоемкости производства, определяемого соотношением объемов расходов на НИОКР к объему валовой продукции отрасли. Считается, что для наукоемких отраслей этот показатель должен как минимум в 1,5 раза превышать аналогичный показатель по обрабатывающей отрасли. Наукоемкое производство предполагает выпуск наукоемкой продукции. При создании наукоемкого объекта производства, для достижения им высоких технико-экономических и эксплуатационных характеристик используется наукоемкая технология. Таким образом, наукоемкое производство, наукоемкая продукция, наукоемкие технологии взаимосвязаны и в общем случае представляют собой сложную систему.
Второй показатель, определяющий отнесение продукции к наукоемкой, является наукоотдача, под которой понимается отношение объема продаж наукоемкой продукции к расходам на НИОКР за определенный период времени. Критерием эффективности наукоотдачи является относительный рост продаж новых, с точки зрения очередного качественного отличия от предыдущего поколения, технологических изделий высокотехнологичной продукции с высокими потребительскими качествами на рынке по сравнению с ростом всего наукоемкого рынка (включая устаревшую продукцию, разработанную ранее, но еще продаваемую на рынке).
К быстрорастущим наукоемким рынкам РФ относятся рынки продукции пятого и шестого технологических укладов. Ядро пятого технологического уклада составляют авиационная и электронная промышленность, вычислительная, оптиковолоконная техника, программное обеспечение, телекоммуникации, роботостроение, производство и переработка газа, информационные услуги. В настоящее время происходит промышленное освоение шестого технологического уклада, ядро которого включает аэрокосмическую, атомную промышленность, наноэлектронику, генную инженерию, мультимедийные интерактивные информационные системы, высокотемпературную сверхпроводимость, тонкую химию и др. Место любой страны в мировом технологическом пространстве определяется двумя наборами показателей - наукоемкостью и наукоотдачей. Показатели наукоемкости: доля расходов на НИОКР в ВВП, численность научных работников на 10 тысяч занятых. Показатели наукоотдачи: индекс конкурентоспособности и доля высокотехнологичного экспорта в товарном экспорте.
Годы реформ российской экономики (90-е годы XX века) привели к спаду российской экономики и оказались неблагоприятными в первую очередь для наукоемких производств. Самые серьезные разрушения произошли в научно-техническом потенциале страны, который является главным источником современного экономического роста. В 90-е годы XX века произошли кардинальные изменения в российской хозяйственной системе: трансформировалось не только конституционное устройство, но и принципы и методы управления национальной промышленностью. Они вызвали нарушение механизмов финансирования расширенного производства в стране, дестабилизацию темпов роста валового продукта, национального дохода, консервацию устаревшей технологической структуры материального производства, падение наукоемкости национальной промышленности. Так, по оценкам [57] только с 1990 по 1995 годы доля машиностроительного производства пятого технологического уклада снизилась с 20% до 8%, а в производстве промышленных товаров народного потребления с 4% до 1%. По другим более детальным оценкам, доля прогрессивных 4 и 5 технологических укладов в экономике России в период 1990-1998 годов неуклонно сокращалась следующим образом : в машиностроении с 85% в 1990 г. до 78% в 1998 г., на транспорте с 65% до 62%, в строительстве с 54% до 43% [196, 197, 198].
Период 1990-1998 годов характеризуется спадом роста экономики. Динамика ВВП, основных фондов и численности, занятых в российской экономике за этот период приведена на рис. 1.1 (1989 г. = 100%).
Период 1999-2008 годы можно назвать фазой восстановительного роста. В этот период динамика ВВП, основных фондов и численности, занятых в российской экономике характеризуется ростом (рис. 1.2. 1998 г. = 100%).
Наблюдаемый рост экономики в эти годы происходил в условиях 60-80% износа основных мощностей в обрабатывающих отраслях, при отсутствии достаточного кредитования промышленных предприятий банками, при осуществлении мягкого государственного контроля величины тарифов на транспортные перевозки, на потребление энергии, цен на топливо, что только усиливает необходимость роста наукоемкой национальной промышленности, позиции которой существенно уступают развитым странам, что подтверждается данными таблицы 1.1.
Как видно, Россия не входит в десятку лидеров по конкурентоспособности. Чтобы проиллюстрировать сегодняшнее место России в мировом технологическом пространстве в таблице 1.2 приведены два набора показателей: наукоемкость (параметры на входе) и наукоотдача (параметры на выходе, т.е. эффективность и конкурентоспособность).
Приведенные данные свидетельствуют: по наукоемкое - по доле расходов на НИОКР в ВВП Россия находится на уровне Китая, по абсолютной численности научных работников Россия находится на третьей позиции после США и Японии. Результирующие показатели наукоотдачи: по показателю ВВП на одного занятого, характеризующему производительность национальной экономики Россия примерно в 4 раза уступает США и в 3 раза Европе. По индексу конкурентоспособности, рассчитываемому Всемирным экономическим форумом, Россия откатывается примерно на 70 место, уступая Китаю и Индии, что существенно ниже нашего показателя по доле ВВП на душу населения [70]. По доле высокотехнологичного экспорта в товарном экспорте Россия несколько опережает Индию, но отстает от Италии и уступает Китаю. ВВП России в сравнении с крупнейшими экономиками мира представлен в таблице 1.3.
Ресурсной базой научно-технического прогресса на этой стадии, продолжающейся до 2008 года, был масштабный рост невозобновляемых источников сырья, материалов и энергии, что поддерживало экономический рост [57]. Это привело к доминированию «ресурсорасточительной» модели развития национальной экономики. Экономика распалась на относительно благополучный экспортно ориентированный сырьевой сектор и сужающийся под давлением импорта внутренний сектор, который все больше отстает от зарубежных конкурентов и разрушается. Российская экономика, переориентированная на импортную технологическую базу, все большую часть оборудования приобретает за рубежом. Даже вполне конкурентоспособная продукция отечественного высокотехнологического машиностроения для ТЭК оказывается невостребованной сырьевыми корпорациями, ориентирующиеся на иностранную технику [111]. Слабое развитие внутренне ориентированного сектора экономики приводит к тому, что Россия становится зависимой от импорта, и в результате все доходы от экспорта сырья и энергоносителей остаются за рубежом, лишь в незначительной степени трансформируясь в спрос на отечественную продукцию [195].
Необходимость отказа от «ресурсорасточительной» модели развития российской экономики продиктовал глобальный экономический кризис 2008-2009 годов. Кризис ознаменовал окончание этапа восстановительного роста и поставил проблему определения кардинальных факторов обеспечения долгосрочного экономического развития страны. Общие показатели 2009 года свидетельствуют о значительных масштабах спада ВВП, при этом особенно пострадала его инвестиционная составляющая. Инвестиции в основной капитал упали на 17%, в строительство и обрабатывающие производства - на 16%. Резко, на 21%о, сократились иностранные инвестиции, а по сравнению с 2007 годом, когда их приток был максимальным, - почти на треть (на 32%) [60]. Особенно резко обрушился внешнеторговый оборот: экспорт - на 39,1%, импорт - на 36,4%. Промышленность упала главным образом за счет обрабатывающих производств - 10,8%. Падение производства сопровождалось сокращением численности занятых. Соответственно на 9,4% снизилась производительность труда [91].
Сущность адаптивного управления. Элементы адаптивности наукоемкого предприятия
Адаптацию в широком смысле понимают как приспособление системы к изменению условий [ 48, 166,].
Действующая естественным образом в биологии адаптация в начале была воспроизведена в управлении сложными техническими системами.
Проведенный анализ многочисленных исследований показал, что до настоящего времени в технических приложениях и в экономической литературе еще не сложилось единой точки зрения по определению понятия «адаптация».
Известны такие ее проявления, как привыкание, приспособление, обучение, самообучение, организация, самоорганизация и т. д.
Адаптация в кибернетике - это накопление и использования информации для достижения оптимального в некотором смысле состояния или поведения системы при начальной неопределенности в изменяющихся внешних условиях [166,167]. Это определение увязывает достижения оптимального состояния с накоплением информации как средства уменьшения неопределенности внешней среды.
В краткой экономической энциклопедии адаптацию понимают как процесс приспособления к изменяющимся условиям среды [48].
Адаптация - это процесс изменения параметров и структуры системы, а возможно и управляющих воздействий на основе текущей информации с целью достижения определенного, обычно оптимального, состояния системы при начальной неопределенности в изменяющихся условиях работы. [12,108,128].
В технической литературе существуют и другие определения адаптации -адаптация как управление, когда желательное состояние системы определяется на основе предшествующего процесса управления и накопленного опыта. [128, 135, 136]. Такое значение термина «адаптация» сложилось в теории управления под влиянием технических приложений.
Ориентация экономики на запросы и требования рынка привела к существенному росту разнообразия как внешней, так и внутренней среды функционирования предприятия.
Развитие теории и методов управления организацией в условиях неопределенности внешней и внутренней среды обусловило установление взаимосвязи - понятия адаптация с социально-экономической системой и привело к разнообразию понятий адаптации применительно к социально-экономическим системам; приспособление экономической системы и ее отдельных субъектов, работников к изменяющимся условиям внешней среды, производства, труда [167]; процесс изменения свойств системы, позволяющий ей достигнуть наилучшего или, по крайне мере, приемлемого функционирования в изменяющихся условиях[26]; процесс изменения параметров и структуры системы, а возможно и управляющих воздействий на основе текущей информации с целью достижения определенного, обычно оптимального, состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы [4,5]; совокупность целенаправленных и последовательных действий (со стороны государства, предприятия) для сохранения и достижения оптимального состояния потенциала предприятия при непредвиденных изменениях свойств внешней среды путем смены алгоритмов его функционирования, трансформации деятельности, повышения гибкости и приспособляемости [19]; процесс изменения параметров адаптивной модели и структуры системы управления под текущее предпочтение лица принимающего решение [41].
Адаптация рассматривается некоторыми учеными как гибкое реагирование производства и сбыта на требования активного и потенциального спроса [141]. СВ. Сухов адаптацию предприятия видит в создании организационной модели адаптивного управления, характерной особенностью которой является наличие двух взаимодействующих подсистем: собственно системы управления предприятия и метасистемы, реализующей функции регулирования параметров управленческой деятельности [173].
Применение адаптации в управлении предприятием обусловило многообразие понятий - адаптивная система, адаптивная модель, адаптивное управление, управление с адаптацией, адаптивный механизм управления, адаптивный потенциал и др.
Адаптивная система в кибернетике - система, которая в процессе эволюции и функционирования демонстрирует способность системы к целенаправленному приспособляющемуся поведению в сложных средах. Адаптивная система может приспосабливаться к изменениям как внутренних, так и внешних условий [35,137, 140].
Многообразие адаптивных систем обусловило их классификацию [162]:
1 - по характеру изменений в управляющем устройстве они подразделялись на самонастраивающиеся и самоорганизующиеся. В самонастраивающихся изменяются только значения параметров регулятора, в самоорганизующихся изменяется структура самого регулятора;
2- по способу изучения объекта управления они подразделялись ни поисковые и беспоисковые. Поисковые системы имели эталонную модель, а беспоисковые - это системы с настраиваемой моделью;
3- по способу достижениж еффекта самонастройки ойстесы с моделью они подразделялись на системы с пассивной адаптацией в которых эффект самонастройки достигается без изменения параметров регулятора с помощью компенсирующих сигналов и системы с параметрической активной адаптацией.
Свойство адаптивных систем изменяться, настраиваться под изменения внешней среды позднее было заимствовано в теории управления социально-экономическими системами, к которым относится предприятие.
В кибернетике, в управлении динамическими системами адаптивная система рассматривалась как самоприспосабливающаяся система, которая автоматически изменяет алгоритмы своего функционирования, а, иногда, и свою структуру с целью сохранения или достижения оптимального состояния при изменении внешних условий [78].
Применительно к социально-экономическим системам, в основном, суть адаптивной системы сводится: адаптивная система (самоприспособляющаяся система) - система, автоматически изменяющая алгоритмы своего функционирования, а иногда и свою структуру с целью сохранения ли достижения оптимального состояния при изменении внешних условий [166]; адаптивная система сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма своего функционирования, программы поведения или поиска оптимальных состояний [92]; адаптивная система система которая может приспосабливаться к изменения внутренних и внешних условий [108]; адаптивными называют системы, в которых недостаток априорной информации восполняется за счет более полного использования текущей апостериорной информации [201].
Адаптивная система включает в себя упорядоченную совокупность взаимодействующих подсистем, обеспечивающих согласование и оптимальное регулирование параметров системы управления и параметров хозяйственной деятельности промыщленного предприятия. Очевидно, что адаптивная система управления - это система управления с обратной связью, имеющей в составе блок учета внешних факторов, которые анализируются системой для выработки управленческих решений, целью которых является уменьшение отклонений от целей.
Модель управления - это теоретически выстроенная целостная совокупность представлений о том, как выглядит и как должна выглядеть система управления, как она воздействует и как должна воздействовать на объект управления, как адаптируется и как должна адаптироваться к изменениям во внешней среде, чтобы управляемая организация могла добиваться поставленных целей. Модель управления включает в себя базовые принципы управления, стратегическое видение, целевые установки и задачи, совместно вырабатываемые ценности, структуру и порядок взаимодействия ее элементов, организационную культуру, аналитический мониторинг и контроль, движущие силы развития и мотивационную политику [17].
Понятие адаптивной модели в применении к социально-экономической системе до настоящего времени рассматривается разработчиками, в основном, в том же смысле как и для управления сложными техническими системами, физическими процессами. А.А. Жданов под адаптивной моделью понимает модель, изменяющуюся в процессе решения задачи, в зависимости от поступающей информации о возможных результатах альтернативных решений [83].
Во многих исследованиях адаптивной моделью системы управления называют такую модель, в которой в результате изменения характеристики внутренних и внешних свойств, происходит соответствующее изменение структуры и параметров регулятора управления с целью обеспечения стабильности функционирования объекта [8, 56,108, 132,190, 191,193].
Как видно, понятие адаптации в социально-экономических системах тесно увязывают с понятием адаптивная модель, адаптивная система, адаптивное управление.
Активно развивающаяся теория управления динамическими объектами, изучающая принципы и методы управления различными системами, процессами, объектами, предлагает следующее понятие адаптивного управления - это совокупность методов теории управления, позволяющих синтезировать системы управления, которые имеют возможность изменять параметры регулятора в зависимости от изменения параметров объектов управления или внешних возмущений, действующих на объект управления [135,140].
Экономико-математические модели оптимального использования ресурсов наукоемкого предприятия
На эффективность и соответственно конкурентоспособность влияют три фактора: себестоимость, качество и затраты у потребителя. Ориентация любой деятельности на потребителя требует уточнение приоритетов: сначала нужно повышать качество товара: потом снижать затраты у потребителя (прежде всего за счет высокого качества товара и условий его применения; в последнюю очередь нужно снижать себестоимость товара. Чтобы одновременно повышать качество и снижать затраты, нужно применять современные научные подходы и методы - в частности оптимизацию использования ресурсов на основе применения экономико-математических моделей.
Рассматривая все стадии жизненного цикла продукции необходимо отметить важность стадии организации производства, выполняющей функции организации, координирования в пространстве и во времени всех бизнес-процессов производственно-технической и хозяйственно-финансовой деятельности. Именно на этой стадии решается вопрос, будут ли реально использованы внутренние резервы, заложенные на предыдущих стадиях жизненного цикла изделия.
Принятие управленческих решений по организации производства связано с переработкой большого объема информации (об оборудовании, изготавливаемых изделиях, технологических процессах, располагаемых трудовых ресурсах, применяемых материалах и др.), что вызывает необходимость применения экономико-математических моделей для обоснования оптимального управленческого решения.
Как свидетельствует практика, главным и наиболее сложным элементом принятия управленческих решений является представление исследуемых процессов в виде математической модели. Это вызвано, на наш взгляд тем, что при описании каждой из задач организации производства (замена оборудования, замена поставщиков материалов, ликвидация несоответствия пропускных способностей групп оборудования, организация ритмичной работы без простоев и др.) многие взаимозависимые факторы не поддаются строгой формализации и поэтому требуют творческого подхода, использования опыта и знаний лица, принимающего решение (ЛПР).
Для получения практически приемлемых результатов ЛПР на основе анализа сложившейся ситуации формирует «желаемые» значения управленческих решений, которые учитывают неформализуемые факторы, действующие в данной ситуации. Отсюда вытекает дополнительная задача, заключающаяся в необходимости разработки человеко-машинных процедур принятия управленческих решений, объединяющих в себе возможности современных экономико-математических методов и ЭВМ, а также опыт ЛПР.
Практика управления показывает, что в большинстве случаев поиск оптимального решения возможен за счет задач линейного программирования, целевая функция которых выражает максимизацию (минимизацию) ее значения и имеет вид; где Cj и Xj соответственно постоянные числа и управляющие параметры, с помощью которых находится решение, удовлетворяющее заданному условию с учетом рада ограничений. Набор управляющих параметров может быть представлен множеством X = \\_Xj\j = (1 — п)}. В этом случае для учета неформализуемых целей ЛПР фиксирует часть варьируемых показателей, оставляя другую часть свободной для удовлетворения формальных ограничений.
Таким образом, в рамках строгой постановки задачи ЛПР может использовать свой опыт, отдавая предпочтение определенному варианту организации зон многостаночного обслуживания, расстановки станочников по рабочим зонам, той или иной модели нового оборудования, определенному технологическому маршруту, передовым приемам и методам труда. При этом для достижения наиболее удовлетворяющих решений ЛПР может изменить состав множеств фиксированных и свободных показателей.
Основным преимуществом человеко-машинных процедур принятия управленческих решений является учет неформализуемых целей и факторов, а также простота и быстродействие реализующих эти процедуры алгоритмов.
Модель минимизации закупочных затрат за счет гибкой смены поставщиков. Одной из характеристик наукоемкого производства является многообразие используемых материалов, например, в конструкции авиационного двигателя НК-86 используются материалы 85 наименований, поставляемые различными поставщиками. Даже относительно малое сокращение затрат на закупку материалов, комплектующих изделий и производственных услуг, достигаемое за счет смены поставщиков и подрядчиков может привести к значительной экономии затрат и соответственно к повышению прибыли. Предлагаемая модель минимизации закупочных затрат является развитием модели, предложенной в [95].
Пусть предприятию доступен выбор из п 1 поставщиков материалов, комплектующих изделий и производственных услуг. Каждый потенциальный поставщик располагает достаточной производственной мощностью, чтобы полностью удовлетворить потребности головного предприятия в материалах (комплектующих изделиях) данного вида, составляющие р единиц в год. Предположим, что отпускные цены поставщиков изменяются независимо, случайным образом, причем, принимают высокие значения Рвысз в среднем за период Твыс, а низкие значения Рниж - в среднем, за период Тниж. Пусть периоды повышения и понижения цен чередуются. В рамках такого ценового подхода можно моделировать также колебания качества продукции поставщиков и нарушения ритмичности поставок, если этим явлениям удается сопоставить стоимостную оценку.
Анализ разработанной модели показывает, что эффективность активного изменения состава поставщиков повышается, если; возрастает относительная амплитуда колебаний цен предложения поставщиков и их характерный период; снижаются затраты средств и времени на смену поставщиков; увеличиваются объемы закупки материалов (комплектующих, производственных услуг).
Модель задачи организации многостаночного обслуживания. С введением автоматов, полуавтоматов увеличивается машинно-автоматическое время работы и появляется возможность обслуживания одним станочником двух и более единиц оборудования. Переход на многостаночное обслуживание способствует высвобождению станочников, которые могут занять свободные рабочие места.
Процесс организации многостаночной работы является достаточно сложным, так как при его реализации может возникнуть ряд допустимых решений (альтернатив). Выбор конкретного варианта должен осуществляться лицом, принимающим решение (ЛПР). Рассмотрим постановку задачи организации многостаночного обслуживания, подбора и расстановки операторов-станочников по рабочим зонам (РЗ). Предлагаемая постановка задачи ориентирована на человеко-машинный режим решения.
Пусть на участке установлено М станков, при индивидуальном обслуживании за ними закреплено N рабочих. Требуется сформировать решение по переводу участка на многостаночное обслуживание. Учитывая, что коэффициент загрузки станочника при обслуживании одного станка имеет вид: где Nq - размер партии q-й детали; ton и tganq - оперативное время и время занятости станочника при выполнении q-й операции; г - количество операций, закрепленных за станком
В РЗ группируются станки, суммарный коэффициент загрузки которых не должен превышать единицы. Исходя из этого условия, ЛПР задает возможные варианты (по составу станков) РЗ, которые можно организовать на участке.
Пусть на участке сгруппировано Н РЗ так, что в каждой j-й из них оказалось щ станков и их обслуживает Пц станочников. В силу того, что фактическая загрузка станочника по обслуживанию станков зависит от состава детале-операций, выполняемых в РЗ, а кроме того, сочетание детале-операций, может многократно меняться в течение смены, сформированные РЗ будут значительно отличаться простоями станков в ожидании обслуживания. В связи с этим может быть сформулирована задача оптимизации состава РЗ, у которых простои станков в ожидании обслуживания будут минимальными.
Использование интеллектуальных информационных систем и систем поддержки принятия решений
С увеличением круга решаемых задач (расширением проблемной области) значительно возрастают информационные потоки, что требует разработки адекватных процедур автоматической поддержки процессов управления на всех основных этапах, начиная с момента анализа проблемной ситуации и заканчивая оптимальным выбором сформулированных вариантов решений.
В этих условиях особенно остро стоит вопрос создания развитых технологий поддержки процедур управления и принятия решений на различных уновнях! информационном и модельном обеспечении, на уровне экспертной поддержки в виде информационных интеллектуальных систем для предоставления руководителю необходимых знаний и процедур их неформализованной обработки.
Все большее распространение получают комплексные системы, позволяющие соединять возможности простых информационных систем и систем моделирования и проведение автоматизированной экспертной оценки, используя при этом единый информационный фонд с различными методами представления и описания информации. Такие системы в современной литературе носят название систем поддержки принятия решений (СГТПР).
Отличительными особенностями информационных интеллектуальных систем по сравнению с обычными информационными системами состоят в следующем:
1- интерфейс на языке пользователя с употреблением бизнес-понятий, характерных для предметной области пользователя;
2- способность объяснять свои действия и подсказывать пользователю, как правильно вводить экономические показатели;
3- представление модели экономического объекта и его окружения в виде базы знаний и средств дедуктивных и правдоподобных выводов в сочетании с возможностью работы е неполной или неточной информацией;
4- способность автоматического обнаружения бизнес-закономерностей в накопленных фактах и включения их в базу данных.
Информационные интеллектуальные системы особенно эффективны применении к слабоструктурированным проблемам, в которых отсутствует формализация, и для решения которых применяются эвристические процедуры, позволяющие в большинстве случаев принимать решение.
СППР базируется на информационных технологиях и ориентированы на поддержку всего комплекса операций процедуры принятия решений, объединяющих автоматизированную поддержку процедур принятия решений на различных стадиях: анализ и оценка проблемной ситуации, исследование структуры проблемы и выявление условий и ограничений, генерация альтернатив, выбор критериев эффективности и организация экспертиз, обоснование оптимального решения и оценка эффективности его реализации. Такие информационные технологии и системы являются важным инструментом для увеличения эффективности процессов управления.
С точки зрения содержания процедур и функций обеспечения управления СППР должна в своей структуре содержать следующие ведущие модули:
1- организационно-распорядительных операций;
2- информационной поддержки (формально-логической обработки, анализа, обобщения, самообучения);
3- ассоциативных (типовых) управленческих ситуаций;
4- взаимодействие с ЛПР;
5- экспертный - для генерации и оценки альтернатив управленческих решений.
В структуре процедур поддержки требуется наличие следующих элементов:
1 - информационной составляющей для обеспечения пользователя основными данными;
2- составляющей моделирования для обеспечения пользователя аналитическими данными развития экономической системы и его прогнозирования;
3- экспертной составляющей для обеспечения пользователей правилами и знаниями формирования дедуктивного вывода и экспертного анализа при выборе эффективных вариантов рещения проблемы.
Таким образом, процедуры поддержки ЛПР предполагают наличие соответственно информационной, модельной и экспертной компонент СППР.
Коротко рассмотрим назначение каждой компоненты СППР. Система информационной поддержки используется на этапе исследования и оценки проблемной ситуации и предполагает непрерывное оперативное информационное обеспечение процессов управления и принятия решений. Основной функцией этого компонента является формирование у пользователя некоторого информационного образа проблемной ситуации, адекватного реально протекающим в экономическом объекте событиям и процессам. При этом информация отбирается как из собственной информационной базы, так и из других информационных источников. Функции информационной поддержки сводятся к обеспечению простыми (неструктурированными, фактическими, первичными) данными и данными различной степени сжатия. Информация второго типа представляет собой вторичные, или обработанные, данные, получаемые в результате решения некоторых задач. В целом данный компонент формирует информационное описание проблемы, т.е. составляет информационный образ проблемной ситуации, адекватный самой структуре проблемы, выбирая информацию, как из собственной информационной базы, так и из других информационных источников, в том числе из интернет-ресурсов. Степень адекватности формируемого образа проблемы во многом зависит как от объемов, новизны, ценности и других свойств информации, которые определяют качество используемой информации, так и от процедур формирования самого информационного фонда системы.
Компонента модельной поддержки. Некоторые проблемные ситуации, которые возникают в процессе управления предприятием, можно свести к определенным группам типовых проблем, для которых возможно определить типовые модели управления и принятия решений в виде эквивалентных классов управленческих решений, т.е. для них можно сформулировать некоторый типовой набор эффективных альтернатив. Поэтому в системе необходимо выделить отдельный специальный модуль моделирования для поддержки пользователя при работе с моделями. Основными функциями модуля обеспечения пользователя экономико-математическими моделями должны быть: возможность работы с типовыми моделями и достаточно быстрой и адекватной интерпретации результатов моделирования, оперативная подготовка и корректировка входных параметров и ограничений модели, возможность объяснения пользователю необходимых шагов формирования и работы модели и др.
Если возникающая и оцениваемая проблемная ситуация не ассоциируется ни с одной из существующих в системе групп кластеров типовых альтернатив, в работу должна вступать следующая по уровню процедура поддержки принятия управленческих решений, позволяющая привлечь другие принципы формирования адекватного разрешения проблемы.
Компонента экспертной поддержки. По некоторым проблемным ситуациям, могут возникнуть случаи, когда имеющихся в информационной базе системы данных не хватает для точной оценки проблемы, формирования и построения информационного образа проблемы, генерации вариантов решения или полученная информация является нечеткой и ее применение для построения информационного образа проблемной ситуации не соответствует требуемому значению точности и адекватности. Поэтому в последнее время резко повысился интерес к экспертным системам, которые могли бы моделировать опыт и индуктивно-дедуктивный характер экспертов-специалистов в решении различного рода сложных проблемных ситуаций, возникающих на экономическом объекте. Экспертные системы базируются на манипулировании знаний с возможностями дедуктивного вывода и анализа. Концепция экспертных систем служит логическим продолжением органического развития, с одной стороны, традиционных методов принятия решений с помощью группы экспертов, с другой - применения концепции систем поддержки принятия решений, позволяющих манипулировать большими массивами информации, моделями развития проблемы и знаниями экспертов. Сама технология «вложения» знаний в систему ориентирована на использование специальных методов и приемов выявления знаний экспертов и их формализованного представления в системе. Суть концепции экспертных систем заключается в перенесении основного акцента с информационных и формально-логических аспектов управления на собственно обоснование процесса принятия решений в части трудно формализуемых процессов принятия решений.
Экспертную систему можно представить как совокупность программно-технологических средств, включающих знания специалистов о некоторой проблемной области, в пределах которой у ЛПР возникает возможность для оценки, обоснования и принятия эффективных управленческих решений.
