Содержание к диссертации
Введение
1. Ситуационное управление промышленным предприятием как объект моделирования 13
1.1. Ситуационное управление, содержание, структура, цели и функции 13
1.2. Классификация систем ситуационного управления промышленным предприятием и механизм их функционирования 26
1.3. Проблемы ситуационного управления предприятием в динамичной и неопределенной среде 39
2. Динамическое моделирование и оптимизация бизнес-процессов предприятий 53
2.1. Имитационное моделирование в системе ситуационного управления 53
2.2. Технологии компьютерной структуризации бизнес-процессов предприятия и построения динамических моделей 67
2.3. Разработка и использование имитационных моделей ситуационного управления предприятием 82
3. Динамическое моделирование ситуационного управления предприятием 99
3.1. Диагностика финансово-экономического состояния предприятия 99
3.2. Структуризация бизнес-процессов предприятия и построение динамической модели ситуационного управления 114
3.3. Проведение имитационных экспериментов и обработка результатов исследования 131 Выводы и предложения 147
Список использованной литературы 152
Приложения 163
- Классификация систем ситуационного управления промышленным предприятием и механизм их функционирования
- Проблемы ситуационного управления предприятием в динамичной и неопределенной среде
- Технологии компьютерной структуризации бизнес-процессов предприятия и построения динамических моделей
- Структуризация бизнес-процессов предприятия и построение динамической модели ситуационного управления
Введение к работе
Актуальность темы исследования. На протяжении последних лет политика государственного реформирования социально-экономических отношений в РФ ориентировалась на макроэкономическую стабилизацию. Значимость эффективного управления на микроуровне недооценивалась. Это во многом способствовало кризисным явлениям в социальной сфере страны, снижению уровня благосостояния населения. Возникла необходимость в пересмотре путей и методов преобразований на микроуровне - уровне отдельных предприятий, формирующих основу современной экономики. Многие предприятия по-прежнему испытывают трудности, связанные с падением объемов производства и рентабельности продаж, потерей традиционных рынков сбыта продукции и затруднениями в поиске новых, слабой согласованностью в действиях высшего звена управления, отсутствием четко выраженных направлений развития, недостаточностью освоения новых видов продукции и новых технологий управления. Преодоление этих трудностей осуществляется в основном интуитивно, без опоры на научно обоснованные системы поддержки принятия решений, и носит формально-констатирующий, а не упреждающий характер.
При таком подходе сложно не только объективно оценивать состояние управленческого процесса, но и определять тенденции его развития и вносить в него необходимые коррективы. Возникает противоречие между меняющимся содержанием хозяйственной деятельности и отстающим по темпам совершенствования управлением на предприятиях.
В ходе развития рыночных отношений объективно обозначилась потребность в формировании нового экономико-математического аппарата и использовании информационных технологий для решения возникающих задач. Большинство крупных отечественных промышленных предприятий, располагавших налаженной системой производственно-хозяйственной деятельности, планирования и учета, оказались неспособны адекватно и осоз нанно реагировать на постоянно изменяющиеся условия внешней среды из-за дефицита новых инструментов и механизмов управления.
Поэтому одной из центральных проблем является поиск направлений экспансии информационных технологий в новые экономические приложения, совершенствование принципов и организационно-методических аспектов разработки и использования имитационного моделирования, повышающих оперативность и обоснованность управленческих решений. От ее решения во многом зависит эффективность работы промышленных предприятий, которая определяет характер и результаты проводимых реформ, особенно связанных с внедрением рыночных форм хозяйствования.
Особую важность приобретают теоретические и прикладные исследования, направленные на разработку и совершенствование концептуальных подходов и механизмов создания новых информационных инструментов анализа, планирования, разработки управленческих решений и контроля, адекватных сложившимся в стране социально-экономическим, научно-технологическим и правовым условиям.
Степень разработанности проблемы. Проблема динамического моделирования ситуационного управления промышленными предприятиями заключается в интеграции теории ситуационного подхода к управлению промышленным предприятием и динамическим моделированием реальных процессов.
Общие проблемы управления экономическими системами (предприятиями в том числе) постоянно находились и находятся в сфере внимания отечественных и зарубежных ученых и практиков. Они рассмотрены в трудах Акоффа Р.Л., Ансоффа И., Друкера П., Жданова С.А., Сио К.К., Тейлора Ф. Вопросы исследования систем управления глубоко изучены в трудах В.В.Глущенко, Э.М.Короткова. Ситуационное управление занимает достойное место в среде этих научных изысканий.
Впервые "закон ситуации" был сформулирован Мэри Паркер Фоллет в начале 1920-х гг. (1868-1933). Она утверждала, что эффективность управлен ца зависит от обладания им необходимыми знаниями; однако разные обстоятельства требуют разных знаний, и, соответственно, наибольших успехов в них достигают разные люди.
Однако превращение ситуационного подхода во влиятельную теоретическую позицию началось лишь в конце 1950-х, в немалой степени благодаря результатам эмпирических исследований Джоан Вудворд. Именно тогда был осуществлен синтез существовавших ранее концепций на основании теории систем.
В 1970-х гг. за счет привлечения основных положений теории открытых систем, результатов ориентированных на практику исследований и применения многовариантной статистики были сделаны новые шаги. Проблемы ситуационного управления в разных его аспектах рассмотрены в трудах ученых: Альфреда Чэндлера, Дерека Пью, Джей Лорш, Джорджа Сталкера, Дэвида Хиксона, Кеннета Бланшара, Питера Блау, Пола Лоуренса, Ричарда Шенхера, Тома Берне. В целом теория ситуационного управления подробно изучает зависимость эффективности методов управления от того, в каком положении находится применяющее их предприятие. Теория ситуационности в управлении утверждает, что не может быть единственного универсального набора принципов менеджмента, одинаково эффективных всегда и везде, потому что в разных условиях лучшие результаты приносит использование разных стратегий.
В то же время, в 70-80-е годы XX века в науке появилось новое направление - компьютерное моделирование реальных процессов. Основателем этого направления является Джей В. Форрестер. Он разработал технику компьютерного моделирования реальных процессов - дисциплину, получившую известность как "динамика систем", которая объединяет в себе теорию, методику и философию анализа поведения систем. Его направление продолжил Шеннон Р. Дж., который реализовал предыдущие наработки непосредственно в имитационном моделировании систем. В настоящее время ведущим в мире специалистом по имитационному моделированию дискретных систем считается Джерри Бэнкс. Эти ученые создали методологию и инструменты, которые широко используются в исследовании физических, биологических, химических систем. В экономике применение этих наработок значительно отстает. Но в отличие от перечисленных выше систем, поведение экономических и социально-экономических объектов (рынок, отрасль, регион, предприятие, банк) очень сложное и точность предсказания их будущего относительно не высока. Возможно, именно сложность этих объекта привлекает исследователей. Отечественная научная школа также активно участвует в этом процессе и занимается применением имитационного моделирования в исследовательской деятельности, к ее представителям можно отнести следующих ученых: Андрианов Д.Л., Власова Е.А., Емельянов А.А. Савина О.А.
Данные исследования имеют большое теоретическое и практическое значение, но, несмотря на большой объем работ по данной тематике, до сих пор существует ряд нерешенных проблем и довольно объемный резерв для научных изысканий.
Ситуационная теория рекомендует: что, как, кому, когда и в каких условиях необходимо делать, но не указывает, каким образом получить требуемую для принятия решения информацию; не предоставляет возможности проверить эти решения на реализуемость и оптимальность. Существуют определенные методы сбора, обработки, анализа и прогнозирования информации, которые используются в науке и практике на предприятиях, но они только частично отвечают на поставленные выше вопросы. В тоже время существует метод для исследований - имитационное моделирование, который, по сравнению с другими методами, предъявляет высокие требования к вычислительным ресурсам, недостаточность которых в прошлом заставляло исследователя отказываться от этого инструмента, ограничиваясь лишь составлением когнитивной схемы (статической структуры) решения проблемы и принимать при исследовании экономических систем упрощенные гипотезы относительно поведения объекта. Возникает проблема трансформации этого исследовательского метода в виде компьютерных программ на прикладной уровень применения в контуре управления предприятиями. Т.е. налицо возможность интеграции в процесс ситуационного управления промышленным предприятием имитационного (динамического) моделирования для создания инструментов динамического анализа, прогнозирования, разработки управленческих решений и планирования.
Из сказанного выше вытекает необходимость создания целостной научно-обоснованной теории использования динамического моделирования в системе ситуационного управления промышленным предприятием.
Цель и задачи исследования. Целью работы заключается в повышении эффективности деятельности промышленного предприятия в результате разработки и практической апробации динамической модели ситуационного управления и методики ее использования.
В соответствии с поставленной целью в работе намечено решить следующие основные задачи:
• исследование особенностей современных систем управления предприятиями как объекта моделирования, анализ понятийного аппарата и уточнение базовых терминов, связанных с формированием ситуационного подхода к управлению промышленными предприятиями;
• обоснование возможности и необходимости использования динамических моделей в системе ситуационного управления промышленными предприятиями для повышения эффективности их функционирования;
• проектирование механизмов построения и использования многовариантных динамических систем поиска оптимальных решений (ДСПОР);
• разработка экономико-математической и имитационной динамической моделей хозяйственной деятельности промышленного предприятия;
• формирование организационного обеспечения процесса построения системы ситуационного управления предприятия, а также выработка предложений по использованию имитационных моделей на примере хозяйствующего субъекта.
Объект исследования - ситуационное управление промышленным предприятием.
Предмет исследования - математические и инструментальные методы и средства моделирования и оптимизации взаимодействия информационных и организационных отношений в бизнес-процессах предприятий.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Поставленные задачи обуславливают комплексность методологии исследования, основанной на системном, процессно-ориентированном подходе к изучению различных аспектов управления. Методологической основой работы являются диалектика как способ познания, методы системного анализа, сравнение, обобщение и аналогия, экономико-математическое моделирование на основе алгоритмов теории динамики систем.
В процессе выполнения диссертационного исследования использованы следующие основные источники информации: фундаментальные и прикладные исследования зарубежных и отечественных ученых-экономистов в области исследования проблем управления промышленными предприятиями, процессов принятия управленческих решений, стратегического и текущего планирования, экономического анализа и организации информационного обеспечения процесса управления предприятиями; справочно-информационные и энциклопедические материалы; нормативные документы; материалы научно-практических конференций; сведения статистической и бухгалтерской отчетности предприятий машиностроительного комплекса РФ; отчеты специализированных маркетинговых агентств.
Содержание работы соответствует положениям пунктов 1.4 и 2.2 паспорта специальности 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики»:
1,4.«Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов фор мирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений»;
2.2.«Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер».
Научная новизна исследования заключается в наиболее существенных, выносимых на защиту научных результатах, полученных автором в ходе диссертационного исследования:
• Предложена концептуальная модель ситуационного управления промышленным предприятием, основанная на выделении его бизнес-процессов, описании механизма и условий их протекания, выявлении генеральной цели, траекторий ее достижения и ресурсных ограничений. Модель является научной основой для проектирования и разработки динамической модели ситуационного управления.
• Разработана динамическая модель ситуационного управления предприятием, которая имитирует протекание основных бизнес-процессов предприятия в условиях незамкнутой системы внешней среды и позволяет проводить эксперименты при диагностике деятельности предприятия как сложной социально-экономической системы и определении направлений развития и количественной оценки их эффективности, расчета предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений.
• Построен алгоритм сценарного анализа и поиска оптимальных решений с применением динамической модели ситуационного управления промышленным предприятием для формулировки кратко- и среднесрочной стратегии и тактики поведения.
• Разработано организационно-функциональное и информационно-технологическое обеспечения системы ситуационного управления, за ключающееся в создании на промышленном предприятии одноименного центра, оснащенного динамическими системами поиска оптимальных решений и интегрированными системами управления и обучения. С его помощью, на основе экспериментов, обоснованы мероприятия, направленные на повышение эффективности управления бизнес-процессами предприятия.
Практическая значимость исследования. Теоретическая и практическая значимость результатов исследования заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации ориентированы на широкое использование при решении задач повышения эффективности деятельности хозяйствующих субъектов, при формировании и функционировании систем ситуационного управления на промышленных предприятиях, при разработке имитационных инструментов оперативного и стратегического управления предприятиями.
Самостоятельное практическое значение имеют:
• Технология ситуационного управления предприятием на основе динамического моделирования, которая способствует росту качества и оперативности разрабатываемых управленческих решений, повышению конкурентоспособности предприятий, стабилизации и улучшению финансово-экономического состояния предприятия за счет принятия рациональных упреждающих управленческих решений кратко-, средне- и долгосрочного характера.
• Динамические системы поиска оптимальных решений, которые позволяют ускорить и повысить качество процесса разработки управленческих решений; проводить оценку их эффективности (по группе критериев); регулировать параметры основных бизнес-процессов предприятия.
Положения, рекомендации и выводы диссертационного исследования ориентированы на широкий круг специалистов, занимающихся вопросами повышения эффективности деятельности предприятий. Интегрированная ди намическая система управления и обучения (ИДСУО) может использоваться при подготовке и повышении квалификации специалистов, ориентированных на управление ресурсами предприятии и взаимодействие с внешней средой.
Отдельные выводы и рекомендации по применению средств имитационного моделирования могут найти применение при проектировании систем поддержки принятия решений в других областях экономики.
Апробация работы. Диссертация выполнена в соответствии с планом госбюджетных научных исследований, проводимых Курским государственным техническим университетом. Результаты исследования отражены в промежуточном отчете о госбюджетной НИР кафедры «Экономика и менеджмент» КурскГТУ за 2003 год (тема: «Совершенствование системы управления региональной социально-экономической системой»; номер государственной регистрации: 01.20.0004220).
Разработанные рекомендации по формированию системы ситуационного управления предприятием на основе динамического моделирования получили одобрение и приняты к использованию несколькими субъектами хозяйствования, что подтверждено справками о внедрении. Среди них ОАО «Электроагрегат» (г. Курск), ООО ПС «Агрохолдинг» (г. Курск), ЗАО «Провинция» (п. Конышевка, Курской области), ООО «Орел-технопарк» (г. Орел).
Основные положения диссертационного исследования обсуждались, получили положительную оценку и были удостоены диплома на IV Всероссийской молодежной научно-практической конференции «Антикризисное управление в России в современных условиях», (г. Москва, 2002 г.), на V Всероссийской молодежной научно-практической конференции «Антикризисное управление в России в современных условиях», (г. Москва, 2003 г.), на Российской научно-методической конференции с международным участием «Управление экономикой: методы, модели и технологии», (г. Уфа, 2002 г.), на международной научно-практической конференции «Теория и практика антикризисного менеджмента», (г. Пенза, 2003 г.) и других конференциях, на научных семинарах кафедры «Экономика и менеджмент» Курского ГТУ.
Отдельные положения диссертационного исследования использованы в учебном процессе на экономическом факультете Курского государственного технического университета (в дисциплинах «Информационные технологии в экономике», «Информационные технологии управления», «Финансовый менеджмент»), что подтверждено соответствующими справками.
Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 6 работах, включая одну монографию, общим объемом 15,85 печ. л., в которых автору принадлежит 1,8 печ. л.. Список публикаций приведен в конце автореферата.
Структура и объем работы. Структура работы определена поставленной целью и последовательностью решения сформулированных задач. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения.
Классификация систем ситуационного управления промышленным предприятием и механизм их функционирования
Существует большое число определений и классификаций систем управления. Это определяется большим разнообразием объектов, целей, методов и технических средств управления. Рассмотрим их по порядку.
По признаку глобальности сферы принимаемых управленческих решений выделяют централизованные и распределенные системы управления [113, с. 56].
В централизованной системе управления решения принимаются одним лицом (в одном центре) и охватывают объект управления в целом. Положительными чертами такого управления являются высший уровень планирования, координации и контроля деятельности.
Распределенная технология (или система) управления характеризуется наличием ряда иерархически, функционально, структурно связанных центров принятия решений и (или) ответственности в согласованных сферах управления деятельностью организационно-производственной системы (ОПС) (от государства до предприятия).
По взаимодействию с окружающей средой. Системы в зависимости от взаимодействия с окружающей средой могут быть закрытыми или открытыми [83, с. 72].
Закрытая система характеризуется тем, что любой элемент такой системы имеет связи только с элементами этой системы. Она не имеет связей с внешней средой, ее элементы взаимодействуют друг с другом только внутри системы.
Открытой считается такая система, у которой, по крайней мере, один элемент имеет связь с внешней средой. Все реальные системы являются открытыми. Даже в абстрактной закрытой системе предполагается наличие внешних связей, которые в определенном случае считаются несущественными.
По действию во времени. Системы в зависимости от времени действия делятся на статические и динамические [28, с. 35].
Статические системы характеризуются неизменностью, то есть их параметры не зависят от времени. Устойчивая деятельность системы определяется постоянством элементов внешней и внутренней среды. В отличие от статических, динамические системы и их параметры связаны со временем, то есть являются функцией времени.
Динамические процессы, происходящие в экономических системах, чаще всего проявляются в виде ряда последовательно расположенных в хронологическом порядке значений того или иного показателя, который в своих изменениях отражает ход развития изучаемого явления в экономике. Последовательность наблюдений одного показателя (признака), упорядоченных в зависимости от последовательно возрастающих или убывающих значений другого показателя (признака), называют динамическим рядом, или рядом динамики. Если в качестве признака, в зависимости от которого происходит упорядочение, берется время, то такой динамический ряд называется временным рядом [130, с. 144]. В реальной жизни статических систем практически не существует.
По обусловленности действия. По обусловленности действия системы могут быть детерминированными и вероятностными. В детерминированных системах все элементы системы взаимодействуют заранее предвиденным об разом. Вероятностные системы отличаются тем, что для них нельзя сделать точного детального предсказания поведения системы и только с определенной степенью вероятности можно ожидать появления того или иного события. Для прогнозирования развития таких систем используется теория вероятностей [46, с. 44].
По степени сложности. По этому признаку системы делятся на простые, сложные и особо сложные. Простые системы относятся к наименее сложным и характеризуются небольшим числом внутренних и внешних связей. Для сложных и особо сложных систем характерным признаком является наличие разветвленной структуры и большого числа внешних и внутренних связей. Отличительной особенностью особо сложных систем является отсутствие возможности точного и подробного их описания.
По участию человека в принятии и реализации решений выделяют автоматические (без участия человека) и автоматизированные (с участием человека, чаще всего оператора) системы управления [25, с. 16].
Применение автоматических систем управления ограничено объектами и процессами, которые могут быть описаны и в отношении которых можно заранее разработать модели. Они работают по жестким, заранее заданным алгоритмам.
Если заранее описать, предсказать все ситуации невозможно, то участие человека в системе управления становится необходимым. Наибольшее распространение в настоящее время получили автоматизированные системы управления (АСУ) с распределением функций между человеком-оператором и техническими средствами, основными из которых могут быть признаны вычислительные машины.
По физическому составу, содержанию объекта управления могут быть социальные, экономические, техногенные (конструкторские, технологические) АСУ [25, с.19].
По месту в процессе управления в системе управления могут быть выделены подсистемы целеполагания, маркетинга, менеджмента.
Проблемы ситуационного управления предприятием в динамичной и неопределенной среде
Моделирование ситуационного управления имеет свои проблемы, так же как и сам процесс управления. Рост динамичности и неопределенности внешней среды вызывает ускорение и усложнение протекания основных процессов на предприятии, что требует увеличения скорости реакции на воз никающее событие, а в идеале и опережения реакции на это событие за счет его предвидения.
Динамическая сложность - обязательный атрибут современного делового мира. Обычные методы прогнозирования, планирования и анализа непригодны для работы с динамической сложностью. Динамически сложной является ситуация, в которой ближайшие и отдаленные последствия какого-либо действия оказываются принципиально различными. Либо когда местные последствия какого-либо действия оказываются противоположными по влиянию на отдаленные части системы. С динамической сложностью мы сталкиваемся, когда в результате очевидных действий получаем весьма неожиданные последствия.
Запаздывание реакции на ключевые события или игнорирование серии мелких, но систематических сигналов об изменениях в ключевых сферах деятельности предприятия может приводить к снижению эффективности его деятельности и даже кризису [109, с. 65].
Динамичность и неопределенность среды подразумевает наличие рисков, которые подразделяются на динамические и статические. Динамический риск связан с возникновением непредвиденных изменений, например, стоимости предприятия, вследствие принятия управленческих решений, а также рыночных или политических обстоятельств. Такие изменения могут привести как к потерям, так и к дополнительным доходам. Статический риск обусловлен возможностью потерь реальных активов вследствие нанесения ущерба собственности и потерь дохода из-за недееспособности предприятия [30, с.10].
Основная причина неэффективного управления и управленческих ошибок - сложность управляемых объектов и нехватка времени на поиск лучших решений [114, с. 67]. Мерой сложности объекта является количество интеллектуальных усилий, необходимых для понимания этого объекта. Сложность объекта зависит от количества и качества связей между его компонентами и самих компонент, от того статическая система или динамическая, в каких условиях она функционирует: в известных или в условиях неопределённости и т.д. Причины принятия далеко не лучших решений - высокие затраты на поиск оптимальных решений. В условиях, когда «Какое решение не примешь, то и ладно», оптимизация не нужна. А в условиях жесткой конкуренции? Когда конкуренты, стараются принять и ищут лучшее решение?
Еще один класс причин принятия неоптимальных решений - неопределенность. Её часто уменьшают, собирая и учитывая данные, вручную или с помощью учетно-транзакционных систем. Затем их структурируют, например, путем составления таблиц бюджетирования.
Но остается такая её разновидность, как неопределенность будущего. Даже частичное её уменьшение, улучшает шансы принятия лучших решений. Поэтому приоритетной функцией управления в быстро меняющейся среде становится прогнозирование. Успешный прогноз возможен только тогда, когда в поведении экономических показателей имеются закономерности, причем эти закономерности несут в себе информацию о прогнозируемом объекте. А успешность прогнозирования каким-либо конкретным методом зависит от того, насколько хорошо данный метод улавливает эти закономерности и от того, насколько хорошо он отсекает все случайное. В главе 2 эти положения анализируются применительно к прогнозированию с помощью моделей. Отметим сильные и слабые стороны разных способов прогнозирования. Наивная экстраполяция — это механическое продолжение имеющихся в настоящее время трендов. Для того чтобы она приводила к правильному прогнозу, нужно, чтобы усмотренные в настоящее время тенденции, соответствующие информативным закономерностям, сохранялись и в дальнейшем, а те, которые не сохранятся, были бы исключены из рассмотрения. Экстрапо-ляционные прогнозы хороши в те периоды времени, когда изменения экономической ситуации носят «экстраполяционный» характер, но в иных случаях совершенно бесполезны, поскольку при этом не делается никаких попыток учесть все те сложные взаимодействия и взаимосвязи, которые могут быть причинами изменений тенденций в экономике. Методы прогнозирования, основанные на текущих, ведущих и запаздывающих показателях, как это ни удивительно, вновь привлекают к себе повышенный интерес [43, с. 864], в нашем случае это имитационное динамическое моделирование.
Еще одна проблема заключается в старении информации. Так как всякой информации присуще свойство старения, то с течением времени проис ходит частичная или полная потеря ее ценности для потребителя. Ценность информации — понятие достаточно широкое и требует конкретизации и уточнения применительно к рассматриваемой проблеме. Н.Винер считал, что «... основной причиной старения информации является не само время, а появление новой информации». С появлением новой информации возникает необходимость уточнить и по-новому интерпретировать изменившийся прогнозный фон для прогнозных исследований с целью выработки управляющих воздействий [ 10, с. 160].
Если проанализировать деятельность современных предприятий, то можно выделить проблемы нескольких уровней [29, с. 413]: 1. выживания (обеспечения положительности финансовых потоков), 2. поиска партнеров, 3. эффективного управления, 4. социального микроклимата, 5. организации творческого характера труда, 6. интегрированного взаимодействия всех подсистем, 7. полноты реализации миссии. Эта иерархия похожа на иерархию ценностей по Маслоу. В условиях острой нехватки денежной массы, падения спроса на продукцию на первое место выходит само выживания предприятия, то есть его способность платить по своим счетам. После обеспечения способности платить по своим счетам, на первое место выходит задача реализации продукции и закупок сырья, то есть восстановления нарушенных хозяйственных связей, или поиска партнеров. Решив задачу поиска партнеров, предприятие оказывается перед задачей организации эффективного управления производством. Эффективное управление бизнесом позволяет снизить издержки и улучшить качество продукции, что позволяет закрепить за фирмой ее покупателей.
Технологии компьютерной структуризации бизнес-процессов предприятия и построения динамических моделей
Технология структуризации бизнес-процессов в настоящее время развита не достаточно. Причина этого состоит в недооценке значения моделирования. Все известные подходы к моделированию бизнеса принадлежат к одному семейству методов моделирования сложных информационных систем. Приведем наиболее известные подходы.
Структурный анализ и структурное проектирование (Structured Analysis and Structured Design - SA/SD) является одной из самых известных методик разработки информационных систем. В методике SA/SD подчеркивается, что система предоставляет своим пользователям одну или несколько функций -так называемый подход функциональной декомпозиции. SA/SD предлагает набор средств, таких, как диаграммы потоков данных, диаграммы состояний-переходов, ER-диаграммы (на фазе анализа) и структурные схемы (на фазе проектирования) [74, с. 29],
Методика IDEF (Integrated computer aided manufacturing DEFinition) была разработана ВВС США на основе идей, появившихся в середине 70-х гг. На основе этой методики Министерство обороны США создало Федеральный стандарт обработки информации IDEF IX, который обеспечивает поддержку на нескольких уровнях посредством «модели бизнеса», «модели информационной системы» и «модели технологии». Моделирование бизнеса поддерживается ER-диаграммами для данных и диаграммами потоков данных специального вида, что позволяет иерархически описывать функции системы [74, с. 32].
Методика SADT (Structured Analysis and Design Technique) использует систему обозначений, похожую на диаграммы потоков данных в IDEF, для описания функций и структур данных информационной системы на основе декомпозиции [74, с. 49].
Эти методики, основанные на моделировании информационных систем, исходят из следующей парадигмы. При описании информационной системы предполагается, что она содержит два типа сущностей: некоторый аналог программы (операционные сущности, которые выполняют некоторую обработку) и данные (пассивные сущности, которые хранят информацию, доступную для поиска, чтения и замены).
Методики семейства IDEF выглядят более предпочтительными для использования в системе ситуационного управления в рамках имитационного моделирования. Рассмотрим их подробней. С помощью методологии семейства IDEF можно эффективно отображать и анализировать модели деятельности широкого спектра сложных систем в различных разрезах. При этом широта и глубина обследования процессов в системе определяется самим разработчиком, что позволяет не перегружать создаваемую модель излишними данными. В настоящий момент к семейству IDEF можно отнести следующие стандарты [87, с. 27]: IDEF0 - методология функционального моделирования. С помощью наглядного графического языка IDEF0, изучаемая система предстает перед разработчиками и аналитиками в виде набора взаимосвязанных функций (функциональных блоков - в терминах IDEF0). Как правило, моделирование средствами IDEF0 является первым этапом изучения любой системы; IDEF1 - методология моделирования информационных потоков внутри системы, позволяющая отображать и анализировать их структуру и взаимосвязи; IDEF1X (IDEF1 Extended) - методология построения реляционных структур. IDEF1X относится к типу методологий «Сущность-взаимосвязь» (ER - Entity-Relationship) и, как правило, используется для моделирования реляционных баз данных, имеющих отношение к рассматриваемой системе; IDEF2 - методология динамического моделирования развития систем. В связи с весьма серьезными сложностями анализа динамических систем от этого стандарта практически отказались, и его развитие приостановилось на самом начальном этапе. Однако в настоящее время присутствуют алгоритмы и их компьютерные реализации, позволяющие превращать набор статических диаграмм IDEF0 в динамические модели, построенные на базе «раскрашенных сетей Петри» (CPN - Color Petri Nets); IDEF3 - методология документирования процессов, происходящих в системе, которая используется, например, при исследовании технологических процессов на предприятиях. С помощью IDEF3 описываются сценарий и последовательность операций для каждого процесса. IDEF3 имеет прямую взаимосвязь с методологией IDEF0 - каждая функция (функциональный блок) может быть представлена в виде отдельного процесса средствами IDEF3; IDEF4 - методология построения объектно-ориентированных систем. Средства IDEF4 позволяют наглядно отображать структуру объектов и заложенные принципы их взаимодействия, тем самым позволяя анализировать и оптимизировать сложные объектно-ориентированные системы; IDEF5 - методология онтологического исследования сложных систем. С помощью методологии IDEF5 онтология системы может быть описана при помощи определенного словаря терминов и правил, на основании которых могут быть сформированы достоверные утверждения о состоянии рассматриваемой системы в некоторый момент времени. На основе этих утверждений формируются выводы о дальнейшем развитии системы, и производится её оптимизация.
За последние несколько лет был разработан целый ряд новых программных инструментов, непосредственно предназначенных для моделирования бизнес-процессов. В большинстве этих продуктов бизнес-процессы описываются с использованием графических символов или объектов. Отдельные функции процесса изображаются в виде последовательности прямоугольников и стрелок.
Структуризация бизнес-процессов предприятия и построение динамической модели ситуационного управления
Для полноты анализа картины функционирования предприятия остановимся на краткой характеристике внешней среды предприятия. ОАО «Электроагрегат» действует рынке автономных источников энергоснабжения (электроагрегатов). Рынок находится в фазе роста. Этот рынок составляют около 40 производителей (основные из них «Электроагрегат», г. Новосибирск; «Рыбинские моторы»; «РАКАД», Санкт-Петербург; «Элкон», Барнаул; «АлСЭН», Барнаул; «Барнаултрансмаш»; «Алтайдизель», Барнаул; «Славянский», Славянск-на-Кубани) и множество потребителей. Это предприятия, объекты которых расположены вне зоны централизованного электроснабжения, а также предприятия, которым необходимы резервные источники энергоснабжения. В первую очередь, по отраслевому характеру к ним относятся предприятия нефте- и газодобычи, нефтепереработки, машиностроения, строительства, геологии, сельского хозяйства. К основным из них можно отнести следующие организации: «Роснефть», «Сургутнефтегаз», «Севергеофизика», «Межрегионгаз», «Татнефть» и другие. Значительный интерес изделия передвижной энергетики представляют и для военных объектов.
Таким образом, с помощью анализа внутренней и внешней сред было выявлено, что предприятие придерживается в управлении классического подхода, который основан на определении конкурентных преимуществ «по Портеру» ориентирующихся на низкий уровень неопределенности. Сегодня же предприятие существуют в среде, где изменения ускоряются и неопределенность нарастает.
Рекомендовано пойти по одному из путей обеспечения успешного функционирования и развития предприятий в таких условиях как внедрение на предприятии ситуационного управления, обеспеченного современными информационными технологиями, т.е. моделирование ситуационного управления предприятия.
В результате финансового анализа, анализа внутренней среды и анализа внешнего окружения было выяснено, что недостаточное использование в управлении современных методик управления основными элементами оборотных средств (дебиторской задолженностью, незавершенным производством, запасами), затратами и заемными средствами в условиях отсутствия современной автоматизированной информационной системы предприятия приводит к снижению эффективности хозяйственной деятельности. Улучшить качество управления можно путем постановки ситуационного управления, которое заключается в разработке и использовании имитационных моделей динамического анализа внешней и внутренней среды и управления хозяйственной деятельностью предприятия.
В одной модели трудно совместить требования точности, в смысле приближения к реальности и простоты, необходимой для понимания. Кроме того, весьма полезно представить картину взаимоотношений между основными показателями модели (рис. 3.1).
Здесь точность модели представлена в виде числа на шкале от 0 до 1, где 0 соответствует «абсолютно неточной» модели, а 1 - «абсолютно точной». С ростом точности модели возрастает ее стоимость и продолжительность разработки, но возрастает и ее полезность.
Проведя исследование предприятия (приложение 2) и прежде чем строить динамические модели ситуационного управления, определим, какие звенья будут входить в структуру центра ситуационного управления (ЦСУ). Представим ее на рис. 3.2. Разработанные модели назовем - динамическими системами поиска оптимальных решений (ДСПОР). Также их можно назвать динамическими системами разработки управленческих решений (ДСРУР).
На самом верхнем уровне ЦСУ предлагается построить обощенную динамическую модель, которая будет использовать прогнозные и фактические цифровые данные. Здесь будет разрабатываться стратегия и ее направления. Если ее детализировать, то можно смоделировать основные составляющие и процессы, протекающие во внутреннее среде (персонал, инвестиции, снабжение, производство, сбыт, финансы) и основные составляющие и процессы, проходящие во внешней среде (модели поставщиков, конкурентов, потребителей, рынков). Количество и детализация модели зависит от конкретной ситуации, т.е. потребности системы ситуационного управления предприятия в инструментах в определенной последовательности. Возможно, что сначала будут требоваться модели, используемые в повседневной работе, т.е. самые необходимые, а затем те, которые нужны для решения более редких, но не мене важных задач.
Приступим к разработке инструментов ситуационного управления начиная. Для этого, в среде пакета структурного имитационного моделирования Ithink Analyst v 7.03 for Windows, разработаем инструмент - модель предприятия, взаимодействующего с внешней средой. Основные взаимосвязи между структурными элементами в модели представлены на рис. 3.3.
Все элементы модели находятся в тесной взаимосвязи между собой. Если представить ее работу в виде циклического процесса, то начальным эта этапом будет прогнозирование платежеспособного спроса на продукцию предприятия, базирующееся как на прошлом опыте, так и учитывающее позитивные и негативные тенденции, возможные в будущем, которые могут повлиять на объем реализации продукции. Прогнозирование учитывает сложившуюся конкуренцию на рынке готовой продукции, экспортные и импортные операции. Следующий этап - это управление закупками и запасами, связанное с формированием устойчивого качественного и недорогого потока сырья и материалов для обеспечения бесперебойного производственного процесса. Далее следует блок - производственный процесс, затем блок - реализация продукции, которая зависит от конкурентной ситуации на рынке, числа продавцов и покупателей, этапа жизненного цикла продукции, вмешательства государства, экспорта и импорта продукции.
