2 курс допол. информ. для ИСУ / Монография Мизюн В.А._2012

операционной системы, которая напрямую зависит от уровня организации и управления производством (качества операционной системы).

В сложившейся терминологии организационного управления под пропускной способностью (англ. «capacity») подразумевают способность операционной системы изготовить некоторый объем продукции за определенный промежуток времени, как правило, календарный период: смена/день/мес./год - ТК. В этой связи операционная производительность - С находится в обратной зависимости от времен цикла изготовления продукции - ТЦ, а именно: С = ТК/ТЦ [58, 145]. Поэтому снижение интенсивности операций (замедление процесса) свидетельствует о снижении производительности операционной системы и, соответственно, качества управления.

В идеале время цикла - ТЦ должно быть равно суммарной продолжительности всех последовательно осуществляемых технологических операций, которые формируют добавленную стоимость изделий, или времени формирования добавленной стоимости - ТО, представляющего собой фактическое время выполнения полезной работы по обработке ресурсов в процессе изготовления продукции. Разность этих показателей отражает потери времени на перемещение между операциями, вынужденные простои и ожидания в очередях, которые называются транзакциями (ТТР = ТЦ - ТО, в идеале ТЦ → ТО / ТТР → 0). Отношение совокупного времени операций - ТО к времени цикла изготовления продукции - ТЦ является показателем качества внутрисистемной организации (увязки) операций в единый производственный процесс, который отражает степень отклонения его продолжительности (ТЦ) от минимально возможной длительности выполнения работы по производству изделий (ТО) как это наглядно представлено на рис. 4.5.

ТЦ

+

ТО ТТР

T

- SО

S*тр SЦ

Рис. 4.5. Время цикла производства изделий

172

Данный показатель известный как пропускное отношение процесса, характеризует замедление производства из-за наличия межоперационных потерь времени (транзакций), которое приводит к замедлению оборота ресурсов. Увеличение продолжительности нахождения материальных ресурсов в операционной системе на физическом уровне отражается в росте объемов незавершенного производства – N, который представляет собой разность между находящимися в обороте запасами – Z и материалами – Z’ (N = Z – Z’) непосредственно задействованными в производстве продукции, объему которой соответствует определенный размер ожидаемой выручки – V91. В свою очередь, общая эффективность (результативность – R) производственной/операционной системы, характеризующая оптимальность использования ресурсов предприятия, может быть определена как отношение объема (стоимости) произведенной продукции к величине совокупных производственных затрат (S) или стоимости находящихся в обороте ресурсов

(М = Ra + Z), а именно: Еs = V/S ≥ 0 или Es V/M ≥ 0. Следовательно, увеличение оборачиваемости ресурсов за счет сокращения времени цикла изготовления продукции, снижает уровень необходимых запасов и повышает, в конечном итоге, выручку, экономическую эффективность (рентабельность) работы предприятия и окупаемость нововведений. Таким образом, в целях упрощения оценки эффективности организационных нововведений можно использовать известные показатели деловой активности предприятия, а именно коэффициенты оборота ресурсов – Коб, как отношение выручки - V к находящимся в обороте ресурсам - M (Коб = V/M), и эффективности/рентабельности работы предприятия – Е.

Руководствуясь данными заключениями, приходим к объективному выводу относительно того, что синергетический эффект от использования организационных инноваций определяется как прирост доходности бизнеспроцесса (величины прибыли) вследствие кратного роста выручки от реализации продукции и сокращения различных видов затрат на производство интегрированной бизнес-структуры. При этом показатель экономической эффективности ОЭМ регулятивного управления представляет собой отношение интегрального экономического эффекта полученного в результате объединения и эффективного взаимодействия бизнес-единиц в составе метакорпорации, к величине капитальных вложений инвестированных в системную интеграцию и интеллектуальные информационнотелекоммуникационные технологии и системы, а именно:

91 В операционном менеджменте установлена математическая взаимозависимость времени пребывания изделия в процессе - ТЦ, объема незавершенного производства – N и операционной производительности системы - C, известная как закон Литтла (J.Little, 1961): Тц=N/С [145].

173

Pij – прибыль от реализации наукоемкой продукции, получаемая при базисных условиях функционирования i-й бизнес-единицей (i = 1,k) на j-шагах расчетного периода ( j = 1,n ),

у.е.;

Pij – прирост прибыли от реализации наукоемкой продукции, получаемый i-й бизнесединицей на j-шагах расчетного периода единицей в результате консолидации в метакорпорацию и эффективного взаимодействия с другими бизнес-единицами в ее составе, обусловленного применением нововведений, у.е.;

Vij – выручка от реализации наукоемкой продукции, получаемая i-й бизнес-единицей на j-

шагах расчетного периода при использовании нововведений, у.е.;

Vij – выручка от реализации наукоемкой продукции, получаемая i-й бизнес-единицей на j- шагах расчетного периода при базисных условиях функционирования, у.е.;

Mij – средняя стоимость ресурсов, располагаемых i-й бизнес-единицей на j-шагах расчетного периода, у.е.;

Kij - коэффициент оборота ресурсов i-й бизнес-единицы на j-шагах расчетного периода в

условиях синергетического взаимодействия с другими бизнес-единицами в составе метакорпорации, рост которого обусловлено применением организационных нововведений; Кij – коэффициент оборота ресурсов i-й бизнес-единицы на j-шагах расчетного периода при базисных условиях функционирования.

Предложенная система взаимосвязанных параметров системной динамики и показателей эффективности бизнес-процессов может использоваться для обоснования/определения потенциала эффективности организационных нововведений в конкретной интегрированной бизнес-структуре, который

должен соответствовать значениям Коб ≥ 1, E ≥ 0 рассчитанным по формулам

4.1 4.2.

Рассмотренные в данном подразделе показатели, модели и методика оценки качества организации и эффективности интегрированного производства на сегодняшний день являются безальтернативным в отношении представления экономической информации о параметрах и результатах функционирования предприятия/бизнес-процесса. Их развитие в дальнейшем способно обеспечить ощутимое технологическое продвижение в прикладных направлениях экономической науки, например, таких как производственно-финансовый контроллинг и диагностика состояния предприятий и комплексов промышленности. Они предоставляют возможность более адекватно отражать реальные экономические объекты и процессы, обеспечивают наиболее точное и быстрое решение аналитических задач. Разработанные на их основе методы и технология организационного анализа носят понятный специалистампредметникам комплексный технико-экономический характер, то есть удачно сочетаются, как показывает практика, не только с задачами финансовоэкономического планирования и анализа, но и с задачами технической и организационно-технологической подготовки различных видов деятельности интегрированного предприятия. В конечном итоге, это создает предпосылки

175

для формирования унифицированной системы показателей оценки деятельности корпораций, которую можно удачно использовать во взаимосвязи

страекторией развития и капитализацией бизнеса92.

Вкачестве иллюстрации к предложенной методики стоимостной оценки эффективности организационных нововведений ниже предлагается обобщенный пример оценки ожидаемого эффекта от использования/внедрения организационных нововведений и инструментов регулятивного управления наукоемкой компанией. Подобная схема стоимостных вычислений может использоваться в реальной деловой практике после дополнительной привязки к отраслевой специфике функционирования того или иного предприятия, детализации и согласования с руководством прогнозных тенденций его развития в виде временных трендов значений основных параметров и показателей хозяйственной деятельности (бизнес-процессов).

4.4.Методика обоснования экономической эффективности организационных нововведений

Виртуальная (гипотетическая) наукоемкая компания численностью 50 человек с годовым оборотом 50 млн.руб. на начало расчетного периода эффективно функционирует и динамично развивается, ежегодно увеличивая объем выручки в среднем на 25%. Рост выручки обеспечивается за счет востребованных на рынке инновационных разработок и реинвестирования полученной прибыли в оборотные ресурсы предприятия.

В таблице 4.1 представлен базовый сценарий деятельности предприятия с расчетом показателей эффективности, который на практике должен разрабатываться на основе анализа текущих макроэкономических, отраслевых тенденций и микроэкономических факторов развития.

92 Новизна представленных авторских разработок заключается в принципиально новой методологии и оригинальном способе/технологии идентификации ключевых факторов бизнес-процесса (переменных первого порядка - причин), которые определяют значение локальных производственных показателей и финансовоэкономических результатов хозяйственной деятельности предприятия (переменных второго порядка - следствий). Практическая реализация предложенного подхода основана на применении функциональнографической (когнитивной) развертки производственного процесса, осуществляемой с помощью аппарата дискретной математики, которые в совокупности предоставляют возможность быстрой (без трудоемких расчетов) и объективной оценки качества и эффективности функционирования производственной системы. Сравнительный анализ ситуаций и характерные для них взаимосвязи и соотношения показателей циклических операций позволяет разделить фазовое пространство возможных состояний производственной системы на ограниченное число классов состояний и логически связать их с известными в экономической науке показателями финансово-экономического положения предприятия. Наличие специфического (индивидуального) логико-смыслового образа, соответствующего определенному классу производственной ситуации, позволяет приступить к разработке способов и технологий идентификации текущего состояния производственных предприятий. Последнее подтверждается апробацией данной методики в академической среде и положительными результатами его использования на практике.

176

При условии, что шаг расчетного периода – год (календарных дней - 360)

Основное направление организационного развития предприятия в ближайшей перспективе связано с его инкорпорированием в виртуальную научно-производственную бизнес-структуру, функционирующую на принципах аутсорсинга. Последнее требует внедрения методов и средств регулятивного управления, в частности мультиагентной системы поддержки инновационной деятельности, капитальные затраты на создание которой показаны в таблице

4.2.

Предполагается значительное улучшение ключевых параметров деятельности предприятия в составе метакорпоративной бизнес-структуры по сравнению с базовым сценарием за счет сокращения внутренних и транзакционных издержек предприятия, прогнозные значения которых отражены в таблице 4.3.

177

Табл.4.3

Прогнозные значения ключевых показателей деловой активности

Прогнозные значения показателей эффективности предприятия по шагам расчетного периода с учетом использования организационных нововведений приведены в таблице 4.4.

Табл.4.4

Расчет показателей эффективности при внедрении организационных

Расчеты чистого денежного потока (эффекта) с учетом капитальных затрат на внедрение мультиагентной системы поддержки инновационной деятельности показаны в таблице 4.5.

Табл.4.5 Расчет показателей эффективности капиталовложений в организационные нововведения

178

Таким образом, расчеты показывают, что эффект от организационных нововведений в размере 24 млн у.е. значительно превосходит капитальные затраты на внедрение мультиагентной системы поддержки инновационной деятельности в сумме 2,5 млн у.е., что априори подтверждает эффективность разработанного ОЭМ регулятивного управления.

Аанализ динамики числовых рядов, представленных в расчетных таблицах, показал, что в том случае если коэффициенты оборота монотонно колеблются относительно некоторой условно постоянной средней величины ( Kij , Kij = const; Kij ≠ Kij), то прирост прибыли от реализации наукоемкой

продукции - Pij, получаемый от нововведений i-й бизнес-единицей на j-шагах расчетного периода может быть определен с помощью базисного индекса прироста прибыли за счет увеличения оборачиваемости ресурсов по формуле:

k n

Pij = M × K × ((Kij* / Kij )n − (Kij* / Kij )n−1 / Kij +1/ Kij −1), (4.3) i=1 j=1

при Kij* ≥ Kij

где множитель: (Kij* / Kij )n − (Kij* / Kij )n−1 / Kij +1/ Kij −1 - есть базисный индекс

прироста прибыли на j–ом шаге расчетного периода, а n – количество периодов от начальной точки (j=1) до расчетного j-шага (j= 1, 2, 3, …, n).

179

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Рассмотренные теоретические идеи и методологические принципы интеллектуального подхода к организации управления производственнохозяйственной деятельностью промышленных предприятий на сегодняшний день являются, безальтернативными в отношении представления экономической информации в человеко-машинных системах. Их развитие в дальнейшем способно обеспечить ощутимое технологическое продвижение в прикладных направлениях организационной науки и менеджмента, например, таких как диагностика состояния предприятия, экономическая кибернетика и инженерная психология (когнитивная эргономика). Как известно большинство целенаправленных самоорганизующихся систем как природных, так и искусственно создаваемых человеком, к которым в полной мере можно отнести экономику, в силу их сложности не могут быть точно отражены традиционными методами классической математики, например, конечным набором дифференциальных уравнений. Тем не менее, формализованное описание таких систем можно эффективно осуществлять посредством иного, логико-смыслового (интеллектуального) подхода, использующего метод наблюдения за поведением сложных объектов с целью выявления законов их построения и развития, который впервые упоминается еще в сочинениях Аристотеля. В этом случае графоаналитическая реализация (развертка) наблюдаемых переменных изучаемого объекта отображает их функциональноструктурную/системную взаимосвязь, реализуемую во времени – Fs(t), на основе которой выявляются фундаментальные принципы построения, закономерности поведения и развития исследуемого объекта93.

Необходимо отметить, что это достаточно новая область прикладных исследований, представляющая популярный и активно развивающийся раздел экономической кибернетики. Развитие теории и инструментов анализа в этом направлении предполагает широкие возможности выявления глубинной сущности экономических явлений, как правило, скрытых и неявно выраженных, а также позволяет переводить субъективные подсознательные (интуитивные) суждения на строгий формализованный язык объективных количественных методов исследования. Это относится ко многим

93 Широко известной реализацией интеллектуального подхода в эконометрике является разработанный японскими учеными-математиками из Токийского университета графический метод технического анализа (осцилляции) рядов ценовой динамики. Последние представляют собой некоторую инерционную систему взаимосвязанных переменных, характеризующих процесс функционирования финансового рынка. Такая система имеет конечное число фазовых/стационарных состояний, переходы в которые определяются не внешними факторами, а внутрисистемными параметрами/предысторией функционирования, в частности, предыдущими значениями временного ряда (Steve Nison, 1997). Сегодня осцилляторы или «японские свечи», как их называют западные финансовые аналитики, широко используются во всем мире в качестве индикаторов возможного окончания текущих ценовых тенденций на финансовых рынках ( http://www.candlecharts.com).

180