Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Методы и модели управления производственными системами 19
1.1 Обзор работ по моделированию и исследованию производственных систем 19
1.2 Производственная система как объект управления (некоторые аспекты математического моделирования) 21
1.3 Общие определения 23
1.4 Классификация моделей систем и внешнего воздействия 24
1.5 Управление, Обратная связь. Замкнутая система 26
1.6 Классификация задач расчета систем управления 31
1.7 Методы оптимизации и общий путь их решения 32
Выводы по главе 1 37
Глава 2 Оценка состояние объекта по величинам корреляционных матриц выходных параметров производственной системы 39
Введение 39
2.1 Общие понятия и закономерности адаптации 41
2.2 Метод корреляционной адаптометрии 44
2.3 Подходы и методы расчета показателей деятельности на основе функционирования производственной системы 49
2.4 Постановка задачи в производственной системе 54
2.5 Построение функции наблюдения 57
2.6 Оценка элементов корреляционной матрицы 60
2.7 Определение точек максимальной интеграции подсистем, обеспечивающих работоспособность при нагрузочных тестах 63
2.7.1 Интеграция функциональных систем компании 63
2.7.2 Моно- и полифакториальные теории лимитирования (принцип Л иб их а) 64
2.7.3 Эволюция-сукцессия-адаптация. Правомерность использования модели «факторы-ре суре ы» и использование принципа Холдейна для описания адаптации 67
2.7.4 Альтернативные гипотезы объяснения эффекта 69
2.8 Распределение ресурсов в компании по методу Беллмана 70
Выводы по главе 2 74
Глава 3 Иследуемый производственный объект 76
3.1. Характеристика компании ООО «Новый Город» 76
3.2. Организационная структура 78
3.3. Анализ функциональной системы компании 81
3.4. Система управления персоналом (СУП) 83
Выводы по главе 3 87
Глапа4 Экспериментальная часть 89
Введение 89
4.1 Корреляционные хар актер истики модели производственных систем ООО «Новый Город», ООО «Бизнес Сити» 89
4.1Л Определение периодов наиболее сильного внешнего воздействия или стресса 90
4.1.2 Выделение наиболее важных функций 93
4.1.3 Взаимосвязи выбранных функций с остальными функциями 98
4.1.1 Анализ собственных чисел корреляционных матриц 109
4.2 Распределение ресурсов системы по методу Беллмана 116
4.3 Сравнение метода корреляционной адаптометрии с традиционном методом анализа хозяйственной деятельности (АХД) 127
4.4 Внедрение предложенных решений 129
Выводы по главе 4 130
Заключение 132
- Производственная система как объект управления (некоторые аспекты математического моделирования)
- Подходы и методы расчета показателей деятельности на основе функционирования производственной системы
- Система управления персоналом (СУП)
- Сравнение метода корреляционной адаптометрии с традиционном методом анализа хозяйственной деятельности (АХД)
Введение к работе
Актуальность работы
Главной проблемой является то, что после перехода экономики предприятий в 1991 году с планового централизованного управления (межотраслевого баланса) на самостоятельную хозяйственную деятельность не выполнили формализацию задач управления самостоятельного предприятия (производственной системы). В диссертационном исследовании производственной системой именуются технологические и функционально-обеспечивающие процессы предприятия в соответствии с паспортом специальности 05.13.06. В рамках проведенного обзора видно (приложение диссертации 19), что при дальнейшем развитии науки в этом направлении результативность проведенных работ и предложенных методов автоматизации и управления в производственных системах слиженаю. На сегодняшний день предложены достаточно современные обоснованные методы автоматизации и управления для технологических процессов, однако, для унифицированной комплексной поддержки автоматизированного управления и оценки эффективности процессов управления в технологических, функционально-обеспечиБающих процессах предприятия решение так и не найдено.
В условиях нестабильной внешней среды значительно вырастают требования к эффективности систем управления производственными системами. Решение этих задач возможна только с использованием современных методов моделирования и управления производственными системами путем всестороннего анализа сценариев их функционирования и развития.
Разработками моделей управления занимались: В,В. Леонтьев, В,С. Немчинов, Л.В. Канторович, Р. Беллман, К.А, Багриновский, А.Г. Гранберг, А.Т\ Агалбегян, В.Л, Макаров, ЮЛ. Иванилов, В-Ф, Кротов» Э. Деминг, TJC Сиразетдинов, П.ЇС Семенов, ЮЛ. Шургина, СК. Джаксыбаева, И,С. Иваненко, ВЭ, Родионов, А.А. Афанасьев и другие, Исследование работ последних лет показало осознание руководством предприятий важности современных методов управления, а также информационных технологий как средства автоматизации и улучшения управляемости производственных систем, повышения прозрачности их деятельности и снижения производственных издержек. Актуальность исследования заключается в том, что для управления производством нужны гибкие механизмы планирования и анализа производственной деятельности, а также средства оптимизации и автоматизации управленческих решении:
При автоматизации и управлении технологическими процессами и производствами, аналитики сталкиваются с проблемами нелинейности математических моделей. К таким объектам применяют различные метода для определения линейных зависимостей» которая соответствует физической картине объекта с достаточной точностью.
Одним из оригинальных подходов, позволяющих решать указанные проблемы, и, в том числе, строить интегральную опенку динамики производственных систем и степени их адаптации к условиям изменяющейся внешних воздействий, является метод корреляционной адаптометрии1,2, предложенный А.Н. Горбанем и Е.В, Смирновой в 1985,
В настоящей работе показано, что метод корреляционной адаптометрии (с учетом специфики производственных систем) является полезным инструментом анализа эффективности управления производственными системами и опенки их состояния в условиях нестабильных внешних воздействии. При этом оценки состояния системы реализуются путем анализа корреляционных, ковариационных матриц и дисперсий, вычисленных по значениям фазовых переменных системы за периоды, предшествующие моментам принятия управленческих решений.
Таким образом актуальность разработки единых показателей (интегральных показателей) характеризующих состояние организационно-технологических систем производства, выработка новых методов анализа и оценки эффективности управления производством, а также разработка интегрируемых средств не вызывает сомнений.
Отличие интегральных показателей от других аналогичных показателей в том, что они рассчитываются на основе фазовых переменных: обслуживание основных средств3 реализация товаров, сдача в аренду, строительство дома №1 и др. (наименование фазовых переменных для изучаемой проич под стае иной системы в диссертационном приложении 4), которые характеризуются бухгалтерскими проводками, имеющие денежное выражение и однозначно достоверно характеризуют все этапы выполняемых технологических и функционально-обеспечивающих процессов производства.
Результатом решения данной задачи является в первую очередь оценка состояния производствен!той системы и оптимальное распределение ресурсов и как следствие выход на более эффективный уровень управления отдельным предприятием,
Актуальность работы подтверждается включением ее в программу Российского фонда фундаментальных исследований «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009 — 2013 годы» (государственный контракт 02.740.1 L50S6), fhttp://www,fepk.гиЛ.
Объектом диссертационного исследования
Управление производственной системой и ее автоматизация.
Предметом исследований
Нелинейные оптимальные и адаптивные алгоритмы автоматизации интеллектуальной поддержки процессов управления. Цель диссертационного исследования
Разработка интегральных показателей, алгоритмов на основе метода корреляционной адаптометрии для повышения эффективности процессов управления производственной системой Задачи работы
1. Разработать метод интегральных показателей на основе метода корреляционной адаптометрии для интеллектуальной поддержки и автоматизации процессов управления производственной системы используя анализ корреляционных, ковариационных матриц и дисперсий,, вычисляемых по значениям фазовых координат за периоды, предшествуюпще моментам принятия решений.
2. Разработать вычислительные алгоритмы и комплекс прикладных программ для интеллектуальной поддержки и численного моделирования процесса поведения производственной системы в условиях кризиса и оценки эффективности управленческих решений,
3. Осуществить внедрение методов и программ в процесс управления на предприятиях.
Область исследования
Изучение основ и методов математического моделирования организационно-технологических систем и комплексов, функциональных задач и объектов управления и их алгоритмизация.
Методы исследования
Методы математического моделиропаЕтия, метод корреляционной адаптометрии, статистическая обработка данных, методы линеаризации, векторный анализ, метод вычислительного эксперимента, теория ьа?. ді?,і:нлчплішнкпг ярайліїниіл Научная новизна
Новыми в работе являются следующие результаты:
1. Впервые для идентификации производственной системы применен модернизированный метод корреляционной адаптометр ии позволяющий перейти к более точному, чем в других методах, анализу факторов и взаимосвязей однопродуктовых, а в особенности, многопродуктовых моделей производства.
2. Разработаны интегральные показатели дші частного случая нестационарной динамической нелинейной системы, позволяющие повысить точность оценки состояния производственной системы в заданные моменты времени для формулирования требований к состоянию системы в будущем,
3. Разработан алгоритм системы поддержки процесса управления производственной систем ой? основанный на оптимальном распределений финансовых ресурсов по методу Беллмана, где функция распределения ресурсов задана интегральными показателями.
На защиту выносятся
1, Интегральные показатели оценки состояния производственной системы
и их основные формы,
2. Алгоритм формирования управленческих решений в сложной многопродуктовой производственной системе функционирующий на основе анализа динамики интегральных показателей рассчитанных по фазовым переменным системы.
3-Комплекс программ для автоматизации, выработки и оценки управленческих решений, Практическая ценность
Использование предложенных алгоритмов позволило а среднем, по изучаемым производственным системам, сократить время и стоимость процесса управления.
Получена экономия денежных, средств (эффективность управленческого решения) по изучаемым производственным системам от первоначального управленческого решения.
Достоверность полученных результатов
Большим объемом проанализированных экспериментальных данных: автором изучена работа тринадцати производственных систем (тринадцать предприятий), создана и внедрена учетная система-распределения ресурсов, позволяющая собирать и анализировать интегральные показатели. Полученные результаты сравнивались с фактическими показателями деятельности производственных систем и показали достоверность предложенной методики. Что подтверждается соответствующими приказами (приложение 13 И к диссертации),
Личный вклад автора
Поставлена проблема создания интегральных показателей для оценки состояния производственной системы и эффективности управленческого решения. Все результаты диссертации получены лично автором. Разрабогка интегральных показателей, программного обеспечения, внедрение разработаїшого алгоритма в деятельность предприятий, сбор, анализ, обработка и анализ полученных результатов. В публикациях, выполненных в соавторстве, автору принадлежит постановка задачи, описание экспериментальных и практических данных.
Реализация результатов работы
Результаты работы использовались в рамках учебного процесса Сибирского государственного технологического университета и Сибирского федерального университета, при преподавании курсов «Реинжиниринг бизнес-процессов», «Корпоративные информационные системы», «Технология разработки программного обеспечения». Внедрение результатов работы подтверждается соответствующими актами и документами.
Полностью разработан и внедрен алгоритм подсистемы сбора, обработки и оценки параметров деятельности в разрезе функций основных процессов производственной системы девелоперского холдинга (ОАО «СМ, сити» г. Красноярск), включающего десять предприятий (производственных систем). Также разработанный алгоритм внедрен в различные отрасли промышленности: предприятие лесной отрасли ООО Фирма «Мастер», в предприятие малого и среднего строительства ОАО «ДСК», и в предприятие занимающееся оценкой различных активов ООО «Центр экспертизы и оценки».
Внедрение результатов работы подтверждается соответствующими актами, приказами и документами в приложениях диссертации.
Алгоритмы, предложены в работе, реализованы в виде программ для ЭВМ, о чем имеются следукшгие свидетельства.
Свидетельство РоеПатента о регистрации №2008610295.
Свидетельство РоеПатента о регистрации №2008610296.
Свидетельство РоеПатента о регистрации №2009614635.
Свидетельство РоеПатента о регистрации №2009615871.
Свидетельство РоеПатента о регистрации №2009614636.
Свидетельство РоеПатента о регистрации №2009615872, Апробация результатов работы
По теме диссертации опубликовано 23 работ, в том числе 4 публикации в списке, рекомендованном ВАК для публикации результатов диссертаций.
Материалы работы прошли апробацию на восьми научных и практических конференциях и семинарах:
L Всероссийская научно-техническая Всероссийская научно-техническая конференции. «Перспективные материалы, технологии, конструкции, экономика», г. Красноярск, 2006 (3 доклада).
2. Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информатизации региона ГЖР-2007» СФУ, Красноярск, 2007;
3. Шестая межрегиональная научно практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы развития потребительского рынка», г. Красноярск, 2008» (5 докладов).
4. Меж кафедральный семинар «Концепции и методологии создания современных информационных систему действующего на кафедре Системотехники СибГГУ, г. Красноярск, 2008,2009, 2010;
5. XI Международная научно-техническая конференция «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» Омский филиал института математики им .С.Л. Соболева СО РАН, г, Пенза, 2009.;
6. XII Всеросийский семинар «Моделирование неравновесных систем-09» СО РАН, г. Красноярск, 2QG9.
7. Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информатизации региона ГЖР-2009» СибГТУ, Красноярск, 2009 (2 доклада).
8. Труды восьмой международной конференции по финансово-актуарной математике и смежным вопросам «VIII ФАМ32009» Сибирский федеральный университет, Красноярск, 2009. Структура и объем работы
Диссертация состоит 214 страниц из 4 разделов, содержит основной текст на 150 страницах, 42 рисунка, 17 таблиц, 19 приложений на 64 страницах, список используемых источников из 140 наименований,
Краткое содержание работы
Во введении представлена актуальность работы, ее цель, задачи, научная новизна и практическая значимость.
В первой главе приведены понятия и определения системы, модели, обратной связи, внешней среды, замкнутой и разомкнутой систем, существенных или несущественных факторов, обусловленных целевой ориентацией при изучении объекта исследования. Проанализированы различные методики анализа состояния компании: анализ баланса и отчета о прибылях и убытках, в системе менеджмента качества — анализ бизнес-процессов, статистические методы, в том числе, метод KOppenaunoHHOHF адаптометрии. Большинство методов направлено на анализ частных вопросов в компаниях, а метод корреляционной адаптометрии дает возможность оценить деятельность всех системы компании в целом.
Во второй главе рассматривается принятая в работе модель системы управления компанией, В этой модели наряду с традиционным контуром управления объектом по отклонению от заданных параметров организован внешний контур управления, осуществляющий анализ функционирования системы и ее адаптацию к изменению внешней среды. При этом функционирование внешнего контура основано на использовании метода корреляционной адаптометрии.
Далее во второй главе на основе модели системы рассмотрена задача оптимального распределения финансовых ресурсов между наиболее важными функциями компании. Эти функции были определены на основе анализа корреляционных графов и показателей собственных чисел корреляционных матриц. В качестве инструмента распределения ресурсов (денег) и принятия решения использован метод динамического программирования Р, Беллмана. С помощью метода Беллмана определен набор управленческих воздействий, направленный на достижения целей строительных компаний,
В третьей главе приведено описание двух объектов исследования и показана их организационная структура. На основе организационной структуры построена функциональная схема. Несмотря на то, что объекты разные, они имеют идентичную друг Другу функциональную схему и общую управленческую политику.
Была применена предложенная во второй главе методика расчета числовых показателей производственных систем, что ранее не производилось. И это помогло организовать в производственных системах управление на основе процессного подхода.
Четвертая глава посвящена расчету экспериментальных данных. На конкретном примере показано практическое применение разработанных методов. Также показано, каким образом метод корреляционной адаптометрии может применяться в любой производственной системе (компании). Установлено, что если метод корреляционной адаптометрии при недостаточном объеме данных является лишь экспресс методом для анализа биологических систем, то в случае производственных систем он является самостоятельным аналитическим методом. Рас считан ы параметры корреляционных и ковариационных матриц, в том числе их собственные числа, на основе данных из анализа бюджета доходов и расходов компаний,
Определены основные важные события в производственной системе в течение 5S периодов анализа:
1. Создание рабочей документации — это расчет плановых смет строительства.
Получение разрешения на строительство — наиболее важное событие, которое позволяет начать строительно-монтажные работы. Система испытывает среднюю нагрузку, большую, чем просто оформление и расчет плановых смет; 2. Получение разрешения на строительство — документ, разрешающий выполнять строительные работы.
3. Внедрение системы менеджмента качества — работа по оформлению стандартов и правил работы производственной системы (компании). Нагрузка-на систему не больше, чем при формировании плановых смет.
4. Получение ресурса — привлечение основного финансирования на строительство привело систему к существенному стрессу, как и начало строительных работ.
5. Начало работ по проекту - создание уникальной продукции.
6. Создание аналогичной производственной системы — привело производственную систему к наибольшему стрессу. Для системы оказалось важнее создать аналогичную производственную систему, ведь шанс на успешную реализацию проекта и привлечение дополнительных ресурсов возрастает.
Отмстим, что наиболее стрессовые ситуации для. производственной системы - это ситуации, чаще связанные с выполнением задач во внешней среде, чем с выполнением внутренних работ.
Также удалось спрогнозировать основные стрессовые ситуации производствекной1 системы на период с 15 по 58 месяцы функционирования;
Далее проводится анализ основных результатов по рассматриваемой тематике. Оиисаны общие- закономерности адаптации производственной системы. Показано, что наблюдается защитная, неспецифическая реакции функций компании на изменение условий хозяйственной
В 37-ом периоде система переключается на иной источник доходов сдача в аренду коммерческих помещений, прочие доходы и сокращает расходы па приобретение основных средств в тот момент, когда рынок жилой недвижимости находится в критической ситуации.
Также удалось спрогнозировать основные стрессовые ситуации производственной системы на период с 15 по 37 и с 46 по 54 периоды функционирования. В соответствии с методом корреляционной адаптометрии для подтверждения наличия адаптации системы по закону Либиха о лимитирующих факторах необходимо, чтобы расчетная ковариация (рисунок 22) а дисперсия (рисунок 23, 24, 25) возрастали одновременно с корреляцией. Согласно закону Либиха развитие, как правило, лимитируется одним фактором или небольшим их числом. Это означает, что среди факторов, влияющих на производственную систему, выделяется один или несколько наиболее существенных факторов (сильно отстающих от оптимума), а остальные мало влияют на развитие.
Проведено распределение ресурсов по задачам компании на основе метода Р. Беллмана в разрезе систем и сформированного по числовым характеристикам суммарного корреляционного рейтинга (таблица 17),
В заключении обобщенные итоги следования и результаты расчетов.
В диссертационном исследовании на примере, вычислительного алгоритма оценки состояния производственных систем, рассматриваются особенности разработанных интегральных показателей.
Расчетами устаноплено, что при резком изменении внешних воздействий (например, при начале выполнения нового проекщ переходе на выпуск новой .. продукции создание новой производственной системы) происходят существенные изменения интегральных, показателей производственной. системы, аналогичные реакциям установленные методом корреляционной адаптометрии.
L Впервые применен модернизированный метод корреляционной адаптометрии для идентификации производственной системы, который позволил перейти к более точному, чем в других методах, анализу факторов и взаимосвязей однопродуктовых, а в особенности, много продуктовых моделей производства;
2. Разработаны интегральные показатели для частного случая нестационарной динамической нелинейной системы5 позволяющие с более высокой точностью получить состояния производственной системы в различные момента времени для формулирования требований к поведению системы в будущие моменты времени. Что позволило в среднем, по изучаемым производственным системам, сократить время и стоим ОСТЕ, процесса управления на 9% и 17% соответственно.
3. Разработан алгоритм системы поддержки процесса управления производственной системой, ос г юв энный на оптимальном распределении финансовых ресурсов по методу Белл мак а, где функция распределения ресурсов задана интеграл ьными показателями- Получена экономия денежных средств (эффективность управленческого решения) по научаемым производственным системам в среднем 9% от первоначального управленческого решения.
Производственная система как объект управления (некоторые аспекты математического моделирования)
Изложенное выше относится к характеристике систем управления без учета их природы — физической, производственно-технологической, социально-экономической- Методы оптимального управления, также не связаны с природой системы, скорее они ориентированы на определенную форму модели.
Рассмотрим наиболее существенные характеристики производственных систем как объектов управления. [23] Производственная система охватывает параметры и характеристики производства, распределения, обмена и потребления материальных благ. Она является подсистемой социально-экономической суперсистемы, т, е. цели ее функционирования подчинены цепям и вытекают из них, по крайней мере согласуются с последними. Целенаправленное функционирование производственной системы, за исключением, может быть, простейших частных случаев, по своей природе многокритериально. Это означает, что в процессе функционирования, например, производственной системе одновременно ставятся цели: добиться максимально возможных прибыли и выпуска продукции в натуральном или в стоимостном выражении, одновременно с этим выдержать установленніле показатели по номенклатуре или ассортименту, снизить себестоимость, добиться определенного уровня качества и рентабельности производимой продукции и т. д.
Некоторые из этих показателей по тенденциям их реализации могут быть противоречивыми. Например, стремление к максимальному выпуску продукции (в стоимостном или натуральном выражении) одновременно ведет и к суммарному росту себестоимости.
Пользуясь современной терминологией, можно сказать, что управленческие задачи плохо структурированы и не всегда модель может быть построена однозначным образом.
Итеративный режим использования в экономике математических моделей — один из характерных приемов при моделировании плохо структурированных задач. Процесс сходимости искомых показателей в итеративном режиме понимается как целенаправленный человеко-машинный диалог с возможными изменениями исходных данных и, если необходимо, отдельных элементов модели- Другими словами, происходит уточнение (самообучение) самой модели объекта с помощью имитации его функционирования,
Поскольку целью настоящей работы является разработать методику управления производственной системой, необходимо рассмотреть разработанные в настоящее время классификации систем и используемые понятия и провести более подробный анализ специфики применения математических методов в исследованиях это сделано в разделе 1.3.
Объектами применения теории и методов оптимального управления, рассматриваемых в данной работе, являются управляемые производственные системы» описываемые дифференциальными или конечно-разностными уравнениями соответственно для непрерывных или дискретных (многошаговых) процессов.
Понятия и определения системы, модели, обратной связи, впешней среды, замкнутом и разомкнутой систем, существенных или несущественных факторов, обусловленных целевой ориентацией при изучении производственного объекта исследования.
В общей теории систем некоторые понятия в силу их общности трактуются не всегда однозначно. Чтобы достичь однозначности в пониманий последующего материала, определим эти понятия применительно к информационным системам управления. [1]
Элемент — это минимальный неделимый объект. Элемент можно использовать только как целое, поэтому недопустимо говорить о половине или четверти элемента,
Система — это совокупность связанных элементов, объединенных в одно целое для достижения определенной цели. Здесь под целью понимается совокупность результатов, определяемых назначением системы.
Система управления — совокупность управляющего устройства и объекта управления, действия которой направлены на достижение некоторого результата - цели управления.
Цель управления - искомое состояние системы.
Функция системы — это правило получения результатов, предписанных целью (назначением) системы,- Определяя функцию системы, ее поведение описывают с использованием некоторой системы понятий — отношений между переменным векторами, множествами и т. п,
Синтез — это процесс порождения функций и структур, необходимых а достаточных для получения определенных результатов. Выявляя функции, реализуемые системой, определяют пекоторуго абстрактную систему, о которой известно только то? что она будет делать. В связи с этим этап синтеза функций называется абстрактным синтезом, а этап порождения структуры, реализующей заданные функции, - структурным синтезом.
Эффективность — это степень соответствия системы своему назначению. Из двух систем более эффективной считается та, которая лучше соответстпует своему назначению- Оценка эффективности системы — одна из задач анализа систем,
Показатель эффективности (качества) — ото мера одного спойства (характеристики) системы. Показатель эффективности всегда имеет количественный смысл, т. е. является измерением некоторого свойства. По этой причине использование некоторого показателя эффективности предполагает наличие способа измерения (оценки) значения этого показателя. Для оценок эффективности систем могут применяться, например, такие показатели, как производительность, стоимость, надежность, габариты и т. п.
Критерий эффективности — это мера эффективности систем ы. Критерий эффективности имеет количественный смысл и измеряет степень эффективности системы, обобщая все ее свойства в одной оценке — значении критерия эффективности.
Подходы и методы расчета показателей деятельности на основе функционирования производственной системы
При создании процессной системы управления необходимым условием является создание формальной модели. Для каждой функций требуется определить числовые показатели их оценки. Эти показатели образуют систему оценки эффективности деятельности компании. Предлагаемая методика позволяет организовать расчет числовых показателей на основе учетных данных автоматизированных систем управления (1 С;Предприятие 7.7, Excel).
В данной работе описан и показан на примере подход и метод, позволяющий рассчитать числовые параметры производственных систем.
Подход к расчету параметров производстпенных систем реализован исходя из следующих предположений:
исследуемый объект - производственная система (набор функциональных систем) [15];
измеряемые параметры исследуемого объекта - числовые характеристики производственной системы;
затраты и доходы (числовые характеристики) образуются при выполнении функций;
расходы и доходы (числовые характеристики) на выполнение функций производятся согласно общехозяйственным и общепроизводслъенным статьям затрат бухгалтерского учета;
определены временные характеристики функций (время выполнения, время ожидания, подготовительно-завершающие времена);
" измерение "систияиин ірункции "и!иігстгечиїйгетс}і "вьпдшкениом учётных операций с помощью АСУ;
реализуется принцип пассивной идентификации параметров функций , при котором модель объекта выбирают по результатам наблюдения входного и выходного [20].
Формальное описание производственной системы может быть представлено графом управления функциями G{NfnQ, E,M,EMlEN,RrER), где N - множество узлов, каждый из них соответствует функции; rt„ и и - входной и завершающий узел; Е- множество управляющих ребер такое, что V/,JJVU{M&S«# \\{iJ)sEr если возможна ситуация, когда за выполнением функции і будет выполняться функция У; М - множество узлов, соответствующих функциональным системам; ЕМ- множество ребер подчиненности такое, что \fi,ji=M\ j,f}eEM, если функциональная единица j подчинена функциональной единице / ; EN - множество ребер исполнения функции такое, что VisMfJ EN:{iyj)EEN t ССЛИ фуНКЦЙЯ j МОЖЄТ быТЬ ВЬШОЛНЄНа В функциональной системе /; л - множество ресурсов компании; ER- множество взвешенных ребер использования ресурсов такое, ЧТО VieR.J EN;{i,j)EER, ЄСЛИ фуНКЦИЯ j ИСПОЛЬЗуеТ При СВОЄМ выполнении ресурс і [23], В автоматизированной системе учета расчет параметров производственной системы может быть реализован при выполнении следующих требований, » Сопоставление дерева функций производственной системы и категоризации видов деятельности в учетной системе АСУ, Отражение в учетной системе расхода и дохода ресурсов (чиловых характеристик) на выполнение операций (функций). Анализ состава первичных документов при управлении и ведении финансово-хозяйствен ной деятельности производственной системы [14]. Полное сопоставление модели деятельности и учётной системы производственной системы путём привязки учётных данных из АСУ производственной системы по результатам деятельности к модели функциональных систем,
Основные элементы организации как управляемой системы:
объект управления; щ субъект управления;
входные материальные потоки;
выходные материальные потоки;
информационные потоки о состоянии объекта управления;
потоки управления.
Система управления персоналом (СУП)
Функциональные подсистемы выполняют следующие функции:
1. подсистема планирования и маркетинга персонала - поиск новых трудовых рынков и последующий кадровый контролинг;
2. подсистема найма и учета персонала - прием, перемещение, увольнение персонала на предприятии;
3. подсистема трудовых отношении - обеспечение дисциплины труда с помощью социальных норм;
4. подсистема условии труда — обеспечение психофизиологии труда и техники безопасности;
5. подсистема развития персонала — обеспечение обучения и чолыпшвия. кв шия агта члашярнадгоа каідо]ДОЕа ijwra;,
6. подсистема мотивации и стимулирования персонала - разработка и обеспечение различных форм мотивации;
7. подсистема социального развития - сглаживание социальных конфликтов и стрессов;
8. подсистема развития оргструктур упрашеаия -развитие и реализация методов руководства;
9- подсистема правового обеспечения управления персоналом -обеспечение дисциплины труда с помощью правовых норм;
Подсистема информационного обеспечения управления персоналом — информационная система управления персоналом, а также обеспечения его программными продуктами и литературой,
Взаимодействие СУП со смежными бизнес-процессам и проекта и вцещщей средой.
Проект — деятельность, имеющая определенные входные и выходные параметры и связанная с получением прибыли или достижением результата,
Вопросы управления персонал и рассматриваются в качестве отдельного бизнес-процесса, который взаимодействует с другими бизнес-процессами,
Схема информационных потоков, б из не с-процессов проекта в корпоративной системе по отношению к бизнес-процессу «Управление персоналом» показана на рисунке 12.
В пределах системы происходит движение различных информационных совокупностей (бумажных документов устных сообщений, информационных файлов, файлов со звуковыми эффектами и графическими изображениями и т.п.) в заданном направлении и для определенных целей.
Взаимод ейств ие СУ П_с_ві і сшней_ср ед о й Взаимодействие СУП с внешней средой происходит через следующие
подсистемы:
планирования и маркетинга персонала;
трудовых отношений;
развитая персонала;
мотивации и стимулирования персонала;
развития оргструктуры управления.
Соответственно каждая подсистема взаимодействует с внешней средой через определенные функции. На рисунке 12 они выделены темным цветом.
Система мотивации персонала как подсистема СУП
Мотивация - процесс побуждения К определенной деятельности, направленной на достижение личных целей и целей проекта.
Сила мотивации определяется степенью актуальности той или иной потребности для работника. Чем насущнее нужда в определенном благе, чем tvavfttx. шръшяяш чяъ тгояучяяь, тем» тюйквнег якйгсто л $а/эдятаим Подсистема мотивации и стимулирования персонала — это разработка и обеспечение различных форм мотивации. Они включает в себя следующие функции:
1. управление мотивацией и стимулированием трудового поведения;
2. нормирование и тарификация трудового процесса;
3. разработка систем оплаты труда;
4. разработка форм участия персонала в прибылях и капитале;
5. разработка форм морального поощрения персонала;
6. организация нормативно — методического обеспечения системы управления персоналом.
Сравнение метода корреляционной адаптометрии с традиционном методом анализа хозяйственной деятельности (АХД)
Выбор данного метода обусловлен тем, что с точки зрения области исследования он оценивает эффективность привлеченных и израсходованных ресурсов производственной системой. Получен Е1ыс результаты не ограничивались сравнением с методом АХД и сравнивались с данными, которые можно получить методом статистической линеаризации (приложение 14) и методами нейросстевого программирования. Осповш.хс результаты анализа выходных параметров производственной системы методом АХД приведены ниже. Полный анализ выходных параметров производственной системы методом АХД в приложениях 7 и 8.
ЗаключЕНЕЕС о состоянии приіцводетвенипіі системы 2007 гол (частный случай)
С негативной стардны финаисолпе тюло.жение и результаты деятельности характеризует: коэффициент текущей (общей) ликвидности пиже нормативного значения (1,09);
— о неустойчивом финансово?! положении и о величине собственных оборотных средств В
размере 17 906 тыс, р.
С_роложителъпой стороны финансовое _поло.жеине_и результаты деятельности хапактчрипют такие данные — чистые актиды превышают уставный капитал в размере І 696 тыс. p_— рост рентабельности продаж па 0,20 до значеній 0,05;
— за отчетный период получена прибыль от продаж 5 958 тыс. р. Более того наблюдалась ноложнгельння динамика nti сравнсШЕо с прошлым периодом в размере 4 801 тыс. р.
Заключение о состоянии пранївпдетіїелііой системы
2008 год (чистныЛ случай)
С негативной стороны финансовое положение, и результаты Леоп/ельчослшхчрантерю т:.
— низкая величина собственных оборотных средств. Нехватка в размере -283 343 тыс.р.
С положит ельиой стороны финансовое положение л результаты деятельности Хйрантермуйпи.
- быстрореализуемые активы покрывают среднесрочные обязательства в размере 61 159тыс.р.; г- строительство производится эасчетдолгосрочного кредита Сбербанка РФ;
- чистьте активы превышают уставный чягппал а размере 942 тътср,;
- за отчетный период получена прибыль в размере L 071 тыс.р.;
- увеличена рентабельность продаж;
- показатели финансовой деятельности застройщика соответствуют нормативным значениям (10,46,0,43113).
По .уероппинп/иям следует отмстити:
- получение кредита а Сбербанке РФ аа сумму 2,4 члрд.р;
- внедрение системы менеджмента Качества.
Как мы видим в методе АХД имеются четкие значения и коэффициенты (рентабельности, ликвидности и прибыли) и их динамику. Проблема заключается в том, что каждый показатель характеризует лишь отдельную часть бухгалтерского баланса и отчета о прибылях и убытках в производственной системе. Системно оценить производственную систему и принимаемые в ней решения методом АХД нельзя, так как он не дает представления о происходящих изменениях внутри производственной системы относительно происходящих событий. Этот метод не позволяет заниматься анализом выходных параметров производственной системы в долгосрочной перспективе. Зато это можно сделать предлагаемым в работе методом корреляционной адаитометрии, который описан в начале главы 4.
Приведен пример новых возможностей, которые дает метод корреляционной адаитометрии для анализа производственной системы, так как традиционный метод анализа хозяйственной деятельности производственного объекта не даст представления о происходящих изменениях внутри системы относительно событий внешней среды. Метод АХД не позволяет также заниматься анализом выходных параметров производственной системы и ее функциональных подсистем в долгосрочной перспективе,
Метод корреляционной адаитометрии может применяться л любой производственной системе. Установлено, что если метод корреляционной адаптомстрии в биологических системах при недостаточном объеме данных является лишь дополнительным экспресс-методом для анализа, то в случае доработки метода интегральными показателями, для анализа производственных систем, он является самостоятельным аналитическим инструментом.
Внедрена система сбора данных (бюджетирования) в разрезе функций основных процессов производственной системы холдинга, включающая компании ООО «Новый Город» и ООО «Бизнес Сити» для 1С 7.7 полностью, еще а 8 компаниях частично, что подтверждаются наличием акта внедрения (Приложение 8), Таюкс программный комплекс внедрен еще в 3 компаниях города Красноярска. Всего программный комплекс внедрен в 13 компаниях. Программный комплекс внедренный в ООО Фирма «Мастер» помог проекту стать приоритетный проектом России (Приложения 12,13).
Разработан и реализован в виде программы для ЭВМ (свидетельство РосПатента о регистрации №2008610295) комплекс алгоритмов позволяющих решать задачу внесения плановых данных и извлечения статистических данных из баз] С 7,7.
Разработан и реализован в виде программы для ЭВМ (свидетельство РосПатента о регистрации №2008610296) комплекс алгоритмов, позволяющих формировать рейтинг бизнес-процессов в зависимости от целеполагания в компании.
Разработан и реализован в виде программы для ЭВМ (свидетельство РосПатента о регистрации №2009614635) комплекс алгоритмов (Delphi), позволяющих проводить анализ состояния производственной системы (экономической) через расчет ее корреляционной адаптометрии на основе бюджетов доходов и расходов, движения денежных средств.
Разработан и реализован в виде программы для ЭВМ (свидетельство РосПатента о регистрации №2009614636) комплекс алгоритмов (Delphi) для формирования корреляционных графов функций производственной системы (экономической, социальной системы) па основе планового, фактического бюджета доходов и расходов, бюджета движения денежных средств предприятия, в разрезе видов деятельности, статей и функций и корреляционной адаптометрии.
Разработан и реализован в виде программы для ЭВМ (свидетельство РосПатента о регистрации №20% 13653) комплекс алгоритмов (Excel), позволяющих проводить анализ состояния производственной системы (экономической) через расчет ее корреляционной адаптометрии на основе бюджетов доходов и расходов, движения денежных средств.
