Содержание к диссертации
Введение
1. Современные подходы к управлению рисками промышленных предприятий 13
1.1. Основные виды рисков промышленного предприятия в условиях рынка 13
1.2. Классификация и анализ внутренних и внешних рисков российских промышленных предприятий в условиях глобализации 26
1.3. Анализ существующего методического обеспечения оценки и управления предпринимательскими рисками промышленных компаний 38
1.4. Выводы 67
2. Организационно-экономический анализ специфических особенностей управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности 69
2.1. Анализ состояния и основных тенденций развития предприятий пищевой промышленности РФ 69
2.2. Анализ состояния и основных тенденций развития предприятий пищевой промышленности Смоленской области 82
2.3. Специфические особенности коммерческих рисков предприятий пищевой промышленности и основные способы их минимизации 91
2.4. Выводы 102
3. Когнитивные и нечетко-логические методы и модели управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности информации 105
3.1. Общие требования к нечетко-логической процедуре принятия решений по управлению рисками в условиях неопределенности 105
3.2. Экспертно-когнитивный метод управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности 116
3.3. Нечетко-когнитивная модель внешней и внутренней среды предприятий пищевой промышленности для процедуры управления рисками 128
3.4. Выводы 137
4. Результаты практической реализации и методика научно- обоснованного управления рисками пищевых предприятий Смоленской области в условиях неопределенности 140
4.1. Методика практической реализации экспертно-когнитивного метода управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности информации 140
4.2. Компьютерно-информационная система управления рисками предприятий пищевой промышленности 149
4.3. Результаты практического применения нечетко-когнитивных процедур и моделей управления рисками в ОАО «Пригорское» (Смоленская обл.) 158
4.4. Выводы 170
Заключение 173
Список литературы 176
- Классификация и анализ внутренних и внешних рисков российских промышленных предприятий в условиях глобализации
- Анализ состояния и основных тенденций развития предприятий пищевой промышленности Смоленской области
- Экспертно-когнитивный метод управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности
- Компьютерно-информационная система управления рисками предприятий пищевой промышленности
Введение к работе
Актуальность темы. Одна из мировых современных тенденций – это непрерывное увеличение цен на продукты питания (агфляция), которая оказывает негативное влияние на социально-экономическую обстановку в большинстве стран. В связи с этим, важной составляющей комплекса мер по снижению неблагоприятных последствий роста цен является устойчивое развитие отечественных предприятий пищевой промышленности, финансово-хозяйственная деятельность которых непосредственно определяет себестоимость конечной пищевой продукции, и, соответственно, уровень рыночных цен на продукты питания.
В последние годы отечественная пищевая промышленность демонстрировала определенный рост объемов производимой продукции. Однако данная положительная тенденция не приобрела еще устойчивого характера. Так, в первые месяцы 2008 г. рост производства пищевых продуктов по сравнению с аналогичным периодом 2007 г. составил только 3,1%, в то время как за аналогичный период 2007 г. данный показатель составил 11,8 %. По мнению экспертов, замедление темпов развития российской пищевой промышленности в значительной степени вызвано увеличением конкуренции с импортной продукцией, а также насыщением отдельных сегментов рынка. Следует также отметить определенное отставание технолого- производственных и бизнес-процессов российских пищевых предприятий от зарубежных конкурентов, особенно процессов первичной переработки пищевого сырья.
Вопросы повышения конкурентоспособности предприятий пищевой промышленности в условиях рынка рассмотрены в работах Гордеева А.В., Доброва Д.А., Кайшева В.Г., Курбатовой А.М., Мерцалова А.Н., Мышенкова К.С., Новицкого О.В., Сергеева В.Н., Тутельяна В.А., Царапкина А.А. В работах этих авторов указывается необходимость активизации инвестиционных процессов в данной отрасли, направленных на технологическое и техническое перевооружение пищевых производств на основе широкого применения инновационных энерго-ресурсосберегающих технологий. Очевидно, что указанное обстоятельство определяет необходимость реализации комплексного подхода к повышению конкурентоспособности отечественных пищевых предприятий, включающего использование различных методов управления коммерческими рисками, связанными с возможными изменениями внешней и внутренней среды предприятия.
Риск, который можно оценивать как вероятность (или возможность) отклонения полученных результатов от планируемых, в той или иной степени, является неотъемлемой составляющей управленческой и предпринимательской деятельности любого промышленного предприятия. В современной экономико-математической литературе достаточно подробно изложены различные подходы к исследованию и управлению рисками. Общие подходы к управлению рисками различной природы рассмотрены в работах отечественных и зарубежных ученых: Акимова В.А., Андрейчикова А.В., Арсеньева Ю.Н., Балдина К.В., Бевера В.Х., Бервенштейна П.Л., Бродецкого Г.Л., Буянова В.П., Валдайцева С.В., Вильямса С.А., Вишнякова Я.Д., Гончаренко Л.П., Гринберга М.С., Дуброва А.М., Емельянова А.А., Зайцевского И.В., Ковелло В.Т., Лагоши Б.А., Лапусты М.Г., Мешалкина В.П., Олейникова Е.А., Порфирьева Б.Н., Радаева Н.Н., Ренна О., Самсонова Р.О., Тельнова А.Ф., Тихомирова Н.П., Фалина Г.И., Фомичева А.Н., Хеда Г.Л., Хертца Д.Б., Хрусталева Е.Ю., Черновой Г.В., Четыркина Е.М., Шапкина А.С., Шарпа В.Ф., Шоломицкого А.Г., Юргенса И.
Анализ работ данных авторов показывает, что одним из эффективных инструментов поддержки принятия решений по управлению предпринимательскими рисками промышленных предприятий в условиях неопределенности являются экономико-математические модели и программные инструментальные средства ситуационного анализа внешней и внутренней среды предприятия, позволяющие учесть различную информацию о факторах, оказывающих влияние на возникновение рисковых ситуаций, а также возможные последствия возникновения рисков. Применение указанных экономико-математических моделей (например, «метод дерева решений», «метод платежной матрицы», «метод дерева событий», методы теории игр, вероятностно-статистические методы), реализованных в виде программных компонентов автоматизированной системы управления предприятием (АСУП), позволяет выбрать оптимальное с учетом принятого критерия поиска решения по управлению рисками промышленных предприятий, что способствует рациональному обеспечению деятельности предприятия в целом.
В тоже время применение существующих в настоящее время экономико-математических методов и инструментальных средств для управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности связано с возникновением двух типов трудностей.
Во-первых, указанные методы управления коммерческими рисками, предполагают наличие достаточно большого объема статистической информации, позволяющего в количественной или качественной форме оценить вероятность результатов управленческих решений. Очевидно, что при определенной уникальности значительной части реализуемых в пищевой промышленности инвестиционных проектов статистическая информация в требуемом объеме обычно отсутствует. Это определяет необходимость применения качественных методов анализа и управления рисками, использующих, в том числе, аппарат теории нечетких множеств и когнитивного моделирования. Отдельные аспекты применения методов когнитивного моделирования, нечеткой логики и процедур нечеткого логического вывода для анализа и управления рисками освящены в трудах Аксельрод З., Алтунина А.Е., Асаи К., Бабушка Р., Балабаева М.А., Балдвинга Дж. Ф., Блишуна А.Ф., Борисова В.В., Бочарникова В.П., Бутусова О.Б., Верескова С.К., Венстора Ф., Качаева С. Н., Комарцовой Л.Г., Корноушенко Е. К., Коско Б., Кофмана А., Круглова В.В., Кузьмина В. Б., Кумамото Я., Леоненкова А.В., Лина М. Дж., Максимова В. И., Мешалкина В.П., Миякоши М., Орловского С.А., Поспелова Д.А, Регеджа Р. К., Робертса Ф., Санга Х. Л.,Свешникова С.В., Семухина М.В., Силова В.Б., Сугэно М., Терано Т., Толмана Д., Трахтенгерца Э.А, Федорова В. В., Федулова А.С., Хванга Ч., Шапиро Д.И. В тоже время предлагаемые способы качественной оценки возможности и последствий рисковых ситуаций в большинстве случаев не позволяют реализовать автоматизированую процедуру оценки и управления рисками при изменении характеристик и состава факторов внешней и внутренней среды предприятия.
Во-вторых, в существующих методиках анализа и управления коммерческими рисками последствия возникновения рисковых ситуаций обычно оцениваются в скалярной форме (например, «убыток-прибыль»). В тоже время современная концепция устойчивого развития предприятий пищевой промышленности предполагает ориентацию инвестиционной деятельности на обеспечение достижения целевых значений множества показателей их производственно-хозяйственной и рыночной деятельности, которые можно традиционно представить в виде четырех групп (аспектов) сбалансированной системы показателей (ССП), предложенной Д. Нортоном и Р. Капланом.
Указанные выше трудности в определенной степени снижают уровень обоснованности решений по повышению конкурентоспособности предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности и риска.
В связи с этим решаемая в диссертации научная задача разработки методических основ управления рисками в условиях неопределенности для определения рациональных направлений инвестиционного развития предприятий пищевой промышленности с использованием нечетко-когнитивных методов и процедур оценки
возможности возникновения рисковых ситуаций, а также для выявления наиболее значимых факторов риска при выборе мероприятий по минимизации возможных отклонений контролируемых показателей ССП предприятий от запланируемых в условиях рисковых ситуаций, является новой актуальной научной задачей. Решение указанной научной задачи имеет важное значение для развития методов управления рисками промышленных предприятий в условиях неопределенности и методов экономико-математического моделирования рисковых ситуаций в предпринимательской деятельности.
Основные разделы диссертации выполнялись в соответствии с заданиями ряда комплексных программ социально-экономического развития Смоленской области на 2005-2010 г.г. и соответствуют Перечню критических технологий, определяемых политикой РФ в области науки и технологии на период до 2010 г. - «Искусственный интеллект».
Цель диссертационного исследования. Разработать методические основы и программные инструментальные средства для определения рациональных направлений инвестиционного развития предприятий пищевой промышленности в условиях ужесточения конкуренции на основе определения основных факторов риска во внешней и внутренней социально-экономической среде предприятий с использованием модифицированных нечетко-когнитивных методов и процедур, позволяющих определять возможности рисковых ситуаций, а также оценивать влияние коммерческих рисков на значимые группы контролируемых целевых показателей сбалансированной системы показателей эффективности предприятий.
Практически применить разработанные нечетко-когнитивные методы и инструментальные средства управления рисками для повышения эффективности и конкурентоспособности предприятия пищевой промышленности ОАО «Пригорское» (Смоленская область).
Цель исследования обусловила необходимость постановки и решения следующих взаимосвязанных задач:
-
Организационно-экономический анализ состояния и тенденций развития пищевой промышленности Российской Федерации в условиях ужесточения конкуренции.
-
Анализ основных методических подходов к повышению экономической эффективности пищевых предприятий на основе современных концепций управления рисками и современных экономико-математических методов оценки последствий возникновения коммерческих рисков.
-
Формулировка общих требований к разработке нечетко-логической процедуры выбора решений по управлению рисками реализации проектов инвестиционного развития предприятий пищевой промышленности.
-
Разработка экспертно-когнитивного метода управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности, основанного на применении итерационной процедуры экспертной оценки основных факторов внешней и внутренней среды предприятия.
-
Разработка модифицированного метода «дерева решений», отображающего влияние рисков на показатели ССП эффективности деятельности предприятий пищевой промышленности.
-
Разработка нечетко-логической процедуры управления рисками на основе использования нечетко-когнитивной модели (нечетко-когнитивной карты) внешней и внутренней среды предприятий пищевой промышленности, отображающей источники возникновения рисковых ситуаций.
-
Разработка методики практической реализации предложенных экспертно-когнитивного метода и нечетко-логической процедуры управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неполной информации.
-
Разработка архитектуры и основных компонентов программного обеспечения компьютерно-информационной системы управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности.
-
Практическое применение разработанных нечетко-когнитивных метода и компьютерно-информационной системы управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности для повышения экономической эффективности и конкурентоспособности ОАО «Пригорское» (Смоленская область).
Методы исследования в диссертации.
При выполнении работы использовались экономическая теория, методология системного анализа, теории организации и управления предприятием, теория управления рисками, экономико-математическое моделирование и теория информационных систем в экономике.
Обоснованность результатов теоретических разработок определяется корректным применением методов экономической теории, системного анализа, теории организации и управления предприятием, теории управления рисками, теории нечетких множеств и когнитивного моделирования, методов экономико-математического моделирования и информационных технологий в экономике.
Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждена использованием достаточно полной и достоверной статистической информации о деятельности предприятий пищевой промышленности РФ, а также результатами их практического использования для повышения эффективности ОАО «Пригорское» на основе применения предложенных методов управления рисками.
Научная новизна.
К наиболее существенным научным результатам, полученным лично соискателем, относятся следующие:
-
На основе организационно-экономического анализа специфики функционирования отечественной пищевой промышленности выявлены основные направления повышения конкурентоспособности пищевых предприятий, определены и классифицированы важнейшие виды рисков, возникающих при реализации указанных направлений, а также определены особенности неопределенной информации о возникающих рисковых ситуациях, что позволит разрабатывать процедуры непрерывного мониторинга внешней и внутренней социально-экономической среды предприятия и процедуры научно-обоснованного выбора рациональных мероприятий по управлению рисками.
-
Сформулированы общие требования к разработке нечетко-логической процедуры выбора решений по управлению рисками при неопределенности исходной информации, отличающейся возможностью учета при оценке инвестиционных проектов развития предприятий пищевой промышленности риска неблагоприятных изменений значений показателей (ССП – BSC), входящих в состав сбалансированной системы показателей, что позволяет обосновать возможность использования нечетко-когнитивных методов и процедур управления рисками для обеспечения устойчивого развития пищевых предприятий в условиях глобализации рынка продуктов питания.
-
Предложен экспертно-когнитивный метод управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности, который отличается применением итерационной процедуры экспертной оценки основных факторов внешней и внутренней среды предприятия с целью дискретной адаптации процедур риск-менеджмента для минимизации возможных отклонений значений группы контролируемых показателей ССП от запланируемых вследствие возникновения рисковых ситуаций при реализации крупных инвестиционных проектов, что позволяет повысить обоснованность решений по выбору направлений инвестиционного развития отечественных пищевых предприятий в условиях неопределенности информации.
-
Предложен модифицированный метод «дерева решений», отличающийся отображением процедур нечетко-логической свертки характеристик возможных изменений значений группы показателей ССП на разных стадиях реализации инвестиционного проекта по развитию промышленных предприятий и нечетких оценок возможности возникновения рисковых ситуаций, полученных при детерминированном представлении результатов нечетких импликаций, отражающих экспертную информацию об источниках рисков, что позволяет с учетом выбранного критерия эффективности инвестиционных решений по развитию пищевых предприятий своевременно определять необходимость реализации мероприятий по исключению или минимизаций риска.
-
Разработана нечетко-логическая процедура управления рисками с использованием нечетко-когнитивной модели (нечетко-когнитивного графа) внешней и внутренней среды предприятий пищевой промышленности, которая отличается отображением внешних и внутренних источников возникновения рисковых ситуаций, а также мероприятий по управлению рисками, что позволяет оценить прямое и опосредованное влияние рисковых ситуаций на показатели эффективности реализации инвестиционного проекта и определить рациональную организацию финансирования мероприятий по управлению рисками.
Практическая значимость результатов исследования.
-
Предложенные в диссертации экспертно-когнитивный метод управления коммерческими рисками, модифицированный метод «дерева решений» и нечетко- когнитивная модель внешней и внутренней среды предприятий могут практически использоваться для научно-обоснованного принятия решений по финансированию инвестиционных проектов для предприятий пищевой промышленности и по разработке мероприятий, минимизирующих возможные негативные последствия возникновения рисковых ситуаций.
-
Разработанная методика практической реализации предложенного экспертно-когнитивного метода и нечетко-логической процедуры управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности информации могут быть практически использованы для повышения экономической эффективности риск-менеджмента на предприятиях различных отраслей промышленности.
-
На основе предложенных в диссертации экспертно-когнитивного метода управления коммерческими рисками, модифицированного метода «дерева решений» и нечетко-когнитивной модели внешней и внутренней среды промышленных предприятий с использованием среды визуального программирования Borland Delphi 7.0 разработана архитектура компьютерно-информационной системы (КИС) поддержки принятия решений по управлению рисками предприятий «RISКPROD 1.0», которая может применяться в качестве компоненты АСУП предприятий для повышения эффективности управления предприятиями пищевой промышленности в условиях конкуренции.
Реализация результатов работы.
Разработанная КИС поддержки принятия решений по управлению рисками предприятий пищевой промышленности «RISКPROD 1.0» используется в составе модифицированной АСУП на предприятии ОАО «Пригорское» (Смоленская область) для определения направлений повышения конкурентоспособности предприятия с учетом возможных рисков, что позволило повысить обоснованность принимаемых организационно-финансовых решений по минимизации возможных негативных последствий возникновения рисковых ситуации.
Апробация работы.
Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на региональной научной конференции «Актуальные вопросы социально-экономического развития России в XXI веке» (Смоленск, 2005); межвузовской научно-практическая конференция «XIII Кирилло-Мефодиевские чтения - Региональная экономика в современных условиях» (Смоленск, 2007); I, II и III Международных научно-практических конференциях ученых МАДИ (ГТУ), РГАУ-МСХА, ЛНАУ (Москва, 2006, 2007, 2008); Международной научно-методической конференции «Актуальные проблемы и тенденции развития науки» (Смоленск, 2008); III Международной научно-практической конференции «Логистика и экономика ресурсо- и энергосбережения в промышленности» (Казань, 2008), а также на научных семинарах в Международном Институте Логистики Ресурсосбережения и Технологической Инноватики РХТУ им. Д.И. Менделеева и Смоленском гуманитарном университете.
Публикации.
По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, общим объемом 3,9 п.л. Лично соискателю принадлежит 3,1 п.л.
Структура и объем работы.
Классификация и анализ внутренних и внешних рисков российских промышленных предприятий в условиях глобализации
За последние десятилетия потребность в разработке проблем риска значительно возросла, появились сведения о множестве новых рисков и средствах защиты от них.
Опасные явления природного, техногенного, социально-экономического и социально-политического характера становятся все более непредсказуемы и разрушительны с точки зрения последствий.
Нестабильность, характеризующую современную деловую и социальную среду в значительной степени связана со следующими процессами: глобализацией мировой экономики; формированием мирового рынка, что приводит к увеличению числа участников конкурентной борьбы, а, следовательно, к возрастанию факторов неопределенности результатов хозяйственной деятельности; развитием информационных технологий, делающих информацию о предлагаемых товарах и услугах еще более доступной и оперативной, усиливая конкуренцию на всех рынках.
В широком представлении глобализация представляет собой совокупность таких процессов и явлений, как трансграничные потоки товаров, услуг, капитала, технологий, информации и межстрановое перемещение людей, преобладание ориентации на мировой рынок в торговле, инвестировании и других трансакциях (на уровне фирм), территориальная и институциональная интеграция рынков, а также возникновение глобальных проблем типа экологической деградации или чрезмерного роста народонаселения, для решения которых необходимо всемирное сотрудничество. Ее характерной особенностью являются международные потоки, в основной капитала, информации, технологий и товара, которые в условиях либерализации практически не контролируются национальными законодательствами [51].
Очевидно, что, с одной стороны, для отечественных промышленных предприятий глобализацию можно рассматривать как источник новых возможностей, с другой стороны, как причину разорений и конфликтов.
Следует отметить, что процесс глобализации протекает в условиях сильно поляризованной мировой системы в плане экономической мощи и возможностей, что является потенциальным источником рисков, проблем и конфликтов, сопровождающих развитие промышленных предприятий в современных условиях. Несколько ведущих стран контролируют значительную часть производства и потребления, не прибегая к политическому или экономическому давлению. При этом их внутренние приоритеты и ценностные ориентиры накладывают отпечаток на все крупнейшие сферы интернационализации.
Развитие международной экономической системы, представляющей собой глобальное производство, обмен и потребление, осуществляемые предприятиями в национальных экономиках и на мировом рынке, сопровождается увеличением количества политических и экономических центров, участвующих в принятии решения. Это, в свою очередь, требует конструирования соответствующих международных структур, которые позволили бы создавать новые интернациональные отрасли на базе современных технологий и оптимизировать риски, сопровождающие данный процесс.
Также в условиях интеграции мировой экономики важнейшей задачей управления рисками промышленных предприятий является учет дополнительных рисков, связанных с передачей возможных экономических кризисов по цепочке в условиях связанной финансовой системы. В общем случае, понятие риска охватывает практически всю деятельность хозяйствующего субъекта, поэтому существует многообразие рисков, возникающих в работе промышленного предприятия. Рассмотрим существующие подходы к классификации рисков промышленного предприятия. Под классификацией понимают систему соподчиненных понятий какой-либо области знания или деятельности человека, используемую как средство для установления связей между этими понятиями. Таким образом, классификация рисков означает систематизацию множества рисков на основании каких-то признаков и критериев, позволяющих объединить подмножества рисков в более общие понятия. В настоящее время существует множество различных вариантов классификаций рисков. В большинстве случаев выбранные критерии не позволяют охватить все многообразие данного явления. Рассмотрим основные подходы к классификации рисков. Одной из самых распространенных и полных представляется классификация, приведенная в работе [4] (рисунок 1.3). По характеру последствий риски подразделяют на чистые и спекулятивные. Особенность чисты рисков (их иногда называют статистическими или простыми) заключается в том, что они практически всегда несет в себе потери для предпринимательской деятельности. Их причинами могут быть стихийные бедствия, несчастные случаи, недееспособность руководителей фирм и т.д. Спекулятивные риски, которые называют также динамическими или коммерческими, несут в себе либо потери, либо дополнительную прибыль для предпринимателя. Их причинами могут быть изменение курсов валют, изменение условий инвестирования и др. По сфере возникновения, в основу которой положены сферы деятельности, различают следующие виды рисков: - производственный риск, связанный с невыполнением предприятием своих планов и обязательств по производству продукции и услуг, других видов предпринимательской деятельности в результате воздействия как внешней среды, так и внутренних факторов; - коммерческий риск - это риск потерь в процессе финансово хозяйственной деятельности, его причинами могут быть снижение объемов реализации, непредвиденное снижение закупок, повышение издержек обращения и др.; - финансовый риск возникает в связи с невозможностью выполнения предприятием своих финансовых обязательств, их причинами являются изменение покупательной способности денег, неосуществление платежей и т.п. В зависимости от основной причины возникновения рисков они делятся на следующие категории: природно-естественные риски, связанные с проявлением стихийных сил природы; - экологические риски связаны с наступлением гражданской ответственности за нанесение ущерба окружающей среде; - политические риски - это возможность возникновения убытков или сокращения размеров прибыли, являющихся следствием государственной политик; - транспортные риски связаны с перевозками грузов различными видами транспорта; - имущественные риски - это риски от потери имущества предпринимателя по причинам, от него не зависящим; - торговые риски, которые зависят от убытков по причине задержки платежей, непоставки товара и т.п. [4] Большая группа рисков связана с покупательной способностью денег, также значительна по содержанию группа инвестиционных рисков (рисунок 1.3).
Анализ состояния и основных тенденций развития предприятий пищевой промышленности Смоленской области
Импорт мяса птицы в отчетном периоде составил 1294,8 тыс.т., что на 1% больше, чем в 2006 году. Практически все объемы импорта мяса птицы приходились на страны дальнего зарубежья, в основном на США (66,2%), а также ЕС (13,8%) и Бразилию (14%). Импорт пищевых субпродуктов из мяса птицы растет более быстрыми темпами, чем импорт не разделенной на части птицы. В последние годы растет импорт яичного порошка. Высокая стоимость его производства внутри России является основным фактором на этом рынке. Так, стоимость одного килограмма импортного яичного порошка в настоящее время составляет 25,8 руб., а российского -156 руб. [69].
В целом, следует отметить, что в последнее время усугубляется проблема зависимости от иностранных производителей - доля импортного мяса птицы на рынке РФ составляет около 46%, что отрицательно сказывается на обеспечении продовольственной безопасности страны. В соответствии с данными Росптицесоюза предполагается снижение доли рынка импортного мяса с нынешних 46% до 25% в 2012 г. [69].
Для производства мяса отечественными предприятиями также характерна положительная динамика. Специалисты связывают увеличение выработки мясоперерабатывающими предприятиями основных видов мясной продукции, кроме мясных консервов, с внедрения ресурсосберегающих технологий, более глубокого комплексного использования сырья и его вторичных ресурсов.
Так, в 2007 г. по сравнению с 2006 г. было произведено на 14,6% больше мяса и субпродуктов I категории за счет продолжающегося роста производства мяса птицы (на 18,7%), а также свинины (на 18,0%). Вместе с тем, производство говядины снизилось на 7,3 процента (таблица 2.3).
По данным Росптицесоюза устойчивый спрос привел к увеличению доли мяса птицы в общем объеме производимого мяса в РФ с 18% в 1990 г. до 30% в 2006 г., в основном за счет снижения потребления говядины [69].
Рассматривая структуру отечественного рынка производимого мяса птицы можно привести следующие характеристики: производство мяса бройлеров составляет 87% от общего объема производимого мяса птицы; индейка составляет 1%, гуси - 0,8%, утки - 0,2% от общего объема производства.
Основным стимулом наращивания объемов производства мясной продукции стал рост потребительского спроса на нее. По данным Росстата, в январе-декабре 2007 г. индекс физического объема продаж мяса всех видов в розничной торговле составил к соответствующему периоду 2006 г. 113,2%, в том числе мяса птицы — 112,6%, изделий колбасных - 114,2% , мясных консервов - 115,6 %.
Очевидно, что повышение спроса на мясную продукцию вызвано продолжающимся ростом реальных доходов населения, которые в 2007 г. по сравнению с 2006 г. выросли на 10,4 %. Анализ прибыльности производства мяса птицы показывает, что, например, средняя прибыльность бройлерного производства в 2006 г. оказалась на 8% ниже, чем в 2005 г. и составила 13-15 %. Очевидно, что причина снижения прибыльности заключается в увеличении производственных издержек и низких оптовых ценах.
В тоже время исследования показывают, что переработанное мясо птицы и яйца увеличивают прибыль предприятия на 15%. Таким образом, устанавливается прямая зависимость между ассортиментом продукции птицеперерабатывающих предприятий и их прибыльностью, что, в свою очередь, определяет целесообразность интеграционных процессов между предприятиями, осуществляющими переработку и производство мяса птицы. В настоящее время для отечественной пищевой и кондитерской промышленности требуется 100 тысяч тонн жидкого яйца, в том числе 72 тыс. тонн меланжа и 28 тыс. тонн жидкого яичного белка. Российские производители могут обеспечить только 12 тысяч тонн меланжа и 1,7 тонны яичного белка.
Хотя в 2007 г. по сравнению с 2006 г. крупные сельскохозяйственные предприятия увеличили производство мяса птицы на 8,8%, фермеры на 13,1%, а владельцы частных подворий на 0,5%, при этом инвестиции в птицеводство увеличились в 12 раз и составили 22,8 млрд.руб. (875 млн.долл. США) [69], отечественные птицеводческие предприятия не могут в полной мере обеспечить сырьем перерабатывающие структуры.
В настоящее время Росптицесоюзом разработан проект Федерального закона (новый технический регламент) «О требованиях к безопасности мяса сельскохозяйственной птицы, продуктов его переработки и процессов их производства». Документ юридически определяет понятия качества и безопасности мясной продукции, а также минимальный уровень содержания опасных для человека веществ, которые используют при производстве мяса птицы. Новые правила исключают возможность использования импортного мяса птицы для производства фарша. Изготавливать полуфабрикаты из размороженного мяса будет запрещено.
Очевидно, что принятие подобного законопроекта позволит в некоторой степени защитить отечественных производителей мяса птицы.
Необходимость решения отмеченных в данной главе диссертации проблем учитывалась при разработке Министерством экономического развития РФ Сценарных условий и основных макроэкономических параметров на 2009-2011 годы. При этом содействие повышению конкурентоспособности массовых обрабатывающих производств промышленности, к которым относится пищевая промышленность, обозначено в числе основных приоритетов социальной и экономической промышленности в рассматриваемый период. Разработанный инновационный сценарий развития предполагает увеличение объема привлекаемых инвестиций, направленных, прежде всего, на модернизацию производства и использование новейших технологий, развитие сырьевой базы. Реализация данной программы позволит, в частности, обеспечить уменьшение доли импорта свинины и птицы. При этом к 2011 г. предполагается увеличение объема потребления мяса на 24%, молока и молокопродуктов - на 11%. В соответствии с Концепцией долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации в пищевой промышленности предполагается прирост инвестиций в среднем на 11% ежегодно, что связано, в основном, с приростом основных фондов для удовлетворения внутреннего спроса на продукцию отрасли.
Экспертно-когнитивный метод управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности
С учетом сформулированных выше требований можно построить обобщенную структурную модель выбора решений по управлению рисками пищевых предприятий.
Очевидно, что в структурную модель выбора решений по управлению рисками пищевых предприятий должны быть включены пять групп основных элементов: непосредственно основные подсистемы рассматриваемого предприятия; внешние факторы, оказывающие влияние на возникновение и уровень различных рисков; показатели (индикаторы), позволяющие прогнозировать возникновение и развитие рисковых ситуаций; показатели, характеризующие последствия реализации рисковых ситуаций для предприятия, а также набор мероприятий по предотвращению или снижению уровня рисков различных типов. Также должны быть определены взаимосвязи между элементами модели, характеризующие их взаимное влияние друг на друга. При этом необходимо обеспечить возможность формализации направления и силы данных взаимосвязей при наличии, в основном, только качественной экспертной информации. На рисунке 3.1 в обобщенном виде представлена структурная модель выбора решений по управлению рисками пищевых предприятий.
При построении модели в качестве основных элементов (или подсистем) предприятия пищевой промышленности Э] — Эь могут рассматриваться финансовая, маркетинговая, производственная, распределительные подсистемы и т.д. В зависимости от специфики исследуемых рисков возможна различная степень агрегации элементов и подсистем исследуемого предприятия. Под элементами внешней среды (факторами внешней среды ВФі - ВФМ), являющейся источником риска для промышленного предприятия, обычно понимаются конкуренты, потребители, поставщики, рыночные условия, действия местных и федеральных органов власти и т.д.
К индикаторам риска можно отнести индикаторы, показывающие наличие и уровень риска для эффективного функционирования как отдельных подсистем, так и предприятия в целом. Примерами индикаторов риска для предприятия в целом являются уменьшение доли рынка, степень активности конкурентов в области инновационной деятельности и т.д.
Показателями, характеризующими последствия реализации рисковых ситуаций для предприятия, являются снижение уровня конкурентоспособности, снижение рентабельности, снижение курсовой стоимости акций, убытки от инвестиционной и инновационной деятельности и т.д. В диссертации предложено в качестве показателей, характеризующих последствия реализации рисковых ситуаций, рассматривать возможное отклонение показателей ССП от заданных. Примерами показателей ССП для различных проекций могут служить следующие. Финансовые показатели ССП: совокупные активы; рентабельность; совокупные активы на сотрудника; доходы к совокупным активам; доходы на сотрудника; доходы от новых продуктов; прибыль к совокупным активам; прибыль на сотрудника. Клиентская составляющая ССП: количество клиентов; доля рынка; средний оборот на клиента; среднее время, затраченное на взаимоотношения с клиентом; индекс лояльности клиентов; индекс удовлетворенности клиентов; средняя время хранения пищевой продукции; степень доверия потребителей. Внутренняя составляющая ССП: своевременная доставка; рост производительности; административные расходы; оборачиваемость складских запасов; время подготовки производства; стоимость административных ошибок; прямые контакты с клиентами; процент нереализованной пищевой продукции; уровень логистических издержек. Составляющая обучения и роста ССП: текучесть кадров; время на обучение; среднее время отсутствия; ежегодные затраты на обучение на человека; индекс удовлетворенности сотрудников. К мероприятиям по предотвращению или снижению уровня рисков различных типов относятся мероприятия по уклонению от риска; локализации риска; диссипации (распределения) риска и компенсации риска. В случае учета временного фактора, указанные мероприятия входят в состав групп профилактических мероприятий; мероприятий, реализуемых в случае возникновения риска; мероприятий резервного плана. Последние применяются в ситуациях, когда мероприятия основного плана не оказывают требуемого влияния на уровень риска и степень его негативного влияния на предприятие.
Разработанный экспертно-когнитивный метод управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности основан на применении итерационной процедуры экспертной оценки основных внешних и внутренних факторов риска с целью ступенчатой адаптации используемого на предприятии механизма риск-менеджмента для минимизации возможных отклонений контролируемых показателей ССП от за планируемых вследствие реализации рисковых ситуаций при реализации крупных уникальных инвестиционных проектов. Указанная итерационная процедура реализуется при помощи двух основных этапов: выявление наиболее значимых риск-факторов внешней и внутренней среды и определение примерного набора эффективных мероприятий по снижению возможности реализации риска или минимизации его последствий, а затем на основе указанной информации выбор эффективного с точки зрения выбранного критерия решения по развитию предприятий пищевой промышленности.
Для реализации второго этапа экспертно-когнитивного метода управления рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности предложено использовать модифицированный метод «дерева решений». В соответствие с данным методом, в состав ориентированного графа включаются узлы, отображающие процедуры нечетко-логической свертки характеристик возможных изменений показателей, входящих в состав ССП, на разных стадиях реализации инвестиционного проекта по развитию пищевых предприятий, и нечетких показателей возможности возникновения рисковых ситуаций, полученных в ходе процедуры дефазификации результатов нечетких импликаций, отражающих экспертную информацию об источниках рисков, что позволяет с учетом выбранного критерия эффективности инвестиционных решений по развитию пищевых предприятий своевременно определять необходимость реализации мероприятий по исключению риска или минимизаций его последствий.
Компьютерно-информационная система управления рисками предприятий пищевой промышленности
В процессе организации работы предприятия с точки зрения внедрения автоматизированных информационных систем, соответствующих определенному стандарту, комплексно поддерживающих бизнес-процессы его функционирования, необходимо тщательно продумать адекватность этих систем для применения на данном конкретном предприятии и проанализировать наличие условий, необходимых для внедрения. Использование на предприятии систем управления того или иного класса зависит от множества факторов: вида деятельности, размера предприятия, степени дифференциации его деятельности, типа производства, характера спроса на продукцию и т.д.
На предприятиях пищевой промышленности в настоящее время широко используются системы, соответствующие стандарту MRP II. Системы MRP II (Manufacturing Resource Planning) - это системы планирования производственных ресурсов. MRP II, в отличие от предыдущих систем класса MRP, предполагает планирование всех ресурсов предприятия, включая оборудование, людские ресурсы, материальные и финансовые ресурсы. MRP II позволяет пользоваться информацией одной системы всем службам предприятия от отдела сбыта до службы маркетинга, отдела снабжения, финансового отдела, конструкторского отдела, а также на производстве.
Основная цель - учитывать и анализировать все коммерческие и производственные события в производстве: всё то, что происходит в данный момент и всё то, что запланировано на будущее. Как только в производстве допущен брак, как только изменена программа производства, как только в производстве утверждены новые технологические требования, система мгновенно реагирует на произошедшее, указывает на проблемы, которые могут быть результатом этого, и определяет, какие изменения надо внести в производственный план, чтобы избежать этих проблем или свести их к минимуму. Идеология системы ориентирована не «что-то производить и стараться потом продать», а «стараться производить, то, что продается». Маркетинг и планирование продаж непосредственно связаны с планированием производства. Суть концепции MRP II состоит в том, что планирование производства строится на основе некоторого циклического алгоритма.
В MRP И-системы входят элементы MRP (Material requirements planning - «планирование потребности в материальных ресурсах») и CRP (Capacyty requirements planning - «Планирование потребности в производственных мощностях»). MRP II представляет собой интеграцию большого количества отдельных модулей, таких как планирование бизнес-процессов, планирование потребностей в материалах, планирование производственных мощностей, планирование финансов, управление инвестициями и т. д. Результаты работы каждого модуля анализируются всей системой в целом, что собственно и обеспечивает её гибкость по отношению к внешним факторам.
MRP II, согласно стандартам, включает следующие 16 функций: планирование продаж и производства; управление спросом; составление плана производства; планирование потребностей в сырье и материалах; спецификации продукции; складская подсистема; отгрузка готовой продукции; управление производством на цеховом уровне; планирование производственных мощностей; контроль входа/выхода; материально-техническое снабжение; планирование запасов сбытовой сети; планирование и управление инструментальными средствами; финансовое планирование; моделирование; оценка результатов деятельности.
Программный продукт, претендующий на роль системы MRP И, должен состоять из перечня функциональных блоков. Стандартные блоки программного продукта класса MRP И: прогнозирование; управление продажами; объемно-календарное планирование - планирование производства; управление "составом изделия" (структурой изделия); управление запасами; планирование потребности в материалах MRP; планирование потребности в производственных мощностях - CRP; управление цехом (возможны различные варианты блоков для серийного, заказного, проектного или непрерывного производств); закупки; финансы; бухгалтерия.
Отсутствие какого-либо из перечисленных блоков в составе программного продукта означает невозможность характеризовать его как MRP-II - систему. Если программный продукт позволяет реализовать только один способ прогнозирования (например, усреднение по историческим данным) или только один блок управления цехом (например, только серийное производство пищевых продуктов), то такой продукт все равно будет называться MRP-II. Уровень проработки всех блоков (подсистем), удовлетворяющий потребностям конкретного предприятия, часто может не достигаться ни в одном программном продукте из представленных на рынке. Все эти аспекты должны являться предметом анализа и использования при последующем выборе программного продукта. MRP II ориентируется на малые и средние производственные предприятия - предприятия «единичного позаказного» производства, «массового» производства или «серийного» производства продукции. Соответственно именно системы такого класса целесообразно применять на предприятиях пищевой промышленности для эффективного управления деятельностью.
Среди систем рассматриваемого класса на предприятиях пищевой промышленности наиболее часто применяются программные продукты «1С», программные продукты серии БЭСТ, в том числе «БЭСТ-ПРО».
В ОАО «Пригорское» используется информационная система «БЭСТ-ПРО». Данная система управления предприятием является профессиональной программой для производства класса MRP II. Подготовка и планирование производства, учет производства, калькуляция затрат и себестоимости, логистика, управление персоналом, управление договорами и проектами, бюджетирование, бухгалтерский и налоговый учет. Программа осуществляет управление предприятием с локальной сетью, объединяющей до 100-150 компьютеров.
