Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ и систематизация моделей для принятия управленческих решений в конкурентной и динамичной среде 12
1.1 Анализ моделей принятия управленческих решений в конкурентной и динамичной среде 12
1.2 Систематизация моделей для принятия управленческих решений 27
1.3 Систематизация параметров для принятия управленческих решений 43
Глава 2. Теоретико-методические подходы к разработке модели управления гибкостью предприятия на оперативном и стратегическом уровне 55
2.1 Определение и количественное выражение элементов гибкости 55
2.2 Теоретические подходы к разработке модели для управления гибкостью 65
2.3 Управление гибкостью на оперативном уровне 71
2.4 Управление гибкостью на стратегическом уровне 78
Глава 3. Практические аспекты разработки и применения модели управления гибкостью производственных предприятий 91
3.1 Описание детальности производственных компаний 91
3.2 Определение показателей на оперативном уровне 95
3.3 Управление гибкостью с помощью проектных, технических и организационных характеристик продукции 99
3.4 Управляемая переменная на уровнях управления 109
Заключение 115
Список литературы 117
- Систематизация моделей для принятия управленческих решений
- Определение и количественное выражение элементов гибкости
- Управление гибкостью на стратегическом уровне
- Управляемая переменная на уровнях управления
Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования. В
современном мире компания должна управлять своим производством быстро
и как можно эффективнее. Товары должны производиться своевременно и в
соответствии с быстро меняющимися требованиями клиентов. Благодаря
росту глобализации, быстрому развитию информационных и
коммуникационных технологий, уменьшению жизненного цикла продукта,
увеличению скорости изменения потребностей клиентов и рыночных
процессов, производственные предприятия находятся в конкурентной и
динамичной среде. В связи с постоянными изменениями окружающей
среды, структуры и условий управления всеми компонентами
производственных систем, необходимо учитывать, что преобразования нужно реализовывать быстро и с минимальными усилиями. Ключевым фактором для этого является непрерывная адаптация производства, которая обсуждается в настоящее время в контексте Индустрия 4.0. Эта стратегия позволяет обеспечить устойчивое развитие промышленных предприятий с учетом требований заказчиков.
Как правило проблематика управления гибкостью предприятия
рассматривается преимущественно с инженерно-технической точки зрения,
предпочитающей оперировать детерминированными моделями для
выявления причинно-следственных связей между зависимыми и
независимыми переменными. Измерения гибкости описываются с помощью
возможных реакций системы в виде технических или экономических
показателей. В современных условия функционирования предприятий эти подходы имеют ограниченное применение, поэтому необходимо переходить на системно-ориентированное мышление и действия, основанные на принципах самоорганизации, теории функционирования сложных систем, теории хаоса и т.д.
Недостаточная проработанность новых подходов к управлению
гибкостью предприятий как в научном, так и практическом аспектах, подчеркивают актуальность темы диссертационного исследования.
Степень разработанности проблемы.
Проблематика управления гибкостью предприятий рассматривается в
научных монографиях и статьях в основном с технико-экономической точки
зрения. К наиболее известным и авторитетным авторам, внесшим
существенный вклад в развитии теории, методологии и практики управления гибкостью предприятий, можно отнести таких ученых как D. Upton, H.-P. Wiendahl, P. Nyhuis, K.-I. Voigt, H. Wildemann, A.K. Sethi, A. De Toni, L.L. Koste, G. Chryssolouris, C. Schneeweiss, R. Cisek, R. Pibernik, C. Singer и др.
Существенный вклад в развитие теории систем управления и систем управления эффективностью на стратегическом уровне внесли такие ученые как H. Ulrich, M. Schwaninger, J. Regg-Strm, A. Glweiler, R. Simons, St. Beer, A. Neely, C. Kruger, F. Malik, G. Mller-Stewens, and L. K. Jacobsen, а также В.С. Катькало, Г.Б. Клейнер, Л.С. Мазелис, К.С. Солодухин и др.
Проблематика адаптивного управления на оперативном уровне рассмотрена в работах В.А. Волочиенко, Е.Д. Коршуновой и др.
Различным аспектам стратегического и оперативного контроллинга посвящены работы Ю. Вебера, И.Б. Гусевой, А. Дайле, Н.Г. Данилочкиной, О.А. Дедова, А.М. Карминского, В.Г. Ларионова, Л.А. Малышевой, А. И. Орлова, М.Н. Павленкова, С.Г. Фалько, Д. Хана, П. Хорварта, У. Шеффера и
др.
Цель диссертационного исследования заключается в разработке модели и инструментария управления гибкостью производственных предприятий на оперативном и стратегическом уровне управления.
Для достижения поставленной цели в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:
Исследовать и систематизировать актуальные модели и методы принятия управленческих решений на производственных предприятиях.
Сформировать требования к управляющим переменным для решения задачи управления гибкостью предприятия.
Разработать модель управления гибкостью для оперативного и стратегического уровня, а также выявить управляющие переменные для практического применения.
Провести апробацию полученных результатов на примере производственных предприятий.
. Выявить перспективы дальнейших исследований по тематике диссертации.
Объект исследования - производственные предприятия, вынужденные адаптироваться к постоянным изменениям внешней среды и условиям функционирования для обеспечения жизнеспособности в долгосрочной перспективе.
Предмет исследования - модели и механизмы измерения, оценки и управления гибкостью производственных предприятий на оперативном и стратегическом уровне.
Теоретическую и методологическую основу исследования составили труды признанных ученых в области теории систем, теории принятия управленческих решений, методов экономико-математического моделирования, организации производства, стратегического и оперативного управления предприятиями, контроллинга производственных систем.
Информационно - эмпирическую базу исследования составили результаты практических исследований, опубликованные в книгах, диссертациях, аналитических отчетах и периодических изданиях, а также материалы исследований, проведенных автором данной диссертации в качестве участника и руководителя проектов на производственных предприятиях различных сфер деятельности.
Научная гипотеза исследования заключается в предположении о необходимости разработки новых подходов к управлению гибкостью,
отличающихся от традиционных инженерно-технических подходов и базирующихся на изучении потенциалов компонентов гибкости.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке совокупности теоретических и методических положений и подходов к разработке модели управления гибкостью предприятия на оперативном и стратегическом уровне.
К основным результатам, полученным лично автором и обладающими признаками научной новизны, можно отнести:
-
Разработана модель управления гибкостью производственных предприятий на стратегическом уровне, отличительная особенность которой, по сравнению с инженерно-техническими причинно-следственными моделями измерения гибкости, заключается в оценке и учете потенциала гибкости, что позволяет обеспечить долгосрочную жизнеспособность предприятия в условиях высокой динамики и неопределенности рынков.
-
Предложено и обосновано определение гибкости как целостной совокупности ее характеристик: целей и управляющих переменных, вместо традиционного описания отдельных параметров гибкости, что позволяет одновременно рассматривать управляющие переменные в казуальных (причинно-следственных) и некаузальных динамических процессах на оперативном и стратегическом уровнях управления.
-
Предложен подход к формированию ключевых показателей эффективности для стратегического уровня управления гибкостью, основанный, в отличии от традиционного детерминированного подхода, на применении вероятностных и экспертных методов оценки, что позволяет учитывать индивидуальные оценки стратегических действий.
-
Разработана трехмерная модель принятия решений на стратегическом уровне, включающая такие компоненты как « куб гибкости-окружающая среда- уровни стратегического, оперативного и нормативного управления» и их взаимосвязи. Новизна модели заключается в том, что взаимосвязи между ее элементами описываются не в традиционном виде как цепочки детерминированных причинно-следственных связей, а с помощью некаузальных стохастических и динамических моделей, что позволяет повысить обоснованность оценок эффективности стратегических действий.
Достоверность результатов, выводов и рекомендаций подтверждена тем фактом, что в исследовании использованы актуальные данные конкретных компаний, а также результаты исследований российских и зарубежных
ученых в области менеджмента, контроллинга, организации и управления производством, промышленного инжиниринга и системного проектирования.
Положения, выносимые на защиту:
модель управления гибкостью производственных предприятий на стратегическом уровне;
определение гибкости как целостной совокупности ее характеристик: целей и управляющих переменных, вместо традиционного описания отдельных параметров гибкости;
подход к формированию ключевых показателей эффективности для стратегического уровня управления гибкостью
трехмерная модель принятия решений на стратегическом уровне, включающая 3 компонента как « куб гибкости-окружающая среда-уровни стратегического, оперативного и нормативного управления» и их взаимосвязи
Теоретическая значимость исследования заключается в разработке подходов и инструментария управления гибкостью на оперативном и стратегическом уровнях управления. Показано, что на оперативном уровне управления для управления гибкостью целесообразно использовать детерминистские модели, основанные на причинно-следственных связах. Для стратегического уровня данный тип моделей не дает хороших результатов, поэтому для управления гибкостью на стратегическом уровне управления необходимы подходы и действия, основанные на системно-ориентированном мышлении и принципах самоорганизации, а также теории функционирования сложных систем.
Практическая значимость исследования заключается в возможности использования предлагаемых инструментов для эффективного решения оперативно-стратегических задач управления гибкостью в условиях высокой динамики внешней среды, конкурентности и неопределенности рынков.
Соответствие диссертации Паспорту научной специальности:
Представленные в диссертации научные положения соответствуют формуле и области исследования Паспорта специальности ВАК РФ 08.00.05 -Экономика и управление народным хозяйством: менеджмент, а именно: пункт 10.11. Процесс управления организацией, её отдельными подсистемами и функциями. Целеполагание и планирование в управлении организацией. Контроль, мониторинг и бенчмаркинг. Механизмы и методы принятия и реализации управленческих решений. Управление проектом. Управление знаниями. Риск-менеджмент. Управление производством: современные производственные системы.
Апробация и внедрение результатов исследования. Результаты исследования были приняты к реализации шведской компанией Ericsson в виде отчета по проекту за 2013г. и 2014г., а также компанией Ukseproff O
(Эстония), о чем свидетельствуют соответствующие акты внедрения.
Основные положения диссертации были представлены на международных и
российских научных конференциях: VI Международная научно-практическая
конференция «Экономика знаний: стратегические проблемы и решения»
(Краснодар, Кубанский Госуниверситет, 2014); VI Международный конгресс
по контроллингу «Современные вызовы контроллингу и требования к
контроллеру», (Владимир, НП «Объединение контроллеров, 2015); IV
Международная научно-практическая конференция «Менеджмент и
контроллинг в условиях нестабильной внешней среды» (Рязань, НП «Объединение контроллеров, 2015); а также на семинаре Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге НУК ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, 2016, 2017), Таллиннском техническом университете (2014, 2015).
Публикации. Результаты исследования представлены в 13 научных работах, четыре из них - в журналах, входящих в Перечень изданий, рекомендованных ВАК РФ
Объем и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из
введения, трёх глав, выводов и результатов, список литературы (181
источника). Объем основного текста диссертации составляет 132 стp.,
Систематизация моделей для принятия управленческих решений
В литературе встречается мало определений «измерения успеха» и «измерения результативности», и ученые не пришли к консенсусу по поводу значений этих терминов [97]. Английский термин «performance» (эффективность, результативность) впервые был использован в XV веке и означал игру или некую выставку [3]. Впоследствии это слово получило и другие значения. В работе [177] дано следующее определение: «отдельные развлечения, представленные перед аудиторией, способ работы или действия». В качестве синонимов используются термины результативность, благоустройство, достижения и удовлетворение. Словарь Merriam-Webster определяет performance как «выполнение действия, выполнение требования, манера реагировать с целью стимулирования и возможность выполнения» [85].
Если система целей организации представляется в целостном виде, то измерение уровня достижения целей, установленных для каждого сотрудника - в случае, если они сочетаются с деятельностью организации – в совокупности представляет результативность. Между организацией, внешней средой и сотрудниками организации существует жесткая взаимосвязь, поэтому уровень удовлетворённости сотрудников является важным показателем для организаций, и результативность измеряет эту степень удовлетворенности.
Согласно Anderson и Fagerhaug термин performance также связан с историческим развитием науки об экономике [3]. В начале XIX века для британской текстильной промышленности качество было главным приоритетом. В конце того века с появлением тейлоризма в центре исследований оказался контроль производительности труда. Использование машин и производительность труда стали доминирующими показателями. С переходом от рынка производителей к рынку потребителей в 1980-х годах прошлого века принятое определение производительности было расширено.
Это определение показывает, что измерение понимается как процесс количественного определения, анализа, обсуждения и инициации деятельности. Англо-американские авторы, как, например, Neely в соответствии с этим подходом определяют измерение производительности как количественную оценку [97]. Поэтому в качестве рабочего определения результативности понимается измерение, анализ и оценка степени достижения удовлетворенности заинтересованных сторон на основе сравнения плановых и фактических величин.
Взаимозависимости между факторами успеха и результатом
Факторы успеха определяются как факторы, коррелирующие с успехом компании, при этом причинно-следственная связь может предполагаться, но не доказываться. Масштабы этой корреляции могут изменяться, но при высокой степени корреляции факторы могут быть определены как критические факторы успеха [140]. Это представление, объединяющее успех с факторами или управленческой деятельностью с целью выработки предложений по их улучшению, появилось у специалистов по консалтингу 1960 года [100]. Исследователи определили конкретные факторы успеха для компаний, используя различные методы и приемы, и эти выводы и концепции были применены ко всем видам компаний. Особое признание эти концепции получили в стратегическом управлении. Но вопрос о факторах успеха вызывает много критики, поскольку существуют сомнения в том, что источники успеха компании могут быть научно обоснованы.
Jacobsen разработала модель, объясняющую успех в предпринимательской деятельности, которая охватывает все возможные факторы и группы факторов, а также определила необъяснимые факторы и последствия, источники которых нельзя наблюдать извне [59, с. 221].
Цель статистических исследований в области исследования факторов успеха - определить с помощью анализа корреляций, регрессии или факторов, между какими факторами успеха (независимый параметр) и показателями успеха (зависимый параметр) могут существовать причинно-следственные отношения. Такое объяснение успеха является ограниченным из-за существующих множественных взаимозависимостей между факторами [2; 82].
В работе [82, с. 699] установлено, что знание факторов успеха потеряет свое конкурентное преимущество, если информация будет распространяться. Представление о причинно-следственной связи между стимулом и реакцией появилось также в научном менеджменте [30, с. 139]. Если учесть рекурсию, циклы контроля (кибернетические), цепи обратной связи (нелинейную динамику), оперативную закрытость или обратную связь (биологические системы), то отношения можно определить синтетически, но при этом трудно определить аналитически [30, с. 141]. Поэтому необходимо создать теоретическую концепцию с использованием моделирования личности, динамических и зависимых от процесса элементов [59, с. 8]. Основными нерешенными вопросами остаются взаимосвязи между факторами и результатами, а также механизмами реализации решений.
Особенно отличаются результаты по следующим факторам:
- внутренние и внешние;
- прямые и косвенные;
- устойчивые или неустойчивые;
- отрицательные и положительные [57, с. 927].
Основной вопрос в анализе причинно-следственной связи заключается в том, должны ли все меры описываться количественно, как, например, в мысленном эксперименте Эрвина Шредингера ("кошка Шредингера") [70]. Аналогичная дискуссия была в 1935/36 гг. между Эйнштейном, Подольским и Розеном (Einstein A.; Podolsky B.; Rosen N.) с одной стороны [27], и Шредингером (Schrdinger E.) с другой [133]. Их обсуждение касалось неполноты теории, и в результате эту проблему удалось решить благодаря основам квантовой физики. На основе этого обсуждения необходимо пересмотреть представление о положении дел в компаний и, соответственно, значение измерений и систему измерения и управления результативностью.
Как считает Brodley, для решения этого вопроса можно использовать нечеткую логику, а также квантовую механику [15], которая, по его мнению, может дать ответы и на другие открытые вопросы в науке о бизнесе.
В работе [70] авторы видят шаги в эволюции систем измерения результативности в слиянии измерения результативности, стратегического мышления и обмена знаниями и, таким образом, предоставлении соответствующей информации управлению стратегическими решениями.
Количественное определение измерений
В связи с ограниченными возможностями установления причинно-следственных отношений между факторами и результатами был поднят вопрос о том, должны ли все измерения быть количественными, что вызывает наиболее серьезную критику существующих методов измерения результативности [70, с. 399]. Они предположили, что, как и в физике, существует необходимость пересмотра теоретического подхода для достижения более высоких результатов в объяснении мира, и предложили рассмотреть такие неизмеримые показатели, как информация, интеллект или знания, а также дополнительные аспекты, такие как обмен знаниями, стратегическое мышление технологическая поддержка (там же, с. 396). Это усовершенствование определения соответствует использованию моделей и методов в обработке информации в бухгалтерском учете согласно Meier [84].
Если менеджмент понимать как кибернетический цикл, то переменные можно определить количественно; в качестве примера можно назвать модели множественных измерений, которые используются для мониторинга деятельности компании. Значение анализа стоимости-выгоды (Value Benefit Analysis) и дальнейшее развитие повышает экономическую оценку и показывает возможности преобразования другой, комплексной информации в количественные и финансовые показатели [135].
Использование объясняющих модели для описания сложной информации представляет собой общий подход, используемый в обсуждениях, связанных с бизнес-аналитикой или интеллектуальным управлением знаниями. При этом акцент делается на индивидуальном характере решений, но имеются ограничения, касающиеся зависимых динамических и технологических элементов, которые являются необходимыми элементами в соответствии с теоретической моделью Yakobsen [59]. Pachow-Frauenhofer предложил использовать векторный метод для измерения гибкости [112], который позволяет количественно описать сложные показатели. Этот метод, однако, описывает определенную ситуацию только рациональным/познавательным образом.
Urbnek и Krl представили в своей модели ситуацию и процесс принятия решений, но они упростили его, определив изменение от начала до конца как качественный процесс[164]. В понимании автора настоящего исследования эти подходы критически оценивают моделирование в научном менеджменте.
Определение и количественное выражение элементов гибкости
В соответствующей литературе существует множество определений термина гибкости. Так, Сети и Сети (Sethi A.K., Sethi S.P.) дали в обзоре 1990 г. более 50 различных определений гибкости [143]. Содержание этого термина изменилось с течением времени [172]. В последнее время Singer [148], Heger [48] и Seebacher [142] проанализировали различные определения гибкости и связанных с ней терминов. Так, например, согласно Wiendahl [169] изменчивость - это способность расчетливо осуществить предусмотрительную и своевременную корректировку производственных структур и процессов на всех уровнях, в ответ на изменение экономической ситуации; в то время как гибкость описывает оперативную способность системы производства или монтажа переключаться с минимальными усилиями и задержкой в рамках заранее определенной группы деталей или узлов благодаря логическому перепрограммированию, перенаправлению и реструктуризации в той же системе. А. Oke утверждает, что гибкость является наиболее конкурентоспособным оружием для производственных компаний, работающих в условиях растущей нестабильности и турбулентности рынков [110]. Производственная гибкость предоставляет организациям возможность быстро реагировать на различные типы изменений и на действия конкурентов. Voigt и др. утверждают, что адаптивность и гибкость – это синонимичные термины в литературе [173, с. 47], но они также отмечают, что содержание термина «гибкость» изменилось с течением времени. В Таблице 4 представлена эволюция содержания этого термина.
В настоящем исследовании использовано определение гибкости, предложенное Upton [163] и дополненное De Toni и Tonchia [26]: «Гибкость - это способность измениться или реагировать с небольшими временными затратами, в результате небольших усилий, расходов или производительности для того, чтобы справиться с набором производственных требований». Различные определения гибкости показывают, что существуют также различные способы описания гибкости. Singer проанализировал эти способы и классифицировал их с помощью семи характеристик, таких, как объект, а также влияние на продолжительность, намерение, момент, направление, способ и уровень. Seebacher проанализировал и сравнил различные термины, связанные с гибкостью, путем использования этих характеристик. Некоторые авторы сосредоточились в своем анализе на различных типах гибкости [68, с. 87] и показали отношения между ними [142]. При этом исследователи описывают возникновение гибкости и пытаются дать объяснение этому понятию, но не описывают инструменты, которые необходимы менеджменту для управления гибкостью.
Определение измерений гибкости
Чтобы можно было использовать гибкость в качестве управляющей переменной, понимание этого термина должно быть широким и охватывать все аспекты управления. Поэтому в настоящем исследовании используется определение Upton, считающего, что управление гибкостью должно быть сфокусировано на объектах, которые должны быть гибкими (аспекты), частоте изменений (временной горизонт) и способах достижения гибкости (факторы) [163].
Гибкость не может быть измерена в целом и должна изучаться только с точки зрения тех аспектов, изменение которых больше всего влияет на результативность компании. Аспекты могут варьироваться от компании к компании и от ситуации к ситуации. В тематической литературе было предложено много классификаций этих аспектов [143; 68; 124]. Эти классификации основаны на функциональных подходах в производственных компаниях, но они не рассматривают способы реакции компании на внешнее или внутреннее воздействие (триггеры). Cisek и др. взяли этот аспект за основу своего метода рецепторов [22] (Рисунок 2.1) и описали отношения между триггером и аспектом гибкости (в их понимании рецептора), с помощью основных показателей для производства: продукт, количество, время, стоимость и качество [22, с. 442; 55, с. 22]. Некоторые авторы определяют дополнительные рецепторы, такие как технологии [91, с. 25] или система элементов [55, с. 22], но эти показатели влияют на гибкость не прямо, а косвенно через управление компанией и не будут обсуждаться в этой главе. Этот аспект будет дополнительно проанализирован при обсуждении управления гибкостью. "Продукт" состоит из разного рода продуктов, которые компания предлагает своим клиентам, чтобы удовлетворить их запросы, в том числе вариантов продуктов. "Измерение" имеет два различных показателя: объем заказываемой партии продукции и (ежемесячный) спрос.
Объем заказываемой партии продукции (рассчитывается путем оптимизации издержек на оформление заказов и стоимости хранения в производстве и складах), в основном, представляет собой оптимальное значение с аналитической точки зрения, для использования его в управлении, особенно для определения гибкости следует обсудить допустимые объемы заказа с учетом возможных отклонений от оптимального значения. Для планирования производственной деятельности необходимо определить ежемесячные/ежегодные объемы спроса, которые можно спланировать. Измерение "время" сфокусировано на инженерных аспектах, то есть времени изготовления единицы продукции, времени, необходимом для производства всего заказа, а также порядке и времени операции (цикла) на единицу продукции. Производственное время на единицу и операционное время на единицу непосредственно связаны с необходимыми оперативными шагами в производстве, основанными на дизайне продукта и на мощностях для сборки. Определение временного горизонта
Основная цель здесь заключается в определении рамок, в которых будут проводиться изменения. Необходимость гибкости может возникнуть [163]: I) в краткосрочной перспективе, в случае ежеминутных изменений (оперативная); и / или II) в среднесрочной перспективе, в случае изменений, например, из-за сезонности спроса (тактическая); и, наконец, III) в долгосрочной перспективе, как следствие серьезных изменений в приоритетах компании и бизнеса (стратегическая). Гибкость заданной системы описывается с помощью так называемых коридоров гибкости [159][102]. В соответствии с различными аспектами времени коридоры определяются как коридоры гибкости, изменчивости или трансформируемости (см. Рисунок 2.2). Фактический коридор изменчивости (Chact) описывается с учетом фактического и потенциального коридоров гибкости (Fact и Fpot).
Управление гибкостью на стратегическом уровне
Стратегическое управление сосредоточено на осуществлении будущего вклада для заинтересованных сторон с помощью запланированных или возникших видов деятельности и использования ресурсов для достижения определенной позиции на рынке и создания устойчивых конкурентных преимуществ [92, с. 18]. Поэтому в центре внимания стратегического управления - будущее положение компании и направления развития, зависящие друг от друга [4, с. 57]. Malina и Selto проанализировали применимость статистического анализа для описания этой зависимости, и их выводы показывают, что его причинно следственная природа позволяет использовать его лишь ограниченно [81]. Как отметил в своем исследовании Cavalcanti, четкое использование причинно следственной связи в процессе принятия решений согласно теореме Белла о неравенстве в теории игр будет определять не победителя в игре, а "всегда выбирать проигрышную стратегию" [20]. Основная критика классических/традиционных моделей принятия решений связана с аспектами причинности и детерминированным взглядом на жизнь (локальным реализмом).
Неопределенность и случайность, вызванные недостатком знаний и информации, игнорируются или определяются как неизвестные параметры при моделировании, что делает результаты прогноза неточными. Однако, благодаря знанию этих параметров точность можно увеличить, и результат может быть детерминированным. На этот аспект также ссылались при обсуждении локальных скрытых переменных [27], частично о нем говорили фон Нейман (1932г.), Глисон (1957 г.), Бом (1952г), Белл (1964г.), Кохер-Шпекер (1967г.) и Гринбергер-Хорн-Цейлингер (1989г.).
В ходе этих обсуждений исследователи пришли к выводу о том, что классическое понимание науки не может объяснить природу принятия решений, тогда как квантовая механика способна лучше справиться этой задачей, и поэтому больше подходит для объяснения модели принятия решений [165]. Исследования представления о кванте как основы для моделей в процессе принятия решений были сосредоточены на областях процессов решений, неоднозначного восприятия, семантических сетях, вероятностных суждениях, порядковых эффектов когнитивных измерений и памяти. Исследователи во главе с Busemeyer уделяют основное внимание квантовой модели принятия решений и определяют путь принятия решений человеком [18]. Yukalov и Sornette рассматривают в основном аналитическую часть модели и устанавливают математические требования к квантовой теории принятия решений [179], что позволяет прогнозировать принятие решений с количественное точки зрения, в том числе объяснять классические парадоксы принятия решений [180]. В биологической и медицинской науки существуют также дискуссии о применении квантовых моделей принятия решений, которые дают дополнительные возможности для объяснения терапевтических механизмов [57, с. 927; 87]. Milgrom заявил, что для терапевтической ситуации в центре решения находятся пациент, врач и лекарства, и объяснил, что терапевтический механизм основан на слабой квантовой теории и состояниях ГХЦ (Гринбергера-Хорна-Цейлингера) (Greenberger, Horne, Zeilinger), где мера запутанности - как плотность соединения - определяет успех улучшения [87]. В подходе Milgrom в центре внимания находятся будущее состояние и улучшение и, следовательно, этот метод подходит для применения в стратегическом управлении. Использование этого подхода в контексте стратегических аспектов управления гибкостью будет обсуждаться в следующем разделе. В разделе о стимулирующей переменной сделан акцент на использовании методов, подходящих для определения проблем, требующих решения. В кибернетическом цикле управления задача контрольной переменной дать представление о результате системы и основу для сравнения его с целями системы. Из-за различных подходов между оперативными и стратегическими целям управления и стимулирующим переменными прямой связи не существует, но деятельность в рамках стратегического управления оказывает влияние на деятельность в оперативном управлении. Результаты деятельности как на стратегическом, так и на оперативном уровне управления можно контролировать с помощью общего подхода, который делает упор на произведенные затраты; с точки зрения гибкости, это связано c произведенным затратами.
В таблице 8 показаны все элементы стратегического и оперативного управления гибкостью.
Метод Milgrom, основанный на взаимодействии между тремя участниками при усовершенствовании процесса оказания медицинской помощи: практикующим врачом, пациентом и лекарством с определениями "помогающий" и "не помогающий " (= врач), "реагирующий" и "не реагирующий" ( = пациент) и "исцеляющее" и "неисцеляющее" (= лекарство) [87, с. 95]. Если преобразовать этот метод в модель FEM, то тремя участниками будут среда (с определениями «реагирующая» и «не реагирующая»), управление (с определениями «поддерживающее развитие» или «не поддерживающее развитие») и состояние гибкости и адаптируемости (со значениями адаптирующийся или не адаптирующийся).
В соответствии с санкт-галленской моделью управления предприятие осуществляет свою деятельность не как самоцель, а служит цели общества и действует посредством активного, постоянного диалога с широким кругом заинтересованных сторон [126]. Этот диалог представляет собой взаимосвязь между предприятием и окружающей средой. Если можно идентифицировать корреляцию между этими частями системы, которая проявляется в политических, юридических или экономических зависимых вертикальных или горизонтальных сетях, таких как аффилированные группы, ассоциации, семьи и т.д., то взаимосвязь может быть описана в терминах вероятностного распределения, а деятельность может быть описана с помощью классических моделей, для этого развитие должно быть представлено в виде цепей обратной связи.
Другие виды кооперации не соответствуют этим характеристикам и могут быть описаны в виде запутанных взаимосвязей. Новые клиенты и новые рынки имеют эти запутанные отношения с компанией, и в терминах гибкости их реакция на продукт-предложение представляет собой гибкость в отношении осуществления заказов / приобретении (или не приобретении) товаров.
Понимание организации как системы означает, что успешные организации способны описывать и использовать взаимодействие между всеми заинтересованными сторонами для удовлетворения желаний и потребностей. Основными ежедневными задачами менеджеров в организациях являются измерение, анализ и передача степени удовлетворенности заинтересованных сторон, а также действия по планированию для достижения удовлетворенности. Помимо этой диагностической задачи менеджеры должны разработать стратегию, чтобы достичь более высокого уровня удовлетворенности заинтересованных сторон. Следуя идее классической корреляции между настоящим и будущим положением компании, можно описать их с помощью показателей статистического вероятностного распределения, а с точки зрения контроля, ими можно управлять с помощью отрицательной обратной связи.
База данных PIMS может быть использована как инструмент для объяснения взаимосвязи между стратегией и успехом компании на основе этих классических корреляций [80, с. 196-210], а также для поддержки усилий по поиску баланса между стратегическим и оперативным управлением. Поддержка развития увеличивается и включает в себя наблюдение за механизмами изменения и разнообразием вариантов, а также возможность распознавать изменения и готовность руководства поддерживать развитие [175]. Метод синтеграции Malik является одним из примеров применения вышеназванных видов деятельности в повседневной деятельности [80, с. 308].
Как было показано выше, дизайн продукта зависит от потребностей клиентов, дистрибьюторов, логистики и производителя, определенных в соответствии с точкой зрения потребителя, интеллекта лица, принимающего решения/потребителя, внешней среды и системой ценностей клиента, цели использования, типа каналов дистрибуции, цели логистики, цели компании и так далее. Таким образом, гибкость как часть решения клиента является одним параметром интерпретации потребностей заинтересованных сторон. Значимым для жизнестойкости организации является удовлетворение потребностей клиента, чтобы обеспечить доход организаций. Этот вопрос будет обсуждаться в науке о восприятии потребителей и потребительского поведения.
Управляемая переменная на уровнях управления
В кибернетическом цикле управления задача управляемой переменной - дать представление о результате системы. Если принять определение гибкости в качестве основного, то затраты на обеспечение изменения считаются управляемой переменной. Эффективная калькуляция затрат жизненного цикла является подходящим методом для выявления и разделения затрат на стоимость реализации (AI), использования (АС), активации (AA) и утилизации (АЕ)[112,с. 87-90].
Несмотря на то, что четкая классификация затрат обеспечивает перевод этих данных в оперативные цели, существует потребность в дополнительном определении стоимости. Особенно косвенное воздействие в связи с усилиями по реализации нуждается в учете дополнительных денежных элементов. Союз немецкий инженеров (Verein Deutscher Ingenieure-VDI) разработал метод «Расширенной экономической оценки» (Expanded Economic Evaluation -EEE), который поддерживает преобразование нестоиомостных целей, таких как трансформируемость и гибкость [135] в денежные переменные.
В планировании на предприятии как правило рассматриваются только стоимостные результаты в рамках классического экономического расчета, например, чистый дисконтированный доход и т.д.. При использовании метода EEE становится возможным рассмотреть нестоимостные аспекты в процессе планирования, который включает в себя также дополнительные инвестиции, необходимые для достижения цели. В ходе расширенной экономической оценки компания сначала выбирает наиболее важные неденежные цели, для достижения которых будет использоваться завод. Затем выявляют наиболее подходящие заводские объекты для инвестиций, рассчитывают непосредственно определяемые платежные потоки. Далее компания трансформирует результаты нестоимостной оценки в финансовые показатели и на основе этой матрицы и дисконтированной стоимости получает увеличенную дисконтированную стоимость. Затем проводят анализ чувствительности и фиксируют всю процедуру в документах. Этот метод показывает, как дополнительные элементы затрат оказывают влияние на стоимостные результаты за счет использования инвестиций, активации и расширения коридора гибкости [66].
Для расчета возможности планирования деятельности предприятия с финансовой точки зрения были рассчитаны прямые платежи для планирования и эксплуатации фабрики компании B. Совокупные результаты, основанные на расчетах и оценках, представлены в таблице 14. Сначала были рассмотрены платежи для планирования, а затем платежи за период реализации, оплата фабричного оборудования и, наконец, стоимость фабричных операций. Были принятые во внимание годовые отчетные периоды за пять лет, при этом инфляция не учитывалась, так как предполагается, что все составляющие доходов и расходов в равной степени зависят от инфляции. В таблице 14 представлены прямые затраты, связанные с планированием, внедрением и эксплуатацией фабрики за каждый год в течение пятилетнего периода.
Доходы фабрики, производящей двери, зависят от производственной мощности и цен на двери. В этом расчете 40% дверей являются стандартными, а 60% дверей сделаны на заказ. Ожидается, что производительность увеличится на 15% за второй и третий год и на 10% за четвертый и пятый год.
Инвестиционные возможности оцениваются путем применения метода оценки инвестиций (чистый дисконтированный поток платежей-NPV). Ставка дисконтирования устанавливается в размере 10%. Значения для расчета NPV для прямых платежей за пять лет приведены в Таблице 15.
Для определения увеличенной дисконтированной стоимости нестоимостных целей и подцелей на данном этапе превращаются в платежи. Совокупные результаты преобразований, приведенные в Таблице 16, вычислены для каждого года в течение пятилетнего периода и включают денежное выражение нестоимостных целей.
Интегративная оценка представляет собой объединение расчетов прямых платежей (Таблица 14) и калькуляции результатов преобразования неденежных целей компании B, которые можно найти в Таблице 16. На основании рассчитанных прямых платежей и результатов преобразования (Таблица 17) можно определить увеличенную дисконтированную стоимость (ENPV). Для получения ENPV прямые денежные потоки годового периода и денежные выражения нестоимостных целей суммируются (Таблица 17).
Увеличенный чистый дисконтированный поток (ENPV) компании B составляет 1 186 261 , составляющие которого представлены в Таблице 18. Предварительно рассчитанная ставка дисконтирования равна 10%. Если ENPV проектируемого предприятия больше нуля, то проект может быть реализован.