Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Теоретические основы формирования системы управления малыми предприятиями 8
1.1. Роль и место малого предпринимательства для развития экономики стран 8
1.2. Основные специфические особенности малого предпринимательства 17
1.3. Обоснование методов разработки краткосрочных планов 30
ГЛАВА 2, Обоснование методов прогнозирования развития малых предприятий 41
2.1. Возможности современных специализированных программных продуктов объемно-календарного планирования 41
2.2. Организация работ по формированию производственной программы малого предприятия 70
2.2, Метод векторного прогнозирования и его модификация 84
2.3. Алгоритм формирования производственного плана в блоке управления заказами 97
ГЛАВА 3. Апробация предложенного комплекса моделей оперативного планирования производства на примере ООО «Галеон» 113
3.1. Основные черты и особенности функционирования рассматриваемого предприятия 113
3.2. Оценка экономического эффекта от внедрения 128
Заключение 137
Список Литературы
- Основные специфические особенности малого предпринимательства
- Обоснование методов разработки краткосрочных планов
- Организация работ по формированию производственной программы малого предприятия
- Оценка экономического эффекта от внедрения
Введение к работе
Проведение рыночной реформы, включающей в себя децентрализацию системы управления экономики в целом, коренным образом изменила условия хозяйствования многих предприятий. Особая острота указанных проблем присуща малым промышленным предприятиям, продукция которых является предметом массового спроса и потребителями (заказчиками) которой является достаточно широкий круг покупателей.
В настоящее время большинство специалистов в области экономики констатируют отсутствие научно-методической базы по вопросам прогнозирования деятельности промышленных предприятий.
Имеющаяся в России методическая литература по этим вопросам в основном переводная и отражает опыт деятельности западных компаний, находящихся в других условиях и решающих совершенно иные проблемы, чем отечественные предприятия. В свою очередь, немногочисленные отечественные публикации базируются на информации зарубежных изданий и в основном носят учебный характер. Поэтому в них не учтены специфические особенности переходного этапа развития экономики России. Некоторые из приведенных в литературных источниках рекомендации вызывают определенные сомнения, поскольку не учитывают существенных различий в первую очередь в психологии российских и зарубежных предпринимателей.
Единичные примеры успешного приспособления российских предприятий к изменяющимся рыночным условиям показывают, что они достигли такого результата во многом «интуитивно», методом проб и многочисленных ошибок. Они смогли выбрать эффективное направление своего развития, только рационально сочетая как требования формирующегося рынка, так и свои внутренние интересы и возможности. Поэтому можно утверждать, что только совместное, комплексное «синтезированное» использование накопленного
зарубежного опыта с учетом российских специфических особенностей и учета множества различных других внешних и внутренних обстоятельств позволяет обеспечить предприятиям выбор единственно возможного и, самое главное, реального направления движения.
В связи с этим актуальной проблемой стала разработка методов, моделей и инструментальных программных средств, позволяющих эффективно формировать краткосрочные планы производственно-хозяйственной деятельности. Наиболее предпочтительными для решения данной проблемы являются эвристические методы принятия решений.
Отсутствие комплексных исследований в указанной области с одной стороны и необходимость решения данной проблемы с другой, обусловили актуальность выбранной темы исследования.
Целью диссертационной работы является разработка комплекса
эвристических экономико-математических методов и моделей
формирования основных технико-экономических показателей
производственно-хозяйственной деятельности хозяйствующих
субъектов.
Исследование предметно опиралось на практическую деятельность отдельной отрасли промышленности, в частности - полиграфической.
Поставленная цель предполагает решение следующих задач:
Провести анализ современных теоретических подходов по моделированию процессов прогнозирования деятельности предприятий;
Разработать модели прогнозирования рыночного объема продаж на краткосрочный период на основе метода векторного прогнозирования;
Разработать алгоритмы и программное обеспечение, основанное на эвристических методах принятия решений для анализа и прогнозирования основных технико-экономических показателей
производственно-хозяйственной деятельности хозяйствующих субъектов;
Разработать базу данных, обеспечивающую хранение и обработку сведений, необходимых для прогнозирования объема продаж;
Осуществить внедрение на конкретном производственно-технологическом объекте предлагаемой системы прикладных моделей, обеспечивающих эффективное формирование краткосрочной производственной программы;
Оценить экономическую эффективность от практического внедрения предложенного комплекса моделей;
Объект исследования. Объектом конкретизации теоретических и практических положений являются предприятия малого бизнеса, основным видом деятельности которого является производство разнообразной печатной продукции.
Методы исследования, используемые в работе базируются на основах экономической теории, теоретических положениях менеджмента, теории организации, экономического анализа, прогнозирования рыночного спроса, теории проектирования информационных систем а также методологии и технологии системного моделирования.
Научная новизна работы. Научная новизна отражена в следующих результатах, полученных автором и выносимых на защиту:
Выявлены основные направления повышения эффективности планирования деятельности предприятий малого бизнеса.
На основе анализа и обобщения современных теоретических исследований и результатов диссертации выбран и обоснован методический подход формирования согласованных механизмов учета производственных возможностей и платежеспособного спроса
на продукцию, обеспечивающий эффективное функционирование малых предприятий.
Разработаны экономико-математические модели одновременного анализа нескольких временных рядов объемов продаж.
Разработан метод формирования оперативной производственной программы субъектов хозяйствования.
Разработаны алгоритмы эффективного управления ресурсами предприятия на всех этапах производственно-технологического цикла изготовления продукции.
Предложен метод оценки эффективности от использования в плановой деятельности предлагаемого комплекса моделей и алгоритмов.
Осуществлено формирование оптимальных оперативных планов на конкретном малом предприятии полиграфической отрасли промышленности - ООО «Галеон».
Практическая ценность работы. Разработанные в диссертации методические рекомендации и положения по формированию оптимальных оперативно-производственных планов субъектов хозяйствования могут быть использованы в практике их функционирования с целью повышения эффективности и конкурентоспособности. Результаты исследования представляют практический интерес для руководителей и специалистов малых предприятий а также организаций, осуществляющих консалтинговые услуги в области применения современных технологий управления. Представляется также целесообразным отражение материалов настоящего диссертационного исследования в учебных процессах повышения квалификации менеджеров в области организации и управления современным производством.
Апробация. Основные результаты работы докладывались на 9-м Всероссийском студенческом семинаре «Проблемы управления»,
Москва-2001, 10-м Всероссийском студенческом семинаре «Проблемы управления», Москва-2002, а также на 20-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов «Реформы в России и проблемы управления - 2005», Москва 2005 г.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных литературных источников и приложений.
Основные специфические особенности малого предпринимательства
Как явствует из самого определения, «малое предпринимательство» - это предпринимательская деятельность, осуществляемая субъектами экономики при установленных законами, государственными органами или другими представительными организациями критериях (показателях), уточняющих сущность этого понятия.
Западные экономисты определяют этот вид предпринимательства как процесс поиска новых возможностей, внедрения новых способов производства, открытость к новым перспективам, преодоление старых ограничений. Предпринимательство, считают они, есть четвертый фактор производства, который, однако, неосязаем[15].
Отечественные психологи усматривают в предпринимательстве особый, связанный с риском вид деятельности по организации нового потенциала, прибыльного дела, а также творческую активность в экономике, требующих специфических личностных качеств.
По данным Мирового банка в настоящее время общее число показателей, по которым предприятия относятся к субъектам малого предпринимательства (бизнеса), превышает 50. При этом наиболее часто применяемыми критериями являются: средняя численность занятых на предприятии работников, ежегодный оборот, полученный предприятием, как правило, за год, и величина активов. Главным критерием отнесения предприятий к субъектам малого предпринимательства является численность персонала. При определении мер поддержки субъектам предпринимательства на уровне ЕС могут применяться и другие показатели (таб.4).
Принцип отнесения предприятия к субъектам малого предпринимательства по численности работников сохранился и в российском законодательстве. В соответствии с Федеральным законом Российской Федерации «О государственной поддержке малого предпринимательства в Российской Федерацию 16] от 14 июня 1995 года №88-ФЗ под малыми предприятиями понимаются коммерческие организации, в уставном капитале которых доля участия Российской Федерации, общественных и религиозных организаций (объединений), благотворительных и иных фондов не превышает 25%, доля принадлежащая одному или нескольким юридическим лицам, не являющимся субъектами малого предпринимательства, не превышает 25%. При этом средняя численность работников за отчетный период не должна превышать: в промышленности - 100 чел., строительстве - 100 чел., на транспорте - 100 чел., сельском хозяйстве - 60 чел., научно-технической сфере - 60 чел, оптовой торговле - 50 чел., розничной торговле и бытовом обслуживании населения - 30 чел. Для остальных отраслей и при осуществлении других видов деятельности установлен лимит численности в 50 чел.
В Федеральном Законе РФ «О государственной поддержке малого предпринимательства в Российской Федерации» установлено, что под субъектами малого предпринимательства понимаются также физические лица, занимающиеся предпринимательской деятельностью без образования юридического лица.
Малое предприятие должно иметь одну из организационно-правовых форм, установленных Гражданским Кодексом РФ, и обладать статусом юридического лица. В качестве учредителей могут выступать: граждане РФ, члены семьи, другие лица, совместно ведущие хозяйство; органы управления РФ и субъектов РФ, уполномоченные управлять государственным имуществом; органы местного самоуправления; общественные объединения (организации); иностранные юридические лица и различные иностранные организации (с учетом действующего законодательства); трудовые коллективы государственных и муниципальных предприятий,
В Гражданском кодексе Российской Федерации допускается существование следующих организационно-правовых форм коммерческих организаций, основанных на частной собственности[26]: - Полное товарищество; - Товарищество на вере; - Общество с ограниченной ответственностью; - Общество с дополнительной ответственностью; - Производственный кооператив; - Акционерное общество.
Хозяйственными товариществами и обществами признаются коммерческие организации с разделенным на вклады участников уставным капиталом, которые в качестве основной цели преследуют извлечение прибыли путем осуществления любых, не запрещенных законом видов деятельности[32].
Участники обществ и товариществ имеют право на получение информации о деятельности этих организаций и несут обязательства по внесению вкладов в уставной капитал и неразглашению информации, составляющей коммерческую тайну. [7]
Обоснование методов разработки краткосрочных планов
Важная роль в процессе формирования планов производства принадлежит вопросам обоснованности. В настоящее время существует большое количество разработанных моделей прогнозирования. В рамках предлагаемой в настоящей работе концепции можно выделить следующие основные методические подходы по прогнозированию (табл.
5).
Информационной моделью прогнозирования, получившей широкое распространение в последние годы, является многофакторная регрессионная модель. В основу этого метода заложен принцип рассмотрения моделируемого процесса как «черного ящика», на вход которого подаются условия и факторы, а на выходе получаются результирующие показатели. Зависимость между этими показателями формируется статистическим путем.
Однако, методы регрессионного анализа обладают рядом серьезных недостатков, которые могут стать причиной больших неточностей (ошибок), среди них в первую очередь следует отметить:
1. Точность получаемых прогнозов во многом зависит от количества и качества используемых исходных данных. Чем больше исходных «точек» на основании значений которых строится прогноз, тем он более ТОЧНЫЙ.
Однако в условиях отсутствия на предприятиях полной и достоверной сопоставимой динамической информационной базы, точность таких прогнозов будет относительно невысока.
2. Двусторонняя причинная связь, предполагает одностороннюю направленность воздействия. При введении других факторов, может возникнуть «двусторонняя причинная связь»: (так, например, объем продаж может зависеть от цен на товары, а цены - в свою очередь от объема продаж). В таких случаях одновременно с первоначальным уравнением необходимо включать уравнение, учитывающее воздействие искомой зависимой переменной на соответствующие переменные в правой части уравнения.
3. Существование зависимости между независимыми переменными. В таких случаях бывает сложно измерить степень влияния каждой из них в отдельности на зависимую переменную.
4. Автокорреляция. Эта проблема возникает тогда, когда систематически получаются завышенные результаты прогноза для одних периодов и заниженные для других. Причиной такой систематической ошибки может быть отсутствие в уравнении важных переменных.
5. Высокие уровни корреляции без наличия каких-либо причинно-следственных связей между переменными. Корреляция такого рода, будучи лишенного экономического смысла, конечно не может служить методической основой для прогнозирования. Во многом это вызвано логической ошибкой при включении таких переменных в уравнении регрессии.
6. Методы статистического моделирования зависят от характера изменений в базисном ряду динамики. В целях выявления общей тенденции развития используются ряд «механических» методов - сглаживание путем укрупнения интервалов, скользящей средней или аналитического выравнивания.
7. Способ укрупнения интервалов применяется для выявления тренда в рядах динамики колеблющихся уровней, основной тенденции развития. Главное в этом способе заключается в преобразовании первоначального ряда динамики в ряды более продолжительных периодов (часовые в суточные, суточные в недельные или декадные, последние в месячные, месячные в квартальные, квартальные в годовые и так далее).
8. Способ скользящей средней состоит в том, что вместо каждого уровня исходного ряда берутся средние из уровней периодов.
9. Применение механических методов выравнивания в рядах динамики позволяет выявить тренд, но не дает его математического описания, то есть числового измерения тренда.
Метод аналитического выравнивания. Здесь основная тенденция развития Yti рассчитывается как функция времени:
Y«-f(ti) Определение теоретических (расчетных) уровней Yti производится на основании адекватной математической функции, которая наилучшим образом отражает общую тенденцию ряда динамики.
Подбор адекватной функции осуществляется методом наименьших квадратов - минимальным отклонением сумы квадратов между теоретическими Ytj и эмпирическими Yti уровнями.
Существует большое количество различных по сложности (объему вычислительной процедуры) и точности процедур экстраполяции временных рядов: а) прямая; б) итеративная; в) адаптивная (полиномиальная модель, модель линейного роста, модель с адаптируемыми параметрами адаптации).
На первом этапе экстраполяции производится аналитическое выравнивание - выбор функции, наиболее соответствующей данным (полином 1, 2 или 3 степени, экспоненциальная, степенная, логарифмическая и пр.) и вычисляются коэффициенты с использованием метода наименьших квадратов.
Организация работ по формированию производственной программы малого предприятия
Подведем итоги анализа возможностей современных специализированных программнглх продуктов по управлению проектами, отметив основные тенденции и направления развития программных пакетов данного типа.
Текущий уровень развития вычислительной техники позволил разработчикам программных пакетов календарного планирования не только снять большинство технических ограничений (на количество работ, ресурсов и т.д.), но и значительно расширить функциональные возможности своих разработок. Однако, помимо явных положительных тенденций, это привело к значительному усложнению как интерфейсной части самих пакетов, так и организационной части работы с программными средствами. Теперь даже подготовленному специалисту в области управления проектами для эффективного использования вычислительных средств необходимо пройти обучение у производителя того пакета, с которым он далее будет работать. Помимо этого необходимы более глубокие знания также и в области операционной системы и офисных приложений. В связи с этим затрудняется не только переход на пакет другого разработчика, но даже и переход на следующую версию используемого в данный момент продукта. Для фирмы это означает значительные расходы, поскольку стоимость программного обеспечения западных разработчиков доходит до десятков тысяч долларов, кроме того, возникает необходимость в обучении и повышении квалификации.
Появление систем корпоративного управления проектами вполне обусловлено тенденцией развития программного обеспечения. Однако, разделение производителем версий на настольные и профессиональные, естественно значительно различающиеся по стоимости, производится из общих маркетинговых соображений, а не из потребностей конкретного заказчика. Таким образом, для организаций зачастую возникает необходимость покупать более дорогую систему выбранного производителя, которая при текущем уровне потребностей будет использоваться далеко не в полном объеме, только потому, что базовая версия обеспечивает лишь минимум функциональных возможностей.
Несмотря на то, что во всех пакетах используется методология сетевого моделирования и планирования, эта методология «скрыта» от пользователя. Часто предлагаемые методы работы оказываются не очень удобными, и, как уже отмечалось выше, требуют дополнительного изучения.
Для российского рынка также остро стоит проблема локализации западного программного обеспечения. И если в последнее время русифицированная версия продукта появляется не намного позже оригинальной версии, то со специальной литературой возникают значительные задержки. Сложившиеся методы управления проектами в России отличаются от западных. В программных продуктах западных разработчиков эти особенности не учитываются, а возможности доработки и переконфигурирования, особенно алгоритмической части, доступны далеко не во всех пакетах.
Ни один из рассмотренных пакетов инструментальных средств не обладает необходимым набором средств по составлению краткосрочных планов на базе анализа и прогнозирования объемов спроса.
Процесс составления производственного плана начинается с момента, когда заказ поступает к менеджеру. Именно на этом этапе вырабатывается наиболее важное решение - принимать заказ к исполнению или отклонить. На принятие решения влияют следующие факторы: - размер заказа - текущая загруженность производства - срок исполнения - стоимость.
Цена, устанавливаемая за выполнение заказа равна сумме всех издержек, увеличенной на коэффициент а. Минимальный срок исполнения заказа определяется, исходя из тиража заказа по нормам производительности. Предприятие может выполнить заказ в минимальный срок, если всё оборудование, которое необходимо для исполнения заказа свободно в те моменты, когда оно потребуется. При нормально загруженном производстве редко складывается такая ситуация. Обычно существуют временные лаги между выполнением различных технологических операций, так как приходится ожидать, пока определённый вид оборудования освободится. Заказ может быть выполнен в минимальный срок только если оборудование не загружено совсем или если график выполнения остальных заказов специально будет скорректирован так, чтобы оборудование было свободно в нужный момент. Такой режим работы является «напряженным» и предприятие увеличивает цену за такие срочные заказы. Обычно заказ принимается в работу со сроком исполнения значительно (примерно в 1,5 раза) больше минимального. Так он может быть выполнен в нормальном (ненапряженном) режиме работы. Возможен так же вариант, когда заказ может быть исполнен в длительные сроки (заказчик не заинтересован в срочном исполнении заказа). В этом случае цена за выполнение заказа снижается тем более, чем дольше срок, приемлемый для заказчика, но не менее некоторого уровня, ниже которого предприятию будет не выгодно выполнять заказ.
Оценка экономического эффекта от внедрения
Оценка эффективности использования информационной системы является одним из ключевых вопросов, возникающих при разработке и внедрении информационных систем. К какому результату придет предприятие в результате эксплуатации информационной системы: получению конкурентного преимущества и снижению затрат или наоборот -к повышению затрат и потере конкурентоспособности продукции, зависит от того, насколько окажется эффективна используемая система. Для того, чтобы предприятие вдруг не оказалось в догоняющих, руководитель должен задолго до принятия решения оценить, каков же будет результат использования той или иной системы. К сожалению, данный вопрос является не только одним из самых важных, но и одним из самых трудноформализуемых. В этой связи зачастую оценки являются сильно обобщенными и неточными. Для того, чтобы принять верное решение, руководителю предприятия необходимо обладать большим опытом и дальновидностью.
Количественная оценка эффективности информационных систем возможна только в плоскости затраты - результат. Затраты так или иначе можно оценить. Результат же количественно оценить удается редко. Его можно определить по снижению организационных и транзакционных издержек, повышению качества управления а также получения конкурентного преимущества на рынке.
При решении вопроса об использовании на предприятии автоматизации системы практически всегда довольно остро встает вопрос об экономической эффективности предлагаемых преобразований. К сожалению, в отечественной литературе и периодике проблемы эффективности обсуждаются гораздо реже, чем, например, вопросы функциональной полноты программ, их надежности и корректности. Это положение связано прежде всего с тем, что большинство исследователей относятся к технической интеллигенции, что не позволяет им глубоко проанализировать экономическую составляющую софтверного бизнеса. Видимо, именно по этой причине в России пока не до конца отлажены механизмы ценообразования на программные продукты и сопутствующие услуги (обучение, внедрение, сопровождение и т.д.), что в целом несколько тормозит дальнейшее развитие информационных технологий на предприятиях. Ниже будут кратко рассмотрены ключевые аспекты оценки экономической эффективности при проведении автоматизации на предприятии.
Что такое экономическая эффективность автоматизации? О понятии экономической эффективности уже многие годы ведутся теоретические споры. На самом деле не так уж важно, какое определение является наиболее близким к истине. Гораздо важнее другое - насколько методика расчетов и, соответственно, конечные результаты и оценки отражают реальные выгоды или убытки от проведения того или иного мероприятия, реализации того или иного проекта на практике.
Под экономической эффективностью автоматизации будем понимать соизмеримую разность результатов на создание (реорганизацию, адаптацию, развитие и т.д.) информационной системы на предприятии и затрат на проведение этого проекта. Несмотря на внешнюю простоту формулировки, данное определение словосочетание "соизмеримая разность" является краеугольным камнем данного определения.
Вычесть из доходов (предполагаемых или реальных) расходы (предполагаемые или реальные) и получить конечный результат кажется легко, но на практике все сложнее и требуется учитывать по крайней мере три фактора - времени, неопределенности и риска. Если это не сделать, то полученный результат вряд ли будет достаточно адекватен реальному положению дел.
Различают абсолютную и относительную (сравнительную) экономическую эффективность [70]. В первом случае проводится анализ уже выбранного (или даже реализованного) варианта автоматизации без учета возможных альтернатив. Во втором случае альтернативные стратегии автоматизации сравниваются между собой с позиций экономической эффективности. Можно рассчитывать также удельные показатели эффективности (на рубль вложенных затрат, на одного работника и т.д.).
Относительно методики расчета эффективности тоже нет единого мнения. На самом деле не так уж важно, как именно считать, потому что ошибки в расчетах из-за неопределенности и риска как правило больше, чем погрешность той или иной методики. Важно другое - правильно определять совокупность затрат на автоматизацию (в частности, затраты на перестройку управления предприятием, обучение персонала и т.д.) и правильно прогнозировать возможные результаты, включая в них не только локальные, но и синергические (общесистемные) эффекты.
Таким образом, на вербальном (словесном) уровне экономическая эффективность есть ни что иное, как количественная (денежная) оценка эффекта от проведения мероприятий по автоматизации. Ниже будут приведены некоторые упрощенные методы оценки экономической эффективности, пригодные для использования различными специалистами.
Расчет абсолютной эффективности
С позиций пользователя (конечного потребителя) информационной системы абсолютная эффективность автоматизации определяется как разность между полученными результатами (или оценкой этих результатов в будущем) и затратами на автоматизацию. В случае, если до проведения оцениваемых работ предприятие вообще не было автоматизировано, достаточно сравнить результаты деятельности без автоматизации Pj при соответствующих нулевых затратах (Зі = 0) с результатами после автоматизации Рг при соответствующих затратах Зі.
