Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Использование производственной мощности малых предприятий сферы услуг в новых условиях хозяйствования
1.1. Становление малого бизнеса и особенности функционирования предприятий сферы услуг 12
1.2. Выбор показателей оптимального использования мощности малых предприятий сферы услуг и методологические основы проведения исследования 42
Глава2. Статистическая база исследования и математические модели функционирования малых предприятий сферы услуг в конкурентной среде
2.1. Анализ закономерностей функциониройаййя малых предприятий сферы услуг и их классификация поур'бёню конкуренции и ор ганизационных форм обслуживания 58
2.2. Математические модели функционирования малых предприятий сферы услуг в разных условиях конкурентной среды 80
2.3. Обоснование показателей и критериев оптимального функционирования малых предприятий сферы услуг 94
2.4. Экономико-статистические модели функционирования малых предприятий сферы услуг 105
Глава 3. Количественная оценка эффективности использования мощности малых предприятий сферы услуг и согласования неравномерного спроса и предложения .
3.1. Результаты моделирования показателей малых предприятий сферы услуг при различных уровнях конкуренции и основных формах организации труда работников 108
3.2. Регулирование спроса и предложения в условиях неравномерного риска 122
Выводы и предложения 137
Литература 139
Приложения 152
- Выбор показателей оптимального использования мощности малых предприятий сферы услуг и методологические основы проведения исследования
- Математические модели функционирования малых предприятий сферы услуг в разных условиях конкурентной среды
- Обоснование показателей и критериев оптимального функционирования малых предприятий сферы услуг
- Регулирование спроса и предложения в условиях неравномерного риска
Введение к работе
Переход страны к рыночным отношениям вызвал радикальные изменения в их экономической и общественно-политической жизни. Быстрое развитие частного сектора ускорило трансформацию предприятий государственного сектора, которые в условиях жесткой конкуренции вынуждены принять общие правила взаимоотношений и адаптироваться к новым принципам хозяйствования, как по структуре предприятий, так и по принадлежности к различным формам собственности функционирования.
Сфера услуг также претерпела радикальные изменения. Наряду с крупными фирмами, учреждениями и объединениями начали развиваться малые и средние предприятия, предлагающие различные виды услуг: нотариальные конторы, станции технического обслуживания автомобилей, предприятия торговли и общественного питания, ремонта бытовой аппаратуры и техники и другие. Полная экономическая самостоятельность этих предприятии в условиях конкуренции вынуждает их прикладывать максимум усилий для удовлетворения потребностей населения. Однако неблагоприятная экономическая ситуация, издержки переходного периода, а также отсутствие практического опыта работы в условиях рыночной экономики, порождают немало трудностей для менеджеров и владельцев малых предприятий сферы услуг, как и предприятий производственной сферы. Некоторые объективные особенности функционирования малых предприятий сферы услуг (в дальнейшем для краткости МПУ) в условиях развитой рыночной экономики, как указывается в работах [10, 47, 66, 92, 165 и др.], значительно усугубляют общую картину, обусловленную тем, что менеджмент и маркетинг таких предприятий осуществляется либо в условиях неопределенности, либо в условиях большого риска.
В этой связи стихийное развитие таких предприятий вызывает огромные экономические и социальные издержки общества, которых можно было
бы избежать при наличии методологических основ обеспечения их эффективности.
Естественно, для большинства предприятий сферы услуг критерием оптимальности является максимум прибыли. Для предприятий социального назначения могут быть положены в основу другие критерии, отвечающие целям соответствующих организаций. В данной работе рассматриваются предприятия, целью которых является достижение максимальной прибыли.
Наличие конкуренции выдвигает на первый план высокое качество услуг как непременное условие выживаемости предприятий [61, 66, 88, 158 и др.]. При достаточной конкурентоспособности качества предлагаемых услуг повышение эффективности работы предприятий достигается путем более высокого уровня использования мощности, т. е. увеличением объема услуг. С другой стороны, высокое качество услуг часто связано с минимизацией времени обслуживания, которое может быть достигнуто в условиях стохастично-сти спроса и колебания времени выполнения услуг за счет создания оправданного резерва мощности [42, 96, 82, 144, 163].
Таким образом, существует определенное противоречие, которое носит объективный характер и требует более глубокое рассмотрение с учетом известного расчета факторов [10, 66, 165] Судя по зарубежному опыту, этот набор факторов, характерных для сферы услуг, можно воспринимать как долговременную реальность, не связанную с переходным периодом социально-экономического развития страны.
Изучение влияния этих факторов на показатели функционирования МПУ позволит прогнозировать и моделировать работу предприятий на стадиях проектирования, создания, функционирования и развития, дать количественную оценку эффективности тех или иных решений в области менеджмента и маркетинга функционирующих предприятий с учетом их назначения.
В отечественной и зарубежной литературе достаточно широко освещены вопросы организации, планирования и управления такими организация
ми [10, 11, 36, 50, 51, 56, 62, 66, 88, 92, 111, 165 и др.], известны математические модели стохастичных систем массового обслуживания [21,24,74,99,126,127 и др.]. Вместе с тем, анализ показал, что в новых рыночных отношениях необходим учет большего числа факторов, и зачастую речь должна идти не о достижении точечного значения оптимума, а о принятии "хороших решений", позволяющих успешно функционировать малым предприятиям, способствовать их выживанию в определенные периоды, связанные с ухудшением конъюнктуры.
В этой связи актуальность темы диссертации обусловлена долговременным характером воздействия факторов, связанных с функционированием МЛУ в рыночных условиях.
Цель работы. Целью диссертационного исследования является разработка экономико-математических моделей оптимального использования мощности малых предприятий сферы услуг путем регулирования неравномерного спроса и предложения в конкурентной среде.
Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:
• провести анализ тенденций развития малого бизнеса и выявить особенности функционирования малых предприятий сферы услуг;
• исследовать закономерности изменения спроса и предложения на услуги;
• произвести дифференцирование МЛУ в зависимости от форм организации труда и интенсивности конкуренции;
• предложить математические модели функционирования МЛУ в конкурентной среде;
• обосновать критерии оптимального использования мощности;
• произвести моделирование показателей малых предприятий сферы услуг при различных уровнях конкуренции и основных вариантах организации труда;
• разработать методический подход к оценке влияния неравномерности спроса и предложения на эффективность работы МПУ;
Предметом исследования являются основные факторы внешней среды для малых предприятий сферы услуг, экономико-математические модели и закономерности процесса процесса функционирования МПУ.
Объектом исследований служили малое предпринимательство в России и в Карачаево-Черкесской Республике, а также функционирование малых предприятий сферы услуг республики.
Методика исследования. Методология исследования базировалась на обобщении отечественного и зарубежного опыта малого и среднего бизнеса в сфере услуг, фундаментальных трудах ученых в области менеджмента и маркетинга.
В процессе исследования были привлечены источники научной и научно-практической литературы по проблемам, относящимся к комплексному рассмотрению задач эффективного использования потенциала предприятий сферы услуг, менеджмента и маркетинга в конкурентной среде.
При выполнении работы применялись методы системного анализа, математический аппарат теории вероятностей, теории массового обслуживания математической статистики, статистического моделирования (метод Монте-Карло), динамического программирования, социально - психологических обследований.
Научная новизна результатов исследования заключается в следующем: • разработанные статистические модели по методу Монте-Карло являются оригинальными т. к. впервые аппроксимируют функционирование МПУ в конкурентной среде, и позволяют оптимизировать их показатели при раз
личных критериях оптимальности и формах организации труда работников в конкурентной среде;
впервые сформирован комплекс аналитических моделей функционирования МПУ, описывающий основные формы организации труда и возможные уровни конкуренции;
построенные в работе экономико-математические модели оптимального регулирования спроса и предложения в конкурентной среде для предприятий сферы услуг являются новыми и не имеют аналогов в существующих экономико-математических моделях;
впервые получена количественная оценка эффекта от взаимопомощи работников МПУ в стохастичных процессах обслуживания клиентов и основных видов конкуренции;
установлены временные циклы колебания спроса на услуги и выявлена природа неравномерности спроса для различных видов предприятий сферы услуг;
предложено в качестве показателя интенсивности конкуренции МПУ использовать коэффициент согласованности спроса и предложения;
Личный вклад автора в разработку положений, вынесенных на защиту обладающих научной новизной, состоит в следующем: разработаны экономико-статистические модели по методу Монте-Карло, аппроксимирующие функционирование МПУ в конкурентной среде; предложена классификация условий функционирования МПУ в зависимости от интенсивности конкуренции и форм организации труда; сформирован комплекс аналитических моделей, описывающий возможные уровни конкуренции и основные формы организации труда работников;
• установлены зависимости между спросом и уровнем загрузки мощности МПУ при различных моделях функционирования, позволяющие оптимизировать согласование спроса и предложения;
• установлены закономерности и выявлены причины колебания спроса по различным временным циклам и предложены мероприятия по адаптации предложения к спросу;
• получена количественная оценка эффекта взаимопомощи работников МПУ в стохастических процессах функционирования предприятий;
• разработана методика, позволяющая менеджерам МПУ прогнозировать эффективность регулирования спроса и предложения в зависимости от интенсивности конкуренции и прибыльности предприятий.
Практическая значимость исследования. Диссертационное исследование направлено на формирование методологической базы оптимального функционирования МПУ путем регулирования спроса и предложения в зависимости от интенсивности конкуренции и степени неопределенности внешней среды малых предприятий сферы услуг.
Для практического применения разработаны:
• методика определения оптимального уровня загрузки мощности малых предприятий сферы услуг;
• алгоритм регулирования мощности малых предприятий сферы услуг в зависимости от продолжительности циклов колебания спроса.
Разработанные методические рекомендации могут служить инструментарием для менеджеров малых предприятий сферы услуг при прогнозировании эффективности маркетинговых мероприятий в различной конкурентной среде.
Полученные результаты могут быть использованы также при разработке бизнес-планов и проектов, в учебном процессе при подготовке специалистов в области экономики, менеджмента и маркетинга.
Апробация результатов исследования. Использование результатов ис следования на ряде предприятий Карачаево-Черкесской республики позволило установить влияние отдельных оптимизационных мероприятий на эффективность их работы.
Результаты выполненных исследований были также использованы в учебном процессе по курсам "Маркетинг и менеджмент", в разделах "количественные методы" и "малый бизнес" для инженерных и экономических специальностей в Карачаево-Черкесском государственном технологическом институте.
Основные результаты исследований докладывались на научных конференциях профессорско-преподавательского состава КЧГТИ и республиканской научно-практической конференции в 1996 г.
Публикации. Основные положения диссертационного исследования изложены в 4-х опубликованных работах общим объемом 1.06 п.л., в том числе авторских - 1.06 п.л..
Структура и объем диссертационного исследования. Диссертация состоит из введения, 3 глав, включающих 8 параграфов, списка использованной литературы из 172 наименований и приложений.
Диссертация изложена на 149 страницах, содержит 40 рисунков и 7 таб лиц.
Выбор показателей оптимального использования мощности малых предприятий сферы услуг и методологические основы проведения исследования
Оценку потенциала предприятий сферы услуг по аналогии с предприятиями сферы производства [149] целесообразно проводить по следующим направлениям: производству, возможности реализации услуг, организационных структур и менеджменту, маркетингу и финансам.
Под производством понимается объём и перечень услуг, наличный парк оборудования, резервные мощности, местонахождение предприятия. Возможности реализации услуг обусловлены адаптированностью предприятий к колебаниям спроса, а также уровнем и скоростью обращения запасов. Организационная структура и менеджмент определяются организацией и системой управления, персоналом предприятия, уровнем менеджмента, фирменной культурой и другими переменными. Маркетинг включает исследования рынка, стимулирование продвижения услуг, ценообразование, коммуникационные связи и информацию, маркетинговые программы и планы. Прибыльность, рентабельность и финансовая устойчивость характеризуют финансовое положение предприятий. Большое число переменных затрудняет управление предприятиями. Ограниченные возможности МПУ приводят к тому, что менеджеры вынуждены одну часть решений принимать по интуиции, другую,—используя опыт и лишь некоторые путём изучения и анализа переменных.
Обоснование последней группы переменных целесообразно вести исходя из их влияния на колебания и величину спроса, а так же адаптации предприятий сферы услуг к переменному спросу с целью согласования спроса и предложения при минимальных потерях.
В этой связи в настоящей работе рассматриваются факторы, влияющие на регулирование спроса и предложения согласно общепризнанному пе-речню[66,165]. На первом этапе целесообразно рассмотреть показатели эффективного использования мощности сферы услуг, функционирующих в условиях стохастичного спроса и предложения.
В последующем целесообразно перейти к количественным оценкам влияния различных факторов на согласования спроса и предложения на услуги для выявления закономерностей и функционирования МПУ.
Ввиду того, что основу промышленности составляли крупные машиностроительные предприятия, отечественная наука уделяла большое внимание показателям эффективности использования производственного потенциала [3, 35, 40, 107] предприятий промышленности.
В качестве общепризнанных показателей уровня использования основных фондов приняты фондоотдача, коэффициент сменности, производительность труда и другие интегральные измерители. При этом, основным показателем эффективности использования промышленно-производственного потенциала принята производительность труда [35].
Повышение производительности труда означает увеличение количе ства продукции, выпускаемой в единицу времени или сокращение затрат вре мени на единицу выпускаемой продукции.
При аналитическом расчете уровня производительности труда и резервов ее роста применяется формула: где Пт - производительность труда (количество единиц продукции, изготовляемое в единицу времени); Fp - фонд рабочего времени рабочего; Тд - трудоемкость единицы продукции. Источником роста производительности труда в этом случае является более рациональное использование рабочего времени и сокращение затрат труда на единицу продукции.
Производительность труда определяется так же, как выработка готовой продукции, приходящейся на одного работающего. Объем продукции делится на среднесписочный состав производственного персонала, т. е. здесь: В - конечный результат функционирования производственного потенциала предприятия; Рс - среднесписочная численность персонала.
При оценке эффективности использования производственного персонала применяются и частные показатели, выявляющие отдельные локальные связи между элементами потенциала предприятия. К ним, например, относится коэффициент сменности рабочей силы, определяемый отношением где Fa - количество человеко-дней, фактически отработанных рабочими во всех сменах в данном периоде; Дн - количество человеко-дней, отработанных в наиболее загруженную смену.
Для оценки эффективности использования потенциала применяются и другие частные показатели: энергоотдача, технологичность, отдача информационных ресурсов и пр.
Для целей нашего исследования наибольший интерес представляют такие показатели, как производительность труда и коэффициент сменности использования рабочей силы.
Указанная выше особенность функционирования предприятий сферы услуг, когда обязательным условием реализации производственного потенциала является наличие клиента, накладывает ограничение на число смен и для каждого МПУ может существовать продолжительность рабочего времени, обусловленная местными условиями. С учетом того, что конкурирующие МПУ обслуживают клиентов в одних и тех же условиях внешней среды, этот показатель не может играть существенной роли для повышения эффективности использования мощности локально размещенных предприятий. Отличие режима работы МПУ различных районов города быстро нивелируется за счет фактора конкуренции в пределах миграции клиентов. Производительность труда, в свою очередь, характеризует эффективность использования рабочей силы. Принимая во внимание, что в сфере услуг большая доля ручного труда, для определенных видов МПУ этот показатель может быть приемлемым, т. к. технологически возможна вариация числа работающих на одной единице оборудования. Вместе с тем, производительность МПУ зачастую определяется производительностью имеющегося оборудования, а увеличение его использования достигается за счет роста числа исполнителей. Таким образом, для оценки эффективности использования имеющих ся трудовых и материальных ресурсов необходимо оперировать таким поняти ем как мощность предприятий с учетом особенностей функционирования МПУ. Понятие о производственной мощности предприятий производственной сферы установилось в отечественной литературе в различных определениях, суть которых сводится к следующему. Производственная мощность предприятия - это максимально возможный выпуск продукции за единицу времени в натуральном выражении в установленной номенклатуре, при полном использовании производственного оборудования и площадей, с учетом приме-нения передовой технологии, улучшения организации производства и труда, обеспечения высокого качества продукции. Производственная мощность таких предприятий определяется по мощности ведущих производственных цехов, участков, т. е. мощности ведущих производств. Для предприятий сферы услуг это подразделения, непосредственно обслуживающие клиентов, потеря некоторого числа которых чревата потерей определенной части прибыли. Согласившись с принятым в работе [107] определением мощности, можно определить ее количественное значение по формуле:
Математические модели функционирования малых предприятий сферы услуг в разных условиях конкурентной среды
Рассмотренные в предыдущих разделах формализованные схемы функционирования малых предприятий сферы услуг, а также принятая методология выбора математических моделей позволяют перейти к рассмотрению основных уравнений, аппроксимирующих исследуемые процессы. При этом не исключено, что некоторые из них формально не будут соответствовать происходящим на практике процессам, но будут давать результаты по адекватности, достаточные при их практическом использовании.
Многообразие процессов оказания услуг и особенности функционирования малых предприятий в различных сферах человеческой деятельности требуют использования нескольких базовых математических моделей по принятой выше типизации МПУ. Для этой цели примем следующие обозначения: модели группы А; модели группы В; модели группы С.
Модели группы А включают в себя предприятия, при функционировании которых клиент получает отказ, если отсутствуют свободные места, посты, исполнители.
С точки зрения принятой организации труда такие предприятия представляют три модели: Ai, А2, A3, где Ai - модель предприятия с вариантом организации труда без взаимопомощи исполнителей; Аг - соответственно с частичной взаимопомощью исполнителей; Аз - соответственно с полной взаимопомощью исполнителей.
Математические модели функционирования МПУ, обозначенные в группе В, предполагают наличие очереди клиентов, длина которой ограничена либо допустимым временем ожидания, либо количеством клиентов в очереди на обслуживание. Аналогично дифференцированию математических моделей группы А, в данной группе рассматриваются соответственно предприятия В\ без взаимопомощи исполнителей, 1 - с частичной взаимопомощью исполнителей и Вз - с полной взаимопомощью исполнителей.
Последняя группа С математических моделей, аппроксимирует процессы оказания услуг при слабой конкуренции для принятых трех форм организации труда Сі, Сг, Сз.
Рассмотренные выше модели функционирования предприятий приближенно описываются формулами теории массового обслуживания, в которых предприятия, подобные МПУ представляются как системы массового обслуживания (СМО) [74, 99, 126, 127]. При этом считается, что в п-канальную СМО подается простейший поток заявок клиентов с интенсивностью X, а интенсивность потока обслуживании каждого канала равна v. Очевидно, что в качестве канала для МПУ выступают исполнители, посты, рабочие места и т. п.
Соотношения X I v = а используется в дальнейшем как обобщенный параметр, а величина называется коэффициентом загрузки системы (мощности МПУ). Величины X, v и п принимаются в качестве исходных параметров, а величина у является показателем работы МПУ как СМО. Эти параметры и показатель ц/ используются в дальнейшем для всех рассматриваемых математических моделей. Однако, показатели эффективности их будут отличаться в зависимости от принятых вариантов поведения клиентов и исполнителей.
По указанной выше классификации в эту группу входят предприятия, в которых клиент получает отказ при отсутствии свободного исполнителя (места, поста). Для определения показателей такого типа СМО необходимо конкретизировать форму организации труда.
При отсутствии взаимопомощи между исполнителями (модель Ai) такие предприятия относятся к классической системе Эрланга [24, 28, 74, 127], а показатели выражаются следующими соотношениями: Реальные потери клиентов предприятиями будут зависеть от загрузки производственных мощностей \J/. На практике для МПУ нередко имеет место, когда клиенты обслуживаются одним исполнителем. В этом случае расчетные формулы для определения показателя значительно упрощаются [74, 126, 127]: 1. Вероятность того, что клиент получит отказ: Реальные потери предприятий, естественно, будут зависеть от режима работы предприятия, определяемого приведенными параметрами X, V и п. Естественно, эти потери должны быть меньше, если исполнители смогут оказывать друг другу помощь, ограничиваемую фронтом работ (Модель А2). В этом случае необходимо задаться числом исполнителей 1, которые являясь свободными, могут одновременно оказывать услугу одному клиенту [99, 127] с интенсивностью 1 х V. Если во время обслуживания одной заявки 1 исполнителями на предприятие поступают еще заявки, то они принимаются на обслуживание и распределяются между всеми исполнителями произвольно. Если вновь поступившая заявка застает в системе п заявок, то она получает отказ и не обслуживается. Попавшая на обслуживание заявка обслуживается до конца независимо от продолжительности времени на выполнение работ. Обозначим вслед за [99] целочисленное значение h = n /1. Тогда, воспользовавшись результатами решения дифференциальных уравнений, можно определить показатели МПУ, как СМО с отказами и частичной взаимопомощью между исполнителями.
Обоснование показателей и критериев оптимального функционирования малых предприятий сферы услуг
Предприятия сферы услуг принадлежат к социотехническим системам, поэтому повышение эффективности их функционирования может быть достигнуто различными способами и средствами. К арсеналу этих средств можно отнести трудовые и материальные ресурсы. Эффективное использование материальных ресурсов достигается более полным использованием производственных площадей и высокой загрузкой оборудования. Напомним, что расширение площадей и увеличение таким образом числа рабочих мест относится к экстенсивным способам повышения эффективности, а приобретение более прогрессивного оборудования — к интенсивным. Каждый из этих способов может оказаться эффективнее на определенных стадиях развития предприятия.
Большую сложность и большие резервы для МПУ заложены в трудовых ресурсах, так как высокая степень использования ручного труда, характерная для сферы услуг, и мобильность трудовых ресурсов при умелом маневрировании дают высокую отдачу в условиях неравномерной загрузки мощности предприятий.
Неравномерная загрузка может дать различный отрицательный эффект в зависимости от периодичности колебаний спроса. Примерно эти периоды по длительности действия можно разделить на следующие продолжительности: дневная, недельная, месячная, квартальная, годовая.
В данном случае речь идет о периодах нестационарности спроса на конкретные виды услуг в течение указанных периодов времени. В формализованном виде речь идет о том, что интенсивность спроса является функцией времени X = f (tj), где t - продолжительности, приведенные выше i-x периодов времени.
С другой стороны, предприятие в этих условиях должно располагать переменной производительностью для адаптации к переменной интенсивности спроса, т. е. при X (t) Ф const должно быть пху?ь const, а в конечном итоге п х v = f [ 1 ( t ) J. Если регулирование спроса является плохо управляемым процессом, то адаптация предприятия к нестационарному спросу может вызывать значительные дополнительные издержки для предприятия. Можно рассматривать повышение эффективности функционирования МПУ за счет каждого из указанных факторов отдельно и совместно в зависимости от возможностей предприятия.
Формализованное описание функций цели целесообразно для стационарных процессов. Для нестационарных процессов эта задача чрезвычайно сложна, а результаты трудно реализуемы на практике. Поэтому представляется возможным для этого предложить два подхода: разрабатывать мероприятия, ведущие к стабилизации интенсивности спроса и большей вариации производительности предприятий, в крайнем случае, описывая их кусочно-линейными функциями либо гистограммами.
Для стационарных ступеней l(t)nv(t) целесообразно разрабатывать целевые функции, благодаря которым можно получать примерные зна чения показателей предприятий в диапазоне оптимальности, ориентируясь на которые менеджеры могут принимать "хорошие" решения.
Эти два подхода предполагают два этапа решения задачи. Причем на первом этапе следует рассмотреть оптимизацию процессов в условиях стационарного спроса и предложения, а затем разрабатываемые мероприятия, направленные на достижение эффективного использования мощности в условиях нестационарности.
Стационарность спроса предполагает разовую адаптацию предприятия за счет изменения производительности. Вместе с тем, представляет несомненный интерес оценка эффективности МПУ по мере возрастания "терпеливости" клиентов при трех возможных вариантах организации труда исполнителей.
На первом этапе целесообразно провести выбор и анализ показателей МПУ как СМО внутри каждой группы, а затем сравнение этих показателей для трех групп в диапазоне, представляющем практический интерес.
Принимая во внимание прикладной характер работы, надо иметь в виду, что принятие в качестве критериев оптимальности сразу нескольких показателей МПУ, рассматриваемых как СМО, чрезвычайно усложнит задачу менеджеров по поиску простых и достаточно эффективных управленческих решений. Поэтому вначале рассмотрим критерий эффективности МПУ в общем виде с учетом возможных выигрышей и проигрышей при изменении тех или иных исходных параметров и показателей для рассматриваемых трех групп моделей А, В, С, независимо от принятых форм организации труда.
Ранее указывалось, что вероятностный характер потоков клиентов и их обслуживание является не благом, а серьезным препятствием, снижающим эффективность работы предприятий. В этой связи оптимизация функционирования МПУ должна состоять в минимизации экономических потерь U - min, вызванных стохастичностью рассматриваемых процессов. На практике могут быть использованы различные рычаги воздействия на состояние предприятия как СМО, однако наиболее простым и комплексным показателем любой СМО является коэффициент загрузки \\і, по которому можно оценивать напряженность работы предприятий.
Целевая функция рациональной загрузки МПУ при t„» = 0 (Модель А) должна включать потери предприятия от упущенной прибыли не обслуженных клиентов, а издержки предприятия от неполной загрузки мощности должны оцениваться по издержкам от простоев исполнителей либо от их неэффективного использования в смежных операциях в свободное от основной работы время.
Итак, если Р„ - вероятность отказа в обслуживании, то за определенный период времени (день, неделя, месяц) число упущенных клиентов согласно ранее приведенным выражениям равно X х Рп. Если среднюю упущенную прибыль от обслуживания одного клиента принять равной СА, ТО потери предприятия из-за упущенной прибыли составят за рассматриваемый период времени Тсм величину.
Регулирование спроса и предложения в условиях неравномерного риска
Рассмотренные ранее математические модели и результаты моделирования справедливы для стохастического, но стационарного спроса. К сожалению, в большинстве видов деятельности в сфере услуг наблюдаются колебания интенсивности спроса непрерывно, но отмечаются некоторые циклы (недельные, месячные, квартальные, сезонные). Причем нестационарность имеет такую многообразную траекторию, что характеризует внешнюю среду, близкой к неопределенности и аппроксимация ее различными функциями лишена смысла для практических расчетов. Как указывалось выше, для таких случаев целесообразнее использование передаточных функций либо гистограмм распределения спроса.
На первом этапе целесообразно рассмотреть подходы к выбору мероприятий, нейтрализующих негативное влияние нестационарности спроса, включая регулирование ее интенсивности в особо неблагоприятные периоды времени.
Таким образом, регулирование спроса и предложения на определенном этапе может быть совместным, а в последующем — альтернативным. В общем виде поиск предпочтительного шага может быть представлен как шаговый процесс по рассмотренному ранее приближенному методу динамического программирования. где Uc - потери предприятия, связанные с регулированием спроса, руб./день; Unp - потери предприятия, связанные с адаптацией к фиксированной нестационарности спроса, руб./ день.
Потери предприятия на регулирование спроса складываются из трех составляющих: где Срі - затраты на снижение нестационарности спроса по к видам мероприятий, руб./день.
Первая составляющая этой функции эквивалентна приведенной ранее величине и представляет собой потери от ухода части клиентов к конкурентам, а третья составляющая - издержки предприятия от недоиспользования людских и материальных ресурсов, связанных с нестационарностью спроса.
Эффект от регулирования спроса в экстремальных ситуациях будет представлять собой абсолютное значение разности:
Эффект от адаптации предприятия будет складываться от дополнительного дохода, связанного со стабилизацией спроса, и увеличением издержек на содержание дополнительного числа исполнителей и оборудования.
В этом случае составляющие функции останутся те же, однако переменными будут параметры пі и щ,:
Выбор наиболее целесообразного шага осуществляется исходя из тех же критериев: отношения положительного эффекта к дополнительным затратам согласно выражению (2.70). Доходы предприятия от любого шага поиска могут быть представлены первыми составляющими выражений (3.3) и (3.4). При регулировании спроса дополнительные расходы могут быть рассчитаны по второй и третьей составляющей выражения (3.3). Адаптация предприятия вызовет изменение расходов предприятия согласно третьей составляющей выражения (2.70).
Таким образом, коэффициент эффективности любого шага при регулировании спроса будет равен:
Естественно, что в функции ( 3.3 ) и ( 3.4 ) могут входить более конкретные ресурсы, рассмотренные в выражении ( 2.68 ) и шаг поиска может усложниться.
Очевидно, что этот поиск может дать наибольший эффект при максимуме и минимуме спроса, но он не лишен смысла и на переходном периоде в зависимости от его продолжительности. В отличие от мероприятий по адаптации потенциала предприятий к колебаниям спроса, ограничиваемого часто экономическими соображениями, регулирование спроса может оказаться невозможным еще и по технологическим причинам. В этой связи не исключено при поиске на определенном этапе ограничение по изменению характеристик спроса. Принимая во внимание эти особенности спроса, рассмотрим возмож ности его регулирования для различных малых предприятий сферы услуг на основе анализа спроса на услуги и времени обслуживания.
По теории мотивации А. Маслоу людьми в разное время движут разные потребности с определенной иерархией [110].Человек с установленной очередностью удовлетворяет наиболее важные для него потребности : физиологические, потребности самосохранения, социальные потребности , потребности в уважении ( признание , статус), потребности в самоутверждении. Мотивация для клиентов МПУ может стоять в основном на первых ступенях этой лестницы. Поэтому маркетинг МПУ при оказании тех или иных видов услуг должен ориентироваться в первую очередь на выгоду, снижения риска, удобства. В этой связи изучение поведения потенциальных клиентов МПУ должно сводиться к изучению их вкусов, уровня дохода и возрастного состава.
Большинство МПУ учитывает эти факторы на основе приблизительных сведений из опыта работы, обмена информацией по месту жительства.
Гистограммы и законы распределения времени ожидания клиентов, покинувших очередь: 1- в нотариальной конторе №7 и юридической консультации №4 в городе Черкесске показывают (рис. 3.5), что несмотря на то, что средний уровень загрузки нотариальной конторы несколько ниже (соответственно 0,55 и 0, 63) ,ее клиенты менее терпеливы соответственно 1ож, ср. равны 14.2 и 17.8 мин). Это объясняется наличием в непосредственной близости от нее нотариальной конторы №3, в которой квалификация и качество обслуживания ниже, но при малой загрузке обеспечивается более быстрое обслуживание.
