Оптимизация долгосрочного товарно-ассортиментного плана промышленного предприятия в условиях неопределенности Фидаров Вадим Валерьевич

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1. Товарно - ассортиментный план промышленного предприятия как объект оптимизации 16

1.1. Особенности формирования товарно-ассортиментной политики промышленного предприятия в условиях неопределенности 16

1.2. Концептуальные основы формирования товарно-ассортиментной политики 24

1.3. Критический анализ основных моделей планирования товарного ассортимента 43

1.4. Выводы по главе 1 57

Глава 2. Разработка модели оптимизации товарного ассортимента 60

2.1. Разработка инструментария прогнозирования уровня рентабельности с помощью нечетких математических моделей 60

2.2. Разработка инструментария расчета риска 67

2.3. Разработка инструментария расчета показателя гибкости и его учета на этапе планирования распределения ресурсов 78

2.4. Построение методики и модели оптимизации ассортимента 86

Выводы по главе 2 102

Глава 3. Аспекты практической реализации разработанной модели оптимизации ассортимента в условиях неопределенности на примере машиностроительного предприятия 106

3.1. Проведение практических расчетов модели 106

3.2. Оценка эффективности модели 127

3.3. Дальнейшие пути совершенствования разработанной модели 135

Заключение 142

Литература 147

Приложения 162

• Концептуальные основы формирования товарно-ассортиментной политики
• Критический анализ основных моделей планирования товарного ассортимента
• Разработка инструментария расчета показателя гибкости и его учета на этапе планирования распределения ресурсов
• Дальнейшие пути совершенствования разработанной модели

Введение к работе

Управление товарным ассортиментом является ключевой функцией менеджмента каждого промышленного предприятия (1111). Неоптимальная структура ассортимента приводит к снижению потенциального уровня прибыли, потере конкурентных позиций на перспективных потребительских и товарных рынках и, как следствие, к снижению экономической устойчивости компании.

Развитие экономики в условиях рынка неизбежно сопровождается усложнением социально - экономических связей, и, следовательно, ростом неопределенности как внешней, так и внутренней среды. В настоящее время многие отечественные и зарубежные фирмы функционируют в условиях стратегических неожиданностей, что затрудняет построение адекватных математических оптимизационных моделей. В целях повышения конкурентоспособности 1111 вынуждены вовлекать в хозяйственную деятельность затратоемкие бизнес-процессы (БП), что приводит в условиях неопределенности к увеличению вероятности иммобилизации весомой части капитала на убыточных или менее выгодных направлениях. Следовательно, возрастает значимость ошибки в случае расхождения плановых и фактических показателей.

В условиях неопределенности существующие модели оптимизации товарного ассортимента не обеспечивают адекватности и надежности плана в долгосрочном периоде, поскольку в значительной степени зависят от точности статистических и аналитических прогнозов. Однако, на современном этапе эволюционного развития общества, научно-технического прогресса, в условиях рыночной экономики совершенствование математического аппарата в целях снижения погрешностей прогнозирования для данного класса задач, как правило, не оправдано, что связано с предельной полезностью получения дополнительной информации. Повышение определенности планирования ведет к увеличению издержек в геометрической прогрессии. Использование экстраполяционных методов эффективно лишь в краткосрочном периоде при стабилизации

экономических отношений, когда становится возможным предсказать некоторый комплекс решений управленцев, а также процесс их реализации в знакомых ситуациях.

Получение более точных прогнозных оценок будущих событий, на наш, взгляд, возможно лишь при разработке модели рефлексивной динамической реакции ЛПР (включающей время, необходимое для ответной реакции, а также процедуры адекватного реагирования) на воздействие случайной комбинации различного рода факторов окружающей среды. Тогда, как мы полагаем, станет возможным смоделировать поток каких-либо сигналов в определенный промежуток времени, и спрогнозировать с помощью аппарата индикативного управления наиболее вероятное поведение управленческого персонала предприятий — конкурентов, контрагентов и т.д. Однако, даже если с помощью таких наук, как социальная психология, статистика, философия и т.д. удастся смоделировать человеческое поведение, в данном случае поведение руководителей 1111, то предсказать научно-технические открытия, область приложения фундаментальных исследований, а также возможности воплощения результатов исследования в конкретном товаре в каком-либо промежутке времени практически невозможно, по крайней мере, в ближайшие десятилетия.

Применение теории игр, вероятностных методов значительно увеличивает трудоемкость и время, необходимое для формирования оптимального ассортиментного плана в многономенклатурном производстве, что связано с недостаточно адекватными методами формализации качественных суждений экспертов, а также необходимостью оценивания огромного количества комбинаций вероятных ситуаций, причем, в календарном разрезе и по каждой товарной группе.

Недостаточность научной проработки этих проблем определяет актуальность и значимость их исследований.

Итак, экономически целесообразно, используя современный математический аппарат, преодолеть его же ограничения для планирования в условиях неопределенности - разработать модель оптимизации товарного ассортимента 1111,

включающую эффективные методы учета толерантности лица принимающего решение (ЛПР) к риску и предусматривающую построение принципиально новой архитектуры долгосрочного плана, содержащей механизм быстрой компенсации потерь, связанных с фактическими отклонениями в будущем.

Состояние и степень изученности проблемы. Среди последних значимых исследований, связанных с моделированием и оптимизацией товарного ассортимента, следует выделить научные труды: В.Г. Балашова, А.С. Варламова, В.А. Немкова, В.В. Репина, Т.В. Рокман, Л.К. Сиротиной, А.В. Скрипкина, Л.А. Ульянченко, И.В. Филимоненко, М.Ю. Фортуны, А.Н. Чекменева и др.

Проблеме разработки инструментария, математических методов принятия решения в условиях неопределенности, учета и оценки риска в инвестиционном проектировании, в производственно-хозяйственной деятельности ПП в российских условиях посвящены исследования следующих отечественных ученых: К.М. Аргинбаева, Г.В. Глаговского, А.К. Камалян, Д.Б. Козунко, С.А. Кошечки-на, А.Ф. Плехановой, И.М. Севрук, Н.Г. Тоцкой, А.С. Трошина, Р.И. Тумасянц, И.Е. Юдина и др.

Данные исследования имеют большое теоретическое и практическое значение. Однако до сих пор существует ряд нерешенных проблем.

Предельные возможности математических методов прогнозирования привели к падению эффективности долгосрочных и среднесрочных планов, регламентирующих определенные действия организации в будущем. Поэтому получило развитие стратегическое управление как инструмент преодоления неопределенности. Считается, что результатом реализации стратегии является создание ресурсного потенциала, который, очевидно, выступает в качестве ограничения при краткосрочной оптимизации. Однако пока не создано методики формирования оптимального потенциала компании, позволяющего быстро, своевременно и

адекватно реагировать на труднопрогнозируемые изменения внешней и внутренней среды1.

Большинство подходов к выработке стратегий носят рекомендательный характер и не позволяют оценить эффект от различных комбинаций выбранных альтернатив, что затрудняет оптимальное планирование распределения ресурсов, связанных с разработкой, производством и реализацией товаров в будущем. Поэтому актуальным представляется сближение концепций стратегического и долгосрочного планирования в целях динамической аккумуляции ресурсов вокруг фирмы таким образом, чтобы создаваемый компанией производственно-экономический потенциал мог обеспечивать ей устойчивое развитие.

Как мы полагаем, в условиях роста неопределенности имеет значение разработка не только соответствующих моделей оптимизации, но и рационализация возможных действий или мероприятий, необходимых для компенсации потерь, связанных с отклонением от плана.

Несомненно, подобный подход не может обойтись без оценки риска реализации тех или иных альтернатив. Как показало исследование, вопросы учета, оценки и преодоления неопределенности при оптимизации товарного ассортимента также пока еще недостаточно проработаны. Востребован механизм, который наиболее адекватно с точки зрения поставленных фирмой целей учитывает риск при принятии и реализации решений относительно каждого продукта.

Данные проблемы предопределили выбор темы, цели, задач и основные направления исследования.

Целью диссертационного исследования является повышение эффективности деятельности ПП на основе разработки и апробации модели оптимизации

В современных научных исследованиях авторитетных ученых и консалтинговых компаний отмечается, что стратегическую устойчивость фирмы в условиях неопределенности определяет:

1) своевременное получение сигналов, как из внешней, так и из внутренней среды;

2) своевременное реагирование на данные сигналы;

3) скорость реагирования;

4) адекватность реагирования.

и методики формирования долгосрочного товарно - ассортиментного плана (ТАП).

Для достижения поставленной цели в работе поставлены и решены нижеперечисленные задачи.

По специальности 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики»:

• анализ существующих моделей оптимизации ассортимента, критериев оптимальности и выявление проблем, возникающих в результате реализации данных подходов в условиях неопределенности;

• анализ проблем, связанных с формализацией толерантности ЛПР к риску; совершенствование методов формализации с целью более точного отображения интуитивных предпочтений и суждений ЛПР и экспертов в модели оптимизации ТАП;

• разработка экономико-математической модели оптимизации долгосрочного ТАП с использованием разработанных концепций, инструментария учета и оценки риска, гибкости плана;

• проведение практической апробации модели оптимизации ТАП на конкретном 1111, а также оценка ее эффективности.

По специальности 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством» (Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - промышленность):

• разработка и систематизация концептуальных основ формирования ТАП;

• исследование возможности применения существующих методов принятия решений в условиях неопределенности к процедуре среднесрочного и долгосрочного планирования товарного ассортимента; разработка инструментария учета и оценки риска при формировании ТАП с целью повышения обоснованности принятия соответствующих решений в условиях неопределенности;

• исследование существующих подходов и разработка инструментария оценки гибкости ПП как фактора снижения риска, с одной стороны, и увеличения устойчивости к достижению целей ПП - с другой.

Объект исследования — промышленные предприятия с единичным и серийным производством.

Предметом исследования являются экономико-математические и инструментальные методы оптимизации ассортиментного плана, инструментарий оценки риска, теоретические и методические аспекты построения механизма принятия управленческих решений в условиях неопределенности, в том числе при разработке ТАП, современные подходы и методология обеспечения гибкого развития ПП, методы формализации нечетких суждений и интуитивных предпочтений J11 IP и экспертов.

Теоретическая и методологическая основа диссертационного исследования. Диссертационное исследование базируется на теории менеджмента и маркетинга, фундаментальных и прикладных исследованиях в области комплексного исследования рынка, формирования и стимулирования спроса, моделях оптимизации товарного ассортимента и управления товарной политикой, методиках исследования поведения потребителей, анализа конкурентоспособности; на работах отечественных и зарубежных ученых по проблемам развития 1111; на принципах преодоления неопределенности в стратегическом управлении, экономико-математических методах решения оптимизационных задач (метод динамического программирования, теории систем массового обслуживания), а также методах сетевого планирования, оценки инвестиционных проектов, рисков; методологии решения задач для ситуаций неопределенности с помощью нечетких и недоопределенных моделей.

В процессе реализации поставленных задач по исследуемым проблемам анализировалась зарубежная и отечественная литература, монографии и диссертационные исследования, материалы периодической печати, конференций, семинаров, интернет-публикации.

Содержание работы соответствует положениям пунктов 1.4 и 2.3 Паспорта специальностей 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики», положениям пунктов 15.4 и 15.11 Паспорта специальностей 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством» (Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - промышленность).

Методы исследования. При проведении исследования использовались следующие методы: 1) методы исследования операций; 2) методы нечеткой математики и недоопределенного моделирования; 3) методы факторного и стохастического анализа; 4) экономико-математические и статистические методы; 5) методы ситуационного планирования; 6) методы ФСА; 7) методы системного анализа; 8) методы оценки риска; 9) методы имитационного моделирования; 10) алгоритм решения изобретательских задач.

Научная новизна работы. По специальности 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики»:

• разработана универсальная экономико-математическая модель и методика распределения ресурсов по ассортименту в долгосрочном (среднесрочном) периоде, основанная на построении и оптимизации основного и многоуровневого резервного планов, позволяющая повысить устойчивость процесса достижения целей 1111, а также расчетных параметров основного плана, его надежность с учетом толерантности J11 IP к риску;

• разработан инструментарий прогнозирования уровня рентабельности продукции или БП с помощью нечетких математических моделей, позволяющий

проводить дальнейшую оптимизацию ассортимента на основе качественных оценок в условиях неполной информации;

• разработан метод учета толерантности ЛПР к риску при долгосрочном планировании ассортимента в виде формализованного представления будущей, предпочтительной по степени рискованности, структуры затрат планируемых к реализации БП, позволяющий учитывать трудноформализуемые суждения ЛПР. Становится возможным наложить дополнительное ограничение на оптимизационные расчеты и тем самым их упростить; создавать планы соответствующие стратегическому видению менеджмента ПП относительно его будущего развития;

• разработаны алгоритм имитационного моделирования, позволяющий доказать гибкость плана, построенного на основе разработанной модели оптимизации, а также показатели предварительной оценки эффективности любых ассортиментных планов.

По специальности 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством» (Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - промышленность):

• систематизированы концептуальные основы формирования ТАЛ ПП. Разработаны концепции цикличности, равномерности движения денежных средств, ритмичности, подобия, гибкости. Уточнено понятие «управление товарным ассортиментом»;

• систематизированы ситуации возникновения риска при реализации БП, направленных на достижение требуемых параметров атрибутов товаров в определенные сроки, что позволило:

- сжать количество рассматриваемых рисковых ситуаций,

- свести оценку риска к расчету показателя ожидаемых потерь в виде убытков, упущенных возможностей, дополнительных расходов,

- разработать соответствующий инструментарий оценки и учета риска, и включить в модель планирования товарного ассортимента;

• разработан инструментарий оценки гибкости планируемых к реализации БП, обеспечивающий снижение риска, увеличение надежности и вероятности достижения планово-расчетных показателей, позволяющий:

- рассчитать дополнительные издержки, возникающие в процессе реализации БП при полном или частичном отказе от одной и переходе к реализации другой альтернативы;

- рассчитать показатель полезного эффекта от совместной реализации некоторого портфеля альтернатив, отражающего величину потенциально необходимых расходов для реализации любого дополнительного БП.

Практическая значимость. Исследование современных подходов к оптимизации ТАП посредством имитационного анализа показало преимущества разработанной модели по сравнению с существующими аналогами в случае значительной аритмии реализации продукции по следующим показателям: чувствительность расчетной прибыли долгосрочного ТАП, темпы изменения уровня интегрального показателя риска ТАП, объем дополнительных затрат на получение упущенной прибыли, время требуемое для достижения изначально планируемой прибыли.

Построенный в соответствии с предложенной методикой долгосрочный товарно - ассортиментный план обладает большей надежностью, что позволяет повысить эффективность системы планирования на 1111 в целом, в частности плана развития, плана по труду и финансового плана.

Самостоятельное практическое значение имеют:

• алгоритм оптимизации, а также предложенная концепция архитектуры гибкого плана, предусматривающая основной и резервный уровень. Может применяться для среднесрочного и долгосрочного планирования любых ресурсов в любой отрасли промышленности;

• инструментарий оценки риска имеющихся альтернатив и гибкости плана;

• метод учета толерантности человека к риску — прост, удобен и понятен для JII IF, а также не требует специальных знаний и навыков в области математических методов и пользования персональным компьютером, что особенно актуально для руководителей-собственников ГШ стран СНГ;

Использование в оптимизационной модели в качестве базовой единицы БП дает возможность ее эффективной интеграции с современными средствами комплексной автоматизации.

Апробация и внедрение результатов исследования. Полученные теоретические, методические и практические результаты диссертационного исследования обсуждались и получили положительную оценку на Международной научно-практической конференции «Стратегическое управление ресурсами предприятия» (Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск, 2003), V и VI научных конференциях ТГТУ (Тамбовский государственный технический университет, 2000,2001).

Отдельные положения диссертационного исследования используются ОАО «Тамбовский завод «Комсомолец» им. Н. С. Артемова», ОАО «Тамбовпо-лимермаш», что подтверждено справками о внедрении.

Предложенная методика формирования ТАП ПП используется в учебном процессе Межрегионального центра повышения квалификации и переподготовки кадров г. Тамбова для подготовки экономистов по специальности 060800 «Экономика и управление».

Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 8 научных работах, включая монографию и 2 тезисов. (7,9 печл.). Список публикаций приведен в конце автореферата.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованной литературы и изложена на 146 листах

машинописного текста, не включая приложения. В работе также представлено 12 рисунков, 34 таблиц, 49 формул (38 авторской разработки), 10 приложений.

В первой главе «Товарно-ассортиментный план промышленного предприятия как объект оптимизации» проведен критический анализ основных моделей оптимизации ТАП ПП, описаны основные факторы и ограничения, которые следует учитывать при управлении ассортиментом, систематизированы и разработаны концептуальные основы формирования ТАП.

Во второй главе «Разработка модели оптимизации товарного ассортимента» получил применение инструментарий нечеткого моделирования для построения шкалы оценки показателей риска и рентабельности, для прогнозирования уровня рентабельности в условиях неопределенности, разработан метод учета склонности ЛПР к риску при формировании долгосрочного плана распределения ресурсов, разработаны инструментарии оценки и учета показателей гибкости и риска при формировании ТАП, разработана модель оптимизации товарного ассортимента в условиях неопределенности.

В третьей главе проведены практические расчеты на основе данных 1111, а также проведена оценка эффективности предлагаемой модели. Предложены основные направления совершенствования модели.

Основные идеи и выводы, выносимые на защиту

1. Проведенное исследование позволило развить понятие "управление товарной политикой" как деятельность по управлению организационными процессами, обеспечивающих разработку, производство и реализацию продукции таким образом, чтобы наращивать производственно-экономический, интеллектуальный, информационный потенциал, предоставляющего возможность своевременного доступа к требуемым ресурсам, с целью создания необходимых условий по обеспечению (усилению) экономической устойчивости организации, как в настоящем, так и в будущем.

2. Анализ следует проводить на уровне БП для более полного учета ресурсов с целью последующей оценки гибкости плана ПП.

3. Впервые в модель закладываются связи между товарами, которая может быть выражена в: общих затратах, как постоянных, так и переменных; общих сегментах сбыта, однотипных БП или отдельных операциях.

4. Методика расчета полезного эффекта от включения в ассортимент нескольких взаимосвязанных товаров.

5. Инструментарий оценки и учета фактора гибкости при разработке стратегии распределения ресурсов позволяет повысить устойчивость к достижению целей организации, а также снизить риск, в случае полного или частичного отказа от данной альтернативы, за счет обеспечения возможности своевременного перехода из одного функционального состояния в другое.

6. Повышение гибкости предлагается проводить за счет унификации: 1) каналов снабжения и распределения; 2) основных производственных фондов; 3) планируемых к выпуску потребительских свойств товаров; 4) любых БП; 5) средств обеспечения и обслуживания.

7. Предлагается разрабатывать долгосрочный ассортиментный план, состоящий из основного и многоуровневого резервного планов, что дает возможность реально распределять имеющиеся ресурсы в соответствии с использованием определенных принципов и критериев, с учетом показателя риска, отказоустойчивости, а также повысить качество принимаемых решений.

8. Предложено выделять такие моменты времени (контрольные точки), после которых процесс или расход какого-либо ресурса становятся необратимыми, что позволяет сузить анализируемое количество рисковых ситуаций до ограниченного числа наиболее значимых и применять к ним уже разработанный инструментарий оценки риска и принципы преодоления неопределенности.

9. В целях преодоления неопределенности при сравнении между собой БП все планируемые затраты, а также маржинальный доход и рентабельность рассчитываются с использованием инструментария нечеткой математики.

10. Оценка риска включает в себя расчет упущенных возможностей, дополнительных расходов и убытков. Показатель риска по какой-либо альтернативе зависит от совокупности других альтернатив, реализуемых до, после или совместно с данной.

11. Разработан показатель искажения информации, рассчитываемый как математическое отношение экспертной оценки конкурентоспособности к критерию потребительской удовлетворенности (на основе анкетирования потребителей).

12. Гибкость планирования достигается, за счет обеспечения возможности перехода к реализации других альтернатив с меньшими затратами и (или) с меньшими потерями времени.

13. Метод учета толерантности ЛПР к риску, суть которого состоит в определении предпочтительной по степени рискованности структуры затрат планируемых к реализации БП.

Концептуальные основы формирования товарно-ассортиментной политики

В результате анализа теории и практики формирования товарного ассортимента была выявлена проблема построения универсальной комплексной модели оптимизации, решение которой представляется довольно затруднительным, вследствие постоянного и интенсивного изменения условий внешней среды, уровня научно-технического развития, а, следовательно, постоянного появления новых научных разработок в данной области. На наш взгляд, на данном этапе развития общества невозможно разработать законченную детально проработанную, универсальную модель оптимизации. Целесообразным представляется разработка концептуальных основ формирования товарного ассортимента, которые будут являться базой построения конкретных моделей и методик под определенные условия функционирования организации на определенном этапе его экономического развития.

Уместно проведение аналогии с философией различных системам рукопашного боя, который существует практически столько же лет, сколько существует человечество. Различают два основных направления. Первое — это школы, изучающие и разрабатывающие определенные приемы, в которых за мастерство считается моментальный подбор определенных действий из нескольких тысяч под конкретные действия противника. Практика показывает неэффективность такого подхода, поскольку наблюдается шаблонность принятия решений, некоторая неадекватность действий, растерянность в незнакомой ситуации. Второе направление - это школы, например отечественная система русского рукопашного боя Кадочникова, изучающие концептуальные основы ведения рукопашного боя, основанные на законах физики, физиологии, психологии. Боец приобретает навыки применения определенных принципов, что позволяет освободить сознание от шаблонности мышления и проводить адекватные действия в условиях неопределенности, а также в ситуациях, которые являются новыми. Из поведения бойца этого направления можно создавать практически бесконечное количество приемов на основе существующих принципов, например, принцип сближения, ухода с линии атаки, раскованности и т.д. Однако применение данных приемов является уникальным именно для данной ситуации, которая может никогда не повториться.

Применительно же к практической деятельности 1111 эксперты имеют гораздо больше времени для разработки адекватных математических моделей на основе имеющихся принципов. В нашем исследовании мы попытались систематизировать и выработать концептуальные основы формирования товарно-ассортиментной политики, и построить на их основе один из возможных вариантов обобщенной универсальной модели для современных условий хозяйствования, сводящейся в конечном итоге к распределению ресурсов по ассортименту, и которая могла бы стать базой или принципом построения других моделей оптимизации.

В результате анализа теоретических и методических подходов формирования товарного ассортимента, а также гибкого развития ПП, в процессе исследования были систематизированы и выработаны следующие концепции, которые учитвают все перечисленные в 1.1 факторы и, по нашему, мнению необходимы для построения адекватной оптимизационной модели.

Концепция сохранения и приращения капитала Вкладчики обеспечивают компанию капиталом и вправе ожидать соответствующей отдачи от инвестиций. Акционеры компании являются ее законными собственниками. Следовательно, предпочтительной целью большинства корпораций является максимизация доходов акционеров. Вкладчики получают возврат своих капиталов в двух видах: от повышения цены капитала при увеличении масштабов рынка (увеличения рыночной цены акций).

Поэтому одна из основных целей ассортиментной политики - это наращивание капитала. Кроме того, планирование минимального уровня прибыли, рентабельности для ГШ является обязательным, если оно использует заемные средства.

Чтобы доказать данное утверждение, обратимся к известной формуле эффекта финансового рычага. где Н - ставка налога на прибыль, %; ЭР - экономическая рентабельность. где СС - собственные средства; ЗС - заемные средства; СП - ставка процента по полученным кредитам.

Если 1111 использует заемные средства, то получения прибыли просто необходимо, причем, должно соблюдаться условие ЭР СП, иначе рентабельность собственных средств будет понижаться, возрастет риск организации-заемщика [126]. ПП следует планировать минимальный уровень прибыли и рентабельности, а также постоянно поддерживать оптимальное соотношение уровня заемных и собственных средств. Это связано с тем, что слишком большое привлечение заемных средств уменьшает финансовую устойчивость, слишком малое - не позволяет ПП развиваться.

В любом случае увеличение собственного капитала создает больше возможностей повышения экономической устойчивости фирмы. Дополнительный объем средств, в виде привлекаемых кредитов и займов должен быть достаточным для достижения поставленных целей.

Кроме того, для ГШ жизненно важно удовлетворять изменяющиеся требования потребителей, как к качеству, так и к количеству выпускаемых товаров, для чего требуются значительные финансовые вложения. Причем важна не только их количественная сторона, но и темпы осуществления этих вложений [107]. В связи с этим, приоритетными направлениями затрат, связанных с разработкой изделия, подготовкой и освоением производства, являются: предпроектная подготовка и НИОКР, проектирование, освоение производства и выпуск опытной партии. Выбор доли прибыли на обновление частично определяется изменчивостью технологической области, в которой действует фирма, а также масштабом поставленной ею задачи. Однако этот показатель никогда не должен быть меньше определенного критического уровня.

Следует отметить, что соблюдение принципа сохранения и устойчивого приращения капитала при планировании ассортимента в условиях неопределенности является довольно затруднительным, вследствие высокой погрешности прогнозирования, влекущей появления рисковых ситуаций и масштабов ожидаемых потерь. В условиях неопределенности процесс надежной реализации данной концепции сохранения и приращения капитала всегда под угрозой, что предопределяет рассмотрение следующей.

Критический анализ основных моделей планирования товарного ассортимента

Планирование ассортимента продукции на ПП является отправной точкой для разработки других планов, таких как: финансовый, организационно - технически, план по труду, по снабжению и т.д. Поэтому эффективность функционирования организации во многом зависит от используемых подходов планирования товарного ассортимента. Для начала приведем краткий обзор основных моделей и методик планирования ассортимента, а затем проведем их критический анализ. Рассмотрим основные отечественные и зарубежные модели и алгоритмы планирования товарного ассортимента. Модель планирования ассортимента с помощью модифицированной матрицы БКГ (Модель 1) [105]

Предлагается способ построения стратегической матрицы (наподобие классической матрицы Бостон Консалтинг Групп), основанный исключительно на внутренней (т.е., как считает автор, наиболее достоверной и практически бесплатной) информации ПП. Единицей анализа выступает "группа продукта", характерными параметрами: К - удельный вес группы в объеме сбыта и Т -удельный вес группы в темпе изменения объемов сбыта (по линейному тренду) [105]. Модифицированная матрица может использоваться в процессе стратегического анализа и планирования продуктовой программы (товарного ассортимента), а также в процессе контроллинга. Ограничения: 1. ПП не является "монокультурным", т.е. в некоторой степени диверсифицировано. 2. ПП не производит заведомо убыточных продуктов, либо эта убыточность может быть нивелирована путем перераспределения (в пределах возможного) общих накладных расходов. 3. В течение периода анализа не происходило (и не предвидится) резких всплесков инфляции. В качестве базовой единицы используется понятие "группа продукта", под которым подразумевается часть линии продукта (товара или услуги), ориентированную, с одной стороны, на удовлетворение схожей по природе потребности, а с другой стороны - рассчитанную на потребление достаточно определенным сегментом рынка.

При таком определении, "группа продукта" отличается от традиционного структурно-хозяйственного подразделения только отсутствием упоминания о степени независимости групп, как в технологическом, так и в организационном плане. Тем не менее, полагает автор данной методики, понятие "группа продукта" значительно легче воспринимается топ-менеджерами, привыкшими мыслить категориями скорее предметно-конкретными, нежели стратегическими, т.е. более отвлеченными. Также очевидно, что при различных видах реструктуризации ПП именно наиболее удач ные группы продукта должны быть положены в основу организации полноценных бизнес-единиц. В качестве характеристики каждой группы продукта (горизонтальной оси модифицированной матрицы) предлагается параметр К - "удельный вес группы продукта в общем объеме сбыта ПП Для каждой группы продукта строится пространство координат, где одна из них Л - характеризует долю каждой группы в объеме сбыта ("доля рынка"), а другая Т - долю в темпе изменения объема сбыта ("рост рынка"), причем значения координат для каждой группы поддаются точному вычислению на основании данных о реализации ПП за некоторый период. Вычислив эти значения для каждой группы продукта и представив их графически (т.е. максимально удобно для восприятия) получается параметрический график (стратегическая матрица), характеризующая каждую группу продуктов ассортимента (производственной программы) и построенный на основании внутренней информации ПП. Таким образом, предложенная методика позволяет получить достаточно простой и эффективный инструмент стратегического анализа, планирования и контроля, использующий в качестве базы внутреннюю информацию ПП и объединяющий в себе наиболее характерные процедуры концентрационного, динамического, матричного и кластерного анализа объемов и темпов сбыта товарных групп ПП. Основным недостатком модели, на наш взгляд, является строгая зависимость ПП от внутренней информации. Проводится экстраполяция прошлого опыта организации на будущее, тогда как фирме постоянно приходится формировать спрос, адаптировать свой маркетинг к внешней среде, откуда исходят основные риски.

Разработка инструментария расчета показателя гибкости и его учета на этапе планирования распределения ресурсов

Из формулы (2.24) следует, чем больше функциональных состояний может принимать система и чем меньше времени и ресурсов требуется на переход, тем выше гибкость, тем ближе коэффициент к единице. Дополнительные затраты Здоп - это те затраты, которые требуются для перехода из одного БП в другой, при условии, что ресурсы на второй БП еще не были потрачены. Итак, уменьшая величину ЗДОП5 становится возможным увеличить гибкость ПП. Предлагается вычислять Здоп следующим образом. где d - количество сходных процессов или функций, имеющих общие затраты 3/, ПЭ — полезный эффект от объединения в план нескольких БП; Зун. — затраты на унификацию, включающие в себя как затраты на НИОКР, так и непосредственно затраты на повышение гибкости; Зсвоб, - свободная часть ресурсов, потраченная на реализацию данного БП. Образуется в результате уменьшения коэффициента использования ресурса; 3, - общие издержки для совокупности БП. Исходя из формулы (2.26): Затраты на унификацию позволяют уменьшить коэффициент /С, или увеличить сумму Rs„h + RPr + R. Учитывая тот факт, что потребляемые ресурсы имеют свою единицу комплектации, то фактически необходимые для реализации данной совокупности БП затраты Здоп + max 3 , необходимо округлять до целого числа единиц потребного ресурса. Как мы видим, для снижения дополнительных затрат на переход Здоп, необходимо увеличивать величину ПЭ, а, следовательно, общих затрат, что может быть достигнуто путем полной или частичной унификации и стандартизации имеющихся БП. Учитывая показатель ПЭ при формировании товарно-ассортиментной политики, ПП может заранее подготовиться к возможным изменениям в окружающей среде. Объектом стандартизации и унификации могут служить: 1) каналы снабжения и распределения, 2) основные производственные фонды, 3) планируемые к выпуску товары и БП, 4) средства обеспечения и обслуживания. Наиболее эффективными направлениями повышения гибкости могут быть объекты или процессы или их составные части, которые имеют следующие характеристики: взаимная функциональная совместимость, сходство технологии, однотипные операции, однородные свойства; высокая затратоемкость; наибольший потенциал снижения затрат, с одной стороны, и наибольшую привлекательность с позиции доходности, с другой.

Поскольку повышение гибкости планирования и непосредственно производства и реализации продукции является мерой снижения риска, то целесообразно установить соразмерность ожидаемых потерь и затрат на увеличение гибкости ПП. В зависимости от склонности J11 IF к риску данное соотношение будет различным. Учитывая показатель ПЭ при формировании товарно-ассортиментной политики, ПП может заранее подготовиться к возможным изменениям в окружающей среде. Условием возникновения полезного эффекта является снижение коэффициента загрузки используемого ресурса. Полезный эффект имеет место тогда, когда существует альтернативная возможность использования высвободившихся ресурсов. Разработанная автором модель позволяет учитывать склонность ЛПР к риску, затраты на повышение гибкости, а также рентабельность по товару. Следует различать потенциальную гибкость и фактическую гибкость. В первом случае, ПП может не осуществлять затраты на унификацию. Т.е. создается буфер резервных БП (с возможным частичным запуском), которые в случае неудачи головного БП могли бы его заменить полностью или частично. Таким образом, необходима процедура, определяющая какие БП отводить в резерв, а какие пускать в реализацию. Из резерва, БП извлекается в случае снижения коэффициента загрузки ресурсов. Благодаря проведенной унификации и частичному запуску, переход на альтернативный БП будет проходить с меньшими затратами времени и средств. Потенциал снижения безвозвратных затрат подразумевает, что необязательно сразу производить затраты даже на унификацию. Т.е. в условиях высокой нестабильности нужно сделать акцент в сторону БП, имеющих наибольший потенциал снижения затрат. Фактическая гибкость будет отражать способность перехода в иное функциональное состояние без дополнительных затрат на унификацию.

В разработанной модели, в процессе оптимизации ассортимента строится итерационный ряд планов, с фиксированием по каждой итерации затрат на унификацию, что позволяет учесть как фактическую, так и потенциальную гибкость. Гибкость в нашем понимании применительно к товарно - ассортиментной политике - это динамическая характеристика, которая зависит от степени использования ресурсов. В зависимости от включения того или иного БП в опти мальное управление коэффициент гибкости будет отличаться. Кроме того, реализация каждого БП связана с риском, поэтому необходимо рассмотривать наиболее вероятные сценарии использования ресурсов. Покажем это на примерах. Пример 1. Рассматриваются два БП, при реализации которых задействован некоторый условный станок. Для реализации первого БП необходим станок, исходя из требований характеристик требуемого станка, с остаточной стоимостью 7000 тыс. руб., для второго 5000 тыс. руб. Рассчитаем ПЭ для следующих ситуаций. Возможная ситуация, например, 80/50 означает, что 1-ый БП потребует использование 80% ресурсов данного станка стоимостью 7000 руб., а второй на 50% станка стоимостью соответственно 5000 руб. Тогда тахЗ =7000; 37 = Поскольку время, затрачиваемое станком на реализацию первого БП, не может быть одновременно потрачено на реализацию второго БП, то 80% времени, расходуемые в течение некоторого промежутка времени на реализацию 1-го БП являются безвозвратными затратами. В денежном выражении это 0,8 7000=5600 (упрощенно считаем, что некоторый продукт, созданный на этом станке, не может быть использован другими операциями). Тогда свободным остается 1400 = 7000 - 5600. Однако потребности второго БП в данной ситуации 5000 0,5=2500. Необходимые дополнительные затраты составят 2500 - 1400 = 1100, т.е. - это те затраты, которые необходимы в данном случае для реализации второго БП.

Дальнейшие пути совершенствования разработанной модели

В результате разработки и практической апробации модели оптимизации ассортимента при построении среднесрочных и долгосрочных планов был выявлен ряд недостатков и ограничений.

1. Расчет вероятностей в методике оценки риска построен в основном на субъективных оценках экспертов. Однако, как уже было сказано в 2.1, наиболее эффективным методом формализации суждений человека является аппарат нечеткой математики, который и следует в использовать в предложенных нами формулах расчета риска. Предварительный анализ показал отстутствие серьезных препятствий на данном пути. Возможны следующие варианты: а) заменить математическое ожидание какого-либо показателя его интервальным значением с заданием соответствующей функции принадлежности; б) задавать показатель вероятности в виде нечеткого множества. Тем не менее, предложенная методика анализа и учета риска при формировании ассортимента, на наш взгляд, имеет право на существование и может эффективно использоваться на практике. Методы же оценки риска можно уточнять или комбинировать в зависимости от конкретных условий реализации в каждом отдельном случае.

2. Учет фактора гибкости планирования требует разработки методики экспресс - оценки сложных БП как по срокам реализации, расходам ресурсов, так и на предмет их возможной унификации. Поскольку наша модель предполагает различные варианты увеличения вероятности покупки по каждому товару, то генерируется значительное число альтернатив, что существенно увеличивает трудоемкость анализа. В дальнейшем следует разрешить следедующее техническое противоречие: «Чтобы уменьшить трудоемкость анализа, необходимо определить с большей вероятностью, какие БП, скорее всего, будут включены в план. Однако, чтобы получить такую информацию, необходимо знать потенциальные возможности их унификации».

Одним из возможных путей решения этой проблемы, по нашему мнению, является использование аппарата нечеткой логики, а также создание соответствующей базы данных БП и разработки методики экспресс-анализа на основе БП - аналогов, с использованием ФСА.

3. В целях получения более точных оценок прогнозируемой вероятности покупки, следует разработать методику расчета коэффициента опережения маркетинговых мероприятий, суть которого описана в 2.4. Для этого необходимо использовать последние достижения в области исследования поведения потребителей, а также изучить влияние определенных маркетинговых мероприятий на сокращение длительности некоторых этапов принятия решения о покупке. И, наконец, наложить модель поведения потребителей на разработанную нами модель оптимального планирования товарного ассортимента.

4. Практическа апробация модели показала, что для данной предпочтительной «структуры будущих затрат», отражающей толерантность J11 IF к риску, существует определенный ряд значений показателя среднеожидаемой рентабельности по маржинальному доходу, ограниченный некоторым интервалом.

Тогда, одним из возможных способов построения «основного» плана является задание J11 IP верхних и нижних границ показателя маржинальной рентабельности и нахождение множества состояний, удовлетворяющих данному ограничению. Такой подход не является оптимизационным, и может быть реализован с помощью аппарата недоопределенного моделирования. В результате станет возможным определить, какие БП точно войдут в основной план (I), точно не войдут (II), и выделить те из них, которые, неизвестно, войдут в основной план или нет (III). «Резервный» же план будет строиться исходя из задач компенсации безвозвратных потерь I группы БП, и возможно III группы.

Метод оптимального распределения затрат на унификацию для данного подхода также необходимо доработать. Следует отметить, что использование недоопределенных моделей позволяет производить сложнейшие расчеты, длительность которых занимает всего лишь секунды.

На наш взгляд, дальнейшие исследования в данном направлении с использованием разработанной нами методики построения основного и резервного плана, оценки риска, показателя гибкости и полезного эффекта также могут привести к построению более эффективной модели планирования ассортимента в условиях непределенности.

5. В настоящее время наиболее точным инструментарием, использующим статистистические данные, являются нейросетевые модели и генетические алгоритмы, которым характерно такое свойство как самообучаемость. Поэтому они вполне могут конкурировать с существующими адаптивными моделями. Появление нейросетевых моделей стало возможным лишь благодаря бурному развитию информационных технологий. Соответствующее программное обеспечение используется в медицине, промышленности, фондовом рынке и т.д. Нейросетевые модели доказали свою эффективность и являются перспективным направлением, хотя и требуют высокой квалификации персонала.

6. Необходимо развить построение имитационных моделей и расширить их применение. Построенные в наших исследованиях имитационные модели являются довольно упрощенными.

7. Необходимо разработать методику индикативного управления ассортиментом и включить ее в маркетинговую информационную систему ПП. Основная цель - определение степени необходимости пересчета сформрованного оптимального плана при изменении входящих переменных модели. Необходимость внедрения на фирме системы индикативного управления диктуется тем, что очередной пересчет плана может увеличить безвозвратные потери, поскольку часть затратоемких операций может находиться в процессе реализации. Таким образом, станет возможным получать своевременные сигналы и с помо щью соотествующих управленческих процедур и моделей планирования адекватно реагировать на поступившие сигналы. Ниже приведена обобщенная схема индикативного управления (см. рис. 3.11).