автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методика комплексной оценки управленческих решений в производственных системах с применением корреляционной адаптометрии

На правах рукописи

003490520

Масаев Сергей Николаевич

МЕТОДИКА КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМАХ С ПРИМЕНЕНИЕМ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ АДАПТОМЕТРИИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление, обработка информации (информатика, вычислительная техника и управление)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 8 ЯНВ 2010

Красноярск 2010

003490520

Выполнена в Государственном образовательном учреждения высшего профессионального образования «Сибирский государственный технологический университет», г. Красноярск.

Научный руководитель: Официальные оппоненты:

кандидат технических наук, доцент Доррер Михаил Георгиевич

доктор физико-математических наук, профессор

Елена Валентиновна Смирнова

кандидат технических наук, доцент Зеленков Павел Викторович

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Сибирский государственный

аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева», г. Красноярск.

Защита состоится 19 февраля 2010 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.099.06 при ФГОУ ВПО «Сибирский федеральный университет» по адресу: 660074, г. Красноярск, ул. Киренского, 26, ауд. УЖ 115.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «Сибирский федеральный университет» по адресу: 660074, г Красноярск, ул. Киренского, 26, ауд. Г 274.

Автореферат разослан 15 января 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Р.Ю. Царев

Актуальность работы

В условиях нестабильной внешней среды значительно вырастают требования к эффективности систем управления производственными системами. Решение этих задач возможно только с использованием современных методов моделирования и управления производственными системами путем всестороннего анализа сценариев их функционирования и развития.

Начало разработки моделей производственных систем связывают с именами В.В. Леонтьева, B.C. Немчинова, JI.B. Канторовича. Дальнейшие успехи по развитию методов моделирования были достигнуты в 50-60-х годах прошлого столетия в работах Р. Беллмана, К.А. Багриновского, А.Г. Гранберга,

A.Г. Аганбегяна, B.JI. Макарова, Ю.П. Иванилова и других авторов.

В конце 70-х годов основной тенденцией развития прикладных моделей планирования становится переход от моделей планирования производства в чистом виде к моделям функционирования производственных систем, основанным на процессном подходе.

Большой вклад в развитие математического моделирования динамики процессов производства с учетом сырьевой и производственной базы внесли

B.Ф. Кротов, Э. Деминг, Т.К. Сиразетдинов, П.К. Семенов, Ю.П. Шургина, С.К. Джаксыбаева, И.С. Иваненко, В.В. Родионов, A.A. Афанасьев и другие.

Обзор работ последних лет показал осознание руководством предприятий важности современных методов системного анализа и управления, а также информационных технологий как средства улучшения управляемости производственных систем, повышения прозрачности бизнес-процессов и снижения производственных издержек. Стало очевидным, что для управления производством нужны гибкие механизмы планирования и анализа производственной деятельности, а также средства оптимизации управленческих решений.

При управлении производственными системами, построенными на основе процессного подхода, аналитики сталкиваются со следующими проблемами.

1. Слабое, местами единичное и неадекватное применение производственно-математического анализа деятельности производственной системы при быстро меняющихся внешних воздействиях.

2. Субъективность и недостаточная точность анализа структуры действующих взаимоотношений в производственной системе.

3. Отсутствие доступных количественных оценок эффективности управленческих решений.

Одним из оригинальных подходов, позволяющих решать указанные проблемы, и, в том числе, строить интегральные оценки динамики производственных систем и степени их адаптации к условиям изменяющейся внешних воздействий, может явиться метод корреляционной адаптометрии, предложенный А.Н. Горбанем и Е.В. Смирновой в 1985 году для анализа биологических систем. Авторы исследовали динамику скоррелированности параметров биологических систем в условиях стрессовых ситуаций, и показали,

что она может служить показателем реакции на стресс и способности системы к адаптации. Первые работы и эксперименты по данному методу принадлежат Г.Селье, который ввел понятие адаптационной энергии.1. Однако, как отмечено в современной «Энциклопедии стресса»3, Селье не смог измерить эту энергию.

В настоящей работе показано, что метод корреляционной адаптометрии (с учетом специфики производственных систем) может оказаться полезным инструментом анализа эффективности управления системами и оценки их «запаса прочности» в условиях нестабильных внешних воздействий. При этом оценки состояния системы реализуются путем анализа корреляционных, ковариационных матриц и дисперсий, вычисленных по значениям фазовых переменных системы за периоды, предшествующие моментам принятия управленческих решений.

Актуальность работы подтверждается включением ее в программу Российского фонда фундаментальных исследований «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009 - 2013 годы» (государственный контракт 02.740.11.5086). [ http://www.fcpk.ru/]

Объект диссертационного исследования

Процессы управления деятельностью производственной системы.

Предмет исследований

Функционирование и процессы управления производственной системой в условиях нестабильной рыночной среды.

Цель диссертационного исследования

Разработка и реализация методов повышения эффективности процессов управления производственной системой путем создания подсистемы оценки параметров ее деятельности на основе методов корреляционной адаптометрии.

Задачи работы

1. Разработка математической модели процесса адаптивного управления сложной производственной системой.

2. Создание аналитической подсистемы наблюдения и оценки состояния производственной системы на основе анализа корреляционных, ковариационных матриц и дисперсий, вычисляемых по значениям фазовых координат за периоды, предшествующие моментам принятия решений.

3. Анализ поведения производственной системы в условиях кризиса и оценка управленческих решений с использованием разработанной аналитической подсистемы.

'H. Selye. Experimental evidence supporting the conception of "adaptation energy". Am. J. Physiol., 123 (1938), 758-765.

2H. Selye. Adaptation energy. Nature, 141 (3577) (21 May 1938), 926.

3R. McCarty, K. Pasak. Alarm phase and general adaptation syndrome. In: Encyclopedia of Stress, George Fink (ed.), Vol. 1, Academic Press, 2000,126-130.

4. Программная реализация методов и алгоритмов разработанной системы управления.

5. Реализация предложенных решений в компаниях города Красноярска.

Методы исследования

Прикладной системный анализ, метод корреляционной адаптометрии, статистическая обработка данных.

Новые научные результаты работы

Новым в работе является:

1.В качестве интегрального показателя для оценки состояния производственной системы и оценки эффективности управленческих решений предложено использовать характеристики корреляционных и ковариационных матриц, дисперсий, вычисленные по значениям фазовых переменных системы за периоды, предшествующие моментам принятия решений.

2. Установлено, что при резком изменении внешних воздействий (например, при начале выполнения нового проекта, переходе на выпуск новой продукции или создании новой производственной системы) происходят существенные изменения корреляционных, ковариационных связей между фазовыми переменными и их дисперсий, аналогичные реакциям биологических систем на стрессовые воздействия, в частности, на «эффект родов».

3. Показано, что метод корреляционной адаптометрии, разработанный для анализа биологических систем, может быть использован при анализе функционирования производственных систем в условиях кризиса.

4. Предложен алгоритм формирования управленческих решений в производственной системе на основе анализа динамики коэффициентов корреляции между фазовыми переменными системы.

На защиту выносятся

1. Разработка методов анализа и управления производственными системами на основе методов корреляционной адаптометрии.

2. Алгоритм формирования управленческих решений в сложной многопродуктовой производственной системе на основе анализа динамики коэффициентов корреляции между фазовыми переменными системы.

3. Разработка и внедрение в практику работы предприятий аналитической подсистемы наблюдения и оценки состояния производственной системы, основанной на анализе корреляционных, ковариационных матриц и дисперсий фазовых переменных системы, вычисляемым по отчетным данным.

Практическая ценность

Предложенные методы и алгоритмы позволяют:

• повысить объективность анализа однопродуктовых и многопродуктовых производственных систем на основе анализа статистических показателей их работы (в данном случае -статистических показателей экономических доходов и расходов);

• получать единую унифицированную числовую оценку качества управленческого решения в производственной системе и ее функциональных подсистемах;

• прогнозировать возможность кризиса производственной системы в условиях нестабильной рыночной среды;

• оценивать качество предоставляемых бюджетов, выявлять «теневые» незаконные схемы работы производственных систем.

Потребителями реализованных в работе методов и программных средств могут быть руководители предприятий, менеджеры, осуществляющие или сопровождающие в производственных системах процессы управления и планирования с горизонтом планирования больше года.

Благодаря своей простоте предложенные методы доступны для потребителей, они позволяют производить экспресс-анализ работы компании на основе данных бухгалтерского учета и вычисленных корреляционных и ковариационных матриц, дисперсий фазовых переменных. Методы расширяют возможности создания сегментной отчетности в рамках стандарта по международной финансовой отчетности МСФО.

Кроме того, результаты работы использовались в рамках учебного процесса Сибирского государственного технологического университета и Сибирского федерального университета (Институт цветных металлов и золота), при преподавании курсов «Реинжиниринг бизнес-процессов», «Корпоративные информационные системы», «Технология разработки программного обеспечения».

Достоверность полученных результатов определяется:

Корректным использованием методов теории управления многомерных динамических систем, статистической обработки и корреляционной адаптометрии.

Большим объемом проанализированных экспериментальных данных: автором изучена работа десяти производственных систем, по двум производственным системам за шесть лет создана и внедрена учетная система бюджетирования, позволяющая собирать и анализировать 248 матрицы размерностью (417x417), всего 21 562 236 значений коэффициентов корреляции, 21 562 236 значений коэффициентов ковариации, 146 показателей дисперсии характеризирующих динамику связей между показателями производственной системы. Полученные результаты сравнивались с фактическими показателями деятельности производственной системы, и показали достоверность предложенной методики.

Личный вклад автора

Все результаты диссертации получены лично автором. В публикациях, выполненных в соавторстве, автору принадлежит постановка задачи, разработка программного обеспечения, сбор, анализ, обработка и анализ полученных результатов.

Реализация результатов работы

На базе системы 1С 7.7 полностью внедрена система сбора данных (бюджетирования) в разрезе функций основных процессов производственной системы холдинга (ОАО «СМ. сити» г. Красноярск), включающего две производственные системы (ООО «Новый Город», ООО «Бизнес Сити»), еще в восьми производственных системах внедрение осуществлено частично, что подтверждается наличием акта внедрения.

Алгоритмы, предложенные в работе, реализованы в виде программ для ЭВМ, о чем имеются следующие свидетельства (подробно - см. список публикаций на стр. 28):

• Свидетельство РосПатента о регистрации №2008610295.

• Свидетельство РосПатента о регистрации №2008610296.

• Свидетельство РосПатента о регистрации №2009614635.

• Свидетельство РосПатента о регистрации №2009615871.

• Свидетельство РосПатента о регистрации №2009614636.

• Свидетельство РосПатента о регистрации №2009615872.

Апробация результатов работы

Материалы работы прошли апробацию на следующих научных и практических конференциях.

• Всероссийская научно-техническая конференции. «Перспективные материалы, технологии, конструкции, экономика», г. Красноярск, 2006 (3 доклада).

• Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информатизации региона ПИР-2007» СФУ, Красноярск, 2007;

• Шестая межрегиональная научно практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы развития потребительского рынка», г. Красноярск, 2008» (5 докладов).

• Межкафедральный семинар «Концепции и методологии создания современных информационных систем», действующего на кафедре Системотехники СибГТУ, г. Красноярск, 2008,2009;

• XI Международная научно-техническая конференция «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» Омский филиал института математики им .С.Л. Соболева СО РАН, г. Пенза, 2009.;

• XII Всеросийский семинар «Моделирование неравновесных систем-09» СО РАН, г. Красноярск, 2009.

• Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информатизации региона ПИР-2009» СибГТУ, Красноярск, 2009 (2 доклада).

• Гранд российского фонда фундаментальных исследований «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009 - 2013» (государственный контракт 02.740.11.5086). Работа ведется при участии А.Н. Горбань (Department of Mathematics, University of Leicester, Leicester, LEI 7RH, UK).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ, в том числе 2 публикации в списке изданий, рекомендованном ВАК для публикации результатов диссертаций.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из 4 разделов, содержит основной текст на 147 страницах, 17 таблиц, 42 рисунках, 8 приложений на 32 страницах, список используемых источников из 140 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении представлена актуальность работы, ее цель, задачи, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе приведены понятия и определения системы, модели, обратной связи, внешней среды, замкнутых и разомкнутых систем, существенных или несущественных факторов, обусловленных целевой ориентацией при изучении объекта исследования. Изучены различные методики анализа состояния многомерных производственных систем: анализ баланса и отчета о прибылях и убытках; в системе менеджмента качества -анализ бизнес-процессов; статистические методы, в том числе метод корреляционной адаптометрии. Определено, что большинство методов направлено на анализ частных вопросов в производственных системах, а метод корреляционной адаптометрии дает возможность оценить функционирование различных подсистем производственной системы как единого целого.

Во второй главе рассматривается принятая в работе модель системы управления производственной системой (рисунок 1). В этой модели наряду с традиционным контуром управления объектом по отклонению от заданных параметров организован внешний контур управления, осуществляющий анализ функционирования системы и ее адаптацию к изменению внешней среды. При этом функционирование внешнего контура основано на использовании метода корреляционной адаптометрии.

В системе управления помимо объекта управления имеется пять подсистем:

подсистема контроля (управление системой);

подсистема оперативного наблюдения (производственный учет);

подсистема выработки цели управления (управление верхнего звена);

подсистема оперативного управления (управление системой);

Рисунок 1. Структурная схема системы управления компанией (производственной системой).

В соответствии с классической теорией систем управления (Р, Калман и др., 1971) рассматривающую систему 5 можно представить в виде

8 = {Т,Х,и,У^,У,<р,у/,И}, (1)

где

Т={г/л = 0,1,2,...} - дискретное множество моментов времени (моменты учета системы);

Х- фазовое пространство системы, дг(/)=[У(/),л2(/),...,дс"(/)]г еХ~ и-вектор фазовых переменных, определяющих состояние системы.

В качестве фазовых переменных системы У (г) выступают проводки по счетам бухгалтерского учета, отождествленные с выполнением определенных функций и имеющие денежное выражение. Пример представления этих функций в систем бухгалтерского учета (бюджетирования) приведен в таблице 1. Полный список фазовых переменных (и=417) приведен в приложении 1 к диссертации.

Таблица 1. Фрагмент бюджет доходов и расходов с привязкой к функциям _производственной системы

Проект Вид деятельности Статья дохода/Расхода Под статья дохода/расхода Выполняемая функция (фазовые переменные) (* ) План Факт *'(')

Наименовани е проекта Капитальные вложения Проектирование Проектирование Проектирование внешних сетей х х"(0

Текущая деятельность Финансовая Использование прибыли Прибыли и убытки прошлых лет Инвентаризация X2 *о2(') Аг)

Текущая деятельность Операционная Услуги сторонних организаций Прочие услуги сторонних организаций Прочие расходы 4(') А')

V- пространство управляющих воздействий системы, «(')= [м'(г)>мг(<)'->"'"(')]Г 6 ю-вектор управляющих воздействий;

Y- пространство наблюдаемых переменных при оперативном учете системы, y(t)= [у'{t\y2(/)...,б Y- к -вектор параметров оперативного учета системы;

j— пространство целей управления, ./(/)= [/'(/), /2(t),...,/(r)f е j— с-вектор целевых значений параметров функционирования системы при оперативном управлении (плановые и нормативные показатели компании) системы;

v = v* иу~- пространство аналитических оценок функционирования системы, v(t)=[v'(f)iv2(f),..., v'(i)f € V- s -вектор аналитических оценок;

<p:TxXxU Х- переходные функции системы, имеют в общем случае следующий вид:

+ = (2)

где х0 =*(о).

y/:TxX->Y- функция наблюдения при оперативном управлении, определяющая параметры, доступные для наблюдения и имеющая вид:

>>(<)=V«')), (3)

v~ \ТхX->V- функция анализа функционирования системы в предшествующие моменты времени, имеющая вид:

v^rM'-iUM),..,^-*)), (4)

И :ТхХ -*V- функция анализа прогнозных значений функционирования системы в будущие моменты времени, имеющая вид:

(О= Г (*„ (' + + *о (' + *))• (4а)

При управлении производственной системой функцию <p(x0,x(t),u(t)) можно задать векторным уравнением.

x(t+l)=A(t)x(t)+B(t)u(t), (5)

*(o)=*0

Здесь A(t) - ихп матрица, определяющая внутреннюю структуру системы; B(t) - их m матрица, определяющая структуру внешних воздействий. Управляющее воздействие при оперативном управлении может быть представлено в виде.

u(t) = k(y(t\j(t))= k(aj), (6)

где k(aj) - регулятор системы, вырабатывающий управляющее воздействие в зависимости от отклонения Л/ фактических выходных параметров от целевых значений.

Функция наблюдения ц/if) выглядит следующим образом

v4)=H(f WO. (7)

где x{t)eX,

H(t) - кхп матрица, определяющая структуру наблюдателя при оперативном управлении.

Формулы (2) - (7) соответствуют стандартному описанию управляемой системы. В частности, из (7) видно, что функция наблюдения (//(?) определяется

Формулы (2) - (7) соответствуют стандартному описанию управляемой системы. В частности, из (7) видно, что функция наблюдения ц4{) определяется значением фазовых координат в тот же момент времени, что не позволяет учитывать предысторию процесса управления и прогнозирования его поведения.

Обратимся теперь к функции которая позволяет получать

аналитические оценки состояния системы.

В соответствии с методикой, принятой в корреляционной адаптометрии (А.Н. Горбань, Е.В. Смирнова, 1985) построение этой функции выполняется в следующем порядке.

I. Для аналитической оценки используются значения вектора фазовых переменных х(г) за к предыдущих тактов. Параметр к будем называть глубиной анализа (в работе принято к =6 месяцев). Получим матрицу

УМ)! х" (' ~ 0"

II хГ(<-2) = х\,-2) хЧ'~2) (8)

УМ). УМ) х'М) *"М).

2. Производится центрирование и нормирование элементов, образующих столбцы матрицы хк (/), путем замены переменных

х' (' - ]) ->•*'('- Л > ' = 1.-.И.7 = 1>->*, где

а'(г)

н

к '

3. Обозначим

хт(1~2) =

Кх'Сг-уЬг'«;

к-1

(9)

(10)

х1{г-\) х2(г-1) ... х"{г-\) *'(/- 2) х2 (/ - 2} ... х"({-2)

(П)

ш-

_х'(1-к) х2(г-к) ... х" ('"*).

/(/-1) /(г-2) ... /М)

¿М 4/-1) ... 4/-1) ¿(г-2) ¿{¡-2) ... ^-2)

_*>(/-*) ¿(¡-к) ... хГ(1-к)

10 О

и ВЫЧИСЛИМ = —=

(12)

сЛ'Ь-^хдо^НМ! .....«• <15>

Величины Су (/) называются коэффициентами ковариации между переменными х'(/) и У(/) в момент времени X, а матрица С*(?) - ковариационной матрицей между фазовыми переменными в момент времени / при глубине анализа к.

Величины гДг) называются коэффициентами корреляции между переменными х'(() и х;(г) в момент времени г, а матрица - корреляционной матрицей между фазовыми переменными в момент времени е при глубине анализа к.

В силу введенных обозначений (7), (8) диагональные элементы матрицы равны единице, т.е. г(,(/)=1 для всех / = 1,...,и. и всех а остальные элементы находятся в диапазоне от -1 до +1 (-1 < ги £ 1).

На основе корреляционных матриц (13) строятся корреляционные графы системы, наглядно отображающие взаимосвязи между параметрами системы (рисунок 14).

Корреляционную и ковариационную матрицы фазовых переменных Д4(г) и Су (() мы и будем рассматривать в качестве функции наблюдателя:

= (16а)

у;(4-Ы-2и*('-*))=с>(') (166)

и функции прогнозирования

К(х(<+Ы+А-Л+*))=**(') (1 бв)

У*(х(( + \),х{1 + 2),...,х(г + к)) = С, (4 (16г)

Как показано в работе, предложенные функции наблюдателя могут служить интегральной оценкой динамики системы, она дает возможность анализировать поведение многомерной системы, отслеживая возникающие тенденции изменения, вызванные управлением или внешним воздействием, а также их прогнозировать.

Для дальнейшего анализа выделены следующие показатели корреляционного напряжения производственной системы о?™'-"6'"^) - сумма абсолютных значений коэффициентов корреляции ;-й функции с прочими, О,''""'-""'''(/) - сумма отрицательных значений коэффициентов корреляции и С?"""-""'(/) - сумма положительных значений, в,'"'"(г) - сумма значений коэффициентов корреляции, взятых с учетом знаков. Графики изменения этих показателей во времени показаны на рисунке 5.

ОГ"-""(0 = 1л('): (Н г '„(О)^ (*)><>), (18)

У=1 1-1

о Г' (')= с,с>ии (/)+ а?""-°тр (г), (20)

где г^(к) - критическое значение коэффициента корреляции при данной выборке.

Все четыре значения С7( (г) рассчитываются на заданном временном интервале Т и характеризуют связность каждой функции в корреляционном графе.

Еще одним показателем динамической производственной системы могут

служить собственные числа корреляционной матрицы Л,(/) Л, (/)......Д„(0>

которые являются корнями алгебраического уравнения

ае1|Л4(г)-Л£| = 0, (21)

где е единичная пхп матрица.

Для оценки связей предлагаются также шесть алгебраических параметров:

- сумма собственных чисел

= (22)

- значение избыточности системы признаков; чем больше этот показатель, тем сильнее степень выраженности мультиколлинеарности

= (23)

(-1

- число обусловленности корреляционной матрицы; в вычислительной математике оно служит количественной мерой независимости, если это число близко к 1, то столбцы исходной матрицы данных линейно зависимы в сильной степени

/з = (24)

- доля первых / главных компонент, где I равно числу доминирующих элементов спектра

Л (О= (¿Л (')]//,('}> (25)

- определитель корреляционной матрицы

/Л0=гр>('> (26)

|«1

- суммарный показатель меры удаленности элементов спектра друг от

друга

= (27)

Далее во второй главе на основе модели системы (2) - (5) рассмотрена задача оптимального распределения ресурсов между наиболее важными функциями производственной системы. Эти функции были определены на основе анализа корреляционных графов и показателей (17) - (20). В качестве инструмента распределения ресурсов (денег) и принятия решения, оценки управленческого решения использован метод динамического

программирования Р. Беллмана. С помощью метода Беллмана определен набор управленческих воздействий, направленный на достижения целей производственной системы.

В третьей главе приведено описание двух объектов исследования и показана их организационная структура. Схема организационной структуры производственной системы представлена функционально ориентированной в виде Functional Tree по стандарту ARIS (рисунки 2, 3). Несмотря на то, что объекты разные, они имеют общую управленческую политику и идентичные друг другу функциональные схемы.

Данный подход позволяет применять предложенную во второй главе методику расчета числовых показателей, что ранее не применялось в производственных системах. Это дает возможность, в этих системах, внедрить управление на основе процессного подхода. На основе организационной структуры производственной системы построена функциональная схема (рисунок 4).

Деятег ойщика

А

Рисунок 2. Проектная деятельность производственной системы

Де: ьностъ аренде; ля

А

I

Маркетинг и сбыт

)

А

Обеспечение ¡хнопогических процессов ,

А

Рисунок 3. Текущая, основная деятельность производственной системы.

I I Подсистема планирования и ыаркетин Персонала

2 I Подсистема отслеживания программных разработок

3.2 Подсистема покупки и

учета программного

обеспечения

2.6 Подсистема параметров работы программы

2.7 Подсистем»

совершенство аан и* программных разработок

Система менеджмента

3 1 Подсистема

Л разработок области СМ К

3 2 Подсжлсмя приобретения » учета приобретенных методик СМК

3.3 Подсистема азоимопеП ствня

стандартов СМ К

3.4 Подсистема у сломи, работы с методиками * стандартами СМК

3.7 Подсистема развития

4 2 Подсистем» похулки 1

4.6 Подсистема со аершенст вопим н я разработок ЭМ

—Д.. —

отслеживай и * раз работок I области управления (УП)

5 2 »(о, приобретения и учета приобретенных методик

5.3 Подо стандартов УП

$ 4 Подсистема условия работы с методиками « стандартами УП

5 7 Подсистема разаития

Рисунок 4. Функциональная схема объекта исследования.

В главе выделены и описаны функциональные системы производственной системы: система управления персоналом, система информационных технологий, система менеджмента качества, система экономических расчетов, система управления проектами.

Четвертая глава посвящена расчету экспериментальных данных. На конкретном примере показано преимущество метода корреляционной адаптометрии над традиционным анализом хозяйственной деятельности (АХД) производственной системы.

В качестве иллюстрации приведены результаты анализа выходных параметров производственной системы методом АХД.

Заключение о состоянии производственной системы 2007 год (частный случай)

С негативной стороны финансовое положение и результаты деятельности характеризует:

- коэффициент текущей (общей) ликвидности ниже нормативного значения (1,09);

неустойчивое финансовое положение по величине собственных оборотных средств в размере 17 906 тыс. р.

С положительной стороны финансовое положение и результаты деятельности характеризуют такие данные:

- чистые активы превышают уставный капитал в размере 1 696 тыс.

р-;

- рост рентабельности продаж на 0,02 до значения 0,05 ;

- за отчетный период получена прибыль от продаж 5 998 тыс. р. Более того, наблюдалась положительная динамика по сравнению с прошлым периодом в размере 4 801 тыс. р.

Заключение о состоянии производственной системы 2008 год (частный случай)

С негативной стороны финансовое положение и результаты деятельности характеризует:

- низкая величина собственных оборотных средств: нехватка в размере -283 343 тыс.р.

С положительной стороны финансовое положение и результаты деятельности характеризует следующие данные:

- быстрореализуемые активы покрывают среднесрочные обязательства в размере 61 159 тыс.р.;

- строительство производится за счет долгосрочного кредита Сбербанка РФ;

чистые активы превышают уставный капитал в размере 942 тыс.р.;

- за отчетный период получена прибыль в размере 1 071 тыс.р.; увеличена рентабельность продаж;

показатели финансовой деятельности застройщика соответствуют нормативным значениям (10,46; 0,43 и 3).

По мероприятиям следует отметить:

получение кредита в Сбербанке РФ на сумму 2,4 млрд.р; внедрение системы менеджмента качества.

Далее в четвертой главе приведен пример новых возможностей, которые дает метод корреляционной адаптометрии для анализа производственной системы, так как традиционный метод анализа хозяйственной деятельности производственного объекта не дает представления о происходящих изменениях внутри системы относительно событий внешней среды. Метод АХД не позволяет также заниматься анализом выходных параметров производственной системы и ее функциональных подсистем в долгосрочной перспективе.

Показано преимущество метода корреляционной адаптометрии, который может применяться в любой производственной системе. Установлено, что если метод корреляционной адаптометрии в биологических системах при недостаточном объеме данных является лишь дополнительным экспресс-методом для анализа, то в случае производственных систем он является самостоятельным аналитическим инструментом. Рассчитаны параметры, корреляционных матриц (рисунок 5), ковариационных матриц (рисунок 6), дисперсий (рисунки 7, 8, 9), в том числе собственные числа корреляционных матриц (рисунок 10), на основе данных из анализа поступлений и расхода ресурса производственной системы.

Рисунок 5. График реакции производственной системы на события внешней среды и внутренние работы в виде динамики числовых характеристик

корреляционных матриц.

На рисунке 5 приведены основные важные события, произошедшие в производственной системе:

1. Создание рабочей документации - расчет плановых смет строительства.

2. Получение разрешения на строительство - документ, разрешающий выполнять строительные работы. Получение разрешения на строительство -наиболее важное событие, которое позволяет начать строительно-мантажные работы. Система испытывает среднюю нагрузку, большую, чем просто оформление и расчет плановых смет;

3. Внедрение системы повышения качества - работа по оформлению стандартов и правил работы производственной системы (компании). Нагрузка на систему не больше, чем при формировании плановых смет.

4. Получение ресурса - привлечение основного финансирования на строительство привело систему к существенному стрессу, как и начало строительных работ.

Начало работ по проекту - создание уникальной продукции.

6. Создание аналогичной производственной системы - привело производственную систему к наибольшему стрессу. Для системы оказалось важнее создать аналогичную производственную систему, ведь шанс на успешную реализацию проекта и привлечение дополнительных ресурсов возрастает. Этот эффект аналогичен «эффекту родов» в биологической системе.

Показатели в"""-""(() и имеют симметричную динамику

изменения, различаются только знаки (рисунок 5). Если данной симметрии не будет, значит, исходные данные (таблица 1) недостоверно описывают исследуемую систему.

Отметим, что наиболее стрессовые ситуации для производственной системы - это ситуации чаще всего связанные при выполнении задач сильно взаимодействующих с внешней средой, чем с выполнением внутренних работ.

Также удалось спрогнозировать основные стрессовые ситуации производственной системы на период с 15 по 37 и кризис августа 2008 года с 46 по 54 периоды функционирования.

В соответствии с методом корреляционной адаптометрии для подтверждения наличия адаптационного напряжения системы необходимо, чтобы расчетная ковариация (рисунок 6) и дисперсия (рисунок 7, 8, 9) возрастали одновременно с корреляцией. Согласно закону Либиха развитие, как правило, лимитируется одним фактором или небольшим их числом. Это означает, что среди факторов, влияющих на производственную систему, через определенное время выделяется один или несколько наиболее существенных факторов (сильно отстающих от оптимума), а остальные мало влияют на развитие. В нашем случае это начало реализации проекта строительства жилого микрорайона (рисунок 10)._

—положительная факт ко —отрицательная факт ко

Рисунок б. График реакции производственной системы на события внешней среды и внутренние работы в виде динамики числовых характеристики ковариационных матриц.

800 000 700000 . 600000 Ю £ 500 000 X 5 400000 и Д 300000 200000 100 000 0 5 — 6

Дисперсия фактических фазовых переменных

----------- II

4—4 1 ....../

1 3 —1 у 4-

1

..Г\.........-

\ } 5 7 9 11 11 15 17 19 21 23 25 27 29 31 }1 35 37 39 41 43 45

2004 | 200! | | 2006 р I 2007 | 200! |

Рисунок 7. График реакции производственной системы на события внешней среды и внутренние работы в виде динамики дисперсии.

На рисунке 8 изменен масштаб, чтобы видеть динамику дисперсии.

среды и внутренние работы в виде динамики дисперсии.

На рисунке 9 изменен масштаб, чтобы ввдеть динамику дисперсии.

Рисунок 9. График реакции производственной системы на события внешней _среды и внутренние работы в виде динамики дисперсии._

-4000 ........................................................................................I

Рисунок 10. График реакции производственной системы на лимитирующий фактор (начало реализации проекта без достаточного финансирования).

Проведено сравнение кризисных ситуаций для производственной системы, по аналогии биологическими системами по величине показателя 0'у"м-"'"(() коррелированное™, которая будет указана в скобках в четвертом столбце таблицы.

Таблица 2. Общие закономерности в биологических и производственных системах.

ФИО автора Описание закономерностей в биологических системах Наличие эффектов в системе

Биологичес кой Производственной (период, Gc,y*"-"°'(t) )

Г. Селье Наличие специфической (воздействие лимитирующего фактора) и неспецифической (воздействие многих факторов) реакции. Да С 16 по 28 периоды специфическая реакция. (Напряжение с 849 до 1 123). В 32 и 44 неспецифическая реакция (от 2 428 до 4 509).

Г. Селье Три реакции: Тревоги; Резистентности; Истощения; Да Три реакции: Тревоги в 28-38 (800 -1 100); Резистентности 19 (2 180 - 5 449); Истощения 38 (5 449).

А.И. Воложин Выделил 2 реакция: Адаптивные (изменение структуры) Компенсаторные (изменения без изменения структуры) Да Адаптивные 45 (3 579) Компенсаторные с 40 по 42 (4 400 - 4 500).

А.П. Авцын Ввел понятие «Плата за адаптированность» - это энергозатраты, функциональная перестройка и даже деструкция звеньев некоторых систем, нарушение обмена веществ, изменение поведения и т.п. (патологическое состояние) Да Деструкция происходит в 17 и 38 периодах. В проектной системе которая зависит от внешней среды патология началась с 27 периода и достигла кульминации в 38 периоде и произошла перестройка функций, т.е. наблюдается патологическое состояние. Компания получила кредит 2,4 млрд.р. Это есть плата за перестройку.

Г.М. Данишевс кий 3 стадии: Адаптивного напряжения; Стабилизации функций; Адаптированность. Да Адаптивное напряжение с 17 по 38 (1 111 - 5 449); Стабилизации функций с 39 по 43 (4 238 -3 980); Адаптированность с 44 по 46 (4 509 - 3 483).

С.Н. Масаев, М.Г. Доррер Возможность прогнозирования кризиса. Нет Да. С 28 периода по 54. Качество прогноза высокое. Спрогнозированы все стадии.

С.Н. Масаев, М.Г. Доррер Выделить уровень здоровья Нет Для нашей производственной системы это 2 000.

Далее в главе описаны общие закономерности адаптации производственной системы, которые обнаруживаются методом корреляционной адаптометрии. Вычислив собственные числа корреляционной матрицы за каждый период / по формулам (22, 24, 25, 27), получаем также оценку защитной, неспецифической реакции функций компании на изменение условий хозяйственной деятельности. Расчет проводился для показателей /,(/), /3 (/),/,(/) и/6(/). На рисунках 11, 12, 13 период 22 соответствует периоду 38 на рисунке 5.

Рисунок 11. График реакции на события в виде динамики собственных чисел функций (Неудовлетворенное предложение, Прочие доходы, Сдача в аренду, Приобретение ОС) на основе корреляционных коэффициентов корреляционных ____матриц.

390 380 370 360 350 340 330 320 310 300

ч

■ч-

"71

-—ИМ'

1 2 3 4 5 6 7

9 10 11 12 13 Н 15 16 17 18 19 20 21 22 23 период(

Рисунок 12. График реакции производственной системы на события в виде динамики собственных чисел корреляционных матриц по формуле 22, 27.

периоде

Рисунок 13. График реакции производственной системы на события в виде динамики собственных чисел корреляционных матриц по формуле 24, 25. На рисунке 11, в 22 периоде система переключается на иной источник ресурсов, другие функции приносящие деньги (сдача в аренду коммерческих помещений, прочие доходы) и сокращает расходы на приобретение основных средств в тот момент, когда внешняя среда находится в критической ситуации. Установлена взаимосвязь функций, задействованных в деятельности

производственной системы (рисунок 14). Всего используется 417 функций для анализа производственной системы.

Рисунок 14. Корреляционный граф доходов, расходов производственной системы (включены только значимые связи).

Таблица 3. Расшифровка корреляционного графа ^™(г=38) (включаярасходы).

№ функции коре-онного графа Доход/ Расход Вид деятельности Статья дохода/ Расхода Подстатья дохода/ расхода Выполняемая функция

! Доход Инвестиционная Поступления и расходы от выбытия иных активов Доходы и расходы, связанные с выбытием иных активов Прочие доходы

2 Доход Инвестиционная Поступления и расходы от выбытия ОС Доходы и расходы, связанные с реализацией ОС Прочие походы

3 Доход Операционная Налоги и сборы Прочие налоги и сборы Выплата налогов

4 Доход Операционная Прочие доходы Прочие доходы Прочие доходы

5 Доход Операционная Реализация работ, услуг Агентское вознаграждение Агентское вознаграждение

6 Доход Операционная Реализация работ, услуг Реализация пропусков Пропуски на территорию

7 Доход Операционная Реализация работ, услуг Реализация прочих услуг Прочие доходы

8 Доход Операционная Реализация работ, услуг Сдача в аренду имущества Сдача в аренду

9 йоход_ Операционная Реализация работ, услуг Энергоресурсы и коммунальные платежи Возмещение расходов

10 Доход Операционная Реализация товаров Реализация товаров Реализация товаров

И Доход Финансовая Использование прибыли Результаты инвентаризации Прочие доходы

12 Доход Финансовая Курсовые разницы Курсовые разницы Прочие доходы

13 Доход Финансовая Нарушение условий договоров Штрафы, пени, неустойки за нарушение условий договоров Прочие доходы

14 Доход Финансовая Проценты по кредитам, займам, депозитам, векселям Проценты к получению и уплате Проценты к получению и уплате

15 Доход Финансовая РКО и прочие услуги банков РКО и прочие услуги банков Услуги банка

16 Доход Финансовая Штрафы, пени Штрафы, пени, неустойки прочие доходы

18 Расход Инвестиционная Поступления и расходы от выбытия иных активов Доходы и расходы, связанные с выбытием иных активов Прочие расходы

19 Расход Инвестиционная Поступления и расходы от выбытия ОС Доходы и расходы, связанные с реализацией ОС Прочие расходы

20 Расход Операционная Амортизация Амортизация НМА Амортизация

В работе проведено распределение ресурсов по целям и задачам компании на основе метода Р. Беллмана в разрезе систем и сформированного по числовым характеристикам суммарного корреляционного рейтинга и разработан алгоритм управления производственной системой (таблица 3, рисунок 15, 16, 17).

Функционируем и* объекта

Рисунок 15. Алгоритм применения метода корреляционной адаптометрии для управления производственной системой

Таблица 4. Распределение денежных ресурсов

ИТОГО:

166 Зб7р

3 327330р.,

293 721 р^ 6 135 108р.} 10 013 980р.

Функциональная система

Влияние функциональных систем на выполнение цели холдинга

МОТИВАЦИЯ ПЕРСОНАЛА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ МЕНДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ЭКОНОМИЧЕСКИХ РАСЧЕТОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТОВ

2 500

2 ООО

1 500

1 ООО

500 ОООр

Увеличение собственного капитала (активов) на 30 %

Конкурентная стратегия

2. Стратегия развития или изменения ранка или продукта

3. Стратегия роста

Стратегия НИОКР

5. Стратегия производства и его развития

Снятие сливок

Новые продукты и рынки

Горизонтальная интеграция

Закупка новых технологий

Радионализаии я системы русурсного , обеспечения

Мотивация

персонала_

Информационных технологий

Экономических расчетов_

Производства

Итого

3 ООО 000р.

146 328р.

24 388р

СМК (ТСЗМ)

Рисунок 16. Распределение ресурсов по функциональным системам и целям производственной системы.

^лбтвбеа

/ графа? \ ! \Gtt1X3tУ';

Ри^унргз |

мет }

Сийжейм® /веса графа^ч

Рисунохб

Риоцтц-ъ

Рисунок 17. Алгоритм принятия решения и распределения ресурса в производственной системе.

В заключении представлены обобщенные результаты исследования и расчетов.

В приложениях представлены акты об использовании результатов в компаниях города Красноярска, формы отчетов, таблица с функциями (описывающих производственную систему), примеры программ.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В заключении обобщенные итоги следования и результаты расчетов.

1. Разработана математическая модель принятия управленческих решений в сложной производственной системе (рисунки 1,15,16,17).

2. Создана аналитическая подсистема оценки состояния управляемой системы К(г) на основе корреляционных и ковариационных матриц, а также дисперсий, вычисляемых по значениям фазовых координат за период, предшествующий моменту принятия решения и прогнозирования на плановый период.

3. Проведен анализ поведения производственной системы в условиях наихудших внешних воздействиях на основе метода корреляционной

25

адаптометрии (рисунки 5, 6, 10 и 11, таблица 2). Спрогнозирован кризис экономического состояния производственной системы в 2008 году и улучшение состояния к концу 2009 года. Проведен анализ распределения ресурсов (таблицы 3 и 4, рисунки 15,16).

4. Выполнена программная реализация предложенных методов и алгоритмов. Получено 6 свидетельств о регистрации программ для ЭВМ. (отчетные формы программ на рисунках 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16 и таблиц 1,3, 4).

5. Реализованы предложенные решения в 10 компаниях города Красноярска, подтвержденные актом внедрения.

Таким образом, все поставленные задачи решены в полном объеме, цель исследования достигнута.

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в следующих работах.

Работы, опубликованные в изданиях рекомендуемых ВАК РФ:

1. Масаев С.Н. Методика оценки системы управления компанией на основе адаптационной корреляции к внешней среде. [Текст] / С.Н. Масаев, М.Г. Доррер // Вестник Сиб. гос. аэрокосмич. ун-та. -Красноярск, 2009. Вып. 1(22). -С.166-170.

2. Масаев С.Н. Методика оценки эффективности управления / С.Н. Масаев, М.Г. Доррер // Вестник КрасГАУ, - Красноярск, 2007. -Вып. 6. - С.25-34.

В ведущих рецензируемых научных журналах:

3. Масаев С.Н. Оптимизация распределения ресурсов по подсистемам предприятия при помощи формулы Беллмана / С.Н. Масаев, М.Г. Доррер // Материалы десятой Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации региона» ПИР-2007» СФУ, - Красноярск, 2007. - С.61-66.

4. Масаев С.Н. Проблемы внедрения системы сбалансированных показателей в России / С.Н. Масаев, В.В. Белозеров // Материалы всероссийской научно-технической конференции. Сборник научных трудов «Перспективные материалы технологии конструкции» экономика. (Красноярск, июнь 2006 г.). - Красноярск, 2006. С.192-193.

5. Масаев С.Н. Методика управленческих решений (Дельта) / С.Н. Масаев, В.В. Белозеров // Материалы всероссийской научно-технической конференции. Сборник научных трудов «Перспективные материалы технологии конструкции» экономика. (Красноярск, июнь 2006 г.). - Красноярск, 2006. С. 199-202.

6. Масаев С.Н. Оценка удовлетворенности персонала процессом обучения / С.Н. Масаев, К.О. Баюшкина // Материалы всероссийской научно-технической конференции. Сборник научных трудов «Перспективные материалы технологии конструкции» экономика. (Красноярск, июнь 2006 г.). - Красноярск, 2006. С.52-55.

7. Масаев С.Н. Сущность и факторы экономической устойчивости предприятия на конкурентном рынке / С.Н. Масаев, В.В. Вингерт, П.В. Панфилов // 6 межрегиональная научно практическая конференция студентов аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы развития потребительского рынка г. Красноярск 2008». - Красноярск, 2008.

8. Масаев С.Н. Информационное обеспечение оценки эффективности маркетинговой деятельности предприятия / С.Н. Масаев, М.Г. Доррер, В.В. Слюсаренко, В.В. Вингерт // 6 межрегиональная научно практическая конференция студентов аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы развития потребительского рынка г. Красноярск 2008». - Красноярск, 2008.

9. Масаев С.Н. Концепция бережливого производства и ее связь с маркетинговой деятельностью предприятия / С.Н. Масаев, В.В. Вингерт, П.В. Панфилов // 6 межрегиональная научно практическая конференция студентов аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы развития потребительского рынка г. Красноярск 2008». - Красноярск, 2008.

10. Масаев С.Н. Механизм управления конкурентной средой предприятий сферы торговли / С.Н. Масаев, В.В. Вингерт, П.В. Панфилов // 6 межрегиональная научно практическая конференция студентов аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы развития потребительского рынка г. Красноярск 2008». -Красноярск, 2008.

11. Масаев С.Н. Аналитическое обеспечение мониторинга системы регулирования отраслевых товарных рынков / С.Н. Масаев, В.В. Вингерт, П.В. Панфилов // 6 межрегиональная научно практическая конференция студентов аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы развития потребительского рынка г. Красноярск 2008». - Красноярск, 2008.

12. Масаев С.Н. Методика комплексной оценки управленческих решений в производственных системах с применением корреляционной адаптометрии / Масаев С.Н., М.Г. Доррер // I Международная научная конференция «Современные проблемы информатизации в системах моделирования, программирования и телекоммуникациях», Москва 2009 г.

13. Масаев С.Н. Методика комплексной оценки управленческих решений в производственных системах с применением корреляционной адаптометрии / С.Н. Масаев, М.Г. Доррер, В.В. Белозеров // Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информатизации региона ПИР-2009» СибГТУ, -Красноярск, 2009. С.292-295.

14. Масаев С.Н. Повышение эффективности функционирования проектных организаций посредством проектного управления / С.Н. Масаев М.Г. Доррер, В.В. Белозеров // Всероссийская научно-

практическая конференция «Проблемы информатизации региона ПИР-2009» СибГТУ, - Красноярск, 2007. С.103-106.

15. Масаев С.Н. Программный комплекс оценки эффективности управленческого решения II Свидетельство РосПатента о регистрации программы для ЭВМ № 2008610295.2007

16. Масаев С.Н., Добровольский Д.В. Программный комплекс формирования планового, фактического бюджета доходов и расходов, бюджета движения денежных средств компании в разрезе видов деятельности, статей и функций // Свидетельство РосПатента о регистрации программы для ЭВМ № 2008610296.2007

17. Масаев С.Н., Ланцев Е.А., Шаргаева А.И. Анализ состояния производственной системы (экономической) через расчет ее корреляционной адаптометрии на основе бюджетов доходов и расходов, движения денежных средств // Свидетельство РосПатента о регистрации программы для ЭВМ №2009614635.2009

18. Масаев С.Н., Ланцев Е.А., Шаргаева А.И. Программный комплекс формирования корреляционных графов функций производственной системы (экономической, социальной системы) на основе планового, фактического бюджета доходов и расходов, бюджета движения денежных средств предприятия, в разрезе видов деятельности, статей и функций и корреляционной адаптометрии // Свидетельство РосПатента о регистрации программы для ЭВМ №2009614636.2009

19. Масаев С.Н., Доррер М.Г., Доррер Г.А. Анализ состояния производственной системы (экономической) через расчет ее корреляционной адаптометрии на основе бюджетов доходов и расходов, движения денежных средств // Свидетельство РосПатента о регистрации программы для ЭВМ №2009615871.2009

20. Масаев С.Н., Доррер М.Г., Доррер Г.А. Программный комплекс формирования корреляционных графов функций производственной системы (экономической, социальной системы) на основе планового, фактического бюджета доходов и расходов, бюджета движения денежных средств предприятия, в разрезе видов деятельности, статей и функций и корреляционной адаптометрии // Свидетельство РосПатента о регистрации программы для ЭВМ №2009615872.2009

Сдано в производство 14.01.10. Формат 60x841/16. Усл. печ.1,5. Изд. №2/38. Заказ №723. Тираж 150 экз.

Редакционно-издательский центр СибГТУ 660049, г. Красноярск, пр. Мира, 82 факс (391) 211-97-25, тел. (391) 227-69-90