автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Противозатратные стохастические экспертные механизмы

На правах рукописи

Клюквин Андрей Борисович

ПРОТИВОЗАТРАТНЫЕ СТОХАСТИЧЕСКИЕ ЭКСПЕРТНЫЕ МЕХАНИЗМЫ

Специальность 05.13.10 - управление в социальных и экономических

системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж - 2004

Работа выполнена в Институте проблем управления

им. В.А.Трапезникова РАН (г.Москва)

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Цыганов Владимир Викторович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

профессор Головинский Павел Абрамович;

кандидат технических наук Гурлев Игорь Валентинович

Ведущая организация - Липецкий государственный

технический университет

Защита диссертации состоится « 03 » ноября 2004 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета К 212.033.01 при Воронежском государственном архитектурно-строительном университете по адресу: 394006, г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84, ауд. 20, корп. 3.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного архитектурно-строительного университета.

Автореферат разослан « 01 » октября 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Чертов В.А.

з

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Системы управления затратами являются предметом исследований и разработок многих отечественных и зарубежных авторов. В.Н.Бурков впервые разработал противозатратные механизмы, направленные на снижение издержек в условиях статики и полной информированности. Г.Б.Шишкин разработал адаптивные механизмы оценки и ранжирования производственных ситуаций, возникающих на предприятии, в предположении о полной информированности дальновидного элемента о факторах внешней среды. При этом ранжирование осуществлялось на основе автоматической классификации производственных ситуаций, без использования мнений экспертов.

Оба эти предположения часто не выполняются на практике. Во-первых, себестоимость промышленной продукции зависит от времени, а также случайных (стохастических) факторов внешней среды. Механизм снижения затрат должен учитывать их влияние. Поскольку управляющие воздействия, исходящие из этого механизма, зависят от указанных факторов, этот механизм можно назвать стохастическим. Такие механизмы функционирования дальновидных активных систем исследовали В.В.Цыганов, А.Н. Гришуткин, Г.В.Михеев и другие авторы.

Особое место в процессах снижения затрат занимают стохастические механизмы с опознаванием образов на основе указаний учителя-эксперта. К настоящему времени, исследования и разработки противозатратных стохастических механизмов функционирования дальновидных активных систем, учитывающих случайные факторы и мнения эксперта, отсутствуют, что определяет актуальность выполненного в диссертации исследования.

Целью работы является повышение обоснованности и эффективности решений, принимаемых для снижения затрат, с учетом стохастики, на основе процедур опознавания образов с экспертом. Для достижения указанной цели решаются следующие основные задачи:

анализ и синтез стохастических оценочных механизмов (СОМ), направленных на снижение затрат;

анализ и синтез стохастических учебных механизмов (СУМ), направленных на снижение затрат;

анализ и синтез стохастических экспертных механизмов (СЭМ), направленных на снижение затрат;

исследование и разработка методов снижения затрат, использующих полученные решения задач синтеза противозатратных СОМ, СУМ, СЭМ.

Методы исследования, используемые в диссертационной работе, основаны на аппарате теорий активных систем, адаптивного и стохастического управления.

Достоверность научных результатов. Научные

' библиотека I 1

ские выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами, подтверждены расчетами на ЭВМ и опытом снижения производственных затрат. Научная новизна состоит в следующем:

поставлены задачи оптимального синтеза противозатратных стохастических оценочного, учебного и экспертного механизмов;

найдены достаточные условия противозатратности стохастических оценочных, учебных и экспертных механизмов.

Практическая ценность результатов работы состоит в разработке методов повышения обоснованности решений, принимаемых при управлении затратами. Развитые в диссертации подходы, методы и полученные результаты создают методологическую основу для проектирования стохастических механизмов снижения затрат с использованием знаний эксперта. Они позволяют научно обоснованно решать практически важные и широко распространенные задачи анализа и управления затратами на предприятиях и в организациях.

Внедрение. Результаты теоретических и прикладных исследований, проведенных в диссертации, внедрены при решении важных практических задач. Эти результаты развивают и конкретизируют положения нормативных документов, регламентирующих управление затратами и себестоимостью продукции. Разработаны и внедрены методические рекомендации, алгоритмы и программы снижения затрат. Эффективность развиваемого подхода подтверждается разработкой и внедрением механизмов управления затратами на Экспериментальном заводе научного приборостроения со Специальным конструкторским бюро Российской Академии наук. На защиту выносятся:

модели стохастических оценочного, учебного и экспертного механизмов функционирования дальновидных активных систем;

достаточные условия противозатратности этих механизмов; методы проектирования систем управления затратами на основе этих стохастических механизмов.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на международных конференциях по сложным системам управления предприятиями (Тверь - 2004), XXXI международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе» (Ялта, Украина - 2004), XV международной конференции «Systems Science» (Вроцлав, Польша, 2004), международной конференции «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий» (Москва, 2004), «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (Москва, 2004),

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 научных работ, общим объемом около двух печатных листов.

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работе [2] автору принадлежит постановка и решение задач синтеза противозатратных СЭМ; в работе [3] - разработка механизмов корпоративного управления в стохастических условиях; в работе [4] - исследование и проектирование обучающихся стохастических механизмов; в работе [5] - разработка стохастических механизмов снижения производственных затрат, в работе [8] - методы проектирования стохастических механизмов поддержки развития организации, в работе [9] - методы проектирования стохастических механизмов оценки и ранжирования себестоимости

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа содержит 127 стр. основного текста, а также 53 стр. приложений. Список используемой литературы включает 122 наименования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность, описывается цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе рассматриваются механизмы управления производственными затратами на предприятии. Показана необходимость учета активности и дальновидности лиц, принимающих решения, связанных с наличием у них целей и интересов, не совпадающих с целью управляющего органа - Центра.

В первом параграфе затраты рассматриваются как предмет управления. С позиций системного подхода анализируется проблема снижения затрат под воздействием различных факторов, в том числе развития технологий. Во втором параграфе рассматривается классификация производственных затрат, в третьем - анализируются механизмы управления затратами, как совокупность соответствующих процедур. Для снижения затрат, в условиях стохастической внешней среды, используются стохастические механизмы.

В последующих параграфах первой главы анализируются основные процедуры механизмов снижения затрат. В четвертом параграфе рассмотрены процедуры прогнозирования и планирования затрат, в пятом - процедуры их расчета и нормирования, в шестом - процедуры калькулирования себестоимости продукции, в седьмом - процедуры стимулирования снижения затрат.

В восьмом параграфе рассмотрены принципы построения стохастических механизмов снижения затрат. Принцип противозатратности соответствует росту поощрения работников при снижении себестоимости выпускаемой ими продукции. Противозатратные механизмы являются важным видов прогрессивных механизмов, при которых работники предприятия заинтересованы в использовании скрытых резервов и внутренних ресурсов производства, возникающих в

процессе изменений, снижении затрат.

Во второй главе рассматриваются задачи синтеза противозатратных стохастических механизмов функционирования двухуровневой активной системы, на верхнем уровне которой находится Центр, а на нижнем - дальновидный стохастический элемент (ДСЭ).

В первом параграфе рассматривается описание дальновидного стохастического элемента, производящего определенную продукцию. Обозначим себестоимость продукции, производимой ДСЭ (затраты производства) в периоде t через у,. Предполагается, что минимальная себестоимость в периоде t является случайной величиной st которая принадлежит некоторому множеству S". S,eS,

/=1,7'. При этом t=\,T . Значение случайной величины st не известно Центру, но становится известным ДСЭ в начале периода t.

Рассматривается стохастический оценочный механизм (СОМ) функционирования двухуровневой активной системы. Предполагается, что Центр использует процедуры получения стохастических оценок желательных (нормативных) значений затрат и стимулирования за их снижение. Именно, Центр использует СОМ с нормативами, зависящими от выходов ДСЭ. В СОМ Е) норматив х,+! на период /+/ определяется как Xni=N(xl,yi)l где N(xby,) - процедура стохастического нормирования, t=l,T, х]=х'. Количественная оценка результатов деятельности ДСЭ в периоде t равна Стимул ДСЭ в периоде t равен его количественной оценке: (pt = et . Целевая функция ДСЭ имеет

v = i р'"Ч 0)

где р - коэффициент дисконтирования, используемый для приведения будущих стимулов к текущему моменту времени, 0<р<1; Т - дальновидность ДСЭ, исчисляемая в периодах времени.

Поскольку целью ДСЭ является максимизация критерия (1) в условиях неопределенности, ему необходим прогноз относительно минимальных и фактических затрат в будущем. Поскольку фактические затраты (при заданном их минимальном уровне ) зависят от самого ДСЭ, в качестве их прогнозных значений рассматриваются величины, максимизирующие целевую функцию (1). Кроме того, в соответствии с принципом максимального гарантированного результата, ДСЭ устраняет неопределенности относительно будущих значений минимальных затрат , предполагая наименее благоприятные их значе-

ния. Поэтому неопределенность относительно минимальных затрат ДСЭ в периоде t устраняется с помощью оператора

Принимая решения о затратах у, в первом периоде, ДСЭ должен решить задачу максимизации критерия (1) с прогнозом минимальных и фактических

затрат на периоды 2,..., Г (кратко - задачу максимизации с прогнозом). Поскольку в начале каждого периода t ДСЭ становятся известны минимальные затраты s„ необходимо определить оптимальную позиционную стратегию у', в виде набора оптимальных позиционных затрат (у,,...5'т), как функций его минимальных затрат в текущем и будущих периодах: y,=y,(sT), т=1, ... ,Т. После того, как ДСЭ становится известно значение минимальных затрат он определяет фактическую себестоимость y*=y,(sT), — ■ Т.

Формализуем процесс выбора ДСЭ оптимальной позиционной стратегии у' =(yt,...yT). В периоде Г минимальные затраты ДСЭ Sf и параметр хт, зависящий otjv, t < V < Т, считаем заданными. С точностью до постоянных величин, имеем:

V = рт~\т+const (2)

При заданном st , ДСЭ решает задачу максимизации с прогнозом путем выбора затрат ут в периоде Т, максимизирующих (2). С помощью оператора шах проведем оптимизацию целевой функции ДСЭ (2) по ут- Обозначим

Ут*>т

Är(£,sr) = Arg max V- множество затрат ут в периоде Т, максимизирующих

Ут^т

(2). Элементы этого множества ут зависят отsT, причем yT-yT(ßTjnargmaxF.

Будем предполагать, что справедлива гипотеза благожелательности ДСЭ по отношению к центру: если множество RT(l,,sT) оптимальных позиционных затрат ДСЭ ут-уг($т) в периоде Г включает sT, то у'т =St- Следовательно, если sTeRT(I,,sT), то y'T=sr.

В периоде Т-1 минимальные затраты sT неизвестны. Поэтому, перед оптимизацией целевой функции (1) по ут-i, необходимо устранить неопределенность в отношении Sr • Для этого к целевой функции ДСЭ (2), в которой положено ут=ут($т), применяется оператор устранения неопределенности min в отношении sT. В результате получаем «однократно усеченную» целевую функцию ДСЭ:

VT ЛЪ,ут,) = min шах К= у р-'(pr + рг'min шах <рт. (3)

sreS yTisT ^ ttsS yr2ir

Она отличается от функции (1) тем, что в (3) устранена неопределенность в отношении минимальных и фактических затрат ДСЭ («г иуг) в периоде Т. Однократно усеченная целевая функция (3) представляет собой критерий принятия ДСЭ решения о величине затрат ут-t в периоде Т-1.

Для устранения неопределенности в отношении фактических затрат ДСЭ в периоде Т-1, проводится оптимизация однократно усеченной целевой функ-

ции (3) по состоянию ут-1 с помощью оператора шах . Тем самым определя-

ется множество RT_,(Z,sr_,)оптимальных позиционных затрат ДСЭ yr_, (sT-i) в периоде Т-1, зависящее от ¿'и sr_i. После этого к однократно усеченной целевой функции (3), в которой положено j7-./=y7_,(ir-/), применяется оператор устранения неопределенности min в отношении st-i- В результате получаем «дву-

I r.,eS

кратно усеченную» целевую функцию ДСЭ, в которой устранена неопределенность в отношении его минимальных и фактических затрат в периодах Т и Т-1:

+ f?'2 min max [ (рт-i +pmin max <рт ]

Двукратно усеченная целевая функция представляет собой критерий принятия ДСЭ решения о величине затрат ут-2 в периоде Т-2.

Повторяя эту процедуру вплоть до первого периода, получаем «(Т-1)-кратно усеченную» целевую функцию ДСЭ . Она отличается от целе-

вой функции ДСЭ (1) тем, что в ней устранена неопределенность в отношении фактических и минимальных затрат ДСЭ в периодах 2,...,Т. Зная величину минимальных затрат sj, ДСЭ решает задачу максимизации с прогнозом путем выбора текущих затрат _у/, максимизирующих ожидаемое значение критерия ДСЭ - F, (£,>»,). Формально определяется путем последовательного приме-

нения к критерию (1) операторов min,max,..., min, max , min,max, устра-

няющих неопределенность в отношении будущих значений минимальных и фактических затрат (s, и у,, соответственно) в периодах Т, ..., 2. Тогда имеем:

V,(T.,yt) = min max... min max min max V=

»2<äS y,2s, sT_,eS >r_,i»r., ireS yT2.iT

T

=<p + у p'-'min max... mm max min max ®„ (4)

~г '2iS У'*1' Уг-^'r-i -T^S

При определении оптимальных затрат у\, ДСЭ известно текущее значение минимальных затрат «/. Множество решений задачи максимизации с прогнозом в первом периоде, как множество затрат у', при которых достигается максимальное значение ожидаемого критерия ДСЭ (4), имеет вид:

Ri&,st) = Argttmfi&,yl) (5)

лц

Будем предполагать, что справедлива гипотеза благожелательности ДСЭ по отношению к центру: если множество ЯДЕ,*,)оптимальных позиционных

затрат ДСЭ у, 0,) в периоде t включает s,, то y'=sh t=\,T. Следовательно, ее-

ЛИ Si € Ä,(X,i,),TO y[=S/.

Во втором параграфе рассматривается задача оптимального синтеза СОМ Iо, которая имеет следующий вид:

min_ min _ Ч'(у\,у\,...,у\) —► тах (6)

Предполагается, что целевая функция Центра монотонно убывает с ростом затрат в каждом периоде:

у lt,...)> 4>(...,y2t,...), ylt <y2t , t=\J (7)

Противозатратным называется COM Z0 такой, что y'=s„ t=l,T. Учитывая, что целевая функция Центра монотонно возрастает с уменьшением затрат, противозатратный СОМ обеспечивает решение задачи оптимального синтеза (6). Эта задача сводится к задаче синтеза противозатратного СОМ, который обеспечивает увеличение целевой функции ДСЭ (7) с уменьшением у,.

Рассмотрим стохастический оценочный механизм со штрафами , в котором процедура формирования нормативов оценки затрат у, линейна и имеет вид:

xl+t = а у, + ß х„ t = 1,2,..., ДГ| = я1, (8)

а процедура оценки затрат имеет вид:

Е (xt,yt) = 5(xt ,yt) - k(yt-xt), (9)

если x, £ у,

. f v(y,-x,).

ё(х„

"' ' ■ ■■ ' если х,>у,

где х„ уь - соответственно, нормативные и фактические затраты в периоде I, к, \х>0, к>V. Противозатратность стохастического оценочного механизма 1.0 можно обеспечить выбором подходящей процедуры оценки затрат (9).

Теорема 1. Стохастический оценочный механизм со штрафами в котором оценка затрат е, определяется на основе процедур формирования нормативов (8) и оценивания (9), причем выполняется неравенство

у+ ар(к+ц) [1 - (р(3)г]/(1 - рР) ¿к (10)

является противозатратным.

Содержательно, неравенство (10) определяет условия, гарантирующие монотонность роста целевой функции ДСЭ с уменьшением его затрат .у,. Это неравенство дает конструктивные условия противозатратности СОМ, налагаемые на коэффициент дисконтирования и параметры процедур формирования нормативов и стимулирования.

Для снижения затрат необходимо определенное соотношение дальновидности Т, коэффициента дисконтирования р, темпов роста штрафов (ц у), а так-

же темпов роста норматива при росте затрат у, (а) и при росте норматива х, (р). Нарушение этого соотношения может привести к завышенной себестоимости продукции и регрессу предприятия. Согласно условию (10), высокие темпы роста нормативов (при больших коэффициентах а, р) приводят к необходимости снижения штрафов (ц v) в тем большей степени, чем выше коэффициент дисконтирования ДСЭ (р).

Рассмотрим стохастический оценочный механизм со штрафами в

котором для формирования нормативов оценки затрат используется процедура экспоненциального сглаживания

х«\ = х,-а{х,-у,), t = 1,2,..., = х1 (11)

Эта процедура получается из процедуры (8) путем замены р=1-а.

Следствие 1. Стохастический оценочный механизм со штрафами е™, в котором оценка затрат ( е,) определяется на основе процедур формирования нормативов (11) и оценивания (9), причем выполняется неравенство:

v+ ар(к+ц) {1-[р(1-а)]г}/[1-р(1-а)]*А (12)

является противозатратным.

В третьем параграфе рассматривается стохастический механизм функционирования двухуровневой активной системы, в котором Центр использует процедуру обучения опознавания образов с учителем (экспертом). Предположим, что случайная величина st минимальных затрат ДСЭ в периоде t принадлежит, с условной плотностью распределения q(s I к) = qt(s) и априорной вероятностью Qk, к одному из двух неизвестных заранее классов Д °к,к = 1,2, Д°С/Д°2 = Д . При опознавании образов, т.е. отнесении ситуации s, к одному из классов Д^, к = 1,2, ДСЭ принимает решение, связанное с некоторым риском. Проблема заключается в определении разбиения, минимизирующего средний риск при опознавании образов. Обозначим через {Д„Д2} некоторое разбиение множества А на два подмножества д, 1)Л2 = А, через ю^, - потери, возникающие при отнесении ситуации класса А°к к классу Д°я (или, иначе, при попадании ситуации класса Д"4 в подмножество Ди). Предполагается, что юп < й>!2рп < <а31. Минимизируется средний риск, оценивающий качество опознавания образов и связанных с ним решений.

2 2

А=1 лр=1 д

Уравнение для определения точки s*, разделяющей области A¡ и Аъ при условии минимизации среднего риска, имеет вид

И12 {!*) = 2 (Ш - со „ )б* (**) = О (13)

Оптимальное решающее правило:

¡еЛ1, если ц!2(а)<0, в противном случае зеЛ2. (14)

Предположим теперь, что априорные вероятности (2ь к = 1,2 неизвестны. Для определения разделяющей функции можно воспользоваться указа-

ниями учителя о принадлежности любой ситуации двум непересекающимся классам Д° и Д°, Д° и = [0,й):

ц^--!"' если

£(s,) = e(s,-s*) =

если 5, е Д°2.

Заметим, что это эквивалентно существованию s* такого, что Д° = [0,s*) и Л°2 - [i*, Ь). Поэтому выражение для L(sj можно записать в виде

1, если s,>s* О, если st<s*'

где s* - параметр решающего правила учителя. Если бы были известны q(s/k)~ qk(s), Qk, Jt = lj2, и путем решения (13) удалось бы найти s*, то оптимальное решающее правило имело вид (14). Однако это невозможно, поскольку неизвестны соответствующие априорные вероятности. В связи с этим, рассмотрим стохастическую аппроксимацию Цп(з) в виде: ц 12 (с, s) = s - с. Используется следующее решающее правило: при s,<c ситуация относится к классу 1 (s, еД,), в противном случае - к классу 2 (s, е Д2). Здесь с - параметр, настраиваемый таким образом, чтобы минимизировать критерий качества стохастической аппроксимации параметра s* оптимального решающего правила

J(c)= /[Ц12(5)-Ц12(с,«)]2«&—min .

Д

Для определения параметра с, минимизирующего этот критерий, можно использовать следующий алгоритм:

ci+i = Дс„5,)->ф*) = arg min/(с)

' С

=/(с,,5,) = с, -у{С, +[ю„ — <ö(2 +5L(.s,)-h]/l} (15)

Д Д *,»»=1

Предположим теперь, что ДСЭ может завышать свои фактические затраты у,, по сравнению с минимальными s, (т.е. s, Центр формирует оценку па-

раметра решающего правила а, (используя, например, процедуру (15)) и определяет стимул ДСЭ в зависимости от величины его затрат: ф( = /(а,,у,) . Иными словами, Центр формирует механизм опознавания образов с учителем Еу -(1$, где / - процедура обучения с использованием указаний учителя-эксперта - процедура стимулирования на основе сопоставления оценки и затрату, .

Рассмотрим механизм опознавания образов с учителем (кратко - стохастический учебный механизм, или СУМ) £у=(1,/), в котором управляющие воздействия формируются на основе прогнозных оценок параметра решающего правила, получаемых посредством процедуры стохастической аппроксимации (15):

а,+1 = И<*,'У,) (16)

В момент определения затрат у,, ДСЭ известны минимальные затраты ДСЭ решает задачу максимизации с прогнозом и выбирает затраты так, чтобы максимизировать (4). Будем говорить, что СУМ Ху=(1,/) - противозатратный, если

Теорема 2. Для противозатратности СУМ £у=(1$ с процедурой обучения опознаванию образов с учителем (16) достаточно, чтобы

Теорема 2 определяет механизм, при котором обучение опознаванию образов с учителем приводит к снижению затрат. При этом стимулирование снижения затрат основано на результате отнесения ДСЭ к одному из двух классов (например, хороший или плохой). Иными словами, стимул ДСЭ определяется его классом. СУМ включает процедуру настройки нормы опознавания

образов, а также процедуру стимулирования ДСЭ в периоде 1 Оптимальная процедура / настройки нормы минимизирует риск опознавания образов затрат и имеет вид (16). Для обеспечения противозатратности СУМ используется процедура стимулирования (17) в зависимости от соотношения затрату и нормы опознавания образов а1

В четвертом параграфе рассматривается стохастический экспертный механизм (СЭМ) представляющий собой композицию СОМ и СУМ (рис.1). СЭМ является результатом комбинирования этих механизмов для более адекватного моделирования механизма функционирования организации. Он позволяет проводить не только количественную, но и качественную оценку деятельности ДСЭ по снижению затрат. В этом механизме совмещены два метода стимулирования снижения затрат: по конечному результату (по величине экономии затрат) и в зависимости от статуса, определяемого прошлыми заслугами (авторитета, выслуги лет и др.). Конечный результат характеризуется количест-

венной оценкой - отклонением фактических затрат от нормативных. Статус определяется качественной оценкой, определяемой по отношению к параметру решающего правила.

Рис.1. Стохастический экспертный механизм

СЭМ непрерывно настраиваются на цели Центра. Это достигается настройкой нормативов оценки затрат СОМ и параметров решающего правила СУМ. В СОМ Ео = Е), на основе норматива х, и затрат у,, формируется норматив оценки затрат на следующий период: х/^(х1,у1). Затраты у, сопоставляется с нормативом х, и определяется количественная оценка затрат е,. Для поощрения используется СУМ. На основе оценок е1 формируются нормы а,, используемые для определения поощрений /(а,,е,). Противозатратность СЭМ обеспечивается путем проектирования и настройки СОМ и СУМ. Каждый из этих механизмов формирует оценку или поощрение ДСЭ в определенной области, характеризуемой соответствующим показателем.

Стимулирование ДСЭ зависит от этих оценок и поощрений. Целевая функция ДСЭ зависит как от текущих, так и от будущих'оценок и поощрений:

т т

W= VO+ VY, где VO=£p"le,, УУ=

i-i (»I

По аналогии с (6), задача оптимального синтеза противозатратного стохастического экспертного механизма (ПСЭМ) Е=[ЕаЕу] имеет вид:

min_ min _ 4/(у1,у1,..;ут) —тах 0*9

Поскольку, согласно (7), целевая функция Центра монотонно возрастает с уменьшением затрат, противозатратный механизм Е=[Ео,Еу] обеспечивает решение задачи оптимального синтеза (18). Эта задача сводится к задаче синтеза ПСЭМ, который обеспечивает увеличение целевой функции ДСЭ (17) с уменьшением^,.

Теорема 3. СЭМ Е=[ЕаЕу] - противозатратный, если СОМ Е0 - противозатратный.

Следствие 2. Если справедливо условие (7), то решение задачи синтеза противозатратного СЭМ Е=[ЕаЕу] (18) сводится к решению задачи синтеза противозатратного СОМ Ео (6).

Существенно, что условия противозатратности ПСЭМ Е=*[Ео, £У7 не зависят от параметров процедуры обучения о5,„сви,о)22,о:21.и шага адаптации у.

В пятом параграфе рассматривается СЭМ ,Еу], включающий

СОМ со штрафами Ер , в котором процедура формирования нормативов оценки затрат у, имеет вид (8), а процедура оценки затрат имеет вид (9).

В соответствии с теоремой 3, для противозатратности СЭМ ¿U=[Y. q ,Еу] Центру достаточно обеспечить противозатратность COM . В свою очередь, противозатратность СОМ Е™ можно обеспечить выбором подходящей процедуры оценки затрат (9).

Следствие 3. СЭМ ¿u=['Lg ,ЕУ], в котором оценка затрат е, определяется на основе процедур формирования нормативов (8) и оценивания (9), а поощрение f, определяется на основе процедур обучения опознаванию образов (16) и стимулирования (17), причем выполняется неравенство (10), является противозатратным.

В шестом параграфе рассматривается СЭМ ,ЕУ], в котором для

формирования нормативов оценки затрат используется процедура экспоненциального сглаживания (11).

Следствие 4. СЭМ ¿иэ=[Ъ'£э,ЕУ], в котором оценка (с,) определяется на основе процедур формирования нормативов (11) и оценивания (9), а поощрение

(/¡) определяется на основе процедур обучения опознаванию образов (16) и стимулирования (17), причем выполняется неравенство (12), является противозатратным.

Существенно, что условия противозатратности ПСЭМ ¿из=[11,0Э,Еу], определяемые согласно (12), не зависят от дальновидности Т, коэффициента дисконтирования р и темпов роста нормативов а И Д В седьмом параграфе рассматриваются системы поддержки принятия решений по затратам (СППРЗ) на основе СЭМ. Важность их разработки для снижения затрат обусловлена необходимостью иерархических человеко-машинных механизмов управления с такими интеллектуальными возможностями, как многоуровневое обучение и принятие решений в условиях нечетких или качественных команд. СЭМ можно рассматривать как подкласс интеллектуальных механизмов функционирования (ИМФ), предназначенных для воспроизведения простых «поведенческих» функций человека при управлении затратами. СЭМ является основой алгоритмической и программной реализации автоматизированного противозатратного модуля (АПМ), используемого в СППРЗ. АПМ включает СОМ и СУМ. В СОМ на основе наблюдений затрат у1 формируются стохастические нормативы х„ используемые для нормирования и оценки затрат. В качестве процедур формирования нормативов, в АПМ могут использоваться модели стохастического прогнозирования временных рядов, в том числе алгоритмы идентификации, фильтрации, оценивания. Процедура формирования количественной оценки затрат основана на х, И у, . В СУМ на основе указаний учителя формируется параметр решающего правила . С ним сопоставляется количественная оценки затрат и определяется поощрение

Проектирование АПМ основано на полученных в главе 2 решениях задач синтеза ПСЭМ. Процедуры АПМ обеспечивают настройку нормативов оценки затрат и стимулов в СППРЗ. Иерархичность ИМФ обусловлена использованием количественных данных и качественных команд для принятия решений разной степени сложности. На нижних уровнях ИМФ находятся СОМ, использующие стохастические алгоритмы идентификации, фильтрации, оценивания, прогнозирования и другие формальные процедуры обучения, применяемые в технических и организационных системах. Результатами их функционирования являются нормативы и количественные оценки затрат. На верхнем уровне применяется эвристический механизм решений (ЭМР), использующий знания ЛПР и экспертов, их язык (как правило, слабо формализованный) и сформулированные на этом языке правила. ЭМР обеспечивает многокритериальную оптимизацию и может включать матричные свертки (МС), основанные на дихотомии признаков. Промежуточное положение занимают стохастические механизмы-переводчики (СМП), реализующие взаимодействие ЛПР с СОМ на основе соответствующего информационного языка. Прототипом СМП можно считать СУМ. Удобным

средством проектирования ИМФ являются экспертные системы организационного управления, основанные как на формальных (количественных), так и на неформальных (эвристических) знаниях. Их многоуровневая база знаний включает СОМ, СУМ, СМП и ЭМР, а в качестве формальных процедур пополнения баз знаний используются процедуры обучения.

В третьей главе рассматриваются проектирование и внедрение распределенных противозатратных механизмов и СППРЗ на основе АПМ, с использованием теорем 1-3 и следствий 1-4. Проектирование и внедрение СППРЗ, процедур учета, анализа, прогнозирования, планирования и контроля затрат на предприятии основано на ПСЭМ и их алгоритмической и программной реализации в форме АПМ. Это проектирование базируется на полученных в главе 2 решениях задач оптимального синтеза ПСЭМ и методологии построения ИМФ.

В первом параграфе рассматривается подход к проектированию распределенных механизмов управления затратами на предприятии на основе функционирования противозатратных модулей в местах возникновения затрат, центрах затрат и центрах ответственности. Противозатратные стохастические механизмы функционирования этих центров объединены в рамках СППРЗ, спроектированной на основе АПМ и МС. Она представляет собой иерархически упорядоченную совокупность противозатратных СОМ и СУМ, ориентированных на снижение затрат в определенной области, характеризуемой соответствующим показателем. Поощрения за разные показатели объединяются с помощью МС, отражающих политику Центра в разных областях снижения затрат.

Во втором параграфе аналогичным образом рассматриваются механизмы бюджетирования на основе противозатратных модулей. Третий параграф посвящен применению противозатратных модулей на объектах учета затрат. В четвертом параграфе рассматриваются процедуры учета на основе противозатратных модулей, в том числе управленческий учет и учет затрат по местам возникновения, а также технические средства учета и контроля. Анализу затрат с помощью противозатратных модулей посвящен пятый параграф.

В четвертой главе рассматриваются системы управления затратами на основе противозатратных модулей. В первом параграфе рассматривается подход к проектированию механизмов снижения затрат на основе расчета и прогнозирования переменных затрат производства, или прямых затрат (метод «ди-рект-костинг»). Себестоимость продукции в периоде t калькулируется по формуле:

(19)

где ки - количество /-го ресурса - фактора производства, расходуемого на единицу продукции в периоде /, Ри- цена /-го ресурса, /-номер ресурса, 1=1, и.

Рассмотрено проектирование АПМ, основанного на показателе затрат

производства продукции в периоде t (у'), рассчитываемом по формуле (19). Для контроля затрат ресурсов формируются АПМ затрат /-го ресурса 1=1,и . С помощью нормативов оценки затрат, получаемых из СОМ, входящих в состав этих АПМ, по формуле (19) рассчитывается нормативная себестоимость продукции в периоде t (х*). Оценка соответствия фактической и нормативной затрат (е') проводится по формуле (8). В СОМ затрат на основе наблюдений у' формируются стохастические нормативы х'. Для их формирования в АПМ ресурсов используется стохастическая процедура прогнозирования нормативов производственных затрат ресурсов. На основе^ и в СУМ формируется параметр затрат . Оценка е* сопоставляется с параметром аси и определяется поощрение

Процедура оценки проектируется таким образом, чтобы выполнялось условие противозатратности СОМ. Оценки и поощрения, получаемые из АПМ затрат /-го ресурса, используются при стимулировании руководителей и рабочих, ответственных за использование /-го ресурса в процессе производства. Если руководитель отвечает за использование нескольких (т) ресурсов, то для получения количественной оценки его деятельности производится агрегирование всех т его локальных оценок (например, премии за экономию каждого из ресурсов суммируются). Поощрение по результатам его деятельности осуществляется путем объединения всех т локальных поощрений с помощью МС. Программное обеспечение процедур формирования нормативов, оценок и поощрений для двух ресурсов (например, труда и материалов) реализовано в Microsoft Excel.

Во втором параграфе рассматриваются механизмы снижения затрат на основе противозатратных модулей в системе «стандарт-костс». Особенностью этих модулей является то, что нормативы затрат и поощрений программируются заранее (например, задаются директивно). Такой АПМ назван «Программный Противозатратный Модуль» (кратко - ППМ). Преимущества ППМ проявляются, если требуется жесткая централизация управления затратами на предприятии. Недостаток ППМ - негибкость нормативов оценки затрат. Если удается обеспечить противозатратность СЭМ, то предпочтительно использовать АПМ на его основе. Например, можно использовать АПМ с оценкой (9) и процедурой экспоненциального сглаживания (11). В противном случае необходимо налаживать систему ППМ на всех уровнях управления затратами.

На нижних уровнях системы управления предприятием можно использовать АПМ, а на более высоких - ППМ. В АПМ и ППМ раздельно учитываются нормативные и фактические затраты, а также разница между ними (отклонение). В пакет выходных данных ППМ входят фактические и нормативные затраты, оценка, параметр решающего правила, поощрение. В выходной пакет АПМ может дополнительно входить отклонение текущего норматива от пред-

шествующего. В зависимости от категории отклонения, этот пакет передается на различные уровни управления. Первичная учетная информация об отклонениях затрат фиксируется ППМ или АПМ непосредственно в местах их возникновения. В первичных АПМ и ППМ эта информация обрабатывается. Штатные отклонения (категории «хорошо» и «отлично») передаются по каналам связи начальнику участка, нештатные (категории «удовлетворительно» и «плохо») -начальнику цеха, категории «плохо» - в дирекцию предприятия.

Результаты функционирования АПМ и ППМ могут использоваться для оперативной ликвидации или уменьшения перерасхода, материального стимулирования, оценки качества работы подразделений. Периодичность контроля может составлять от часа до месяца и квартала (нарастающим итогом). В центры учета затрат и на участки сведения о находящихся в их компетенции отклонениях поступают посменно или в реальном масштабе времени. В цеха информацию об отклонениях второй или штрафной категорий представляют в обобщенном виде, охватывающем более широкий круг статей затрат и причин отклонений. На уровень дирекции информация об отклонениях штрафной категории (сбоях) выдается еще более обобщенной. Важно, что АПМ и ППМ позволяют осуществлять перекрестный контроль прямых производственных затрат за счет использования трех каналов информации: данных о фактических затратах; данных о нормативных затратах; данных об отклонениях.

В третьем параграфе рассматривается адаптивный механизм контроля изменения нормативов затрат. Помимо АПМ затрат, в него входит ППМ нормативов оценки затрат. При этом в АПМ затрат входным показателем являются фактические затраты, тогда как в ППМ нормативов оценки затрат - фактические нормативы, получаемые из указанного АПМ. Путем сопоставления фактического и базового нормативов оценки затрат в ППМ формируются оценки изменения норматива. На основе анализа информации о динамике и отклонениях определяют основные факторы, причины и подразделения, влияющие на изменения уровня производственных затрат. Вырабатывается оперативное управление по отклонению, либо изменяется (корректируется) прогнозная модель формирования норматива. Оперативное взаимодействие пользователей обеспечивает локальная компьютерная сеть.

Аналогичным образом, в последующих параграфах рассматриваются применения противозатратных модулей в контроллинге (четвертый параграф), общих системах управления затратами (пятый параграф), в том числе на высокотехнологичном предприятии (шестой параграф). Седьмой параграф посвящен компьютеризации противозатратных модулей на предприятии

В Заключении приводятся основные теоретические и практические результаты и выводы диссертационной работы. Приложение содержит материалы о внедрении результатов диссертации.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ РАБОТЫ

На основе выполненного диссертационного исследования автором разработаны стохастические механизмы снижения затрат. Осуществлено внедрение разработанных моделей и методов снижения затрат в системах управления производством. Основные результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

1. Построена модель стохастического дальновидного элемента, увязывающая его целевую функцию с себестоимостью выпускаемой им продукции.

, 2. Сформулированы задачи синтеза противозатратных стохастического оценочного и учебного механизмов функционирования дальновидной активной системы.

3. Найдены достаточные условия противозатратности стохастического оценочного механизма, использующего линейную процедуру формирования нормативов оценки затрат, в том числе при процедуре экспоненциального сглаживания.

4. Найдены достаточные условия противозатратности стохастического учебного механизма.

5. Сформулирована задача синтеза противозатратного стохастического экспертного механизма функционирования активной системы, на верхнем уровне которой находится стохастический оценочный механизм, на среднем -учебный механизм, а на нижнем - стохастический дальновидный элемент.

6. Доказано, что задача синтеза противозатратного стохастического экспертного механизма сводится к задаче синтеза противозатратного стохастического оценочного механизма. Сформулированы достаточные условия противо-затратности стохастического экспертного механизма, использующего линейную процедуру формирования нормативов оценки затрат, в том числе процедуру экспоненциального сглаживания.

7. На основе полученных решений задач синтеза противозатратных стохастических экспертных механизмов разработаны процедуры, алгоритмы и программы проектирования автоматизированных противозатратных модулей, обеспечивающих формирование нормативов, оценок и стимулов работников предприятия.

8. Разработаны и внедрены методические рекомендации и автоматизированные модули управления затратами на предприятии.

Решенные в диссертации научные и практические задачи имеют большое значение, как теоретическая и методологическая основа исследования и разработки стохастических механизмов снижения затрат. Использование разработанных моделей и методов позволило снизить затраты на производство продукции, что подтверждено соответствующим актом внедрения.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Клюквин А.Б. Синтез механизма оценки и ранжирования с учителем // Современные сложные системы управления (СССУ/HTCS 2004) : Мат. IV межд. конф. / Тверск. гос. тех. ун-т.-Тверь, 2004. -С. 314-317.

2. Клюквин А.Б. Противозатратные стохастические механизмы // Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий : Мат. межд. науч.-тех. конф. -М.: Радио и связь, 2004.-С. 115-119.

3. Клюквин А.Б. Противозатратные стохастические экспертные механизмы // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций : Мат. межд. конф. / Институт проблем управления РАН,- М., 2004.-С. 5 8-61.

4. Гурлев И.В., Клюквин А.Б., Цыганов В.В. Вопросы теории управления эволюцией организации // Современные сложные системы управления (СССУ/HTCS 2004) : Мат. IV межд. конф. / Тверск. гос. тех. ун-т. -Тверь, 2004. -С. 240-243. (Лично автором выполнено 2 с).

5. Гурлев И.В., Клюквин А.Б., Овчинникова Т.И. К вопросу об оптимальной стратегии развития корпорации. // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе : Тр. XXXI межд. конф. - Ялта, 2004. -С. 125-128. (Лично автором выполнено 2 с).

6. Михеев Г.В., Цыганов В.В., Клюквин А.Б. Адаптивные механизмы управления качеством на предприятии / Препринт Института проблем управления РАН. -М., 2004. -41с. (Лично автором выполнено 20 с).

7. Овчинникова Т.И., Клюквин А.Б. Страховые обучающиеся механизмы // Современные сложные системы управления (СССУ/HTCS 2004) : Мат. IV межд. конф. / Тверск. гос. тех. ун-т.-Тверь, 2004. -С. 366-369. (Лично автором выполнено 2с).

8. Borodin D.A., Gurlev I.V., Klukvin A.B., Tsyganov V.V. Adaptive Mechanisms for Sustainable Development : XV international conference on systems sci-ence.-Wroclav, Poland, 2004.-P. 88 - 90. (Лично автором выполнена 1 с).

9. Шишкин Г.Б., Михеев Г.В., Клюквин А.Б. Адаптивные механизмы оценки и ранжирования себестоимости и качества // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе : Тр. XXXI межд. конф. - Ялта, 2004. -С. 64-66. (Лично автором выполнена 1 с).

ПЛД № 37- 49 от 3 ноября 1998 г. Л.Р.020450 от 4 марта 1997 г. Подписано в печать 29.09.2004. Формат 60x84 1/16. Уч.-изд. л. 1,0

Усл.-печ. 1,1 л. Бумага для множительных аппаратов. Тираж 100 экз. Заказ № fäi

Отпечатано в отделе оперативной полиграфии Воронежского государственного архитектурно-строительного университета 394006, Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84.

№1 8 3 07

РНБ Русский фонд

2005-4 14360

Введение.

1. МЕХАНИЗМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАТРАТАМИ.

1.1. Затраты как предмет управления.

1.2. Классификация производственных затрат.

1.3. Механизмы и процедуры управления затратами.

1.4. Процедуры прогнозирования и планирования затрат.

1.5. Процедуры расчета и нормирования затрат.

1.6. Процедуры калькулирования себестоимости продукции.

1.7. Процедуры стимулирование снижения затрат.

1.8. Принципы построения механизмов снижения затрат.

ВЫВОДЫ К FJIABE 1.

2. СИНТЕЗ ПРОТИВОЗАТРАТНЫХ СТОХАСТИЧЕСКИХ МЕХАНИЗМОВ

2.1. Дальновидный стохастический элемент.

2.2. Синтез стохастических оценочных механизмов.

2.3. Механизм опознавания образов с учителем.

2.4. Стохастический экспертный механизм.

2.5. Стохастический экспертный механизм со штрафами.

2.6. Стохастический экспертный механизм со сглаживанием-.

2.7. Системы поддержки принятия решений по затратам.

ВЫВОДЫК ГЛАВЕ 2.

3. РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ПРОТИВОЗАТРАТНЫЕ МЕХАНИЗМЫ.

3:1. Противозатратные модули в местах возникновения затрат, центрах затрат и центрах ответственности.

3.2. Бюджетирование затрат с помощью противозатратных модулей;.

3.3. Противозатратные модули на объектах учета затрат.

3.4. Процедуры учета на основе противозатратных модулей

3.4.1. Управленческий учет затрат на основе противозатратных модулей

3.4.2. Учет затрат по местам возникновения способом «директ-костинг» на основе противозатратных модулей.

3.4.3. Технические средства учета и контроля.

3.5. Анализ затрат с помощью противозатратных модулей.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 3.

4. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПРОТИВОЗАТРАТНЫХ МОДУЛЕЙ.

4.1. Система «директ-костинг» с противозатратными модулями.

4.2. Система «стандарт-костс» с противозатратными модулями.

4.3. Механизм контроля изменения норм и нормативов затрат.

4.4. Контроллинг с противозатратными модулями.

4.5. Системы управления с противозатратными модулями.

4.6. Особенности противозатратных модулей на высокотехнологичном предприятии.

4.7. Компьютеризация противозатратных модулей на предприятии.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 4.

Системы управления затратами являются предметом исследований и разработок многих отечественных и зарубежных авторов [1,18,25,31-34,43,4548,52,60-62,64-66,68-69,74,83,87,89,96,97,101,108,116,119,120].

В.Н.Бурков впервые разработал противозатратные механизмы, направленные на снижение издержек производства в условиях статики и полной информированности [13,15]. Г.Б.Шишкин разработал адаптивные механизмы оценки и ранжирования производственных ситуаций, возникающих на предприятии, в предположении о полной информированности дальновидного элемента о факторах внешней среды [109-114]. При этом ранжирование осуществлялось на основе автоматической классификации производственных ситуаций, без использования мнений экспертов.

Оба эти предположения часто не выполняются на практике. Во-первых, себестоимость промышленной продукции зависит от времени, а также случайных (стохастических) факторов внешней среды. Механизм снижения себестоимости должен учитывать их влияние. Поскольку управляющие воздействия, исходящие из этого механизма, также являются случайными, этот механизм можно назвать стохастическим. Стохастические механизмы функционирования дальновидных активных систем являлись предметом исследований и разработок В.В.Цыганова [102-104], А.Н. Гришуткина [2628,111], Г.В.Михеева [58] и других авторов.

Особое место в процессах снижения затрат занимают стохастические механизмы с опознаванием образов на основе указаний учителя-эксперта. К настоящему времени, исследования и. разработки противозатратных стохастических механизмов функционирования дальновидных активных систем, учитывающих случайные факторы и мнения эксперта, отсутствуют, что определяет актуальность выполненного в диссертации исследования.

Целью работы является повышение обоснованности и эффективности решений, принимаемых для снижения затрат в условиях стохастики, на основе процедур опознавания образов с экспертом. Для достижения указанной цели, решаются следующие основные задачи: анализ и синтез стохастических оценочных механизмов, направленных на снижение затрат; анализ и синтез противозатратных учебных механизмов; анализ и синтез противозатратных стохастических экспертных механизмов; исследование и разработка методов снижения затрат, использующих полученные решения задач синтеза противозатратных стохастических оценочных, учебных и экспертных механизмов.

Методы исследования, используемые в диссертационной работе, основаны на аппарате теорий активных систем, адаптивного и стохастического управления.

Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами, подтверждены расчетами на ЭВМ и опытом снижения производственных затрат.

Научная новизна состоит в следующем:поставлены задачи оптимального синтеза противозатратных стохастического оценочного, учебного и экспертного механизмов; найдены достаточные условия противозатратности стохастических оценочных, учебных и экспертных механизмов.

Практическая ценность результатов работы состоит в разработке методов повышения обоснованности решений, принимаемых при управлении затратами; Развитые в диссертации подходы, методы и полученные результаты создают методологическую основу для проектирования стохастических механизмов снижения издержек с использованием знаний эксперта. Они позволяют научно обоснованно решать практически важные и широко распространенные задачи анализа и управления затратами на предприятиях и в организациях.

Результаты теоретических и прикладных исследований, проведенных в диссертации, внедрены при решении важных практических задач. Эти результаты развивают и конкретизируют положения нормативных документов, регламентирующих управление себестоимостью продукции. Разработаны и внедрены методические рекомендации, стандарты предприятия, алгоритмы и программы снижения затрат. Эффективность развиваемого подхода подтверждается разработкой и внедрением механизмов управления затратами на Экспериментальном заводе научного приборостроения со Специальным конструкторским бюро РАН. Фактический экономическийi эффект от использования результатов диссертационной работы составил 600 тыс. руб.

На защиту выносятся: модель противозатратного стохастического экспертного механизма функционирования иерархической активной системы;. достаточные условия противозатратное™;: методы проектирования систем управления производственными затратами:

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на международных конференциях по сложным системам управления предприятиями (Тверь - 2004), XXXI международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе» (Ялта, Украина - 2004), XV международной конференции «Systems Science» (Вроцлав, Польша,, 2004), международной;конференции «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий» (Москва, 2004), «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (Москва, 2004),

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 научных работ, общим объемом около двух печатных листов.

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работе [29] автору принадлежит разработка механизмов корпоративного управления в стохастических условиях; в работе [30] -постановка и решение задач синтеза противозатратных стохастических механизмов; в работе [63] - исследование и проектирование учебных механизмов; в работе [58] — разработка стохастических механизмов снижения производственных затрат, в работе [115] — методы проектирования стохастических механизмов оценки и ранжирования себестоимости, в работе [122] - методы проектирования стохастических механизмов поддержки развития организации.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа содержит 133 стр. основного текста, включая 2 приложения. Список используемой литературы включает 122 наименования.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 4

1. Разработан подход к проектированию механизмов снижения затрат по методу «директ-костинг» на основе иерархии адаптивных противозатратных модулей и метода определения затрат через прогнозирование переменных затрат производства.

2. Спроектированы механизмы снижения затрат по методу «стандарт-костс» на основе программных противозатратных модулей, в которых нормативы затрат и поощрений программируются заранее (например, задаются директивно). Разработан программный противозатратный модуль со штрафами и процедурой экспоненциального сглаживания.

3. Разработан механизм контроля изменения нормативов затрат, включающий адаптивный противозатратный модуль затрат и программный противозатратный модуль нормативов затрат. При этом в адаптивном противозатратном модуле затрат входным показателем являются фактические затраты, тогда как в программном противозатратном: модуле нормативов оценки затрат - фактические нормативы, получаемые из указанного адаптивного противозатратного модуля. Путем сопоставления фактического и базового нормативов оценки затрат в программном противозатратном модуле формируются оценки изменения норматива.

4. Разработаны методы применения и компьютеризация противозатратных модулей в контроллинге, общих системах управления затратами, в том числе на высокотехнологичном предприятии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе выполненного диссертационного исследования автором разработаны стохастические механизмы снижения затрат. Осуществлено внедрение разработанных моделей и методов снижения затрат производства в системах управления промышленными предприятиями. Основные результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

1. Построена модель стохастического дальновидного элемента, увязывающая его целевую функцию с себестоимостью выпускаемой им продукции.

2. Сформулированы задачи синтеза противозатратных стохастического оценочного и учебного механизмов функционирования дальновидной активной системы.

3; Найдены достаточные условия противозатратности стохастического оценочного механизма, использующего линейную процедуру формирования нормативов оценки затрат, в том числе при процедуре экспоненциального сглаживания.

4. Найдены достаточные условия противозатратности учебного механизма.

5. Сформулирована задача синтеза противозатратного стохастического экспертного механизма функционирования активной системы, на верхнем уровне которой находится стохастический оценочный механизм, на среднем — учебный механизм, а на нижнем - стохастический дальновидный элемент.

6. Доказано, что задача синтеза противозатратного стохастического экспертного механизма сводится к задаче синтеза противозатратного стохастического оценочного механизма. Сформулированы достаточные условия противозатратности стохастического экспертного механизма, использующего линейную процедуру формирования нормативов оценки затрат, в том числе при процедуре экспоненциального сглаживания.

На основе полученных решений задач синтеза противозатратных стохастических экспертных механизмов разработаны процедуры, алгоритмы и программы. проектирования автоматизированных противозатратных модулей, обеспечивающих формирование, нормативов, оценок и поощрений работников предприятия.

8. Разработаны и внедрены методические рекомендации, стандарты^ предприятия и автоматизированные модули управления затратами на предприятии.

Решенные в диссертации научные и практические задачи имеют большое значение, как теоретическая и методологическая основа исследования и разработки стохастических механизмов снижения, затрат. Использование разработанных моделей и методов позволило получить экономический эффект в размере 600 тыс. рублей, что подтверждено соответствующими актами внедрения.

1. Автоматизированное управление затратами на предприятии / В.П.Кустарев, Л.П.Беликова, Л.И.Пугинцев и др. — Л.: Машиностроение, 1990.

2. Адаптация промышленных предприятий к научно-техническим новшествам / Под ред. В.М.Гончарова.- Киев: Техника, 1992, 132 с.

3. Акофф Р. Планирование в больших экономических системах. М: Сов. радио, 1972, 224с.

4. Ансофф Н. Стратегическое управление/Под.ред. Евенко Л.И. -М.: Экономика, 1989,519 с.

5. Ашимов А.А., Бурков В.Н., Джапаров Б.А., Кондратьев В.В. Согласованное управление активными производственными системами. -М.: Наука, 1986, 247с.

6. Берднес Д. Ф., Штайнхоф Д. Основы управления малым бизнесом: Пер. с нем. — М.: Бином, 1997.

7. Бородин В.А., Шишкин Г.Б., Цыганов В.В. Концепция интеллектуального предприятия / В сб.: Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе. Труды XXIX межд. конф. (весенняя сессия). Гурзуф, 2002. с.315-318.

8. Бородин В.А., Шишкин Г.Б, Цыганов В.В. Принципы эволюционного менеджмента / В сб.: Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе. Труды XXIX межд. конф. (осенняя сессия), Гурзуф, 2002. с.129-132.

9. Бородин В.А., Шишкин Г.Б., Цыганов В.В. Интеллектуальное предприятие: управление миграцией капитала / В сб.: Информационныетехнологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе. Труды XXX межд. конф. (весенняя сессия). Гурзуф, 2003; с.313-315.

10. Бородин В.А., Горбунов В.Г., Шишкин Г.Б. Управление эволюцией высокотехнологичного предприятия на рынке. / В сб.: Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе. Труды, XXX межд. конф. (осенняя сессия). Гурзуф, 2003. с.82-85.

11. Бурков В.Н., Семенов В.Н., Черкашин A.M. Выбор оптимальной стратегии обновления продукции / Стандарты и качество, 1984.

12. Бурков В.Н.,. Данев Б., Еналеев А.К., Кондратьев В.В., Нанева Т.Б., Щепкин:А.В. Большие системы: моделирование организационных механизмов.-М: Наука, 1989, 246 с.

13. Бурков- В.Н., Палюлис Н.К., Трасаускас 3. Гибкие системы организационного управления.- Вильнюс: Минтис, 1990.

14. Бурков; В.Н. Экономические механизмы управления производством. -М.:«Роэл консалтинг», 1996;

15. Гальперин В.М., Игнатьев С.М. Моргунов В.И. Микроэкономика. -СПб.: Экономическая школа, 1999.

16. Гибкие производственные системы Японии.-М.: Машиностроение, 1987, 112 с.

17. Гибкие производственные комплексы / Под ред. Белянина П.Н. и Лещенко В.А.- М.: Машиностроение, 1984, 394 с.

18. Гибкое развитие предприятия, в условиях рынка: проблемы, закономерности и пути реформирования /Под ред. Самочкина В.Н.- Тула: ТТУ, 1997, 122 с.

19. Голубков Е.П., Голубкова Е.Е., Секерин В:Д. Маркетинг. Выбор лучшего решения. -М/. Экономика, 1993,222 с.

20. Гончарова Э.А. Резервы снижения себестоимости. — Л.: ЛФЭИ, 1989.

21. Гурлев И.В., Клюквин А.Б., Цыганов В.В. Вопросы теории управления эволюцией организации / В кн.: Современные сложные системы управления. Сб. научных трудов международной конференции. Тверь: ТГТУ, т.1. (Лично автором выполнено 2 е.).

22. Денисова И.П. Управление затратами и ценообразование. — М.: Экспертное бюро, 1997.

23. Долженкова В.Р. Затраты производства: Формирование и анализ: Учеб. пособие. — Новосибирск: — Гос. акад. экономики и управления, 1998.

24. Друри К. Введение в управленческий и производственный учет: Пер. с англ. — М.: Аудит, 19941

25. Друри К. Учет затрат методом стандарт-костс / Пер. с англ. под. ред., Н.Д.Эриашвили. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998.

26. Жданов С.А. Методы и рыночная технология экономического управления. — М.: «Дело и сервис», 1999.

27. Карданская Н.Л., Чудаков А.Д. Системы управления производством. Анализ и проектирование. -М:: Русская деловая литература, 1999,240 с.

28. Карнаухов В.А., Кузин М.Г., Кузнецов Е.Н. Управление многономенклатурными поставками сырья; для крупного предприятия /В сб.: «Управление большими системами» М:, 1997, с.87.

29. Клюквин А.Б. Синтез механизма оценки и ранжирования с учителем. / В кн.: Современные сложные системы, управления. Сб. научных трудов международной конференции. — Тверь: ТГТУ, с. 314-317.

30. Клюквин А.Б. Противозатратные стохастические механизмы. / В сб.: Материалы межд. науч.-тех. конф. «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий». М;: Радио и связь, 2004. С. 115-119.

31. Клюквин А.Б. Противозатратные стохастические экспертные механизмы. / В сб.: Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций. Материалы межд. конф., том 2. М.: ИПУ РАН, 2004. С. 58-61.

32. Козловский B.JI., Маркина Т.В., Макаров В.М. Производственный и операционный менеджмент. — СПб: «Специальная литература», 1998.

33. Коно Т. Стратегия и структура японских предприятий /Пер. с англ. М.: Прогресс, 1987, 384 с.

34. Консон А.С. Экономика приборостроения — М.: Высшая школа, 1980.

35. Коптев С.И., Татьяченко М.А. Методы деятельности машиностроительных фирм капиталистических стран по обеспечению конкурентоспособности своих изделий. БИКИ, 1988, с.3-31.

36. Контроль в системе внутрипроизводственного хозрасчета / Под ред. Б.И.Валуева.— М.: Финансы и статистика, 1987.

37. Ластовецкий В.Е. Учет затрат по факторам производства и центрам ответственности.— М.: Финансы и статистика, 1988.

38. Лебедев В.Г., Дроздова Т.Г., Кустарев В.П. и др. Управление затратами на предприятии. СПб.: ИД «Бизнес-пресса», 2000,277 с.

39. Левин B.C. Контроль затрат производства в условиях нормативного учета.— М.: Финансы и статистика, 1988.

40. Левицкий Е.М. Адаптивные эконометрические модели. Новосибирск: Наука, 1981.

41. Лотоцкий В.А., Мандель А.С. Модели и методы управления запасами. -М.: Наука, 1991.

42. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. -М.: Статистика, 1979.

43. Мазурова И.И., Романовский М.В. Условия прибыльной работы предприятия. СПб.: С.-Петербургский университет экономики и финансов, 1992, 64 с.

44. Майер Э. Контроллинг как система мышления и управления / Пер. с нем. Ю.Г.Жукова и С.Н.Зайцева; Под ред. С.А.Николаевой. — М.: Финансы и статистика, 1993.

45. Малахов С.В. Финансовое состояние и поведение российских предприятий. /Вопросы экономики, 1994, № 8.

46. Медведев А.Г. Обновление продукции и технологии в стратегии промышленных фирм США / США: экономика, политика, идеология. 1985, № 5, с. 89-98.

47. Мейлакс А.А., Мухина А.А. Малый бизнес России в цифрах. -М.:РАН,1996.

48. Менн:Р.,.Майер Э. Контроллинг для начинающих:; Пер. с нем. — М: Финансы и статистика, 1992.

49. Михеев F.B., Цыганов В.В., Клюквин< А.Б. Адаптивные механизмы управления качеством на предприятии: М:: 2004. Препринт ИПУ РАН. - 41с. (Лично автором выполнено 20 е.).

50. Морганцев В.Н. Формы и методы территориального управления США' и: Канады. — М.: Наука, 1987.

51. Мочалина Е.А. Системы снижения затрат. Учеб. пособие. — Иркутск,1997.

52. Николаева С.А. Особенности учета затрат в условиях рынка: Система «директ—костинг».— М.: Финансы и статистика, 1993;

53. Николаева С.А. Управленческий учет: реальность и тенденции развития < // Финансовая газета.— 1993.— № 31—36.

54. Овчинникова Т.И:, Клюквин А.Б. Страховые обучающиеся механизмы. / В- кн.: Современные- сложные- системы, управления. Сб. научных трудов-международной конференции. Тверь: ТГТУ, с. 366-369. (Лично автором выполнено 2 е.).

55. Омаровский А.Г. Экономика производственных объединений и предприятий. — М.: МГУ, 1978.

56. Основные положения по планированию, учету и калькулированию себестоимости продукции на промышленных предприятиях // Бухгалтерский учет: Сб. нормативных документов / Под ред. П.С. Безруких. — 4.2.—М: Финансы и статистика, 1988.

57. Остапюк М.Я. Учет и анализ деятельности хозрасчетных подразделений предприятия. — М.: Финансы и статистика, 1992.

58. Оугли У. Методы организации производства: японский и американский подходы / Пер. с англ. -М.: Экономика, 1984, 184 с.

59. Палий В.Ф., Николаева Р.А. Особенности учета затрат в условиях рынка, система «директ — костинг» (Теория и практика).— М.: Финансы и статистика, 1993.

60. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988, 280 с.

61. Празднов Г.С. Техническое развитие машиностроения: цель, проблемы, эффективность. -М.: Машиностроение, 1987, 124 с.

62. Проценко О.Д. Оперативное регулирование поставок продукции производственно-технического назначения. -М.: Экономика, 1989, 142 с.

63. Разумнова И.И. Малые фирмы в США: экономика и управление. — М.: Наука, 1989.

64. Рахлин К.М., Скрипко Л.Е. Состав затрат на обеспечение качества // Стандарты и качество. — 1998. — № 8.

65. Реформирование и реструктуризация предприятий. Методика и опыт. — М.: ПРИОР, 1998.

66. Роднова В.М., Федорова М.А. Финансовая устойчивость предприятия в условиях инфляции. М.: Перспектива, 1995.

67. Российские предприятия: жизнь в условиях кризиса. М.: Экспертный институт, 1992, 45 с.

68. Самочкин В.Н. Объективные предпосылки необходимости повышения степени гибкости и адаптивности машиностроения предприятий к потребностям рынка./ Конверсия, спецвыпуск. М., 1996, № 2, с. 3-6.

69. Самочкин В.Н. Оценка способности предприятия осваивать новые изделия. / Маркетинг в России и за рубежом, 1998, № 3, с. 182-194.

70. Самочкин В.Н.Гибкое развитие предприятия.-М.:«Дело», 1999, 336с.

71. Сатановский P.JI. Организационное обеспечение гибкости машиностроительного производства.- JL: Машиностроение, 1987, 307 с.

72. Семь нот менеджмента. М.: ЗАО «Журнал Эксперт», 1997.

73. Стуков С.А. Система производственного учета и контроля.— М.: Финансы и статистика, 1988.

74. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: Статистика, 1971.

75. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. М.: Синтег, 1999.

76. Терентьев М.В., Совруков Н.Т. Экономика фирмы. С.-Петербург, Политехника, 1998:

77. Тренев В.Н. Распределенная процедура формирования управленческих решений при реструктуризации предприятий. / В сб.: «Управление большими системами». М., 1997, с.113.

78. Ткач В.И., Ткач М.В. Международная система учета и отчетности. — М.: Финансы и статистика, 1991.

79. Ткач В.И., Ткач М.В. Управленческий учет: международный опыт. — М.: Финансы и статистика, 1994.

80. Уотермен Р. Фактор обновления. Как сохраняют конкурентоспособность лучшие компании. / Пер. с англ.- М.: Экономика, 1988, 368 с.

81. Ураков Д.У. Учет затрат по сферам деятельности. — М.: Экономика, 1991.

82. Филиппов К.К., Мигалатий Б.С. Себестоимость производства и реализации продукции. Формирование финансовых результатов. — СПб., 1992.

83. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия. Индустриальная динамика.- М.: Прогресс, 1971, 424 с.

84. Фостер П. Обновление производства: атакующие выигрывают. -М.: Прогресс, 1988, 272 с.

85. Фридман П. Аудит: Пер. с англ. — М.: Аудит, 1994.

86. Фридман-П. Контроль затрат и финансовых результатов при анализе качества продукции: Пер. с англ. — М.: Аудит, ЮНИТИ, 1994.

87. Фуфсфельд А.Р. Новый метод прогнозирования функция технического развития. / В сб.: Руководство по научно-техническому прогнозированию. Пер. с англ. -М.: Прогресс, 1977, с. 68-79.

88. Хан Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга. М.: «Финансы и статистика», 1997.

89. ЮО.Хойер В. Как делать бизнес в Европе. -М.: Прогресс, 1992.

90. Хорнгрен Ч.Т., Фостер Дж. Бухгалтерский учет: управленческий аспект: Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1995.

91. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы в отраслевом?управлении. М.: Наука, 1991.

92. Цыганов В.В1 Адаптивные механизмы функционирования промышленных объединений. М:: ИПУ, 2000.

93. Цыганов В.В:, Бородин В.А., Шишкин Г.Б. Интеллектуальное предприятие: овладение капиталом и властью. М.: Логос, 2004.

94. Ю5.Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. -М.: Наука, 1970.

95. Юб.Шафранский В.В. Математические модели и методы планирования развития отраслей промышленности. М.: Наука, 1984, 224 с.

96. Шмален Г. Основы и проблемы экономики предприятия. М.: Финансы и статистика, 1996.

97. Шим; Джей К., Сигл Джоэл Т. Методы управления стоимостью и анализа затрат: Пер. с англ; — М.: Филин, 1996.

98. Шишкин Г.Б., Цыганов В.В. Механизмы адаптации предприятия на рынке. М.: ИПУ РАН; 2000.- 99с.

99. ПО.Шишкин Г.Б. Методы обеспечения гибкости высокотехнологичного производства. / В сб.: Современные системы управления предприятиями. Труды межд. конф. Липецк: ЛГТУ, 2001, с.54-55.

100. ИЗ.Шишкин Г.Б., Цыганов В.В: Прогрессивные адаптивные механизмы программной оценки и ранжирования. / В сб.: Теория активных систем. Труды межд. конф. М.: ИПУ РАН, 2001, том 1, с.65-66.

101. И4.Шишкин Г.Б. Адаптивные процедуры планирования производства- в условиях рынка. / В сб.: Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе. Труды XXX межд. конф. (осенняя сессия). Гурзуф, 2003. с.85-87.

102. Шубкин И.П. Моделирование механизма принятия решений. -М.: Наука, 1996,143 с.

103. Экономика предприятия./Пер. с нем. М.: Инфра - М, 1999.

104. Экономическая информатика: Учебник для вузов / Под. ред. В.В.Евдокимова. СПб.: Питер, 1997.

105. Экономическая информатика и вычислительная техника: Учебник / А.Г.Титоренко, Н.Г.Черняк, Л.В.Еремин и др.; Под ред. В.П.Косарева, А.Ю.Королева. — 2-е изд. перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 1996.

106. Энтони Р., Рис Дж. Учет: ситуации и примеры: Пер. с англ. /Под ред. и с предисл. А.М.Петрачкова. — 4.2: Управленческий учет. — М.: Финансы и статистика, 1993.

107. Ш.Яругова А. Управленческий учет: опыт экономически развитых стран.— М.: Экономика, 1992.

108. Borodin D.A., Gurlev I.V., Klukvin А.В., Tsyganov V.V. Adaptive Mechanisms for Sustainable Development. XV international conference on systems science. Wroclav, Soland. 2004. (Лично автором выполнена 1 е.).

109. Настоящим актом подтверждается следующее:^

110. Характеристика масштаба внедрения — единичное.

111. Форма внедрения — процедуры обработки планово-экономическим отделом завода временных рядов затрат и формирования стимулов за их снижение, использующие противозатратные механизмы.

112. Новизна результатов научно-исследовательской работы заключается в исследовании и разработке противозатратных механизмов, которые применяются в деятельности планово-экономического отдела предприятия.

113. Внедрены в федеральном государственном унитарном предприятии «Экспериментальный завод научного приборостроения со Специальным конструкторским бюро РАН».

114. Экономический эффект снижение затрат на производство продукции.

115. Социальный и научно-технический эффект повышение качества и эффективности стимулирования работников завода за снижение затрат.

116. Зам. директора по экономике,1. К.Т.Н.

117. Начальник отдела финансов и продаж, к.т.н.1. Старшинов А.В.

118. УТВЕРЖДАЮ» Генеральный директор ООО «Иконтри», кандидат физико-математических наук1. АКТоб использовании результатов кандидатской диссертационной работы.

119. Клюквина Андрея Борисовича;

120. Анализа имеющихся затрат с позиций управления.

121. Методических рекомендаций^ алгоритмов и программ снижения затрат для построения адекватной системы управления персоналом.

122. Принципов построения стохастических механизмов снижения затратна основе указанных методик.

123. Системы поддержки и принятия управленческих решений; на базе противозатратных модулей.

124. Использование указанных результатов позволяет: повысить качество и эффективность стимулирования работников за снижение затрат, повысить качество предоставляемых услуг.

125. Практическое внедрение научных результатов по теме диссертации осуществлялось Клюквиным А.Б.