авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 10 |

«Воронежский государственный университет инженерных технологий На правах рукописи СОВИК ЛЮДМИЛА ...»

-- [ Страница 6 ] --

Рейтинги контрагента промышленной организации, сформированные и под держиваемые в актуальном состоянии средствами модуля управления рисками, доступны всем процедурам технологии. Менеджер привлекает их в реальном времени с помощью возможностей персонифицированного портала в ситуациях, когда необходима оценка рисков взаимодействия с каждым из потенциальных или действующих контрагентов организации. При этом текущая оценка риска контрагента постоянно обновляется по мере обнаружения дополнительных инди каторов риска, что повышает эффективность принятия своевременных превентив ных шагов по предотвращению негативных последствий или использованию но вых возможностей взаимодействия с контрагентом.

Главная строка (рисунок 4.8) содержит пункты «Контрагент», «Продукт», «Количество», «Цена», «Срок оплаты», «Срок поставки».

Рисунок 4.8 – Проект визуализации диалогового окна «Выбор поставщика» функ ции «Подготовка контракта на поставку сырья»

При выборе параметра «Контрагент» выполняется переход к детализиро ванному перечню возможных аналитических действий, в том числе и оценке рис ков поставщика, и поисковых процедур, необходимых для принятия решения по данному параметру(рисунок 4.9).

Рисунок 4.9 – Проект визуального представления вкладки «Выбор поставщика»

Достоинством интерактивного способа взаимодействия менеджера с систе мой бизнес-мониторинга через персонифицированный портал является предос тавляемая субъекту управления возможность рассматривать множество упорядо ченных приемлемых сгенерированных системой вариантов. На экране также представляется нерегламентированная информация, сопряженная с событием, ко торая может быть полезна пользователю при принятии решений. Как видно из примеров на рисунках 4.9 и 4.10, состав и содержания форм информационной поддержки принятия решений в модуле управления рисками отличается от тра диционных таблиц, предлагаемых в технологии контроллинга.

На рисунке 4.10 показаны состав и последовательность процедур модуля управления рисками бизнес-мониторинга деятельности промышленной организа ции.

Событие внешней области применения Сопоставление пара Эталоны видов собы метров события с эта лонами и анализ от- тий клонений да нет Новые эталоны Параметры принимаются?

Возможно изме да нет нение парамет ра?

Стресс тестирование да нет Сценарий со храняется?

Запрос на преобразова ние сценария Обработка риска Новый сценарий Рисунок 4.11 – Процедуры модуля управления рисками бизнес-мониторинга «Входом » для процедур модуля управления рисками являются события внешней области применения, информационные образы которых представлены набором значений. Поскольку проектируемый модуль управления рисками под лежит сертификации в составе системы бизнес-мониторинга, то мы воспользу емся стандартизированным понятием внешней области применения[ 181], вклю чающим:

внешнюю среду;

ключевые критерии и тенденции, которые могут воздействовать на дости жение установленных целей;

взаимоотношения с внешними причастными сторонами.

Модуль управления рисками поддерживает процессы принятия решений менеджером по регламентным транзакциям (событиям) бизнес-процессов, осу ществляя в реальном времени оценку последствий рисков, в том числе с учетом компетенций из сопряженных сфер управления, включенных в горизонтальное взаимодействие. Для этого требуются сведения текущего, исторического и про гнозного характера регламентированного вида, но неопределенного заранее со става и содержания.

Кроме того, модуль управления рисками должен располагать средствами обработки нерегламентированной информации (сведения вида «облако»), в соот ветствии с подходом, разработанным нами в разделе 4.2.

Процедура «Анализ параметров события и сопоставление их с эталонами»

обращается к базе данных эталонов событий. Для каждого вида событий необхо дим эталон в виде набора значений параметров, для каждого из которых опреде лена оценочная шкала. Процедура предлагает менеджеру скорректировать пара метры, получающие низкие оценки, что отражено в схеме на рисунке 4.11.

Процедура стресс-тестирования рисков устанавливают вариант сценария события в зависимости от сочетания оценок его параметров, давая тем самым общую оценку реального события бизнес-процесс. Этот результат, как мы счита ем, показывает следствие влияние неопределенности в его стандартизированном понимании «как отклонения от ожидаемого результата или события»[181].

По результатам стресс-тестирования возможны следующие модификации рисков, представленные нами вместе с возможными вариантами решений (рису нок 4.11).

1. 1. Обработка риска Варианты решений 1.Исключение риска путем приня- Отказ от взаимодействия с контр тия решения не начинать или не агентом, риски которого угрожают продолжать деятельность, в резуль- целевым сценариям (закупок, про тате которой даж) 2.Принятие или повышение риска Выход на новые рынки и увеличе для обеспечения более высоких воз- ние объемов продаж можностей Отказ от взаимодействия с контр агентом, риски которого угрожа 3.Устранение источников риска ют сценариям (закупок, продаж) Принятие решения о закупках сы рья при повышении цен с мерами 4.Изменение последствий опасного пересмотра цен на продукцию и события получения дополнительных от срочек платежа 5.Обоснованное решение о сохра- Решение о пересмотре целевого сце нении риска нария в связи с принятием риска Рисунок 4.11 Варианты обработка риска в модуле управления рисками Объединение возможностей стресс-тестирования и сценарно параметрического подхода в модуле управления рисками позволит, как мы счи таем, не только углубить оценки последствий принимаемых рисков, но и создать информационно-логическую основу для генерации вариантов управленческих решений в системе бизнес-мониторинга деятельности промышленной организа ции.

Важное преимущество модуля управления рисками состоит в том, что его инструментарий позволяет не только работать со специфическими объектами – событиями бизнес-процессов, но и выполнять превентивные оценки последст вий рисков в реальном времени: в момент, когда менеджер должен принимать решения по значениям параметров события. Это принципиально отличает про ектируемую технологию бизнес –мониторинга от контроллинга, где процедуры риск-менеджмента формируют ретроспективные оценки последствий уже приня тых рисков.

ГЕНЕРАЦИЯ ВАРИАНТОВ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В 5.

БИЗНЕС-МОНИТОРИНГЕ ПИЩЕВЫХ ПРОИЗВОДСТВ 5.1 Инфологические схемы генерации вариантов решений на основе сценарно-параметрического подхода Арсенал текущего (оперативного) анализа, наиболее близкого, но не адек ватного реальному времени, представлен в основном расчетными методами, ис пользующими строгие правила логики, вычислительные операции над экономи ческими показателями и план-фактные сравнения. Для бизнес-аналитики реально го времени, на наш взгляд, наиболее характерны критериальные сравнения, то есть рассматриваемые параметры текущего события сравниваются с эталонными значениями, полученными в результате декомпозиции общих целей организации в пространственном и временном масштабе. Применительно к конкретному пара метру события, например, дате оплаты поставки ресурса при заключении кон тракта на закупку, целевые критерии 1) устанавливают соответствие ограничениям по срокам расчетов с контр агентами;

2) определяют ожидаемые финансовые возможности организации по оплате поставки исходя из расчета притоков и оттоков денежных средств на намечаемую дату.

Таким образом, бизнес-аналитика реального времени может опираться пре имущественно на эмпирические методы. Означенные характеризуются альтерна тивностью поиска в реальном диапазоне вариантов, отсутствием четкого алго ритма преобразования данных, ориентацией на удовлетворительность принимае мых решений [65, С. 94].

Аналитика реального времени в теории не выделена до настоящего времени и представлена в специальной литературе несколькими разрозненными алгорит мами [65]. В таблице 5.1 мы определили место аналитики реального времени, вос требованной в системах бизнес-мониторинга, среди видов анализа, классифици рованных по признаку времени совершения анализируемых событий, фактов, процессов.

Востребованным в бизнес-мониторинге становится стресс-тестирование со бытий и вариантов решений на предмет их воздействия на параметры целевого сценария организации, например определение диапазона изменения процента по заключаемой кредитной сделке, допускающего сохранение или улучшение сце нарной позиции.

Становление бизнес-аналитики реального времени и алгоритмизация про цедур принятия решений являются условиями выполнение части ментальных процедур принятия управленческих решений в автоматизированном режиме, обеспечивая повышение производительности и гарантированное качество ме неджмента в бизнес-мониторинге.

Аналитика реального времени для технологии бизнес-мониторинга про мышленных организаций, на наш взгляд, должна быть ориентирована на «входы»

системы, где операционный менеджмент в результате многовариантного выбора формирует параметры управленческих событий, определяющих, в конечном сче те, результаты бизнес-процессов и деятельности организации.

В качестве инструмента аналитики реального времени нами предлагаются инфологические схемы, позволяющие реализовать сценарно-параметрический подход при разработке и оценке вариантов принимаемых управленческих реше ний в системе бизнес-мониторинга деятельности промышленной организации.

Таблица 5.1 – Место аналитики реального времени в классификации видов анализа по времени исполнения Аспекты Виды анализа Пользова Целевой Времени Информационный тельский Обобщение, Отчетные пе- Официальная от- Средний и оценка ре- риоды, отно- четность, бухгал- высший зультатов дея- сится к про- терский и управ- уровень Текущий (опе- Последующий РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ тельности шлому перио- ленческий учет менедж (отчетный) ду, показыва- мента ет неисполь зованные воз можности Администра- При соверше- Регламенты про- Операци тивный кон- нии хозяйст- цессов, план- онный и троль процес- венных опе- фактный анализ, средний ративный) сов, принятие раций личный опыт ме- уровень ментальных неджера менедж решений мента Разработка и При соверше- Эталоны событий, Операци РЕАЛЬНОЕ Аналитика выбор прием- нии событий варианты решений онный ме реального времени ПРОГНОЗНЫЙ ВРЕМЯ лемых вари- бизнес- с оценками качест- неджмент антов реше- процессов ва ний Определение Предшествует Проекты планов, Средний и Предшествующий, перспектив периоду те- прогнозы на осно- высший изменений кущего функ- ве отчетности уровень перспективный функциониро- ционирования (регламентный), менедж вания органи- организации личные наблюде- мента зации ния и оценки не регламентирован ных изменений Возможности этого инструмента рассмотрим применительно к принятию решения по формированию целевого сценария функционирования организации по параметрам Рост продаж – Эффект финансового рычага – Доходность – Инве стиционные ресурсы – Степень платежеспособности. Означенные параметры формы, характера и результата развития были обоснованы нами ранее как суще ственные для промышленных организаций сферы производства продовольствия.

Посредством системы разработанных в исследовании логических условий уста навливаются однозначные соотношения между сочетаниями значений количест венных индикаторов и классами сценариев, что делает возможной алгоритмиза цию и реализацию модели на основе инфологических схем в виде интеллектуаль ного программного продукта для системы бизнес-мониторинга.

Алгоритмизация процесса принятия решения в модификации события «Раз работка сценария функционирования организации в системе бизнес-мониторинга представлена далее комплексом структурно связанных между собой инфологиче ских схем.

В таблице 5.2 приведена разработанная нами инфологическая схема анали за параметра формы и характера изменений «R» на соответствие эталонному значению этого индикатора развития промышленной организации.

Как следует из инфологической схемы в таблице 5.2, шкала классов откло нений параметра «форма изменений в позиции организации» от эталонного его значения, разделена на три диапазона:

А – целевое значение параметра выше (лучше) эталона (среднего значения по группе);

В – целевое значение индикатора отстает от среднего по группе, но нахо дится в области положительном диапазоне, что соответствует росту продажв сравнении с прошлым периодом;

С – целевое значение индикатора находится в отрицательной области (спад продаж).

В инфологическую схему эталонного анализа формы и характера измене ний «R» нами включены параметры, полученных на основе маржинальных (пре дельных) величин, что дало возможность получить значимые характеристики ха рактера изменений в аспекте ресурсоотда чи.

Таблица 5.2 – Инфологическая схема анализа параметра формы и характера изменений «R» на соответствие эталонному значению Отклонение по форме изменений Класс А: опережение эталонного (среднепроиз- Класс В: рост ниже эталонного (среднепроизводст- Класс С (спад): стоимость продаж водственного в группе) показателя роста венного в группе), но стоимость продаж выше, чем в ниже, чем в предшествующем периоде предшествующем периоде o H o Qo QH Q Q QT T T T T Q o1 QH 1 o o H Q Q QT T T 1 T 1 T Отклонение по форме и характеру изменений Вариант А+ Вариант А Вариант А- Вариант В+ Вариант В Дого- Вариант В- ВариантС+ Вариант С Вариант Рост продаж с Рост продаж с Рост с некон- Догоняющий няющий рост про- Замедленный Мобилизация с Спад с эс- С-Спад про интенсифика- экстенсификацией тролируемой рост с интенси- даж с экстенсифи- рост с экстен- интенсифи- тенсифика- даж с экс цией ресурсо- ресурсоотдачи ресурсо- фикацией ис- кацией ресурсоот- сивным исполь- кацией ресурсо- цией ресур- тенсивным отдачи отдачей пользования ре- дачи зованием ресур- отдачи соотдачи использова сурсов сов нием ресур сов QT QTH QT QT QT QT QT QT QT QT QT QT QT QT QT o o H o o o H o H o H o H o 1 1 1 1 1 o H o H AT AT AT AT o H o H o H o H o o o AT AT AT AT AT AT AT AT AT AT AT нет нет нет нет нет нет нет нет да да да да да да да да да Подклассы сценариев по сочетанию отклонений от эталонных параметров формы и характера изменений «R»

R= А+. R =А- Р =B+ Р=В Р=B- Р=C+ Р =C Р= (C-) R=А Устойчивый Нестабильный Догоняющий Неконкуренто- Отставание Рецессия Регресс Стагна Перегрев рост рост рост способность ция Условные обозначения, использованные в таблице 5.2:

стоимость продаж(изменение стоимости продаж) организации QT, QT o o О в период Т в сравнении с предшествующим периодом Т- среднегодовая стоимость, изменение среднегодовой стоимости АTo, АТО оборотных активов организации О в период Т в сравнении с предшествующим периодом Т- стоимость продаж, изменение стоимости продаж эталонной QTН, QTН группы организаций Н в году Т в сравнении с предшествую щим годом Т- изменение средней за период стоимости оборотных активов АТН, АТН эталонной группы Н в году Т сравнении с предшествующим годом Т- Дополнение инструментария рейтинговой модели за счет предельных пока зателей, обоснованных нами в разделе 3.3, позволило расширить состав количест венных индикаторов процесса изменений и на этой основе провести дифферен циацию отклонений от эталона не только по форме, но и характеру целевых из менений:

– интенсификация (отмечена символом «+»);

– экстенсификация(без знака);

– экстенсивное использование ресурсов (отмечено символом «–»).

Интенсивный характер изменений, в соответствии с приведенной инфоло гической схемой, устанавливается в том случае, когда целевая предельная ресур соотдача организации выше, чем соответствующее эталонное значение, получен ное на основе среднепроизводственных показателей. Отметим, что применение предельных показателей проявляет экстенсивный или интенсивный характер формы изменений, который еще не выражен в суммарных величинах ресурсоот дачи.

Использование в приведенной в таблице 5.2 инфологической схеме теку щих среднепроизводственных величин как эталонных значений параметров для оценки формы и характера целевых изменений в развитии промышленной орга низации позволяет:

отразить существенные для вида деятельности особенности (сезонность, зависимость от природных условий, давление импорта сырья и готовой продук ции, состояние рынка);

обеспечить необходимую адаптивность эталонов к динамичным внутрен ним и внешним условиям.

Следующая группа существенных параметров функционирования организа ции, выделенных нами в разделе 4.2 как актуальные угрозы в сфере промышлен ного производства продовольствия – риски заимствований, относится к характе ристикам ожидаемого результата развития организации. Индикатором означен ного результата в исследовании был выбран показатель уровня эффекта финансо вого рычага, отражающий риски потерь прибыли и снижения рентабельности собственного капитала организации вследствие привлечения краткосрочных бан ковских кредитов.

Инфологическая схема анализа отклонений целевого параметра E (эффект финансового рычага) от эталонных значений при формировании сценария функ ционирования организации представлена нами в таблице 5.3.

Достижение положительного эффекта финансового рычага в сочетании с рентабельностью собственного капитала на уровне, превышающем среднерыноч ный, рассматривается нами как оценка, соответствующая классу отклонений А, что соответствует наивысшей частной оценке анализируемого параметра вари анта решения.

Отклонения от эталона класса В показывают приемлемость варианта ре шения по исследуемому параметру, так как соответствует положительному эф фекту финансового рычага, которое, однако, не обеспечивает достижения сред нерыночных ориентиров. И, наконец, вариант С отклонения параметра от эталона является неудовлетворительной оценкой анализируемого аспекта варианта реше ний, требующей пересмотра сопряженных с ним целевых показателей.

Таблица 5.3– Инфологическая схема анализа параметра результата изменений «Е- Эффект финансового рычага»

на соответствие эталонному значению Отклонение по параметру результата изменений «Е-Эффект финансового рычага»

Класс А: Привлечние краткосрочных Класс В: Эффект финансового рычага Класс С: Эффект финансового кредитов увеличивает доходность соб- обеспечивает увеличение доходности соб- рычага отрицательный: кредито ственного капитала организации до ственного капитала организации на уровне вание целесообразно при увели уровня, выше среднерыночного ниже среднерыночного чении ресурсоотдачи (1 0,2) * ( EBITTo *100 / BT LT ) * KK T EBITTO * EBITTO * o o O O (1 0.2) * KK T (1 0.2) * KK T LT LT 0 o o СTo o o CT C BT BT нет нет T EBITT o да L% T CT классы сценариев по отклонениям от эталонных значений параметров «Е»

Нестабильное благополучие (В ) Неблагополучные (С ) Благополучные (А) да Высокая кредитная привлекательность, Удовлетворительная кредитная привлека- Кредитная непривлекательность достигается интенсивное использова- тельность, увеличение заимствований спо- промышленной организации, за ние привлекаемых финансовых ресур- собно повысить рентабельность собствен- имствования ухудшают результат.

сов, уровень рентабельности собствен- ного капитала, но она не достигает сред ного капитала превышает среднеры- нерыночной ночный Условные обозначения, использованные в таблице 5.3:

прибыль организации О до вычета платы за финансирование EBITTO и налогов за год Т, млн р.

среднегодовая сумма актива баланса организации О в году Т, BTO млн р среднегодовая ставка по кредитам банка в году Т, %;

LT среднегодовая сумма краткосрочных кредитов и займов KK TO среднегодовая величина собственного капитала организации O CT О в году Т, млн р Третий параметр эталонной модели сценария функционирования органи зации – индикатор доходности (D) определен нами по прибыли EBIT – прибы ли до вычета процентов за финансирование и налогов, которая, как отмечалось выше, свободна от воздействия финансовых решений, которые рассматривают ся отдельно посредством эффекта финансового рычага.

Инфологическая схема анализа отклонений целевого параметра D (до ходность основной деятельности организации) от эталонных значений при формировании сценария функционирования организации представлена нами в таблице 5.4.

В качестве эталонного значения параметра доходности основной дея тельности для промышленных организаций сферы производства продовольст вия нами обосновано использование показателя среднерыночной доходности.

Превышение среднерыночного уровня доходности отнесено нами к оценкам, соответствующим классу отклонений А, то есть высоким частным оценкам анализируемого параметра варианта решения.

Таблица 5.4 – Инфологическая схема анализа отклонений параметра результата изменений D - «Доходность бизнес-деятельности» от эталонного значения Отклонение по параметру результата изменений D «Доходность бизнес-деятельности»

Класс А: Рентабельность продаж Класс Б: Рентабельность продаж Класс С: Рентабельность организации выше среднерыночного ниже среднерыночного уровня доходно- продаж ниже среднерыночного уровня доходности сти, но выше средней по группе уровня доходности и ниже сред ней по группе EBITTo *100 EBITTH *100 EBITTo * EBITTH * 100 EBITTo * LT LT LT H O O H O QT QT QT QT QT нет да да Классы сценариев по отклонениям от эталонных значений параметров D «Доходность бизнес-деятельности»

Нестабильное благополучие (В) Неблагополучные (С ) БлагополучныеТ (А) В сочетании с соответствующими зна- В зависимости от сочетания со значения- В зависимости от сочетания с со чениями параметров формы и характе- ми параметров формы и характера изме- ответствующими значениями па ра изменений нений раметров формы и характера из менений Условные обозначения, использованные в таблице 5.4:

прибыль организации О до вычета платы за финансирование и EBITTO налогов в период Т, млн. р.

стоимость продаж промышленной организации в период Т, O QT млн. р.;

прибыль до вычета платы за финансирование и налогов в пе EBITTH риод Т по группе организаций, млн р.;

стоимость продаж в период Т по группе организаций, млн р.;

QTH среднегодовая ставка по кредитам банка в период Т, %.

LT Отклонения от эталона класса В показывают приемлемость варианта ре шения по исследуемому параметру, который хотя и не обеспечивает достижения среднерыночных ориентиров, все же соответствует положительному уровню до ходности. Наихудший вариант отклонения параметра от эталона (С) является не удовлетворительной оценкой анализируемого аспекта варианта решений, тре бующей пересмотра целевого сценария. Пример использования инфологической схемы при оценке отклонений от эталонных значений по параметру D - «Доход ность бизнес-деятельности» для организаций по производству сахара, хлеба и мя сопереработки приведен в приложении Е, таблица Е1-Е3.

Достижение необходимого уровня инвестиционной активности промыш ленных организаций сферы производства продовольствия предполагает включе ние параметра - эталонной характеристики этого процесса в оценку целевого сце нария функционирования объекта. В качестве такого параметра нами обоснована (раздел 3.1) оценка величины внутренних ресурсов организации, которые могут быть использованы для инвестиционной деятельности. Данный показатель пред ставляет собой разницу между доходами и расходами в основной (операционной) деятельности организации. Положительный показатель инвестиционного ресурса, по сути, является профицитом средств, образовавшихся в процессе текущей (опе рационной) деятельности, который может быть направлен на осуществление ин вестиционных проектов.

Инфологическая модель оценки отклонений параметра I - «Инвестицион ный ресурс» от эталонного значения для рассматриваемого варианта решения приведена в таблице 5.5.

В качестве эталонного значения параметра I – «Инвестиционный ресурс»

для промышленных организаций сферы производства продовольствия нами обос новано использование расчетной величины инвестиционного ресурса, которая в соотношении со среднегодовой стоимостью внеоборотных активов будет превы шать средний за период уровень инфляции, то есть обеспечивать компенсацию инфляционного обесценения стоимости внеоборотных активов. Превышение эта лонного уровня инвестиционного ресурса отнесено нами к классу отклонений А - высоким частным оценкам анализируемого параметра варианта решения.

Отклонения от эталона класса В показывают приемлемость варианта решения по исследуемому параметру, который хотя и не обеспечивает компенсации ин фляционного обесценения, все же позволяет сформировать положительный инве стиционный ресурс. В случае отклонений класса С целевой сценарий признается неудовлетворительным по данному параметру, а исходные данные для его разра ботки подлежат пересмотру.

Еще одним целевым параметром эталонного сценария деятельности орга низации, обеспечивающим взаимозависимости и взаимодействия системы и сре ды (государства и участников рынка) и требующим отражения в системе целепо лагания бизнес-мониторинга нами обосновано достижение требуемого уровня платежеспособности организации по текущим обязательствам.

Таблица 5.5– Инфологическая схема анализа отклонений параметра результата изменений I – «Инвестиционный ресурс» от эталонного значения Отклонение по параметру I - «Инвестиционнный ресурс»

Класс А: Целевой сценарий позволяет Вариант В: Целевой сценарий позволяет Вариант С: Целевой сценарий сформировать инвестиционный ресурс, сформировать положительный инвести- Инвестиционный ресурс отрица компенсирующий инфляционное обес- ционный ресурс, ниже уровня компенса- тельный ценение внеоборотных активов ции инфляционного обесценения внеобо ротных активов (OIT OET ) (OIT OET ) 100 (OIT OET ) 100 % o o o O O O L% 0 LT FT T нет нет FT FT да да да Классы сценариев по отклонениям от эталонных значений параметров I -«Инвестиционный ресурс»

Сценарии конкурентоспособного Сценарии нестабильного благополучия: Неблагополучные сценарии :

развития: возможность внутреннего ограниченные возможности инвестиций и собственные источники инвести финансирования инвестиционной дея- обновления производственных мощностей ций не создаются тельности Условные обозначения, использованные в таблице 5.5:

стоимость продаж организации в период Т, млн р.;

O QT изменение величины дебиторской задолженности TTO организации в период Т, млн р.;

издержки по производству и реализации продукции WTO за исключением амортизации в период Т, млн р.;

изменение величины кредиторской задолженности PTO организации в период Т, млн р.;

изменение величины стоимости запасов организа VTO ции в период Т, млн р.;

среднегодовой уровень инфляции в период Т, %;

LT снижение задолженности по краткосрочным кре KК T KK кг KK нг О O O дитам и займам организации в период Т, млн р сумма налога на прибыль организации в период Т, TPTO млн р.;

среднегодовая величина внеоборотных активов FTO организации в период Т, млн р.

величина операционных доходов организации в пе OIT Q O Tt O O T риод Т, млн р.;

величина операционных расходов организации в OET W O KK T VTE TPTO PTO O O T период Т, млн р..

Пример использования инфологической схемы при оценке отклонений от эталонных значений по параметру I – «Инвестиционный ресурс» для организа ций по производству сахара, хлеба и мясопереработки приведен в приложении Е, таблица Е4-Е6.

Определение параметра S целевого сценария алгоритмизировано нами с использованием инфологической схемы, представленной в таблице 5.6.

Таблица 5.6– Инфологическая схема формирования рейтинга производственной организации по параметру S – «Сте пень платежеспособности»

Отклонение по параметру S – «Степень платежеспособности»

Вариант А: Степень платежеспо- Вариант В: Степень платежеспособности Вариант С Степень платежеспособ собности организации соответст- организации не соответствует действующим ности организации не соответствует вует действующим положениям[] положениям [], но выше среднего показателя действующим положениям [], и ниже по группе среднего показателя по группе KOTO 12 KOTO 12 KOTO 12 KOTH 12 KOTO 12 KOTO 12 KOTH 3 3 3 0 0 O H 0 O H QT QT QT QT QT QT QT нет нет да да да Классы сценариев по отклонениям от эталонных значений параметра S – «Степень платежеспособности»

Неблагополучные сценарии : Сро Сценарии конкурентоспособно- Сценарии нестабильного благополучия:

го развития: возможность рас- Специфика вида деятельности предполагает ки расчетов по текущим обязательст считываться по текущим обяза- более длительные сроки расчетов, чем уста- вам ставят организацию в неконку тельствам в установленные сроки новлено нормами, однако организация ли- рентоспособную позицию по отно дирует в группе по исполнению текущих шению к кредиторам обязательств Условные обозначения, использованные в таблице 5. стоимость продаж организации в период Т, млн.

O QT р.;

стоимость продаж по группе организаций за год QTH Т, млн. р среднегодовая сумма краткосрочных обяза КОTO тельств организации в период Т, млн. р.

среднегодовая сумма краткосрочных обяза тельств по группе организаций в период Т, КОTH млн.р.

Показатель степени платежеспособности по текущим обязательствам (в месяцах), исчисляется как отношение суммы краткосрочных обязательств, уменьшенных на величину доходов будущих периодов, к среднемесячной выручке, рассчитываемой как отношение выручки отчетного периода, к ко личеству месяцев в отчетном периоде[168].

Этот индикатор наряду с показателем текущей ликвидности, как было показано выше, используется в нормативных документах последнего време ни как ключевой при диагностике неплатежеспособности организации [168].

Эталоном значения параметра степени платежеспособности при раз работке целевого сценария функционирования промышленных организа ций сферы производства продовольствия нами принят норматив, установ ленный Постановлением правительства РФ[168]. Превышение целевым па раметром нормативного уровня отнесено нами к высоким оценкам, соответ ствующим классу отклонений А. Отклонения от эталона класса В показы вают приемлемость варианта решения по исследуемому параметру, который хотя и не обеспечивает достижения нормативного, все же соответствует лучшей позиции в сфере деятельности. Наихудший вариант отклонения па раметра от эталона (С) требует поиска возможностей пересмотра исходных условий, влияющих на степень платежеспособности.

Пример использования инфологической схемы при оценке отклоне ний от эталонных значений по параметру S – «Степень платежеспособно сти»для организаций по производству сахара, хлеба и мясопереработки при веден в приложении Е, таблица Е7-Е9.

Достоинствами инструментов анализа сценариев событий на основе инфологических схем является прозрачность и адаптивность системы пара метров и их эталонных значений. Инфологическую схему можно настраи вать и дополнять в связи с изменениями во внешней среде, в стратегии и политике промышленной организации. Прямые количественные индикаторы атрибутов событий позволяют менеджменту содержательно интерпретиро вать характеристики вариантов решений и вносить необходимые коррективы для повышения оценок их качества 5.2 Проектирование модуля поддержки в реальном времени управленческих решений в системе бизнес-мониторинга Кибернетическое представление бизнес-мониторинга как процесса, протекающего в системе управления по принципу «черного ящика», предпо лагает наличие в составе процессно-функциональных модулей процедур, ко торые мы обозначили ранее как анализаторы событий. Анализаторы преобра зуют «входы» в варианты воздействий на состояние системы, приводящих к изменению ее внутреннего состояния. Если технология предлагает только удобные инструмента поиска и подбора информации, а в роли анализатора выступает менеджер с ментальными процедурами принятия решений по «входным» и «выходным» событиям, то она может быть квалифицирована как, например, информационно-справочная, но не бизнес-мониторинг.

Наличие процедур-анализаторов событий в бизнес-мониторинге мы выделяем в качестве ключевого признака нового качества технологии как процесса в его кибернетическом понимании. Они отличают его статус от на блюдения, отслеживания процессов в системах сбора, накопления и передачи информации.

В качестве инструментов аналитики реального времени выше нами бы ли обоснованы инфологические схемы, сценарии (эталоны) событий и мат рицы-классификаторы, позволяющие устанавливать и систематизировать отклонения отдельных параметров событий от их эталонных значений, реа лизуя сценарно-параметрический подход при разработке и оценке вариантов принимаемых управленческих решений в системе бизнес-мониторинга дея тельности промышленной организации.

При этом эталоны событий формируются путем декомпозиции общих целей по уровням бизнес-процессов и функций управления, что позволяет практически проводить управление по целям в системе бизнес-мониторинга.

Матрицы-классификаторы содержат логические условия для систематизации вариантов отклонений параметров событий от эталонных значений и оценки качества варианта решения.

Инфологические схемы, сценарии(эталоны) и матрицы классификаторы настроены на определенный вид событий, то есть их число соответствует числу видов событий, отслеживаемых в системе бизнес мониторинга.

Определение состава и видов событий для построения аналитических инструментов требует разработки окружения из:

карт процессов, определяющих состав событий бизнес-процессов и взаимосвязей между ними(таблица 5.7);

проектных схем, устанавливающих состав параметров событий и тре бований к их эталонам(таблица 5.8);

Таблица 5.7–Карта бизнес-мониторинга процесса движения материаль ных ресурсов (бизнес-процесс «Закупки») Процесс: Движение материальных ресурсов Мониторинг поступления, наличия и расхода ресурсов призван обеспечить баланс между потребностями производства, наличием и закупкой ресурсов, а также предупреж дать отклонения от нормативов в расходе ресурсов в производстве.

Контроль событий по критериям, вытекающим из целевых заданий по бесперебой ному обеспечению производственной деятельности, и достижению при этом целевых сроков оборачиваемости материальных ресурсов также поддерживается средствами сис темы мониторинга движения материальных ресурсов. Использование при фильтрации со бытий процессов закупок и производства критериев, полученных путем дезагрегирования запланированного показателя платежеспособности предприятия в целом, позволит расши рить полномочия и возможности базового уровня управления по регулированию в реаль ном времени процессов движения ресурсов организации.

1 Эталоны событий.

Объем запасов основных видов ТМЦ и расчетный расход сырья и материалов на те кущее задание в натуральном выражении;

обеспеченность запасами в днях с учетом плана производства и поступлений на предстоящий период. Пользователю предлагаются данные о запланированных поступлениях ресурса в предстоящий период (неделю, месяц), оценки соответствия текущего и ожидаемых уровней запасов нормативному по каждому виду ре сурсов на текущую дату, с начала недели, месяца. Нормативный расход ресурса в произ водстве сопоставляется с фактическим на интервалах: с начала смены, за истекшую дату, с начала недели, месяца. Определяются абсолютные и относительные уровни отклонений.

Внимание пользователя акцентируется на критических позициях, предлагаются инстру менты поиска причин отклонений (качество партии сырья, отклонения в технологии и т. п.) для принятия оперативных решений по регулированию расхода контролируемой по зиции ресурса.

Достижение требуемого уровня платежеспособности предприятия в бизнес про цессах движения материальных ресурсов обеспечивается через целевые задания по обо рачиваемости и себестоимости, преломляемые в нормативных уровнях запасов ресурсов каждого вида и нормах их расхода на производство продукции.

3 Временные интервалы.

В качестве временных интервалов можно задать текущее событие, текущую дату, с начала месяца, с начала отчетного периода, прогноз на предстоящий период.

4 Формы представления Диаграммы и графики факт-план, факт-норматив (на текущую дату, с начала меся ца, с начала отчетного периода), план-прогноз на предстоящий период) с визуальным вы делением рядов событий, отклоняющихся от запланированного (нормативного) состояния процесса, и с оценкой отклонений в %, в натуральном выражении, в днях и т. п. На пане ли представления информации пользователю выделяются критические позиции, по кото рым отклонение фактического (ожидаемого) запаса ресурса от нормативного уровня тре бует управленческой реакции, предлагаются варианты решений (выбор поставщиков, процедуры по корректировке заказов и т. п.).

5 Управленческие уровни пользователей 5.1 Базовый (операционный) уровень Исполнитель (менеджер отдела закупок) контролирует выполнение графика посту пления материальных ресурсов по контрактам от контрагентов, наличие необходимого уровня запасов ресурса на складе, реагирует на просрочки, отклонения от нормативного уровня запаса ресурса, в том числе и с учетом графиков предстоящих поставок;

использу ет предлагаемые системой мониторинга инструменты: корректировки графиков поставок, информационный поиск в базах данных, в истории взаимодействия с контрагентами и т. п.

5.2 Средний уровень Руководитель службы закупок имеет возможность контролировать в реальном вре мени выполнение графиков поставок и соответствие нормативным значениям уровней за пасов ресурсов по предприятию в целом и по зонам ответственности каждого исполните ля, Руководителю экономической службы предоставляется информация о выполнении норм расхода ресурсов в производстве, сроках оборачиваемости ресурсов для использова ния на панели контроля текущей платежеспособности предприятия Руководитель производственного подразделения имеет возможность контролировать соответствие использования ресурсов в производстве технологическим нормам и свое временно реагировать на отклонения, приводящие к росту себестоимости по причине пе рерасхода сырья.

5.3 Высший уровень Коммерческий директор контролирует движение материальных ресурсов, выполне ние графиков поставок, достижение целевых заданий по обеспеченности и оборачиваемо сти ресурсов. Директор по экономике получает показатели отклонений от целевых зада ний по срокам оборачиваемости ресурсов и их расходу в производстве для использования на панели контроля текущей платежеспособности предприятия.

6 Система мотивации Выполнение графиков поступления ресурсов по дням и установленных целевых за даний по уровню и оборачиваемости ресурсов по завершении месяца включается в состав показателей эффективности работы менеджеров по закупкам.

Проектная схема определяет:

– параметры события, то есть атрибуты, значение которых должно быть установлено в ходе многовариантного и многокритериального выбора;

– анализаторы, то есть содержательные аналитические процедуры, включаемые пользователем при оценке отклонения значения параметра эта лонного значения;

– рекомендации по параметру события, генерируемые системой с уче том заданных условий сделки;

- вспомогательные процедуры, которые должны быть подключены для получения приемлемого значения параметра;

– контрольные процедуры оценка варианта решения по событию в це лом, автоматизировано выполняемые системой посредством сопоставления систематизированных отклонений с установленными критериями и ограни чениями.

В таблице 5.8 мы представили в качестве примера проектную схему бизнес-мониторинга регламентного события «Контракт на закупку», которое является элементарной транзакцией в многоуровневом бизнес-процессе «За купки».

Таблица 5.8 – Проектная схема бизнес-мониторинга регламентного со бытия «Контракт на закупку»

АНАЛИЗАТОР РЕГЛАМЕНТНОГО СОБЫТИЯ « КОНТРАКТ НА ЗАКУПКУ»

Параметры Процедуры- Рекомендации по при- Эталон (аспекты события анализатора нятию решений контроля качест ва) Контрагент Рейтинг контрагента, Рекомендуется заключе- Контроль сделки с учитывающий регла- ние сделки с данным учетом интегральной менты диверсифика- контрагентом или предла- оценки надежности ции поставок гается список поставщи- поставщика ков в порядке убывания рейтинг & риск поставки Продукт Оценка ожидаемого Рекомендуются количест- Проверка целесооб Срок по- уровня запаса в день во и даты поставки, отве- разности закупки по ставки поставки продукта в чающие регламентным ус- объему и срокам по Количество сопоставлении с нор- ловиям управления запа- ставки мой запаса по данным сами бизнес-процессов дви жения запасов и заку пок Цена Оценка цены поставки: Рекомендуется диапазон Проверка соответст с учетом влияющих цены вия цены закупки те факторов по данным кущему уровню цен мониторинга внешней среды Срок опла- Оценка соответствия Рекомендуются даты пла- Контроль соответст ты срока расчета по сдел- тежа в сроки в пределах вия срока оплаты ке целевым критериям целевой продолжительно- принятому в органи и ожидаемому остатку сти расчетов с кредитора- зации порядку средств на выбранную ми дату (бизнес-процесс движение денежных средств) Применительно к конкретному параметру события, например, дате оп латы поставки ресурса при заключении контракта на закупку, проектная схе ма устанавливает содержательные требования к его качеству:

а) по срокам расчетов с контрагентами;

б) по ожидаемым финансовым возможностям оплаты поставки исхо дя из расчета притоков и оттоков денежных средств на намечаемую дату, ко торый должен быть подключен по горизонтальной связи в системе управле ния как вспомогательная процедура, относящаяся к бизнес-процессу «Дви жение денежных средств».

Отметим, что проектные схемы событий опираются преимущественно на эмпирические методы, для которых характерны альтернативность поиска в реальном диапазоне вариантов, отсутствие четкого алгоритма преобразова ния данных и ориентация на удовлетворительность принимаемых решений.

Обобщая предложенные рекомендации по разработке анализаторов со бытий для технологии бизнес-мониторинга отметим, что их применение в сочетании с техническим и программно-информационным инструментарием создает предпосылки для существенных организационных преобразований в промышленной организации, направленных на активизацию и повышение качества менеджмента:

1) существенное перераспределение ответственности и повышение сте пени самоуправления на операционном уровне менеджмента субъекта управ ления: в центрах закупок, в местах возникновения затрат, в центрах продаж, ответственности и др.;

2) формирование горизонтальных информационных взаимосвязей меж ду элементами операционного уровня организационной структуры субъекта управления. В новой технологии менеджер получает возможность проводить каждую регламентную транзакцию (событие) бизнес-процесса, осуществляя в реальном времени анализ ее параметров и самостоятельно принимая реше ния, в том числе с учетом компетенций из сопряженных сфер управления, включенных в горизонтальное взаимодействие;

3) введения автоматизированного контроля качества и оценки прини маемых менеджером управленческих решений по параметрам осуществляе мых транзакций.

Таким образом, принципиальные отличия аналитики бизнес мониторинга связаны:

а) со специфичностью информационного объекта наблюдения, обра ботки и принятия решений, в качестве которого выделены события бизнес процессов промышленной организации;

б) с выполнением процедур над событиями в реальном времени;

в) с использованием особого аналитического инструментария в виде сценариев (эталонов) событий, инфологических схем и матриц классификаторов Нами разработана принципиальная схема генерации вариантов реше ний в бизнес-мониторинге деятельности промышленной организации, отра жающая взаимодействие его процессно-функциональных модулей и исполь зование инструментов аналитики реального времени (рисунок 5.10).

Принципиальная схема поддерживает все необходимые составляющие управления качеством процесса в их применении к бизнес-мониторингу:

1) отображение событий, осуществляемое в реальном времени из лю бой информационной системы организации и разнообразных источников данных (корпоративных баз данных, систем контрагентов, Web-сервисов, Internet и так далее). Особое значение придается дружественности представ ления информации с применением достижений веб-дизайна на персонифици рованных порталах менеджеров, в том числе использованию графических компонент (диаграмм, графиков и таблиц);

2) анализе параметров транзакций в реальном времени в сопоставле нии с эталоном, тестирование на соответствие целевым ориентирам, генера цию вариантов решений, 3) контроль и оценку в реальном времени качества каждого прини маемого менеджером решения с применением матриц-классификаторов Вход процесса Средства ви зуализации 1. Ввод параметров события: атрибутов и их значений да нет 2. Оценить риски параметра?

Модуль управ ления рисками 3. Формирование текущих значений риска параметра нет 4. Найдены релевант Конвертер ные данные?

данных да 5. Запрос в систему контроллинга нет 6. Соответствует эталону? Модуль целе да полагания 7. Формирование критериальных значений атрибутов Модуль гене 8. Генерация варианта решения рации Модуль нет управления 9. Стресс-тест пройден? рисками да Модуль нет управления 10. Соответствует рисками уровню качества?

Канал связи да нет 11. Согласовано с контрагентом? да Конвертер данных 12. Передача параметров в систему контроллинга нет 13. Есть новые индика- торы риска?

Модуль управ ления рисками да 14. Заполнение карты риска 15. Следующее событие Рисунок 5.10 – Принципиальная схема процесса бизнес-мониторинга В процессе бизнес-мониторинга, согласно приведенной схеме, задейст вованы не только модули и процедуры бизнес-мониторинга, но и осуществ ляется взаимодействие с системой контролиннга посредством конвертера данных.

Применение технологии мониторинга предполагает существенное по вышение степени самоуправления на операционном уровне менеджмента. В условиях массовости и разнообразия бизнес-промышленной организации это означает, что собственник (принципал) увеличивает число и состав делеги руемых наемному менеджменту (агентам) функций по принятию экономиче ских и финансовых решений, включая при этом механизмы согласования ин тересов в виде ограничений, наказаний, поощрений. Однако эти механизмы не всегда способны обеспечить принятие агентами решений в интересах соб ственника или с позиций объявленных целей организации по причинам, свя занным с личными выгодами, а также с недостаточностью (неопределенно стью) информации. Контроль параметров каждого события на этапе приня тия решений агентом – наемным менеджером позволяет избежать в техноло гии бизнес-мониторинга обострения агентских проблем организации. Таким образом, контроль качества менеджмента на принципах TQM реализуется в процедурах бизнес-мониторинга.

Принцип TQM, предполагающий участие менеджеров в улучшении процессов технологии бизнес-мониторинга, будет, на наш взгляд, реализован при вовлечении менеджмента в обсуждение и корректировку системы крите риев и оценок качества управленческих решений, алгоритмизацию процедур построения вариантов решений. Это создает объективную основу для выра жения субъектного аспекта системы менеджмента организации, имеющего личностно-коллективную природу.

Разделение управленческого труда в бизнес-мониторинге, функцио нальная регламентация управленческих процедур и персонализация средств поддержки принятия решений создают условия для самоорганизации и акти визации проявления личностных качеств менеджеров. Авторизация же при нимаемых решений и оценка их качества в реальном времени направлены на активизацию усиление мотивации менеджмента.

5.3 Реализация модели REDIS в процессах генерации вариантов решений системы бизнес-мониторинга деятельности промышленных организаций Cценарно-параметрический подход к целеполаганию, разработанный нами для систем бизнес-мониторинга деятельности промышленных органи заций сферы производства продовольствия имеет многоцелевое примене ние: в формировании целевых сценариев, в текущем позиционировании дея тельности организации, в стресс-тестировании сценариев, в определении эта лонов событий и оценке отклонений параметров принимаемых решений от эталонных значений. Процедура позиционирования является корневой в це леполагании и дальнейшей разработке эталонов событий, однако важным считаем и самостоятельное ее применение для рейтинговой оценки места организации в конкурентной среде ее деятельности.

Международная практика показывает, что в условиях неопределенно сти многие участники рынка при оценке рисков и возможностей сотрудниче ства с потенциальными и действующими контрагентами прибегают к мне ниям независимых экспертов. Сегодня можно говорить о российском рейтин говом пространстве [116], на котором действуют отечественные и зарубеж ные рейтинговые агентства. Включение все новых объектов в рейтинговые системы происходит по мере увеличения интереса потенциальных пользова телей к той или иной сфере деятельности. В рейтингах участвуют регионы, крупные города, банки, крупные промышленные предприятия, образователь ные учреждения.

Мы разделяем понимание рейтинга как отнесение субъекта к некото рому классу или категории [116]. Как правило, рейтинги построены по прин ципу рэнкинга: упорядочения по величине какого-либо индекса интегрально го, или показателя деятельности. Наиболее распространены кредитные рей тинги – мнения рейтингового агентства относительно кредитоспособности заемщика (общей или в отношении конкретных долговых обязательств), ос нованные на оценке факторов риска.


Крупнейшие мировые рейтинговые агентства, например, Moody’s в числе применяемых ими систем сегодня предлагают корпоративные рейтинги (Corporate Family Rating), которые, как правило, представляют собой мнение агентства о способности корпоратив ной группы выполнить свои финансовые обязательства в связи с происходя щими изменениями на рынках капитала. Результаты анализа при публикации рейтинга субъекта принято выражать лексикографически упорядоченной комбинацией символов. В рейтинговых отчетах этим символам соответству ют подробные расчетные обоснования, а также определения тенденций на перспективу. Агентство Moody’s использует общую шкалу долгосрочных рейтингов для обозначения рейтингов корпоративной группы, определяя, в частности:

– рейтинги вероятности дефолта (Probability of Default Rating) как мнение, касающееся корпоративной группы, о вероятности того, что какой-либо член данной корпоративной группы объявит дефолт по одному или нескольким долговым обязательствам;

– оценки ожидаемых потерь при дефолте (Loss Given Default – LGD) – как мнение агентства Moody’s об ожидаемых потерях в случае дефолта по долговым обязательствам с фиксированным доходом, выраженное в виде процента от основной суммы долга и процентов на момент дефолта. Оценка LGD присваивается отдельным кредитам, выпускам облигаций ипривилегированных акций.

Корпоративный рейтинг, в отличие от кредитного, не учитывает при роду и обеспечение конкретного обязательства, а также его относительный статус в случае банкротства или ликвидации эмитента и защищенность прав инвесторов по нему, кредитоспособность поручителей и т.п.

Рейтинговые системы развиваются и изменяются. Применяемые в на стоящее время методы рейтингования условно можно разделить на дистан ционные и инсайдерские, то есть с использованием внутренней информации.

Оценки рейтинговых агентств не всегда сопоставимы, агентства представля ют их как мнения, а пользуются оценками для принятия решений в основном внешние инвесторы.

Однако большинство промышленных организаций сферы производства про довольствия до настоящего времени выпадают из рейтингов крупных участ ников рынка вследствие:

неоправданно высоких затрат на получение и сопровождение рейтинга в крупных агентствах;

отсутствия разработок рейтинговых моделей, отражающих особенно сти сферы деятельности;

недостаточной степени прозрачности деятельности и организованности бизнес-сообщества для выбора агента и раскрытия рейтинговой информации;

относительно узкого сегодня круга участников рынка, заинтересован ных в оценке посредством рейтинга рисков деятельности означенных субъ ектов хозяйствования.

Изменения рыночной среды под воздействием глобализации, создания таможенных союзов, участие России в Базельских соглашениях создали ус ловия для расширения рейтингового пространства за счет организаций сфе ры промышленного производства продовольствия по следующим основным причинам.

1.Востребованность рейтингов промышленных организаций сущест венно возросла благодаря Базельским соглашениям [333], предлагающим меры по улучшению банковского регулирования и надзора. Соглашения оп ределяют дополнительную потребность в формировании внутренних банков ских рейтингов корпоративных клиентов коммерческих банков для решения типовых задач риск-менеджмента, в том числе на основании публично дос тупной информации.

Таким образом, организации сферы промышленного производства продовольствия, в большинстве своем являющиеся заемщиками коммерче ских банков, включаются в российское рейтинговое пространство вследствие возникшей в этом заинтересованности кредиторов. Однако масштабы дея тельности и финансовые возможности многих из них продолжают оставать ся такими, что не вызывают у крупных рейтинговых агентств энтузиазма увидеть их в числе своих клиентов.

2. Интерес к рейтингам контрагентов вызван стремлением снизить степень неопределенности деятельности в сфере промышленного произ водства продовольствия в новых условиях Таможенного союза и вступления страны в ВТО. Это объясняется расширением числа участников рынка сы рья и продаж, рисками взаимодействия с новыми контрагентами и измене ниями, происходящими в деятельности традиционных партнеров. Таким об разом, обязательным атрибутом создаваемых организациями систем риск менеджмента становятся доступные им системы формирования рейтингов.

Как показало наше исследование ситуации, системы, учитывающие со временные возможности, особенности и угрозы деятельности пищевых про изводств, до настоящего времени в должной мере не разработаны теоретиче ски и практически. Предлагаемые сегодня во многих рейтинговых системах эконометрические модели определяют разного рода интегральные показате ли, устанавливая с помощью корреляций, дискриминантного анализа и др., те значения, которые, по мнению разработчиков, характерны для рассматривае мого круга субъектов.

Такого рода подходы к моделированию рейтингов региональных пище вых производств мы полагаем неприемлемыми по обстоятельствам, подроб но рассмотренным нами в разделе 3.2. Возражения, аналогичные высказан ным нами ранее об эконометрических моделях, возникают и в отношении та ких зарубежных методик оценки деятельности предприятий и организаций как Du Pont, Pyramid Structures of Ratio, ZVEI,, Система Beaver,Weibel, CA MELS [ 25].

Выполненная нами формализация алгоритмов позиционирования объ екта на структурированном поле сценариев;

сегментированном с учетом среднепроизводственных и макроэкономических ориентиров внешней среды, создало предпосылки для разработки компьютерного программного продук та, позволяющего автоматизировать выполнение рейтинговых процедур по модели, которой мы присвоили название REDIS. Ниже приведено краткое описание разработанного программного продукта.

1. Назначение программы. Программа предназначена для автоматизи рованного определения рейтинга промышленного предприятия в группе предприятий, относящихся к определенной сфере деятельности. Число уча стников группы и периодов позиционирования не ограничивается.

2.Среда разработки. Программа выполнена на основе интегрированной среды разработки Delphi. База данных создана в СУБД MS Access. Доступ к базе данных осуществляется на основе ADO-технологии.

3.Входная информация. Для работы программы необходимы следую щие исходные данные по каждой из организаций группы, в которой осущест вляется позиционирование:

значения статей бухгалтерского баланса организации на начало и конец расчетного периода: стоимости внеоборотных активов, стоимости основных средств, стоимости оборотных активов, запасов, НДС, дебиторской задол женности, собственного капитала, нераспределенной прибыли, краткосроч ных обязательств, суммы краткосрочных займов, кредиторской задолженно сти, итога баланса;

данные расчетного и базисного периодов о: стоимости продаж, себе стоимости продаж, прибыли от продаж, коммерческих расходах, управленче ские расходах, чистой прибыли, налоге на прибыль;

данные о деятельности организации организаций группы, в которой осуществляется позиционирование за предыдущий период – стоимость про даж и стоимость оборотных активов;

ставка по кредитам банка в расчетном периоде.

Вид отдельных экранных форм при работе программы в режиме ввода исходных данных приведен на рисунках 5.11 и 5.12.

Рисунок 5.11 – Вид окна программы для ввода данных бухгалтерского балан са организации за период Рисунок 5.12 – Окно программы для ввода дополнительных данных (для организации (группы организаций) 4. Выходная информация и апробация программного продукта. Про грамма REDIS была применена нами для позиционирования организаций сахарной, мясоперерабатыающей и хлебопекарной промышленности Воро нежской области по данным их деятельности на долгосрочном интервале 2001-2011 годов. В результате работы программы определяются значения пяти параметров рейтинга для каждой из организаций за исследуемый пери од:

4.1. Параметр R - форма и характер изменений в деятельности за пе риод. Пример экрана с результатами определения данного рейтинга приве ден на рисунке 5.13.

Рисунок 5.13 – Вид окна программы с результатами расчета параметра R - «Изменение продаж, характер изменений»

Результаты выполненных нами расчетов параметра формы и характера изменений «R» в функционирования региональных пищевых производств в 2001 – 2011 годы представлены в таблицах 5.9-5.11, а также в приложении F, таблицы F1- F4;

Таблица 5.9 – Параметры формы и характера изменений «R» сценариев функционирования региональных сахаропроизводителей в 2001 – 2011 годы Организация 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 СЗ1 C- A A C A- C- A+ A+ C- B СЗ2 B- A A B+ A C- C A A+ C СЗ3 C- B A- C- B C- A+ C C A+ СЗ4 A+ C- A A+ B+ A+ A- B+ C- A+ СЗ5 C- C A+ C- A+ C- A- B- C A+ СЗ6 A A+ C- A+ B+ A+ A- C- C A+ СЗ7 A+ A+ A+ C A+ C- A- B C- A+ Таблица 5.10 – Параметры формы и характера изменений «R» в функциони ровании региональных хлебозаводов в 2001 – 2011 годы Организация 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 ХЗ1 C C- A+ A+ A A A A C- A ХЗ2 C A A+ C- A C- - A+ C- A ХЗ3 C- C- B+ C- C- B B+ C- C- A+ ХЗ4 A C- B A C A B+ A+ C- A ХЗ5 A+ A+ A B A+ B A+ A A A+ Таблица 5.11 – Параметры формы и характера изменений «R» региональных субъектов мясопереработки в 2001 – 2011 годы Организация 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 МЗ1 A+ B+ C C C C A+ C A A МЗ2 B B+ A+ C- A+ C C- C A A+ МЗ3 A+ A A A+ A+ C C C C+ A+ МЗ4 A+ A+ A+ A+ B A+ A+ C- C+ A+ МЗ5 A+ B C- A+ A+ A- A C- C- A МЗ6 B C- C- C- C- C- C- A+ C+ A МЗ7 C- A+ A+ A+ A+ A+ A+ A+ C- A+ 4.2 Параметр E - эффект финансового рычага. Пример экрана с резуль татом определения программой данного параметра приведен на рисунке 5.14.

Рисунок 5.14 – Вид окна программы с результатами расчета пар метра E - «Эффект финансового рычага»

Результаты апробации данной процедуры на материалах сахарных за водов за 2001-2011 годы представлены в таблице 5.13, сахарных, хлебопе карных и мясоперерабатывающих производств – в приложении F, таблицы F 4- F6.


Таблица 5.13 – Значения параметра результата развития «Эффект финансово го рычага-Е» региональных сахаропроизводителей в 2001 – 2011 годы Организация 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 СЗ1 – – – – C C C B B C СЗ2 C C C B C B C C B B СЗ3 – – A A B A B B B B СЗ4 – – – – C A A A B B СЗ5 – – – B B B B B B B СЗ6 – C C C B C B B B C СЗ7 C C C B B B C C C B (-* краткосрочные займы не привлекались) 4.3. Параметр D - доходность основной деятельности промышленной организации. Пример экрана с результатом определения данного рейтинга приведен на рисунке 5. Рисунок 5.15 – Вид окна программы с результатами расчета параметра D –« Доходность основной деятельности предприятия»

Результаты апробации инфологической схемы по параметру D – «До ходность бизнес-деятельности» на материалах деятельности сахаропроизво дителей за 2001-2011 годы представлены в таблице 5.15, сахарных хлебопе карных и мясоперерабатывающих производств – в приложении F, таблицы F 7- F 9.

Таблица 5.15 – Значения параметра результата D - Доходность деятельности региональных сахаропроизводителей в 2001 – 2011 годы Организация 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 СЗ1 B C C C C C C A B C СЗ2 C C C A B A B A B A СЗ3 A A A A A A B A A B СЗ4 B B C A A A B C A B СЗ5 A B B B B B B A A A СЗ6 C C B A B A A A B C СЗ7 B C B B A B B B A B Параметр I- «Инвестиционный ресурс предприятия». Пример эк 4. рана с результатом определения данного рейтинга приведен на рисунке 5.16;

Рисунок 5.16 – Вид окна программы с результатами расчета рейтинга I – «Инвестиционный ресурс организации»

Результаты определения параметра I – «Инвестиционный ресурс орга низации» на материалах сахаропроизводителей за 2001-2011 годы представ лены в таблице 5.16, сахарных, хлебопекарных и мясоперабатывающих про изводств – в приложении F, таблица F10- F12.

Таблица 5.16 – Значения параметра I - «Инвестиционный ресурс организа ции» региональных сахаропроизводителей в 2001 – 2011 годы Организа- 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 ция СЗ1 C C A A A C C A C A СЗ2 C C A A C C C A C A СЗ3 A A B A A A C A B C СЗ4 A A B C A A C C A C СЗ5 A A A C C A C C C C СЗ6 A C A C A A A C C C СЗ7 A C A C A C A A C C 4.5. Значимость для позиционирования такого результата развития ор ганизации как платежеспособность, а также заинтересованность в этом ас пекте взаимодействующих участников рынка обусловили включение его пя тым параметром рейтинговой модификации модели REDIS: S – «Степень платежеспособности» организации в.

Экран с результатами определения данного параметра рейтинга приве ден на рисунке 5.17.

Рисунок 5.17 – Вид окна программы с результатами расчета рейтинга S –«Степень платежеспособности предприятия»

Результаты определения параметра платежеспособности по материа лам деятельности сахаропроизводителей Воронежской области за 2001- годы представлены в таблице 5.17,сахарных, хлебопекарных и мясопераба тывающих производств – в приложении F, таблицы F 13- F15.

Таблица 5.17 – Рейтинговые оценки параметра S – «Степень платежеспособ ности» региональных сахаропроизводителей в 2001-2011 годы Организа- 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 ция СЗ1 A C C C C C C C C C СЗ2 C C C C C C C C B C СЗ3 A A A B B B B B B B СЗ4 A A A A A A A A A B СЗ5 B C C A B B C C C B СЗ6 C C C C C C B B C B СЗ7 C C C B B B C C C C Данные о деятельности организаций, используемые в определении па раметров сценариев функционирования организаций-участников позицио нирования хранятся в базе данных программной системы. Схема базы дан ных приведена на рисунке 5.18.

Рисунок 5.18– Схема данных базы данных программного комплекса База данных состоит из шести таблиц:

справочник видов деятельности (холдингов);

справочник организаций;

вспомогательная таблица для кодирования пары «организация – пери од»;

данные статей бухгалтерских отчетов организаций;

данные отчета о прибылях и убытках организации;

справочник статей бухгалтерского отчета организации.

Программный продукт для рейтингового позиционирования на основе сценарно-параметрического подхода состоит из девяти модулей.

Модуль Unit1 обрабатывает команды главного меню программы и со держит описания глобальных переменных. Вид окна программы с главным меню приведен на рисунке 5.19.

Рисунок 5.19 – Вид окна с главным меню программы Модуль Unit2 вводит данные баланса и выполняет их первичную обра ботку.

Модуль Unit3 обеспечивает связь с базой данных.

Модуль Unit4 вводит дополнительные данные и проверяет их коррект ность.

Модуль Unit5 определяет значения параметра R.

Модуль Unit6 определяет значения параметра E.

Модуль Unit7 определяет значения параметра D.

Модуль Unit8 определяет значения параметра I.

Модуль Unit9 определяет значения параметра S.

Определение параметров рейтинга является исходным этапом рейтинго вого позиционирования. Восприятие и осмысление полученных результатов, представляемых набором из 5 характеристик, являются весьма затруднитель ными и неоднозначными. Матрица-классификатор для определения вариан тов сочетаний значений параметров в виде сценариев функционирования ор ганизации, разработанная нами в 3.2, позволила систематизировать резуль таты позиционирования и представить их в удобном для интерпретации виде.

Так, параметры рейтинга каждого из субъектов одной сферы дея тельности в отдельном периоде, будучи логически объединены в сценарии, могут быть упорядочены по сегментам поля сценариев так, как это пред ставлено на рисунке 5.3 для сахаропроизводителей за 2011 год.

Как видно из рисунка 5.20, для субъектов свеклосахарного производст ва в 2011 году были характерны относительно благополучные сценарии функционирования с признаками нестабильности, связанными с низкой рен табельностью продаж и степенью платежеспособности. Функционирование только одного субъекта: СЗЗ – классифицировано как устойчивое благополу чие.

Изменение продаж Устойчивое бла Нестабильное гополучие Перегрев, благополучие СЗ4 Средний по А СЗ5 группе рост СЗ СЗ6 продаж СЗ Неустойчивое Временное бла Рецессия благополучие гополучие Средняя по В группе ресур соотдача СЗ Ресурсоотдача временное стабильное улуч снижение улучшение шение Депрессия Сокращение и Реструктуризация мобилизация С СЗ Рисунок 5.20 – Сценарии функционирования региональных сахаропроизводителей 2011 году по параметрам рейтинга REDIS Деятельность субъекта СЗ2 имела все признаки депрессивного сцена рия.

Представленная выше разработка модификации сценарно параметрической модели для построения отраслевых (групповых) рейтингов отличается от эконометрических использованием прямых количественных индикаторов развития:

форма изменений (рост выше среднего по группе, рост в пределах среднего по группе, сокращение стоимости продаж);

характер изменений (интенсивная ресурсоотдача, экстенсивная ресур соотдача);

результаты изменений (эффект финансового рычага, рентабельность продаж, инвестиционный ресурс, степень платежеспособности), дифферен цированные с учетом среднепроизводственнных и макроэкономических ори ентиров.

Система параметров прозрачна и открыта, то есть может изменяться и до полняться в связи с изменениями политики и целей организации. Новым здесь является и то, что модель REDIS, в отличие от традиционных рейтин говых конструкций, позволяет методически объединить позиционирование, целеполагание, стресс-тестирование и в этом своем качестве имеет многоце левое использование. Прямые количественные индикаторы модели позволя ют структурировать целевые сценарии до уровня эталонов событий бизнес процесса с тем, чтобы использовать их в модулях генерации вариантов и оценки принимаемых решений.

Отметим, что достигаемое в модели REDIS методическое единство процедур целеполагания, внутреннего и внешнего позиционирования по па раметрам формы, характера и результата изменений является проявлением того, что выстраиваемая нами иерархия целеполагания обладает системными свойствами детерминированности и находит продолжение в системе более высокого уровня – группе участников рынка, занятых одним видом деятель ности.

Такое продолжение возможно, когда рейтинги становятся доступны ми для участников рынка, например, при их размещении агентами на сайтах международных и российских агентств. Для деловой практики многих зару бежных стран [199] характерны разработки и использование рейтингов, пуб ликуемых авторитетными информационными источниками. Так, в Германии издается сборник «Faustzahlen fur die Landwirtschaft» «Параметры для сель ского хозяйства», где для сведения всех участников рынка публикуются так называемые интерпретационные значения показателей организаций. Во мно гих странах ежегодно торговая палата, промышленные ассоциации или пра вительство публикует информацию о «нормальных» значениях показателей.

Размещение рейтингов субъектов промышленного производства про довольствия в формате REDIS на сайтах изданий, пользующихся доверием в каждой из сфер деятельности, позволила бы повысить прозрачность и сни зить риски участников продовольственного рынка. К примеру, официальная ежегодная публикация в журнале «Сахар» финансово-экономических ориен тиров, подготовленных авторитетным Союзом сахаропроизводителей, по нашему мнению, позволила бы менеджменту и собственникам позициониро вать организацию в отрасли, делать обоснованные выводы о результативно сти бизнес-процессов организации и разрабатывать соответствующие меры по их совершенствованию, оценивать свои риски при выборе деловых парт неров.

Представленный выше программный продукт - рейтинговая модель региональных пищевых производств REDIS - рассматривается нами также как прототип внутренних рейтингов (Internal Ratings-based Approach - IRB) контрагентов кредитных организаций. Несомненным является то, что рей тинговая модель самооценки региональных пищевых производств, будучи воспринимаемой внешней средой (например, кредитующими банками), по вышает свою практическую значимость для стратегического, тактического и операционного целеполагания и построения сценариев развития организа ции.

Авторская модель, реализованная в виде программного продукта и апробированная на материалах субъектов сахарной, мясоперерабатывающей и хлебопекарной промышленности региона за 2001-2011 годы, одобрена Торгово-промышленной палатой области и рекомендована к использованию организациями продовольственной сферы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ Выполненное диссертационное исследование позволило разработать и обосновать выводы по концептуальным и методологическим положениям мониторинга бизнес-деятельности промышленных организаций на основе использования моделей, методов и подходов по комплексному решению эко номических, организационных и социальных задач.

Современное функционирование и развитие деятельности про 1.

мышленных организаций происходить в условиях разнообразных изменений внешней и внутренней бизнес-среды, существенно усложняя процессы управления. Показано, что формируемые в традиционных системах контрол линга источники информации для принятия своевременных и качественных управленческих решений и формирования управленческой политики, адек ватной среде деятельности и задачам стратегии управления, не отвечают тре бованиям динамичной и неопределенной среды бизнес-среды и задачам эко номической деятельности организаций. В этих условиях для успешного ре шения управленческих задач организации должны быть сформированы и встроены в процесс управления инструменты, соответствующие целям ее развития, адекватные решаемым экономическим и социальным задачам в ус ловиях современной бизнес-среды, противоречивой по специфическим при знакам проявления, воссоздающей признаки хаоса по своей природной сути.

Обоснована концепция бизнес-мониторинга как динамической технологиче ской системы организационного менеджмента субъектно-объектной приро ды, обеспечивающей многоаспектную и сбалансированную адаптацию про мышленной организации к требованиям среды. Это позволило разработать новое понимание мониторинга, которое только начало складываться в рос сийской науке, не получив однозначного толкования как элемента систем управления. Качественные методы мониторинга, в отличие от количествен ных, практически не применяются в практике управления и недостаточно ис следованы в экономической литературе. Осмысление пока невостребованных возможностей мониторинга и исследование свойств проявления этого эле мента управления экономическими объектами позволило определить теоре тическую базу восприятия и использования мониторинга в системе управле ния экономическими процессами на уровне бизнес-деятельности отдельных организаций и их структурных элементов, установить его концептуальные и методологические положения. Раскрыты концептуальные положения мони торинга бизнес-деятельности как динамической технологической системы организационного менеджмента, имеющей субъектно-объектную природу, основанного в отличие от традиционных подходов на системном синтезе принципов управления и менеджмента, процессов и информации, изменений, циклов и развития, обеспечивающих многоаспектную и сбалансированную адаптацию промышленной организации к требованиям среды. Восприятие автором мониторинга бизнес-деятельности как процесса открывает возмож ности для его изучения и моделирования посредством таких подходов и ме тодов теории процессов, как: формализация описания и анализа структур но, функционально и процессно взаимодействующих систем и их компонен тов с помощью информационных ресурсов и личностных факторов;

форма лизация моделей процессов с достаточно большим (бесконечным) количест вом состояний;

ориентированность на изучение иерархических систем с мно гоуровневыми структурами, в которых каждый элемент может рассматри ваться как подсистема в соподчинении с другими одноуровневыми элемен тами и с системами других уровней.

Особенностью, отличающей авторский подход от традиционных, стал системный синтез принципов управления и менеджмента, процессов и ин формации, изменений, циклов и развития, обеспечивающих многоаспектную и сбалансированную адаптацию промышленной организации к требованиям среды.

2. Установлено, что мониторинг бизнес- деятельности промышленных организаций по своим методологическим основам представляет собой спе цифическую технологию менеджмента. Его отличительные черты связаны с реализацией преимуществ принципа кибернетического процесса «миссия – целеполагание – преобразующее управленческое решение- результат». Мо ниторинг бизнес-деятельности как технология информационного и органи зационного обеспечения, с соответствующими инструментами в сегодняш них сложившихся условиях развития технологий нацелен на решение задач поддержания необходимого уровня стабильного развития протекания бизнес процессов в экономической сфере деятельности в режиме самоуправления.

Возможности, подходы и методы теории процессов, составившие в методо логическую основу мониторинга бизнес-деятельности иерархических сис тем управления промышленными организациями, акцентировали исследо вание на взаимодействии подсистем (элементов) с другими одноуровневы ми элементами и с системами других уровней. Как доказано, процессный подход открывает новую возможность рассматривать организационную сис тему вводом управления по горизонтам, когда в точках пересечения границ между сопряженными бизнес-процессами объединяется внимание к основ ным целям организации.

В соответствии с обоснованным функционально-процессно-временным подходом определены в их органическом сочетании задачи, которые призван решать мониторинг как технология управления:

- информирования, то есть визуализации информации в наиболее удобном виде в тот момент вре мени, когда требуется принятие решения;

анализа и формирования в ре альном времени предварительных вариантов управленческих решений по па раметрам совершаемых транзакций;

диагностики, то есть идентифика ции состояния критических по отношению к поставленным целям или нахо дящихся в состоянии изменений составляющих бизнес-процесса;

побужде ния, то есть мотивации «коллективного менеджера»;

контроля, то есть уста новления показателей качества, принимаемых менеджером управленческих решений, в том числе и по параметрам экономической безопасности органи зации;

корректировки, то есть совершенствования процессов, регламентов процессов, целей и задач управления.

Рассмотрением мониторинга с позиции технологического обеспечения управленческих функций/процессов менеджмента промышленной организа ции выполнена его институционализация, которую автор понимает как пре вращение какого-либо явления или движения в организованное движение, упорядоченный процесс с определенной структурой отношений, иерархией власти, дисциплиной, правилами.

3. Концепция изменений, составившая теоретическое обоснование мониторинга бизнес-деятельности, и построенная на теории развития, тео рии циклов и теории мотивации, раскрывается в исследовании в двух аспек тах: во-первых, в отношении развития технологий управления в целом, и, во-вторых, в отношении зарождения, становления и исчерпания возможно стей отдельного цикла. Установлена закономерность развития технологий управления, заключающаяся в том, что каждый последующий цикл вбирает в себя основные методические, организационные и информационно логические решения предыдущих, развивая, дополняя и углубляя их по ме ре появления новых методических решений, технических и программно информационных инструментов. При этом развитие технологий управления в условиях рыночной экономики мотивировано стремлением владельцев бизнеса поддерживать необходимый уровень конкурентоспособности в ус ловиях изменяющейся внутренней, сопряженной и внешней среды. В доры ночной экономике продвижение технологий управления инициировалось собственником - государством как направление, способствующее росту производительности труда в соревновании двух систем. Развитие происхо дило под воздействием перемен во внутренней, внешней и сопряженной среде, достижений теории и практики управления, совершенствования при меняемой инструментальной (аналитической, технической и программной ) базы.

В современной динамичной рыночной среде конкурентоспособность промышленной организации во многом зависит от уровня ее организаци онного развития, активизации и качества менеджмента. Контроллинг с его регистрацией и анализом событий «post factum» и располагаемым аналити ческим, техническим и программно-информационным инструментарием не позволяет осуществлять управление событиями бизнес-процессов в режиме реального времени, включая контроль соответствия целям и воздействие на ход события еще в процессе его совершения. Означенное ограничение преодолевается посредством практической реализации концепции монито ринга бизнес-деятельности, предложенной в теоретической части работы.

Показаны возможности технологии мониторинга бизнес-деятельности для и активизации ее менеджмента на универсальных принципах контроля и по вышения качества за счет персонификации контроля и оценки принимае мых менеджментом решений, а также визуализации подготовленной в ре альном времени, необходимой и достаточной для принятия решений ин формации, в том числе и вариантов действий. В результате предлагаются инструментальные (методические, программно-информационные, техниче ские) возможности для повышения уровня самоуправления и организаци онного развития существующих иерархических структур управления про мышленными организациями с присущим им доминированием регламента ции, бюрократичностью форм контроля исполнения, замедленной реакцией на динамично протекающие рыночные процессы.



Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 10 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.