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 || 3 |

«Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Государственный университет – учебно-научно-производственный комплекс» ...»

-- [ Страница 2 ] --

В работе [83] был предложен также укрупненный алгоритм управле ния инновационной деятельностью, обеспечивающий устойчивое развитие предприятия. Особенностью этого алгоритма является учет связи и сбалан сированности двух стратегий предприятия: стратегии конкуренции и стра тегии инновационного развития. Такая связь заключается, в первую оче редь, в оперативной коррекции инновационной стратегии в зависимости от результатов оценки конкурентных преимуществ. В результате формируется система управления с обратной связью на основе анализа рынка и оценки реальной конкурентоспособности продукции предприятия. На основе этой оценки формируется стратегия инновационного развития на определенный период с учетом упомянутых выше ограничений по возможности освоения инноваций. В результате предприятие выходит на новый уровень потенциа ла конкурентоспособности. Однако одного потенциала недостаточно, необ ходима реализация инновационной продукции на рынках сбыта. На основе результатов этой реализации делается вывод о реальной конкурентоспособ ности продукции и, если планируемые показатели не достигнуты, вновь формируются инновационные стратегии на следующий цикл развития с со ответствующей корректировкой стратегических целей. Подобная циклич ность инновационного развития, рассмотренная в [83] вполне реальна, од нако на практике в современных условиях развития экономики России, ко гда значительное количество предприятий функционирует в условиях огра ниченности свободных ресурсов, которые могут быть направлены на инно вационное развитие, подобные цикличные «глобальные» инновации не все гда возможны. Более распространенными являются локальные инновации, которые при правильном планировании позволяют постепенно создавать инновационное производства, обладающее необходимыми конкурентными преимуществами.

В работе [83] предложена также методика сравнительной оценки кон курентоспособности предприятий. Подобную оценку предложено осущест влять на основе использования квалиметрического подхода с качественны ми переменными. Для этого формируются соответствующие шкалы, опре деляемые предпочтениями лиц, принимающих решения. Иными словами, эти шкалы упорядочены по предпочтительности, что свидетельствует о ка чественном характере подобной оценки. Вместе с тем автор [83] предусмот рел также возможность и количественной оценки показателей конкуренто способности с использованием процедур нормирования.

Однако предложенная в [83] методика, как и многие другие подобные методики, обладает существенным недостатком, заключающемся в попытке получения некоторого обобщенного показателя уровня конкурентоспособ ности. При этом отдельные показатели, которые могут быть весьма сущест венными для реальной конкурентоспособности, могут оказаться незамет ными на уровне других показателей. На первый взгляд подобный недоста ток может быть исправлен путем введения соответствующих весовых ко эффициентов, однако их назначение в значительной степени также осуще ствляется на основе субъективных предпочтений и не дает представления о реальной конкурентоспособности. Аналогичными недостатками обладает и предложенный в [83] способ оценки инновационного потенциала предпри ятия.

Еще более сложной является оценка рассмотренного в [83] в качестве основы устойчивого развития предприятия социально-экономического по тенциала. Поскольку этот потенциал определяется целым рядом состав ляющих, каждый из которых характеризуется значительным количеством показателей, то оценить его количественно, или, хотя бы, сравнительно крайне сложно. Здесь вновь возникает проблема выбора весовых коэффици ентов как для отдельных показателей, так и для уровней составляющих по тенциалов в целом.

В [83] рассмотрена также вполне адекватная структура управления инновационной деятельностью предприятия, содержащая блоки стратегиче ского и оперативного, а также блок обеспечения. Здесь, естественно, осо бый интерес представляет блок стратегического управления, основной за дачей которого является формирование необходимого социально экономического потенциала на основе формирования перечисленных выше его основных элементов.

Что же касается организационного обеспечения управления иннова ционными процессами на предприятии, то в [83] отмечено, что для этого в рамках системы управления предприятием должна быть сформирована функциональная подсистема управления инновационной деятельностью.

Однако форма этой функциональной подсистемы не уточнена, хотя, исходя из ее функций, перечисленных в [83] и включающих принятие достаточно важных стратегических решений, а также разработку политики предприятия в области инновационного развития, уровень такой подсистемы должен быть достаточно высоким.

Весьма глубокое обобщающее исследование вопросов управления ус тойчивостью промышленных предприятий в условиях инновационного раз вития применительно к высокотехнологичным наукоемким производствам проведено в работах М.А. Бендикова [12-14]. В его работах сделан акцент на обеспечение устойчивости на основе наращивания технического и тех нологического потенциала. При этом, однако, не следует забывать и о пра вильном решении управленческих задач по обеспечению устойчивости предприятия. Для решения этих задач необходим современный инструмен тарий, который не только позволит оценивать состояние предприятия, но и позволит выбрать оптимальные способы оперативного управления иннова ционным развитием.

В работах М.А. Бендикова [12-14] рассматриваются специфические особенности наукоемких производств, обуславливающие особый подход к управлению ими. Поскольку наукоемкие производства являются весьма сложно организационными структурами, они, по мнению автора [12-14], оказываются особенно чувствительными к факторам и неопределенностям внешней среды. Поэтому кризисные явления в экономике достаточно часто оказывают наиболее существенное негативное влияние именно на наукоем кие производства, причем это влияние усугубляется мультипликативными эффектами. Таким образом, автор [12-14] рассматривает весьма интересные и важные факторы возможного снижения устойчивости наукоемких произ водств, в то время как предприятия отраслей низших переделов оказывают ся более устойчивыми, особенно в кризисные периоды. Этот вывод свиде тельствует о более глубоком подходе автора [12-14] к вопросу устойчиво сти, в то время как другие исследователи достаточно однозначно связывали наукоемкость, инновационность и устойчивость. Такой неоднозначный подход представляет большой интерес, и был использован в данной работе.

Кроме того, наукоемкие высокотехнологичные производства для своего ин новационного развития требуют весьма значительных инвестиций, что так же не способствует их устойчивости. Поэтому анализ наукоемких произ водств с точки зрения их устойчивости должен быть максимально много сторонним.

В определенной степени эта задача была решена автором [12-14]. Им было осуществлено структурирование и формализация процессов выбора инновационных стратегий для наукоемких производств. Предложено фор мировать инновационные стратегии на основе моделирования полных жиз ненных циклов инноваций и имитационного моделирования результатов реализации различных инновационных стратегий, в том числе с учетом происходящего в результате внедрения инноваций изменения технологиче ских цепочек. При этом был учтен также такой немаловажный фактор как возможные в процессе реализации инновационной стратегии изменения в составе участников или в структуре основных фондов. Однако в рассматри ваемых работах не был использован теоретико-вероятностный подход, ко торый целесообразен при анализе процессов в условиях неопределенности.

Система управления устойчивым развитием предприятия в условиях активной инновационной деятельности предложена в работе А. В. Соломки [88]. В этой работе также были выделены производственные, экономиче ские, социальные и экологические компоненты устойчивого инновационно го развития предприятия. В данной работе при оценке устойчивости были использованы довольно интересные математические методы, в частности, кусочно-линейная функция преобразования для нормирования индикаторов устойчивости, а также теория нечетких множеств и многокритериальная оценка в модели устойчивого развития [88]. Однако предложенное автором [88] правило «золотого сечения» позволяющего определить долю выпуска новой продукции с целью установления границ устойчивой деятельности представляется несколько умозрительным и недостаточно обоснованным.

Устойчивость развития предприятия при инновационной деятельно сти рассмотрена также в работе Анисимова Ю. П. [4]. Дуванова Е. А. пока зала, что инновационное развитие предприятий - основа устойчивости эко номики в целом [40], а Дорошенко Ю. А. и Сомина И. В. проанализировали инновационную компоненту устойчивости функционирования промышлен ного предприятия [36, 89]. В этих работах авторами также вновь была уточ нены понятия «устойчивое функционирование предприятия» и «инноваци онная компонента». Авторами этих работ были предложены также способы классификации затрат на инновационную деятельность и модели формиро вания инновационной активности предприятия. Ими же было предложено осуществлять оценку инновационной активности промышленного предпри ятия на основе динамической и статической составляющих Аналогичные исследования провел Нечепуренко М.Н., который предложил свой организационно-экономический механизм управления ус тойчивым развитием предприятия также на основе инновационной активно сти [61]. В основу этого механизма он положил комплексную модель устой чивости предприятия, в которой была учтена сбалансированность кратко срочной и долгосрочной деятельности предприятия. Представляет интерес также предложение о необходимости обеспечения баланса темпов развития и комплексной устойчивостью в процессе инновационного развития [61].

Радиевский М.В. в своей работе, посвященной организации производ ства, также обосновал инновационную стратегию устойчивого развития предприятия [80]. Быков А.В. [17] рассмотрел управление инновационным развитием промышленных предприятий применительно к вертикально ин тегрированным структурам. При инновационном развитии подобной струк туры возникает проблема сбалансированности инвестиционной деятельно сти, связанной с инновационным развитием для отдельных предприятий, с одной стороны, и для вертикально интегрированной структуры в целом, с другой стороны. Для обеспечения такой сбалансированности автор [17] предложил оптимально перераспределять инвестиционные ресурсы путем относительного смещения во времени этапов осуществления инновацион ных проектов, реализуемых различными предприятиями, входящими в вер тикально интегрированную структуру [17].

Автор [17] проанализировал инновационный процесс в аспекте жиз ненного цикла инноваций, реализуемых на промышленных предприятиях вертикально интегрированных структур. При этом он рассмотрел ряд тех нологий и инструментов управления параметрами этого жизненного цикла, который начинается с разработки технологий создания продукции. Далее происходит определение цены, и решаются вопросы распределения и про движения продукции на рынках сбыта с применением соответствующих технологий рекламной и выставочной деятельности и распространения ин новаций по коммуникационным каналам. Все перечисленные технологии должны быть подкреплены соответствующими инструментами технико экономического обоснования инновационных решений. В рамках процесса дальнейшего улучшения инноваций автором [17] рассмотрены технологии структурирования функций продукции, инструменты интенсификации тех нологических процессов и другие технологии [17].

Весьма интересный аспект устойчивости в условиях инновационного развития затронут в работе В. Ю. Мейстера [59], который рассмотрел про блему устойчивости в социальном плане, с точки зрения сохранения устой чивости коллективов предприятий при их инновационном развитии. Кадро вый аспект устойчивости весьма важен, очень часто освоение новых техно логий и оборудования оказывается весьма сложным, а иногда и невозмож ным, для старых производственных кадров. Возникает вопрос: либо наби рать новые кадры, либо переучивать старые. Это часто приводит к кон фликтам в коллективе и потере старых кадров, которые в ряде производст венных коллективов являются их своеобразным «костяком». Вместе с тем подготовка новых кадров также связана со значительными сложностями.

Общеизвестным фактом является в настоящее время снижение уровня под готовки в общеобразовательных школах, средних, а иногда и высших, учеб ных заведениях. Кроме того, молодежь весьма неохотно выбирает местом работы производственные коллективы. В связи с этим представляет интерес разработанная в [59] модель отношений работодателей и молодых специа листов, позволяющая согласовать взаимные требования при трудоустройст ве. Для этого предложено формализовать процесс создания работодателями условий для закрепления молодых специалистов на рабочих местах. Кла стерный анализ этих условий и оценка социального настроения молодых специалистов, проведенная в [59] еще раз показала, что одним из основных условий является обеспечение творческого и карьерного роста молодого специалиста.

Громов С.А. предложил свои методики формирования механизмов устойчивого развития промышленных предприятий в условиях перехода к инновационной экономике страны [35], основанные на системном взаимо действии инновационнообразующих факторов. Автором [35] разработана концепция эффективного использования предприятиями научно технических и организационно-управленческих инноваций, базирующаяся на учете состояний равновесия и динамических изменений системы «произ водство – потребление». На основе концепции был разработан организаци онно-методический механизм определения условий эффективного функ ционирования внедряемых в структуру промышленных предприятий новых производственных систем, который способствует повышению загрузки и сменности работы оборудования и является необходимой составляющей стратегического управления повышением внутренних возможностей и эф фективности производства [35].

Инновационные факторы устойчивости промышленных предприятий малого и среднего предпринимательства рассмотрены в работе М. Н. Дуди на [41].

Одним из наиболее полных и системных исследований проблемы обеспечения устойчивого развития предприятия на основе повышения его инновационного потенциала является работа Т. В. Колосовой [51]. В этой работе был сформулирован ряд принципов, положенных в основу концеп ции устойчивого развития предприятия. К таким принципам были отнесе ны: целенаправленность, комплексность, динамизм, экономичность и инно вационность. По мнению автора [51] для успешной реализации инноваци онных стратегий необходима не только мобилизация и правильное распре деление инновационных ресурсов, но и соответствующие институциональ ные изменения на предприятии. В качестве критериев устойчивого развития предприятия при условии обеспечения инновационного потенциала пред ложено использовать показатели, характеризующие реакцию предприятия на изменение состояния внешней и внутренней среды. При этом возможно изменение инновационного потенциала, появление у предприятия и эффек тивное использование объектов интеллектуальной собственности, соответ ствующая реструктуризация предприятия, как на уровне технологических цепочек, так и на уровне управления [51]. Все это, естественно, требует со ответствующего ресурсного обеспечения, в том числе и инновационных ре сурсов предприятия. Именно наличие этих ресурсов, по мнению автора [51] обеспечивает рост инновационного потенциала и позволяет реализовывать управленческие решения, направленные на обеспечение устойчивости предприятия.

Несомненной заслугой автора [51] является разработка концептуаль ной модели, позволяющей исследовать взаимосвязь и особенности влияния уровня инновационного потенциала и тенденций его изменения на устойчи вость развития предприятия. Эта модель предусматривает анализ ряда наи более информативных технических и экономических показателей, характе ризующих инновационное развитие предприятия.

Однако, как и другие исследователи, при анализе влияния инноваци онного потенциала автор [51] не учла необходимости не только накапливать инновационный потенциал, но и эффективно его реализовывать. Любые ин новационные технологии должны быть внедрены, любое инновационное оборудование должно функционировать, интеллектуальная собственность предприятия должна приносить прибыль и т.д.

Все перечисленные исследования подтверждают положительное влия ние инновационного развития на устойчивость предприятия, однако, на практике многие предприятия отказываются от инновационного развития именно из опасения потери устойчивости. Поэтому в настоящей работе производится поиск таких механизмов управления инновационным разви тием, которые учитывали бы индивидуальные особенности предприятий и позволяли формировать программы инновационного развития без наруше ния их устойчивости.

2 ФОРМИРОВАНИЕ КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ И ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ 2.1 Снижение уровня неопределенности внешней среды на основе вне дрения технологических и маркетинговых инноваций Существующие в экономических системах неопределенности внеш ней и внутренней среды требуют использования теоретико-вероятностного подхода при решении различных задач в данной области знаний, в том чис ле, и задач управления устойчивостью предприятий. Подобные неопреде ленности обуславливают стохастический характер различных входных и выходных параметров систем. Среди этих параметров можно выделить ряд параметров, связанных с протеканием во времени процессов в экономиче ских системах. Любой инновационный процесс требует затрат не только не только финансовых и материальных ресурсов, но и ресурсов времени. Эти параметры также весьма важны, так как в конкурентной среде любой инно вационный продукт должен быть выведен на рынок во вполне определен ный оптимальный момент времени, когда рынок уже подготовлен к приоб ретению данного продукта, но предприятия-конкуренты еще не освоили его производства в необходимых объемах. Однако эти временные параметры также являются стохастическими и на них оказывают влияние неопреде ленности внешней и внутренней среды. Вместе с тем любые инновации об ладают определенным потенциалом по снижению этих неопределенностей.

Рассмотрим некоторые особенности влияния инноваций на снижение уровня воздействия неопределенностей внешней среды. Особенно важным является сохранение устойчивости в условиях неопределенности внешней среды, так как внутренняя среда более управляема, хотя и в ней возможны нежелательные флуктуации, в частности, антропоэнтропия.

Одним из важнейших способов обеспечения устойчивости развития и функционирования предприятия является внедрение технологических и маркетинговых инноваций. Эти направления позволяют существенно сни зить негативное влияние неопределенности внешней среды. Технологиче ские инновации позволяют создать гибкое адаптивное производство, свое временно подстраивающееся под изменение требований рынка. Эти требо вания также должны быть своевременно обнаружены на основе использо вания маркетинговых инноваций, в частности методов исследования рынка на основе современных информационных технологий. Вполне очевидно, что внедрение технологических инноваций всегда требует определенного времени для установки, запуска и обучения персонала работе с новым обо рудованием или технологией. При этом, чем более кардинальные техноло гические инновации вводятся, тем большое времени обычно требуется для их освоения. Однако после окончания периода внедрения любой техноло гической инновации наступает период их эффективного использования, ко гда присущая им гибкость начинает давать результат.

Существует целый ряд методик оценки инновационного потенциала производственного предприятия, предложенных различными авторами, од нако при анализе уровня технологических инноваций обеспечивающих гиб кое производства, в качестве результирующего показателя можно использо TП ( Ai ), требуемое для переналадки производства на вать среднее время Ai. Этот параметр имеет стохасти выпуск нового ассортимента продукции ческий характер и может быть определен, как TП ( Ai ) = M [ f П (t )], (2.1) f П (t ) - распределение плотности вероятностей случайной вели где чины времени, требуемого для переналадки продукции на выпуск нового ассортимента.

Чем меньше величина TП ( Ai ), тем выше уровень технологических инноваций на рассматриваемом предприятии.

С другой стороны, эффективное использование инновационных мар кетинговых технологий должно на основе исследования рынка и состояние передовых научно-технических разработок в анализируемой области долж но обеспечить своевременное прогнозирование спроса на новый ассорти Ai. При этом с достаточно высокой степенью достоверно мент продукции сти должно быть осуществлено прогнозирование как самого нового ассор тимента, так и периода, по прошествии которого появится спрос на продук Ai. Чем более эффективны используемые инновацион цию ассортимента ные маркетинговые технологии, тем больше период маркетингового про TМ ( Ai ), предсказывающего появление спроса на ассорти гнозирования Ai. Этот параметр также имеет стохастический характер и мент продукции может быть определен, как TМ ( Ai ) = M [ f М (t )], (2.2) f М (t ) - распределение плотности вероятностей случайной вели где чины периода прогнозирования появления спроса на ассортимент продук Ai.

ции TМ ( Ai ) = 0, используемые маркетинговые В частном случае, когда технологии вообще не обеспечивают достоверного прогнозирования изме нения спроса на ассортимент и требуется поиск новых маркетинговых тех нологий.

Однако для проведения маркетинговых исследований требуется неко торое время, которое также является случайной величиной и имеет среднее TИ ( Ai ). Аналогично предыдущим параметрам значение TИ ( Ai ) = M [ f И (t )], (2.3) f И (t ) - распределение плотности вероятностей случайной вели где чины продолжительности проведения маркетинговых исследований.

TИ ( Ai ) отсчитывается от момента t 0, условно Период времени = 0 ),когда принимается решение о начале принятого за начало отсчета ( t работ по переходу на выпуск продукции нового ассортимента, но сам ас сортимент еще не определен.

Ai реально начнет пользоваться спро Предположив, что ассортимент TC ( Ai ), можно получить соотношения пере сом через период времени численных периодов, соответствующие необходимым уровням технологи ческих и маркетинговых инноваций. При этом следует учитывать, что пери TC ( Ai ) также является средним значением случайной величины и опре од деляется, как TC ( Ai ) = M [ f С (t )], (2.4) f С (t ) - распределение плотности вероятностей случайной вели где чины промежутка времени до возникновения реального спроса на ассорти Ai.

мент Здесь следует отметить, что, как известно из теории маркетинга, для спроса характерно изменение во времени и всегда имеет место некоторый TC ( Ai ) целесообразно рассматривать не максимум спроса. Однако период как время достижения максимума спроса, а именно как время начала реаль ного спроса. Это связано с тем, что для захвата рынка инновационная про дукция должна появиться на нем раньше, чем появится продукция конку рентов.

В общем случае, перечисленные параметры характеризуют неопреде ленность как внешней, так и внутренней среды предприятия. При этом рас f С (t ) связано с неопределенностью внешней среды, а распре пределение f П (t ), f И (t ) и f М (t ) связаны с неопределенностью внутренней деления среды предприятия.

В случае низкого уровня технологического оснащения предприятия высока вероятность реализации условия:

t П ( Ai ) tC ( Ai ). (2.5) При выполнении этого условия предприятие, независимо от эффек тивности маркетинговых исследований, не сможет вовремя подготовить производство нового ассортимента продукции.

Для того, чтобы своевременно осуществить прогнозирование спроса на новый ассортимент должно выполняться условие, определяющее высо кую степень эффективности инновационных маркетинговых технологий:

[t И ( Ai ) + t М ( Ai )] tC ( Ai ), или [t И ( Ai ) + t М ( Ai ) ] tC ( Ai ) 0. (2.6) В случае сочетания высокого уровня технологических и маркетинго вых инноваций одновременно с условием (2.6) обеспечивается выполнение условий:

tC ( Ai ) t М ( Ai ) t П ( Ai ), [tC ( Ai ) t М ( Ai ) o] [t М ( Ai ) t П ( Ai ) 0]. (2.7) или tC ( Ai ) [t П ( Ai ) + t И ( Ai )], и [ ] или tC ( Ai ) t П ( Ai ) + t И ( Ai ) (2.8) Приведенные выражения могут включать как средние значения пере численных параметров, так и конкретные реализации случайных величине, позволяющие учесть неопределенности внешней и внутренней среды. При этом следует рассматривать их как случайные величины и оперировать их распределениями.

На рисунках 2.1, 2.2, 2.3 и 2.4 представлена форма и взаимное распо ложение рассмотренных распределений временных параметров инноваци онных процессов для вариантов выполнения и невыполнения приведенных выше условий.

Рисунок 2.1–Соотношение распределений плотностей вероятностей временных параметров инновационного процесса при высокой вероятности выполнения условия (2.5), соответствующей низкой эффективности про цессных (технологических) инноваций (без учета маркетинговых исследо ваний).

Рисунок 2.2–Соотношение распределений плотностей вероятностей временных параметров инновационного процесса при низкой вероятности выполнения условия (2.5), соответствующей высокой эффективности про цессных (технологических) инноваций (без учета маркетинговых исследо ваний).

f(tИ) f(tС) f(tП),f(tС), f(tИ), f(tМ) f(tП) f(tМ) TИ t П,t С,t И,t М, TП TС TМ Рисунок 2.3–Соотношение распределений плотностей вероятностей временных параметров инновационного процесса при низкой вероятности выполнения условий (2.6) и (2.7), соответствующей низкой эффективности маркетинговых инноваций при достаточной эффективности процессных (технологических) инноваций.

f(tИ) f(tС) f(tП),f(tС), f(tП) f(tИ), f(tМ) f(tМ) TИ t П,t С,t И,t М, TП TС TМ Рисунок 2.4–Соотношение распределений плотностей вероятностей временных параметров инновационного процесса при высокой вероятности выполнения условий (2.6) и (2.7), соответствующей высокой эффективности и маркетинговых, и процессных (технологических) инноваций.

Для каждого из перечисленных условий может быть определена веро ятность их выполнения, которая и будет зависеть от степени эффективности технологических и маркетинговых инноваций.

Вероятность выполнения условия (2.6) t max PМ = {[ f И (t ) * f М (t ) ] f С ( t )}dt, (2.9) где символом * обозначена операция свертки распределений плотно сти вероятностей.

PМ является характеристикой уровня маркетинговых Вероятность инноваций.

Вероятность выполнения условия (2.7) t max PМП = [ f С (t ) * f М ( t )] [ f М (t ) * f П ( t )]dt, (2.10) PПМ является суммарной характеристикой уровней и Вероятность технологических, и маркетинговых инноваций Вероятность выполнения условия (2.8) t max PCПИ = f С (t ) * f ИП ( t ) dt, (2.11) f ИП (t ) = f И (t ) * f П (t ).

где (2.12) PCПИ также является суммарной характеристикой уров Вероятность ней и технологических, и маркетинговых инноваций Поскольку полученные вероятности могут быть использованы в каче стве критериев уровней эффективности технологических и маркетинговых инноваций, то в дальнейшем будем называть их критериальными вероятно стями. Данный подход был разработан автором в соавторстве с Н.С.Васиным [21].

Возникает вопрос, каким образом на практике осуществлять вычисле ние перечисленных выше критериальных вероятностей. Очевидно, что для f C (t ), их определения необходимо иметь информацию о распределениях f П (t ), f И (t ) и f М (t ). Получить распределения, связанные с неопреде ленностями внутренней среды достаточно просто. Для этого необходимо собирать внутреннюю статистику по продолжительности подготовки про изводства новой продукции, продолжительности маркетинговых исследо ваний и точности периодов, по прошествии которых появляется спрос на новую продукцию.

Более сложно оценить распределение, связанное с неопределенностью внешней среды f C (t ). Это связано с тем, что спрос на различную продук цию возникает через неравные промежутки времени. В ряде случаев новая продукция сразу «завоевывает» рынок, особенно в условиях грамотно про веденной рекламной компании, предшествующей выходу товара на рынок.

В других случаях продукция завоевывает доверие покупателей более мед ленно, постепенно, в течение некоторого времени. Однако в любом случае можно обнаружить некоторый промежуток времени от начала появления tC. Тогда распределение плотности вероятно спроса до его максимума f С (tC ) можно условно принять в ка стей для этой случайной величины f C (t ), сместив его на величину tC min (минимальный честве распределения промежуток времени от начала перехода на новый ассортимент до появле ния спроса).

Полученные статистические распределения могут быть представлены в форме гистограмм и перечисленные выше критериальные вероятности определяются путем численного интегрирования. При этом указанные в t max определяются грани выражениях (2.9 - 2.11) пределы интегрирования цами гистограмм. Для удобства определения разностей значений плотности вероятностей гистограммы целесообразно строить для одинаковых интер валов по оси времени.

Кроме численного интегрирования, указанные критериальные веро ятности могут быть определены аналитически, если удастся найти соответ ствующий закон распределения и вычислить его параметры. В общем слу чае возможны следующие законы распределения: показательное распреде ление, гамма-распределение, распределение Вейбулла-Гнеденко, нормаль ное распределение и логнормальное распределение. Однако это возможно только при достаточно большом объеме статистического материала и может привести к значительным ошибкам аппроксимации распределений. Поэто му вариант с вычислением вероятностей путем численного интегрирования предпочтительней.

Сравнение значений различных критериальных вероятностей позво лят оценить сравнить уровень эффективности технологических и маркетин PМ при меньших значениях говых инноваций. Например, большое значение PМП и PСПИ свидетельствует о высоком уровне эффективности маркетин говых инноваций при недостаточном уровне эффективности технологиче ских инноваций. Обратное соотношение свидетельствует о высоком уровне эффективности технологических инноваций при низких прогнозирующих возможностях существующей на предприятии системы маркетинга.

Естественно, что в конечном итоге эффективное внедрение техноло гических и маркетинговых инноваций найдет свое отражение в таких пока зателях эффективности как увеличение доли рынка, повышение рентабель ности продукции, прибыли компании и т.д. Однако все эти показатели отра зят положительные изменения во внутренней среде предприятия только по прошествии определенного времени. В то же время предложенные в на стоящей работе показатели в форме критериальных вероятностей позволя ют оценить эффективность изменений внутренней среды предприятия еще до выхода новой продукции на рынок.

Для оценки уровней технологических и маркетинговых инноваций и возможности рассматриваемого предприятия сохранять устойчивость в ус ловиях неопределенности и изменения внешней среды необходимо устано вить некоторое предельное, минимально допустимое значение перечислен ных выше критериальных вероятностей. Очевидно, что это значение долж но быть достаточно велико, в противном случае предприятие будет проиг рывать в конкуренции на рынке сбыта продукции. Проведенный авторами анализ показал, что независимо от формы технологических и маркетинго вых инноваций рекомендуемое минимально допустимое значение критери альных вероятностей может быть выбрано в пределах 0,8 – 0,9. Подобные показатели соответствуют общепринятому уровню вероятности для безрис ковой инновационной деятельности [48]. Большие значения практически недостижимы, а меньшие ведут к негативным последствиям, которые могут быть особенно ощутимы при уменьшении этой величины менее 0,6. Пред ложенный подход может быть использован для диагностики предприятия при функционировании в условиях неопределенности внешней среды и бу дет способствовать обеспечению его устойчивости.

2.2 Повышение уровня устойчивости путем создания и внедрения нау коемкой продукции Активное инновационное совершенствование предприятий высоко технологичных отраслей, характерное для современного этапа развития ми ровой экономики, является причиной быстрой смены поколений промыш ленных изделий. Для того, чтобы удержаться на рынке, любая фирма долж на обеспечивать, как минимум, ежегодное обновление ассортимента. В то же время сохранение позиций на рынке является залогом дальнейшего ус тойчивого развития предприятия, что невозможно без существенных капи таловложений в инновационное развитие предприятий. Однако эти капита ловложения могут способствовать снижению устойчивости развития, так как характеризуются повышенным риском, связанным с проблемами про движения инновационных изделий на рынках и затратами на подготовку производства наукоемкой продукции. Все вышеперечисленное существенно усложняет технологию принятия управленческих решений, связанных с по вышением устойчивости функционирования предприятия на основе вне дрения инноваций.

Проблема устойчивости развития промышленных предприятий в со временных условиях рассматривалась целым рядом авторов. Например, со гласно [45], под экономической устойчивостью предприятия понимается комплекс свойств организационной, инновационной, логистической, произ водственной, финансово-кредитной деятельности с учетом их взаимовлия ния и взаимодействия, а также качество выпускаемой продукции и ее кон курентоспособность, уровень научно-технической развитости материальной базы, стабильность всего спектра ресурсного обеспечения, развитость кад рового и интеллектуального потенциалов, наличие инновационного ме неджмента. Такое «классическое» понимание устойчивости соответствует традиционному подходу, где устойчивость понимается как стабильность. В то же время существует и синергетический подход, трактующий устойчи вость как нестабильное состояние, постоянное изменение в соответствии с изменениями внешней среды. Однако в любом случае все эти элементы в целом должны обеспечивать устойчивое производство и сбыт продукции, что, в свою очередь, обеспечивает получение прибыли, необходимой для дальнейшего инновационного развития и выпуска различной продукции, в том числе и наукоемкой [22].

Поскольку любое предприятие функционирует в условиях нестабиль ной внешней и внутренней среды, при изменении экзо- и эндогенных фак торов, то его устойчивость связана со способностью производственной сис темы сохранять свои основные функциональные параметры и восстанавли вать установившиеся параметры при подобных изменениях. При этом поте ря устойчивости может происходить как при превышении отдельным пара метром некоторого критического для него порога, так и при незначитель ном, на первый взгляд, изменении нескольких параметров, что приводит к негативному синергетическому эффекту. Кроме того, для устойчивого функционирования производственной системы необходимо поддерживать как устойчивость ее структуры, так и устойчивость всех ее элементов.

Анализируя современные тенденции развития производственных сис тем можно обнаружить проблему влияния характера выпускаемой предпри ятием продукции на устойчивость его функционирования. Особенностью этой проблемы является отсутствие однозначной корреляции между устой чивостью и характером продукции. Например, производства, выпускающие весьма простую и примитивную продукцию могут быть весьма устойчивы ми. В то же время для подобных предприятий характерна высокая степень конкуренции, которая легко может способствовать утрате сбыта и, соответ ственно, потере устойчивости функционирования предприятия. С другой стороны, высокотехнологичные производства, выпускающие наукоемкую продукцию, требующую существенных капиталовложений для подготовки производства также могут по этой причине потерять устойчивость функ ционирования. Однако опыт развития высокотехнологичных производств, выпускающих наукоемкую продукцию, позволяет говорить об их повышен ной устойчивости и возможности оперативно реагировать на изменения внешней среды. Поэтому целесообразно проанализировать причины этого явления.

Прежде всего, следует определить, какую продукцию можно отнести к наукоемкой. В современной экономике для ответа на этот вопрос исполь зуют два основных подхода. Согласно первому подходу, наукоемкость про дукции следует из наукоемкого характера производства, которое, в свою очередь оценивается некоторым коэффициентом наукоёмкости. Этот коэф фициент прямо пропорционален расходам на НИОКР (научно исследовательские и опытно-конструкторские работы без учета, естествен но, стоимости НИОКР, выполняемых по заказам других организаций) и об ратно пропорционален некоторому показателю, характеризующему резуль тативность деятельности предприятий. Этот показатель в [46] назван базо вым и может представлять собой либо валовую стоимость чистой продук ции, либо суммарную себестоимость произведенной продукции, либо, на конец, стоимость основных фондов. Дальнейшая оценки наукоемкости от расли или предприятия осуществляется путем определения некоторого гра ничного значения этого коэффициента, при превышении которого предпри ятие или отрасль считается наукоемкой.

Вполне очевидно, что недостатком такого подхода является отсутст вие учета эффективности затрат на научно-исследовательские и опытно конструкторские работы, так как на государственных предприятиях эти за траты могут быть достаточно большими, но не находящими широкого при менение в выпускаемой продукции.

Согласно другому подходу, который называют также подходом сущ ностного характера, к наукоемкой продукции относят продукцию пятого и более высоких технологических укладов [14]. Таким образом, автоматиче ски, любая промышленность, выпускающая электронную, оптоволоконную или телекоммуникационную технику, относящуюся к пятому укладу, счита ется наукоемкой, а тем более промышленность шестого уклада, где господ ствуют нанотехнологии и генная инженерия. Этот подход представляется более правильным, однако он отличается некоторой ограниченностью, так как требует перечисления всех вариантов наукоемкой продукции, а в про цессе развития науки и техники обязательно будет появляться новая про дукция, которую придется добавлять к списку наукоемких. Кроме того, часть наукоемкой продукции может превратиться в обычную продукцию после освоения ее производства широким кругом предприятий и сокраще ния объемов средств, направляемых на научные разработки с целью ее дальнейшего совершенствования. Существует также тенденция выдавать за элементы промышленности высоких укладов давно известные, но модерни зированные технологические системы. Например, в «Роснано» в качестве одного из направлений нанотехнологии финансируется разработка и изго товление станков для электрохимической размерной обработки, которые были известны еще в 60 -70 годы ХХ века. Очевидно, что подобные станки необходимы нашей промышленности, и могут представлять интерес и для зарубежных покупателей, однако отнесение их к сфере нанотехнологий достаточно спорно.

Вопросы устойчивости наукоемких производств были рассмотрены в целом ряде работ [12 и др.]. В [12] отмечается, что в самом общем пред ставлении производственно-экономическая система устойчива только в случае её нахождения в конкурентоспособном состоянии или при наличии способности быстро приходить в это состояние. Механизм управления ус тойчивостью должен обеспечивать прогнозирование изменение состояния системы и определять управляющие воздействия, позволяющие переходить в заданные состояния при сохранении необходимого уровня результативно сти производства и, в первую очередь, позиций на конкурентных рынках сбыта продукции.

Экономическая устойчивость производственной системы достаточно часто связывается с ее потенциалом [12] (научно-техническим, технологи ческим, производственным, финансовым, кадровым). Этот потенциал дол жен обеспечивать не только самоподдерживающееся воспроизводство, но и самовосстановление при отклонениях, вызванных неопределенностями и изменениями во внешней и внутренней среде предприятия. Однако в реаль ных условиях конкуренции устойчивость определяется не только потенциа лом предприятия, но и тем, как этот потенциал реализуется, какая продук ция производится, и какой спрос она находит на рынке.

В работе [98] формируется достаточно развитая система критериев для оценки наукоемких производств на основе кластерного подхода к выде лению наукоемких производств. Компаниями, входящими в соответствую щий кластер должна быть создана реально функционирующая цепочка «прикладное научно-техническое исследование, разработка, опытно конструкторские работы – мелкосерийное производство – промышленное производство, рынок востребованной продукции». Основные системообра зующие показатели, характеризующие уровень устойчивости развития нау коемких производств рассматриваемого кластера, предложено представить в составе четырех групп, а именно:

1 группа - показатели экономической безопасности;

2 группа - показатели технологической независимости;

3 группа - показатели интеллектуальной привлекательности;

4 группа – показатели социальной стабильности.

Каждая группа представлена рядом коэффициентов, определяя кото рые можно оценить степень наукоемкости рассматриваемого производства и, соответственно, его продукции. В данном подходе объединены количест венный и сущностный подходы к оценке наукоемких производств, так как отнесение их к тому или иному кластеру является элементом сущностного подхода. Однако данный подход не лишен указанных выше недостатков, которые характерны для любых методик, связанных с определением коэф фициентов. Кроме того, результирующий показатель предложено опреде лять весьма упрощенным методом, без учета весовых коэффициентов. В ре зультате менее значащие показатели могут сгладить влияние более знача щих. Например, на предприятии может быть очень хороший кадровый со став, но низкая рентабельность, что в конечном итоге приведет к потере ус тойчивости.

В то же время все перечисленные авторы отмечают, что высокотехно логичные производства, выпускающие наукоемкую продукцию характери зуются повышенной устойчивостью функционирования и развития. Выпуск наукоемкой продукции действительно способствует повышению устойчи вости предприятия в непрерывно изменяющейся внешней среде. Это объяс няется следующими причинами:

1. Ряд сложной, наукоемкой и, в первую очередь, электронной про дукции использует программный принцип реализации ее функций. Это су щественно упрощает модернизацию продукции и оснащение ее новыми функциями в соответствии с изменяющимися требованиями рынка.

2. Наукоемкая продукция, в основном, производится на современном оборудовании, обладающем высокой степенью гибкости, что существенно сокращает время на подготовку продукции нового ассортимента.

3. Для производства наукоемкой продукции привлекается высококва лифицированный персонал, который способен к быстрому переобучению и ориентации на выпуск новой продукции при изменении внешней и внут ренней среды.

4. Производство наукоемкой продукции достаточно часто осуществ ляется при финансовой поддержке со стороны государства, что также спо собствует устойчивости функционирования выпускающего ее предприятия.

5. Вследствие рыночной привлекательности наукоемкой продукции цена на нее может существенно превышать себестоимость.

6. Высокая сложность наукоемкой продукции уменьшает количество предприятий, способных ее выпускать, что снижает конкуренцию произво дителей на рынке сбыта.

Можно выявить целый ряд и других факторов, способствующих по вышению устойчивости наукоемких производств. Однако все эти факторы определяют лишь потенциальную возможность устойчивого функциониро вания. Реальная устойчивость определяется, в первую очередь, эффектив ным менеджментом как на стратегическом, так и на тактическом уровне.

Прежде всего, это касается выбора производимой наукоемкой про дукции. На рынке потребительских товаров эта проблема стоит особенно остро в связи с подавляющим объемом импортной наукоемкой продукции.

Этой продукцией заполнен рынок вычислительной техники, бытовой элек троники и т.д. Создание наукоемких производств в этой отрасли представ ляет собой весьма рискованное предприятие. В то же время существует, и будет существовать спрос на отечественную вычислительную технику, применяемую в Российской Армии. Здесь должны вестись постоянные раз работки, направленные на создание достаточно мощных отечественных вы числительных средств и устройств отображения информации. Поэтому для высокотехнологичных производств необходимо постоянно решать задачу поиска аналогичных перспективных рынков сбыта отечественной наукоем кой продукции.

Другой проблемой, характерной для современных наукоемких произ водств является управление человеческим капиталом предприятия. Привле каемый для производства наукоемкой продукции высококвалифицирован ный персонал, наличие которого является, с одной стороны, фактором со хранения устойчивости производства, с другой стороны может оказаться тем фактором риска, который при неблагоприятных обстоятельствах может резко снизить эту устойчивость. Это связано с тем, что наличие такого пер сонала требует соответствующей оплаты его труда. Высококвалифициро ванные работники обладают специальными знаниями и навыками и пред ставляют собой весьма ценный человеческий капитал. Если эти знания и навыки узко специализированы, то таким работникам будет достаточно трудно найти новые рабочие места, и они будут держаться за данное пред приятие. Однако чаще всего высокий интеллектуальный уровень и наличие достаточно широкой подготовки позволяют таким работникам легко нахо дить новое место работы, то есть они являются достаточно социально подвижной группой населения. Уход этих работников приводит к потере устойчивости, к снижению качества выпускаемой продукции, или даже к невозможности ее производства. При этом теряется рынок наукоемкой про дукции, и предприятие движется к банкротству. Иногда к таким последст виям приводит уход даже одного единственного работника.

Таким образом, для комплексного решения задачи обеспечения ус тойчивости функционирования и развития предприятия, выпускающего наукоемкую продукцию, недостаточно ограничиться оценкой потенциала устойчивости на основе определения систем показателей. Необходим по стоянный мониторинг и прогнозирование дальнейшего развития предпри ятия в зависимости от результатов его деятельности. Этот мониторинг и прогнозирование целесообразно базировать на представлении о предпри ятии как динамической системе, и его устойчивость рассматривать как ди намическое равновесие, при котором наблюдается периодическое измене ние ряда параметров.

2.3 Влияние уровня антропоэнтропии при управленческих решениях на устойчивость развития и функционирования предприятия Как было показано в первой главе данной работы, в настоящее время вопросы устойчивости предприятий интересуют многих исследователей.

Этой тематике были посвящены, например, работы [12, 81 и др.]. При этом имеют место различные трактовки устойчивости, но все они сводятся к двум аспектам устойчивости: наличие потенциала устойчивости и эффек тивной реализации этого потенциала.

Потенциал устойчивости достаточно часто отождествляется с инно вационным потенциалом. В общем случае такой подход имеет право на су ществование. Однако, как уже отмечалось в первой главе настоящей рабо ты, между инновационностью и устойчивостью далеко не всегда существу ет комплементарная связь. Кроме того, когда исследователи в области эко номических наук начинают анализировать тот или иной потенциал, сразу же возникает вопрос его количественной оценки. Подобная оценка нужна, например, для сравнения различных предприятий, для выбора исполнителя различных государственных заказов и т.д. Однако практически любая мето дика количественной оценки потенциала является весьма условной. Поэто му в настоящей работе вопрос оценки потенциала устойчивости предпри ятия не рассматривается, а только предполагается его наличие.

Таким образом, при наличии потенциала устойчивости для обеспече ния реальной устойчивости в меняющейся и неопределенной внешней среде необходим эффективный менеджмент на всех уровнях управления предпри ятием. Совершенно необходимым является, например, современный марке тинг, позволяющий осуществлять мониторинг рыночного спроса и своевре менно менять ассортимент выпускаемой продукции. Также необходима и правильная кадровая политика, подбор высококвалифицированных испол нителей и руководителей (лиц, принимающих решения) на всех уровнях производства и управления.

Однако при принятии тех или иных решений, от которых зависит ус тойчивость предприятия возможны ошибки. Эти ошибки принято называть «человеческим фактором» и их последствия могут приводить к существен ному нарушению устойчивости функционирования и развития предприятия.

В настоящее время для характеристики системы, в которой возможны ошибки, связанные с «человеческим фактором» достаточно часто исполь зуют термин «антропоэнтропия» [ 102] Понятие «антропоэнтропия», как и более общее понятие «энтропия» в любом случае связано с информацией. Чтобы отличить эту энтропию от термодинамической энтропии ее часто называют «информационная энтро пия». Поэтому применительно к человеческому фактору также можно ис пользовать понятие «информационная антропоэнтропия».


В общем случае информация необходима для управления объектом.

Эта информация должна быть собрана с помощью специальных устройств и обработана в соответствии с логикой управления, в результате чего форми руются управляющие воздействия. Логика управления может быть различ ной по уровню сложности, в том числе с использованием элементов имита ционного моделирования и искусственного интеллекта. На логике управле ния и подобных моделях основывается принятие управленческих решений.

Эти модели характеризуются различной степенью соответствия реальным объектам и процессам, причем отдельные модели могут иметь элементы ан тропоморфизма, когда моделирование явлений окружающего мира осуще ствляется в образах строения, поведения и восприятий человека [102].

Принятое решение, основанное на той или иной модели, может иметь различную степень соответствия данной ситуации. При этом возможны раз личные источники ошибок. Во-первых, неадекватной может быть сама мо дель, во-вторых, поскольку модель практически всегда дает несколько ва риантов решения, выбор которых осуществляется обычно по критерию по лезности, то может быть выбрано неоптимальное решение. Все это в целом приводит к формированию решений в условиях антропоэнтропии.

Таким образом, согласно [102], антропоэнтропия при принятии реше ний - есть мера неопределенности в результате человеческой деятельности.

Применительно к управлению предприятиями увеличение антропоэнтропии приводит к повышению частоты ошибочных управленческих решений, в результате которых возможна потеря устойчивости функционирования предприятия.

Одной из причин возникновения антропоэнтропии являются некото рые особенности мыслительных способностей человека [102], отражающие ся на процессе принятия управленческих решений. Применительно к управ лению выделяются два: подхода к принятию решений аналитический и сте реотипный.

При аналитическом подходе решение принимается на основе получе ния новых знаний с использованием разработанной модели и последующих логических построений, использующих принципы различных логик. Таким образом, каждое конкретное управленческое решение формируется незави симо от предшествующих решений.

При стереотипном подходе в процессе принятия решений использует ся весь предшествующий опыт. Этот опыт фиксируется в форме ранее при нятый решений для аналогичных ситуаций. Если же ситуация более слож ная, то при стереотипном подходе ее стараются привести к множеству более простых типичных ситуаций, для которых уже имеются оптимальные ре шения.

У каждого из этих подходов есть свои преимущества и недостатки.

Естественно, что при стереотипном подходе время принятия решения суще ственно сокращается. Что же касается правильности принятого решения, то, с одной стороны, использование предшествующего опыта дает возможность сформировать достаточно правильные решения, но, с другой стороны, если имеющиеся решения не в полной степени соответствуют имеющейся ситуа ции, то возможны весьма существенные ошибки. При этом формируется ан тропоэнтропия, связанная с этим несоответствием.

Естественно, что чем больше опыт лица, принимающего решение, тем больше возможных вариантов выбора имеется, что повышает вероятность присутствия в базе решений адекватного правильного решения. При малом опыте стереотипных ситуаций в распоряжении лица, принимающего реше ния существенно меньше и возникает ситуация искусственного подстраива ния реальной ситуации под имеющуюся модель. Это, естественно, не спо собствует принятию правильного решения. Свое негативное влияние оказы вает также явление «отклонения от рациональности» в выборе, когда чело век в первую очередь «выбирает» и «усваивает» факты, подтверждающие, а не отрицающие его систему взглядов [102].

При аналитическом подходе для принятия решения требуется более длительный период времени, однако создаваемые для этого модели также могут быть неадекватными реальной ситуации и приводить к возрастанию антропоэнтропии.

В процессе накопления опыта лицом, принимающим решения обычно происходит переход от аналитического подхода к принятию решений к сте реотипному.

Для оценки влияния антропоэнтропии на устойчивость функциониро вания предприятия следует, прежде всего, решить задачу оценки ее уровня [23,24,28].

H c процесса принятия решения с Информационная антропоэнтропия точки зрения субъекта управления (лица, принимающего решения) может быть вычислена по формуле [23]:

m H c = Pс (Vi ) ln Pс (Vi ) (2.13) i = Pс (Vi ) – вероятности принятия каждого решения i от 1 до m, где естественно, что при этом все возможные решения представляют собой полную группу событий;

m – совокупность всех возможных решений.

В то же время может быть вычислена также и информационная эн H п с точки зрения правильности принятых решений тропия m H п = Pп (Vi ) ln Pп (Vi ) (2.14) i = Pп (Vi ) – вероятности правильности каждого решения i от 1 до где m, естественно, что при этом все возможные решения также представляют собой полную группу событий;

H п всегда будет равна 0, так На первый взгляд кажется, что энтропия как правильным является только одно решение. Но такой подход соответст вует такому состоянию системы, когда имеется полная определенностью ее дальнейшего поведения. Однако на практике в условиях неопределенности в той или иной степени правильными могут оказаться различные решения в зависимости от того, каким образом будет развиваться ситуация.

При стереотипном подходе к принятию решения для человека с боль шим опытом антропоэнтропия минимальна, так как для него вероятность выбора одного из решений всегда близка к 1, в то время как вероятности других решений минимальны. Лица, принимающие решения, имеющие меньший опыт характеризуются большими значениями антропоэнтропии, так как для них различные решения имеют близкие значения вероятностей выбора.

Вероятность того, что будет выбрано именно правильное i -е решение может быть определена как произведение вероятности правильности и ве Pп (Vi ) Pc (Vi ). Поскольку антропоэнтропия, как и лю роятности выбора бая информационная энтропия, обладает свойством аддитивности, то инте H и, учитывающая вероятность выбора пра гральная анатропоэнтропия вильного решения, может быть определена по зависимости:

H и = Hп + Hс. (2.15) При максимальной вероятности совпадения выбранного и правильно го решений данная интегральная антропоэнтропия будет иметь минималь ное значение.

N, принимаемых k -м Если известно общее количество решений конкретным лицом за определенный промежуток времени, то, поскольку энтропия обладает свойством аддитивности, можно оценить общую антро поэнтропию его деятельности.

N H k = H иn. (2.16) n = K лиц, прини В целом для всего предприятия, на котором работают мающих решения также может быть оценена общая антропоэнтропия.

K H пр = H k. (2.17) k = Однако на практике достаточно затруднительно вычислять антропо энтропию по предложенным аналитическим зависимостям, так как, если ве Pп (Vi ) достаточно легко оценить по ожидаемым результатам роятности Pc (Vi ) являются сугубо каждого управленческого решения, то вероятности субъективными.

Для оценки антропоэнтропии лиц, принимающих решения можно также использовать временной подход. При этом с некоторым допущением предполагается, что чем больше антропоэнтропия, тем больше требуется t на принятие управленческого решения. Тогда зависимость ан времени тропоэнтропии от продолжительности принятия решения может быть полу чена в виде выражения:

H c = a t, b (2.18) a используется для согласования размерности, а показа где коэффициент b, представляет собой эмпирический коэффициент тель степени Однако возможен вариант, что данное лицо, принимающее решение использует при этом аналитический подход, требующий более значительно го времени для принятия решения, чем требуется при стереотипном подхо H ап по де, поэтому целесообразно также осуществлять оценку энтропии зависимости m H ап = f п ln f п (2.19) i = f п - частота принятия правильных решений, определяемая по за где висимости Nп fп = (2.20) N N п - количество правильных принятых решений;

где N общее количество принятых решений;

Тогда, поскольку энтропия обладает свойством аддитивности, инте гральная антропоэнтропия, вносимая в управление предприятием лицом, принимающим решения, может быть определена, как H и = H с + H ап (2.21) Используя предложенную методику, по зависимостям (2.16) и (2.17) можно оценить уровень антропоэнтропии, вносимой управляющими струк турами предприятием в целом. Данная антропоэнтропия особенно опасна с точки зрения устойчивости предприятия, так как неправильные управленче ские решения приводят к существенным финансовым потерям.

При оценке антропоэнтропии следует также учитывать уровень лиц, принимающих решения и их заинтересованность в успешном функциони ровании предприятия. Здесь можно выделить следующие группы таких лиц ( ЛПР ).

1. Владельцы и совладельцы предприятий - ЛПР1.

2. Государственные чиновники, в ведении которых находятся данные предприятия, в случае их принадлежности к государственной или муници пальной собственности - ЛПР2.

3. Топ-менеджеры высокого уровня, управляющие данным предпри ятием - ЛПР3..

4. Менеджеры более низких уровней, управляющие отдельными под разделениями предприятия - ЛПР4..

В результате принятия ряда управленческих решений, в том числе и в процессе инновационного развития, возможны три варианта изменения ус тойчивости предприятия:

1. Устойчивость повышается - Р1.

2. Устойчивость не изменяются - Р2.

3. Устойчивость уменьшается - Р3.

Выбор решения лицом, их принимающим в значительной степени оп ределяется уровнем личных доходов или потерь при том или ином резуль тате управленческих решений. Для каждого из лиц, принимающих решения также возможны три варианта изменения их личных доходов 1. Доходы увеличиваются - Д 1.


2. Доходы не изменяются - Д 2.

3. Доходы уменьшаются - Д 3.

В реальных условиях современного российского общества многие управленческие решения принимаются исходя не из соображений улучше ния экономической ситуации на предприятии, в отрасли или в обществе в целом, а исходя из личных соображений.

Тогда для лиц, принимающих решения различного уровня, может быть составлена матрица соответствия изменений в устойчивости предпри ятия и личных доходов.

В зависимости от содержания этой матрицы каждую из групп лиц, принимающих решения, можно разделить на три подгруппы в зависимости от отношения к успехам предприятия.

1. Заинтересованные в повышении устойчивость - З1.

2. Безразличные к изменению устойчивости - З2.

3. Не заинтересованные в повышении устойчивость - З3.

В современной экономике России вполне возможен вариант, когда владелец предприятия заинтересован в его банкротстве, ведающий пред приятием чиновник хочет его развалить, чтобы приватизировать и продать близким к нему лицам по минимальной цене, топ-менеджеры начинают ра ботать на конкурентов и т.д.

В результате появляется новая группа вероятностей выбора того, или иного управленческого решения в зависимости от личных предпочтений Pл (Vi ) с соответствующим уровнем антропо лиц, принимающих решения энтропии m H л = Pл (Vi ) ln Pл (Vi ) i = H л обычно весьма низка, Следует отметить, что антропоэнтропия так как решение с максимальной личной выгодой всегда привлекательно, однако при принятии таких решений следует учитывать возможные нега тивные последствия, связанные с увольнением, судебным преследованием и H л приводит к уве т.д. Однако в любом случае наличие антропоэнтропии личению результирующей антропоэнтропии в сфере принятия управленче ских решений.

Однако в сфере производства также имеет место своя специфическая антропоэнтропия, которая также представляет существенную опасность для устойчивого функционирования предприятия. Эта антропоэнтропия связана с ошибками, допускаемыми производственным персоналом. Для снижения этой антропоэнтропии особенно важным становится внедрение технологи ческих инноваций и, в особенности, современного автоматизированного производственного оборудования, которое выполняет целый ряд операций без непосредственного участия человека. Однако «человеческий фактор» и на этом уровне продолжает иметь существенное значение и выражается в появлении разнообразного брака.

Кроме автоматизации, эффективным методом снижения антропоэн тропии на производственном уровне является внедрение современных сис тем управления качеством [31] и систем технического контроля. Здесь осо бенную пользу может принести правильное использование известных семи инструментов качества, предложенных японскими специалистами. К этим инструментам относят [31]:

– контрольные листки;

– стратификация;

– причинно-следственные диаграммы;

– диаграммы разброса;

– гистограммы;

– диаграммы Парето;

– контрольные карты.

Каждый из этих инструментов направлен не только на обнаружение брака, как результата антропоэнтропии, но и выявление его причин, а также на формирование рекомендаций по его устранению, а значит, и на снижение антропоэнтропии.

Здесь особый интерес представляют причинно-следственные диа граммы, или, так называемые, диаграммы Исикавы. Они являются инстру ментом, позволяющий выявить и систематизировать существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие). На данной диа грамме в качестве одной из причин брака всегда присутствует «человече ский фактор» в форме персонала. Это можно рассматривать как учет антро поэнтропии в формировании качества изделия. Поскольку качество изделия является решающим фактором успешного сбыта произведенной продукции, что, в свою очередь, определяет устойчивость функционирования и разви тия предприятия, то с помощью этих диаграмм можно оценивать влияние антропоэнтропии в производственной среде на устойчивость предприятия.

Подобная оценка может осуществляться как на качественном уровне для выявления основных факторов, влияющих на качество продукции, так и на количественном уровне, когда для каждой ветви диаграммы Исикавы оп ределяется процент брака, вносимый той или иной причиной. Этот процент определяется на основе статистической обработки результатов контроля и построения диаграмм Парето. Поэтому для наиболее полной оценки уровня антропоэнтропии, возникающей в сфере производства используются все инструменты качества. Таким образом, оценка уровня антропоэнтропии в управленческих структурах и на производства является необходимым эле ментом сохранения устойчивости функционирования и развития предпри ятия в современной конкурентной среде.

2.4 Экономико-математическая модель управления процессом устой чивого развития предприятия После перехода от командной распределительной экономики к ры ночным принципам российские предприятия оказались в конкурентной сре де, причем конкурировать приходится не только с российскими, но и, в пер вую очередь, с зарубежными предприятиями. Еще более серьезной эта кон куренция может стать после вхождения России в ВТО и принятия ее правил мировой торговли. В этих условиях не готовое к конкурентной борьбе рос сийское предприятие легко может потерять устойчивость, утратить позиции на рынках сбыта и, в конечном итоге, обанкротиться.

Для устойчивого функционирования любое предприятие должно об ладать необходимым потенциалом устойчивости и обеспечивать его эффек тивную реализацию, для чего необходимо постоянно прогнозировать со стояние внешней среды и соответственно управлять внутренней средой предприятия.

Наличие только потенциала устойчивости не всегда автоматически ее обеспечивает, для обеспечения реальной устойчивости в меняющейся и не определенной внешней среде необходим эффективный менеджмент на всех уровнях управления предприятием. Совершенно необходимым является, например, современный маркетинг, позволяющий осуществлять монито ринг рыночного спроса и своевременно менять ассортимент выпускаемой продукции. Также необходима и правильная кадровая политика, подбор вы сококвалифицированных исполнителей и руководителей (лиц, принимаю щих решения) на всех уровнях производства и управления.

Принятое решение, основанное на той или иной модели представле ния о состоянии внешней и внутренней среды предприятия, может иметь различную степень соответствия данной ситуации. При этом возможны раз личные источники ошибок. Во-первых, неадекватной может быть сама мо дель, во-вторых, поскольку модель практически всегда дает несколько ва риантов решения, выбор которых осуществляется обычно по критерию по лезности, то может быть выбрано неоптимальное решение. Все это в целом приводит к формированию решений в условиях антропоэнтропии, которая была рассмотрена в предыдущем параграфе.

При устойчивом развитии предприятия должно обеспечиваться как устойчивое производство, так и устойчивый сбыт произведенной продук ции по ценам, достаточным для дальнейшего устойчивого производства.

Поэтому для прогнозирования влияния той или иной инновации на устой чивость предприятия необходимо анализировать рынок сбыта характерной для данного предприятия продукции. Используя подход [18], любая про дукция на рынке сбыта может быть представлена в виде некоторого корте жа:

Т i Ci, Pi, N i, Qi, Х i..., (2.22) def где Ci - себестоимость изделия;

Pi - рыночная цена изделия;

N i -объем выпуска изделия;

Qi - объем продаж изделия;

Х i - характеристики изделия, определяющие его привлекательность для покупателя.

В свою очередь каждый из входящих в кортеж параметров представ ляет собой случайную величину, характеризующуюся своим распределени ем вероятностей его значений. Это распределение является динамическим, постоянно изменяющимся во времени. Кроме того, все перечисленные па раметры являются взаимосвязанными и оказывают взаимное влияние друг на друга.

Вполне очевидно, что устойчивость функционирования предприятия c точки зрения реализации его продукции на рынке сбыта будет обеспечи ваться при выполнении условия:

Ci N i Pi Qi, (2.23) при N i Qi.

В рамках теоретико-вероятностного подхода характеристикой устой чивости может служить вероятность выполнения условия (2.23):

P(Ci N i Pi Qi ).

Поэтому одним из способов прогнозирования влияния инноваций на устойчивость является оценка подобных вероятностей. При этом стохас тичность левой части выражения (2.23) обусловлена неопределенностями внутренней среды, а правой части – с неопределенностями внешней среды и характерной для данной продукции формой кривой спроса.

Затраты, связанные с инновациями, оказывают влияние на себестои мость продукции и именно это явилось предпосылкой для вывода об отсут ствии постоянной комплементарной связи инновационности и устойчиво сти, сформулированного в первой главе настоящей работы.

Одним из методов оценки устойчивости предприятия является описа ние процесса его функционирования и развития системами дифференци альных уравнений и построение фазовых траекторий (фазовых портретов).

Математические модели подобных систем дают фазовые портреты измене ния параметров [38], содержащие различные характерные элементы, анализ которых может позволить обнаруживать тенденцию к потере устойчивости на ранних стадиях развития кризисных явлений.

Анализируя устойчивое и неустойчивое состояние производственной системы на основе фазовых портретов следует, прежде всего, правильно выбирать параметры, для которых этот портрет строится. Кроме того, фазо вый портрет может быть как двумерным, так трехмерным. Последний более наглядно описывают состояние системы. Удобными фазовыми координата ми для двумерных фазовых портретов являются относительные значения расходов и доходов, а для трехмерных портретов в качестве третьей коор динаты можно использовать долю доходов от реализации наукоемкой про дукции.

Опираясь на известные в системотехнике [38] варианты устойчивого и неустойчивого поведения системы можно выявлять на фазовых портретах области «притяжения», для которых характерны устойчивые аттракторы, узлы, фокусы, циклы. Эти области характеризуют устойчивое функциони рование предприятия с различными особенностями. Для условий инноваци онного развития предприятия при постоянном увеличении доли наукоемкой продукции оптимальной формой будет являться аттрактор в форме возрас тающей спирали. При этом он может расширяться, когда имеют место коле бания спроса и предложения, что может являться признаком наступления неустойчивости. Если аттрактор смещаться в сторону увеличения доходов, это характеризует расширение производства. Аттрактор может также стре миться к некоторой предельной форме, когда объемы производства и сбыта стабильны. Если же аттрактор начинает сужаться, то это может являться как первым признаком наступающей нестабильности, так и свидетельством достижения равновесного состояния. Однако на практике такое состояние будет означать, что система не реагирует на всегда происходящие измене ния внешней среды, что также свидетельствует о возможной дальнейшей нестабильности. Таким образом, устойчивость, доведенная до своего преде ла, прекращает любое развитие системы.

Признаком устойчивого развития является также постоянный тренд в направлении увеличения доходов. Смена состояний устойчивости или неус тойчивости, характеризующих процесс функционирования предприятия в каждый конкретный момент, образует во времени динамические циклы в развитии рассматриваемой системы. Неустойчивые процессы характеризу ются циклическими траекториями, смещающимися в сторону увеличения расходов при снижении доходов. Спиральная трехмерная траектория начи нает как бы «заваливаться» и превращается в траекторию седловой формы, или даже в так называемую «лакуну» [38], когда наблюдается резкое сме щение в сторону от устойчивых траекторий, в том числе смещение к началу координат или в сторону оси расходов. Такое неустойчивое поведение сви детельствует о негативных тенденциях, вызванных либо колебаниями внешней среды, либо неэффективным менеджментом, в том числе и связан ным с фактором антропоэнтропии. Неустойчивые траектории в форме лакун свидетельствуют о приближении к состоянию банкротства и последующей ликвидации предприятия.

Классическим примером использования фазовых портретов для ана лиза экономических систем являются известная работа В-Б Занга [44], где он обобщает опыт других исследователей нелинейных процессов в эконо мике. Рассмотренные в данной работе подходы могут быть применены и для решения задач анализа устойчивости предприятий в процессе иннова ционного развития. При этом следует учитывать риск инновационных капи таловложений. Тогда фазовые портреты приобретают стохастический ха рактер и можно говорить не о фиксированной траектории, а о семействе траекторий, каждая из которых имеет некоторую вероятность. При этом, анализируя реальное состояние системы, вероятностные траектории следует постоянно пересчитывать и корректировать.

Однако метод построения систем дифференциальных уравнений дает хорошие результаты только для крупных предприятий, когда можно на ос нове статистической оценки достаточно точно оценить коэффициенты этих уравнений. Для мелких и средних предприятий оценка коэффициентов осу ществляется в значительной степени субъективно и результата моделирова ния не дает представления об истинной ситуации. Кроме того, при подоб ном моделировании затруднен учет в модели явления антропоэнтропии, ко торая может быть учтена только на уровне интегральных оценок. Поэтому подход к оценке устойчивости путем построения фазовых портретов может найти достаточно ограниченное применение.

В то же время при решении задач диагностирования в процессе инно вационного развития этот метод вполне применим и с его помощью можно контролировать ряд основных параметров процесса развития, строить двух или трехмерные фазовые траектории и, учитывая затраты на подготовку производства наукоемкой продукции и необходимость сохранения высоко оплачиваемого квалифицированного персонала, своевременно обнаружи вать тенденцию к нарушению устойчивости и принимать соответствующие управленческие решения.

Другим методом оценки устойчивости функционирования и развития предприятия является статистическое моделирование. Подобное моделиро вание, в частности, было использовано в [18] для решения задач формиро вания ассортимента экспортной продукции в условиях производственной и рыночной неопределенностей. Однако в указанной работе не была учтена возможность антропоэнтропии управленческих решений. Кроме того пред ставляет интерес разработка подобной модели для процесса инновационно го развития предприятия, которое всегда требует определенных затрат, что также может привести к нарушению устойчивости развития предприятия.

В конечном итоге основой обеспечения устойчивости предприятия в целом является обеспечение его финансовой устойчивости. Поэтому при статистическом моделировании целесообразно рассматривать соотношение расходов и доходов предприятия в форме временных рядов. Эти ряды гене рируются методом Монте-Карло и представляют собой последовательности расходов и доходов, которые могут соответствовать как случайным момен там времени, так и вполне определенным периодам. В качестве шага мо дельного времени удобно выбрать одну неделю, более короткий интервал нецелесообразен, так как изменения при этом будут незначительны, и их сложение может привести к нарастающей ошибке, а более длительный ин тервал не позволит провести моделирование с достаточной степенью точно сти.

Расходы ( РСi ) в каждый момент времени ti (шаг моделирования) складываются из текущих и капитальных затрат на производство и иннова ционное развитие ( Зi, K i ), налогов и отчислений ( Н i ), трансакционных из держек ( Т i ), к которым можно отнести и накладные расходы, оплате бан ковских кредитов ( Б i ), а также других расходов ( Д i ). Все эти величины в момент моделирования ti имеют некоторые приращения, которые содержат как систематическую составляющую, зависящую от других параметров, так и стохастическую составляющую, которая обеспечивает учет антропоэн тропии во внутренней среде предприятия. Для текущих и капитальных за трат на производство и инновационное развитие стохастическая состав ляющая моделирует ситуацию, когда в результате «человеческого фактора»

возникли дополнительные затраты, например вследствие брака.

Стохастическая составляющая затрат на инновационное развитие учитывает возможность недобросовестного поведения снабженцев, когда закупки нового оборудования осуществляются по завышенной цене. Сто хастическая составляющая налогов и отчислений учитывает возможность неправильного исчисления налогов, причиной которого также является ан тропоэнтропия и последующие за этим налоговые санкции. Особенно зна чительной может быть стохастическая составляющая трансакционных из держек, которая связана с большим количеством различных факторов. Ме нее значительна стохастическая составляющая оплаты банковских креди тов, однако она также существует и возникает ввиду разницы в процентных ставках и не всегда правильных управленческих решениях по выбору кре дитной организации.

Для учета антропоэнтропии в данной системе моделирования предла гается при определении стохастической составляющей выбирать распреде ления, у которых информационная энтропия равна соответствующей антро поэнтропии. Эта задача может быть решена и как прямая, когда имеются за висимости, связывающие параметры распределения с величиной энтропии, и как обратная, когда приходится подбирать параметры распределения, при которых формируется заданная энтропия. В последнем случае продолжи тельность моделирования несколько возрастает, но при использовании со временной вычислительной техники подобное изменение практически не ощутимо.

Необходимость в банковских кредитах в модели возникает в случае превышения накопленных расходов над накопленными доходами за период моделирования, состоящий из M шагов, то есть при выполнении условия M M РС i ДХ i. (2.26) i =1 i = Объем моделируемого банковского кредита может быть различным и зависит от момента модельного времени и наложенных на моделирование процессов. Например, если шаг моделирования равен неделе, то в соответ ствии с выбранной системой выплаты заработной платы, например, на каж дом четном шаге моделирования, необходимо моделировать выплату зара ботной платы персоналу, и при выполнении к моменту этого шага условия (2.26) возникает необходимость моделирования кредита в объеме выдавае мой заработной платы. В качестве наложенного на моделирование процесса обычно выступает инновационный процесс, который выполняется в соот ветствии с планом, представляющим собой последовательность выплат, приуроченных к определенным моментам времени. Если к этому моменту собственных средств недостаточно моделируется кредит.

Структура моделируемых доходов ДХ i более проста. Это, прежде всего, доходы от реализации продукции, определяемые аналогично [18] ДП i = min(Qi, N i ) Pi + [ N i min(Qi, N i )] k с Pi, (2.27) где Pi - рыночная цена изделия;

N i -объем выпуска изделия;

Qi - объем продаж изделия.

kс - коэффициент снижения цены, учитывающий возможность про дажи нереализованной части продукции по пониженным ценам. Естествен но, что при этом должно соблюдаться условие kс 1.

Другим источником доходов могут быть банковские проценты от свободного капитала в течение периода, когда выполняется условие:

M M ДХ i РС i. (2.28) i =1 i = Имеются также такие источники доходов как выпуск и распродажа акций, продажа неиспользуемого оборудования и сдача помещений в арен ду, но они данной модели не учтены. В то же время, в данной модели учте на возможность бюджетных дотаций, если они имеются, и вложений сто ронних инвесторов.



Pages:     | 1 || 3 |
 





 
© 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.