CC BY
84
Ефимов Е.Н.,
д.э.н., профессор кафедры информационных технологий и защиты информации РГЭУ (РИНХ)
МОДЕЛИРОВАНИЕ BALANCED SCORECARD ПРЕДПРИЯТИЯ
Внедрение системы сбалансированных показателей на предприятии требует значительных затрат времени и ресурсов. Моделирование показателей существенно улучшает процесс их проектирования и позволяет конкретизировать ситуацию и отслеживать конкретные изменения, параллельно корректируя стратегию. Появляется возможность определить и при необходимости откорректировать причинно-следственные связи совокупности стратегических целей, а также предварительно определить мероприятия, ресурсы, сроки и ответственность, необходимые для реализации установленных целей.
Использование метода когнитивного моделирования открывает возможность создать простой и понятный алгоритм достижения поставленной цели, безопасный способ создать образ своего будущего, увидеть возможности и учесть риски до начала активных действий. Данный метод моделирования позволяет объединить элементы внутренней и внешней экономической среды предприятия в единую систему, а также проанализировать систему в целом и отдельные ее компоненты, не теряя взаимосвязей между ними, с учетом как количественных, так и качественных характеристик процессов.
Ключевые слова: система, сбалансированные показатели, когнитивное моделирование
Efimov E.N.
MODELING OF BALANCED SCORECARD OF THE ENTERPRISE
The Introduction of the balanced scorecard in the enterprise requires a significant investment of time and resources. Modeling of indicators significantly improves the design process and allows us to specify the situation and keep track of specific changes concurrently adjusting the strategy. There is an opportunity to identify, and if necessary to correct a causal link together the strategic goals and pre-define activities, resources, timelines and responsibilities necessary to implement established goals.
The use of the method of cognitive modeling opens the possibility to create simple and intuitive algorithm to achieve this goal, safe way to create an image of their future, see the possibilities and consider the risks before beginning active operations. This method of modeling allows to combine elements of internal and external economic environment of the enterprise into a single system, as well as to analyze the system and its separate components without losing the relationships between them, taking into account both quantitative and qualitative characteristics of the processes.
Keywords: system, balanced score-card, cognitive modeling.
Постановка проблемы. Системы сбалансированных показателей, или Balanced Scorecard (BSC), были предложены Дэвидом П. Нортоном и Робертом С. Капланом в 1992 г., чтобы дополнить ограниченное представление об эффективности работы организации только на основе измерения финансовых показателей. В BSC предложено измерять производительность работы организации в трех дополнительных сферах, помимо сферы финансов (Заказчики, Внутренние бизнес-процессы, Обучение и Развитие),
чтобы получить более сбалансированное представление о производительности работы организации [1].
Измерение качества работы в этих сферах расширяет факторное пространство для оценки эффективности работы предприятия. BSC дополняет систему финансовых параметров, как уже свершившегося прошлого, а также указывает [2]:
откуда берется рост доходов, какие клиенты его обеспечивают и почему;
выявляет те ключевые бизнес-процессы, на усовершенствовании которых должна сосредоточиться компания, чтобы как можно лучше донести свое уникальное предложение до потребителя;
помогает направить инвестиции и сориентировать в этом направлении работу с персоналом, развитие внутренних систем компании, корпоративной культуры и климата.
Разработка BSC заключается в формулировании стратегии в нескольких перспективах, постановке стратегических целей и измерении степени достижения данных целей при помощи показателей. BSC проецируется на всю организацию путем разработки индивидуальных целей в рамках уже разработанных корпоративных стратегий и стимулирует понимание работниками своего места в стратегии компании.
При помощи BSC удается сделать реализацию стратегии регулярной деятельностью всех подразделений, управляемой с помощью планирования, учета, контроля и анализа сбалансированных показателей, а также мотивации персонала на их достижение.
При проектировании BSC разработчики фактически мысленно моделируют ситуации возможной реализации стратегических целей на стратегических картах, описывая сценарий в виде набора стратегических целей и причинно-следственных связей между ними. Однако в подавляющем большинстве инструментальных средств, реализующих концепцию Business Process Management
(BPM), отсутствует возможность моделирования BSC для оценки динамики возможного развития процессов на предприятии, что позволило бы выбрать эффективный сценарий и наиболее точно подобрать стратегические цели [3, 4].
Вариант решения проблемы. В связи с тем что в BSC присутствуют как количественные, так и качественные характеристики, оценка эффективности деятельности предприятия путем моделирования становится неординарной задачей. Анализ методов моделирования показывает, что решить такую задачу могут когнитивные модели, которые позволяют объединить элементы внутренней и внешней экономической среды предприятия в единую систему, а также проанализировать систему в целом и отдельные ее компоненты, не теряя взаимосвязей между ними. Кроме того в модели могут быть учтены как количественные так и качественные характеристики процессов [5].
Обычно применяется определенная последовательность когнитивного моделирования [6, 7]:
• определение начальных условий, тенденций, характеризующих развитие ситуации на данном этапе, что необходимо для адекватности модельного сценария реальной ситуации;
• задание целевых желаемых направлений (увеличение, уменьшение) и силы (слабо, сильно) изменения тенденций процессов;
• выбор комплекса мероприятий (совокупности управляющих факторов), определение их возможной или желаемой силы и направленности воздействия на ситуацию;
• выбор комплекса возможных воздействий (мероприятий, факторов) на ситуацию, силу и направленность которых необходимо определить;
• выбор наблюдаемых факторов (индикаторов), характеризующих развитие ситуации, осуществляется в зависи-
мости от целей анализа и желания пользователя.
Описанные выше этапы когнитивного анализа являются основными и успешно реализуются с помощью существующих программных комплексов: «Ситуация», «Компас», «КИТ» (ИПУ РАН), системы поддержки принятия решений на основе когнитивного моделирования «Игла» [8], программной системы когнитивного моделирования (ПС КМ CogMap) (ТТИ Южного федерального университета) [9] и многих других. ПС КМ CogMap и была использована при моделировании процессов в настоящем исследовании.
Простейшей когнитивной моделью является знаковый ориентированный граф - когнитивная карта [7]: G = <У, E>,
где V - множество вершин, вершины ViGV (г = 1, 2... к) являются элементами изучаемой системы - стратегические цели; Е - множество дуг, дуги ву&Е (г, ] = 1, 2. N отражают взаимосвязь между вершинами VI и V) (положительная связь - при увеличении значения одного фактора увеличивается значение другого, отрицательная связь - при увеличении значения одного фактора уменьшается значение другого и наоборот).
Когнитивная карта является результатом познавательно-целевой струк-
Таблица 1 -
туризации знаний о стратегических целях предприятия и внешней среде, позволяющей выявить и систематизировать внутренние и внешние факторы, которые имеют количественную и качественную определенность (вершины V), а также установить причинно-следственные связи (дуги ец) между ними.
Построенный ориентированный граф отражает влияние факторов с учетом установленных экспертами весов дуг Wjj (например, из интервала от -10 до +10). Веса дуг могут быть установлены на основании функциональной зависимости (при ее наличии), а также как коэффициент bij из линейной регрессионной зависимости факторов типа yj = a+ bjXi [9].
Таким образом, учитывается прямое (количественное) и косвенное (качественное) влияние факторов на показатели, выбранные для оценки эффективности. Это позволяет более полно описать проблемную область и получаемый при этом эффект от реализации тех или иных мероприятий или проектов.
Пример моделирования BSC предприятия. В примере экспертным методом были определены концепты модели BSC предприятия и связи между ними (табл. 1 и 2) [10]. Ниже на рисунке 1 приведена когнитивная модель BSC предприятия.
пты модели
Перспективы Вершины Содержание вершины
Финансы Vl Прибыль
V2 Издержки
Клиенты V3 Количество клиентов
V4 Удовлетворенность клиентов
Процессы V5 Контроль строительно-монтажных работ (СМР)
V6 Закупка качественных материалов, комплектующих, инструментов (МЦ)
V7 Своевременная доставка МЦ
V8 Оптимизация запасов МЦ
V9 Качество проектных работ
Vl0 Точное планирование проектов
Vll Внедрение процессного управления
Обучение и развитие Vl2 Квалификация сотрудников
Vl3 Создание корпоративного учебного центра
Vl4 Развитие корпоративной информационной системы (КИС)
Vl V2 Vз ^4 V5 V6 V7 V8 V9 Vl0 vn Vl2 Vl3 Vl4
Vl
V2 -
Vз + +
^4 + +
V5 + +
V6 +
^7 + +
V8 + -
V9 + + +
Vl0 +
vn + + + + + + +
Vl2 + + + +
Vl3 + +
Vl4 + + + + + + +
Рисунок 1 - Когнитивная модель BSC предприятия
Следующим этапом является моделирование возможных импульсных процессов в вершинах V построенной карты при внесении возмущающих воз-
действий (импульсов qi= ±1) и при вариациях функционала преобразования дуг когнитивной картыXj, eij).
Импульсный процесс на графе в ется формулой, предложенной Ф.С. Ро-
данной программной системе описыва- бертсом [11]:
к-1
X,, (п +1) = хч (п) + £ /(X,, Xj , ву )Р (п) + а (п + 1),
V : :в = в:: ЕЕ
где х,(п), х,(п+1) - значение параметра х, в вершине V, в моменты моделирования п и п+1 соответственно;
А(х,, ху, ву) - функционал преобразования дуг когнитивной карты (в частном случае это может быть функцией или весовым коэффициентом где
х,, - параметры вершин V,, х-, - параметры вершин V-, вершины V, е V, г,у = 1, 2,..., к, в- - дуга, отражающая взаимосвязь между вершинами V, и V-, дуги е-еЕ, ¡,у= 1, 2, ..., N
Р- - значение импульса в вершине
ъ
а,(п) - возмущающие воздействия, поступающие в вершины V,.
Реализация данного этапа осуществляется путем определения перечня возможных управляющих воздействий на внутренние источники факторов и последующего анализа сценариев возможного развития ситуаций под воздействием моделируемых возмущений.
Импульсное моделирование при внесении возмущающих воздействий qi в вершины когнитивной карты (V,) позволяет получить достаточное количество реализаций случайных процессов. Наличие таких реализаций позволяет поставить и решить задачу оптимума номинала, предложенную Д.В. Свечар-ником для анализа экономических ситуаций, по выбору «лучшего» импульсного процесса, который в дальнейшем может быть принят в качестве желаемой стратегии развития исследуемого объекта [12, 13].
Если имеется достаточное количество статистических или экспертных данных о возможных количественных значениях воздействий (например, объ-
ем инвестиции, объем производства), тогда при интерпретации результатов можно говорить о конкретном количественном изменении параметров вершины графа. В данном случае сценарный расчет производится для анализа возможной динамики развития исследуемого процесса. Веса дуг графа при качественном моделировании сценариев развития объекта не задаются, а импульсы полагают равными фиксированным значениям1. В этом случае результаты импульсного моделирования отражают лишь возможные тенденции развития процесса.
Таким образом, под влиянием различных возмущений значения переменных в вершинах графа могут изменяться, а сигнал, поступивший в одну из вершин, распространяется по цепочке на остальные, усиливаясь или затухая.
В результате импульсного моделирования (10 этапов) получен следующий сценарий развития процесса (график на рисунке 2).
На графике видно, что в данном сценарии из выбранных для отображения показателей все они на первых этапах моделирования имеют тенденцию к увеличению, а на последующих этапах происходит их стабилизация. Данный сценарий развития процессов может быть принят к рассмотрению в числе сформированного набора сценариев, которые в последующем анализируются на оптимум по выбранным критериям.
1 В нашем примере для уменьшения масштаба отображения показателей принимается д,= ±0,1
Рисунок 2 - Динамика показателей моделируемой BSC предприятия
Некоторые выводы. Сама по себе разработка стратегии компании очень важный этап развития, и начало такого процесса говорит о зрелости компании и достаточно высоких ее достижениях. Дойдя до разработки стратегии и ее реализации, предприятия сталкиваются с необходимостью оценить успешность своих усилий, тем более что процесс разработки стратегии цикличен. В этот момент и возникает проблема оценки конкретного изменения - положительно ли оно или отрицательно, и с чем его нужно сравнивать. При отсутствии соответствующих данных эти вопросы повисают в воздухе.
В этом случае моделирование BSC предприятия позволяет:
конкретизировать ситуацию и отслеживать конкретные изменения, параллельно корректируя стратегию;
определить и при необходимости откорректировать причинно-
следственные связи совокупности стратегических целей;
предварительно определить мероприятия, ресурсы, сроки и ответственность, необходимые для реализации установленных целей.
Внедрение BSC - процесс, требующий значительных затрат времени и ресурсов. Моделирование BSC предприятия позволяет существенно улучшить процесс их проектирования. Когнитивное моделирование - это возможность создать простой и понятный алгоритм достижения поставленной цели, безопасный способ создать образ своего будущего, увидеть возможности и учесть риски до начала активных действий.
При этом показано, что когнитивное моделирование BSC позволяет объединить элементы внутренней и внешней экономической среды предприятия в единую систему, а также проанализировать систему в целом и отдельные ее
компоненты, не теряя взаимосвязей между ними, с учетом как количественных, так и качественных характеристик процессов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Norton D., Kaplan R. The Balanced Scorecard: translating strategy into action. - Harvard Business Press, 1996.
2. Калянов Г.Н. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнес-процессов : учебное пособие. -М.: Финансы и статистика, 2006.
3. Ефимов Е.Н., Лапицкая Г.М. Оценка эффективности ИТ-проектов в рамках Balanced Scorecard // Информационные системы, экономика, управление трудом и производством : ученые записки / Ростовский государственный экономический университет (РИНХ). -Вып. 15. - 2013. - С. 59-65.
4. Ефимов Е.Н. Эффективность ИТ-проектов в системе сбалансированных показателей // Аспирант. - № 2. -2015. - С. 8-10.
5. Ефимов Е.Н., Ефимова Е.В. Модели и технологии сетевых электронных бизнес-отношений: монография. - Ростов н/Д: Изд-во Ростовского государственного экономического университета (РИНХ), 2014.
6. Ефимов Е.Н., Ефимова Е.В. Когнитивное моделирование оценки эффективности электронных бизнес-отношений предприятия // Проблемы информационной безопасности : материалы VI Всерос. науч.-практ. интернет-конференции 20 мая - 20 июня 2011 г. -Ростов н/Д: Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), 2011. - С. 9-13.
7. Денисов М.Ю., Долженко А.И., Ефимов Е.Н. Когнитивное моделирование оценки эффективности электронных бизнес-отношений предприятия // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). -№ 1 (37). - Март, 2012. - С. 83-90.
8. Гулаков В.К., Подвесов-ский А.Г., Лагерев Д.Г. Система под-
держки принятия решений на основе когнитивного моделирования «Игла» // Программные системы и продукты. -№ 3. - 2007.
9. Горелова Г.В., Захарова Е.Н, Гинис Л.А. Когнитивный анализ и моделирование устойчивого развития социально-экономических систем. - Ростов н/Д: Изд-во Ростовского университета, 2005. - 280 с.
10. Стратегия и BSC-KPI / Типовые цели и стратегические карты BSC (система бизнес-моделирования «Бизнес-инженер») [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.betec.ru/ secure/index .php?id=10&sid=12&ti d=02 (дата обращения: 24.10.2015).
11. Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам / пер. с англ. - М.: Шука, 1986.
12. Свечарник Д.В. Задача об оптимуме номинала // Труды Института машиноведения. - М.: Изд-во Академии наук СССР, 1957. - Вып. 10. - C. 7В-94.
13. Горелова Г.В., 3дор В.В., Све-чарник Д.В. Метод оптимума номинала и его применения. - М.: Энергия, 1970.
BIBLIOGRAPHIC LIST
1. Norton D., Kaplan R. The Balanced Scorecard: translating strategy into action. - Harvard Business Press, 1996.
2. Kalyanov G.N. Modeling, analysis, reorganization and automation of business processes: a tutorial. - M.: Finances and statistics, 2006.
3. Efimov E.N., Lapitskaya G.M. Evaluation of the effectiveness of it projects within the framework of the Balanced Scorecard // Information systems, Economics, management, labour and production : scientific notes / Rostov state economic University. - Vol. 15. - 2013. -S. 59-65.
4. Efimov E.N. The efficiency of it projects in the balanced scorecard // Postgraduate. - № 2. - 2015. - P. В-10.
5. Efimov E.N., Efimova E.V. Models and technologies electronic network of business relations : monograph. - Rostov-on-Don: Publishing house of Rostov state economic University, 2014.
6. Efimov E.N., Efimova E.V. Cognitive modeling of assessing the effectiveness of e-business relations between enterprises // Problems of information security : proceedings of the VI all-Russian scientific-practical Internet-conference may 20 - June 20, 2011. - Rostov-on-Don: Rostov state economic University, 2011. -P. 9-13.
7. Denisov M.Yu., Dolzhenko A.I., Efimov E.N. Cognitive modeling evaluating the effectiveness of e-business relations between enterprises // Vestnik of Rostov state economic University. - № 1 (37). - March, 2012. - P. 83-90.
8. Gulak V.K., Podunavski A.G., Lagerev D.G. The System of decision support based on cognitive modeling «Igla» // Software systems and products. - № 3. -2007.
9. Gorelova G.V., Zakharova E.N., Ginis L.A. Cognitive analysis and model-
ing of sustainable development of socioeconomic systems. - Rostov-on-Don: Publishing house Rostov University, 2005. -280 p.
10. Strategy and BSC-KPI /Model goals and strategy map the BSC (business simulation Business engineer) [Electronic resource]. - Access mode: http://www.betec.ru/secure/index.php?id=1 0&sid=12&tid=02 (conversion: 24.10.2015).
11. Roberts F.S. Discrete mathematical models with applications to social, biological and environmental objectives. Translated from English. - M.: Nauka, 1986.
12. Svecharnik D.V. The problem of the optimum value // Proceedings of Institute of mechanical engineering. - M.: Publishing house of Academy of Sciences of the USSR, 1957. - Issue 10. - C. 78-94.
13. Gorelova G.V., Zdor V.V., Svecharnik D.V. Method of the optimum value and its application. - M.: Energy, 1970.
