CC BY
81
Экономическая теория и мировая экономика
УДК 33 ББК 65
ИЕРАРХИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ОБОСНОВАНИИ СТРУКТУРЫ СОВРЕМЕННОЙ МОДЕЛИ ЭФФЕКТИВНОГО БИЗНЕСА
А.М. Яковенко
В настоящей статье проблема управления развитием бизнес-процессов рассматривается с позиции тенденций и подходов к формированию современной модели эффективного бизнеса, возможностей иерархических алгоритмов кластерного анализа как методов декомпозиции и синтеза торгово-производственных систем; управления развитием бизнеса как многомерной структурой, диагностируемых источников повышения производительности и эффективности бизнеса в глубоко структурированной модели бизнеса.
Ключевые слова модель эффективного бизнеса, управление развитием бизнес-процессов, подходы, кластерные алгоритмы декомпозиции многомерной структуры
Сущность проблемы. Несоответствие существующих методов менеджмента решению проблемы развития приводит к тому, что многие российские предприятия и производственные комплексы мало конкурентоспособны по производительности и эффективности [1, с. 5, 15]. Поскольку в условиях кризисной ситуация возможности привлечения дополнительных финансовых ресурсов ограничены, требуется задействовать внутренние источники развития. Поэтому важно более глубокое понимание управленческой ситуации и обоснование содержания преобразований управления развитием. Для этого необходим выбор методов более глубоко структурированного описания предприятий и производственных комплексов.
При выборе этих методов следует исходить из того, что в современных теоретических представлениях управление развитием предприятия или производственного комплекса - это необратимое целенаправленное закономерное изменение многих его системных социально-экономических характеристик, в результате которого возникает их новое качественное состояние, новая управленческая ситуация, создающая внутренние источники социально-экономического роста.
В настоящей статье проблема управления развитием рассматривается с позиции:
- тенденций и подходов к формированию современной модели эффективного бизнеса как технологических кластеров;
- системности как основополагающего условия управления развитием;
- иерархических алгоритмов кластерного анализа как методов структуризации и синтеза торгово-производственных систем в процессном и технологическом подходе;
- управления развитием бизнеса как многомерной структурой;
- диагностируемых источников повышения производительности и эффективности бизнеса как технологического кластера.
Тенденции и подходы к формированию современной модели эффективного бизнеса. Современная модель эффективного бизнеса формируется под воздействием ряда процессов. Это глобализация кооперации и конкуренции бизнеса, глобальная информатизация [2, с. 272-279], концепция взаимодействия [3, с. 50-53] и др. В этих условиях образуется более эффективная экономическая среда в виде высоко организованных технологических кластеров бизнес-процессов. Они представляют собой сквозные технологии, которые обладают высоким мультипликативным эффектом, воздействующим на весь производственный процесс - от проектирования и конструирования до выпуска и доведения товара до потребителя [4].
При этом любое предприятие следует рассматривать не только как самостоятельную систему (компанию, бизнес-единицу), состоящую из бизнес-процессов, но и как составляющую целостной системы бизнес-процессов более высокого порядка - технологического кластера.
Построение технологических кластеров требует реинжиниринга бизнеса как системы на основе продуктивных с точки зрения распознавания состояния процессного и технологического подходов.
Системность как основополагающее условие структуризаци бизнеса. Для обеспечения детализации образа технологического кластера как системы можно применить метод топологии. Это научный метод, основанный на расчленении объектов на совокупность состояния отдельных изу-
чаемых характеристик, соответствующих новому качеству предприятия как системы [5, с. 99]:
=и^™,к=1*0; (1)
к
%=и V 1=^ (2)
где &ср ^с2, ^ф - множества, составляю-
щие образы.
Совокупность состояний многих характеристик определяет управленческую ситуацию. Упорядоченная в контексте модели распознаваемого образа информация системы образует совокупность знаний, накопленных человеком или коллективом. При этом система способна к самоотобра-жению, самообучению и адаптации к внешней среде, т. е. к развитию. Это определяет принципиально новый язык коллективного профессионального общения и содержание процессов управления развитием.
На наш взгляд, при формировании технологических кластеров с точки зрения известных принципов системного анализа и современных инструментальных средств бизнес-реинжиниринга необходимо получить информацию о целостной структуре в виде признаков [6, с. 23-25; 95-101]:
• нового качества системы, определяющего целесообразность развития с точки зрения принципиально новых базовых корпоративных ценностей;
• каскадов подсистем, состоящих из совокупности процессов, подпроцессов, компонентов и их управляемых элементов;
• каскадов целей и критериев - различных проекций ключевых показателей эффективности КР1, отражающих многомерное пространство состояния подсистем и их управляемых элементов;
• внутренних, внешних и обратных связей, установленных в форме зависимостей между критериями успеха и эффективности предприятия или производственного комплекса в целом и критериями оценки состояния отдельных подсистем, компонентов и управляемых элементов.
В ранее выполненных исследованиях автора проведен обзор и сравнительный анализ применяемых в науке и практике управления методологий системной структуризации бизнеса с точки зрения глубины распознавания управляемых факторов и отображения наиболее важных связей в бизнесе как системе [6, с. 27-29].
Установлено, что не в полной мере учитывается тот факт, что идет расширение представлений о бизнес-системе производства конкретного товара от глубинных свойств материалов и сходного сырья до масштабов широкого применения космических и информационных технологий. Всего в современном знании может быть определено не менее 30-ти научно обособленных, но на практике взаимосвязанных сфер, образующих иерархию каскадов, содержащих бизнес-процессы и техно-
логии. Неучет факторов влияния этих сфер приводит к малопродуктивным субоптимизационным оценкам.
С другой стороны, с точки зрения детализации самих факторов популярные методы декомпозиции не обеспечивают глубины распознавания системных управляемых признаков, определяющих изменения управления развитием, соответствующие процессному и технологическому подходу.
С учетом необходимости «широты и глубины» понимания проблемы управления развитием бизнес-процессов автором предложена как наиболее продуктивная для структуризации проблемы управления развитием исходная схема каскадно-кластерной методологии декомпозиции. В ней современные предприятия и производственные комплексы представляют в виде подсистем (каскадов), образующих технологические кластеры процессов. Это бизнес-платформа (разработка и производство товара или услуги), бизнес-архитектура (социальные институты и управление), информационная платформа (информационные процессы) [6, с. 29-33].
Бизнес-платформа в исследовании является основополагающей в формировании технологического кластера, поскольку она отражает, в первую очередь, многообразие состояний социальных структур предприятия. Это концепция и стратегия, структура проектируемого товара или услуги, сырьевые ресурсы и технологии, машины и оборудование, выбранные предприятием как наиболее соответствующие поставленным целям и реализованные в бизнес-процессах. Ее состояние определяет, в свою очередь, целесообразное содержание процессов и технологий бизнес-архитектуры и корпоративной информационной платформы. Поэтому с использованием каскадно-кластерной декомпозиции в первую очередь структурируется бизнес-платформа технологических кластеров, и систематизируются ее характеристики и связи.
Для сравнения реального потенциала системной каскадно-кластерной структуризации и обоснования управления развитием автором проанализированы возможности нейро-сетевых моделей, моделей бизнес-реинжиниринга, методов кластерного анализа [6, с.118-140] и др. Установлено, что каждый из вышеназванных методов обладает своим особенным потенциалом получения представлений о системной структуре бизнеса. В настоящей работе рассматриваются возможности иерархических алгоритмов кластерного анализа, которые, на наш взгляд, являются наиболее интересными для поиска управляемых характеристик бизнеса и обоснования изменений управления развитием. Они подразделяются на дивизионные (алгоритмы анализа) и агломеративные (алгоритмы синтеза) [7].
Дивизионные алгоритмы кластерного анализа торгово-производственных систем. В нашем случае дивизионные алгоритмы в сочетании процессного и технологического подхода исполь-
Экономическая теория и мировая экономика
зуются для предварительного (ландшафтного анализа), поскольку последовательно разделяют региональную (национальную, транснациональную) социально-экономическую систему, частью которой является предприятие, на подсистемы и элементы бизнес-платформы:
• технологические кластеры стратегических хозяйственных единиц,
• структуру бизнес-процессов, образованную на технологиях производства товара (услуги),
• структуру подпроцессов,
• функции бизнес-процессов,
• компоненты (группы признаков) функций бизнес-процессов и технологических процессов,
• управляемые элементы компонентов функций бизнес-процессов процессов и технологических процессов.
Согласно кластерной структуризации рыночная среда может рассматриваться как структурированная среда, состоящая из стратегических хозяйственных единиц (СХЕ) [8, с. 120], образующихся на целевых стратегических сегментах рынка и построенных как технологические кластеры.
В современных представлениях СХЕ как целостная социально-экономическая система объединяет в единое целое дом (семью потребителя) -информационные сети и 1Т-технологии - разработку и производство товара - торговую сеть -дороги и транспорт - логистические системы. Отличие понятия СХЕ от понятия «компания» или «бизнес-единица» состоит в том, что последняя может включать в себя одну или несколько СХЕ, или их отдельные части.
По бизнес-платформе можно выделить несколько типов СХЕ.
1. Производственный комплекс как СХЕ -транснациональный, национальный, региональный или муниципальный, состоящий из самостоятельных предприятий основного, вспомогательного и обслуживающего производств, предприятий инфраструктуры и социальной сферы.
2. Встроенные СХЕ - разработка и производство изделия осуществляется путем распределения заказа на многих предприятиях региона (или, например, муниципального образования).
3 Предприятие как СХЕ - предприятие (компания) с законченным технологическим циклом разработки товара, его производства и продажи.
4. Подразделение как СХЕ - подразделение компании с законченным циклом разработки, производства товара и продажи.
5. Категорийные - построенные на функциях процессов производства и продажи категорий однородных товаров и услуг в торговопроизводственных системах.
6. Функциональные СХЕ - структурные подразделения или предприятия, ориентированные на обеспечение успешной деятельности стратегических хозяйственных единиц, работающих в концепции «бизнес для потребителя В2С». Это вы-
полнение вспомогательных процессов (машиностроение, технический сервис, энергетика, водоснабжение, транспорт и т. д.) и обслуживающих процессов (банки и финансовые компании, информация и образование, юридические и консалтинговые услуги и т. п.) в концепции «бизнес для бизнеса В2В».
7. Инновационные СХЕ - стратегические альянсы, научные парки, технологические полисы, венчурные компании, учебные заведения и др.
8. Виртуальные предприятия - связи по кооперации в глобальной сети, образующие технологический кластер на базе уже существующих предприятий мирового рынка.
9. Интегрированные торгово-производственные системы массового производства на индивидуальный заказ, построенные на информационных, транспортных и логистических сетях и информационных технологиях.
Различные варианты стратегических хозяйственных единиц определяют многообразие основных, вспомогательных, обслуживающих и специальных бизнес-процессов и их функций.
В качестве компонентов функций, структурируемых на управляемые элементы можно принять:
• цели выполнения функции в экономической системе;
• обрабатываемый ресурс;
• технологические правила выполнения
функции;
• машины и технологическое оборудование;
• персонал, выполняющий функции;
• организационные правила выполнения
функций;
• правила управления выполнением функций.
Таким образом, в результате декомпозиции
социально-экономической системы могут быть распознаны каскады подсистем, компонентов и управляемых элементов бизнес-среды. А, исходя из базовых корпоративных ценностей, могут быть каскадированы цели управления развитием, которые в качественном содержании в совокупности образуют стратегическую карту бизнеса в различных проекциях.
В начале на основе полученного описания структурных схем технологических кластеров в виде каскадов подсистем, управляемых элементов и целей может быть определен класс задач диагностики:
• согласованности целей и критериев бизнес-процессов стратегических хозяйственных единиц;
• выбор приоритетной структуры рыночного пространства;
• определение места предприятия (бизнес-процесса) в структуре рыночной среды;
• исследование динамики адаптации внутренней среды предприятия к монопольному или конкурентному рыночному пространству для определения целесообразных границ предприятия в структуре технологического кластера;
• диагностика состояния функций бизнес-процессов;
• дифференциация предприятий (СХЕ) по упорядоченности бизнес-процессов в технологическом кластере;
Применение дивизионного метода структуризации бизнес-платформы и ее ландшафтного анализа позволяет определить варианты состояния структуры системы бизнеса и получить исходные представления для синтеза целесообразной модели технологического кластера.
Агломеративные алгоритмы кластерного анализа торгово-производственных систем. Аг-ломеративные алгоритмы последовательно объединяют однотипные объекты во все более крупные группы и позволяют вести синтез технологического кластера из усовершенствованных отдельных элементов, имеющих измерение. В данном случае возможны три метода синтеза и количественной оценки управления развитием.
Первый вариант - синтез связей между бизнес-процессами технологического кластера. Путем полевых наблюдений, сбора и обработки информации о составляющих потерь времени в бизнес-процессах технологического кластера может быть установлена проблемная связь и решена задача количественной оценки, которая заключается в определении звена или партнера, наносящего технологическому кластеру в целом наибольший ущерб.
Второй вариант - синтез многомерной структуры технологического кластера как объекта нечисловой природы. Как правило, распознаваемые структурные характеристики бизнеса как системы эмпирически представляют собой совокупность статистических и дискретных величин различной размерности, а также многообразных качественных признаков. В этом случае распознаваемый образ структуры бизнеса как системы может быть отнесен к объектам нечисловой природы.
В нашем случае было определено, что все без исключения распознаваемые характеристики приводятся в единое измерение (безразмерные индексы) посредством построения шкал. Это позволяет снять препятствия для применения количественных методов расчета комплексных критериев и агрегирования исходных данных в целях приведения задачи к стандартному методу регрессионного анализа при изучении связей в бизнес-системе и балансировке индексов [6, с. 94-114].
Результатом синтеза многомерной структуры являются взаимосвязанные каскады ключевых индексов. От глобальных, определяющих корпоративные интересы, до структурных характеристик, определяющих сферы деятельности людей в технологических процессах.
Третий вариант - синтез многомерной структуры технологического кластера как многоуровневой системы. В качестве инструмента реализации агломеративного алгоритма нами разработано
многоуровневое описание систем [6, с. 141-143, 158-161], которое предусматривает синтез бизнес-платформы из усовершенствованных функций процессов путем:
• построение каскадов соподчиненности функций процессов в соответствии с их предполагаемой ролью в эффективности системы в целом,
• классификацию параметров состояний функций,
• классификацию параметров прямых и обратных связей между функциями.
Экономико-математическая модель, разработанная с учетом параметров состояния и параметров связи многоуровневого функционального описания технологического кластера позволяет осуществлять количественное сравнение вариантов преобразований управления развитием на основе оптимизации (бескомпромиссной минимизации) критерия суммы затрат и потерь.
Диагностируемые источники повышения производительности и эффективности бизнеса как технологического кластера. Проблема повышения производительности на российских предприятиях достаточно не нова. К настоящему моменту в России сложились и опробованы как минимум четыре сценария повышения производительности, являющихся предметом научнотехнической политики и отличающихся как глубиной понимания, так и принципиальным различием управленческого выбора.
Сценарий 1. Больше «обычной техники». Наиболее традиционный из малоуспешных вариантов решения. Строится на предположении, что проблему можно решить, увеличив количество работающих агрегатов. Однако расширение фронта работ практически не приводит к увеличению производительности, а издержки растут. Очевидное объяснение парадоксу специалисты находят в низком качестве отечественных машин, недостаточной численности персонала и его низкой квалификации и ответственности.
Сценарий 2. Больше «хорошей» техники. Предприятие приобретает зарубежную технику и ожидает прироста производительности более чем на порядок. Реальный рост производительности 2,5 раза на один, максимум два года. Внешне наблюдается достаточно быстрое, аварийное разрушение машин, рассчитанных за рубежом на устойчивую и эффективную эксплуатацию в течение десятилетий. Очевидное объяснение парадоксу специалисты находят в низкой квалификации и ответственности персонала, в отсутствии фирменного сервиса.
Сценарий 3. Больше «хорошей» техники плюс ее фирменный сервис и обучение персонала в зарубежной компании. Заметно снижаются простои по техническим причинам. Достаточно устойчивая работа в течение многих лет. Однако в целом рост производительности на порядок не достигается.
Экономическая теория и мировая экономика
Сценарий 4. Больше «хорошей» техники плюс фирменный сервис, плюс реинжиниринг всего технологического кластера взаимосвязанных процессов дает шансы для увеличения производительности более чем на порядок, что активно реализуется в зарубежных компаниях и на передовых российских предприятиях. Имеет место результат уже другого свойства - рост производительности, качества и конкурентоспособности товаров наблюдается при одновременном снижении издержек. Эффект в основном парадоксальный для всей существующей теории и практики российского менеджмента, поэтому мало понимаемый и достаточно редко реализуемый в российских условиях только исключительно высокопрофессиональным менеджментом отдельных компаний.
Причина состоит в том, что сегодня данные сценарии специалисты традиционно пытаются истолковать в неоклассической и классической методологии структуризации проблемы, т. е. рассматривать бизнес как статистические совокупности (вход и выход) или отдельные процессы. Ответ же является достаточно прозрачным при ландшафтном анализе технологического кластера и определении звена или партнера, наносящего наибольший ущерб путем построения и анализа схемы связей между бизнес-процессами. При этом вскрывается и систематизируется принципиально новая совокупность фактов, характеризующих настоящее состояние бизнес-систем.
Во-первых, на предприятиях обычно сложилась достаточно сложная структура основных, вспомогательных и обслуживающих процессов (более двухсот).
Во-вторых, как правило, отсутствует единая для всех процессов целевая структура и достойная решению проблемы сбалансированная система ключевых показателей эффективности. Вспомогательные и обслуживающие процессы ориентируются на свою внутреннюю эффективность, а не на бизнес-задачу основного процесса комплекса.
В-третьих, вскрываются истинные источники потерь времени, объективно не позволяющие достаточно продуктивно реализовать три первых сценария и, наоборот, успешно реализовать четвертый, что типично для достаточно широкого спек-
тра видов экономической деятельности, несмотря на некоторое отличие в цифрах (см. таблицу).
Согласно вышеприведенным статистическим данным имеет смысл применять дорогостоящие агрегаты большей производительности, если только удастся устранить потери более двух третей рабочего времени, обусловленные несовершенством товаров и услуг производственного назначения. Это простои по техническим причинам и исправление ошибок других процессов.
На примере комплекса уборочных работ (данные полевых экспериментов, выполненных автором) можно сделать стратегическое предположение о том, что, кардинальный эффект повышения производительности более чем на порядок реален. Эффект может быть достигнут при одновременном применении путем:
• более высокопроизводительных технологических агрегатов - резерв двукратного и более роста,
• производства машин более высокой технической надежности и фирменного сервиса - резерв двукратного роста,
• реинжиниринга всей совокупности вспомогательных и обслуживающих бизнес-процессов -резерв почти троекратного роста.
Данное предположение может быть распространено и на другие виды экономической деятельности. Можно применить более широкий диапазон каскадно-кластерной декомпозиции, включая все стадии разработки, производства и продажи конечного продукта. В результате может быть образован согласованный технологический кластер процессов, отличающийся более высоким потенциалом производительности, а, следовательно, и эффективности.
В заключение следует отметить, что применение методов иерархических алгоритмов в предлагаемой автором каскадно-кластерной декомпозиции бизнес-среды как системы позволяет обосновать совокупность неколичественных и количественных методов анализа и обоснования изменений управления развитием. В практическом плане для формирования конкурентоспособных технологических кластеров может быть получена принципиально новая по методологическому содержанию
Составляющие рабочего времени в основном бизнес-процессе предприятия (производственного комплекса)
Виды деятельности Составляющие рабочего времени, %
Выполнение основного технологического процесса Простои по техническим причинам Исправление ошибок других процессов
Подземные горные разработки * 12 41 47
Открытые горные разработки* 21 31 48
Уборочные работы в сельском хозяйстве 28 28 44
*Примечание: по данным НТЦ-НИИОГР, г. Челябинск.
управленческих инструментов совокупность специальных критериев, распознающих системный контекст бизнеса. Эти критерии в наибольшей мере соответствуют естественной процессной и технологической природе бизнеса. Они могут образовать сертифицированную методологическую базу управления развитием и войти в профессиональные компетенции особого вида специалистов-экспертов. Это менеджеры по стратегическому планированию и управлению, эксперты по методологии и менеджеры проектов управления системным развитием бизнес-процессов предприятий и производственных комплексов, инновационные и категорийные менеджеры.
Литература
1. Российская промышленность на перепутье. Что мешает нашим фирмам стать конкурентоспособными: доклад ГУ ВШЭ о конкурентоспособности обрабатывающей промышленности России по результатам партнерского проекта со Всемирным банком при финансовой поддержке Министерства экономического развития и торговли Российской Федерации / В. Голикова, К. Гончар, Б. Кузнецов, А. Яковлев; науч. рук. проекта Е. Ясин.
- М., 2007.
2. Информационные технологии в бизнесе: энциклопедия / под ред. М. Желены. - СПб., 2002.
3. Яковенко, А.М. Современная модель эффективного бизнеса /А.М. Яковенко; под общ. ред. С. С. Чернова. - Новосибирск, 2009. - Книга 4.
4. Оценка конкурентоспособности экономики России: отраслевой и кластерный анализ. Доклад экспертной группы Комитета Российского союза промышленников и предпринимателей (работодателей) по промышленной политике и конкурентоспособности (май 2005 г.) / рук. В.П. Евтушенков // www.derrick.ru.
5. Дружинин, В.В.Проблемы системологии. Проблемы теории сложных систем / В.В. Дружинин, Д.С. Конторов. - М., 1976.
6. Яковенко, А.М. Методология диагностики и управления развитием бизнес-процессов промышленных предприятий: монография //А.М. Яковенко // Избранные труды Российской школы по проблемам науки и технологий. - М.: РАН, 2008.
7. Управление организацией: энциклопедический словарь / под ред. А.Г. Поршнева, А.Я. Киба-нова, В.Н. Гунина. - М, 2001.
8. Книга делового человека: под ред. Г.А. Краюхина и Э.С. Минаева. - М., 1993.
Поступила в редакцию 10 апреля 2009 г.
Яковенко Александр Максимович. Кандидат технических наук, доцент кафедры менеджмента и мировой экономики Российского государственного торговоэкономического университета ГОУ ВПО «РГТЭУ» Челябинский институт (филиал). Область научных интересов - методология диагностики и управления развитием бизнес-процессов предприятий в современной модели эффективного бизнеса. Контактный телефон (351) 280-53-85.
Alexander Maximovich Yakovenko. Candidate of Engineering science, associate professor of the Management and World Economy department of Russian State Trade-Economic University, Chelyabinsk institute (branch). Scientific interests: methodology of diagnostics and management of enterprise business-processes development in the modern model of efficient business. Contact telephone 007-351-280-53-85.
