УДК 334.5
Каркавина Александра Сергеевна
старший преподаватель кафедры экономики Сибирского университета потребительской кооперации [email protected]
Использование методов оптимизационного
МОДЕЛИРОВАНИЯ В СТРАТЕГИЧЕСКОМ ПЛАНИРОВАНИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ
Aleksandra S. Karkavina
Senior teacher of department of economy of the Siberian university of consumer cooperation [email protected]
Using methods optimization
MODELING IN STRATEGIC PLANNING ORGANIZATIONS
Аннотация. В условиях сложной и нестабильной внешней среды, влияющей на внутренний потенциал субъектов хозяйствования, актуальным становится совершенствование традиционных управленческих концепций, в том числе стратегического менеджмента. Эффективность реализации стратегии зависит от качества управленческих решений на всех этапах системы стратегического менеджмента: анализ, планирование, реализация, контроль, внесение корректив. Стратегическое планирование, включающее выбор из нескольких стратегических альтернатив одной, наиболее адекватной условиям внешней среды и внутреннему потенциалу, является важнейшей функцией стратегического менеджмента. В статье для решения данной проблемы предлагается использовать методы оптимизационного моделирования. Моделирование позволяет отобразить наиболее характерные свойства, структурные и функциональные параметры объекта управления, а также выделить его важнейшие взаимосвязи с внешней и внутренней средой, что позволяет оптимизировать процесс выбора стратегии развития.
Ключевые слова: стратегический менеджмент, стратегическое планирование, методы оптимизационного моделирования.
Annotation. In a complex and volatile external environment affecting the internal capacity of economic entities, it becomes urgent improvement of traditional management concepts, including strategic management. The effectiveness of the strategy depends on the quality of management decisions at all stages of strategic management: analysis, planning, implementation, monitoring, corrective action. Strategic planning, which includes a choice of several strategic alternatives one, the most appropriate environmental conditions and internal potential is the most important function of strategic management. In an article for solutions to this problem are encouraged to use methods of optimization modeling. Simulation allows you to display the most characteristic properties, structural and functional parameters of the object management, and highlight the important relationship with the external and internal environment that allows you to optimize the process of selecting a development strategy.
Keywords: postmodern, culture, society, era, youth, foreshortening, outlook.
В современных условиях нестабильность развития стран и рынков обусловлена не только традиционными экономическими причинами цикличного развития экономик, но и усилением влияния геополитических факторов на усложнение внешней среды. Экономический спад экономики Китая, финансовые проблемы южных стран Евросоюза, а также политическая нестабильность и угрозы международного терроризма в странах Ближнего Востока, как следствие мощные миграционные потоки в страны Евросоюза, украинский кризис, отягощенный санкционной войной - все это и многое другое влияет на нестабильность внешней среды, в которой функционируют субъекты национальной, региональной бизнес-экономик.
Отсюда, на всех уровнях происходит усложнение управленческих процессов, соответственно актуальной становится разработка новых подходов к традиционным управленческим концепциям, в том числе к теории стратегического менеджмента, возникшей в середине прошлого века. Из всех управленческих теорий стратегический менеджмент концептуально наиболее соответствует процессам управления, осуществляемым в условиях сложной, нестабильной, быстроизменяющейся внешней среды. Тенденции изменения внешней среды, а также учет внутреннего потенциала объекта управления являются основой для выработки стратегических альтернатив, выбора оптимальной стратегии развития. Далее, результаты выполнения стратегии становятся
176
основой для корректировки стратегических планов. Такова последовательность стратегического управления.
Все перечисленные этапы стратегического менеджмента представляют собой сложную подсистему. Так, на этапе стратегического анализа возникает необходимость учета не только элементов непосредственного, но и макроокружения, в том числе политических факторов. Отсюда, расширяется объем информации, который необходимо изучить, однако это может привести к достаточно сложной картине, требующей, в свою очередь, упрощения ситуации, что возможно не будет соответствовать имеющимся реалиям. Не менее, и даже более сложны другие этапы стратегического менеджмента: планирование, реализация и контроль.
В задачи данной статьи входит рассмотрение методических аспектов стратегического планирования, определение возможности оптимизации методов планирования. Оптимальная стратегия - адекватная изменениям внешней среды, соответствующая внутреннему потенциалу, при условии успешной ее реализации обеспечит объекту управления формирование конкурентных преимуществ, и наоборот. Безусловно, всегда есть возможность внесения корректив в выбранную стратегию, однако, это чревато потерей времени, ресурсов, что может сказаться на конкурентоспособности организации.
Стратегическое планирование актуально не только для хозяйствующих субъектов национальной, региональной экономик, но и для органов государственной власти и местного самоуправления. Результатом государственного стратегического планирования являются концепции, стратегии, про-
граммы развития страны, отдельных регионов и муниципальных образований. В настоящее время государственное и муниципальное стратегическое планирование регулируется Федеральным законом от 28 июня 2014 г. № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» [1].
Управленческая практика хозяйствующих субъектов позволяет формировать собственную последовательность и методологию стратегического планирования, от самых упрощенных подходов до сложных, основанных на использовании математического и статистического аппарата.
Под методологией стратегического планирования мы понимаем совокупность принципов и методов, позволяющих сформулировать логически последовательную систему этапов разработки стратегических планов, обосновать научную базу выбора механизмов реализации стратегий [2, с. 27].
Один из самых сложных этапов стратегического планирования - оценка имеющихся стратегических альтернатив и выбор оптимальной стратегии с учетом множества факторов внешней и внутренней среды. Для более полного обоснования данной процедуры используются разнообразные научные методы.
Из приведенной схемы (рис. 1) видно, что в процессе принятия управленческих решений применение научного аппарата с использованием математических моделей является актуальным. Однако отношение к моделям вообще и к математическим моделям, в частности, до сих пор неоднозначно. Многие руководители организаций считают их в практической деятельности малоэффективными, предпочитая принимать решения, основываясь на собственном опыте и интуиции.
177
А. В. Гладилин отмечает, что устойчивое экономическое развитие (государства, отрасли или объекта хозяйствования) зависит от надежности и обоснованности управленческих решений. Ход принятия управленческих решений должен учитывать их многовариантность, наличие неопределенности, оценку влияния факторов на отдельно взятый вариант. Выбор наилучшего варианта производится путем эконометрических расчетов. Предпочтение отдается варианту, обеспечивающему наивысшую эффективность управленческих решений [3, с. 9].
По определению Л. Клейна «Основная задача эконометрики - наполнить эмпирическим содержанием априорные экономические рассуждения» [4, с. 7]. Отсюда, основной задачей эконометрики прогнозирование путей развития макро-и микроэкономических факторов. Прогнозная информация должна давать возможность принятия стратегических решений в зависимости от изменения внешней и внутренней среды.
производство будет превышать потребности, в результате возможны излишние запасы, хранение которых потребует дополнительных затрат. Чтобы добиться уменьшения данных издержек, необходимо обеспечить снижение уровня запасов путем нахождения соответствия между предъявляемым спросом и объемом производства.
При втором варианте разрыв между уровнями спроса и производства устраняется, нет необходимости формировать запасы. Однако такой режим производства потребует больших затрат, связанных с наращиванием производственной мощности в месяцы максимального спроса и недоиспользованием ее в месяцы с пониженным спросом.
Между этими двумя вариантами существует множество промежуточных, из которого и требуется выбрать оптимальный.
Математически такая задача сводится к минимизации функции затрат
Моделирование позволяет руководителям отобразить наиболее характерные свойства, структурные и функциональные параметры объекта управления, а также выделить его важнейшие взаимосвязи с внешней и внутренней средой. Классические модели принятия решений всегда являются оптимизационными. Они построены таким образом, чтобы можно было использовать оптимизационный алгоритм.
ZTCt(Xf, yt). (1)
t =1
при условиях
xt > 0, yt > 0 , t e [1; T ];
Xt + yt -1 - yt = D(t), t e [1; T];
Рассмотрим некоторые задачи оптимизационного моделирования, связанные с выбором альтернативных стратегий развития организаций. При разработке товарно-рыночной стратегии руководству предприятия необходимо решить следующую задачу: рассчитать производственную программу выпуска продукции на период (год), состоящий из нескольких этапов (месяцев), таким образом, чтобы удовлетворить потребности покупателей при минимальных затратах, предполагая, что спрос на продукцию, производственные возможности, емкость складских помещений, а также издержки производства и хранения известны.
Если предположить, что спрос на определенном рынке колеблется по месяцам, то следует рассчитать месячные производственные программы, чтобы переменный спрос на продукцию был удовлетворен при минимальных суммарных издержках. В этой ситуации возможны два варианта:
- объем производства постоянный и максимальная потребность удовлетворяется за счет производства в данном месяце и части продукции, не использованной в месяцы с пониженным спросом;
- объем производства переменный, точно соответствующий месячной потребности в продукции.
Первый вариант удобен с точки зрения режима производства, так как на протяжении планируемого периода изменений в выпуске продукции происходить не будет. Однако, переменный спрос при таком постоянном среднем уровне производства приведет к тому, что в отдельные месяцы
xt < IC (t), t e [1; T];
yt < CW(t), t e [1; T].
где xt - выпуск продукции в течение отрезка времени (месяца) t; yt - уровень запаса продукции на конец отрезка времени ( месяца) t; y0 - начальный уровень запаса продукции; T - продолжительность планового периода; IC(t) - максимально возможный объем выпуска продукции (производственная мощность предприятия) в месяце t; CW(t) - максимально возможный уровень запаса продукции (емкость склада предприятия) в месяце t.
Задача относительно легко решается путем применения одного из двух подходов: линейного программирования или динамического программирования. Охарактеризуем сильные и слабые стороны данных подходов.
Метод линейного программирования состоит в целенаправленном переборе вершин допустимой области таким образом, чтобы следующие вершины имели лучшее значение целевой функции, чем предыдущие. Ограничением является требование линейности целевой функции и ограничений задачи. В то же время, простота и высокая эффективность симплекс-метода объясняют популярность данного подхода для решения многочисленных задач технико-экономического содержания, моделями которых являются задачи линейного программирования.
178
В основе теории динамического программирования лежит принцип оптимальности Р. Веллмана [5], согласно которому оптимальная стратегия обладает свойством, что каковы бы ни были начальное состояние и начальное решение, последующие решения должны составлять оптимальную стратегию относительно состояния, полученного в результате начального решения.
Преимуществом динамического программирования по сравнению с другими является то, что при постановке задачи и описании общей схемы ее решения не накладывает каких-либо ограничений на природу и характер входящих в задачу функций (типа линейности, выпуклости, непрерывности и т.п.). Однако, если размерность пространства состояний задачи (количество переменных, определяемых для каждого этапа) больше двух, применение методов динамического программирования становится настолько трудоемким, что перестает быть эффективным.
Применительно к задаче определения оптимальной производственной программы динамическое программирование может быть использовано в случае, если:
- планируется производство одного единственного вида продукции;
- плановой единицей измерения является технологический комплект с постоянной структурой.
Симплекс-метод не накладывает дополнительных ограничений на количество переменных, а бухгалтерские методы определения себестоимости позволяют построить линейную функцию затрат, поэтому при определении оптимального уровня многономенклатурного производства предпочтительным является использование аппарата линейного программирования.
На практике часто приходится сталкиваться с производством продукции, долговременное хранение которой, в силу объективных причин, невозможно. В этом случае рассмотренная выше модель может дать такое оптимальное решение, которое будет неприемлемым в реальной ситуации. Следовательно, требуется модифицировать систему ограничений таким образом, чтобы она учитывала сроки хранения запасов готовой продукции. Например, если срок хранения продукции равен e полн ых месяцев, то ограничения могут принять вид:
У t-e £ ZD/ (j), e = 1,2,..., t е[1; T ] ;(2)
j=t-e+1
Это означает, что запас, образовавшийся в месяце t -e , не должен превышать объемов спроса в месяцах ct -e +1 по tвключительно.
Рыночная экономика предъявляет жесткие требования к финансовым ограничениям. Собственники и менеджеры организаций осознают неразрывность финансовых и производственных проблем, стремятся к четкому регулированию финансовых потоков внутри организации. В связи с этим возникает проблема увязки определения оптимальной
производственной программы, удовлетворяющей спрос, с эффективным использованием имеющихся ресурсов и финансовыми результатами хозяйственной деятельности. Решить ее можно при помощи анализа безубыточности, являющимся одним из методов поддержки принятия стратегических решений.
Посредством анализа безубыточности можно определить влияние объема производства на финансовые результаты деятельности организации. Это особенно важно, поскольку объем производства - один из важнейших факторов изменения совокупных издержек, выручки от реализации и прибыли.
Анализ безубыточности базируется на зависимости между выручкой от реализацией, издержками (постоянными и переменными) и прибылью в течение краткосрочного периода, когда производство продукции ограничено определенными производственными мощностями, увеличение или уменьшение которых за короткий отрезок времени невозможно. Кроме того, допускается, что объем производства продукции равен объему ее реализации.
Рассмотрим задачу определения оптимальной производственной программы с позиции анализа безубыточности. Как известно точка безубыточности - (критический объема производства, точка покрытия) - это такой объем производства продукции, при реализации которого выручка покрывает совокупные затраты. В этой точке выручка не позволяет организации получить прибыль, однако убытки также отсутствуют. В соответствии с чем точка безубыточности будет соответствовать реализации:
FC + VC ■ Q = P ■ Q , (3)
где Р - цена единицы продукции; Q - объем реализации продукции; FC - постоянные издержки на производство и реализацию продукции; VC - переменные издержки на производство и реализацию единицы продукции.
Так как объем реализации в нашей задаче равен объему спроса, то с учетом затрат на хранение требование безубыточности для различных вариантов объема производства и реализации можно записать в виде совокупности ограничений следующего вида
FC(t) + VC(t) xt + SC(t)
yt £ P(t)■ D(t), t e[1; T] .(4)
ИЛИ
T(FC(t) + VC(t)xt + SC(t)yt) £ ZP(t) D(t) .(5)
t=1 t=1
Второе (общее) ограничение является более предпочтительным, так как позволяет организации маневрировать ценами, а в условиях конкуренции гибкая система ценообразования - стратегический фактор рыночного поведения. В ко-
179
нечном итоге, путем последовательного решения частных производственных задач можно
Литература:
1. Федеральный закон от 28 июня 2014 г. № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации». URL: http:// www.rg.ru/ 2014/ 07/03/strategia-dok.html (28 апреля 2015).
2. Наша нова М.В. Стратегия раз вития потребительской кооперации (теория, методология, практика): монография. Новосибирск : Федеральное агентство по образованию. Новосибирский гос. ун-т. 2006. 198 с.
3. Гладилин А.В. Эконометрика : учебник / А.В. Гладилин, А». Герасимов, Е.И. Громов. Ростов н/Д: Феникс, 2011 297 с.
4. Кремер Н.Ш. Эконометрика : учебник для вузов. Под ред. проф. Н.Ш. Кремера / Н.Ш. Кремер, Б. А. Путко М. : ЮНИТИ-Дана, 2002. 311 с.
5. Чернышев СМ. Об использовании метода динамического программирования Р. Беллмана в задачах экономического содержания. URL: http:// cyberleninka.ru/article/n/ob-ispolzovanii-metoda-di-namicheskogo-programmirovaniya-r-bellmana-v-za-dachah-ekonomicheskogo-soderzhaniya (28 августа 2015).
сконструировать оптимизационную модель поддержки принятия стратегических решений.
Literature:
1. The federal law of June 28, 2014 № 172-FZ «About strategic planning in the Russian Federation». URL: http:// www.rg.ru/2014/07/03/strategia-dok.html (on April 28, 2015).
2. Namkhanova M.V. Strategy of development of consumer cooperation (theory, methodology, practice): monograph. Novosibirsk : Federal agency by training. The Novosibirsk state. un-t. 2006. 198 pages.
3. Gladilin A. V. Ekonometrika: textbook. A.V. Gladilin,
A. N. Gerasimov, E.I. Gromov. Rostov n/D : Phoenix, 201. 297 pages.
4. Kremer N.Sh. Ekonometrika: the textbook for higher education institutions / N.Sh. Kremer,
B. A. Putko. Under the editorship of the prof. N.Sh. Kremer. M. : UNITY Dana, 2002. 311 pages.
5. Chernyshev S.I. About use of a method of dynamic programming of R. Bellman in tasks of the economic contents. URL: http:// cyberleninka.ru/ article/ n/ ob-ispolzovanii-metoda-dinamicheskogo-programmirova-niya-r-bellmana-v-zadachah-ekonomicheskogo-soder-zhaniya (on August 28, 2015).
180