CC BY
19
Библиографический список
1. Albats, Y., Neil, Howe N. They grew up in a cynical environment [Электронный ресурс] // The New Times. — Режим доступа : http://newtimes.ru/articles/detail/ 33302 (дата обращения: 21.09.2017).
2. Как теория поколений влияет на бизнес [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://www.topobzor.com/kak-teo riya-pokolenij-vliyaet-na-biznes.html (дата обращения: 20.09.2017).
3. Митрофанова, Е. Использование прикладных аспектов теории поколений при формировании социальной, корпоративной и государственной политики [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://www.demoscope.ru/weekly/2009/ 0381/student03.php#_FNR_1 (дата обращения: 20.09.2017).
4. Шамис, Е. В каких условиях растет поколение Милениум и Z и что станет их ценностями [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://ruge nerations.su/2009/05/21/в-каких-условиях-растет-поколение-мил (дата обращения: 21.09.2017).
Bibliographic list
1. Albats, Y., Neil, Howe N. They grew up in a cynical environment [Electronic resource] // The New Times. — Mode of access : http://newtimes.ru/artic les/detail/33302 (date of access : 21.09.2017).
2. As theory of generations affects the business of E-resource [Electronic resource]. — Mode of access : http://www. topobzor.com/kak-teoriya-pokolenij-vliyaet-na-biznes/.html (date of access: 20.09.2017).
3. Mitrofanova, E. Use of applied aspects of theory of generations in formation of social, corporate, and public policy [Electronic resource]. — Mode of access : http://www.demoscope.ru/weekly/2009/03 81/student03.php#_FNR_1 (date of access: 20.09.2017).
4. Shamis, E. Conditions in which a generation of Millennium, and Z and what will be their values [Electronic resource]. — Mode of access : http://rugenerations.su/ 2009/05/21/в-какнх-conditions-growing-ge neration-mil (date of access: 21.09.2017).
А. Ю. Панычев
ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ КАЧЕСТВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ И БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
Аннотация
Технология исследования снабженческо-потребительского цикла обеспечения работ в зависимости от уровня качества функционирования процесса обобщена на иные производственные и бизнес-процессы. Поставлена и решена задача оптимизации суммарных затрат от соответствия и несоответствия процесса заданному уровню качества работ. Предложена итеративная процедура совершенствования процесса снабжения для линейных моделей затрат и оптимизационная для их нелинейных зависимостей. Описана процедура количественного изменения качества производимых работ. Приведены иллюстративные примеры использования разработанных моделей и технологий на железнодорожном транспорте.
Ключевые слова
Снабженческо-потребительский цикл, уровень качества функционирования процесса, затраты на обеспечение соответствия качеству, затраты, связанные с несоответствием качества функционирования, оптимизация.
A. Yu. Panychev
INVESTIGATION OF MODEL OF OPTIMIZING THE QUALITY OF FUNCTIONING OF PRODUCTION AND BUSINESS PROCESSES
Annotation
Technology of research of supply-and-consumer cycle of providing work, depending on level of quality of process, is generalized to other production and business processes. Problem of optimization of total costs from conformity and discrepancy of process to a given level of work quality has been set and solved. An iterative procedure for improving the supply process for linear cost models and optimizing for their nonlinear dependencies is proposed. Procedure for quantitative changes in quality of work performed is described. Illustrative examples of use of developed models and technologies in railway transport are given.
Keywords
Supply-consumer cycle, level of quality of functioning of process, costs for ensuring compliance with quality, costs associated with a mismatch in quality of operation, optimization.
В работе [1] рассмотрен ряд вопросов, связанных с оценкой и прогнозированием эффективного использования материально-энергетических ресурсов (МЭР) в структурных подразделениях железнодорожного транспорта при организации снабженческо-потребительского цикла (СПЦ). В частности решена задача определения оптимального уровня качества функционирования процесса. Процесс обеспечения производства продуктов (товаров и услуг) на железнодорожном транспорте представляется в виде процесса (снабженческо-потребительского цикла), как ряда мероприятий, осуществляемых с различным качеством.
Мероприятия разделены на категории по признаку соответствия или несоответствия затрат качеству. «К затратам соответствия относятся затраты, связанные с обеспечением нормального протекания процесса в соответствии с разработанным планом и требуемым уровнем качества (подача заявки, транспортирование, отпуск, хранение,
V о
Кт
С
= (1 - Сн
С
Сн + Сс —> min
где К^^Ч — коэффициент качества, соответствующий оптимальному уровню;
контроль и т. д.). Затраты несоответствия связаны с возникновением дополнительных издержек и убытков из-за нестабильного функционирования СПЦ (несвоевременность поставки, порча груза, простои из-за дефицита, перерасход МЭР и т. д.)» [1].
Исследование обеих категорий затрат (соответствия и несоответствия) позволяет добиться улучшений производственной деятельности. Основываясь на модели и статистических данных отчета о затратах, создается программа мероприятий по улучшению деятельности. Баланс двух категорий затрат определит и приоритет принятия решений. Предложенная в [1] модель обладает тем преимуществом, что она применима для любых процессов, и способствует постоянному снижению затрат при непрерывном улучшении качества, а также позволяет оценить упущенную выгоду.
В работе [1] приведено правило определения оптимального уровня качества функционирования процесса:
) -100%
(1)
Сс — затраты соответствия качеству, р.; Сн — затраты несоответствия качеству, р.
Недостатки модели (1) определяются следующими замечаниями:
- затраты Сс и Сн являются функциями от коэффициента качества работ.
В свою очередь, коэффициент К^^
находится по значениям Сс и Сн, принимаемым в соответствующей точке. То есть их следует знать априори, или располагать соответствующими функциями
Сс( К
°ач ) и Сн( Ккач ) для решения оптимизационной задачи.
- соотношение (1) работает при Сс > Сн, иначе формула «не работает»,
Копт . Л
кач - 0, что противоречит его экономической сущности.
- не обозначен механизм измерения коэффициента Кк^ .
Предложенная методика рекомендовалась при планировании затрат по стадиям процесса и уровня качества. Далее, вышеизложенная идея распространяется не только на СПЦ, но и на другие процессы, реализуемые на производстве. Например, оценивается качество:
- роспуска составов на сортировочной горке;
- образовательного процесса в вузе;
- обслуживания пассажиров на станции и т. д.
В отличие от [1] далее коэффици-
ент качества К
опт
- кач будем измерять не в процентах, а в относительных единицах, то есть на промежутке [0; 1]. Значение
К
опт
кач = 0 соответствует полному отсутствию качества и при этом очевидно, что затраты несоответствия качеству Сн максимальны, а затраты соответствия
опт кач
= 1,
качеству Сс = 0. При значении К напротив Сс максимально, а Сн = 0.
Общий вид графиков Сс, Сн и суммарных затрат
С = Сс + Сн (2)
приведен на рисунке 1.
Каковы возможные минимальные затраты (Стги)? Когда (то есть при каких К) они достигаются? Как можно, зная модель процесса, понизить уровень затрат?
Задача состоит в определении такого уровня качества Ккач, при котором суммарные затраты на его поддержание минимальны.
Рисунок 1 — Графическое представление затрат на обеспечение качества функционирования производственных и бизнес-процессов
Рассмотрим вначале случай линейных зависимостей Сс и Сн. Легко показать, что в этом случае
Сс = аК . (3)
Сн = Ъ - ЪК. (4)
Для удобства оперирования формулами далее индекс «кач» у параметра
опущен. Коэффициент а в (3) характеризует затраты Сс на обеспечение К =1, а коэффициент Ъ в (4) отражает максимальные Сн при К = 0 и кроме того соотношение (4) обеспечивает выполнение обязательного условия Сн (1) = 0.
Суммарные затраты в этом случае равны:
С = Ъ + К(а - Ъ). (5)
При а = Ъ суммарные затраты не зависят от К и равны Ъ — неустойчивое состояние процесса.
Если а > Ъ, то смысла в повышении качества процесса в рамках данной постановки задачи (ради уменьшения суммарных затрат) нет — суммарные затраты от этого только растут. Правильно доопределить задачу введя дополнительные ограничения. Например, найти минимальные суммарные затраты при
К°ач - Кгр
^гр . (6)
Это ограничение целесообразно при всех постановках задачи (произвольных видах зависимостей Сс и Сн от К). Линейные модели для Сс и Сн дают грубую оценку исследуемого процесса и могут быть ограниченно использованы (в рамках окрестности точки пересечения графиков Сс и Сн). Это можно увидеть из следующих рассуждений. Если а < Ъ, то с увеличением К суммарные расходы уменьшаются и надо стремиться к максимально возможному К. При этом суммарные расходы достигнут: или значения С = а, при К = 1, или значения 0 при К = Ъ /( Ъ - а). Очевидно, что эта ситуация на практике не возникает и является следствием приближенности линейной модели. Однако линейные модели удобны, так как для идентификации неизвестных зависимостей требу-
ется минимум данных. Выход из сложившегося противоречия видится в построении следующей итерационной процедуры.
1. Оценка параметров линейных моделей (3) и (4).
2. Расчет суммарных потерь (формула (5)).
3. Оценка тенденций изменения суммарных потерь в зависимости от параметров моделей.
При а < Ъ с увеличением К суммарные расходы уменьшаются и надо предпринять меры к увеличению К.
При а > Ъ, то смысла в повышении качества процесса в рамках данной постановки задачи нет — суммарные затраты от этого только растут. В этом случае можно допустить снижение качества, контролируя выполнение требования (6).
4. Возврат к пункту 1 на следующем этапе итераций.
Рассмотрим далее случай квадратичных зависимостей Сс и Сн от К. Можно обосновать, что функции затрат в этом случае будут иметь следующий вид (см. рис. 1):
Сс = аК2 . Сн = Ъ (К - 1)2.
(7)
(8)
С = Ъ - 2 Ъ К+ К2(а + Ъ). (9) Из условия ёС/ёК = 0 легко получаем оптимальное значение К, при котором суммарные затраты минимальны: К°пт = Ъ/(а + Ъ). (10)
При этом минимальные суммарные затраты достигают значения
Смин = аЪ/(а + Ъ). (11)
Исследуем полученные зависимости. Из (10) легко следует
К°пт = 1 - а /(а + Ъ) . (12) Это более универсальный аналог формулы (1), так как при положительных а и Ъ (а они всегда таковы по определению (см. рис. 1), формулы (7) и (8)) выражение для Копт всегда неотрицательно и больше или равно 1.
Рассмотрим далее процедуру оценки качества производственного или бизнес-процесса (в том числе СПЦ). Ка-
чество процесса будем определять в зависимости от некоторого показателя качества работ. Например:
- работу горочного оператора будем определять по числу сбоев на сортировочной горке за рабочую смену;
- деятельность преподавателя вуза можно оценивать по отметкам его студентов.
- работа кассира оценивается по времени обслуживания одного клиента и т. д.
Если избранный показатель качества х положительно коррелирует с нашим представлением о качестве процесса, то соответствующие полученные статистические данные преобразуются по формуле [2]:
К (х1 хтгп)/(хтах хт1п). (13)
Например, на экзамене преподаватель выставляет отметки; 2, 3, 4, 5. Согласно соотношению (13) этому ряду
будут соответствовать следующие значения К = 0, 1/3, 2/3, 1.
Если избранный показатель качества х отрицательно коррелирует с нашим представлением о качестве процесса, то используется соотношение (14).
К (хтах хг)/(хтах хтгп). (14)
Пример. В течении недели (семь рабочих смен) зафиксированы на сортировочной горке сбои процесса в следующих количествах: х = 4, 3, 8, 6, 5, 10, 13. Чем больше сбоев, тем хуже качество процесса — отрицательная корреляция. По (14) получим: К = 0,9; 1; 0,5; 0,7; 0,8; 0,3; 0.
Если для каждого измеренного К фиксировать соответствующие значения Сс и Сн, то получим таблицу данных для идентификации неизвестных зависимостей (7) и (8), то есть Сс(К) и Сн(К).
Пример. Задана таблица наблюдений за некоторым процессом (табл. 1).
Таблица 1 — Исходные данные для расчета
К 0,2 0,4 0,6
Сс 0,05 0,15 0,35
Сн 2,50 1,40 0,65
С 2,55 1,45 1,00
Использование метода наименьших квадратов для определения неизвестных параметров моделей а и Ь дало зависимости: Сс = 0,97К2 , Сн = 3,91(К- I)2, откуда следует С = 0,97К2 + 3,91(К - 1)2. Дифференцируя это выражение по К, и приравнивая производную нулю, получим (аналогичный результат следует из (10)): К°пт = 0,80. Результаты данных расчетов носят иллюстративный характер и имеют малую степень достоверности в силу малости обучающей выборки (три точки наблюдения). При этом К, согласно (11) можно достичь минимальных суммарных затрат равных 0,78 условных единиц.
Выводы
1. Проведен анализ модели снаб-женческо-потребительского цикла и предложено ее расширенное примене-
ние при исследовании иных транспортных процессов (технологических, обеспечивающих и т. д.).
2. Исследованы случаи линейных и квадратичных зависимостей затрат Сс и Сн, связанных с обеспечением соответствия качеству, и затрат, связанных с несоответствием качеству производимого продукта.
3. Развит инструментарий оценки качества производственного или бизнес-процесса (в частности, снабженческо-потребительского цикла).
4. Развита итерационная процедура оценки квази оптимального уровня качества при линейных функциях затрат.
Библиографический список
1. Панычев, А. Ю. Оценка и прогнозирование эффективного использования материально-энергетических ресурсов в структурных подразделениях железнодорожного транспорта : авто-реф. дисс. к. э. н. — М., 2001.
2. Лябах, Н. Н., Шабельников, А. Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте : учебник. — Ростов н/Д : Изд-во СКНЦ ВШ, 2002.
Bibliographic list
1. Panychev, A. Yu. Estimation and forecasting of effective use of material and energy resources in structural units of railway transport : diss. author's abstract of candidate of economic sciences. — M., 2001.
2. Lyabakh, N. N., Shabelnikov, A. N. Technical Cybernetics in Railway Transport : textbook. — Rostov-on-Don : Publishing house SKNTS VS, 2002.
Т. В. Пархоменко
ИННОВАЦИОННЫЕ РЕШЕНИЯ В ЗЕЛЕНОЙ ЛОГИСТИКЕ ЭНЕРГОСИСТЕМ
Аннотация
В статье охарактеризована необходимость внедрения в рамках электроэнергетического комплекса России мероприятий по поддержке экологической безопасности, представлен теоретико-методический инструментарий исследования и перспектив развития альтернативной генерации энергии, выявлены основные причины в пользу применения экологически чистых технологий и проблемы, сказывающиеся на замедлении темпов их реализации.
Ключевые слова
Логистика, зеленая экономика, экология, устойчивое развитие.
Т. V. Parkhomenko
INNOVATIVE SOLUTIONS IN GREEN LOGISTICS OF POWER SUPPLY SYSTEMS
Annotation
Article outlines the need to implement measures to support environmental safety in Russian electric power complex, theoretical and methodological tools of research and prospects for development of alternative energy generation are presented, main reasons for use of environmentally friendly technologies and problems that affect the slowing of their implementation are revealed.
Keywords
Logistics, green economy, ecology, sustainable development.
Дискуссионность стабильного развития социально-экономических систем в рамках ужесточающейся ресурсной зависимости является актуальной и набирает обороты значимости с каждым днём. Теоретико-методологическое по-
нимание проблемных аспектов исчерпа-емости ресурсной базы, ограниченность ресурсов выступает для значительного ряда стран существенным ограничением в развитии. С другой стороны, наращивание производственных мощностей и
