CC BY
7
Научная статья УДК 338
https://doi.org/10.24158/pep.2023.9.14
Методическая основа комплексной оценки результативности бизнес-процессов в управлении качеством предприятия
Елена Дмитриевна Стародубцева
Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Санкт-Петербург, Россия, elenatonika@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0001-9862-1283
Аннотация. В статье рассматривается вопрос формирования методики для комплексной оценки ключевых показателей результативности бизнес-процессов в управлении качеством. Актуальность исследования обусловлена тем, что существующие методики иностранных и отечественных ученых по расчету и оценке показателей бизнес-процессов не затрагивают их взаимосвязь с менеджментом качества предприятий и не описывают порядок их автоматизации. Автором предлагается методика комплексной оценки ключевых показателей эффективности бизнес-процессов системы менеджмента качества, которая состоит из нескольких этапов: выделение процессов, определение их результативности, экспертная оценка показателей, проведение расчетов по заданным формулам. Представлен пример автоматизации расчета ключевых показателей результативности бизнес-процесса «мониторинг и измерение» промышленного предприятия. Методика позволяет рассмотреть сильные и слабые стороны бизнес-процессов предприятия для дальнейшей разработки планов корректирующих действий в целях улучшения системы менеджмента качества.
Ключевые слова: автоматизация, бизнес-процесс, ключевые показатели результативности, процессный подход, система менеджмента качества, управление качеством, цифровые технологии
Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Стародубцева Е.Д. Методическая основа комплексной оценки результативности бизнес-процессов в управлении качеством предприятия // Общество: политика, экономика, право. 2023. № 9. С. 106-110. https://doi.org/10.24158/pep.2023.9.14.
Original article
Methodological Basis for Comprehensive Assessment of Business Process Performance in Enterprise Quality Management
Elena D. Starodubtseva
Saint Petersburg State University of Economics, Saint Petersburg, Russia, elenatonika@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0001-9862-1283
Abstract. The article explains the specifics of forming a methodology for the comprehensive assessment of key performance indicators of business processes in quality management. The relevance of the study is due to the fact that the existing methods of foreign and domestic scientists for calculating and evaluating business process indicators do not affect their relationship with the quality management of enterprises and do not describe the procedure for their automation. In addition, the author argues for the methodology of comprehensive assessment of key performance indicators of business processes of the quality management system, consisting of several stages: identification of processes, determination of their performance, expert evaluation of indicators, carrying out calculations according to specified formulas. An example of automating the calculation of key performance indicators of the business process "monitoring and measurement" of an industrial enterprise is presented. This methodology allows to consider the strengths and weaknesses of the enterprise's business processes for further development of corrective action plans to improve the quality management system.
Keywords: automation, business process, key performance indicators, process approach, quality management system, quality management, digital technologies
Funding: Independent work.
For citation: Starodubtseva, E.D. (2023) Methodological basis for comprehensive assessment of business process performance in enterprise quality management. Society: Politics, Economics, Law. (9), 106-110. Available from: doi:10.24158/pep.2023.9.14 (In Russian).
В условиях цифровизации экономики возрастает необходимость внедрения на предприятиях цифровых технологий для обработки большего количества информации в короткие сроки и обеспечения ее передачи между заинтересованными сторонами. К таким технологиям относятся Интернет вещей, блокчейн, большие данные, базы данных, программирование, моделирование,
© Стародубцева Е.Д., 2023
искусственный интеллект, мобильные приложения1. Предприятию нужно стремиться выполнять следующие требования по управлению бизнес-процессами: результаты (цели) должны быть достижимыми и измеримыми, определяться во времени, руководство должно формировать реалистичные задачи, оперируя актуальной информацией (Колмыков и др., 2022).
Одним из определяющих факторов, демонстрирующих результативную работу предприятий, являются ключевые показатели результативности бизнес-процессов (KPI), которые включены в систему управления качеством. Вопросом оценки бизнес-процессов в контексте менеджмента качества занимались такие отечественные исследователи, как Н.Ю. Четыркина, Л.Е. Скрипко, Т.И. Леонова, И.А. Абдулин, Р.Р. Искандерова, М.Ю. Рыбаков.
В международном научном сообществе можно выделить таких ученых, как А.Дж. Варела-Вака, Л. Пародия, Р.М. Гаска, М.Т. Гомес-Лопес (Varela-Vaca et al., 2019), которые в исследовании, касающемся автоматической проверки и диагностики оценок рисков безопасности в моделях бизнес-процессов, предлагают посредством моделирования отслеживать риски каждого этапа процесса и рассчитывать его влияние на общую результативность в дальнейшем. По мнению данных авторов, автоматизация определяется алгоритмом расчета рисков действий бизнес-процесса.
Исследователи также обращают внимание на то, что необходимо выявлять проблемные зоны бизнес-процессов путем расчета средневзвешенных, интегральных и обобщенных показателей эффективности и результативности. Это позволяет оценить состояние как отдельных бизнес-процессов предприятий, так и их совокупности, а также установить приоритеты управленческих действий по их совершенствованию (A methodology for analysis..., 2020).
Исследователи разработали методику SAM (англ. Specify, Analyze and Monitor closely -определяй, анализируй, контролируй) по эмпирической оценке бизнес-процессов, основой которой является наблюдение (Siha, Saad, 2008: 780).
Важно отметить, что современные исследования недостаточно раскрывают вопрос применения цифровых технологий в управлении качеством предприятий, в том числе для оценки результативности бизнес-процессов. Показатели результативности бизнес-процессов являются основой для оценки эффективности системы менеджмента качества (СМК) компании. СМК можно определить как совокупность бизнес-процессов, направленных на обеспечение удовлетворенности заинтересованных сторон посредством внедрения инструментов качества в целях постоянного улучшения в управлении качеством. Тем самым целью данного исследования выступает формирование методики комплексной оценки результативности бизнес-процессов в управлении качеством, которая будет применима для предприятий и доступна для внедрения. Для того чтобы отразить возможность внедрения цифровой технологии в управление качеством, в исследовании предусмотрена разработка программы для автоматизации расчетов KPI бизнес-процессов СМК.
Объектом комплексной оценки результативности являются бизнес-процессы СМК, которые можно рассматривать как совокупность действий, выполняемых работниками предприятия для удовлетворения требований заинтересованных сторон. Определение состава бизнес-процессов выступает основополагающим мероприятием в построении СМК (Четыркина, Стародубцева, 2019).
Этапы методики комплексной оценки ключевых показателей результативности процессов СМК представлены на рисунке 1. Первым этапом анализа результативности является выделение процессов предприятия и их классификация на основные, обеспечивающие процессы и процессы управления (менеджмента).
Классификация бизнес-процессов
Определение KPI бизнес-процессов
Анализ полученых результатов
Рисунок 1 - Этапы комплексной оценки ключевых показателей результативности процессов СМК Figure 1 - Stages of Comprehensive Assessment of Key Performance Indicators of QMS Processes
Основные процессы напрямую зависят от сферы деятельности компании и отражают жизненный цикл продукции. Процессы управления (менеджмента) - это процессы, которые отвечают за менеджмент: планирование, управление рисками, анализ СМК со стороны руководства. Обеспечивающие процессы - это вспомогательные процессы, поддерживающие основные процессы СМК.
Каждому бизнес-процессу присуждаются КР1, т. е. числовые показатели деятельности, которые помогают оценить степень достижения целей, поставленных для выполнения бизнес-процесса. При расчете следует воспользоваться формулой расчета результативности показателей бизнес-процессов:
1 SMART в СУТр. Итоги первой конференции «Машиночитаемые стандарты: перспективы применения в промышленности» [Электронный ресурс] // Connect-wit. 2022. URL: https://clck.ru/35bTzn (дата обращения: 31.08.2023).
КР1/ = ^ , (1)
У1
где Xi - фактическое значение /-го показателя; у - плановое значение /-го показателя.
Для того чтобы понять, насколько достижение каждого из КР1 влияет на результативность бизнес-процесса, следует каждому показателю задать коэффициент весового значения к) посредством экспертной оценки. Показатели оцениваются специалистами предприятия по шкале от 0 до 2, где 0 - параметр, который не влияет на конечный результат выполнения бизнес-процесса (они могут рассчитываться в связи с требованиями стандартов СМК); 1 - наименее важный параметр для оценки результатов выполнения бизнес-процесса; 2 - наиболее важный показатель для оценки. Экспертами являются самые компетентные работники по каждому бизнес-процессу. Для расчета индекса 1к каждого КР1 необходимо применить следующую формулу:
h
fc=fLx k,
Апл
(2)
где
Аф - фактическое значение КР1;
Апл - планируемое значение КР1;
к - коэффициент весового значения (вес КР1).
Для расчета результативности бизнес-процесса (Ябп) нужно сложить индексы КР1 по следующей формуле:
Дбп= (3)
В рамках исследования была проведена автоматизация расчета КР1 основных бизнес-процессов предприятия для обеспечения наглядного представления о результатах их функционирования. Основные процессы СМК направлены на производство продукции и создание наибольшей ценности для заказчика и заинтересованных сторон. Для каждого предприятия они индивидуальны и зависят от его сферы деятельности.
Для автоматизации были выбраны основные бизнес-процессы СМК предприятия машиностроительной отрасли: мониторинг и измерение, управление поставкой внешнего происхождения, управление продажами, менеджмент проекта, производство продукции, управление специальными процессами, технологическая подготовка производства, ввод в эксплуатацию и сервисное обслуживание, менеджмент морального износа продукции.
В данном исследовании используется расчет КР1 бизнес-процесса «мониторинг и измерение», обозначенного экспертами (рабочей группой руководителей отделов предприятия) следующим образом: достижение плана затрат на несоответствующую продукцию, выполнение программы внутреннего аудита, отклонение от установленных значений КР1 бизнес-процессов, продукция, принятая с первого предъявления отделом контроля качества. Экспертами являются руководитель отдела СМК, руководитель производственно-технического управления, главный технолог, начальник отдела сбыта, главный метролог, руководитель отдела кадров, руководитель отдела технического контроля, руководитель по контролю качества в эксплуатации, руководитель планово-экономического отдела, руководитель отдела документооборота.
Требуется провести автоматизированный учет и мониторинг показателей ключевых показателей результативности по основным процессам СМК в соответствии с периодичностью проверок, найти ключевые показатели. Входные данные, результаты расчета экспертных оценок и результативности представлены в таблице 1. Расчет эффективности бизнес-процесса «мониторинг и измерение» дает 93 %, что можно интерпретировать как хороший результат.
Таблица 1 - Результаты расчета KPI бизнес-процесса «мониторинг и измерение» Table 1 - Results of KPI Calculation of the Business Process "Monitoring and Measurement"
Формула Допустимый интервал, % Значение, % Вес, % Ik, %
Достижение плана затрат на несоответствующую продукцию (Апл1/Аф1) х 100 90 < Х < 100 100 34 34
Выполнение программы внутреннего аудита (Апл1/Аф1) х 100 90 < Х < 100 91 21 19
Отклонение от установленных значений КР1 бизнес-процессов (Апл2/Аф2) х 100 0 < Х < 10 8,40 17 14
Продукция, принятая с первого предъявления отделом контроля качества (Аф3/А„л1) х 100 98,5 < Х < 100 99 26 26
Для автоматизации расчетов предусмотрен линейный процесс программной реализации задачи, ее решение будет осуществляться методом последовательного прямого перебора и решения заданных математических формул. При составлении программы алгоритм решения задачи переводится на язык программирования высокого уровня С++ операционной системы Windows в системе Microsoft Visual Studio. Фрагмент программы по автоматизации расчета ключевых показателей результативности бизнес-процесса «мониторинг и измерение» представлен на рисунке 2.
//ПРОГРАММА расчета коэффициентов KPI
1.//Расчет коэффициентов (KPl) ОСНОВНЫХ операций
#define CRT SECURE NO WARNINGS
#include<stdafX.h>
#include<iostream >
#include<cstdio>
#include<conio.h>
#include<stdlib.h>
int tmain (int argc, _TCHAR* argv[ ]) {
//P 1 Мониторинг и измерение:
float KPI1, KPI2, KPI3, KPI4, Apr1, Ab1, Apl1, Af1, Apl2, Af2, Af3, Ap1 ;
Apr1 = 0; Ab1 =0; Apl1=1.0; Af1 =1.0; Apl2=1.0; Af2=1.0; Af3=0.99; Ap1 =1.0;
KPI1 = (Apr1 / Ab1) * 100;
KPI2 = (Apl1 / Af1) * 100;
KPI3 = (Apl2 / Af2) * 100;
KPI4 = (Af3 / Ap1) * 100;
printf («KPM=%2.0f\nKPI2=%2.0f\nKPI3=%2.0f\nKPI4=%2.0f\n KPI1, KPI2, KPI3, KPI4); getch ();
return 0; }
Рисунок 2 - Фрагмент программы по автоматизации Figure 2 - Fragment of the Automation Program
Таким образом, в статье продемонстрирована разработка методики комплексной оценки KPI бизнес-процессов СМК и проведена автоматизация расчетов, которая может быть применима на промышленных предприятиях для любых групп бизнес-процессов, что соответствует требованиям ISO 9001:2015 и современным тенденциям использования цифровых технологий в управлении качеством.
Следует отметить, что предлагаемая методика разработана в зависимости от условий и особенностей производства конкретного предприятия, построена открытым образом в целях обеспечения руководства информацией о состоянии основных и обеспечивающих процессов менеджмента для дальнейшей работы по их усовершенствованию. Полученный результат позволяет руководству принимать решения в области управления качеством по формированию планов корректирующих действий для улучшения СМК и отчетов по результатам бизнес-процессов, в том числе проведения анализа СМК со стороны руководства. Методика дает возможность рассмотреть сильные и слабые стороны бизнес-процессов компании и определить, какие из них влияют на эффективность СМК в целом.
Список источников:
Колмыков Е.А., Воронцова Ю.В., Воронцова А.Н. Как перейти к умным (машиночитаемым) стандартам // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2022. № 1 (260). С. 17-20. https://doi.org/10.35211/1990-5297-2022-1-260-17-20.
Четыркина Н.Ю., Стародубцева Е.Д. Модернизация подходов к формированию системы менеджмента качества на промышленном предприятии // Теория и практика общественного развития. 2019. № 5 (135). С. 33-37. https://doi.org/10.24158/ti-por.2019.5.4.
A methodology for analysis and assessment of business processes of Ukrainian enterprises / A. Cherchata, I. Popovychenko, U. Andrusiv, L. Simkiv, O. Kliukha, O. Horai // Management Science Letters. 2020. Vol. 10, no. 3. P. 631-640. https://doi.org/10.5267/j.msl.2019.9.016.
Siha S.M., Saad G.H. Business process improvement: Empirical assessment and extensions // Business Process Management Journal. 2008. Vol. 14, no. 6. P. 778-802. https://doi.org/10.1108/14637150810915973.
Varela-Vaca A.J., Parody L., Gasca R.M., Gómez-López M.T. Automatic verification and diagnosis of security risk assessments in business process models // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 26448-26465. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2901408.
References:
Cherchata, A., Popovychenko, I., Andrusiv, U., Simkiv, L., Kliukha, O. & Horai O. A methodology for analysis and assessment of business processes of Ukrainian enterprises. Management Science Letters. 2020. 10 (3), 631-640. Available from: doi:10.5267/j.msl.2019.9.016.
Chetyrkina, N.Yu. & Starodubtseva, E.D. (2019) Modernization of approaches to creating a quality management system in an industrial company. Theory and Practice of Social Development. (5), 33-37. Available from: doi:10.24158/tipor.2019.5.4. (In Russian) Kolmykov, E.A., Vorontsova, Yu.V. & Vorontsova, A.N. (2022) How to go to smart (machine-readable) standards. Izvestia Volgograd State Technical University. (1), 17-20. Available from: doi:10.35211/1990-5297-2022-1-260-17-20. (In Russian)
Siha, S.M. & Saad, G.H. (2008) Business process improvement: Empirical assessment and extensions. Business Process Management Journal. 14 (6), 778-802. Available from: doi:10.1108/14637150810915973.
Varela-Vaca, A.J., Parody, L., Gasca, R.M. & Gómez-López, M.T. (2019) Automatic verification and diagnosis of security risk assessments in business process models. IEEE Access. 7, 26448-26465. Available from: doi:10.1109/ACCESS.2019.2901408.
Информация об авторе Е.Д. Стародубцева - аспирант кафедры проектного менеджмента и управления качеством Санкт-Петербургского государственного экономического университета, Санкт-Петербург, Россия. https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=1060299
Конфликт интересов:
автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Information about the author E.D. Starodubtseva - PhD student, Department of Project Management and Quality Management, St. Petersburg State University of Economics, St. Petersburg, Russia. https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=1060299
Conflicts of interests:
The author declares no conflicts of interests
Статья поступила в редакцию / The article was submitted 27.07.2023; Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing 24.08.2023; Принята к публикации / Accepted for publication 19.09.2023.
Автором окончательный вариант рукописи одобрен.
