Оценка адаптационного потенциала промышленного предприятия в современных экономических условиях Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

М.В. Лопатин // Научно-технические ведомости СПбГПУ. - 2010. - № 3 (105). - С. 71-77.

5. Лопатин, М.В. Профессиональные управленческие компетенции персонала предприятий [Текст] /

М.В. Лопатин // Управление персоналом: ученые записки. Кн. VII / под. ред. В.К. Потемкина. - СПб.: СПбАУП, 2009. - С. 127-131.

УДК 621:519.45

Н.В. Зяблицкая

ОЦЕНКА АДАПТАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ В СОВРЕМЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ

Современные экономические условия характеризуются, прежде всего, кризисными явлениями, определяющими неблагоприятную среду, в которой приходится функционировать отечественным предприятиям. Исходя из этого, вопросы адаптации предприятия к внешней среде и сохранения способности эффективно выполнять свои задачи и при этом продолжать наращивать свою рентабельность, весьма актуальны.

Представляется, что в таких условиях необходимо проводить оценку адаптационного потенциала предприятий и классифицировать их по группам риска. В первом приближении следует выделить три группы.

К первой группе будут относиться предприятия, которые могут справиться с изменениями среды без каких-либо потерь для себя и смогут продолжать эффективно работать после определенной реконструкции. Такие предприятия обладают высокой степенью адаптивности (ВсСА) своего потенциала.

Ко второй - предприятия, которые могут справиться с изменениями среды, но при этом понесут существенные потери в плане снижения прибыльности их работы. Уровень адаптивности потенциала предприятия определим в этом случае как среднюю степень адаптивности (СрСА).

К третьей группе предприятий будут относиться те предприятия, которые окажутся на грани банкротства или сразу становятся банкротами, не способными функционировать в

создавшихся условиях. У таких предприятий будет низкая степень адаптивности (НзСА).

Таким образом, осуществлен переход к качественной оценке всей совокупности предприятий, которая в создавшихся условиях неопределенности и спонтанности развития экономики весьма перспективна, так как позволит обратить внимание, прежде всего, именно на более слабые предприятия.

Необходимо выявлять предприятия с высоким уровнем адаптации с целью распространения опыта их функционирования.

Однако адаптационную способность предприятий с целью ее повышения необходимо учитывать намного раньше коренных изменений в экономике. В связи с этим, учитывая большую степень неопределенности исходных данных, логично использовать качественные методы принятия решений, основанные на нечетких суждениях и нечетком структурном моделировании. Оценка адаптационной способности будет заключаться в последовательном выполнении этапов следующего алгоритма.

1. Анализ процессов адаптации предприятий к изменившимся условиям функционирования, выявление соответствующих этим условиям базовых предприятий (преемников) и построение схем реконструкции конкретного предприятия. Формирование исходных данных для проведения реконструкции.

2. Формирование коэффициента адаптационной возможности базового предприятия и гра-

даций (или качественных характеристик) признака адаптационной способности.

3. Выбор (уточнение) мотивов на перспективу по определению качественных характеристик адаптационной способности предприятия, предполагаемого к реконструкции, сравнение его с базовым.

4. Оценка (прогнозирование) качественных характеристик адаптационной способности предприятия по нечетким суждениям экспертов.

5. Построение нечетких структурных моделей мотивов адаптационной способности предприятия, уяснение их природы.

6. Анализ результатов оценки (прогнозирования) адаптационной способности предприятия по нечетким суждениям экспертов с учетом нечетких структурных моделей мотивов адаптационной способности. В случае их противоречия осуществляется переход к этапу 3, если противоречий нет, то делается переход к этапу 7.

7. Выводы по оцененной (прогнозируемой) качественной характеристике адаптационной способности предприятия.

Анализ процессов адаптации однотипных предприятий к изменившимся условиям функционирования заключается в следующем: определение последовательности адаптаций базового предприятия во времени и построение ее структурной схемы; расчет степени новизны и прогрессивности адаптационных изменений; исследование динамики структурных изменений на предприятии, способной гибко реагировать на изменения в общей структуре и утратившей способность к совершенствованию; формирование ориентировочного облика будущего предприятия и согласование его с перспективными долгосрочными нововведениями; выявление факторов (мотивов), влияющих на адаптационную способность базовых предприятий (фактор морального старения, широта и глубина различий «старых» и «новых» условий функционирования системы, фактор развития творческого потенциала на предприятии, отражается скоростью увеличения диапазона адаптации, фактор согласованности работ по проведению адаптационных изменений, характеризует адаптационные возможности системы, фактор финансирования адаптационных изменений, степень зависимости системы от «старых» условий функционирования и др.).

Результаты анализа формируются в систему исходных данных для реализации модели нечетких рассуждений и нечетких структурных моделей, которая включает в себя следующее:

- конкретные схемы адаптационных процессов предприятий, аналогичных по назначению базовому;

- данные по динамике изменений в структуре базовых предприятий за весь рассматриваемый период;

- ориентировочный облик предприятия, адаптированного к изменениям и перспективные долгосрочные разработки элементной базы его структуры;

- прогнозные данные по развитию научно-технического прогресса (НТП), о новейших разработках (данные имеют словесное описание о направлениях разработки);

- список факторов (мотивов), которые могут оказать непосредственное влияние на адаптационную способность реорганизуемого предприятия.

Опираясь на результаты анализа адаптационных изменений на предприятиях, можно сделать вывод, что структура адаптированного предприятие обладает определенной степенью новизны и прогрессивности по отношению к своему первоначальному состоянию. Установление градаций (качественных характеристик) адаптационной способности предприятия проводится на основе анализа существующих схем адаптации предприятий во времени. Выделены три качественные характеристики: высокая степень адаптивности - ВсСА, средняя степень адаптивности - СрСА и низкая степень адаптивности - НзСА.

Практика показала, что, как правило, при определении качественной характеристики адаптационного потенциала предприятия принимаются решения без определенного смысла мотивов. Между тем каждый мотив имеет определенную силу, которой нельзя пренебрегать. Например, получение знаний по возможным путям дальнейшего усовершенствования структуры предприятия может быть сильным мотивом для некоторых специалистов при определении уровня адаптации потенциала, но для других этот мотив может быть не таким сильным.

В этом случае удобно использовать теорию нечетких чисел [1-3]. Известно, что при анализе

процессов адаптации предприятия к изменившимся условиям многие специалисты имеют иногда лишь ориентировочное представление о том, каким уровнем адаптации оно будет обладать. Поэтому очень важно разработать систему обеспечения для выбора степени адаптации предприятия. В такой системе определяющую роль играет выбор мотивов, влияющих на адаптацию.

Так, в результате анализа адаптационных процессов на предприятиях, выбрано четыре мотива.

1. Мотив повышения прогрессивности. Данный мотив определяется широтой и глубиной различий «старых» и «новых» условий функционирования системы. Степень количественного (широта) и качественного (глубина) различия условий функционирования характеризуется как диапазон адаптации. Чем шире и глубже диапазон адаптации, тем существеннее изменения, которые должны произойти в системе для сохранения своей основной функции в новых условиях и тем выше должна быть прогрессивность адаптационных изменений в социально-экономических системах.

2. Мотив развития творческого потенциала -находится в прямой зависимости от скорости увеличения диапазона адаптации. Чем выше скорость увеличения различий между «старыми» и «новыми» условиями функционирования системы, тем выше должен быть уровень специалистов, которые будут заниматься адаптационными изменениями, повышать скорость адаптации.

3. Мотив обеспечения финансированием - напрямую зависит от того, насколько успешно функционировало предприятие ранее. Если оно успешно адаптировалось к изменяющимся условиям, то в его механизме уже заложена способность к самофинансированию прогрессивных изменений в структуре предприятия. Мотив усиливается по мере поступления сведений о появлении на других предприятиях равных или более эффективных механизмов адаптации потенциала и наличии возможности на предприятии по дополнительным затратам на их улучшение.

4. Мотив отсрочки изменений в технологии производства предприятия - обусловлен, как

правило, перераспределением ресурсов на другие более важные цели.

Данные мотивы имеют качественный характер и соответственно необходимо использовать методы, оперирующие при сравнительной оценке качественными показателями. Отличительной особенностью выявленных мотивов является то, что они весьма общие, т. е. если и учитывают адаптивность потенциала предприятия, то в неявном виде.

Для повышения степени достоверности оценки адаптивности потенциала предприятия можно использовать в дальнейшем более широкий и подробный спектр мотивов, который охватывает довольно продолжительный период времени. Мотивы могут уточняться после подробного исследования их сущности.

В качестве модели для оценки (принятия решения по выбору) качественной характеристики (КХ) адаптивности предприятия предлагается использовать модель нечеткого рассуждения [3].

Правило 1: А1 и В1 и ... ^ Р1 .

Правило 2: А2 и В2 и ... ^ Р2 .

Правило 3: Аз и Вз и ... ^ Рз . (1)

Факт: а0 и Ы и ... .

Вывод: Р',

где А1, Вг , ... (г = 1, 2, 3) - в первой части отношения являются нечеткими множествами мотивов выбора КХ способности к адаптации; Р(1 = 1, 2, 3) - нечеткие множества оцениваемых КХ [г = 1 - ВсСА; г = 2 - СрСА; г = 3 - НзСА].

На рис. 1 представлена предлагаемая модель нечеткого рассуждения для принятия решения по выбору КХ адаптивности предприятия.

Ось абсцисс отражает интенсивность каждого мотива, ордината - степень принадлежности для каждого мотива выбора КХ адаптивности. Треугольная форма представления функции принадлежности выбрана из-за наглядности и простоты представления модели нечеткого рассуждения. На рисунке правило 1 означает, что если мотив повышения прогрессивности сильный, мотив развития творческого потенциала средний, мотив обеспечения финансированием сильный, а мотив отсрочки изменений в технологии слабый, то предприятие будет обладать высокой адаптивностью. Аналогично можно пояснить правила 2 и 3.

Правило 1 1,0

Правило 2

Р1 - ВсСА

1,0

Правило 3

а0

1. Мотив повышения прогрессивности

Ьо

2. Мотив развития творческого потенциала

с 1

0 0

3. Мотив 4. Мотив отсрочки обеспечения изменений

финансированием в технологии

Р2 - СрСА

Р3 - НзСА

Рис. 1. Модель нечеткого рассуждения по определению адаптивности

Для оценки величин ао , Ьо , со , ¿о проводится экспертный опрос среди специалистов, которые занимаются вопросами адаптивных изменений на предприятиях под воздействием внешних условий. Суть экспертного опроса сводится к следующему.

Каждому эксперту предлагают список мотивов, напротив каждого мотива проводится горизонтальная линия с пометкой левого конца словом «слабый», а правого конца - словом «сильный». Эксперт делает отметку на горизонтальной линии в соответствии с тем, насколько вероятен этот мотив в будущем после адаптивных изменений на предприятии.

После такого опроса расчетные величины на горизонтальных линиях мотивов преобразуются в величины ао , Ьо , со , ¿о , лежащие в интервале [о,1]. По нечеткой модели на рис. 1 для каждого эксперта прогнозируются функции принадлежности: (Xр (г) - для ВсСА, Др (г) - для СрСА

и (Xр (г) - для НзСА.

Полученные оценки по каждому мотиву и каждому правилу усредняются по всей совокупности экспертов. В данном случае четырем мотивам соответствуют оценки ао (первый мотив), Ьо (второй мотив), со (третий мотив), ¿о

(четвертый мотив) и трем правилам Xр (г), , = 1,3. Имея эти оценки, вычисляется

результат нечеткого рассуждения ¿-го правила (, = 1-3) по выражению

Др.' (г) = Да, (ао) Л (Ьо) л Да, (со) л Дв, К) л Др.(г). Объединенный вывод для правил 1-3 имеет

вид

Др' (г) = Др ) V Др2'(г) (г).

Таким образом, по наибольшему значению (г) определяется КХ адаптивности.

Следующий этап прогнозирования заключается в нечетком структурном моделировании для уяснения структуры мотивов экспертов при выборе КХ адаптивности оцениваемого предприятия. Для этого строится матрица А, которая отражает нечеткую субординацию между мотивами адаптивности:

а = а}, ,, у = 1,2,3,4,

где А - квадратная матрица 4 х 4; ау = /я (т,, ту), о < а у < 1 - нечеткое бинарное отношение/к .

а) б)

Рис. 2. Графические структуры мотивов, полученные на основе нечеткого структурного моделирования первым и пятым экспертами:

а - оценочные данные первого эксперта: т2[ < ] т1, т2[ < ] т4, т1 [ < ] т3, т4 [ < ] т3;

(50) (50) (100) (100)

б) оценочные данные пятого эксперта: т2[<]т1, т1[<]т4, т4 [<]т3.

(50) (60) (100)

Аналогично, как и для модели нечеткого рассуждения, для оценки величин а^ проводится экспертный опрос специалистов по мотивам выбора КХ адаптивности. Специалисту предлагалось сравнить два мотива и дать ответ, какой из двух мотивов является более важным для определения КХ адаптивности и насколько он важен путем подстановки знака неравенства и числа, лежащего в диапазоне от 0 до 100. Например, если специалист полагал, что мотив т1 является намного более важным по сравнению

с мотивом т], то фиксировалось, что т1 [>]т..

' (80) '

При абсолютной важности мотива т] над мотивом т' записывалось [<] т .. Числа в интерва-

(100)

ле [0Д00] затем преобразовывались в величины в интервале [0,5, 1] следующим образом: аи (или а) = г/200 + 0,5, где г - число по оценке специалиста. В методе парного сравнения использовались четыре мотива выбора КХ адаптивности. Получая а' в качестве оценки специалиста, предлагается а ' определять в качестве дополнения по зависимости

/я(т Р т) =(1 - /я (т, т !))1 (1+¥я(т,, т j )Х

где X - действительное число в диапазоне -1 < X < Структурная модель имеет два параметра: нечеткий структурный параметр X и порог р . В дальнейшем для примера и простоты прини-

малось р = 0,7 и X = 0. Затем проводился анализ нечеткой матрицы с учетом порога р (значения а^ меньше р отбрасывались) и строилась нечеткая структурная модель по возрастанию а^ . На рис. 2 показаны две нечеткие структуры, которые получили два эксперта. Как видим, они выбрали одну и ту же КХ адаптивности. Отсюда следует, что эксперты, которые имеют подобные функции принадлежностей определенной КХ адаптивности, могут иметь различные мотивы по ее выбору. Однородность их ответов, прежде всего, определяется равенством мотивов на вершине структуры (на рис. 2 такой мотив тз одинаков для обоих экспертов). Если большинство экспертов дали неоднородные модели, то это является сигналом того, что модель нечеткого суждения не может быть принята. Поэтому она используется вновь, но уже с другими исходными данными. После этого опять возвращаемся к нечеткому структурному моделированию мотивов.

Таким образом, нечеткая структурная модель дополняет предыдущую модель. Действительно, модель по нечетким суждениям дает оценку (прогноз) КХ адаптивности, но она дает недостаточно полезной информации для специалистов, и они зачастую могут определять адаптивность по поверхностным причинам, не вникая в суть сформированных мотивов. Поэтому логично после нечеткого рассуждения

провести каждому эксперту структурирование мотивов по определению КХ адаптивности для того, чтобы более четко разобраться в них, а затем, если необходимо, вновь вернуться к модели с нечеткими суждениями. Может в этом случае оказаться, что потребуется уточнить или изменить и сами мотивы. Очевидно, что это существенно повысит достоверность оценки и прогнозирования (принятия решения по выбору) КХ адаптивности предприятия.

Последний этап оценки адаптивности заключается в анализе результатов оценки на основе модели с нечеткими суждениями, уяснении степени их правдоподобности. Далее устанавливается наиболее вероятная качественная характеристика адаптивности предприятия.

Как видим, предлагаемый научно-методический аппарат оценки адаптационного потен-

циала промышленного предприятия может быть использован в условиях нестабильных экономических отношений при определении антикризисных мер. Достоинством является то, что рассмотрен показатель адаптивности, отражающий схему процессов адаптации предприятий аналогичного назначения.

Это делает реальным количественно учитывать степень адаптивности с целью формировании мероприятий по улучшению структуры предприятия. Кроме того, предусматривается проведение нечеткого структурного моделирования мотивов, влияющих на адаптивность, что, несомненно, повышает достоверность результатов оценки.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Заде, Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений [Текст] / Л. Заде. - М.: Мир, 1976.

2. Аверкин, А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта [Текст] /

А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин и др. - М.: Наука, 1986. -312 с.

3. Асаи, К. Прикладные нечеткие системы [Текст] / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др. - М.: Мир, 1993. -366 с.

УДК 65.012.6

Н.В. Злобина

ИНСТРУМЕНТЫ СТРАТЕГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ КАЧЕСТВА ОРГАНИЗАЦИИ

Система качества (СК) выступает сегодня средством эффективного функционирования и совершенствования деятельности организации. Она представляет собой совокупность структур, методик, процедур, направленных на обеспечение и повышение качества выпускаемой продукции и деятельности организации в целом. Функционирование системы качества организации определено требованиями международных стандартов ИСО серии 9ооо, что предполагает реализацию ряда этапов, позволяющих от при-

нятия решения о внедрении СК дойти до развития СК. В качестве инструментов развития СК необходимо применять различные инструменты стратегического менеджмента, которые в первую очередь, позволяют использовать возможности организации и, как следствие, в дальнейшем получить дополнительные конкурентные преимущества на рынке. Такими инструментами могут быть бенчмаркинг и аутсорсинг, популярность которых в нашей стране в последние годы резко возросла.