CC BY
29
УДК 338.2
К ВОПРОСУ ОБ АНАЛИЗЕ ПАРАМЕТРОВ БИЗНЕС ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВА МЕТОДОМ СОБСТВЕННЫХ СОСТОЯНИЙ НА ПРИМЕРЕ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
TO THE QUESTION ABOUT THE ANALYSIS PARAMETERS OF BUSINESS PROCESSES OF THE PRODUCTION METHOD OF THE NATIVE STATES ON THE EXAMPLE OF AN INDUSTRIAL
ENTERPRISE
Плужников Владимир Германович
старший преподаватель кафедры «Предпринимательство и менеджмент» факультета «Экономика и предпринимательство» Южно-Уральского государственного университета г. Челябинска
Pluzhnikov V. G. senior lecturer of Department «Entrepreneurship and management» faculty of «Economics and entrepreneurship» South Ural state University, Chelyabinsk
Шикина Светлана Артуровна
кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры
«Экономика и экономическая безопасность» факультета «Экономика и предпринимательство» Южно-Уральского государственного университета г. Челябинска
Shikina S.A. candidate of economic Sciences, senior lecturer of Department
«The economy and economic security» faculty of «Economics and entrepreneurship» South Ural state University, Chelyabinsk
В статье рассматривается задача анализа динамических параметров процессов производства и развития предприятия. Цель данного исследования заключается в выделении и исследовании показателей оценки эффективности бизнес-процессов методом главных компонент. Выделенные собственные
состояния бизнес-процессов позволяют не только провести связи между процессами, но и определить их количественную оценку. Эффективность метода собственных состояний демонстрируется на примере анализа эффективности бизнес-процессов промышленного предприятия.
The article considers the problem of analysis of dynamic parameters of production processes and development of the enterprise. The purpose of this study is the isolation and study of indicators for assessing the efficiency of business processes by the method of principal components. Selected own state of business processes allows not only to carry out communication between processes, but also to determine their quantitative assessment. The efficiency of the method's own state is demonstrated on the example of analysis of the business processes of the industrial enterprises.
Ключевые слова: анализ динамических характеристик бизнес-процессов, анализ главных компонент, анализ эффективности бизнес-процессов.
Keywords: dynamic analysis of business processes, principal component analysis, analysis of the effectiveness of business processes.
Введение
На сегодняшний день в современной экономике возрастают роль и значение экономического анализа показателей бизнес-процессов предприятия1. Классический аппарат анализа и прогнозирования не удовлетворяет современным требованиям к качеству анализа динамики показателей, описывающих бизнес-процессы, выявляющих причинно-следственные связи между ними. Поэтому с достаточной степенью уверенности, можно говорить о необходимости исследования новых
1 Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 14-01-00054)
инструментов анализа и прогнозирования динамических характеристик бизнес-процессов предприятия. Подобные требования обусловили возникновение и развитие новых методологических подходов как в контексте анализа эффективности функционирования предприятия, так и отдельных бизнес-процессов в частности.
В экономической науке наиболее распространенными являются методы финансового анализа [2], экономического анализа [8], регрессионного анализа [8], имитационного моделирования [7], анализа систем с применением нечеткой логики [6], анализа среды функционирования (DEA -Data envelopment analysis) [11], метод главных компонент (PCA - Principal Component Analysis) [3;4;5].
Достоинством метода главных компонент является то, что он позволяет представить поведение изучаемой системы в виде набора статистически независимых составляющих. Сущность метода главных компонент сводится к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных. При этом каждый собственный вектор имеет ту же размерность, что и вектор состояния экономического объекта, что и позволяет называть его собственным состоянием. Важным моментом является возможность исследования массива исходных данных не только в их естественных координатах, но и в системе независимых (ортогональных, собственных) векторов, отражающих поведение исходных (мультиколлинеарных) показателей. При этом каждая главная компонента строится на группе исходных факторов определяемых требованиями выбранной модели. Так как собственный вектор определяется с точностью до сомножителя, компоненты собственного состояния показывают не только величины влияния исходных факторов, но и их взаимосвязь друг с другом. При этом каждый собственный вектор имеет ту же размерность, как и вектор состояния экономического объекта, что и позволяет называть его собственным состоянием [5].
Таким образом, из всей совокупности методов анализа и прогнозирования только метод главных компонент способен по наборам исходных данных выявлять характеристики бизнес-процессов, протекающих на предприятии.
Анализ эффективности процессов методом собственных состояний осуществляется путем исследования динамики показателей бизнес-процессов и выявления причинно-следственных связей между ними.
Само понятие бизнес-процесс в настоящее время не имеет единого определения. Специалистами по организационному проектированию сформулированы несколько различающихся определений бизнес-процессов, таких как:
1) бизнес-процесс рассматривается как совокупность различных видов деятельности, в рамках которой «на входе» используется один или более видов ресурсов, в результате этой деятельности «на выходе» создается продукт, представляющий ценность для потребителя [9];
2) бизнес-процесс есть совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих видов деятельности, преобразующая входы в выходы, представляющие ценность для клиент [1].
Таким образом под бизнес-процессом понимается несколько связанных процедур реализующих конкретную цель текущей деятельности в рамках существующей организационной структуры. Поэтому в рамках заранее сформулированных целей развития промышленного предприятия выделяем в качестве объекта анализа следующие бизнес-процессы: операционный, инвестиционный и повышения эффективности использования ресурсов.
Анализ параметров бизнес-процессов промышленного предприятия
Построение имитационной модели методом собственных состояний базируется на четырех этапах. На первом этапе проводится вычисление и выбор собственных состояний системы соответствующих желаемому состоянию, который ориентирован на достижение поставленных целей развития предприятия.
Для структуризации ситуации разделяем факторы, описывающие состояние предприятия, на группы. Каждая группа обладает определённой спецификой (функциональной ролью) в процессе моделирования. При выборе исходных показателей остановимся на данных отраженных в финансовой отчетности предприятия. Таким образом, при анализе динамических характеристик бизнес-процессов в рамках сформулированной задачи выбираем следующие показатели функционирования предприятия: внеоборотные активы (ВнА); оборотные активы (ОА); собственный капитал (СК); долгосрочные обязательства (ДО); краткосрочные обязательства (КО); себестоимость производства (Зст); величину инвестиционных вложений (Инвр); чистую прибыль (ЧП).
Величину инвестиций (Инвр) определяем через прирост стоимости реальных совокупных активов как результат капиталовложений 10].
В качестве объекта исследования выбирается промышленное предприятие ОАО «ВМЗ» [12]. Для экономии места в статье таблицу исходных данных ОАО «ВМЗ» опускаем. Динамика основных показателей деятельности предприятия ОАО «ВМЗ» за период с 2006 г. по 2014 г. представлена на рис. 1.
Период,
Рис. 1 Динамика исходных показателей ОАО «ВМЗ»
Динамика исходных показателей ОАО «ВМЗ» свидетельствует о неравномерном росте основных параметров. Их неравномерность, скорее всего, вызвана воздействием факторов внешней среды.
Обычно при анализе эффективности функционирования предприятия оценка параметров воздействия проводится по результатам анализа величины и/или темпов изменения экономических показателей. Но нам необходимо оценить не отдельные показатели, а всю совокупность роста основных параметров. Для чего формулируем требования к экономико-математической модели, которые позволяют оценить не только динамику показателей, но и тенденции их изменения друг относительно друга (динамическую характеристику бизнес-процессов).
На втором этапе проводился выбор критериев отбора собственных состояний в соответствии с требованиями предъявляемым к выделенным бизнес-процессам.
В рамках операционной деятельности - рост объемов производства (напрямую определяется себестоимостью производства, Зст), обычно сопровождаться ростом: величины внеоборотных (ВнА) и оборотных (ОА) активов; величины собственных (СК) и заемных (долгосрочных (ДО) и краткосрочных (КО)) источников развития; чистой прибыли (ЧП).
В рамках инвестиционной деятельности рост инвестиций (Инвр) обычно сопровождается ростом:
- объемов производства (Зст), что влечет повышение эффективности использования внеоборотных активов (ВнА), т.е. уменьшению их величины; величины оборотных активов (ОА), обусловленных ростом объемов производства (Зст);
- заемных источников финансирования (ДО и КО);
- эффективности производства и чистой прибыли (ЧП).
В рамках повышения эффективности использования ресурсов рост объемов производства приводит к:
- снижению потребности в оборотных (ОА) и внеоборотных (ВнА) ресурсах производства;
- снижению потребности в заемных средствах (ДО и КО);
- росту величины чистой прибыли (ЧП).
На третьем этапе определяем коэффициенты собственных состояний в соответствии с работой [3]. Результатом являются коэффициенты восьми собственных состояний, приведенные в таблице 1. Собственные состояния предприятия рассчитываются с использованием ковариационной матрицы, поэтому они описывают отклонения показателей от их средних величин. Как мы видим, коэффициенты показателей в различных собственных состояниях имеют различные значения: положительные и отрицательные. Это означает, что рост параметров с положительным значением коэффициента в рамках данного собственного состояния, ведет к росту других и наоборот.
Таблица 1
Коэффициенты собственных состояний_
Наименование фактора Номер собственного состояния
1 2 3 4 5 6 7 8
ВнА 0,56 -0,50 -0,24 0,14 0,12 0,04 0,37 -0,45
ОА 0,38 0,61 -0,12 -0,30 -0,41 0,02 -0,12 -0,45
СК 0,58 -0,20 0,05 0,08 -0,15 0,23 -0,59 0,45
ДО 0,16 -0,03 -0,02 0,06 -0,57 -0,47 0,47 0,45
КО 0,21 0,33 -0,40 -0,29 0,43 0,30 0,36 0,45
Зст 0,37 0,23 0,60 0,00 0,48 -0,46 0,03 0,00
Инвр 0,03 0,41 -0,22 0,88 0,07 0,02 -0,01 0,00
ЧП 0,03 0,07 0,60 0,12 -0,21 0,65 0,39 0,00
Такое изменение параметров характеризует тенденции для данного собственного состояния. Для формирования экономической модели проводим анализ собственных состояний в соответствии с требованиями, предъявляемыми к выделенным бизнес-процессам.
Первое собственное состояние характеризует основную тенденцию развития предприятия (83,59% вариативности всех показателей), при которой рост объемов производства (Зст) сопровождается ростом всех показателей (ВнА, ОА; СК; ДО, КО, Инвр, ЧП). Данные параметры отражают бизнес-процессы операционной деятельности.
Второе собственное состояние характеризует следующую тенденцию развития предприятия (9,83% вариативности всех показателей), при которой рост объемов производства (Зст) ведет к росту оборотных (ОА) при снижении внеоборотных (ВнА) активов, возможно, вызванных повышением эффективности их использования. Процесс сопровождается увеличением краткосрочных обязательств (КО) и инвестиций (Инвр). Данные параметры определяют бизнес-процессы инвестиционной деятельности.
Третье собственное состояние отражает тенденцию развития предприятия (3,63% вариативности всех показателей), при которой рост объемов производства (Зст) ведет к росту чистой прибыли (ЧП), к снижению потребности в заемном капитале (ДО, КО) и к снижению потребности во внеоборотных и оборотных (ВнА, ОА) активов. Данные параметры бизнес-процесса свидетельствуют о повышении эффективности использования ресурсов.
Все остальные значения собственных состояний незначительны (не более 2,95% вариативности всех показателей).
Таким образом, по мнению авторов, первое собственное состояние характеризует операционную деятельность, второе собственное состояние отражает инвестиционную деятельность, третье собственное состояние определяет эффективность использования ресурсов.
Состояние предприятия описывается набором главных компонент, где каждая главная компонента отражает уже не отдельный исходный параметр, а их группу и показывает изменчивость собственного состояния в общем состоянии предприятия. Динамика выбранных главных компонент представлена на рис. 2.
Период, год Рис. 2 Динамика главных компонент
Динамика первой (главной) компоненты имеет стабильный рост и свидетельствует о способности предприятия наращивать объемы производства (Зст). Вторая и третья компонента показывают периодические колебания, связанные с изменением неучтенных факторов (внешней и внутренней среды).
На четвертом этапе проводится расчет модельных значений показателей по выбранным главным компонентам. Расчет модельных значений показателей проводится по методике представленной в работе [5]. В нашем случае это первая, вторая и третья главные компоненты (табл. 2).
Таблица 2
Динамика главных компонент
Дата Номер главных компонент
1 2 3 4 5 6 7 8
01.01.06 -56 133,4 -14 167,2 -5 573,7 -1 503,7 -1 335,8 1 269,1 278,3 0,0
01.01.07 -37 477,9 1 437,5 625,2 4 066,2 2 327,4 -1 616,5 1 266,0 0,0
01.01.08 -28 281,5 -5 300,4 9 166,3 -1 446,2 107,5 -682,0 -1 701,1 0,0
01.01.09 -8 086,5 21 992,3 -7 230,0 6 046,8 -1 023,8 499,3 -772,9 0,0
01.01.10 1 681,2 15 707,1 157,1 -10 957,4 -104,6 -484,2 439,3 0,0
01.01.11 22 171,3 1 770,0 12 387,2 2 795,5 -3 894,6 2 480,0 706,7 0,0
01.01.12 32 486,8 -3 548,4 3 599,3 1 842,9 6 214,4 -1 857,4 40,1 0,0
01.01.13 34 457,2 -7 872,0 -7 198,5 -1 189,7 3 937,6 2 915,0 -219,3 0,0
01.01.14 39 182,7 -10 018,9 -5 932,8 345,7 -6 228,1 -2 523,2 -36,9 0,0
Полученные результаты представлены на рис. 3-7. Сплошными линиями показаны фактические значения этих показателей, а полученные с использованием модели показаны пунктирными линиями.
На рис. 3 представлено сравнение фактических значений величины ВнА (сплошная линия) за анализируемый период и полученных модельных значений. Далее на графиках представлены сравнение фактических значений: величин ОА (рис. 4), величин Зст (рис. 5), величин Инвр (рис. 6), величин ЧП (рис. 7) и полученных модельных параметров (пунктирные линии).
Как видно из графиков фактические значения величин за анализируемый период незначительно отличаются от значений, полученных с использованием эталонной модели на основе выделенных бизнес-процессов. Это свидетельствует о значительном влиянии данных бизнес-процессов на выбранные параметры в рамках трех собственных состояний.
ВнА
60 ООО ООО 55 ООО ООО 50 000 000 45 000 000 40 000 000 35 000 000 30 000 000 25 000 000 20 000 000 15 000 000
01.01.2006 01.01.2007 01.01.2008 01.01.2009 01.01.2010 01.01.2011 01.01.2012 01.01.2013 01.01.2014
Рис. 3 График фактических и модельных значений ВнА
58 ООО ООО
56 ООО ООО
54 ООО ООО
52 ООО ООО
50 ООО ООО
48 ООО ООО
46 ООО ООО
44 ООО ООО
42 ООО ООО
40 ООО ООО
38 ООО ООО
36 ООО ООО
34 ООО ООО
32 ООО ООО
30 ООО ООО
28 ООО ООО
26 ООО ООО
24 ООО ООО
22 ООО ООО
20 ООО ООО
18 ООО ООО
01.01.2006 01.01.2007 01.01.2008 01.01.2009 01.01.2010 01.01.2011 01.01.2012 01.01.2013 01.01.2014
[ Исходный: ОА .......Эталон: О А |
Рис. 4. График фактических и модельных значений ОА
Рис. 5. График фактических и модельных значений Зст
29 ООО ООО
28 ООО ООО
27 ООО ООО
26 ООО ООО
25 000 ООО
24 000 ООО
23 000 ООО
22 000 ООО
21 ООО ООО
20 ООО ООО
19 ООО ООО
18 ООО ООО
17 ООО ООО
16 ООО ООО
15 ООО ООО
14 ООО ООО
13 ООО ООО
12 ООО ООО
11 ООО ООО
10 ООО ООО
9 ООО ООО
8 ООО ООО
" ООО ООО
01.01.2006 01.01.2007 01.01.2008 01.01.2009 01.01.2010 01.01.2011 01.01.2012 01.01.2013 01.01.201-1
-Исходный: Инв расч |
.......Эталон: Инв расч_I
Рис. 6. График фактических и модельных значений Инвр
19 000 ООО 18 000 000 17 000 000 16 000 000 15 000 000 14 000 000 13 000 000 12 000 000 11 000 000 10 000 000 9 000 000 8 000 000 7 000 000 6 000 000 5 000 000 4 000 000 3 000 000 2 000 000
01.01.2006 01.01.2007 01.01.2008 01.01.2009 01.01.2010 01.01.2011 01.01.2012 01.01.2013 01.01.2014
|~ Исходный: ЧП .......Эталон: ЧП |
Рис. 7. График фактических и модельных значений ЧП
На пятом этапе проводится анализ полученных сравнительных оценок методом оценки близости расположения фактических данных к модельным значениям [8]. Для этого рассчитаем среднюю абсолютную ошибку в процентах (МАРЕ) путем нахождения абсолютной ошибки в каждый момент времени и деления ее на действительно наблюдаемое значение (в этот момент времени) с последующим усреднением полученных абсолютных процентных ошибок по формуле:
4 = 1 Е
т
ХЫ €
ХШ
•100%.
(1)
где т -
количество наблюдений, Х^ - расчетное значение г-го фактора в
^й период, Х- фактическое значение г-го фактора в ^й период.
Полученные результаты приведены в табл. 3.
Таблица 3
_Значения средней относительной ошибки аппроксимации_
Наименование Наименование факто ров
ВнА ОА СК ДО КО Зст Инвр ЧП
Е, % +2,98 +4,12 +2,27 +9,67 +6,49 +2,80 +23,84 +17,31
Средняя ошибка аппроксимации укладывается в диапазон от 2,27% до 23,84%, что позволяет сделать вывод о том, что развитие промышленного предприятия соответствует модели эффективного развития предприятия. Значения МАРЕ величины Инвр и величины ЧП имеют более высокие значения (табл.5). Данные отклонения вызваны изменением неучтенных факторов (например, изменение спроса, изменения условий привлечения инвестиций, ставки ссудного процента и т.д.). Тем не менее, результаты анализа подтверждает наши выводы о высокой степени точности совпадения результатов в рамках выбранных трех собственных состояний.
Заключение
Рассмотрена задача анализа эффективности бизнес-процессов предприятия методом собственных состояний на примере промышленного предприятия ОАО «ВМЗ».
Предлагаемый метод позволяет построить модель эффективного развития предприятия на основе выделенных главных компонент. Построенная модель является перспективным инструментом для всестороннего анализа и оценки эффективности деятельности бизнес-процессов предприятия.
Одним из решений повышения качества управленческих решений может являться применение метода собственных состояний в анализе основные бизнес-процессов промышленного предприятия.
На данном этапе исследований можно констатировать, что пока отсутствуют формализованные критерии интерпретации собственных состояний по бизнес-процессам предприятия.
Библиографический список
1. Международный стандарт ISO 9000:2000
2. Ковалев В.В. Финансовый учет и анализ: концептуальные основы. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 720 с.: ил.
3. Мокеев В. В. Решение проблемы собственных значений в задачах многофакторного анализа экономических систем / В. В. Мокеев // Экономика и математические методы. - 2010. - № 4. - С. 82-90.
4. Мокеев В.В., Плужников В.Г. Анализ главных компонент как средство повышения эффективности управленческих решений в предпринимательских структурах // Вестник ЮУрГУ,Сер. «Экономика и Менеджмент». - 2011г., Вып. 20.- № 41 (258), С.149-154
5. Мокеев В. В. , Анализ эффективности процессов в социально-экономических системах методом собственных состояний / Мокеев В. В. , Воробьев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». - 2014, том 14, № 2. - С. 31-40
6. Недосекин А.О. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000 - 2003 г.г.
7. Платонов А. Н. Разработка имитационных систем для анализа рисков на производственном предприятии. Челябинск, 2010.
8. Уотшем Т.Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Учеб. пособие для вузов/Пер. с англ. под ред. М.Р. Ефимовой. - М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999. - 52V с.
9. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжинринг корпорации: Манифест революции в бизнесе. Пер. с англ. -СПб.: Издательство С.-Петербургского университета, 199V. 332с.
10. Шикина С.А., Плужников В.Г. Формирование механизма управления структурой активов производственного предприятия на основе показателя естественного уровня инвестиционной активности бизнеса в зависимости от этапа его жизненного цикла / Экономические науки // 2010г., №2, С. 205 -210.
11. Bendoly, E. The efficient use of enterprise information for strategic advantage: A data envelopment analysis / E. Bendoly, E. D. Rosenzweig, J. K. Stratman // Journal of Operations Management - 2009. №27 - P. 310-323.
12. ОАО "ВМЗ" Бухгалтерская (финансовая) отчетность / Сетевое издание «Центр раскрытия корпоративной информации»., http://www.e-disclosure.ru/portal/files.aspx?id=2891&type=3
References
1. International standard ISO 9000:2000
2. Kovalev V.V. Financial accounting and analysis: a conceptual framework. -M.: Finance and statistics, 2004. - 720 S.: ill.
3. Mokeev V.V., Solve eigenvalues in problems of multivariate analysis of economic systems / centuries Mokeev // Economics and mathematical methods. -
2010. No. 4. - S. 82-90.
4. Mokeev V.V., Pluzhnikov V.G. Principal component Analysis as a means of increasing the effectiveness of management decisions in business organizations // Bulletin of the South Ural state University,Ser. "Economics and Management". -
2011, Vol. 20.- No. 41 (258), S-154
5. Mokeev V.V. Analysis of the effectiveness of processes in socio-economic systems by means of their own States / Mokeev centuries , sparrows // Bulletin of the South Ural state University. Series in Computer science, management, electronics". in 2014, vol. 14, No. 2. - S. 31-40
6. Nedosekin A.O. Summary financial analysis of Russian enterprises for 2000 - 2003,
V. Platonov, A.N. The development of simulation systems for risk analysis in a manufacturing company. Chelyabinsk, 2010.
8. Watches T.J., Paramo K. Quantitative methods in Finance: Textbook. manual for schools/Lane. from English. edited MR Efimova. - M.: Finance, UNITY, 1999. - 527 S.
9. Hammer M., Ciampi J. Reengining Corporation: a Manifesto of the revolution in business. TRANS. from English. -SPb.: The publishing house S.Petersburg University, 1997. S.
10. Shikina S.A., Pluzhnikov V.G. Formation mechanism of the management structure of assets of industrial enterprises on the basis of average natural level of investment activity of business depending on the stage of its life cycle / Economics // 2010 No. 2, S. 205-210.
11. Bendoly, E. The efficient use of enterprise information for strategic advantage: A data envelopment analysis / E. Bendoly, E. D. Rosenzweig, J. K. Stratman // Journal of Operations Management in 2009. No. 27, p. 310-323.
12. OAO "VMZ" Accounting (financial) statements / Network edition "Center disclosure of corporate information.", http://www.e-disclosure.ru/portal/files.aspx?id=2891&type=3
