CC BY
162
УДК 005.4:330.43 DOI 10.12737/11511
Получено 27.04.2015 Одобрено 18.05.2015 Опубликовано 17.06.2015
Серышев Р.В.
канд. экон. наук, доцент, бизнес-аналитик Департамента проектов Центрального офиса Компании «Первый БИТ» e-mail: [email protected]
Подходы к разработке, оптимизации и оценке эффективности моделей бизнес-процессов компании
Аннотация
В статье представлены подходы к разработке моделей бизнес-процессов, включая аналитический подход, имитационное моделирование и экспертные системы поддержки принятия решений. Изучены положительны и отрицательные стороны каждого подхода, определены особенности их применения к разработке моделей бизнес-процессов. Подчеркнута важность использования экспертных систем поддержки принятия решений при реализации проекта оптимизации бизнес-процессов. Рассмотрена модель расчета эффективности бизнес-процессов и предложены критерии оценки эффективности. Модель основана на показателях удовлетворенности качеством, стоимостью и временем и базируется на выборе приоритетных процессов для проведения мероприятия по оптимизации бизнес-процессов в сложных системах. Методика оценки экономической эффективности оптимизации бизнес-процессов разработана на основе синтеза методов сбора мнений участников (опросы, анкетирование, мозговой штурм), методов графоаналитического моделирования (матрицы, деревья), методов экспертных оценок, РЕЙТ1Т1те анализа, АВС-костинга, а также экспресс-методов оценки бизнес-процессов.
Ключевые слова:
бизнес-процессы, эффективность бизнес-процессов, процессов, модели бизнес-процессов.
методы оптимизации бизнес-
Seryshev R.V.
Ph.D. in Economics, Associate Professor, Business Analyst of Project Department of "First BIT" Company's Central Office e-mail: [email protected]
Approaches to Development, Optimization and Evaluation of Company's Business Processes Models
Abstract
Approaches to development of models for business processes, including analytical approach, simulation and expert system for decision making support have been presented in this paper. Positive and negative aspects of each approach have been studied, and features of their application to the development of business process models have been identified. The importance of decision-making support expert systems use during business processes optimization project realization has been accentuated. Business processes efficiency calculations model has been considered, and effectiveness assessment criteria have been proposed. The model is set up on indicators of satisfaction with quality, cost and time, and based on selection of priority process for carrying out of measures related to optimization of business processes in complex systems. Business processes optimization economical effectiveness estimation technique has been developed based on the synthesis of participants' opinions collecting methods (enquiries, questionnaires, brainstorming), methods of semi-graphical simulation (matrices, trees), Delphi methods, PERT / Time analysis, ABC-costing, and express methods for business processes assessment.
Keywords:
business processes, business processes effectiveness, business processes optimization methods, business process models.
Рассмотрим два основных подхода к разработке моделей бизнес-процессов компании — аналитический и имитационное моделирование, а также синтез этих двух подходов при построении информационно-аналитической системы поддержки принятия решений [1, 2, 9, 17].
Аналитический подход или математическое программирование основано на разработке математической модели процесса функционирования объекта, связывающей воедино ее внутренние характеристики и влияющие на нее внешние факторы, и
на постановке задач на определение таких управлений процессом, которые обеспечивают экстремальное значение некоторого функционала, характеризующего эффективность управления.
Проведенное исследование состояния разработанности аналитических моделей бизнес-процессов позволило сделать вывод, что такие задачи пытаются решать с использованием сложных аналитических экономико-математических методов (ЭММ), построением моделей, многие из которых носят исключительно теоретический характер и на прак-
тике применяются редко, так как их создание и использование имеет негативные моменты:
• сложность увязки всех условий реальной задачи в математической модели приводит к ее упрощению, что негативно сказывается на конечном результате;
• невозможность подбора методов решения сложной модели;
• возникновение потребности включения в математическую модель дополнительных факторов, параметров и условий требует коренной перестройки всей модели;
• формулировкой экономической задачи занимаются специалисты предметной области, а разработкой математической модели — математики, поэтому появляется необходимость согласования многих моментов и часто возникает недопонимание между ними по ряду ключевых вопросов построения модели.
Реализация аналитического способа решения задачи проектирования моделей процессов упрощается с применением ЭММ. Можно выделить два подхода к созданию аналитических ЭММ моделирования сложных бизнес-процессов компании. Первый подход предполагает формирование глобальной модели процесса, устанавливающей различные взаимосвязи между входными и выходными переменными, на базе которой может быть выбрано управленческое решение, обеспечивающее оптимальное функционирование системы.
Второй подход основан на принципе синтеза в единую систему совокупности локальных ЭММ, каждая из которых описывает отдельную или ряд функций, или отдельную задачу управления бизнес-процессами. Данный подход более предпочтителен и технически реализуем при формировании интегрированных информационных систем управления ERP-класса [12, 14, 19]. За счет охвата локальными ЭММ всех сторон процесса управления бизнес-процессами (БП) и алгоритмизации взаимосвязей решений локальных задач появляется возможность достижения общей цели управления БП, однако оптимальное управление БП с точки зрения минимума совокупных издержек в данном случае не всегда возможно найти.
Наиболее существенным моментом, влияющим на соблюдение принципа оптимальности решения для всей экономической системы, является определение взаимосвязей целевых функций и систем ограничений отдельных задач, выбора общей целевой функции или последовательности решения отдельных задач, собственно алгоритма согласования и координации локальных моделей, решение
многокритериальных задач управления БП. Для решения многих многокритериальных сложных экономических задач в системах больших размеров невозможно использовать только методы математического программирования, поскольку не представляется возможным сформулировать единственный критерий эффективности управления. Реальные же объекты, в частности процессы движения и преобразования материальных и информационных потоков в бизнес-процессах, как правило, не находятся в статичном состоянии и постоянно меняют свои параметры и значения параметров, при этом в достаточно динамичном ритме.
Сложность и большая взаимосвязь в системе управления бизнес-процессами ставят неперспективным и даже невозможным использование только методов математического программирования. Необходимость формулировать единственный критерий эффективности управления, а также затрачивать значительные усилия на поиск оптимальных управленческих решений неизбежно приводит в большинстве случаев к слишком большому огрублению модели. Как показывает практика, «оптимальные» значения управляемых величин, полученные посредством решения отдельных задач методами математического программирования, нежелательно использовать в чистом виде, поскольку вследствие неадекватности огрубленной модели возникают непредвиденные отрицательные последствия, перекрывающие положительный эффект.
Наиболее перспективным и удобным методом исследования процессов управления математического программирования является метод имитационного моделирования [11, 13, 16, 18], в рамках которого не предполагается ставить и решать задачи математического программирования. Имитационное моделирование — это воспроизведение течения изучаемого процесса с помощью модели при нескольких вариантах управления, с последующим анализом полученных результатов. Имитационное моделирование в отличие от аналитических математических моделей способно применять многокритериальные модели без взвешивания целевых функций и даже без последовательной оптимизации по составляющим многокритериальной целевой функции. Современное направление развития подхода имитационного моделирования связано с разработкой методов экспертного синтеза в рамках имитационных моделей. В данном случае в ходе проведения имитационного эксперимента вырабатываются «разумные» управленческие значения по величинам, характеризующим состояние управляемого процесса в конкретный момент или период времени, но не с помощью ре-
шения оптимизационных задач, а с помощью экспертного синтеза.
Подход экспертного синтеза предполагает одновременное использование имитации и математического программирования посредством включения в имитационную модель исследуемого процесса совокупности упрощенных или агрегированных моделей этого же процесса или отдельных его сторон совместно с алгоритмами, позволяющими решать в рамках этих моделей задачи математического программирования.
Включение в имитационную систему совокупности оптимизационных моделей позволит одновременно использовать имитацию как систему анализа и математическое программирование как систему синтеза для принятия рациональных решений в управлении сложными процессами. Имитационная модель позволяет на модельном уровне воспроизводить течение изучаемого процесса настолько детально, насколько это необходимо и технически реализуемо. В основе имитации должна лежать достаточно подробная модель бизнес-процесса. В свою очередь, система синтеза или набора моделей математического программирования является инструментом изучения воспроизводимого бизнес-процесса и его оптимизации.
Описанные подходы дают возможность сформировать модели бизнес-процессов и перейти к измерению их эффективности и последующей оптимизации [9, 15]. Система измерений, составляющая базу для оценки и анализа бизнес-процессов, должна быть определена и согласована до перехода к реализация самого проекта оценки и оптимизации бизнес-процессов, так как она применима на двух этапах — этапе анализа модели бизнес-процессов «как есть» и этапе оценки эффективности всей сложной организационно-технической системы. На этапе анализа модели «как есть» оценивается эффективность бизнес-процессов (контрольные параметры), а на этапе оценки эффективности проекта оптимизации оценивается результат его проведения (как изменились контрольные параметры).
Приведем пример разработанной методики по оценке экономической эффективности бизнес-процессов, основанной на показателях удовлетворенности качеством, стоимости и времени и выбора приоритетных процессов для проведения мероприятия по оптимизации бизнес-процессов в сложных логистических системах. Важность процессов определяется руководством организации с учетом их приоритетности по ожиданиям и требованиям потребителей. Показатели удовлетворенности качеством рассчитываются по оценкам потребителей процесса. Оценка затрат времени и стоимости на выполнение каждого процесса производится на
основе изучения ресурсов, потребляемых процессом и временем его выполнения.
В данной методике акцент сделан на расчет и анализ экономической эффективности базовых (в нашей терминологии) бизнес-процессов, в получении результатов которых заинтересованы внешние (первичные) потребители, но на ее основе таким же образом может быть проведен анализ как обеспечивающих, так и ограничивающих и производственных процессов на основе опросов внутренних потребителей.
1. На первом этапе определяется важность потребителей, и, соответственно, присваивается удельный вес каждому классу внешних потребителей:
1с = ±С = 1, 1с = ±С = 1, (1)
i=1 1=1
где 1с — общий удельный вес классов внешних потребителей (в долях); а — удельный вес важности ¿-класса потребителей (в долях); i — класс потребителей от 1 до п; п — общее количество потребителей.
2. На втором этапе производится опрос каждого класса внешних потребителей с целью определить ожидаемые показатели качества и их важность.
Строится дерево ожидаемого качества, определяется процент важности (ценности или весомости) для каждого показателя (табл. 1).
3. На третьем этапе определяются показатели удовлетворенности потребителей качества путем выяснения степени их удовлетворенности по выявленным заранее требованиям. Строится дерево воспринимаемого качества, показатели удовлетворенности каждым показателем в процентном выражении определяются с помощью методов сбора мнений участников, например путем проведения опросов, а затем рассчитывается средневзвешенная удовлетворенность качеством по каждой ветви (табл. 2).
4. На четвертом этапе производится объединение показателей важности и показателей удовлетворенности качеством путем построения матрицы выявления приоритетных областей для проведения оптимизации бизнес-процесса по показателю качества, в которой по оси абсцисс откладывается средневзвешенная важностьу-показателя QWj, а по оси ординат — отклонение показателя удовлетворенности потребителя качеством от целевого уровня, которое рассчитывается по формуле
ЛQ = Qsj - Qso, (2)
где ЛQ — отклонение показателя удовлетворенности от целевого уровня (в %); QsJ■ — средневзвешенная удовлетворенность потребителей у-показа-телем качеством (в %); Qs0 — определенный руко-
Дерево ожидаемого качества для всех классов внешних потребителей
Класс i С. (в долях) Показатели качества j (в %)
Внешние потребители Класс 1 С1 Показатель 1
Показатель 2 0^2,1
Показатель }
= ]=1 100%
Класс п Сп Показатель 1
Показатель 2
Показатель }
!>> = М 100%
~ Л = 1 п k К! ) = 1=1 у=1 100% х п
Таблица 2 Дерево воспринимаемого качества для всех классов внешних потребителей
Класс i С (в долях) Показатели качества j (в %)
Внешние потребители Класс 1 С1 Показатель 1
Показатель 2 0*2,1
Показатель } 0*кЛ
= ]=1 100%
Класс п Сп Показатель 1 0*1,п
Показатель 2 0*2,п
Показатель }
Ъ®» = У=1 100%
п Хс i=1 1 п k К! еу)= 1=1 у=1 100% х п
водством целевой уровень показателя удовлетворенности потребителя качеством (в %).
5. После выявления приоритетных областей для проведения оптимизации необходимо выявить процессы, связанные с каждой ветвью дерева воспринимаемого качества, и особенно те, что связаны с приоритетными областями, выявленными на предыдущем этапе, а также степень воздействия ) каждого процесса на соответствующую ему ветвь дерева. Степень воздействия (Я^) определяется экспертным путем (табл. 3).
6. На этом этапе определяется важность процессов, связанных с каждой ветвью дерева воспринимаемого качества по следующей формуле:
Р = ** Х ^
100
(3)
где 1р^ — важность уг-процесса (в '
— степень
воздействия уг-процесса на соответствующую ему ветвь дерева качества (в %); QwJ■ — средневзвешенная важность у-показателя качества соответствия уг-процессу ветви дерева качества (в %).
7. На данном этапе выявляются приоритетные процессы, требующие проведения соответствующих корректирующих действий или оптимизации путем построения матрицы выявления приоритетных процессов по показателю удовлетворенности потребителей качеством.
8. Определение эффективности процессов по показателю времени и соответствующей ей приоритетности осуществляется в следующей последовательности:
• проводится анализ времени выполнения процесса посредством метода PERT/Time-анализа;
• выявляются процессы, требующие проведения оптимизации путем построения матрицы выявления приоритетных процессов по показателю времени.
9. Выбор приоритетных процессов, требующих оптимизации на данном этапе, проводится по показателям эффективности процесса по стоимости.
10. Полученные данные по эффективности и приоритетности процессов сводятся в единую таблицу (табл. 4) для одновременного анализа всех построенных матриц и определения интегрального ранга процесса.
Сложив ранги процесса по каждой из матриц, получим интегральный ранг процесса, характеризующий совокупность экономическую эффективность бизнес-процесса:
^инт N = X ^тЫ, т=1
(4)
где ^нтм — интегральный ранг процесса N ЯтМ — ранг процесса N по матрице т; т — матрица от 1 до 8.
Таблица 3
Процессы, связанные с ветвями дерева воспринимаемого качества
Процессы уг (в %) Показатель качества у QSj (в %) Qwj (в %)
Процесс 1,1 Rl,l Показатель 1
Процесс 1,2
Процесс 1,т
II 100%
Процесс к, 1 Кк,1 Показатель к Qsk
Процесс к,т К-к,т
т X Ктг = г=1 100%
Примечание: у — показатель качества от 1 до к; к — общее количество показателей качества; г — процессы от 1 до т; т — общее количество процессов.
Сводная таблица по расчету суммарного ранга процесса
Зоны критичности Ранг процесса Матрица выявления приоритетных областей по показателю качества Матрица выявления приоритетных процессов по качественным показателям Матрица приоритетных процессов по показателю времени Матрица приоритетных процессов по показателю стоимости E<c
по удовлетворенности потребителя качеством по проблем- ности процесса по степени возможности проведения изменений по сложности процесса по процес-сности
Зона максимальной критичности 1
Зона умеренной критичности
Зона слабой критичности
N
Процесс с минимальным числом интегрального ранга будет наименее эффективным и наиболее приоритетным, требующим проведения реинжиниринга. Процесс с максимальным числом суммарного ранга является наиболее эффективным и наименее приоритетным. В случае если двум и более процессам будет присвоен одинаковый интегральный ранг, метод совершенствования процессов, указанный для данного ранга, будет применим к каждому из них на равных уровнях.
Последовательность расчетов по предлагаемой методике представлена на рис. 1.
При реализации методики использованы следующие методы: методы сбора мнений участников (опросы, анкетирование, мозговой штурм), методы графоаналитического моделирования (матрицы, деревья), методы экспертных оценок [10], метод
PERT/Time анализа [3, 7], метод ABC [4, 6, 8]. Дополнением методики послужили разработки К.К. Чупрова и его экспресс-методов оценки бизнес-процессов [4] и С.М. Ковалева и В.М. Ковалева [5].
В основании данной методики лежат основные математические алгоритмы, теория вероятностей и математической статистики. Методика направлена на расчет экономической эффективности бизнес-процессов, складывающейся из трех оценок — эффективности процессов по времени, эффективности процессов по стоимости и эффективности процессов по качеству.
Предложенные инструменты оценки эффективности бизнес-процессов позволяют проводить оценку существующих бизнес-процессов, а также результатов их оптимизации.
Основные процессы: внешние потребители
Вспомогательные и X ( управленческие процессы: ) ^внутренние потребители у
^Данные опроса^
т
Данные опроса
Данные по /драйверам затрат, I используемых ресурсами
9.4. Построение матрицы приоритетных процессов по показателю эффективности процессов по стоимости
9.3. Расчет показателя эффективности процессов по стоимости
анные по стоимости процессов и ресурсов
Этап 9: Определение
эффективности процессов по скорости
Данные по выходам процессов
Матрица 8
Е
10.1. Построение сводной таблицы на основе матрицы -^ 10.2. Расчет интегрального ранга процессов
/
Сводная таблица
Бизнес-процессы, требующие интеграции и оптимизации (РБП)
I
Финиш
Рис. 1. Модель расчета эффективности бизнес-процессов
Литература
1. Власов М.П. Моделирование экономических систем и процессов: учебное пособие / М.П. Власов, П.Д. Шимко. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. 336 с.
2. Волгина О.А. Математическое моделирование экономических процессов и систем: учебное пособие / О.А. Волгина, Н.Ю. Голодная, Н.Н. Одияко. М.: КноРус, 2012.
3. Дихтелле Г. Управление проектами: [Текст]. В 2-х т. Т. 1 / Г. Дихтелле; пер. с нем. СПб.: Бизнес-пресса,
2004.
4. Ивлев В.А. АВС/АВМ/АВВ методы и системы. [Текст] / В.А. Ивлев, Т.В. Попова. М.: 1С:Паблишинг. 2007. 207 с.
5. Ковалев С.М. Выбор бизнес-процессов для оптимизации / С.М. Ковалев, В.М. Ковалев // Консультант директора. 2005. № 5.
6. Козлов А.С. Проектирование и исследование бизнес-процессов: [Текст]: учебное пособие / А.С. Козлов. М.: Флинта: МПС, 2006. 272 с.
7. Козловский В.А. Производственный и операционный менеджмент: [Текст]: учебник / В.А. Козловский, Т.В. Маринина, В.М. Макаров. СПб.: Специальная литература, 1998. 366 с.
8. Кузьмина Е.А., Кузьмин А.М. Функционально-стоимостной анализ и метод АВС / Е.А. Кузьмина, А.М. Кузьмин // Методы менеджмента качества. 2002. № 12. С. 6-10.
9. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учебное пособие / И.В. Орлова. М.: Вузовский учебник, НИЦ ИНФРА-М, 2013. 389 с.
10. Ромашкина Г.Ф., Татарова Г.В. Коэффициент конкор-дации в анализе социологических данных // Социология: методология, методы, математические модели.
2005. № 20. С. 131-158.
11. Серышев Р.В., Ермаков И.А. Положения методики моделирования бизнес-процессов управления цепями поставок // Логистика: проблемы и решения. 2013. № 2.
12. Серышев Р.В. Проект методики моделирования бизнес-процессов управления цепями поставок // Логистика: проблемы и решения. 2013. № 4.
13. Серышев Р.В. Оптимизация бизнес-процессов и проектирование бизнес-систем (Тезисы) // Реформы в России и проблемы управления — 2010 [Текст]: материалы 25-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып. 1; Государственный университет управления. М.: ГУУ, 2010. 264 с.
14. Серышев Р.В. Технология оптимизации бизнес-процессов (тезисы) // Реформы в России и проблемы управления — 2011: материалы 26-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып. 1; Государственный университет управления. М.: ГУУ, 2011. 333 с.
15. Серышев Р.В. Эволюция процессного подхода к управлению (тезисы) // Актуальные проблемы управления — 2011 [Текст]: Материалы 16-й Всероссийской научно-практической конференции. Вып. 3; Государственный университет управления. М.: ГУУ, 2011. 302 с.
16. Серышев Р.В. Логистическая координация снабженческой деятельности (статья) / М.: Логинфо. 2007.
References
1. Vlasov M.P. Modeling of economic systems and processes. Moscow, INFRA-M Publ., 2013. 336 p. (in Russian)
2. Volgina O.A. Mathematical modeling of economic processes and systems. Moscow, KnoRus Publ., 2012. (in Russian)
3. Dihtele G. Project Management. in 2 volumes. St. Petersburg, Bisnes-Pressa Publ., 2004. V.1.
4. Ivlev V.A. ABC/ABM/ABB methods and systems. Moscow, «1S:Pablishing» Publ., 2007. 207 p. (in Russian)
5. Kovalev S.M. Selecting business processes to optimize. Konsultant directora [Consultant Director]. 2005, I. 5. (in Russian)
6. Kozlov A.S. Design and research of business processes. Moscow, Flinta: MPS Publ., 2006. 272 p. (in Russian)
7. Kozlovskij V.A. Production and Operations Management. St. Petersburg, Special'naja literature Publ., 1998. 366 p. (in Russian)
8. Kuzmina E.A., Kuzmina A.M. Value analysis and the method. Metody menedzhmenta kachestva [Methods of Quality Management]. 2002, I. 12, pp.6-10. (in Russian)
9. Orlova I.V. Economic-mathematical methods and models: computer simulation. Moscow, Vuzovskiy uchebnik Publ., INFRA-M Publ., 2013. 389 p. (in Russian)
10. Romashkina G.F., Tatarova G.V. Coefficient of concordance in the analysis of sociological data. Sociología: Metodología, metody, matematicheskie modeli [Sociology: Methodology, methods, mathematical models]. 2005, I. 20, pp.131-158 (in Russian)
11. Seryshev R.V., Ermakov I.A. The provisions of the methodology of business process modeling supply chain management. Logistica: problem i resheniya [Logistics: problems and solutions]. 2013, I. 2. (in Russian)
12. Seryshev R.V. The project of methodology modeling business processes of supply chain management. Logistica: problem i resheniya [Logistics: problems and solutions]. 2013, I. 4. (in Russian)
13. Seryshev R.V. Optimization of business processes and designing business systems. Reformy v Rossii b problem uprav-leniya — 2010: materialy 25 Vserossiyskoy nauchnoy konfer-encii molodih uchenih i studentov [Reforms in Russia and problems of management — 2010: the materials of the 25th Scientific Conference of young scientists and students]. I. 1. Moscow, GUU Publ., 2010. 264 p. (in Russian)
14. Seryshev R.V. Technology optimization of business processes. Reformy v Rossii b problem upravleniya — 2011: materialy 26 Vserossiyskoy nauchnoy konferencii molodih uchenih i studentov [Reforms in Russia and problems of management — 2011: Proceedings of the 26th Scientific Conference of young scientists and students]. I. 1. Moscow, GUU Publ., 2011. 333 p. (in Russian)
15. Seryshev R.V. The evolution of the process approach to management. Actualnie problem upravleniya — 2011: materialy 16 Vserossiyskoy nauchno-practicheskoy konferencii [Actual problems of management — 2011: Proceedings of the 16th All-Russian scientific-practical conference]. I. 3. Moscow, GUU Publ., 2011.302 p. (in Russian)
17. Серышев Р.В., Грачев С.А. Концептуальная модель оптимизации и интеграции бизнес- процессов па предприятиях цепи поставок // Вестник университета. Государственный университет управления. 2012. № 11. С. 147-152
18. Серышев Р.В. Основы логистической координации в деятельности промышленного предприятия [Текст]: учебное пособие для студентов специальности «Логистика и управление цепями поставок» — 080506 / Р.В. Серышев; Государственный университет управления, Институт инноватики и логистики ГУУ. М.: ГУУ, 2008. 148 с.
19. Фролов Ю.В., Серышев Р.В. Стратегический менеджмент: формирование стратегии и проектирование бизнес-процессов: учебное пособие / под ред. д-ра экон. наук, проф. Ю.В. Фролова. М.: МГПУ, 2012. 177 с.
16. Seryshev R.V. Logistical coordination of supply activities. Loginfo. 2007, I. 10, 11. (in Russian)
17. Seryshev R.V. Grachev S.A. Conceptual model of optimization and integration of business processes pas enterprises supply chain. Vestnik universiteta [Bulletin of the University]. 2012, I. 11, pp. 147-152. (in Russian)
18. Seryshev R.V. Fundamentals of logistics coordination in industrial enterprise. Logistika i upravlenie cepyny post-avok [Logistics and Supply Chain Management]. Moscow, GUU Publ., 2008. 148 p. (in Russian)
19. Frolov U.V. Seryshev R.V., Strategic management: strategy formation and design of business processes. Moscow, MGPU Publ., 2012. 177 p. (in Russian)
