CC BY
114
7. Хлынин Э.В. Определение основных потребностей и причин обновления основного капитала предприятия // Финансы и кредит. 2011. № 35. С. 38-43.
Папян Гарник Рафикович, аспирант, [email protected] Россия, Тула, Тульский государственный университет
THE CHARACTERISTIC AND CLASSIFICATION OF TECHNICAL RESERVES OF GROWTH OF LABOUR PRODUCTIVITY AT THE INDUSTRIAL ENTERPRISE
G.R. Papjan
Features offormation of technical reserves of growth of labour productivity which are offered for dividing on external and internal are considered. The maintenance of exter-nal and internal reserves of growth of labour productivity to which concern updating, automation and mechanization of manual skills, modernization, replacement, expansion, major overhaul and increase of efficiency of use is considered.
Key words: a technical reserve of growth, updating, automation, mechanization, modernization, replacement, expansion, major overhaul.
Papjan Garnik Rafikovich, the post-graduate student, pa-ga-ra@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University,
УДК 338.34
ПРЕВЕНТИВНАЯ АДАПТАЦИЯ СФЕР УПРАВЛЕНИЯ И ПРОИЗВОДСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ
Н.С. Васин, А.Б. Ланчаков
В рыночной экономике постоянно существует проблема функционирования предприятия в условиях неопределенности и изменчивости внешней среды. Одним из путей снижения негативного влияния этого является своевременная адаптация предприятия к изменениям внешней среды, которая основывается на их диагностировании и прогнозировании. Проведен теоретико-вероятностный анализ сравнительной продолжительности адаптационных изменений на предприятии и предложен критерий эффективности технологических инноваций и систем диагностирования и адаптации предприятия.
Ключевые слова: неопределенность внешней среды, адаптация, инновации.
Неопределенность и изменчивость внешней среды промышленных предприятий существует в любой экономической системе как в рыночной, так и в командной экономике. Вполне естественно, что в командной экономике влияние этой неопределенности на устойчивость функционирования предприятия существенно выше, поэтому задача снижения негативного влияние неопределенности постоянно является актуальной. Причины, приво-
дящие к неопределенности внешней среды различны и их влияние разнона-правлено, поэтому анализ влияния неопределенности требует использования теоретико-вероятностного подхода, так как они обуславливают стохастический характер различных входных и выходных параметров систем.
Одним из направлений снижения негативного влияния неопределенностей является формирование адаптивных структур управления предприятием [1...4]. Особенностью подобных структур является способность к трансформации для превентивного предотвращения влияния возможной неопределенности на функционирование предприятия. Однако для подобной трансформации необходим определенный промежуток времени, поэтому для превентивной адаптации необходимо использовать диагностических процедур, позволяющих обнаружить опасные изменения внешних факторов и своевременно начать адаптационную трансформацию.
С другой стороны, если адаптивная структура обладает способностью достаточно быстрой адаптации, то ее трансформация может начаться уже после изменения внешней среды. Таким образом, для эффективного снижения неопределенностей внешней среды нужна либо высокая скорость адаптации, либо превентивная диагностика состояния внешней среды. При осуществлении подобной диагностики возникает задача выбора наиболее чувствительных факторов, сигнализирующих о приближении кардинальных изменениях во внешней среде.
В то же время любая диагностика основана на получении и интерпретации информации о внешней среде, поэтому эффективность диагностики зависит от количества и качества этой информации. На основе этой информации можно либо строить тренды для изменяющихся факторов, либо прогнозировать вероятность появления того или иного изменения. Подобное диагностирование возможно также на основе маркетинговых исследований.
Однако для адекватного реагирования на изменение внешней среды требуется не только адаптация структуры управления, но и соответствующая адаптация производственной системы, в первую очередь, в направлении изменения номенклатуры изделий. Таким образом, адаптация должна обеспечиваться во всех сферах деятельности предприятия.
Одним из важнейших способов обеспечения эффективной адаптации производства к изменениям внешней среды является внедрение технологических инноваций. Технологические инновации позволяют создать гибкое адаптивное производство, своевременно подстраивающееся под изменение внешней среды. Эти изменения также должны быть своевременно обнаружены на основе использования эффективных диагностических систем. Вполне очевидно, что внедрение технологических инноваций всегда требует определенного времени для установки, запуска и обучения персонала работе с новым оборудованием или технологией. При этом, чем более кардинальные технологические инновации вводятся, тем больше времени обычно требуется для их освоения. Однако после окончания периода внедрения любой
технологической инновации наступает период их эффективного использования, когда присущая им гибкость начинает давать результат.
При анализе уровня технологических инноваций обеспечивающих гибкость производства, аналогично предложенному ранее [5] подходу, в качестве результирующего показателя можно использовать среднее время, ТТ(А^, требуемое для переналадки производства на выпуск нового ассортимента продукции А^ Этот параметр имеет стохастический характер и может быть определен как
времени, требуемого для переналадки производства на выпуск нового ассортимента.
новаций на рассматриваемом предприятии. Аналогично, для обеспечения адаптации структуры управления также требуется некоторый период времени, который также имеет стохастический характер и может быть определен как
времени, требуемого для адаптации структуры управления при некотором
Процессы адаптации производства и управления могут идти как последовательно, так и параллельно, поэтому результирующий период реагирования на изменения внешней среды не может быть короче меньшего из них и длиннее их суммы.
С другой стороны, эффективное использование системы диагностики в режиме превентивной адаптации должно обеспечить своевременное
обнаружение изменения И\. При этом с достаточно высокой степенью достоверности должно быть осуществлено прогнозирование как количественных так и качественных характеристик этого изменения. Чем более эффективны используемые системы диагностики, тем больше период подобного прогнозирования Тп
(И) . Этот параметр также имеет стохастический характер и может быть определен как
где
Чем меньше величина ТТ (А ), тем выше уровень технологических ин-
где
изменении внешней среды Их
периода прогнозирования изменения во внешней среде И .
В частном случае, когда Тп (Н\) = 0, используемые системы диа-
гностирования вообще не обеспечивают достоверного прогнозирования изменения во внешней среде, или происходят неожиданные изменения, во внешней среде, требующие немедленного реагирования.
Однако для проведения диагностики требуется некоторое время, которое также является случайной величиной и имеет среднее значение
Тд (И) . Аналогично предыдущим параметрам
тд (И)=м[/д ц (4)
где (д () - распределение плотности вероятностей случайной величины продолжительности проведения диагностики внешней среды.
Период времени Тд (иг) отсчитывается от момента ¿о , условно
принятого за начало отсчета (= 0 ),когда принимается решение о проведении диагностирования внешней среды.
Предположив, что изменение И1 реально произойдет через период
времени Ти (И) , можно получить соотношения перечисленных периодов, соответствующие необходимым уровням технологических инноваций и систем адаптации и диагностирования. При этом следует учитывать, что этот период также является средним значением случайной величины и определяется, как
Ти(И)=м[/и(/)], (34)
где /И () - распределение плотности вероятностей случайной величины промежутка времени до реализации ожидаемого изменения во внешней
среде И.
В общем случае, перечисленные параметры характеризуют неопределенность как внешней, так и внутренней среды предприятия. При этом
распределение /И () связано с неопределенностью внешней среды, а распределения /П () /Т () (д () и /А () связаны с неопределенностью
? ?
внутренней среды предприятия.
В случае низкого уровня технологического оснащения предприятия высока вероятность реализации условия:
гт(А) >^(И ) . (5)
При выполнении этого условия предприятие, независимо от эффективности системы диагностирования, не сможет вовремя адаптироваться к изменению внешней среды.
Для того, чтобы своевременно осуществить прогнозирование изменения во внешней среде, определяющее высокую степень эффективности диагностической системы необходимо выполнение условия:
487
[гД (И)+1п (И )]> ги (И)
или [^(Щ + ^Щ)]-^,) > 0. (6)
В случае сочетания высокого уровня технологических инноваций и эффективной диагностической системы одновременно с условием (6) обеспечивается выполнение условий:
И (И) > 1п (И) > Т (А)+гА (И), или мИ)-'п(И)> о] л ид(И,)-Ш)> 0]. (7)
и гИ (И) >кп (И)+'Т (А)]
или г„(И)-Ми)+'т(А)]>0 ' (8)
Приведенные выражения могут включать как средние значения перечисленных параметров, так и конкретные реализации случайных величин, позволяющих учесть неопределенности внешней и внутренней среды. Тогда, оперируя их распределениями, можно оценить вероятности выполнения соответствующих условий, используя операцию свертки распределений вероятностей.
Р [д (И)+гп (И) > ги (И)]. (9)
Р[(и (И) > гп (И) > гт (А)+^ (И)]. (10)
Полученные вероятности могут быть использованы в качестве критериев уровней эффективности технологических инноваций, системы структурной адаптации и системы диагностирования, поэтому их можно рассматривать как критериальные вероятности.
Возникает вопрос, каким образом на практике осуществлять вычисление перечисленных выше критериальных вероятностей. Очевидно, что для их определения необходимо иметь информацию о распределениях перечисленных параметров. Получить распределения, связанные с неопределенностями внутренней среды достаточно просто. Для этого необходимо собирать внутреннюю статистику по продолжительности подготовки производства новой продукции, продолжительности диагностики и структурной адаптации.
Более сложно оценить распределение, связанное с неопределенностью внешней среды {И (г). Это связано с тем, что некоторые изменения возникают спонтанно, то есть имеют флуктуационный характер, и их прогнозирование затруднено.
Полученные статистические распределения могут быть представлены в форме гистограмм и перечисленные выше критериальные вероятности определяются путем численного интегрирования. Для удобства определения разностей значений плотности вероятностей гистограммы
целесообразно строить для одинаковых интервалов по оси времени.
Кроме численного интегрирования, указанные критериальные вероятности могут быть определены аналитически, если удастся найти соответствующий закон распределения и вычислить его параметры. В общем случае возможны следующие законы распределения: показательное распределение, гамма-распределение, распределение Вейбулла-Гнеденко, нормальное распределение и логнормальное распределение. Однако это возможно только при достаточно большом объеме статистического материала и может привести к значительным ошибкам аппроксимации распределений. Поэтому вариант с вычислением вероятностей путем численного интегрирования предпочтительней.
Сравнение значений различных критериальных вероятностей позволят дать сравнительную оценку уровня эффективности технологических инноваций, структурной адаптации и системы диагностирования. Естественно, что в конечном итоге эффективное внедрение технологических инноваций и структурная адаптация найдут свое отражение в таких показателях эффективности как увеличение доли рынка, повышение рентабельности продукции, прибыли компании и т.д. Однако все эти показатели отразят положительные изменения во внутренней среде предприятия только по прошествии определенного времени.
Для оценки уровней технологических инноваций, системы структурной адаптации и системы диагностирования и соответствующей возможности рассматриваемого предприятия сохранять устойчивость в условиях неопределенности и изменения внешней среды необходимо установить некоторое предельное, минимально допустимое значение критериальных вероятностей. Очевидно, что это значение должно быть достаточно велико, в противном случае предприятие может потерять устойчивость. Проведенный анализ показал, что независимо от форм инноваций и адаптации, рекомендуемое минимально допустимое значение критериальных вероятностей может быть выбрано в пределах 0,8 - 0,9. Подобные показатели соответствуют общепринятому уровню вероятности для безрисковой деятельности. Большие значения практически недостижимы, а меньшие ведут к негативным последствиям, которые могут быть особенно ощутимы при уменьшении этой величины менее 0,6. Предложенный подход может быть использован для диагностики и адаптации структуры управления предприятием при функционировании в условиях неопределенности внешней среды и будет способствовать обеспечению его устойчивости.
Список литературы
1. Коршунова Е.Д. Адаптивное организационное развитие промышленных предприятий. М. ИЦ МГТУ Станкин ; Янус-К, 2003. 348 с.
2. Комаева Л. Э. Адаптационная организационная структура управления предприятия //Вестник СОГУ Владикавказ, 2013. № 1. С. 256-260.
3. Гребенюк Л.Н. Функциональный подход при формировании адаптивной структуры управления промышленным предприятием: авто-реф. дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05. Омск, 2003. 24 с.
4. Коршунова Е.Д. Методология адаптивного развития кадрового потенциала предприятия // Современное управление. 2004. №1. С. 25-30.
5. Васин Н.С., Рябых К.С. Снижение уровня неопределенности внешней среды на основе внедрения технологических и маркетинговых инноваций // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2013. № 42. С. 41-47.
Васин Николай .Сергеевич, канд. экон. наук, докторант, vasinnarambler.ru, Россия, Орел, Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс,
Ланчаков Александр Борисович, аспирант, vasinnarambler. ru, Россия, Орел, Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс
PREVENTIVE ADAPTATION SPHERES OF MANAGEMENT AND PRODUCTION
ENTERPRISES IN THE CONDITIONS OF UNCERTAINTY OF EXTERNAL
ENVIRONMENT
N.S. Vasin, A.B. Lanchakov
In a market economy there is always the problem of functioning of the enterprise in conditions of uncertainty and changeability of the external environment. One of the ways to reduce the negative impact of this is the timely adaptation of enterprises to changes in the environment, which is based on their diagnosis and prognosis. Conducted theoretical and probabilistic analysis of the comparative duration of adaptive changes in the enterprise and the criterion of efficiency of technological innovations and systems for the diagnosis and adaptation of the enterprise.
Keywords: environmental uncertainty, adaptation, innovation.
Vasin Nikolay Sergeevich, candidate of economy science, doctoral student, va-sinnarambler.ru, Russia, Orel, State University - teaching, research and production complex,
Lanchakov Aleksandr Borisovich, graduate student, vasinnqrambler.ru, Russia, Orel, State University - teaching, research and production complex
