Применение подходов «Научной школы управления» в организационных процессах с использованием современных информационных технологий Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

© А.М. Валуев, Л.Е. Кулигин, 2013

УДК 681.3:658.7

А.М. Валуев, Л.Е. Кулигин

ПРИМЕНЕНИЕ ПОДХОДОВ «НАУЧНОЙ ШКОЛЫ УПРАВЛЕНИЯ» В ОРГАНИЗАЦИОННЫХ ПРОЦЕССАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Для производственных систем, использующих ручной труд с применением механизмов, разработана методика и средства информационного обеспечения сбора и обработки данных о длительности трудовых приемов, в т.ч. специализированный программно-технический комплекс. С их помощью достигнуто статистически достоверное повышение производительности труда.

Ключевые слова: производственный процесс, операция, производительность труда, статистическая значимость, программный комплекс, КПК.

На наш взгляд, в современных российских экономических условиях все большее значение для российских предприятий приобретает эффективность производственных процессов (производительность труда, эффективность использования оборудования, оптимальное расходование человеческих, энергетических и иных ресурсов). В силу целого ряда причин (обшей экономической ситуации, низкой культуры труда и производственного менеджмента, технологической отсталости ряда отраслей) многие российские предприятия, особенно небольшие и средние, находится на той стадии развития, для которой актуальны подходы «научной школы управления» управления и научной организации труда [1, 3]. С качественной точки зрения, «научное управление» и так называемая научная организация труда предлагает осознанно, по определенным принципам, проектировать трудовые процессы. Научное управление противопоставляет себя «случайно», стихийно, «исторически» складывавшимся трудовым отношениям.

Объектом исследований, методика и результаты которых представляются в настояшей статье, были неавтоматизированные производственные системы, используюшие преимушественно ручной труд с применением механизмов, с длительностью трудовых приемов более 10 секунд. Примерами таких систем служили складские комплексы, сборочные производства (узловая сборка), строительные подразделения.

Проблема научно обоснованного повышения производительности

В обшем случае производительность (труда, энергии, капитала, оборудования и пр.) является синонимом эффективности и определяется как соотношение выработки к затратам. Производительность, прежде всего, определяется методами работы, вложениями в производство (капиталом), технологиями и управлением. Нас будут интересовать возможности повышения производительности бизнес-процессов посредством изучения и реорганизации определяюших ее трудовых операций [1]. Более того, некоторые исследователи, изучив состоя-

ние производственного менеджмента в различных странах, утверждают, что существует прямая зависимость производительности труда от качества производственного менеджмента [2], важным аспектом которого является научно обоснованное проектирование производственных процессов. Одним из главных тезисов научного управления является утверждение о том, что достичь максимальной производительности труда можно только разработав детальные алгоритмы выполнения каждой производственной операции и используя соответствующие методы экономического стимулирования работников [4—6]. Это, в свою очередь, требует систематического изучения производственных процессов и определение научно-обоснованного объема затрат труда и иных ресурсов на изготовление единицы продукции или выполнение единицы работы. Под термином «научная обоснованность» подразумевают, что проектирование производственного процесса и выработка норм затраты ресурсов должно производиться путем измерения его объективных характеристик определенными методами. При этом за счет более рациональной организации труда должна обеспечиваться более высокая производительность и часть полученной экономической отдачи должна направляться на повышение заработка работников. Непременным ограничением является требование, чтобы не был превышен предел физических и психических возможностей человека к производству рассматриваемой работы не регулярной и безопасной основе.

Кроме того, на наш взгляд, только обладая апробированной методикой измерения можно утверждать, что те или иные меры совершенствования

производственного процесса привели к положительным результатам. И, наконец, мы считаем, что любое операционное моделирование производственных систем возможно только при наличии возможности получения устойчивых и релевантных числовых данных, характеризующих ее состояния и процессы.

Методы изучения содержания труда

При научном исследовании содержания труда производственных процессов рассматриваются все факторы, влияющие на эффективность использования ресурсов (в первую очередь труда и оборудования). В первую очередь изучаются фактические затраты рабочего времени на выполнение конкретных производственных операций (при определенном сочетании организационно-технологических факторов) и структура затрат рабочего времени на протяжении рабочего дня. Перечислим основные методы изучения содержания труда [4-6]:

- хронометраж, используемый для анализа приемов труда и определения длительности повторяющихся операций. Для проведения хронометража требуется сначала определить структуру производственных операций, установить фиксажные точки (резко выраженные, например, по звуковому или зрительному восприятию, моменты начала или окончания операции), составить план эксперимента (включающий в себя объекты исследования и планируемое число наблюдений). Различают непрерывный, выборочный и цикловой хронометраж.

- индивидуальная фотография рабочего времени, которая служит для исследования распределения рабочего времени по категориям.

- бригадная фотография рабочего времени, позволяющая изучить затраты рабочего времени группы работников, степени разделения труда и загруженности всех членов группы. Применяют либо метод непосредственных наблюдений, либо метод маршрутной фотографии, либо метод моментных наблюдений.

- фотография использования оборудования, используемая для изучения структуры рабочего времени станка, а не работника

- «самофотография», позволяющая, например, получить данные только о простоях и их причинах, которые записываются на специальный бланк самим рабочим

Традиционным инструментом для всех вышеизложенных методов исследования производственных процессов остаются лист бумаги (бланк наблюдений), ручка и секундомер (хронометр) [4-6]. В [4, 5] изложен стоящий особняком микроэлементный подход к изучению труда, когда трудовой процесс снимается на фотокамеру и затем разбивается на мельчайшие трудовые микроприемы.

Программно-аппаратный комплекс для сбора и статистической обработки данных о продолжительности трудовых приемов

Выше было кратко изложены методы изучения производственных процессов, предлагаемые научной организацией труда. Но прогресс в области современной компьютерной техники позволяет от использования ручки и бумаги перейти к частично автоматизированному сбору на основе карманных персональных компьютеров. Разработка данного программно-аппаратного комплекса началась в мае 2005 года в рамках проекта по оптимизации бизнес-процес-

сов, проводимого лабораторией технико-экономических исследований ООО «Предприятие Никс». К концу 2005 года первая версия комплекса была запущена в тестовую эксплуатацию, и на сегодняшний день претерпела незначительные доработки, в связи с обнаруженными замечаниями и дополненными требованиями к функциональности.

Комплекс служит для автоматизации процесса изучения содержания труда и нормирования труда. Его назначением является сбор и последующий анализ первичных данных о структуре производственных процессов, рабочего времени операторов, изучение трудовых операций с заданной степенью детализации (но не выше, чем на уровне законченных трудовых приемов). Полученные данные используются, в частности, для определения научно обоснованных норм выработки и сдельных норм оплаты труда, оценки времени обслуживания заявок, измерения производительности труда, проверки статистических гипотез об изменении производительности в результате предпринятых изменений. А также, естественно, эти данные являются эмпирическим материалом для принятия управленческих решений и при поиске путей повышения ресурсной эффективности (финансовой, производственной, энергетической и иной).

Автоматизация сбора и анализа первичных данных позволила не только существенно снизить стоимость исследований (уменьшив себестоимость труда операторов, снимающих первичные данные), но и повысить точность измерений (что особенно актуально, так как измерительным прибором является человек) и, следовательно, увеличить количество

Таблица 1

Описанные типы «процессов»

1 Хронометраж по заранее определенной схеме операций

2 Хронометраж нескольких каналов обслуживания по заранее определенной схеме

операций

3 Хронометраж рабочего дня с бумажным формуляром

4 Хронометраж использования оборудования

5 Автоматический хронометраж критических точек

6 Самохронометраж работника

исследуемых параметров. Накопленные данные можно использовать как материал для дальнейшего исследования и моделирования современными методами - например, для операционных исследований и построения соответствуюших математических моделей.

Программно-аппаратный комплекс состоит из следуюших компонентов:

- сервер базы данных для хранения и классификации измерений;

- компонент для сбора эмпирических данных в ходе полевых экспериментов;

- компонент для статистической обработки результатов;

- компонент для обучения оператора сбора данных;

В процессе разработки концептуальной модели данных в виде диаграммы «сушность-связь» был проведен анализ предметной области и выделены следуюшие основные сушно-сти, реализованные потом в виде физической модели на конкретно программно-аппаратной платформе выбранной СУБД:

- «процесс». Процессы для удобства классификации разбиваются на «категории» (при этом один процесс может принадлежать сразу нескольким категориям) и разделяются на типы (см. табл. 1)

- «операция». Операции являются составной частью процесса, имеют

структуру графа, и при этом обладают служебными атрибутами. Атрибуты отвечают за порядок обработки операции, например, при статистических вычислениях компонентом для обработки данных или при прорисовке интерфейса компонентом сбора данных.

- «измерение». Измерения проводятся по плану и могут иметь ссылку на внешний документ корпоративной информационной системы. Измерение представляет собой упорядоченную последовательность разрешенных операций и времени фиксации.

Компонент для сбора данных используется во время полевых исследований для получения эмпирических данных о распределении рабочего времени, фактической длительности трудовых приемов и о структуре трудового процесса методом хронометража или фотографии рабочего дня, с применением карманного персонального компьютера (КПК). Сбор данных осушествляется операторами по заранее определенной схеме трудовых приемов, которая загружается с сервера по проводному или беспроводному интерфейсу, после проведения измерений результаты выгружаются обратно на сервер.

Аппаратным средством, на котором реализован данный компонент, служит карманный ПК (КПК), на-

Рис. 1 Примеры режимов работы компонента сбора данных

пример, модель Pocket PC HP iPAQ RZ1710 с SD-картой памяти не менее 256 Мб в качестве резервного носителя информации. В начале работы пользователь выбирает интересующий его процесс, описание автомата загружается из соответствующего файла, проверяет на корректность и конечный автомат инициализируется в диалоговом режиме (см. рис. 1). Оператор отмечает переход из состояния в состояние, а лог переходов записывается в файл. Существует возможность односторонней синхронизации описаний и логов с компонентом статистической обработки результатов.

В режиме фотографии рабочего дня для слабо формализованных случаев возможна лишь фиксация момента начала и окончания действия с помощью КПК, который показывает на экране номер действия. В соответствии с этим, оператор делает на бумажном бланке необходимые пометки, подлежащие дальнейшей обработке.

Компонент для статистической обработки результатов предназначен для задания последовательности тру-

довых приемов в различных производственных процессах, упорядочивания, просмотра и редактирования собранных эмпирических данных и результатов их обработки в соответствии с типом исследуемого процесса и иными критериями для упрощения поиска и навигации. С его помощью можно производить первичную статистическую обработку результатов, а также планировать эксперименты (в том числе путем экспорта на КПК их планов и конфигурации исследуемых производственных процессов).

Компонент для обучения операторов сбора данных служит для тестирования, отбора и обучения операторов, которые и проводят первичные измерения в ходе полевых исследований. В том числе, проверяется внимательность и умение правильно проводить измерения в рамках используемых методик в условиях раздражающего внешнего фона.

Эффект применения научно-обоснованных методов изучения производительности

Использование программно-аппаратного комплекса позволило создать электронную библиотеку статистических характеристик производственных операций. В силу сделанных предположений, в качестве модели ошибок использовалась гауссово распределение случайной погрешности. В процессе статистической обработки в первую очередь вычислялись следующие характеристики [7-9]:

количество сделанных измерений; измерения, выброшенные по критерию Шовене;

- оценка длительности производственной операции по среднему арифметическому и доверительный интервал для этой оце-нке;медиана длительности производственной операции;

- среднеквадратическое отклонение длительности производственной операции и среднеквадратическое отклонение средней длительности;

- проверка выборки измерений на случайность;

- частота встречаемости производственной операции на единицу производимой продукции;

- доверительный интервал для величины затрат на определенную категорию рабочего времени.

На основе вышеуказанных статистических характеристик делались предположения о характеристиках не только сушествуюших, но и вновь проектируемых производственных процессов. Главным же конечным практическим результатом проводимых исследований стало статистически достоверное повышение производительности на исследуемых участках производства. После получения эмпирических данных о структуре производственного процесса и статистических характеристиках составляю-ших его операций, становится возможным предпринять те или иные меры, например [1, 3-6, 10]:

- реорганизовать рабочее место и обеспечить достаточность инструментов и наличие второстепенных (малоценных) материалов, исключив непроизводительные хождения, простои, дублирую-шиеся процедуры и т.п. В случае автоматизированных или частично автоматизированных рабочих мест использовались меры по оптимизации пользовательского интерфейса [11, 12]. В частности, проводилось перераспределение

групп контрольных элементов на экране (исходя из их употребления), оптимизация глубины элементов меню (по частоте их использования), перенос долгих запросов (вычислительны сложных или связанных с разрешением конфликтов блокировок при обраше-нии к удаленным высоконагруженным серверам) на этапы, не связанные с использованием автоматизированного рабочего места и пр.

- уменьшить количество непроизводственных простоев, связанных с несбалансированностью взаимодействия между процессами и подразделениями (см. рис. 2)

- использовать производственные простои, связанные с неравномерностью производственной загрузки, для выполнения иных нерегулярных и несрочных операций, например, связанных с кратковременным техническим обслуживанием.

- стандартизировать выполняемые функции и обеспечить более глубокое разделение труда. Речь идет, прежде всего, о выделении у квалифицированных сотрудников неквалифицированных функций, которые экономически целесообразно выполнять в отдельном потоке.

- ввести научно обоснованные нормы выработки.

- разработать научно обоснованные показатели коэффициента участия в трудовой деятельности, определяемые по известным формальным показателям выработки.

- ввести сдельные формы оплаты труда и вычислить научно и экономически обоснованные сдельные расценки.

В табл. 2 приведены конкретные численные данные для одного из одной из изученных производственных операций.

Таблица 2

Численные данные результатов измерений длительности упаковки изделия

Длительность на изде- Дисперсия Количество измере-

лие щ , сек нии ц

до (1) 206,1 19,4 232

ПОСЛЕ (2) 243,1 18,3 263

Рис. 2. Изменение процента простоев (от общего рабочего времени)

Проверяя гипотезу И] о том, что длительность упаковки изделия в результате проведенных преобразований уменьшилась, вычислим статистику

t = ■

Ц2

2 2

П1 П2

= 21,74

и сравним t с табличным значением £кр, вычисленным из условия Лапласа [7]. При уровне достоверности альтернативной гипотезы И0 а=99 %. Т.к. t=21.74>tкр=0.19 (табличное значение функции Лапласа), отвергнем нулевую гипотезу и будем счи-

тать, что при уровне достоверности 99 % производительность труда увеличилась. С учетом ошибки измерения, оценка роста производительности труда получается 11 %.

В качестве дополнительного примера, на рис. 2 показано уменьшение процента непроизводительных простоев на производственном участке производства после проведения ряда вышеуказанных организационных мер. Здесь левая линия характеризует распределение простоев после принятия мер, правая — первоначальное распределение.

1. Управление производством / пер. с англ. - М.: Лаборатория базовых знаний [и др.], 1998. - 928 с.: ил. - ISBN 5-93208002-7 (в пер.)

2. Дорган С., Доуди Д. Менеджмент на страже производительности / пер. с англ. //

- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Вестник McKinsey - 2003 — №3(5) — С. 5963

3. Гаврилов Д.А. Управление производством на базе стандарта MRP II — СПб.: Питер, 2003. — 352 с.: ил. - ISBN 5-31800630-2

4. Генкин Б.М. Организация и нормирование труда на промышленных предприятиях — М.: Норма, 2003. - 400 е.: ил. -ISBN 5-89123-665-6

5. Пашуго В.П. Организация, нормирование и оплата труда на предприятии - М.: Кноруе, 2005 - 320 е.: ил. - ISBN 5-85971119-0

6. Тейлор Ф.У. Принципы научного менеджмента / пер. е англ. — М.: Журнал «Контроллинг», 1992. — 75е. — ISBN 57050-0281-5

7. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешал-кин Л.Д. Прикладная етатиетика. Оеновы моделирования и первичная обработка данных - М.: Финанеы и етатиетика, 1983. -471 е.

КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -

8. Великанов М.А. Ошибки измеpения и эмпиpичеeкие зaвиeимoeти - Ë.: Гидpoме-теopoлoгичеeкoе изд-вo, 1962 - 3G2 e.: ил.

9. Тейлор Дж. Введение в теopию om^ бoк / œp. e англ. - M.: Mиp, 1985 - 272 e.: ил.

1G. Weske M. Business Process Management Concepts, Languages, Architectures -Berlin: Springer, 1998. - 37 Ge.: ил. - ISBN 978-3-540-73521-Белышкин А. Типичные пpoблемы oтечеeтвеннoгo интеpфейea и методы ж пpедoтвpaшения // Koмпьютеppa -2GG2 - 25 февpaля (№7)

11. Мандел Т. Paзpaбoткa пoльзoвaтель-eкoгo интеpфейea / пеp. e англ. — M.: ÄMK Пpеee, 2GG1. — 416 e.: ил. — ISBN 594074-069-3. ШВ

Валуев Андрей Михайлович — aomop физикo-мaтемaтичеeкиx rny^ пpoфеeeop Moeкoвeкo-гo физикo-теxничеeкoгo инeтитyтa (гoeyдapeтвеннoгo yнивеpeитетa), eтapший нayчный eo-тpyдник лaбopaтopии Maтемaтичеeкoгo мoделиpoвaния в мaшинoeтpoении Инeтитyтa маши-нoведения им. A.A. Блaгoнpaвoвa, valuev.online@gmail.com,

Кулигин Леонид Евгеньевич — aeпиpaнт Moeкoвeкoгo физикo-теxничеeкoгo инeтитyтa (roey-дapeтвеннoгo yнивеpeитетa), kulighin@mail.ru

- ОТДЕЛЬНЫЕ СТАТЬИ

ГОРНОГО ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО БЮЛЛЕТЕНЯ

(ПРЕПРИНТ)

ОБОСНОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ТРАНШЕЙНОГО СПОСОБА

ГИДРОМЕХАНИЗИРОВАННОЙ РАЗРАБОТКИ САПРОПЕЛЕВЫХ

МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Казаков Владимир Александрович — преподаватель, kvladimir_85@mail.ru,

Московский государственный горный университет.

Обоснованы параметры траншейного способа разработки сапропеля землесосными снарядами с учетом его физико-механических свойств, обеспечивающие снижение потерь при добыче.

Ключевые слова: гидромеханизированная разработка сапропелевых месторождений, параметры траншейного метода, снижение потерь при добыче

JUSTIFICATION OF PARAMETERS OF THE TRENCH METHOD

OF THE HYDROMECHANIZED DEVELOPMENT

OF SAPROPELIC DEPOSITS

Kazakov Vladimir Aleksandrovich

Parameters of a trench method of development of sapropel by dredge taking into account its physicomechanical properties providing decrease in losses by mining are proved.

Key words: hydromechanized development of sapropelic deposits, parameters of trench method, sapropel losses by mining.