CC BY
97
Управление инвестициями и инновационной деятельностью
УДК 334.012.826
ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЯ О ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ АУТСОРСИНГА (ИНСОРСИНГА) БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
Е.В. Гусев, Н.А. Соколова
В статье рассмотрена система организации и управления процессами аутсорсинга хозяйственной деятельности в организациях. Предложены критерии перевода бизнес-процессов на аутсорсинг и принципы выбора подрядной организации - аутсорсера.
Ключевые слова: аутсорсинг, бизнес-процесс, критерии выбора аутсорсера, критерии выбора процесса для аутсорсинга.
Накопленный отечественный и зарубежный опыт свидетельствует, что современный управленческий и организационно-экономический механизм аутсорсинга имеет значительный потенциал для обеспечения организационной устойчивости (жизнеспособности) и эффективности хозяйствующих субъектов как в промышленных отраслях, так и в сфере услуг.
Аутсорсинг может служить не только эффективным инструментом повышения качества и снижения затрат на непрофильную деятельность промышленного предприятия, но и мерой, способствующей оптимизации его структуры, системы управления и повышению качества основных процессов за счет делегирования ряда обеспечивающих функций и бизнес-процессов внешним специалистам и организациям.
Многие исследователи относят аутсорсинг к системам контрактных отношений, при которых источник процессов, осуществляемых в организации, выносится во внешнюю среду. Появление механизма аутсорсинга является развитием принципов разделения труда. Понятно, что никакая компания не обладает таким набором внутренних возможностей и ресурсов, чтобы успешно продвигаться по всему фронту своей деятельности. Внутренние ресурсы организации могут оказаться неконкурентоспособными, финансовые возможности - ограниченными, а внутри организации могут отсутствовать необходимые компетенции для достижения поставленных целей.
Обостряющаяся конкуренция на рынке заставляет предприятия и компании совершенствовать формы и методы управления с тем, чтобы снизить издержки, сократить избыточные виды деятельности и повысить производительность труда. Это стимулирует организацию к поиску внешних ресурсов, к выполнению отдельных видов работ сторонними организациями. Во многих случа-
ях именно механизм аутсорсинга помогает организациям решить имеющиеся проблемы по сокращению издержек, улучшению степени адаптации к меняющимся условиям внешней среды, улучшению качества и объемов выпускаемой продукции и услуг. Таким образом, в современных условиях появилась потребность и тенденция широкого применения моделей аутсорсинга во многих отраслях и секторах экономики, и сам аутсорсинг становится одним из наиболее динамично развивающихся видов деятельности [4].
Аутсорсинг, как правило, предполагает определенную реструктуризацию внутренних подразделений и процессов и внешних отношений организации.
Реструктуризация компании - это изменение структуры компании (иными словами, порядка, расположения ее элементов), а также структуры элементов, формирующих ее бизнес под влиянием факторов либо внешней, либо внутренней среды, т. е. термины «реструктуризация, реструктурирование» можно понимать как изменение существующей структуры, количества и конфигурации связей объекта. Реструктуризация включает: совершенствование структуры имущественного комплекса, управления, операционной и финансовой деятельности, маркетинга и сбыта и т. д.
Определение видов деятельности и бизнес-процессов, передаваемых на аутсорсинг, относится к компетенции руководства организации. Необходимо сделать выбор между самостоятельным осуществлением отдельного процесса или приобретением услуг на стороне. В каждой конкретной ситуации менеджмент организации должен определиться с целесообразностью применения аутсорсинга в соответствии с принципом: «заниматься тем, что можешь и умеешь делать лучше, чем другие» и «поручать другим то, что они делают лучше и дешевле» [1].
Применение теории нечетких множеств при принятии решения о целесообразности аутсорсинга (инсорсинга) бизнес-процессов.
Основы теории нечетких множеств были заложены в конце 60-х гг. в работах известного американского математика Латфи Заде. Этот подход имеет три отличительные черты:
1) в нем используются так называемые «лингвистические» переменные вместо числовых переменных или в дополнение к ним;
2) простые отношения между переменными описываются с помощью нечетких высказываний;
3) сложные отношения описываются нечеткими алгоритмами [2, 3].
Предлагаемая методика определения целесообразности аутсорсинга (инсорсинга), как основа математической модели поддержки принятия решений, позволит сохранить качество и корректность проводимого анализа, с одной стороны, за счет сохранения участия эксперта в процессе принятия решения, с другой стороны, за счет использования математического аппарата нечетких множеств, что
Лингвистические ка
позволит корректно оперировать экспертными оценками в процессе проводимого анализа.
Процесс принятия решения о целесообразности аутсорсинга (инсорсинга) можно рассматривать как решение уравнения
У = ^(Х1, Х2, ..., хп), (1)
где у - некоторая выходная переменная, однозначно определяющая принятое решение; Х1, Х2,... Хп -входные переменные, на основании которых, собственно, и базируется решение.
Для качественных переменных предполагается, что известны множества всех возможных значений
Фаззификация (переход к нечеткости) переменных позволила получить следующие лингвистические оценки и необходимые для их формализации функции принадлежности. Во множестве из п переменных, принимаемых во внимание при принятии решения о целесообразности аутсорсинга (инсорсинга), девять можно отнести к лингвистическим качественным (табл. 1).
Лингвистическими мы называем переменные,
Таблица 1
¡енные переменные
Хп Входные переменные
XI Обладает ли компания в отношении процесса, передаваемого на аутсорсинг, уникальной технологией, знаниями, опытом
Х2 Вероятна ли «утечка» важной информации к конкурентам в результате передачи процесса на аутсорсинг
Хз Пожалуйста укажите степень Вашего согласия со следующим выражением: «Чтобы стать эффективным в работе, аутсорсер должен затратить много времени для ознакомления с требованиями заказчика аутсорсинговых услуг» (специфичность человеческого капитала)
Х4 Существуют ли на рынке аутсорсеры, способные принять на исполнение анализируемый процесс (или могут ли они возникнуть при объявлении тендера
Х5 Есть ли у аутсорсеров опыт в осуществлении передаваемой функции
Хб Достаточно ли в штате аутсорсера специалистов нужной квалификации
х7 Насколько надежны потенциальные источники информации о новом аутсорсере для вашей фирмы
хв Пожалуйста укажите степень Вашего согласия со следующим выражением: «Большинству аутсорсинговых компаний можно доверять»
х9 Пожалуйста укажите степень Вашего согласия со следующим выражением: «Я уверен, что судебная система защитит мои контрактные права при аутсорсинге и права собственности в деловых спорах»
Таблица 2
Терм-множества оценки лингвистических переменных
Ап Терм-множества
Аі {«Нет», «Да»}
А2 {«Нет», «Вероятность мала», «Вероятность высока», «Да»}
А3 {«Не согласен (1)», «(2)», «(3)», «(4)», «Согласен (5)»}
А4 {Не существуют (1)», «Вероятность появления мала (2)», «Вероятность появления высока (3)», «Существуют (4)» }
А5 {«Нет опыта», «Маленький опыт», «Средний опыт», «Значительный опыт»}
А6 {«Нет», «Да»}
А7 {«Не надежны», «Средняя надежность», «Надежны»}
А8 {«Не согласен (1)», «(2)», «(3)», «(4)», «Согласен (5)»}
А9 {«Не согласен (1)», «(2)», «(3)», «(4)», «Согласен (5)»}
Управление инвестициями и инновационной деятельностью
значениями которых являются слова или предложения [4].
В данном случае п = 9, и другие параметры при выборе не рассматриваются. Выходная переменная у соответствует принятию решения о целесообразности аутсорсинга (инсорсинга).
В нечеткой логике значения любой величины представляются не числами, а словами естественного языка и называются ТЕРМАМИ. Так, значением лингвистической переменной «Есть ли у аутсорсеров опыт в осуществлении передаваемой функции» являются термы «нет», «маленький опыт», «средний», «значительный опыт» и т. д.
Для оценки лингвистических переменных Х1 = 1, 9 1 и у использованы качественные термы из следующих терм-множеств (табл. 2):
А1= {аь а2, ..., а1} - терм-множество переменной х1, I = 1, 9;
Б = {^^2, ...4т} - терм-множество переменной у;
т - количество различных решений в рассматриваемой области;
Б = {инсорсинг, внутренний аутсорсинг, внешний аутсорсинг}.
Для построения нечеткой базы знаний, необходимой для решения уравнения (1), выполнена
экспертная оценка комбинаций значений входных переменных с одновременной оценкой функции принадлежности p.ai(xj). Результаты оценки сведены в матрицу знаний, которая рассчитывается с помощью специально разработанного программного обеспечения принятия решения «IN/OUT sourcing».
Матрица знаний определяет нечеткую базу знаний в виде системы логических высказываний типа «ЕСЛИ-ТО, ИНАЧЕ», связывающих значения входных переменных х1 - хп с одним из возможных типов решения dj (инсорсинг, внутренний аутсорсинг, внешний аутсорсинг) (см. рисунок).
Для разработки алгоритма принятия решения, позволяющего фиксированному вектору входных переменных поставить в соответствие решение у е D, строится система нечетких логических уравнений на базе матрицы знаний, и вычисляются значения функций принадлежности различных решений при фиксированных значениях входных переменных объекта. В качестве искомого реше-
ния выбирается решение с наибольшими значениями функции принадлежности.
Описанная методика опробована при анализе данных о принятии решения по аутсорсингу (инсорсингу) на промышленном предприятии.
Литература
1. Аникин, Б.А. Аутсорсинг и аутстаффинг / Б.А. Аникин, И.Л. Рудая. - М.: ИНФРА-М, 2006. -С. 152.
2. Заде, Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений / Л.А. Заде // В кн.: Математика сегодня. - М.: Знание, 1974, с. 5-49.
3. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде. - М.: Мир, 1976. - 165 с.
4. Календжян, С. О. Аутсорсинг и делегирование полномочий в деятельности компаний / С.О. Календжян. - М.: Дело, 2003. - С. 5.
Поступила в редакцию 10 марта 2011 г
Гусев Евгений Васильевич. Доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Экономика, управление и инвестиции», Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск). Область научных интересов - управление, организация, планирование, анализ эффективности систем управления. Контактный телефон: (8-351)267-92-80.
Eugene Vasilievich Gusev. The Doctor of Technical Sciences, the senior lecturer, the professor of chair «Economy, investment management» the South Ural state university, Chelyabinsk. Area of scientific interests - Management, the organization, planning, the analysis of efficiency of control systems. Contact phone: (8-351)267-92-80.
Соколова Нина Александровна. Аспирант кафедры «Экономика, управление и инвестиции», Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск). Область научных интересов - экономика, инвестиции, аутсорсинг в промышленности. Контактный телефон: 8-951-7777-456.
Nina Alexandrovna Sokolova. The post-graduate student to chair «Economy, investment management» the South Ural state university, Chelyabinsk. Area of scientific interests - economy, investment, outsourcing in the industry. Contact phone: 8-951-7777456.
