Практическая реализация метода оценки эффективности сформированной организационной системы

В соответствии с рассмотренным ранее алгоритмом проек­тирования организационных систем (рис. 7.5) формируется математическая модель функционирования будущего пред­приятия. На ее основе строится модель эталонного предпри­ятия, наилучшего с точки зрения поставленной цели и вы­бранной стратегии действия.
В качестве эталонной модели используются усредненные оценки показателей эффективности по группе предприятий, успешно действующих на данном секторе рынка. Очевидно, что предприятиям разного профиля будут соответствовать различные модели, поэтому' блок построения моделей (рис. 7.6) должен содержать базовый набор моделей, в кото­ром каждому предприятию соответствует своя эталонная мо­дель. Обязательным свойством рассматриваемого блока явля­ется его способность к «самообучению». Оно заключается в том, что после каждого диагностического обследования орга­низации производится не только коррекция эталонной модели, но и вносятся изменения в систему оценок значимости крите­риев эффективности.
Предлагаемый подход позволяет учитывать изменения внутренней и внешней среды, происходящие в течение дли­тельного периода времени, благодаря чему результаты прове­денного диагностического обследования могут использоваться не только для проведения процедур оперативной коррекции, но и для оценки способности организации реагировать на из­менения общей рыночной конъюнктуры стратегического ха­рактера. В случае резких изменений экономической ситуации (например, при наличии кризисных явлений в экономике) по­лученные ранее интегральные оценки позволят спрогнозиро­вать процесс корректировки системы управления организаци­ей для работы в новых условиях.
Предположим, что в ходе проведения диагностического исследования получено qi оценок, где i принимает значение от 1 до m, где m — количество оцениваемых критериев эффек­тивности.
Каждому i соответствует qi0 значений оценки для i-ro кри­терия эталонной модели.
Тогда для вектора относительного отклонения:
Ē = (ε1, ε2…εm) координаты определяются из условия:

εi=mod(qi-qi0)/qi. (7.1)

Для оценки степени отклонения показателей, характери­зующих эффективность системы управления исследуемого предприятия, от показателей эталонной модели можно ис­пользовать М — норму:

М = max(εi) по всем i, L ≤ i ≤ m, (7.2)


или L — норму:

Eобщ (7.3)


В процедурах диагностического обследования наиболее целесообразно использовать формулу (7.3). При этом, чем меньше значение Еобщ, тем больше показатели исследуемого предприятия соответствуют показателям эталонной модели.
Основная цель проводимого исследования состоит в оцен­ке реактивных способностей организации при изменении воз­действий со стороны внешней и внутренней среды. Поэтому набор критериев эффективности определяется набором выде­ленных факторов, воздействующих на работу системы управ­ления.
В качестве примера проанализируем деятельность транспортно-экспедиционной фирмы (ТЭФ), которая остается од­ним из немногих реальных элементов в системе электронной торговли, поскольку именно она обеспечивает доставку по­купателю товаров, приобретенных через виртуальный мага­зин.
При анализе способности предприятия к оказанию услуг по доставке товаров в качестве критериев эффективности систе­мы управления предприятием используется обобщенный по­казатель, характеризующий качество обслуживания. При этом принимаются во внимание 3 группы факторов:
· персонал;
· оснащенность необходимыми техническими средствами и оборудованием;
· техническое обслуживание и ремонт.
Для транспортно-экспедиционных фирм, которые осуще­ствляют все перевозки на различных этапах логистического процесса, таким обобщенным показателем является своевре­менное выполнение заказов, т.е. доставка товаров «точно во­время».
Методика определения количественного значения этого показателя предусматривает следующую последовательность действий. Выбирается стандартный маршрут перемещения груза с минимальной нагрузкой, равной, например, 20 заявкам в сутки.
Отметим, что с целью получения комплексной оценки, от­ражающей взаимодействие всех звеньев, входящих в состав транспортно-экспедиционной фирмы, в данном примере был выбран маршрут, включающий промежуточное складирование и разборку груза, а также операции, связанные с прохождени­ем таможенного осмотра.
Суммарное время Тз, затрачиваемое на выполнение одной заявки на перевозку груза, определяется выражением:

Тз=То+Тп (7.4)

где То—время отдыха водителя,
Тп— время перевозки и обработки груза, определяется зависимостью:

Тп= +τi+θi), (7.5)

где ti— время движения от i-ro до i+1 пункта на маршруте;
τi — время оформления документов на i-м пункте;
θi— время обработки груза (погрузка, разгрузка, склади­рование, разборка прибывшей отправки и комплектация новой) на i-ом пункте;
m — число участков движения транспортного средства.
Очевидно, что время Тп является случайной величиной.
Действительно, время выполнения каждой из операций, вхо­дящих в формулу 7.5, зависит от большого количества случайных и, в основном, независимых друг от друга факторов, поэтому оно является случайной величиной с нормальным за­коном распределения. Для определения верхней границы Тп (максимального времени выполнения заказа на перевозку) мы можем воспользоваться понятием доверительного интервала. Тогда,

Тз=Т0+(Ťп+βρσТп), (7.6)

где Ťп — среднее значение времени перевозки;
σТп — среднеквадратическое отклонение для Ťп;
βρ— квантиль нормального распределения, соответст­вующий вероятности р.
В рассматриваемом случае р — это вероятность того, что фактическая величина времени доставки будет находиться в пределах доверительного интервала и, следовательно, не пре­высит значения, определяемого выражением (7.6). Конкретное значение вероятности р выбирается исследователем в зависи­мости от жесткости требований заказчика к времени доставки товара.
Соответственно величина q = 1 - р соответствует риску не­выполнения заказа, в этом случае требование высокого каче­ства обслуживания не выполняется, так как груз поступает не вовремя.
Рассмотрим методику расчета величин, входящих в выра­жение 7.6.
При расчете значений Тп и σТп воспользуемся известными формулами теории вероятности для числовых характеристик случайных величин с нормальным законом распределения.
(7.7)

(7.8)

где Ti, σi, — соответственно среднее значение и среднеквадратическое отклонение
i-й составляющей перевозочного процесса;
m — число составляющих перевозочного процесса;
ri,j— коэффициент корреляции i-й и j-й составляющих.
Знак i ≤ j означает, что суммирование распространяется на всевозможные парные сочетания рассматриваемых случайных величин. Если рассматриваемые величины не коррелированны (например, время простоя под погрузкой и время последую­щего движения на маршруте), то ri,j = 0. В рассматриваемом случае факторы, действующие на различных участках работы, независимы, поэтому ri,j = 0 для всех i, j таких, что 1≤i≤m; 1≤j≤m, следовательно, формула для расчета среднего значе­ния упрощается.
Зависимости времени выполнения заказа на перевозку, описываемые уравнениями (7.4-7.8), используются для раз­работки статистической модели, позволяющей проводить ис­следование процессов, протекающих в сложной системе, при недетерминированных (не обусловленных) взаимодействиях между отдельными составляющими. Для более полного уче­та реальной ситуации следует ввести дополнительные огра­ничения на продолжительность непрерывной работы персо­нала, принимающего участие в выполнении заказа не пере­возку.


Тп =(7.9)

Тп = +τi+θi) ≤ ТД (7.10)

где Тупр и ТД — максимально допустимое время управления транспортным средством в сутки и максимальная про­должительность рабочего дня соответственно.
В ходе проведения вычислительного эксперимента с разра­ботанной моделью для каждого из анализируемых предпри­ятий производится определение Тп и σ2тп для выборки, со­стоящей из не менее чем 25 заявок. По данным обо всей груп­пе строится модель эталонного предприятия, для которой определяются ТПэт и σ2Тпэт.
Затем производится сравнение показателей анализируемо­го предприятия с его эталонной моделью. Для определения количественной оценки по данному критерию используется пятибалльная система:
· при │ Тп – ТПэт │ ≤ σТпэт ставится оценка 5 баллов,
· для 2 σТпэт -4, для 3 σТпэт -3,
· во всех остальных случаях — 0 баллов.
Заметим, что при оценке 5, 4, и 3 балла процент качествен­но вьполненных заказов составляет 99,7%, 95,4% и 68,3% со­ответственно. Более низкие показатели являются неприемле­мыми. Для предприятий, получивших оценку в 3 балла (каче­ство выполнения заказа составляет 68,3%), следует провести внеочередное диагностическое обследование с целью выявле­ния проблем, мешающих их эффективной работе, и разработ­ки мер оперативной коррекции системы управления этими предприятиями.
Оценка эффективности управления экономической дея­тельностью предприятия производится аналогичным спосо­бом. В качестве критерия берется цена перевозки на стандарт­ном наборе заказов. Такой выбор объясняется тем, что в себе­стоимость перевозки включаются не только затраты на выполнение перевозочного процесса, но и накладные расходы, связанные с деятельностью всех звеньев предприятия, вклю­чая управляющее звено.
Блок-схема статистической модели приведена на рис. 7.7. Эта блок-схема по существу является формализованной мате­матической моделью СУ обследуемого предприятия.



Результаты экспертных оценок, полученные в процессе ди­агностических обследований предприятий торговли и сферы услуг, обрабатываются с использованием алгоритма повыше­ния достоверности (рис. 7.8).

Напомним, что на работу организаций существенное влия­ние оказывают социально-экономические, научно-техничес­кие, правовые, политические, международные, природные, культурные ж другие факторы, Степень их влияния на дея­тельность каждой конкретной организации оценивается экс­пертными методами. Блок повышения достоверности эксперт­ных оценок позволяет оценить согласованность мнений экспертов при ранжировании факторов, влияющих на работу проектируемой организации, по степени их важности.
Следует обратить внимание на наличие в системе, предна­значенной для обработки информации, специального блока оперативной коррекции принятого решения. В основе его дей­ствия — контроль за уровнем отклонения полученной оценки от показателей эталонной модели для каждого принимаемого во внимание критерия. С помощью этого блока производится расчет нормы отклонения. Если будет установлено, что рас­хождение по какому-либо критерию превосходит пороговое значение, то вступит в действие система мероприятий, обес­печивающих оперативную коррекцию системы управления предприятием. Сведения о полученных результатах поступают в базу данных, и процедура принятия решения повторяется с учетом произведенных изменений.
Процедуру анализа эффективности систем управления предприятиями, действующими в системе электронной тор­говли, рекомендуется производить регулярно, не реже двух раз в год. В случае возникновения неординарных ситуаций необходимы экстренные внеплановые диагностические обсле­дования.
Одним из основных достоинств рассмотренного метода яв­ляется комплексный учет внешних и внутренних возмущаю­щих воздействий. При резком изменении (разрыве) рыночных отношений вступает в действие механизм коррекции эталон­ных моделей.

Изложенная методика регулярного диагностического об­следования позволяет наиболее рационально и своевременно осуществлять оперативный контроль за эффективностью сис­темы управления организацией. С помощью этой методики обеспечивается упреждающая оперативная коррекция органи­зационной системы, направленная на предотвращение про­блемных ситуаций в деятельности организации, что особенно важно при наличии кризисных ситуаций в экономике, в том числе и в сфере денежного обращения.