Математическая модель решения задачи планирования работ блока «Сервис» в сети автомобильных дилерских центров

ветствующих конкретным функциям агентов и взаимоотношениям между ними. Агент рассчитывает состояние, в котором он находится, исходя из своего восприятия ситуации, что соответствует реакции процессов дорожной карты на окружающие изменения, например, завершение разработки необходимой технологии, завершение производственного процесса изготовления определенного продукта и т.п.

Это отражается в переходе между элементами множества " .

Доказанный в [10] изоморфизм многоагентной среды позволяет производить декомпозицию агента на множество субагентов, а также редуцировать многоагентную среду до одноагентного состояния. Эффективность конкретного сценария взаимодействия агентов позволяет оценить влияние выбранной технологии на произведенный продукт, возможную реакцию рынка и, как следствие, на выполнимость поставленной задачи развития, например, отрасти или производства.

Обмен знаниями, осуществляемый за счет коммуникативных способностей агентов позволяет воссоздать самый основной стержневой элемент картирования - всестороннее использование имеющегося интеллектуального капитала в компании, в отрасли и т.д., а также управление корпоративными знаниями в условиях высокой скорости инновационной деятельности и обновления продукционных линеек [8].

Литература:

1. Джемала М. Корпоративная «Дорожная карта» - инновационный метод управления знаниями в корпорации // Российский журнал менеджмента. - 2008. - Т. 6. - № 4. - С. 149-168.

2. Третьяк В.П. Форсайт и технология предвидения // Экономические стратегии. - 2009. - № 8. - С. 51-58.

3. Кинэн М. Технологический Форсайт: международный опыт // Форсайт. - 2009. - Т. 3. - № 3. - С. 60-68.

4. Соколов А.В. Форсайт: взгляд в будущее // Форсайт. - 2007.

- № 1. - С. 8-15.

5. Белоусов Д.Р., Сухарева И.О., Фролов А.С. Метод «картирования технологий» в поисковых прогнозах // Форсайт. - 2012. - Т. 6. - № 2. - С. 6-15.

6. Lee S., Park Y. Customization oftechnology roadmaps according to road-mapping purposes: Overall process and detailed modules // Technology Forecasting and Social Change. - 2005. - № 72. - P. 567583.

7. Бурый А.С. Тенденции развития распределенных систем на основе облачных технологий // Транспортное дело России. - 2013.

- № 6. - С. 160-162.

8. Салихов Б.В., Окороков И.В. Методический капитал как системный фактор развития корпоративных инноваций // Транспортное дело России. - 2012. - № 6. - С. 141-144.

9. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Эдито-риал УРСС, 2002. - 352 с.

10. Афанасьев М.Я., Саломатина А.А., Алёшина Е.Е., Яблочников Е.И. Применение многоагентных технологий для реализации системы управления виртуальным предприятием // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. - 2011. - № 75. - С. 105-111.

УДК 004.9

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ РАБОТ БЛОКА «СЕРВИС» В СЕТИ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДИЛЕРСКИХ ЦЕНТРОВ

Скорнякова А.Ю., аспирант кафедры Математического обеспечения информационных систем и инноватики, Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ), тел.: 8(985)129-12-13, e-mail: a.y.skomyakova@gmail.com

В статье приводятся анализ и математическая модель решения задачи построения расписания выполнения работ по обслуживанию клиентов в автосервисном центре.

Ключевые слова: информационные системы, дилерский центр, блок «Сервис», автоматизация, теория расписаний, программирование в ограничениях.

MATHEMATICAL MODEL OF PLANNING WORKSOLUTION IN SERVICE

DEALER SYSTEM SCRIPT

Skornyakova A., the post-graduate student, the Department of Software of Information Systems and Innovations, Moscow State University of

Economics, Statistics and Informatics

The article is devoted to the analysis and mathematical model for solving the problem of constructing the schedule of work for the customer service in the auto-service center

Keywords: information systems, dealer center, block «service», automation, scheduling algorithms, constraint programming.

Введение

Стремительное развитие автомобильного бизнеса в России порождает постоянную потребность в разработке новых технических решений для оптимизации управления бизнес-процессами в автомобильных дилерских центрах. Одной из важнейших задач, проблема поиска решения которой постоянно встает перед отделами информационных технологий, является разработка универсального процесса записи на сервис, поддерживающего работу в мультибрендовых сетях, а значит, удовлетворяющего всему немалому количеству требований импортеров, предъявляемых ими к процессу записи на сервис, а также, гарантирующего равномерную максимальную загрузку сервисного цеха. Для реализации этого процесса техническими средствами потребуется разработка приложения, реализующего универсальный скрипт записи на сервис.

Можно выделить следующие этапы работы скрипта записи:

1. Ввод информации о клиенте. Происходит автоматический запрос единой клиентской базы по ФИО или номеру телефона. Если клиент найден, на экране отображается подробная информация о нем и список связанных с его визитами автомобилей.

2. Ввод информации по машине. Происходит автоматический поиск в архиве по гос. номеру или VIN-номеру. Если автомобиль найден, на экране отображается подробная информация об его комплектации, пробеге и дате последнего визита на сервис.

3. Ввод информации по работам. Формируется предварительный заказ-наряд. Определяется примерная стоимость и длительность ремонта. Происходит автоматическое резервирование запасных частей, связанных с выбранными работами.

4. Резервирование ресурсов цеха. Исходя из текущей и предполагаемой загрузки цеха на выбранную дату, занятости механиков, наличия свободных постов требуемого бренда/типа и расписания мастеров-консультантов с помощью гибкого механизма планирования выстраивается лист возможных слотов записи. Каждый слот представляет из себя связную цепочку действий, для выполнения которой в отображаемое время цех однозначно располагает необходимыми ресурсами. В момент выбора слота происходит резервирование выбранных

ресурсов. Резерв может быть изменен до окончательного сохранения визита. Зарезервированные ресурсы не доступны для планирования другим сотрудникам до окончательной фиксации или отмены брони.

5. Подведение итогов и создание визита, к которому будет прикреплен созданный ранее заказ-наряд и фиксация и связывание брони с этим визитом.

Ниже приведена возможная схема работы блока сервис в соответствии с предложенной моделью автоматизации (Рис.1):

Рис. 1. Оптимизированная схема обмена информацией блока «Сервис»

Гибкая модель скрипта записи на сервис и предположительная архитектурная реализация предложенной модели, подробно разобранные в статьях ([1, 2, 3]), посвященных разработке систем управления записью на сервисное обслуживания в сети мультибрендовых дилерских центров, включают в себя обзор общей схемы взаимодействия подразделений блока «Сервис» автомобильного дилерского центра и обсуждение концепции системы поддержки принятия решений в процессе обработки и исполнения заявок пользователей. В них так же предложена возможная оптимизированная модель автоматизации взаимодействия подразделений.

Предложенная концепция системы поддержки принятия решений в процессе обработки и исполнения заявок пользователей заключается в применении принципов менеджмента корпорации TOYOTA, используемых для управления ресурсами на производстве, к процессу удовлетворения заявки по сервисному обслуживанию клиентов в дилерских центрах.

Автоматизация процесса записи на сервис способна в несколько раз уменьшить или вообще исключить влияние человеческого фактора на планирование загрузки цеха. Следование принципам системы управления производством TOYOTA, в свою очередь, повысит эффективность взаимодействия между подразделениями. Экономические преимущества кроются в том, что появляется возможность «уплотнить» реально используемое рабочее время в цеху и повысить, как следствие, количество обрабатываемых автомобилей в единицу времени.

Архитектурная модель описанной концепции системы базируется на применении паттерна проектирования «Фабрика» и использовании трехуровневой архитектуры. Одним из главных достоинств внедрения предложенной архитектуры является переход от большого количества несвязанных друг с другом брендовых форм к единой схеме, гарантирующей высокие целостность, связность, постоянную актуальность и простоту конкретизации поведения в зависимости от пожеланий различных дистрибьютеров.

Базовой задачей для осуществления данного проекта является разработка программного обеспечения построения расписания выполнения работ по визиту клиента в сервисный центр. При реализации заданной совокупности работ в данной определенной или проектируемой системе необходимо закрепить определенные работы за определенными блоками, согласовать длительности и затраты на выполнение работ с поставленными условиями и установить порядок выполнения их во времени[4].

Рассматриваемую задачу можно отнести к классу RCPSP (задача построения расписания выполнения работ проекта с учетом отношений предшествования и ограничения на ресурсы, Resource-Constrained Project Scheduling Problem). Необходимо построить оптимальное расписание проекта (выполнения работ проекта) с учетом сетевого графика (отношений предшествования между работами) и с учетом необходимых/доступных ресурсов, при котором будет оптимизирована некоторая целевая функция.

На сегодняшний день область календарного планирования включает большое разнообразие задач. Возможная качественная классификация этих задач может быть найдена в [5].Для решения такого типа задач существуют три основных класса алгоритмов: эвристические, приближенные и алгоритмы сокращения перебора[6].

Анализ постановки задачи и исходные данные

В автомобильном сервисном цехе имеется некоторое количество рабочих ремонтных постов на которых можно рассматривать рабочие периоды. Каждый пост характеризуется типом выполняемых работ (слесарная диагностика, электронная диагностика, шиномонтаж, мойка и т.п.), списком моделей, которые не могут быть обработаны на этом посту (к примеру крупногабаритная машина не может быть обработана на посту, рассчитанном на более легкие модели), временем на подготовку поста к началу следующей работы, загруженностью на рассматриваемый период, производительностью и брендом.

К планированию на эти посты может предназначаться несколько сотен различных работ, каждая из которых имеет свои личные характеристики.

Рассматриваемая в данной работе проблема относится к типу задач «Задачи Цеха» (Shop Scheduling). В таких задачах каждое требование состоит из операций, выполнение которых может назначаться только на определенные приборы (машины). В общем случае дано m

приборов ;>; J' '' I ^т и каждое требование / содержит операции .

Текущая задача является частным случаем задачи цеха, а именно системы типа Job- Shop(/m ). Для данного случая заданы отношения

Oij -» -» — onj

предшествования между операциями вида J ., когда каждая последующая работа может начаться не ранее,

чем завершится предыдущая.

01 -» О-, ... — £?„.,-

Пусть г - работы, планируемые к исполнению за определенный период. Каждая работа характеризу-

ется временем выполнения, типом и кодом. В любой момент времени каждый пост обслуживает не более одной работы, и каждая работа обслуживается не более чем на одном посту. Прерывания при выполнении каждой работы не допускаются.

Так как на каждом посту может быть несколько последовательных рабочих смен в течение рабочего дня, перерывы и запланированные

и

работы из других визитов, то нам требуется ввести такой ресурс, как рабочие промежутки (периоды) г . Каждый период характеризуется временем начала периода, временем окончания и типом работы, которая может быть выполнена в данный период.

Время переброса машины с поста на пост составляет несколько минут и поэтому не учитывается при планировании, но при этом переброс является нежелательным и по возможности произведен быть не должен.

Необходимо разработать метод, который бы позволял вставлять новые работы в расписание цеха так, чтобы минимизировать время простоя постов. Основным требованием расписания является строгое выполнение работ по плану, т.е. окончание визита в минимальный срок.

Наиболее характерными чертами любой задачи теории расписаний является наличие некоторого количества работ и блоков обработки, а также заданных условий. Каждая работа (требование, процесс) обладает определенным набором характеристик: стоимость обработки требования, длительность обработки требования, момент поступления требования и так далее. Эти работы должны быть распределены по блокам, которые тоже могут обладать некоторым набором характеристик (например, быстродействие, тип выполняемых операций и так далее). А условия позволяют сформулировать задачу оптимизации, которая будет решена для данного расписания.

Задачи теории расписаний в такой постановке удобно решать с помощью сетевого графика «работы — дуги» по следующему алгоритму:

1. построить диаграмму Ганта и сетевой график;

2. посчитать среднюю длительность каждой работы;

3. вычислить дисперсию для длины пути.

Затем, используя полученные данные:

1. найти критический путь и его длину;

2. вычислить полный резерв времени для каждой работы;

3. определить вероятность завершения работ в этом критическом пути для желаемого срока окончания проекта [7].

Но, если взглянуть на постановку немного с другой точки зрения, то, во-первых, можно рассматривать блоки, то есть обрабатывающие элементы (например, бригады людей, вычислительные комплексы, станки) как некий тип ресурсов, который требуется при выполнении той или иной задачи. Во-вторых, можно рассматривать не распределение задач по блокам, а распределение ресурсов, которые включают эти блоки по задачам. Это позволит сделать постановку задачи более гибкой и, как следствие, применимой к более широкому классу задач. Именно с этой позиции может быть выполнено решение задачи планирования работ сервисного автоцентра.

В предоставленных исходных данных время работы и производительность каждого поста не являются статическими величинами, а зависят от посменного графика сотрудников и обстановки в цехе. Следовательно, свободные промежутки на постах будут ресурсами, а работы - обрабатываемыми блоками. Для решения задачи данного типа очень хорошо подходит метод программирования в ограничениях (ПвО), подробно описанный в [8,9].

Метод ПвО близок к методу ветвей и границ. Отличие заключается в том, что для сокращения перебора в ПвО используется пропага-ция ((лат. propagatio; этим. см. пред. сл.). распространение, размножение) ограничений, удаляющая несовместимые значения из множеств допустимых значений переменных.

Таким образом, сформулируем каноническую задачу теории расписаний следующим образом:

• распределение ограниченных ресурсов по задачам во времени;

• решение оптимизационной задачи для этого распределения.

В таком виде постановка задачи теории расписаний, например, сформулирована в [10].

Подавляющее большинство работ и исследований, посвященных области задач теории расписаний, рассматривает наиболее обширную и прикладную область, связанную с вычислительными машинами. В том числе и подробнейшая работа, упомянутая чуть ранее [10]. Действительно, эта область на данный момент является наиболее существенной и требовательной к составлению оптимальных календарных расписаний.

Математический метод планирования работ по сервису

Для решения представленной задачи предлагается алгоритм, основанный на методе ветвей и границ с элементами динамического программирования. Разобьем алгоритм на несколько этапов. Первый заключается в поиске свободных промежутков в цехе на выбранный период.

На первом этапе мы получаем список свободных промежутков, являющихся ресурсами в требуемом построении. Список формируется на стороне сервера процедурой, которая возвращает таблицу со следующей информацией:

1. Дата времени начала интервала.

2. Дата времени окончания интервала.

3. Длительность перерыва, следующего по окончании окна (0, если после окна идет рабочий слот.).

4. Идентификатор поста, на котором возможен интервал.

5. Бренд, который приоритетнее обслуживать на данном посту.

6. Тип поста.

Список формируется по следующим шагам:

1. Выбираем все известные нам смены без учета занятых слотов на выбранный в программе временной промежуток, исключая из него выходные дни. Учитывается фильтр планируемой модели автомобиля (а/м) по постам. Исключаются типы постов, недоступные для планирования (мойка, диалоговая приемка, уборка, резервные посты). Если в запрос был передан идентификатор работника, то добавляется фильтр по исполнителю.

2. Перебираем все рабочие интервалы, попавшие в заданный интервал. Проводим сортировку в соответствии с приоритетами выбора при планировании.

Дата (без времени).

Бренд (сначала соответствующий планируемому а/м, потом универсальный, потом несоответствующий).времени начала интерва-

Номер поста.

Время начала интервала.

3. Из каждого интервала выделяем свободные промежутки. Свободный промежуток - промежуток между двумя соседними занятыми слотами, имеющий длину не больше чем шт_сСеИа (сколько минут должно быть между концом одного запланированного слота и началом следующего, чтобы считать интервал между этими слотами свободным).

Блок-схема описанного процесса представлена ниже на Рис. 2.

Рис. 2. Блок-схема процедуры формирования списка расписаний.

На втором этапе выполняется рекурсивное построение дерева вариантов решений для каждого требуемого временного промежутка. Для каждого построения сначала определяем наличие свободного сервисного консультанта и мойки на выбранное время, после чего, в случае успеха, начинаем построение расписания.

Если расписание было рассчитано успешно, переведем его в удобный для отображения на экране вид и свяжем работы в расписании с нормативными кодами.

В качестве управляемых переменных были выбраны следующие:

Л > ] - Переменная, обозначающая работу из списка работ J.

^Pi V 1. . j Q р 1, ... ,17! _ Переменная, обозначающая период из списка доступных периодов.

EjB ,€ 1.. t, _ Переменная, обозначающая доступный тип из списка возможных типов для работы Л . Date - выбранная для начала расчёта дата.

ResNode

- Переменная, хранящая в себе информацию об оптимальнейшей из всех построенных ветвей дерева расписаний.

Е1ет - Переменная, содержащая в себе информацию, о каждой очеденой рассматриваемой ветви дерева.

Root

- Родительский узел для обрабатываемых на текущем уровне элементов.

При использовании этого метода необходимо определить способ разбиения всего множества допустимых вариантов на подмножества, т.е. способ построения дерева возможных вариантов, и способ оценки нижней границы целевой функции.

Способ построения дерева возможных вариантов принимается следующий. Исходное множество вариантов на первом уров-

Л А

не ветвления разобьём максимум на ^М вариантов, на втором уровне ветвления максимум на лЛ1 — 1 вариантов и т.д. Таким образом, дерево возможных вариантов на первом уровне содержит ^М вершин. Так как из каждой вершины первого уровня

A l.j j.4 i

может исходить — 1 ветвей, то общее количество вершин на втором уровне ветвления — 1"

м

-Продолжая ветвле-

ние аналогичным образом, получаем на Ы-ом уровне вершин. Очевидно, что, просмотрев все возможные ветви дерева

вариантов, можно найти оптимальное решение. Чтобы исключить полный перебор вариантов, определим для каждой вершины

дерева нижнюю границу целевой функции. Обозначим через ^ hi

множество

переменных

XM-1> -Jlm, , вошед-

ших в ветвь дерева вариантов. Тогда каждая ветвь дерева возможных вариантов характеризуется соответствующими значениями

^ = .....1

, ' 1Г..М. где -суммарное время подходящих

йг - общая стоимость, суммарный вес выполнения на множестве :-н ветви.

промежутков, >¡1  ' г

Построение расписания производится по схемам, представленным на Рис.3 и Рис.4.

Рис. 3. Блок-схема процедуры поиска очередной ветви дерева вариантов решений

остановим

Рис. 4. Схема процедуры построения дерева вариантов решений

ResNode

Расписание считается составленным, если переменная """""в принимает значение отличное от null. Первым делом получим

отсортированный по приоритетности список типов постов, на которых может быть выполненная работа J J . Зная тип и время начала и окончания расчётного периода, получим список периодов для перебора и планирования.

Перебираем элементы до тех пор, пока переменная Elem, хранящая искомую цепочку, не заполнена или доступны периоды, составление расписания, по которым даст не больший вес узла, чем в уже построенной цепочке.

Если на сегодняшний день уже есть рассчитанное расписание, а даты элементов ^Р уже перешли на следующий день -

РР ------------------------------------------------------- Р~

расчёт. Если пост текущего элемента ГР совпадает с постом предыдущего рассмотренного элемента Р ~~ 1 - не будем рассматривать этот элемент, перейдем на следующую итерацию. Таким образом, мы ограничиваем область перебора, исключая из нее все временные промежутки на одном посту, кроме самого раннего. В текущей реализации это является вполне допустимым, так как критерием оптимальности расписания, который необходимо минимизировать в первую очередь, является время окончания всех работ.

Если длина работы Л укладывается в длительность промежутка ^V - будем считать временем окончания работы, в текущей ветке дерева расписаний, сумму времени начала промежутка и длины работы. Если же работа длиннее, чем текущий промежуток, то пройдем

все промежутки ^ДС О Р 1< -', до тех пор, пока либо не закончатся промежутки, либо суммарное время пройдённых промежутков не станет больше или равно длине работы 1} .

Если получилось рассчитать время окончания работы, то добавим ее как дочерний элемент к родительскому элементу , яв-

ляющемуся рассчитанной версией расписания для работы $1 на предыдущем уровне дерева расписаний.

Далее добавляемый элемент расписания рассматривается относительно родительского, после чего ему присваивается некоторое значение приоритета и вес, являющейся суммарным весом ветви до текущего узла.

После добавления в дерево, если текущая работа не является последней в списке работ, рекурсивно вновь уйдем на следующую итерацию расчета, иначе - сравним текущий элемент с сохраненным оптимальным элементом. Если сохраненных элементов еще не было - сохраним текущий, как оптимальный. В противном случае -сравниваем оптимальный элемент с текущим по приоритету, весу, времени выполнения и

загруженности. Если текущий элемент превосходит сохраненный, заменим значение ИвзМоЛв на значение текущего элемента.

В основной цикл вернется последний узел ветви дерева, дающий оптимальное значение целевой функции на заданное время поиска. От узла по ссылкам на родительские элементы строится расписание и сохраняется в удобной для представления пользователю форме.

Заключение

Описанные в статье методы планирования работ по сервисному обслуживанию клиентов в автомобильных дилерских центрах,позволяют добиться высокого уровня гибкости проектируемого программного средства.

Применительно к поставленной задаче рассмотрен алгоритм сокращения перебора, найдено решение поставленной задачи с помощью совместного применения метода ветвей и границ и метода динамического программирования. Отличительной особенностью метода является использование алгоритмов ПвО (программирования в ограничениях) на каждом узле дерева поиска. Данный шаг позволил значительно сократить перебор при решении сложных примеров задачи.

Данная разработка автоматического планирования записи на сервис преследует цель улучшить процесс работы сервисного цеха и оптимизировать загрузку сервисных консультантов и механиков. Разработанный алгоритм планирования, позволяет наиболее наглядно и удобно просмотреть доступные свободные промежутки в цеху и выбрать наиболее подходящий вариант расписания в зависимости от пожеланий клиента по времени приезда.

Литература:

1. Скорнякова А.Ю.,Проектирование архитектурной модели универсального скрипта записи клиентов блока "сервис" сети автомобильных дилерских центров. МОСКВА : МЭСИ , «Вестник УМО» №3-2014.

2. Скорнякова, А.Ю.Исследование состава и структуры информационных потоков сервисных подразделений автомобильного дилерского центра. Возможная модель их оптимизации. МОСКВА : МЭСИ, 2013.

3. Скорнякова А.Ю., Комлева Н.В. Применение паттерна «Фабрика» при проектировании распределенной клиент-серверной системы на примере блока «Сервис» сети дилерских центров // Современные информационные технологии в управлении и образовании: материалы двенадцатой научно-практической конференции, 18 апреля 2013 г., сб. Научных трудов, часть 2, ФГУП «Научно-исследовательский институт «Восход», М., 2013. С. 112-121.

4. Танаев В.С., Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний. Москва : Наука, 1975 г.

5. Танаев В.С., Сотсков Ю.Н., Струсевич В.А.Теория расписаний. Многостадийные системы. Москва : Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989

г.

6. P. Brucker. Scheduling Algorithms. б.м. : Springer-Verlag, 2001 г.

7. Алексеева Е.В. Задачи календарного и сетевого планирования.

8. Carlier J., Pinson E. A practical use of Jackson's preemptive schedule for solving the job-shop problem. б.м. : Annals of Oper. Res., 1990 г., Т. 26, стр. 269 - 287.

9. А.А., Лазарев. К решению задачи минимизации суммарного запаздывыния. Иркутск : б.н., 1985 г., Т. Тезисы , часть I, стр. 114115.

10. Herroelen, W., E. Demeulemeester and B. De Reyck. Classification Scheme for scheduling problems. 1997 г.

УДК 338

КОМПОНЕНТЫ МЕХАНИЗМА УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ МАЛЫХ

ПРЕДПРИЯТИЙ

Макаров С.В., соискатель НОУВПО «Московский финансово-промышленный университет «Синергия», e-mail: rover357@mail.ru

В работе разбиваются на две группы условия устойчивого развития малого предприятия, выделяются три составляющие и механизм устойчивого развития, который, с экономической точки зрения, возможен только при выполнении условии по сохранению располагаемого капитала. Выделены принципиальные отличия предложенного механизма от других механизмов и моделей устойчивого развития малых предприятий.

Ключевые слова: малое предприятие, устойчивое развитие, предприятия по переработке вторичного сырья.

COMPONENTS MECHANISMS FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF SMALL

ENTERPRISES

Makarov S., the applicant, Moscow University of Industry and Finance «Synergy»

The paper divided into two groups for sustainable development of small businesses, there are three components of sustainable development and the mechanism which, from an economic point of view, is possible only under the condition of conservation of disposable capital. Highlighted fundamental differences between the proposed mechanism from other mechanisms and models for the sustainable development of small enterprises.

Keywords: small business, sustainable development, the enterprise for recycling.

Деятельность малых предприятий по переработке вторичного сырья оказывает существенное влияние на экологическую обстановку, уровень социально-экономического развития общества и индустриальную инфраструктуру экономики. В связи с этим, во внутренней и внешней среде малого предприятия возникают различные факторы и условия, которые необходимо учитывать при разработке и принятии решений о направлениях и приоритетах развития. По нашему мнению, наиболее важные условия устойчивого развития малого предприятия можно разбить на две группы:

1) необходимые условия, источником которых является внутренняя среда малого предприятия:

• эффективный менеджмент;

• квалифицированные кадры;

• производственная инфраструктура;

• метериально-техническая и технологическая база переработки вторичного сырья;

2) достаточные условия развития, источником которых является внешняя среда малого предприятия:

• достаточные объемы доступного вторичного сырья;

• наличие на рынке доступных технологий переработки;

• восприимчивость рынка сбыта;

• экономические условия деятельности (налоговая, экологическая политики).

Только при наличии необходимых и достаточных условий можно говорить о возможностях устойчивого развития малого предприятия по переработке вторичного сырья. Однако наличие условий еще не гарантирует для малого предприятия автоматического развития. Достаточно важную роль в этом процессе играют различные факторы. Фактор (нем. faktor от лат. factor - делающий, производящий) - причина, движущая сила какого-либо процесса, определяющая его характер или отдельные его черты1. Таким образом, условия создают предпосылки или потенциал развития, а

1Большая советская энциклопедия. - 3-е издание, М.: 1969-1978 гг.