Применение кибернетической модели анализа и проектирования организационных изменений в бизнес-системах

Экономика-математическое моделирование

ПРИМЕНЕНИЕ КИБЕРНЕТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ АНАЛИЗА И ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ В БИЗНЕС-СИСТЕМАХ

ЮМ. ТРЕЩЕВСКИЙ,

доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики и управления организациями Воронежского государственного университета

МБ ТАБАЧНИКОВА,

преподаватель Воронежского института экономики и права

Важным концептуальным аспектом трансформаций, производимых в бизнес-системах, является определение эффективных инструментов исполнения ключевых функций управления: анализа состояния организаций и внешней среды; согласования и достижения целей; информационного обеспечения принимаемых решений.

Мы полагаем, что в качестве продуктивных инструментов анализа следует рассматривать алгоритмы, методики и модели системной методологии, предоставляющей наиболее адекватные трансформационным процессам средства исследования и решения практических задач. С одной стороны, все части и элементы объекта исследования при его системном рассмотрении взаимосвязаны. И любое изменение в подсистемах, в поведении отдельных элементов порождает цепную реакцию последствий, анализ которой составляет ядро системной методологии, описывающей различные средства и приемы анализа структурных взаимодействий: определение целей; ранжирование факторов влияния; расчет критериев; методы сравнения, сопоставления и анализа альтернативных решений.

С другой стороны, именно в ракурсе системной методологии анализ изменений рассматривается как фундаментальная проблема распознавания отличий, условий, управляющих целостностью, преемственностью или преобразованием структур, их воспроизводством. Подчеркнем, что в рамках системной методологии существует множество направлений, разрабатывающих инструменты и

методы решения проблем в реальных управленческих ситуациях, таких как: организационная кибернетика, системный анализ, системный инжиниринг, исследование операций, проектирование социальных систем и др.

В практическом аспекте реализация системной методологии может происходить посредством применения кибернетической мультиинструменталь-ной модели, включающей набор разных инструментов сбора, обработки, передачи информации.

Оптимальной методологической основой для принятия решений о выборе системных инструментов реализации изменений является ситуационный анализ. Решение проблемы инструментального обеспечения процесса управления переменами базируется на тщательном анализе ситуации вокруг проблемы, определении когнитивной области управления изменениями, на позиционировании конкретных задач менеджмента в этих областях.

Рассмотрим конкретную управленческую ситуацию на примере организации (МФ), осуществляющей приобретение пакетов акций различных предприятий. В 2003 — 2004 гг. МФ приобрела контрольные пакеты акций трех однотипных по осуществляемым бизнес-процессам организаций (далее — ДФ-1, ДФ-2, ДФ-3). Эта операция рассматривается как существенное организационное изменение, продуктовое нововведение. Целью приобретения являлась долгосрочная инвестиция в новые для компании виды бизнеса (А и Б). Перед руководством компании возникла проблема управ-

ления нововведением: интеграции новых бизнесов в организацию и эффективного использования появившихся экономических возможностей.

Когнитивный анализ ситуации показал, что для эффективного разрешения проблемы управления изменениями необходимо решить два блока задач:

1) органичное и эффективное внедрение новых видов бизнеса и организационных структур в структуру МФ;

2) организация эффективного взаимодействия между топ-менеджментом «дочерних фирм» (ДФ-1, ДФ-2, ДФ-3) и менеджментом МФ.

В качестве первой итерации определения проблематики управляемого изменения был очерчен следующий целевой спектр:

— оптимизация поиска и распределения заказов между подразделениями дочерних фирм;

— оптимизация финансирования бизнеса А;

— оптимизация процесса ценообразования на услуги бизнеса А;

— оптимизация и централизация в бизнесе Б;

— оптимизация и централизация финансовой отчетности ДФ-1, ДФ-2, ДФ-3;

— оптимизация и централизация технико-информационного оснащения ДФ-1, ДФ-2, ДФ-3.

Конфигуратором системного изменения послужили описания:

— структуры бизнес-процессов ДФ-1, ДФ-2, ДФ-3 и МФ;

— структуры целей проектных видов бизнеса;

— структуры распределения информации ДФ-1, ДФ-2, ДФ-3 и МФ;

— структуры подчиненности ДФ-1, ДФ-2, ДФ-3 и МФ;

— финансовых показателей деятельности ДФ-1, ДФ-2, ДФ-3 и МФ;

— детализированных планов материальной основы бизнеса Б;

— нормативной базы для расчета тарифов на услуги бизнеса А.

В качестве «точки зрения» на управляемый процесс была выбрана позиция топ-менеджмен-

та МФ и, соответственно, новых собственников ДФ-1, ДФ-2, ДФ-3. Экспертный совет определил в качестве критериев эффективности внедряемых изменений:

— минимизацию срока окупаемости совокупных инвестиционных вложений;

— максимизацию доходности бизнеса А;

— максимизацию доходности бизнеса Б.

Подчеркнем, что включение двух критериев

с большой областью пересечения (максимизация доходности и минимизация срока окупаемости) подразумевает колический подход и возможность продажи бизнеса и имущества организации в случае длительного срока окупаемости. Численная экспертная оценка первой итерации критериев управляемого процесса приведена в табл. 1. Поскольку значение коэффициента вариации каждой оценки меньше 0,1, т. е. достаточно мало, можно делать вывод о высокой согласованности мнений экспертов. Следовательно, можно принять среднее количественное значение экспертных оценок критериальных параметров и завершить первый этап кибернетического алгоритма управления организационными изменениями.

В отличие от стартового этапа на этапах диагностики и моделирования происходит передача данных и их обработка с помощью разных кибернетических инструментов. В целях устранения практических затруднений для второго и третьего этапов применения кибернетического интегрального алгоритма мы приводим подробное описание обработки и передачи данных: от лингвистических оценок на этапе диагностики до получения количественных критериальных параметров этапа моделирования.

В качестве инструмента диагностики и моделирования целевого состояния функционирования интегрированной структуры была выбрана адаптированная нами методика VS-моделирования. На основе теоретической модели VSM С. Бира была разработана кибернетическая методика системной оценки жизнеспособности организации, оценки тех параметров организации, которые нуждаются

Таблица 1

Расчет количественных значений критериев эффективности

Критерий Срок окупаемости инвестиций, лет Доход от бизнеса Б за год, млн руб. Доход от бизнеса А за год, млн руб.

Эксперты ДФ-1 ДФ-2 ДФ-3 ДФ-1 ДФ-2 ДФ-3 ДФ-1 ДФ-2 ДФ-3

1 3 3 4,5 0,2 6 4 15 3,5 1

2 3 2,8 4 0,2 6 4 14 3 0,85

3 3 3 5 0,2 6,2 3,5 14,5 3,2 1

Среднее значение 3,00 2,93 4,50 0,20 6,07 3,83 14,5 3,23 0,95

Коэффициент вариации 0,000 0,032 0,091 0,000 0,016 0,061 0,032 0,064 0,074

в изменениях. Согласно рекурсивной структуре модели методика может быть применена как для всей организации, так и для отдельных ее подразделений или направлений. На основе результатов проведения методики возможны принятия решений по внедрению и управлению изменениями в организации, по оценке деятельности и стимулированию ее подразделений.

Следует подчеркнуть, что оценка параметров организационных подсистем отличается от анализа параметров. Анализ предваряет оценку и заключается в проведении специального исследования организации, ее внешней и внутренней среды. Анализ предполагает использование широкого спектра методов сбора и обработки финансовой, технической, статистической, управленческой и прочей информации в целях получения соответствующих технико-экономических показателей. В проведении анализа обычно участвует большая группа специалистов аналитиков, аудиторов, консультантов. Сущность оценки заключается в экспертном аудите результатов анализа, и это прерогатива лица или группы лиц, принимающих решения о необходимости и целесообразности проведения организационных изменений. Следовательно, существенным условием эффективности применения методики является участие в экспертном совете лиц или лица, принимающего решения, т. е. топ-менеджеров компании.

На первом шаге методики определяются уровни анализа организационных подсистем: определение организационных целей; определение параметров окружающей среды, влияющих на эффективность функционирования организации или подразделения как целостной системы.

На втором шаге осуществляется диагностика системы, оценка параметров функционирования по подсистемам.

Оценка параметров системы 1 «Достижение целей». Для каждого элемента системы 1 оценивается эффективность производственных процедур, вклад в достижение целей, наличие, адекватность и достаточность информации об окружающей среде. Определяются эффективность отчетности и критерии контроля работы подразделений.

Оценка параметров системы 2 «Координация». Производится идентификация и оценка элементов организации, обеспечивающих эффект гармонизации взаимодействия или сглаживания конфликтов для подразделений, отвечающих за достижение целей.

Оценка параметров системы 3 «Контроль». Определяется содержание и эффективность реализации распорядительских функций. Оценивается степень

свободы элементов системы 1 от системы 3.

Оценка параметров системы 4 «Развитие». Оцениваются возможности адаптации организации, открытость для нововведений, полнота информации относительно внутреннего и внешнего окружения организации для принятия управленческих решений.

Оценка параметров системы 5 «Организационное поведение». Оценивается эффективность функционирования организации как целого, воздействие системы 5 на системы 3 и 4, проверяется идентичность целей системы 5 и системы 1.

Оценка функционирования информационных каналов и эффективности обратных связей.

На третьем шаге анализируются отклонения оценок от оптимальных показателей, принимается решение об управляющих воздействиях, о реализации изменений. Практика проведения диагностирования и оценки показывает, что аудит параметров организационных подсистем оказывается точнее и эффективнее, когда ответы на вопросы предполагаются однозначные: «Да», «Нет», «Не знаю». Составить такие вопросы в ракурсе VS-модели достаточно просто, а ответы на них предполагают выравнивание и возможность сопоставления различных точек зрения, а также объективную аргументацию и направление для углубления анализа в случае недостаточности информации. Практика проведения диагностики в организациях показывает, что возможны два варианта составления анкеты:

1) предварительная идентификация систем 1 — 5 и составление анкеты конкретно для диагностируемой организации;

2) заполнение обобщенного стандартного варианта VS-анкеты.

Оба варианта имеют преимущества и недостатки в практическом применении. Первый вариант требует от составителей анкеты знания тонкостей и нюансов процессов исследуемой организации, но не требует обучения анкетируемых лиц принципам функционирования модели С. Бира. Второй вариант, напротив, существенно сокращает время на составление и обработку анкеты, но требует предварительного обучения лиц, принимающих решения.

Отметим, что в ракурсе управленческой ситуации решено было проводить VS-диагностику на уровне ДФ. Для оценки параметров ДФ и принятия решений по интеграции каждый член экспертного совета заполнил VS-анкету.

Практика применения VS-модели показывает, что вопросов по каждой системе не должно быть

а ц

и

бли

а Т

§ я

£

о

=

иза ани

и о й о н н е

5

е р

ре

=

й о к с е ч и т с

и в

г

р

8 л

О и

ч я

0

1

К

& ^

К (П

о 8

о ¡5 2 й

о

о &

К

8

¡2

0

1

к

о

Я

Я

К а

л 1=

§ ¡1 & 8

3 о

3

5 а

ю а

3 8

м ^

§ ^

I К

0

и

ГО

1

Й -

Л

О

й 5

& 5 Й ч К о

а 8

И о

15

м

ГО

К

&  и X

ГО Й 8 ' ' О Л Я

8 & « £ К

й а

Я и & о

и

{§ £ « ¡з *

а к Й &

2 й

т н

ж о

о К

К К

я о

Ч К

й &

«? й

« го

^ «

С к

о

я -

х

£ Ч

К

о

а

I § ИЗ

* М

Я я «

й м

Л о

15

I -с

г

ч

Л О х

£ ч я

о £

8 3

* 5

о 8 « о

В и 8 Р.

Й «

° I

[2 я г?

а ^

я 8

2

с?

X

о К

5 а

я Ь « Я чн

й ° § Я & £

К §

Я К

«

с х &

Лоф

Й К й т К Я

о н а « з о

и

& го

8 Я

К

я

ч

я

о

а ^

2 и

я о

К «

о &

Л ч

о о

О 8

п й

° Л

О р

й я

л (5 я о

«

В ц

я 3

15 §

у о

!5 и

и

т Л

I -с

г

Ё §

ч о С

I ч , « ч

Об ч -&ИЯ

^я а

и я

Е? ч

о о Л о

к а

й

«оя

идя

л о

К ч

о о

§ о

& *

я §

а о

5 ^

ч ч

о я

Л о

о Й

-с I

о ю

% о £ « ^ И

я

О о

й я

л ;5 я

Л Й

<3

«

Я X

^ ^ У итл

У °

X о о

Я

-с и

Я 8

* I

8 2

о я

я о

о н

¡а 8

£ 3

к 2

о й

И К

н о

а к

Ч о

О ч

и о

о

а к § °

г

I

о я К

и »

со Ко

Я

& О Я о

Я ч

У

5 -»и

Я

ч о

о я & о я о

го (Я

- Й

ч К

х

Я

л -

г> м

-с X V

и

и

к с« ч

« Я ч

о о о -

л г:

я К

и 8 2

Л 3

й (Я

% к

о Я

ч й

о и

Я О

о ^

3 §

й Я

К Й

У ¡2

о о

^ ^^

I =

о X ю

Я «

о X х

о

Л

£

X ю

8

К ^ Л о

^ В

гН ^

Л СО

3 й

I

X

я

I

о Я О

г

й

о

«

к Я

я

й

с^ д й Я

^ й

о Л

ч о

О о

-с

Ч О

ч К О о

б*

Й Я 3 Я

о а

59

о я

Л (О

больше десяти, их число в первую очередь определяется управленческой ситуацией и уровнем детализации проводимой диагностики. Исходя из опыта применения модели, мы полагаем достаточным для диагностики составление 5 — 7 вопросов по каждой из систем. Для более точной оценки можно разбивать VS-системы на подсистемы и оценивать отдельно каждую из подсистем. Сложность проведения диагностики, моделирования и других способов обработки большого объема информации заключается в необходимости сужения спектра данных и их классификации. В нашей модели проблема обработки и обобщения информации решается с помощью применения алгоритмов распознавания образов и алгебры нечетких множеств.

В качестве алфавита классов системы распознавания мы предлагаем выбрать множество возможных оценок функционирования систем VS-модели, а следовательно, и всей организационной системы. Практика проведения подобного рода оценок показывает, что для успешного диагностирования систем достаточно использовать пятибалльную шкалу оценивания, которая в удобном для восприятия вербальном варианте может выглядеть следующим образом: высокая оценка (5 баллов); хорошая оценка (4 балла); удовлетворительная оценка (3 балла); низкая оценка (2 балла); неудовлетворительная оценка (1 балл).

Как мы отмечали ранее, объединение принципов распознавания и нечетких оценок удобно осуществлять тогда, когда алфавит классов распознавания совпадает с терм-множеством искомой лингвистической переменной. Терм-множество лингвистической переменной VS-оценка системы, которое соответствует оценкам из алфавита классов, приведено в табл. 2.

Таким образом, дальнейшая задача состоит в построении алгоритма, позволяющего распознавать вербальные оценки лингвистических переменных на основании экспертных анкет. При

решении экономических задач хорошо себя зарекомендовали алгоритмы распознавания, основанные на эталонных решениях или обучающих выборках1. В качестве словаря признаков мы предлагаем использовать обучающее множество примеров 7= состоящее из эталонных решений, задаваемых экспертами. В нашем случае это ответы на вопросы анкеты, соответствующие оценкам из алфавита классов. Для каждой организационной системы VS-модели задается свое обучающее множество. Задание эталонных решений удобно и эффективно еще и потому, что включает в себя моделирование целевой ситуации, детальную проработку каждым экспертом всех аспектов VS-модели.

В табл. 3 рассмотрен пример построения обучающего множества для классификации значения лингвистической переменной, оценивающей систему 3 «Контроль» в ДФ. Положительному ответу («Да») на любой вопрос экспертной анкеты соответствует значение 1 в эталонном векторе Отрицательному ответу («Нет») соответствует 0. Нейтральному ответу («Не знаю»), свидетельствующему о недостатке информации, может соответствовать значение 0,5. Подчеркнем, что нейтральный ответ может не приниматься, а может трактоваться как ответ «да» или «нет», тогда 0,5 — оптимальная величина. В качестве допущения мы приводим по одному эталонному решению на каждую оценку, но практика применения алгоритма показывает, что оценка распознается точнее в случае двух или трех эталонных решений по каждому алфавиту классов.

Таблица 3

Эталонные решения оценки системы 3 «Контроль» для ДФ

Z1 1 1 0,5 1 1 Высокая оценка

Z2 1 0,5 1 1 0,5 Положительная оценка

Z3 1 0,5 1 0 1 Удовлетворительная

оценка

Z4 0 0,5 0,5 0 1 Низкая оценка

Z5 0 0 0 0 0,5 Неудовлетворительная

оценка

Для получения решающих функций мы предлагаем применять алгоритм обучения2. В качестве исходных коэффициентов рекомендуется брать W1(0) =1, а в качестве корректирующего множителя с = 0,025. В результате применения алгоритма получаем решающие функции D1 (высокая оценка), D2 (положительная оценка), D3 (удовлетворительная оценка), D4 (низкая оценка),

1 Ефремов В. С. Стратегическое планирование в бизнес-системах. - М.: Изд-во «Финпресс», 2001. - С. 150.

2 Ту Дж, Гонсалес Р. Принципы распознавания образов: Пер.

с англ. И. Б. Гуревич под редакцией Ю. И. Журавлева. — М.: Мир, 1978. — С. 201 — 206.

D5 (неудовлетворительная оценка), безошибочно распознающие эталонные решения.

= 0,85х: + х2 + 0,675х3 + 0,95х4 + 0,825х5;

D2 = 0,90 х + 0,8х2 + х3 + 1,05х4 + 0,675х5;

D3 = 0,95х: + 0, 85х2 + 0,925х3 + 0,8х4 + 0,8х5;

D4 = 0,75х: + 0, 925х2 + 0,9х3 + 0,85х4 + 0,85х5;

D5 = 0,8х: + 0, 85х2 + 0,8х3 + 0,9х4 + 0,9х5.

Следовательно, любой вариант ответа на вопросы анкеты по системе 3 «Контроль» (вектор {X}) будет отнесен к той оценке из алфавита классов, которой соответствует наибольшее значение решающей функции. Так, ответу на вопросы по системе контроля в ДФ [«Нет», «Нет», «Да», «Нет», «Да»] соответствует вектор Х= {0; 0; 1; 0; 1}, он будет оценен в 2 балла и отнесен к низкому уровню состояния системы «Контроль», так как этому ответу соответствует самое большое значение решающей функции D4, равное 1,75.

Для получения результирующей оценки по всей организационной системе необходимо решить систему недостаточно определенных уравнений следующего вида:

Если система 1 «Достижение целей» =?

Если система 2 «Координация» =?

Если система 3 «Контроль» =?

Если система 4 «Развитие» =?

Если система 5 «Организационное поведение» =?

Если «Эффективность

информационных каналов» =?

То организационная оценка =?

Подчеркнем, что получение результирующей оценки на этапах диагностики и моделирования особенно продуктивно при сопоставлении различных организационных объектов, вариантов реализации изменений. Как уже отмечали выше, системы недостаточно определенных уравнений эффективно решаются с помощью аппарата нечетких множеств, где для поиска ответа достаточно найти вид результирующей функции принадлежности. В качестве окончательной оценки выбирается значение лингвистической переменной, при котором достигается максимум или среднее значение результирующей функции принадлежности.

Для расчета функции принадлежности мы предлагаем воспользоваться Гауссовскими функциями, хорошо зарекомендовавшими себя при оценках результативности процессов3. Для определения

>

3 См., например, Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. — М.: Наука, 1981. — 206 с.

значений соответствующих оценок из алфавита классов мы предлагаем использовать функции следующего вида:

М*) = е

-3,5(5-х )2

«Высокая оценка».

|4(х) = е~5'5(4~х) «Положительная оценка».

|3(х) = е~5'5(3~х) «Удовлетворительная оценка».

|2(х) = е^5 5(2-х)2 «Низкая оценка».

|(х) = е~3'5(1-х) «Неудовлетворительнаяоценка».

Поиск результирующей функции принадлежности осуществляется с помощью композиционного правила Л. Заде. В частности, в нашем конкретном случае члены экспертного совета сделали следующие допущения: если система «Операции» удовлетворительна (3) и система «Координации» удовлетворительна (3), система «Контроля» в организации удовлетворительна (3), система «Развития» эффективна (4) и система «Организационного поведения» эффективна (4), то VS-оценка организации — удовлетворительна (3). Кроме того, если система «Достижения целей» малоэффективна (2), система «Координации» отсутствует (1), система «Контроля» не работает (1), система «Развития» удовлетворительна (3) и система

1,2

* к

о т я X

п

1

0,8 0,6 0,4 0,2 0 -0,2

•••' ••• /'" \ / \ • \ / \ ' . /  . • \ /

\ / \ / \ ' / \ •• / \ \ 1

V * • V '/

1 1 л /. : \ /•

\ / -'-' т- / \

1 1,1 1,41,8 2 2,22,42,8 3 3,1 3,4 3,8 4 4,1 4,4 4,8 !>

Оценки

Рис. 1. Графики функций принадлежности

И

в с

5 Ч

- (в

О У

га х О

1,1 1,4 1,8 2 2,2 2,4 2,8 3 3,1 3,4 3,8 4

Оценка

Рис. 2. График результирующей функции принадлежности

«Организационного поведения» низкоэффективна (2), то VS-оценка организации — низкая (2).

На основании результатов анкетирования и с помощью решающих функций были получены оценки VS-систем ДФ-1: система 1 — «4», система 2 — «3», система 3 — «2», система 4 — «3», система 5 — «2», «Информационные каналы» — «3». Тогда результирующий вид функции (рис. 1) принадлежности по правилу Заде находим следующим образом: |х = тах((тт |3(х);тах((тт(|3( х), |4(х));

(тт(ц3(х), ц3(х));

(тт(ц3(х), ^(х));

(тт^х), ц3(х));

(тт^х), ^(х));

тт(|,( х), ц3(х)));

(тт(|2 (х); тах((тт(|2 (х), |4 (х));

(тт^Дх), |з( х));

(тт^Дх), цД х));

(тт(|з (х), | (х));

(тт(!,( х),!,(х);

тт(!,(х), | (х)))),

где х принадлежит интервалу от 1 до 5, так как оценка не может быть ниже 1 и больше 5. График результирующей функции принадлежности отражен на рис. 2.

Максимум полученной функции принадлежности достигается в районе 3, что практически совпадает с максимумом для функции принадлежности удовлетворительной оценки. Таким образом, результирующее значение VS-оценки организации в нашем случае равно 3.

Практика показывает, что сопоставление экспертных оценок, полученных в результате применения методики, продуктивно проводить на завершающем этапе диагностирования. Подчеркнем, что завершающая оценка может проходить несколько итераций. Проведение нескольких итераций, в течение которых эксперты обмениваются информацией, позволяет уменьшить колебания в индивидуальных ответах, обеспечить большую согласованность

...........Неуд.

......Низкая

------- Удовл.

— Положит. --Высокая

- Результирующая функция принадлежности

Таблица 4

Диагностика и моделирование организационных показателей

Показатель ДФ-1 ДФ-2 ДФ-3

Диагности- Диагности- Диагности-

ческие Целевые ческие Целевые ческие Целевые

январь 2003 апрель 2003 март 2004

Система 1 «Действия» 4 5 3 5 2 5

Система 2 «Координация» 3 4 2 4 2 3

Система 3 «Контроль» 2 5 3 5 2 5

Система 4 «Оценки» 3 5 2 5 1 4

Система 5 «Организационное поведение» 3 4 2 4 2 3

Эффективность информационных каналов 2 5 2 5 1 5

Обобщенная У8-оценка 3,1 5 2,4 5 2 4

мнений, ограничить внутригрупповые колебания. Это дает несомненные преимущества по сравнению с простым статистическим объединением индивидуальных мнений с помощью средних. При расчете VS-оценок систем необходимость второго этапа диагностики может возникнуть в случае низкой согласованности мнений экспертов.

Так, в нашей управленческой ситуации результирующая экспертная VS-оценка ДФ имела достаточно высокую степень согласованности и дала показатели, описанные в табл. 4.

Диагностические показатели демонстрируют существенные различия в стартовых организационных параметрах ДФ, достаточно серьезную разбалансированность VS-систем, низкие количественные оценки показателей, не соответствующие ожиданиям и требованиям новых собственников бизнеса. Подчеркнем, что положительные, а не высокие целевые оценки систем «Координация» и «Организационное поведение» свидетельствуют о

«Операции»

Эффективность инф. каналов

«Организационное поведение»

«Контроль»

«Развитие»

Рис. 3. График расхождений между целевыми и диагностическими оценками У8-моделей организации

плановом перераспределении функций этих систем в пользу компании МФ. А максимальная активизация системы «Контроль» и информационных каналов призвана устранить дисбаланс, вызванный оптимизацией отдельных частей системы. На наш взгляд, использование балансирующих свойств VS-модели еще раз подчеркивает преимущество ее практического применения на этапах диагностики и моделирования.

Выполнение всех расчетов, необходимых для получения VS-оценки организационных параметров, безусловно, рутинный и трудоемкий процесс, который нуждается в автоматизации. Наш опыт показывает, что автоматизация алгоритма и композиционного правила Заде легко реализуется с помощью языка макропрограммирования Visual Basic for Applications в среде Microsoft Excel. Использование каждым экспертом программного обеспечения в процессе оценивания и моделирования параметров организации делает этот процесс более творческим и интересным, позволяет рассматривать множество вариантов оценки, а следовательно, вариантов стратегии управления изменениями. Практика показывает, что на этапе моделирования для иллюстрации разрывов между целевыми и полученными в результате диагностики VS-оценками удобно использовать графические средства Microsoft Excel (рис. 3).

Диагностика и моделирование состояния организации по VS-мо-дели дают четкое представление о тех параметрах, которые в наименьшей степени соответствуют целям и требуют изменений. Так, диагностика состояния ДФ-1 выявляет явные провалы в системах «Контроль», «Развитие», необхо-

Диагностические

- Целевые показатели

Координация»

димость повышения эффективности информационных каналов. И на базе результатов диагностики и моделирования для ДФ-1 был разработан комплекс организационных изменений, включающий в себя:

— изменение системы стимулирования проектных подразделений;

— изменение системы стимулирования непроизводственного персонала;

— изменение системы стимулирования топ-менеджмента;

— внедрение системы обучения персонала;

— внедрение системы анализа рынка в смежном бизнесе;

— усовершенствование системы анализа ситуации и тенденции на рынке бизнеса А;

— радикальное усовершенствование системы автоматизации работы в бизнесе А;

— создание единой информационной базы работ в бизнесе А.

Таким образом, в результате применения системных кибернетических инструментов (VS-моделирования, аппарата распознавания образов, экспертных оценок, алгебры нечетких множеств) на втором и третьем этапах проведения диагностики и моделирования дает возможность получить как стратегический план реализации изменений, так и количественные критериальные параметры управления организационными переменами.

Определение стартовых и целевых количественных параметров позволяет на четвертом этапе, на этапе реализации изменений, продуктивно применять механизм обратной связи (табл. 5) и, что для нас особенно важно, оценивать эффективность управляющих воздействий. На четвертом этапе область количественных критериев расширятся за счет результирующих параметров процесса модели-

рования. Как показывает практика внедрения интегрального алгоритма, в качестве первоначальных критериев внедрения изменений в «технической» области эксперты обычно называют финансовые показатели деятельности, а дальнейшее расширение критериев происходит за счет показателей эффективности и функциональности организационных бизнес-процессов (вариант применения SADT-проектирования на втором и третьем этапах) или оценок организационных систем VS-модели (вариант применения VS-моделирования). В результате образуется система смешанных финансово-функциональных критериев внедряемых изменений. А оценка управляющих воздействий производится на основании приближения изменяемых показателей к системе критериев. Таким образом, для реализации механизма петли обратной связи у нас есть все количественные показатели:

— данные диагностики — входные параметры;

— система критериев — целевые параметры (активатор 1);

— целевые параметры, полученные на этапе моделирования (активатор 2).

Для оценки и ранжирования эффективности управленческих воздействий в модели мы предлагаем в качестве алфавита классов выделить три группы оценок:

— эффективные управленческие воздействия (результаты практически совпадают с критериальными параметрами);

— слабоэффективные управленческие воздействия (результаты положительные, но далеки от критериальных);

— отрицательные управленческие воздействия (в результате воздействий показатели ухудшаются).

Промежуточные оценки критериальных параметров позволяют корректировать управленческие

Таблица 5

>атной связи

Показатель ДФ-1

Входные январь 2003г Промежуточные сентябрь 2004 г. Целевые

Доход от бизнеса Б в год, млн руб. 0,9 0,2 0,2

Доход от бизнеса А в год, млн руб. 4 7,8 14,5

Срок окупаемости инвестиционных вложений, лет 6 4,6 3

Система 1 «Операция» 4 4 5

Система 2 «Координация» 2 2 4

Система 3 «Контроль» 3 3 5

Система 4 «Оценки» 2 4 5

Система 5 «Организационное поведение» 3 4 4

Эффективность информационных каналов 2 4 5

Обобщенная У8-оценка 3 4 5

воздействия в ходе процесса, служат маркерами обратной связи. Так, оценка параметров ДФ-1 выявила высокую эффективность управленческих воздействий по системе «Развитие» и информационным каналам (рост с 2 до 4) и слабую эффективность управленческих воздействий по системе «Контроль» (нет роста показателей). Детальный анализ ситуации показал неэффективность новой системы стимулирования непроизводственного персонала и отсутствие двух важных систем контроля: заказов и субподрядных работ. На основании промежуточных оценок была проведена коррекция плана изменений, установлены сроки внедрения новых систем.

Существенным элементом четвертого этапа мы считаем процесс кодификации, фиксации полученных знаний. В качестве конфигуратора базы знаний технической области управления изменениями мы предлагаем использовать мультинструментальную кибернетическую модель. Ячейки модели заполняются описанием ситуации, использованными при реализации изменения инструментами, эффективными управленческими решениями. Так,

использование опыта VS-моделирования, расчета решающих функций и результирующих оценок и автоматизация этого процесса для ДФ-1 позволило значительно ускорить процесс диагностики, оптимизировать процесс моделирования и планирования для ДФ-2 и ДФ-3. На основании результатов стартовой и промежуточной диагностики ДФ-3 было принято решение о слиянии бизнеса ДФ-2 и ДФ-3 и продаже имущества ДФ-3.

На наш взгляд, заполнение базы знаний, кодификация опыта управления изменениями создают основу для развития, увеличения продуктивной информации, организационного самообучения, дают платформу для ускоренной реализации последующих организационных перемен.

Рекурсивность VS-модели позволяет проводить и сопоставлять результаты диагностики на любом организационном уровне.

Применение количественных критериев на этапах диагностики и моделирования позволяет выявить эффективность управленческих воздействий и сделать работу организации более предсказуемой.