Разработка оценочного механизма информационного обеспечения управления интегрированной производственной структурой на основе требований стандартизации

УДК: 65.0

ББК: 065.290

Королева Е.И.

РАЗРАБОТКА ОЦЕНОЧНОГО МЕХАНИЗМА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СТРУКТУРОЙ НА ОСНОВЕ ТРЕБОВАНИЙ СТАНДАРТИЗАЦИИ

Koroleva E.I.

DEVELOPMENT EVALUATION MECHANISM WITH INFORMATION OF MANAGEMENT INTEGRATED PRODUCTION STRUCTURES BASED ON STANDARDIZATION REQUIREMENTS

Ключевые слова: стандартизация, интеграция, интеграционные процессы, информационный потенциал, информационное обеспечение, управление, система показателей.

Keywords: standardization, integration, integration processes, information capacity, information provision, management, scorecard.

Аннотация: в статье рассматриваются вопросы разработки оценочного механизма информационного обеспечения управления интегрированной производственной структурой на основе требований стандартизации. В рамках системы оценки предлагается система показателей, характеризующая уровень развития и использования информационного потенциала системой управления интегрированной производственной структурой. Предлагаемая система и методика оценки показателей соответствует требованиям стандартизации в области информационного обеспечения и интеграции, позволяет проводить мониторинг развития информационного потенциала как отдельных промышленных предприятий, так и их объединений, повысить качество информационного обеспечения системы управления.

Abstract: this article discusses the development of the evaluation mechanism to ensure information management integrated production structure based on standardization requirements. As part of the evaluation system, a system of indicators characterizing the level of development and use of information potential of the control system integrated production structure. The proposed system and method of estimating parameters correspond to the requirements of standardization in the field of information management and integration, it allows you to monitor the development of the information capacity of individual industries and their associations, to improve the quality of information support management system.

Рост российской экономики в 2002-2008 гг. (до кризиса 2009 года) был во многом обусловлен интенсификацией интеграционных процессов производственных структур. Интеграция явилась одной из составляющих успешного развития промышленности страны в целом и повлияла на рост ВВП России [2, 11, 13]. Это произошло прежде всего за счет увеличения инвестиционной активности и валового отраслевого продукта, повышения конкурентоспособности и других факторов. Но низкая эффективность системы управления процессами интеграции не позволила сохранить синергетические эффекты и развиваться большинству интегрированных производственных структур, по итогам 2014 года объем рынка слияний и поглощений снизился на 60% в долларовом и 51% в рублевом выражении1. Основными факторами такого резкого падения стали: девальвация рубля, падение цен на нефть, внешнеполитическая

1 По данным официального информационного агентства AK&M.

нестабильность и снижение темпов роста российской экономики [11]. 2014 год стал наихудшим для российского рынка слияний и поглощений за весь посткризисный период. По итогам года объем сделок, рассчитанный по методике информационного агентства AK&M, составил 48,72 млрд. долларов, это наименьшее значение после 2009 года. Поэтому исследование и разработка методического инструментария по совершенствованию систем управления процессами интеграции производственных структур является актуальным на сегодняшний день, особенно в условиях кризисной экономики.

Теория экономического роста полагает, что производственные структуры, реализующие стратегии активного роста, имеют два возможных варианта развития: внутренний рост - интенсификация деятельности и внешний рост - за счет процессов интеграции. Интеграционный рост дает большую эффективность за счет факторов снижения затрат и получения синергии, что увеличивает возможности создания страте-

гического преимущества и повышения общей экономической эффективности функционирования как всей интегрированной предпринимательской структуре, так и участвующих в них бизнес-субъектов. Интеграционные процессы являются наиболее рациональными при наличии отраслевых барьеров, административных или социально-культурных ограничителей.

Проведенный анализ ряда научных работ, посвященных исследованию управления интеграционными процессами [2, 3, 5], позволил нам выделить интеграционное ядро, т.е. основные элементы объединенного потенциала системы интеграционного взаимодействия промышленных производственных структур, а именно, промышленного, информационного, научно-технического, технологического, кадрового, финансового, интеллектуального, сбытового и др. потенциалов на основе требований стандартизации, единства стратегических целей их функционирования и системы управления ими.

Эффективное функционирование интегрированной производственной структуры (ИПС) возможно лишь при определенной системе управления, способной в конкретных условиях производства с учетом особенностей внешней и внутренней среды способствовать выпуску высококачественной конкурентоспособной продукции при оптимальных затратах. Для совершенствования системы управления и разработки методического инструментария рекомендуется использовать различные элементы моделирования, как графического, так и экономико-математического и др. [3, 7, 8, 10, 12].

К сожалению, на практике, формирование систем управления происходит достаточно хаотично, без учета требований международных, национальных, отраслевых и локальных стандартов, что приводит к снижению эффективности интегрированных систем, несмотря на их потенциал. Также очень мало внимания уделяется формированию и развитию информационных взаимосвязей между элементами системы управления процессами интеграции, учитывая тот факт, что постоянно необходима всесторонняя информация о состоянии внутренних показателей предприятия: динамики материальных, финансовых, трудовых и информационных ресурсов, обеспечивающих перспективное развитие производства, а также о состоянии внешней среды [4]. Чаще всего на практике управление интегрированными производственными структурами, особенно крупными, сталкивается с несвоевременностью, дублированием, недостаточностью, неполнотой информации для принятия управленческих решений [6].

Развитие информационного потенциала -это возможность производственной структуры обеспечивать себя своевременной информацией, связанной с подготовкой данных, необходимых для принятия стратегических решений, с научными исследованиями и разработками, производственными потребностями, состоянием ресурсной базы [3, 4, 6, 7, 8].

Для оценки эффективности управления крупной производственной структурой разработана методика оценки использования информационного потенциала в управлении процессами интеграции производственных структур, характеризующая уровень развития информационного потенциала интеграции производственных структур, как в целом, так и по подсистемам, включающий систему оценочных показателей.

Разработанная методика оценки использования информационного потенциала в управлении процессами интеграции производственных структур, основана на экспертных оценках важности первостепенных факторов, оказывающих влияние на экономическую результативность управления производством и повышение качества продукции, за счет реализации информационного обеспечения как отдельных элементов ИПС, так и все структуры в целом с учетом требований стандартизации.

Первым этапом методики оценки использования информационного потенциала в управлении процессами интеграции производственных структур является отбор необходимых показателей. В таблице 1 представлена обобщенная система показателей, по нашему мнению, характеризующая уровень развития и использования информационного потенциала системой управления ИПС.

Данные показатели можно использовать для оценки соответствия и проведения мониторинга качества управления, как отдельной производственной структуры, так и ИПС (за исключение показателей 3.5.1 и 3.5.2). При этом интегрированные показатели, очевидно, будут более высоки, так как позволяют провести более качественный анализ и в результате принять более точное и верное управленческое решение за счёт оперирования всеми имеющимися информационными данными о корпорации в целом. Кроме того, объединение средств информатизации в единый ресурс позволяет значительно ускорить обработку и анализ информации каждой отдельной предпринимательской структуры ИПС за счёт единых мощных средств информатизации под управлением единого координационного информационного центра и центра стандартизации.

Таблица 1 - Система показателей, характеризующая уровень развития и использования информационного потенциала системой управления ИПС

Группа показателей Наименование показателей

1. Показатели информационного обеспечения управления ИПС 1.1. Эффективность стратегии информационного развития управления

1.2. Эффективность применения средств информатизации в управлении

1.3. Уровень организационной инфраструктуры информатизации

1.4. Показатель оперативности информационного обеспечения бизнес-процессов

1.5. Эффективность использования СППР

1.6. Уровень соответствия требованиям стандартизации информационного обеспечения

1.7.Уровень интегрированного взаимодействия информационного потенциала предприятий, входящих в ИПС

2. Показатели развития внутреннего информационного потенциала ИПС 2.1. Ежегодный объём инвестиций на информационное развитие ИПС

2.2. Доля сотрудников, обладающих навыками работы с информационными системами

2.3. Общая стоимость средств информатизации ИПС

2.4. Затраты на поддержку и обслуживание средств информатизации ИПС

3. Показатели развития внешнего информационного потенциала ИПС 3.1. Доля использования облачных технологий

3.2. Наличие доступа к внешним БД

3.3. Доля программных приложений, использующих ресурсы сети Интернет

3.4. Наличие, соответствующе требованиям стандартов, КСЗИ ИПС

3.5.1. Наличие сайтов у предприятий, входящих в ИПС

3.5.2. Наличие корпоративного портала ИПС

Следующим методическим шагом является формирование экспертной группы для оценки важности показателей, используемых при анализе использования информационного потенциала в управлении процессами интеграции производственных структур. С целью оценки групп выделенных показателей сформирована экспертная группа, имеющая соответствующее образование и опыт работы в изучаемой сфере деятельности. Результаты оценки экспертов свидетельствуют о компетентности экспертной группы, связанной с высокой квалификацией экспертов. Согласованность мнений экспертов оценивается по величине коэффициента кон-кордации, формула определения которого представлена далее (формула 1) [12]:

ш 125 Ж = ----

I

где S - сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднеарифметического значения рангов; п -число экспертов; т - число объектов экспертизы.

Коэффициент конкордации изменяется в диапазоне 0<W<1 (0 соответствует несогласованности, а 1 - полной согласованности). Если же значение коэффициента конкордации превышает 0,6, то качество оценки считается высо-

ким. В результате проведенной оценки согласованности мнений экспертов получено значение коэффициента конкордации, равного 0,75, что свидетельствует о высокой согласованности мнений группы экспертов.

При использовании экспертных оценок обычно предполагается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного эксперта. В некоторых теоретических исследованиях отмечается, что это предположение не является очевидным, но одновременно утверждается, что при соблюдении определенных требований в большинстве случаев групповые оценки надежнее индивидуальных. К числу таких требований относится: распределение оценок, полученных от экспертов, должно быть «гладким»; две групповые оценки, данные двумя одинаковыми подгруппами, выбранными случайным образом, должны быть близки [10, 12].

При получении и обработке экспертных оценок применяют различные методы. К наиболее распространенным процедурам экспертных измерений относятся [10]: ранжирование, парное сравнивание, множественные сравнения, непосредственная оценка, последовательное сравнение, метод Терстоуна, метод фон Нейма-на-Моргенштерна.

Целесообразность применения того или

иного метода определяется характером анализируемой информации [10, 12]. Если оправданы лишь качественные оценки объектов по тем или иным качественным признакам, то используются методы непосредственной оценки, ранжирования, парного и множественного сравнения. Если характер анализируемой информации таков, что целесообразно получить численные оценки объектов, то можно использовать тот или иной метод численной оценки, начиная от непосредственных численных оценок и кончая более тонкими методами Терстоуна и Неймана-Моргенштерна.

На основе данных сравнительного анализа нами выбран метод непосредственной оценки. Метод заключается в присваивании объектам числовых значений в шкале интервалов [12]. Эксперту необходимо поставить в соответствие каждому объекту точку на определенном отрезке числовой оси. При этом необходимо, чтобы эквивалентным объектам приписывались одинаковые числа. Эксперт, приписывая объекту балл, тем самым измеряет его с точностью до определенного отрезка числовой оси. Применяются 5-, 10- и 100-балльные шкалы.

Для оценки показателей разработана ква-лиметрическая шкала, где:

0 баллов характеризует отсутствие работ по данному направлению;

1 балл характеризует очень низкий уровень, множество ошибок и отсутствие эффекта;

2 балла выставляются, когда развитие данного направления находится на низком уровне, наблюдается минимальный эффект, существенные недостатки;

3 балла характеризуют удовлетворительный или средний уровень, низкую эффективность, отдельные недостатки;

4 балла характеризуют уровень выше среднего, среднюю или высокую степень эффективности, несущественные легкоустранимые недостатки;

5 баллов характеризуют высокий уровень, высокую степень эффективности.

Далее экспертная группа с учетом специ-

фики деятельности производственных структур определила весовые коэффициенты показателей.

В рамках методики расчета показателей разработана не только система показателей для оценки информационного потенциала отдельных производственных структур до интеграции, но и экономико-математическая модели оценки уровня развития и использования информационного потенциала системой управления интегрированной производственной структурой в целом, а также отдельными промышленными предприятиями в частности. Ниже представлена экономико-математическая модель оценки уровня развития и использования информационного потенциала ИПС в целом (формула 2):

Уипс = 2^=1 Рг Г=1 Щ х ПКу, (2) где т = 1, 2, - число групп показателей; i = 1,2.. .п, - число всех показателей; j = 1,2,..^ - количество предприятий, входящих в систему управления ИПС, Рг,а.1 - весовые коэффициенты, назначаемые экспертным путем.

На основе построенных экспертным путем квалиметрической шкалы и формулы оценки эффективности, проводится сравнительная оценка эффективности уровня развития и использования информационного потенциала ИПС по всем группам показателей на основе стандартизации.

Апробация представленной методики была проведена на данных группы компаний «ТЯЖМАШ» [4, 11], которая доказала, что разработанная система показателей достаточно универсальна и может быть применена интегрированными системами, а также представленный оценочный механизм позволяет выявлять основные тенденции и оценивать уровень информационного обеспечения системы управления, проводить мониторинг и анализ существующих тенденций информационного развития интегрированной производственной структуры на основе требований стандартизации.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Верещагина, Л.С. О сущности резервов развития организационно-экономического механизма управления промышленным предприятием // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия Экономика. - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2011. - №6(20). - С. 141-145.

2. Вострецов, А.М. Управление развитием интеграционных образований (на примере слияний и поглощений промышленных предприятий): автореф. на соиск. степени к. э. н. - Ульяновск, 2011.

3. Глухова, Л.В. Управление инновационной деятельностью предприятий с использованием методов структурного анализа и синтеза: монография /Л.В. Глухова. - М.: Изд-во ИКиП, 2010. - 164 с.

4. Королева, Е.И. Управление развитием информационного потенциала промышленного предприятия // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия «Экономика». -2012. - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2012. - №6(26). - С. 134-138.

5. Михаленко, Д.Г. Управление процессами организационного развития интегрированных экономических систем: монография. - Тольятти: Изд-во Волж. ун-т им. В.Н. Татищева, 2012. - 247 с.

6. Митрофанова, Я.С. Управление информационной системой предприятия на основе модели ITIL/ITSM // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия «Экономика». -Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2011. - №3(17). - С. 134-138.

7. Немцев А.Д. Моделирование - инструмент управления качеством / В.Н. Козловский, А.Д. Немцев // Автомобильная промышленность. - 2003. - №10. - С. 1-3.

8. Немцев, А.Д., Глухова, Л.В. Управление конкурентоспособностью предприятий в условиях современной экономики: агентский подход: монография. - Тольятти: Изд-во Волжского университета имени В.Н. Татищева, 2011. - 196.

9. Осипов, К.А. Информационные аспекты повышения качества управления на промышленных предприятиях / К.А. Осипов // Проблемы совершенствования организации производства и управления промышленными предприятиями: межвуз. сб. науч. тр. Вып. 1. Ч. 2. - Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2008.

10. Проблемы моделирования систем управления и разработки информационных технологий в промышленности, науке и образовании: монография / под ред. О.М. Горелик. - СПб.: Инфо-да, 2009. - 524 с.

11. Промышленное производство [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gks.ru/ wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics /enterprise/industrial/. - Загл. с экрана.

12. Системный анализ и принятие решений: словарь-справочник: учеб. пособие для вузов / под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова. - М.: Высш.шк., 2004. - 616 с.: ил.

13. Hilas, C., Rekanos, I., Mastorocostas, P. Change Point Detection in Time Series Using Higher Order Statistics: A Heuristic Approach, Mathematical Problems in Engineering, DOI: 10.1155/2013/317613, June 2013.