Совершенствование инструментария повышения эффективности организации производства предприятий в кризисный период тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Хнырева Екатерина Сергеевна

• Хнырева Екатерина Сергеевна
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Хнырева Екатерина Сергеевна

ВВЕДЕНИЕ

1 Анализ проблем организации производства на предприятиях со слабой динамикой

1.1 Общие замечания

1.2 Достижение целей политики в области качества

1.3 Общая характеристика и особенности организации производства со слабой динамикой

1.4 Обоснование уязвимости предприятия со слабой динамикой

в кризисный период

1.5 Изучение и анализ опыта предприятий со слабой динамикой

1.6 Постановка задач диссертационного исследования

1.7 Выводы по первой главе

2 Разработка интегрального показателя нединамичности

2.1 Общие замечания

2.2 Анализ проблем функционирования предприятий со слабой динамикой

в кризисный период

2.3 Формирование показателя нединамичности отдельных производств

2.4 Формирование интегрального показателя нединамичности предприятия

и ранжирование предприятий по степени нединамичности

2.5 Выводы по второй главе

3 Формирование нечёткого критерия нединамичности предприятия

3.1 Общие замечания

3.2 Краткий обзор математических моделей кризиса

3.3 Создание экспертной системы для оценки эффективности функционирования предприятия со слабой динамикой в период

кризиса

3.4 Нечёткий критерий нединамичности предприятий со слабой динамикой в период кризиса и алгоритм разработки оптимальной стратегии

функционирования предприятия

3.5 Выводы по третьей главе

4 Численное моделирование влияния кризиса 2008-10 гг на функционирование предприятий со слабой динамикой

4.1 Общие замечания

4.2 Структура исходных данных и формирование базы знаний

4.3 Получение нечёткого вывода с использованием алгоритма Мамдани

и центроидного метода приведение к чёткости

4.4 Формирование нечёткого критерия нединамичности

4.5 Выводы по четвёртой главе

5 Основные принципы и методика разработки комплекса мероприятий

по повышению эффективности функционирования предприятий со слабой динамикой

5.1 Общие замечания

5.2 Принципы разработки комплекса мероприятий по повышению эффективности функционирования предприятий со слабой динамикой в кризисный период

5.3 Методика и алгоритм разработки трёхуровневого комплекса мероприятий по снижению нединамичности предприятия

5.4 Выводы по пятой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совершенствование инструментария повышения эффективности организации производства предприятий в кризисный период»

ВВЕДЕНИЕ

Важность разработки новых стратегий организации производства на предприятии со слабой динамикой в кризисный период объясняется следующими основными причинами.

1 Неблагоприятность геополитической обстановки, выражающаяся в применении различного рода санкций и ограничений как в отношении отдельных компаний, так и целых секторов экономики.

2 Недобросовестная конкуренция как на внутреннем, так и на внешнем рынке, связанная, прежде всего, с производством более дешёвой и низкокачественной продукции.

3 Недостаточно эффективное управление производством со слабой динамикой, усугубляющее влияние кризиса.

4 Необходимость повышения устойчивости предприятий в кризисный период, основным видом деятельности которых являются производства со слабой динамикой.

Новые стратегии организации производственной деятельности и управления на предприятиях, для которых доля производств со слабой динамикой превышает 50 % (в дальнейшем будем называть их предприятиями со слабой динамикой), позволят использовать широкий набор инструментов в противостоянии кризисному влиянию. При этом прямые дотации можно рассматривать как самую крайнюю меру в том случае, когда другие механизмы поддержки не способны сохранить предприятие со слабой динамикой. Даже в случае необходимости прямых дотаций эти стратегии должны эффективно работать по существенному снижению их объёма. Это позволит более грамотно распределять имеющиеся ресурсы на уровнях предприятия, региона и федерации для достижения максимального результата от минимально вложенных средств. Главной целью разрабатываемых стратегий является сохранение производства со слабой

динамикой, имеющего существенное значение для экономики региона или страны, без широкого использования прямых дотаций.

Своевременность проводимых исследований обусловлена, с одной стороны, усилению искусственного санкционного давления, от которого предприятия со слабой динамикой страдают сильнее других предприятий в силу особенностей производственных процессов, реализуемых на этих предприятиях, с другой стороны, нарастающей угрозой глобальных кризисов, не связанных с геополитической обстановкой, а являющихся следствием происходящих процессов в мировой экономике.

Именно сегодня необходимы эффективные инструменты противостояния кризисной динамики, выработанные на основе большого опыта организации производства в различных, в том числе и неблагоприятных, экономических условиях. Причём, предприятия со слабой динамикой нуждаются в этих инструментах наиболее остро. В качестве доказательства этого факта можно привести негативно меняющуюся ситуацию в космической отрасли, где Россию пытаются вытеснить с рынка запусков космических аппаратов и пилотируемых полётов другие игроки [1]. Недобросовестная конкуренция, о которой было сказано ранее, по мнению некоторых экспертов [2], также играет ключевую роль в этом процессе.

Степень разработанности темы. Одним из родоначальников кризисологии считается советский экономист, основоположник теории экономических циклов Н.Д. Кондратьев [3-5]. Развитие идей Кондратьева Н.Д. и сам термин «циклы Кондратьева» содержится в работах З.Л. 8сЬитрв1вг [6, 7]. Экономический кризис трактовался как явление закономерное, объективно неизбежное и периодически повторяющееся. С.А. Кузнец [8 9], К. Джаглер [10], Д. Кэйнс [11] в своих работах оценивали продолжительность экономических циклов, в том числе и для прогнозирования кризисов. Однако кризисы на макро-, и, особенно, -микроуровнях, строго говоря, не являются регулярными.

Э. Кейн [12, 13] полагал, что для любого предприятия кризис представляет собой закономерное явление, сопровождающее ее в течение всей жизни,

представляющее собой внезапную и резкую смену тенденции на повышение тенденцией на понижение основных экономических показателей, по которым он может быть отслежен, считая всегда первопричиной кризиса грубые ошибки в управлении предприятием. Поэтому главным инструментом борьбы с кризисом многие авторы считают именно антикризисное управление (менеджмент). Такой подход можно встретить в работах известных зарубежных авторов: И. Ансова [14], П.Ф. Друкера [15], Ф. Котлера [16, 17], М.Е. Портера [18] и других. Однако в их работах антикризисное управление рассматривается для предприятий, осуществляющих свою деятельность в сформировавшейся рыночной среде.

Сравнительно молодая и развивающаяся российская экономика накладывает на проблему борьбы с кризисными явлениями свои специфические особенности. Возникновение кризисных ситуаций в нашей стране связано с разнообразными факторами: модернизацией рыночных отношений, совершенствованием законодательной базы и разработкой механизмов её исполнения, процессами глобализации и их последствиями, неэффективным менеджментом и рядом других [19]. Причиной кризисов, по мнению отечественных авторов Таля Г.К. и Юна Г.Б., может служить и несформированность части экономической системы, например, банковского сектора [20]. Поэтому сравнительно новая для России проблема антикризисного управления банками, которая началась с кризиса ликвидности на межбанковском рынке в августе 1995 г. и встала в полный рост в кризис августа 1998 г., по мнению автора [21, 22] требует разработки новых комплексных и современных методик профилактики и преодоления кризисных явлений.

Исследования, посвященные анализу кризисоустойчивости предприятий отечественной экономики и выработке предложений по её повышению, представлены работами отечественных ученых, таких как Абалкин Л.И. [23],

Бобылева А.З. [24-26], Глазьев С.Ю. [27-35], Грязнова А.Г. [36], Захаров В.Я. [37, 38], Кожевников Н.Н. [39], Коротков Э.М. [40], Логинов В.П. [41-43], Рогова О.Л. [44], Сенчагов В.К. [45], Сорокин Д.Е. [46], Толмачев В.П. [47] и др.

Однако экономическая ситуация в настоящее время меняется стремительно. Причиной кризисов становится не только циклическое развитие экономики. Кризисы в масштабах государства могут возникать из-за искусственного санкционного давления со стороны сообщества экономически развитых государств. Кризисы в масштабах отрасли экономики или отдельных предприятий могут возникать по причине стремительного развития технологий и, как следствие, уход с рынка продукции, изготовленной по старым технологиям. Это особенно характерно для высокотехнологичных отраслей, к которым относится машиностроение. Сама идея создания товаров с отсутствующей или минимальной конкуренцией предложена У. Чан Кимом и Р. Моборном через концепцию ухода из «алых океанов» с ожесточённой конкуренцией на рынки, не окрашенные кровью, «голубые океаны», предполагающую, что через изменение определённых свойств продукта, можно уйти от конкуренции, создав уникальный продукт, не имеющий аналогов [48, 49].

С другой стороны, существуют объективные причины, связанные с особенностями производственного процесса и самой организации производства, которые значительно увеличивают чувствительность предприятий к кризисам даже при близком к идеальному менеджменте. Поэтому проблема повышения кризисоустойчивости таких предприятий не улучшением качества управления, а путём оптимальной организации производственной деятельности является актуальной и недостаточно проработанной. Исследования и разработка стратегий организации производств в кризисный период на предприятиях, чувствительных к кризисной динамике из-за особенностей производства, позволит повысить их кризисоустойчивость и снизить объёмы прямых дотаций на их поддержку.

Сложность решаемой проблемы связана с рядом объективных факторов.

1 Широким разнообразием производств со слабой динамикой.

2 Неполнотой информации о параметрах кризиса.

3 Существенным влиянием эффективности управления предприятием.

4 Невозможностью проведения многократных экспериментов для выявления тех или иных закономерностей.

В этой связи необходима разработка новых стратегий организации производств со слабой динамикой, обеспечивающих требуемую устойчивость предприятий в кризисный период. Эти стратегии должны быть основаны на современном математическом аппарате и учитывать опыт влияния прошедших кризисов.

Высокая актуальность проблемы снижения влияния кризиса на предприятия со слабой динамикой определяется тремя важнейшими аспектами:

- необходимостью сохранения стратегически важных производств для экономики в период кризиса,

- повышением кризисоустойчивости как отдельных предприятий, так и отдельных отраслей экономики,

- снижением объёмов прямых дотаций предприятий со слабой динамикой в кризисный период.

При этом, как отмечалось выше, необходимо использование как можно более широкого набора инструментов для решения задачи сохранения производств со слабой динамикой в кризисный период при минимально возможном объёме прямых дотаций. Разрабатываемые стратегии позволят повысить кризисоустойчивость предприятий со слабой динамикой на основе трёхуровневой модели управления, представленной в настоящей диссертационной работе.

Актуальность настоящей диссертации заключается в том, что в ней на базе сформулированного интегрального показателя нединамичности предприятия и выявленного нечёткого критерия нединамичности сформирована экспертная система и разработана методика, позволяющие проводить анализ эффективности функционирования предприятия и разрабатывать комплекс мероприятий, способствующих повышению эффективности его функционирования в кризисный период.

Из актуальности диссертации следует её цель: повышение эффективности организации производства предприятия для его успешного функционирования

в кризисный период за счет разработки методики снижения нединамичности производства.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи.

1 Анализ проблем организации производства на предприятиях со слабой динамикой и обоснование их уязвимости в кризисный период из-за особенностей производства.

2 Разработка интегрального показателя нединамичности отдельных производственных процессов и предприятия в целом.

3 Создание экспертной системы для выработки комплекса мероприятий по организации производства на предприятии со слабой динамикой в кризисный период.

4 Разработка нечёткого критерия нединамичности для оценки степени реорганизации производства со слабой динамикой.

5 Формулировка принципов и создание методики и алгоритма разработки комплекса мероприятий, направленных на повышение эффективности функционирования предприятия со слабой динамикой в кризисный период.

При решении этих задач получены результаты, обладающие научной новизной.

1 На основе анализа особенностей организации производств со слабой динамикой предложен интегральный показатель нединамичности отдельного производства и предприятия в целом, который позволяет ранжировать предприятия по необходимой степени реорганизации производства.

2 На основе исследования кризисного влияния на предприятия со слабой динамикой разработана экспертная система, позволяющая оценивать эффективность функционирования предприятия со слабой динамикой в кризисный период.

3 На основе разработанной экспертной системы и интегрального показателя нединамичности сформулирован нечёткий критерий нединамичности, позволяющий оценивать необходимую степень реорганизации производства со слабой динамикой.

4 На основе сформулированных принципов разработки комплекса мероприятий по снижению нединамичности предложена методика повышения эффективности функционирования предприятия со слабой динамикой в кризисный период, которая позволяет повысить кризисоустойчивость предприятия.

На защиту выносятся следующие положения:

1) экспертная система оценки уязвимости предприятия со слабой динамикой в кризисный период;

2) нечёткий критерий нединамичности предприятия;

3) интегральный показатель нединамичности предприятия;

4) методика повышения эффективности функционирования предприятия со слабой динамикой путём снижения его нединамичности.

Методы исследования включают в себя анализ источников, формулировку задач, математическое моделирование и выработку оптимальной стратегии организации производства предприятия со слабой динамикой в кризисный период. Математическое моделирование основывается на применении известных положений теорий системного анализа, случайных процессов и математической статистики, нечёткой логики, теоретических основ построения экспертных систем.

Достоверность полученных в работе результатов достигается корректностью применения известных базовых законов, а также сравнением их с результатами, полученными другими авторами. Результаты работы апробированы на 28 международных и Всероссийских конференциях и опубликованы в 8 научных изданиях из перечня ВАК, в том числе - 2 работы в ведущих мировых журналах, входящих в наукометрические базы Web of Science и Scopus.

1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА НА ПРЕДПРИЯТИЯХ СО СЛАБОЙ ДИНАМИКОЙ

1.1 Общие замечания

Вопросы анализа групп и отдельных производств, являющихся менее кризисоустойчивыми по причине особенностей организации производства и самого производственного процесса, рассмотрены недостаточно широко. Такое положение дел обуславливается целым рядом причин.

Во-первых, стремительное развитие геополитической ситуации, существенно влияющее на отношение между государствами. В рамках данной работы это влияние рассматривается как санкционное давление, приводящее к искусственным кризисам, динамика развития и последствия которых достаточно слабо изучены. Есть отдельный опыт некоторых стран, длительное время находившихся под санкционным давлением. Прежде всего, речь идёт об Иране [50-52]. Однако, безусловно, что такое давление по-разному будет влиять на различные экономики. Поэтому без глубокой переработки этого опыта и соответствующего анализа угроз российской экономике невозможно строить прогнозы последствий таких искусственных кризисов как на экономику в целом, так и на отдельные отрасли и предприятия. К тому же санкционное давление по структуре, продолжительности, глубине и другим параметрам в случаях разных стран существенно отличается. Такая ситуация наводит на мысль о возможном поиске альтернативного управленческому пути повышения кризисоустойчивости отдельных предприятий за счёт более эффективной организации производства. При этом факт роста кризисоустойчивости при повышении эффективности управления предприятием не подвергается ни малейшему сомнению. Однако сам путь повышения эффективности управления для достижения одного и того же результата может оказаться существенно труднее, чем путь оптимизации организации производства.

Во-вторых, в рамках пятой информационной революции, выдвигающей на первое место в экономическом развитии информационные технологии, смещается акцент исследований в сторону этой сравнительно новой сферы. При этом вводятся новые понятия, такие как цифровая экономика, существенно перестраиваются и перераспределяются денежные потоки. Так, по одному из критериев пятой информационной революции, предложенным Винером [53], вложения в ^-индустрию должны превышать вложения в энергетику, которая является ключевой отраслью, обеспечивающей работоспособность всей производственной системы. Однако становление новой системы вовсе не означает полный отказ от элементов старой системы. В настоящее время предприятия со слабой динамикой могут играть ключевую роль в отдельных регионах. Они образуют градообразующие предприятия, например, Тольятти, где доля населения, занятого на ПАО «АвтоВАЗ» составляет более 50 % трудоспособного населения города с учётом членов их семей [54]. Причём в случае угрозы кризиса федеральное правительство, как правило, прибегает к прямым дотациям таких предприятий, как это было с ПАО «АвтоВАЗ» в 2009 году (30 марта 2009 года Правительством России было принято решение о выделении государственной корпорации «Ростехнологии» 25 млрд. руб., которые та, в свою очередь, в виде беспроцентной ссуды передала ПАО «АвтоВАЗ» [55]). Поэтому формирование цифровой экономики и других новых реалий пятой информационной революции отнюдь не снижает остроту и значимость рассматриваемой в диссертационной работе проблемы.

1.2 Достижение целей политики в области качества

Согласно национальному стандарту системы менеджмента качества Российской Федерации ГОСТ Р ИСО 9001-2015, потенциальным преимуществом для организации от применения системы менеджмента качества, основанной на указанном стандарте, является направление усилий на риски и возможности, связанные со средой и целями организации. При этом отмечается, что риск-ориентированное мышление необходимо для достижения результативности системы менеджмента качества. Сам же риск трактуется как влияние неопределенности, которая может иметь положительные или отрицательные воздействия. В рамках данной работы риском является неопределённость, связанная с влиянием кризисной динамики на эффективное функционирование предприятие. Изначально это влияние, безусловно, носит негативный характер. Однако кризис - это время возможностей, поэтому разработка мероприятий, способствующих улучшению функционирования предприятия в кризисный период на различных уровнях, тесно связана с политикой в области качества. Объём снижения спроса в кризисный период напрямую связан с удовлетворённостью потребителей в качестве выпускаемой продукции. Следовательно, достижение целей политики в области качества является мощным инструментом для повышения кризисоустойчивости предприятия.

Применение процессного подхода в системе менеджмента качества, которое предлагается в национальном стандарте системы менеджмента качества ГОСТ Р ИСО 9001-2015, предполагает, что предприятие должно определить внешние и внутренние факторы, относящиеся к ее намерениям и стратегическому направлению и влияющие на ее способность достигать намеченного результата её системы менеджмента качества. В данной работе в качестве внешних факторов будут рассматриваться риски, связанные кризисной динамикой. Внутренним фактором, определяющим специфику данной диссертационной работы, является слабая динамика производства, о которой пойдёт речь в следующем разделе работы.

В этой связи, согласно национальному стандарту системы менеджмента качества ГОСТ Р ИСО 9001-2015, предприятие должно осуществлять мониторинг и анализ информации об этих внешних и внутренних факторах в измеримых показателях. В работе предлагается использовать интегральный показатель нединамичности предприятия в качестве измеримого показателя мониторинга внутренних факторов, отвечающих за кризисоустойчивость предприятия. Для мониторинга и анализа параметров кризиса наработан большой опыт, о котором говорилось в предыдущей части работы, например, [23-47].

Пункт 4.4 Система менеджмента качества и ее процессы ГОСТ Р ИСО 9001 -2015 излагает необходимость определять и применять критерии и методы (включая мониторинг, измерения и соответствующие показатели результатов деятельности), необходимые для обеспечения результативного функционирования этих процессов и управления ими. Представленные в данной работе интегральный показатель нединамичности и критерий нединамичности являются показателями и критериями, необходимыми для мониторинга внутренних факторов для достижения целей политики в области качества и повышения кризисоустойчивости предприятия.

Далее в национальном стандарте системы менеджмента качества ГОСТ Р ИСО 9001-2015 указывается на необходимость учитывать риски и возможности в соответствии с требованиями подраздела 6.1, в котором описываются действия в отношении рисков и возможностей. Так, при планировании в системе менеджмента качества предприятие должно определить риски и возможности, подлежащие рассмотрению для предотвращения или уменьшения их нежелательного влияния, а также достижения улучшения. В данной диссертационной работе прелагается уменьшение нежелательного влияния кризисной динамики за счёт снижения интегрального показателя нединамичности предприятия. При этом достижение улучшения обеспечивается выработкой мероприятий различных уровнях (уровень предприятия, региональный уровень, федеральный уровень), способствующих повышению эффективности функционирования предприятия в кризисный период.

1.3 Общая характеристика и особенности организации производства со слабой динамикой

Под слабой динамикой производства в данной работе будет пониматься неспособность существенно изменять объём производства продукции в ответ на изменяющийся спрос в короткий промежуток времени из-за ряда объективных причин, не связанных с качеством работы менеджмента, а являющихся неотъемлемыми характеристиками самого производственного процесса [56].

В литературе можно встретить схожие понятия, вводимые в контексте решения других задач. Например, динамические способности предприятия, по трактовке автора работы [57], означают его способности реагировать на изменения во внешней среде, тем самым проводить реорганизацию производственного процесса в соответствии с требованиями потребителя.

Одной из причин слабой динамики производства является длительный производственный цикл изготовления продукции [58]. Постановлением Правительством РФ от 28.07.2006 № 468 он регламентирован как полугодовой и выше, а реализация такой продукции предусматривает особый порядок исчисления НДС (п. 2 Постановления Правительства РФ от 28.07.2006 № 468). Под производством с длительным технологическим циклом понимается производство работ или услуг, продолжающееся более одного налогового периода. Это следует из буквального прочтения пункта 2 статьи 271 и последнего абзаца статьи 316 Налогового кодекса РФ [59]. Главой 21 Налогового кодекса РФ предусмотрены особенности исчисления НДС при производстве товаров, выполнении работ или оказании услуг, длительность производственного цикла которых свыше шести месяцев [59].

По мнению автора работы [60] даже в период устойчивого развития экономики вне кризиса при вложении инвестиций может наблюдаться существенный экономический ущерб на предприятиях с высоким удельным весом оборотного капитала в общей структуре инвестиций, к которым относятся и

предприятия с длительным циклом производства и реализации. Авторы работы [61] утверждают, что по причине длительного производственного цикла очень медленно происходит оборот средств в молочном скотоводстве. Выращивание скота требует много дополнительной техники, например, для обеспечения кормовой базы. При этом, зачастую, большую часть времени она простаивает и, следовательно, и долго себя окупает. Такие производители не могут конкурировать своей продукцией с порошковым молоком, которое существенно дешевле. Можно добавить, что масличная пальма - очень продуктивное растение. С 1 гектара пальмы получается огромный урожай плодов, по крайней мере, в 5 - 7 раз больше готового продукта, чем, к примеру, с 1 гектара подсолнечника. Поэтому пальмовое масло очень дешевое, его стоимость на рынке вместе с транспортировкой составляет около 70 рублей за килограмм. При этом пальмовое масло стали активно использовать еще в Советском Союзе с 70-х годов, оно прописано во многих ГОСТах. Запрета на использование пальмового масла нет ни в одной стране мира. Технологии производства сухого молока с использованием растительных компонентов, включая пальмовое масло, существенно снижает затраты на производство и, что наиболее важно в контексте представляемой работы, - длительность производственного цикла. По данным [62] себестоимость восстановленного молока с использованием растительного жира в три раза дешевле, чем восстановленного молока на основе коровьего. Поэтому уязвимость предприятий, ориентированных на производство цельной молочной продукции, существенно выше, чем предприятий, использующих заменители коровьего молока.

В машиностроительной отрасли длительный производственный цикл особенно характерен для аэрокосмического кластера [63, 64]. В этом кластере велика доля штучных изделий, ориентированных не на серийное производство, а на решение самых современных научно-технических, народно-хозяйственных и прочих задач. Поэтому после неудачной реализации космического проекта «Фобос-Грунт» [65] был пересмотрен срок реализации космических проектов (по сути - длительности производственного цикла) до 15 лет [66]. Назначенный

первоначально на 2004 год старт космического аппарата, впоследствии был дважды перенесен на 2009 и 2011 годы соответственно. В качестве причины указывалась необходимость доработки и усовершенствования аппарата, т.е. увеличение производственного цикла. Впоследствии 9 ноября 2011 года с космодрома «Байконур» была запущена ракета-носитель «Зенит-2SБ», которая вывела «Фобос-Грунт» на околоземную орбиту. Однако в результате нештатной ситуации он не смог покинуть пределов Земли, оставшись на низкой околоземной орбите и 15 января 2012 года сгорел в плотных слоях атмосферы вследствие механического разрушения и аэродинамического перегрева.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Хнырева Екатерина Сергеевна, 2022 год

а - х

—-1, с < х < а;

1 ? 1 1 1

а1 - с1 0; х > а •

где а, Ь, С, а - некоторые константы.

При моделировании в четвёртой главе эти константы будут определяться следующим образом. Отрезок [Ь, с ] определяет ту область, где значения функции принадлежности равны единице. В данной работе его предлагается определять как размер доверительного интервала значения интегрального показателя нединамичности, определённого рядом (3.3) [187]:

7 & & /о

Ь1=л —г р с1+~г *Р ' (3-5)

ып -4п

где & - выборочное среднеквадратичное отклонение значений интегрального показателя нединамичности, представленного рядом (3.3); п - количество предикатных правил, использованных при формировании значений интегрального показателя нединамичности, представленного рядом (3.3); £ - такое число, что

р(а-ц0\< ^ )= р, где Р(А) - вероятность события А; - отклонение текущего значения интегрального показателя нединамичности от значений ряда (3.3); р -доверительная вероятность.

В качестве внешних границ нечёткого числа, по достижению и пересечению которых функция принадлежности нечёткого числа равна нулю, рассматривается диапазон «трёх сигм»:

а = Л - 3&; а = Л + 3&. (3.6)

Таким образом, функция принадлежности для переменной XI для некоторого значения ряда (3.3) будет иметь вид, представленный на рисунке 8.

<

Ц (хг) А

□ ,7 5

□ , 50

□ ,2 5

□

Ь1Ц0С

1 '0^1

Рисунок 8 - Вид функции принадлежности для конкретного значения переменной

входа х1

Те же самое следует сделать с переменной х2. Однако её размах заранее неизвестен. Если список исследуемых предприятий, составляющих лингвистическую переменную (таблица 1) в процессе анализа изменяться не будет, то можно ориентироваться на размах переменной х2, который соответствует данной лингвистической переменной. Либо следует выбрать больший размах. Далее необходимо проделать те же операции, что были описаны выше для переменной х1. В результате этих действий будет получена функция принадлежности для второй переменной входа, аналогичная той, что представлена на рисунке 8.

Степень истинности предпосылки определяется следующим образом. Пусть для некоторой предпосылки функция принадлежности имеет вид, представленный на рисунке 8, а тт* - оценённое значение интегрального показателя нединамичности некоторого предприятия. Тогда степень истинности этой предпосылки будет оценена как а[ (рисунок 8). Аналогично оценивается степень

истинности а* для второй переменной выхода. Эти операции повторяются для

всех усреднённых предикатных правил, которые были выдраны из базы знаний в соответствие с базой исходных данных. 2 Нечёткий вывод.

На этом этапе определяются уровни отсечения для предпосылок с использованием операции минимума. Пусть на предыдущем этапе было сформировано N усреднённых предикатных правил, для которых проведена оценка степени истинности: а*, а*2,а*1,а*2,...,а*1,а*2, где первый индекс означает номер правила, а второй - номер переменной входа. Тогда уровни отсечения определяются следующим образом [179]:

а = тт^а^ а12), а2 = тт^ а22);...; а, = тл^ а} (3.7)

Для переменной выхода следует сформировать функцию принадлежности, аналогичную рисунку 8, по тем же правилам, что использовались для функции принадлежности переменных входа и были описаны в предыдущем пункте алгоритма Мамдани. Нечёткий вывод заключается в применении значений уровней отсечения, которые трактуются как степень истинности заключений предикатных правил, к функциям принадлежности переменной выхода. Тогда для каждого правила формируется функция принадлежности с учётом отсечения:

м* (у)=т1п {а, м (у)}; м* (у)=т1п {«2, м (у)}; ..; И* (у)={а*, И (у )}. (3 8)

В случае если из базы знаний в результате сравнения оценок основных параметров надвигающегося кризиса и кризисов, заложенных в базу знаний, было отобрано несколько блоков, то следует назначить им веса, которые трактуются как степень применимости знаний из блока к реальной или моделируемой ситуации. Тогда вместо (3.8) можно записать:

м1(у) = тт{а и(у)}1; ^2(у)= тт{a2, м(у)}1;...; (У)= {а*, И*(У)}1;

м2*1(у )=тт {а м (у )}2; м*2(у)={а и (у й;...; М2* (у)=тт{а*, м* (у и*«*(у)=м(у)}„; (у)=т^п{а2, и(у)}„;...; м„п(у)=т^п{а*, м*(у)}„,

(3.9)

где первый индекс функции принадлежности соответствует номеру блока базы знаний; т - количество выбранных блоков.

Затем с помощью назначенных весов привести выражения (3.9) к форме (3.8):

т т т

м*м1; м*а*;-; м*(у)=^з, > (310)

г=1 г=1 г=1

где 8{ - назначенные веса блоков базы знаний, подчиняющиеся условию нормировки условию нормировки, аналогичному (2.3).

3 Композиция.

На данном этапе все усечённые нечёткие подмножества объединяются в одно с помощью операций максимума или суммы. В данной диссертационной работе, как и чаще всего в практике моделирования, будет использована операция максимума, поскольку в результате этой операции значения интегральной функции принадлежности никогда не превысят единицу. При проведении поточечного суммирования возможны варианты превышения максимально допустимого значения функции принадлежности. При этом следует проводить дополнительную операцию деления всех значений функции принадлежности на максимальное значение с целью её нормализации, поскольку формально эти значения не могут превышать единицу. Значения интегральной функции принадлежности переменной выхода определятся в случае применения операции максимума следующим выражением:

м(У)= тах{м*(у\ м*(У),•••, М„(У)}- (311)

В результате композиции по алгоритму Мамдани нечёткая импликация образуется объединением усечённых нечётких подмножеств. Интегральная функция принадлежности переменной выхода в этом случае может иметь вид, представленный на рисунке 7 и является конечным результатом работы алгоритма Мамдани.

Для построения нечёткого критерия нединамичности необходимо наложить ограничения на полученную математическую модель интегральной функции принадлежности переменной выхода. В контексте проводимого моделирования с использованием аппарата нечётких множеств в данной работе в качестве

нечёткого критерия нединамичности предлагается сформировать нечёткую лингвистическую переменную с базовым терм-множеством:

- высокая кризисоустойчивостъ;

- умеренная кризисоустойчивостъ;

- низкая кризисоустойчивостъ.

Структура нечёткого критерия нединамичности как лингвистической переменной представлена на рисунке 9.

Универсальное множество

Базовое терм-множество

Синтаксическая процедура операций с элементами базового терм-множества

Семантическая процедура создания нечетких множеств из новых значений переменной

Нечёткий критерий не динамичности

Список исследуемых предприятий:

1. Предприятие 1.

2. Предприятие 2.

п. Предпри?

1. Бысокая кризисоустойчивость.

2. Умеренная кризисоустойчивостъ.

3. Низкая кризисоустойчивостъ.

Связки "и", "или":

1. Высокая и умеренная кризисоустойчивостъ.

2. Умеренная или низкая кризисоустойчивостъ. Модификаторы "очень", "не", "критически":

1. Критически высокая кризисоустойчивостъ.

2. Очень низкая кризисоустойчивостъ.

3. Невысокая кризисоустойчивостъ.

1. Связка "и" - операция пересечения нечётких множеств базового терм-множества.

2. Связка "или" - операция объединения нечётких множеств базового терм-множества.

3. Модификатор "очень" - операция концентрации нечётких множеств базового терм-множеств а.

4. Модификатор "не" - операция дополнения нечётких множеств базового терм-множества.

5. Модификатор"критически" - операция увеличения нечёткости.

Дискретная лингвистическая переменная размерности п,

Нечёткие множества с конечным носителем и функциями принадлежиоста:

1, 5-образная,

2, Т-ооразная,

3, 2-о?разная,

Конечное число нечётких множеств с конечным носителем и различными функциями принадлежности, определяемыми в соответствие с семантической процедурой,

Рисунок 9 - Структура нечёткого критерия нединамичности

Проведённые исследования позволяют сформировать алгоритм разработки стратегий организации производства для предприятий со слабой динамикой в период кризиса с целью снижения их нединамичности. Блок-схема этого алгоритма приведена на рисунке 10.

Исходные данные

Функция принадлежности

Оценка значения интегрального показателя не динамичности (хр

Функция принадлежности х2

Общее число работников предприятия (' у.)_

База знаний

ГТ1: Если Апи х2= А12 , то у = В 1

П2 : Если Xi= А21И х2= Ащ , то у = В;

Пп: Если х:= Ап1и х2 = Д,2 , то у = Вп

Алгоритм Мамдани

1 Оценка степени истинности каждой

предпосылки каждого правила (<хп; а12; ... ; а.п1; сс.п2).

2 Определение уровней отсечения

предпосылок каждого правила <х2; ... ; а^ ).

3 Построение комбинированной

функции принадлежности (МЕ (У))-

Приведение к чёткости

Центроидный метод

Í у i (у ) dy je = л-,---

J и- i (у ) dу

Формирование лингвистической пер е менно й выхода (нечёткий критерий нединамичности)

Базовое терм-множество:

- высокая кризисоустойчивость;

- умеренная кризисоустойчивость;

- низкая кризисоустойчивость.

Оценка значении функций принадлежности вероятности преодоления кризиса к нечётким подмножествам базового терм-множества

Принятие решения о целесообразности и степени реогранизации производственного процесса на предприятии с целью снижения же динамичности предприятия

Базовое терм-множество: минимальная степень реорганизации; средняя степень реорганизации; высокая степень реорганизации. Оценка значений функций принадлежности нечёткого критерия не динамичности к нечётким подмножествам базового терм-множества_

Разработка комплекса мероприятий по организации производства в период кризиса с целью снижения нединам ичности

Уровень разрабатываемого комплекса:

- предприятия;

- региональный;

- федеральный.

Выбор оптимальной стратегии организации производства предприятия со слабой динамикой в кризисный период

Рисунок 10 - Алгоритм разработки оптимальной стратегии организации производства на предприятии со слабой динамикой в кризисный период

3.5 Выводы по третьей главе

В качестве основного вывода следует отметить удобство и наглядность решения поставленной задачи выбора оптимальной стратегии организации производства с помощью аппарата нечётких множеств.

- Во-первых, точная оценка границ зоны кризисного банкротства предприятий невозможна в силу погрешностей моделирования, существенной стохастичности задачи, наличия лишь приближённых сведений о надвигающемся кризисе. Оценка границ этой зоны в виде отрезка приводит к необходимости использования нечётких чисел.

- Во-вторых, корректная аппроксимация связи переменных входа с переменной выхода функциональными зависимостями чрезвычайно громоздка и крайне затруднена. Рассматривая в качестве альтернативы нечётким множествам стохастическую зависимость, представляющую собой случайную функцию случайного переменного, легко в этом убедиться.

- В-третьих, предлагаемый подход позволяет решить не конкретную задачу, а целый комплекс задач, связанных с выбором стратегии организации производства. Действительно, базовое терм-множество может быть расширено в соответствие с решаемой задачей. Например, введя терм «критическая кризисоустойчивостъ» и определив критическое значение функции принадлежности, можно выделить предприятия со слабой динамикой, относящиеся к этому нечёткому подмножеству со степенью принадлежности, выше критической и применить к ним определённую стратегию. Вариативность решения конкретных задач в этом случае будет существенно выше, чем при использовании стохастической зависимости. Так, в случае отличия реального закона распределения случайной переменной от модельного могут возникнуть существенные трудности при аппроксимации переменной выхода функциональной зависимостью.

Разумеется, что предлагаемый подход обладает не только преимуществами, но и недостатками. Главным из них можно считать зависимость результата от

алгоритма построения математической модели. Однако этот недостаток не является специфическим только для аппарата нечётких множеств. Так, при проверке статистических гипотез с использованием нескольких критериев зачастую возникают ситуации, когда часть используемых критериев предлагает отвергнуть проверяемую гипотезу, а часть настаивает на том, чтобы её принять. По сути, это тоже нечёткость. Однако в статистике она устраняется с учётом рисков совершения ошибок 1-го или 11-го родов. При использовании аппарата нечётких множеств эта нечёткость может сохраняться до конца или на любом этапе моделирования с помощью методов приведения к чёткости устранена.

Таким образом, построенная нечёткая модель позволяет проводить выбор оптимальной стратегии организации производства на предприятии со слабой динамикой в кризисный период с целью снижения его нединамичности, Это будет продемонстрировано в следующей главе диссертационной работы при проведении численного моделирования кризиса 2008-10 гг.

4 ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ КРИЗИСА 2008-10 гг НА ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ ПРЕДПРИЯТИЙ СО СЛАБОЙ

ДИНАМИКОЙ

4.1 Общие замечания

Рассмотрим в качестве примера для демонстрации работоспособности разработанного аппарата анализа кризисоустойчивости предприятий со слабой динамикой модельную задачу. В качестве базы знаний для экспертной системы воспользуемся данными Самарской областной программы мониторинга кризиса 2008-10 гг [188]. Введём упрощающие предположения.

- Основные параметры модельного кризиса соответствуют аналогичным параметра кризиса 2008-10 гг.

- Для описания нечётких чисел переменных входа используются линейные функции принадлежности Б, Т и Ъ классов.

- Комбинированная функция принадлежности переменной выхода представляет собой кусочно-линейную функцию.

- Для приведения к чёткости используется центроидный метод.

- Для построения комбинированной функции принадлежности переменной выхода используется алгоритм Мамдани.

Вопросы выбора блока базы знаний, наиболее соответствующего параметрам надвигающегося кризиса, рассмотрены не будут. Фактически представленная в данном примере база знаний представляет собой один блок общей базы, включающей в себя информацию по нескольким кризисам и различным экономическим ситуациям, например, различным регионам или даже странам. Также не освещается вопрос оценки параметров надвигающегося кризиса, поскольку он достаточно хорошо изучен и изложен другими авторами. Данный пример является упрощённым анализом, определяющим разработку стратегии организации производства на предприятиях со слабой динамикой с

целью повышения кризисоустойчивости путём снижения нединамичности предприятия в целом.

4.2 Структура исходных данных и формирование базы знаний

Все данные для базы знаний в данной диссертационной работе являются открытыми и не содержат коммерческой тайны [188]. В рамках программы мониторинга финансового кризиса на социально-экономическое положение промышленных предприятий проводилось анкетирование, в котором приняли участие 38 различных предприятий. Анкета состояла из двух вопросов и блоков ответов, вырисовывающих негативные ситуации, связанные с кризисом. Например, зафиксированы ли на предприятии негативные последствия кризиса:

- увольнения и проблемы с трудоустройством;

- снижение заработной платы;

- ... и т.д.

Как повлияли последствия финансового кризиса на финансово-хозяйственное состояние предприятия реального сектора:

- спад производства;

- проблемы обеспеченности оборотными средствами;

- ... и т.д.

Несмотря на недостаточно большую выборку данных, поверхностный анализ анкетирования показал, что предприятия со слабой динамикой испытывают большие трудности. Например, спад производства на этих предприятиях зафиксирован в самой минимальной степени, в то время как, проблемы обеспеченности оборотными средствами, наоборот, в наибольшей мере. Это показывает обоснованность вывода о большей уязвимости предприятий со слабой динамикой. Дефицит оборотных средств на начальной стадии мониторинга в основном покрывался за счёт кредитов. И здесь чаще трудности в получении кредитов испытывали именно предприятия со слабой динамикой. Структура исходных данных включает в себя:

- оценку интегрального показателя нединамичности предприятия;

- среднюю численность сотрудников предприятия;

- оценку вероятности успешного преодоления кризиса предприятием.

Поскольку данные брались из открытых источников, то следует сразу оговориться. В оценку интегрального показателя нединамичности реальных предприятий включены те виды деятельности, которые открыто заявлены предприятием. То же самое касается и численности сотрудников. Поэтому здесь возможны ситуации, искажающие реальную картину. Во-первых, заявлены не все виды деятельности, но численность сотрудников является реальной. Во-вторых, некоторые значимые виды деятельности, существенно влияющие на интегральный показатель нединамичности предприятия, не заявлены и, следовательно, в его оценку не вошли.

Оценка интегрального показателя нединамичности каждого предприятия проводилась по формулам (2.4-2.15). Средняя численность сотрудников предприятия бралась из открытых статистических данных [188]. Оценка вероятности успешного преодоления кризиса предприятием проводилась по известной методике [189]. Под успешным преодолением кризиса в данном примере понималось снижение объёмов основного производства предприятия до уровня, допускающего его восстановление в посткризисный период. При этом под кризисоустойчивостью понималась вероятность того, что не будет достигнут критический уровень объёмов основного производства, при котором без внешней поддержки предприятие не будет в состоянии продолжать основную производственную деятельность. Менеджмент, по-прежнему, считался оптимальным, и были использованы данные о реальном преодолении кризиса 2008-10 гг. исследуемыми предприятиями.

Для этой методики характерна экспертная оценка вероятности преодоления кризиса предприятиями. Она проводится на основе опросных листов ведущих менеджеров предприятий, а также специально разработанных стресс-тестов. Результаты оценки исходных данных для базы знаний экспертной системы

представлены в таблице 4.1. Как и в открытых статистических данных, названия предприятий не приведены.

Таблица 4.1 - Исходные данные для моделирования в виде предикатных правил

Предприятие Ло (Х ) Ч (х) р+(У )

1 0,212 139 0,85

2 0,532 1424 0,73

3 0,703 1957 0,55

4 0,922 17703 0,88

5 0,317 700 0,91

6 0,779 5244 0,68

7 0,501 6312 0,82

8 0,235 141 0,95

9 0,649 1968 0,79

10 0,189 563 0,98

11 0,227 10 0,93

12 0,761 122 0,74

13 0,325 11500 0,97

14 0,257 332 0,89

15 0,313 867 0,91

16 0,743 6741 0,85

17 0,551 1135 0,90

18 0,229 17 0,84

19 0,307 267 0,77

20 0,378 142 0,86

21 0,472 69 0,73

22 0,369 427 0,87

23 0,715 304 0,70

24 0,277 511 0,86

25 0,358 128 0,75

26 0,416 167 0,82

27 0,391 1300 0,76

28 0,327 72 0,86

29 0,246 340 0,92

30 0,925 1936 0,57

31 0,259 92 0,98

32 0,248 112 0,95

33 0,376 202 0,83

34 0,735 204 0,89

35 0,268 102 0,96

36 0,654 237 0,63

37 0,538 275 0,68

38 0,579 311 0,72

Таблица 4.1, по сути, представляет собой набор предикатных правил, описанных в разделе 3.3. Второй и третий столбцы содержат значения переменных входа, а четвёртый - значения переменной выхода.

Для решаемой задачи предлагается трансформировать базу знаний в нечёткую лингвистическую переменную в соответствие с п. 1 раздела 3.4. Основной причиной такой трансформации является максимальное снижение влияния возможных выбросов, содержащихся в базе знаний, на разработку стратегии организации производства. Без этого шага может возникнуть такая ситуация, при которой предикатное правило, являющееся выбросом, будет иметь наибольший уровень отсечения. В этом случае оценка кризисоустойчивости с помощью алгоритма Мамдани и центроидного метода предприятия окажется ошибочной. Усреднение позволит минимизировать ошибку, а в случае её нормального распределения и использования значительного количества предикатных правил - фактически свести к незначимой величине. Лингвистическая переменная содержит 9 базовых термов (рисунок 11).

Рисунок 11 - Трансформация базы знаний в лингвистическую переменную Для анализа выберем модельное предприятие со значениями переменных входа:

Л* = 0,7 ± 0,2; Ч* = 500 ± 50.

(4.1)

4.3 Получение нечёткого вывода с использованием алгоритма Мамдани и центроидного метода приведение к чёткости

Используем алгоритм Мамдани (рисунок 10) для анализа кризисоустойчивости модельного предприятия в рамках экспертной системы, преобразованной в лингвистическую переменную (рисунок 11).

Оценка степени истинности предпосылок предикатных правил. Применим фактические значения переменных входа (4.1) к их функциям принадлежности (рисунок 12).

а)

б)

в)

г)

д) е)

Рисунок 12 - Определение уровней отсечения предпосылок предикатных правил как степень соответствия фактических значений переменных входа значениям

лингвистической переменной: а) малое значение %; б) малое значение Ч; в) среднее значение %; г) среднее значение Ч; д) большое значение %; е) большое значение Ч

Для определения значения функции принадлежности переменных входа (4.1) воспользуемся центроидным методом, определив ординату центра масс функции принадлежности. Так, на рисунке 12 а) функция принадлежности в диапазоне

значений переменной входа образует две фигуры: треугольник (1), ордината центра тяжести которого равна 1 -1 = 1, и прямоугольник нулевой высоты (2),

ордината центра тяжести которого равна нулю. Тогда имеем:

1

* * * * / \ «1 1 =«2 1 =«3 1 = / \По ) =

3

+ 0

2

0,167.

Из рисунка 12 б) очевидно, что: «* = «* = «* = /(Ч) = 0. В соответствие с рисунком 12 в) (разделяем фигуру на прямоугольник (1) и треугольник (2)) получаем:

* * * * / \ «4 1 =«5 1 =«6 1 =/2 1 \1о )='

1 + -

3

2

: 0,667

Аналогично предыдущему расчёту из рисунка 12 г) имеем:

1

1 + -

«22 «52 «82

*2 =/*2 (Ч)= - 0,667.

В соответствие с рисунком 12 д) (разделяем фигуру на треугольник (1) и прямоугольник (2)) получаем:

1

* * * * / \ «71 = «81 = «91 = ^31 (^0 ) =

3

■ +1

2

0,667.

Наконец, для рисунка 12 е) имеем:

- +1

* * * * /_ «3 2 =«62 =«92 =/32 (Ч )=-

0,667

Определение уровней отсечения каждого правила. Для этой цели используем формулу (3.7):

* «1 = шт {«1*1. * «12 = шт {0,167; 0}= 0;

* « = шт {«2 1 * «22 = шт {0,167; 0,667} = 0,167;

* « = шт К, * «32 = шт {0,167; 0,667} = 0,167;

* «4 = шт {«4 1 * К 42 = шт {0,667; 0}= 0;

* « = шт * «52 = шт {0,667; 0,667} = 0,667;

* «6 = шт КР * «62 = шт {0,667; 0,667} = 0,667;

* « = шт {«71 * «72 = шт {0,667; 0}= 0;

* «8 = шт {«81 ж « 82 = шт {0,667; 0,667} = 0,667;

* «9 = шт {«91 ж « 92 = шт {0,667; 0,667} = 0,667.

(4.2)

1

*

1

3

2

Построение комбинированной функции принадлежности. Построим функции принадлежности переменной выхода, используя для этого предикатные правила таблицы 4.1. Упорядочим исходные данные в соответствие со значениями лингвистической переменной (таблица 4.2). Таблица 4.2 - Трансформированная в лингвистическую переменную база знаний

экспертной системы

Значение Предприятие Л0 (х1) Ч (х) р+(У ) Статистические

лингвистич. характеристики переменной

переменной выхода

11 0,227 10 0,93 Среднее выборочное (у): 0,868;

Ло (х ) = 0...0,5 Ч (х ) = 0...100 18 21 22 31 0,229 0,472 0,327 0,259 17 69 72 92 0,84 0,73 0,86 0,98 Выборочное СКО (ау): 0,095; Диапазон 1 (у ±оу ): 0,773.. .0,963; Диапазон 2 (у ± 3ау): 0,582.1.

1 0,212 139 0,85

8 0,235 141 0,95

14 0,257 332 0,89

19 0,307 267 0,77

Ло (х ) = 0...0,5 Ч (х ) = 100...500 20 0,378 142 0,86 Среднее выборочное (у): 0,868;

22 25 26 29 0,369 0,358 0,416 0,248 427 128 167 340 0,87 0,75 0,82 0,92 Выборочное СКО (ау): 0,069; Диапазон 1 (у ±ау ): 0,799.0,938;

Диапазон 2 (у ± 3ау ): 0,661.1.

32 0,246 112 0,95

33 0,376 202 0,83

35 0,268 102 0,96

5 0,317 700 0,91 Среднее выборочное ( у ): 0,898;

Ло (х1 ) = 0...0,5 Ч (х ) = 500...да 10 13 15 24 0,189 0,325 0,313 0,277 563 11500 867 511 0,98 0,97 0,91 0,86 Выборочное СКО (ау): 0,081; Диапазон 1 (у ±ау ): 0,817.0,979; Диапазон 2 (у ± 3ау): 0,656.1.

27 0,391 1300 0,76

Л0 (х ) = 0,5...0,7 Нет данных в базе знаний

Ч (х ) = 0...100

36 0,654 237 0,63 Среднее выборочное (у): 0,677;

Л0 (х ) = 0,5...0,7 Ч (х ) = 100...500 37 38 0,538 0,579 275 311 0,68 0,72 Выборочное СКО (ау): 0,045; Диапазон 1 (у ±ау ): 0,632.0,722;

Диапазон 2 (у ± 3ау): 0,541.0,812

2 0,532 1424 0,73 Среднее выборочное (у): 0,810;

Л0 (х ) = 0,5...0,7 Ч (х ) = 500...да 7 9 17 0,501 0,649 0,551 6312 1968 1135 0,82 0,79 0,90 Выборочное СКО (ау): 0,071; Диапазон 1 (у ±ау ): 0,739.0,881; Диапазон 2 (у ± 3ау ): 0,598.1.

% (х ) = 0,7...1,0 Ч (х ) = 0...100 Нет данных в базе знаний

% (х ) = 0,7...1,0 Ч (х ) = 100...500 12 0,761 122 0,74 23 0,715 304 0,70 34 0,735 204 0,89 Среднее выборочное ( у ): 0,777; Выборочное СКО (ау): 0,100; Диапазон 1 (у ±оу ): 0,677.. .0,877; Диапазон 2 (у ± 3су ): 0,476.1.

% (х ) = 0,7...1,0 Ч (х ) = 500...да 3 0,703 1957 0,55 4 0,922 17703 0,88 6 0,779 5244 0,68 16 0,743 6741 0,85 30 0,925 1936 0,57 Среднее выборочное (у): 0,706; Выборочное СКО (ау): 0,154; Диапазон 1 (у ±оу ): 0,552.0,860; Диапазон 2 (у ± 3оу ): 0,245.1.

Построим функции принадлежности, исходя из следующих соображений:

- диапазон 1 (таблица 4.2) представляет собой отрезок значений переменной выхода, для которых функция принадлежности равна единице;

- диапазон 2 (таблица 4.2) представляет собой отрезок значений переменной выхода, для которых функция принадлежности имеет ненулевое значение;

- используется линейная функция принадлежности Т-класса.

Полученные функции принадлежности для различных значений лингвистической переменной приведены на рисунке 13. Отрезок на рисунке 13 [Ь, с] соответствует диапазону 1, а отрезок [а, - диапазону 2 (таблица 4.2).

а)

б)

в)

г)

д)

е)

ж)

Рисунок 13 - Функция принадлежности переменной выхода: а) щ{хг) = 0...0,5 ; Ч(х2) = 0...100; б) ) = 0...0,5 ; Ч(х2) = 100...500; в) щ{хг) = 0...0,5 ; Ч(х2) = 500...да; г) щ{хг) = 0,5...0,7; Ч(х2) = 100...500; д) щ{хг) = 0,5...0,7; Ч{х2) = 500...да; е)

щ(х1) = 0,7...1,0; Ч{х2) = 100...500; ж) щ(х1 ) = 0,7...1,0; Ч{х2) = 500...

да

Построим теперь функции принадлежности каждого предикатного правила, используя формулу (3.8) и значения уровней отсечения (4.2):

a (y)=min r, a(p+)} = min {0, a (p+ )} = 0;

a* (y)=min fe, a2 (p+)} = min {0,167, /2 (p+)}=

/3* (y) = min {a*, /3 (p+)} = min {0,167, /3 (p+)} =

(y) = min {a*, (p+)} = min {0, (p+)} = 0; a* (y) = min fe, /5 (p+)} = min {0,667, a (p+)}=

A* (y) = min R, /6 (p+)} = min {0,667, /6 (p+)} =

/7* (y) = min R, /7 (p+)} = min {0, /7 (p+)} = 0;

A* (y) = min fe, /8 (p+)} = min {0,667, /8 (p+)} =

A (y) = min {a*, (p+)} = min {0,667, (p+)} =

0, если р < 0,661;

7,246р - 4,790, если 0,661 < р < 0,684; 0,167, если 0,684 < р < 1; 0, если Р+ < 0,656;

6,211 р - 4,075, если 0,656 < Р+ < 0,683; 0,167, если 0,684 < р < 1;

0,если р < 0,541;

10,989р - 5,945, если 0,541 < р < 0,602; 0,667, если 0,602 < р < 0,752;

- 11,111р + 9,022, если 0,752 < р < 1; 0, если р < 0,598;

7,092р - 4,241, если 0,598 < р < 0,692; 0,667, если 0,684 < р < 0,928;

- 7,092р + 7,248, если 0,928 < р < 1;

0, если р < 0,476;

4,975р - 2,368, если 0,476 < р < 0,610; 0,667, если 0,610 < р < 0,944;

- 5р + 5,385, если 0,928 < р < 1; 0, если р < 0,245;

3,257р - 0,798, если 0,245 < р < 0,450; 0,667, если 0,450 < р < 0,962;

- 3,257р + 3,801, если 0,962 < р < 1.

(4.3)

Далее, воспользовавшись формулой (3.11), строим интегральную функцию принадлежности переменной выхода для выбранных значений переменных входа (4.1), которая представляет собой комбинацию из максимальных значений функций принадлежности предикатных правил (4.3):

A (y) = max A* (p+), /2* (p+), A3* (p+), /4* (p+), A* (p+), A* (p+), A (p+), /8* (p+), /9* (p+)} =

0, если p < 0,245;

3,257p - 0,798, если 0,245 < p < 0,450; 0,667, если 0,450 < p < 0,962; - 3,257p + 3,801, если 0,962 < p < 1.

(4.4)

График интегральной функции принадлежности переменной выхода (4.4) представлен на рисунке 14.

Рисунок 14 - Интегральная функция принадлежности переменной выхода для

значений переменных входа (4.1)

Приведение к чёткости. Воспользуемся центроидным методом и (4.4): р. = ^(/+>¿1+ _ С°(з,257р - 0,798р)^/'+|;4:Д667Р + ^(- 3,257р + 3,801р ]с!Р ^

+ >р С(з,257р+ - о,798)р++Со,66™Р++£,962 (- з,257Р++з,801)^р+ ~

« 0,670.

Таким образом, в результате использования разработанной экспертной системы для каждого исследуемого предприятия получаем результаты, аналогичные представленным в таблице 4.1.

4.4 Формирование нечёткого критерия нединамичности

С точки зрения принятия решения о степени реорганизации производств со слабой динамикой в кризисный период и разработки комплекса мероприятий по снижению нединамичности целесообразно сформировать нечёткую переменную выхода в виде нечёткого критерия нединамичности (рисунок 10). Исходными данными для этой переменной будут:

- результаты оценки вероятности преодоления кризиса исследуемыми предприятиями со слабой динамикой, приведённые к чёткости в соответствие с п. 4.3 настоящей работы или с использованием других алгоритмов и методов приведения к чёткости;

- ограничения, позволяющие сформировать нечёткие подмножества базового терм-множества («высокая кризисоустойчивость», «умеренная

кризисоустойчивость» и «низкая кризисоустойчивость») и вытекающие из конкретной ситуации, затрагивающей стратегическое и экономическое значения производств со слабой динамикой, финансовые возможности реализации мероприятий по снижению нединамичности, опыт и предпочтения лица, принимающего решения и т.д.

- вид функций принадлежности исследуемых предприятий со слабой динамикой нечётким подмножествам, описывающим термы базового множества.

Предположим, что исследуется три предприятия. Результаты оценки их кризисоустойчивости в соответствие с методикой, представленной в п. 4.3 приведены в таблице 4.3.

Таблица 4.3 - Результаты оценки кризисоустойчивости исследуемых предприятий

Предприятие Л0 (Х ) Ч (х) р+(у )

1 0,7 ± 0,2 500 ± 50 0,67

2 0,8 ± 0,2 1000±50 0,48

3 0,9 ± 0,1 3000 ± 100 0,78

Наложим следующие ограничения, описывающие границы базовых термов: «низкая кризисоустойчивость» - Р (у )< 0,5; «умеренная кризисоустойчивость» -0,5 < Р (у )< 0,75; «высокая кризисоустойчивость» - Р (у)> 0,75. Используя, как и в предыдущих случаях, линейные функции, построим функции принадлежности базовых термов (рисунок 15).

□ 1=1,25 0,75

Рисунок 15 - Функции принадлежности базовых термов: 1 - «низкая кризисоустойчивость»; 2 - «умеренная кризисоустойчивость»;

3 - «высокая кризисоустойчивость»

Аналитически функции принадлежности, представленные на рисунке 15, выглядят следующим образом:

1, 0 < р < 0,4;

- «низкая кризисоустойчивость»: /(р) = < - 5Р+ +3, 0,4 < р+ < 0,6; (7-класс);

0, р > 0,6;

0, 0 < р < 0,4; 5Р+ - 2, 0,4 < р < 0,6; 1,0,6 < р < 0,65; (Т-класс);

- 5р + 4,25, 0,65 < р < 0,85; 0, р > 0,85;

- «умеренная кризисоустойчивость»: /(р) =

0, 0 < р < 0,65;

- «высокая кризисоустойчивость»: /(р) = <,5р -3,25, 0,65 < р < 0,85; (Б-класс).

1, р > 0,85;

Получим лингвистическую переменную на множестве исследуемых предприятий (таблица 4.4).

Таблица 4.4 - Нечёткий критерии нединамичности на множестве исследуемых

предприятий

Предприятие /1 (р+ ) /2 (р+ ) /з (р+ )

1 0 0,90 0,10

2 0,60 0,40 0

3 0 0,35 0,65

В таблице 4.4 /(р), /2(р) и /(р) соответственно функции принадлежности исследуемых предприятий базовым термам: «низкая кризисоустойчивость», «умеренная кризисоустойчивость» и «высокая кризисоустойчивость». Далее в соответствие с конкретной решаемой задачей из рассмотрения могут быть исключены предприятия, для которых:

- /1 (р )</ (р+ ) и /1 (р )</з (р);

- /з (р )>/ (р+ ) и /з (р )>/ (р);

- выполняются другие условия, связанные с конкретной ситуацией.

4.5 Выводы по четвёртой главе

Построенная лингвистическая переменная на множестве исследуемых предприятий является нечётким критерием нединамичности, который позволяет сформировать перечень наиболее уязвимых предприятий, нуждающихся в первоочередной поддержке для успешного преодоления кризиса. Сама поддержка может выражаться в различных формах.

С другой стороны, по логике настоящей диссертационной работы, на основе нечёткого критерия нединамичности следует определить степень реорганизации производственного процесса с целью снижения нединамичности. Именно это будет определять уровень и масштабность мероприятий противодействия кризису путём снижения нединамичности.

Таким образом, в данной главе реализована работа экспертной системы, позволяющей оценить кризисоустойчивость исследуемых предприятий на основе данных предыдущих кризисов. Результатом этой работы является ранжированный список предприятий в соответствие с вероятностью успешного преодоления кризиса. На основе этого списка формируется нечёткий критерий нединамичности и выделяются наиболее уязвимые предприятия. При этом были использованы классические линейные функции принадлежности S, T и Z классов, самый известный и широко распространённый в теории нечёткой логики алгоритм Мамдани и центроидный метод приведения к чёткости. При решении конкретных задач со специфическими требованиями, наличием нетривиальных ограничений и т.д. все элементы математической модели или некоторые из них могут быть усложнены. Также может быть усложнена и структура предикатных правил, составляющих основу базы знаний экспертной системы. Однако, несмотря на высказанные замечания, можно сделать вывод о том, что разработанная экспертная система позволяет оценки кризисоустойчивости предприятий со слабой динамикой с целью её повышения в кризисный период.

5 ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ И МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ КОМПЛЕКСА

МЕРОПРИЯТИЙ ПО ПОВЫШЕНИЮ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ СО СЛАБОЙ ДИНАМИКОЙ

5.1 Общие замечания

Данная глава посвящена вопросам разработки комплекса мероприятий по снижению нединамичности производства как одному из путей повышения эффективности функционирования предприятия со слабой динамикой в кризисный период. Очевидно, что на практике сам процесс разработки и, особенно, реализации этого комплекса представляет собой неразрывную связь между анализом основных особенностей производства со слабой динамикой, дающем базу для разрабатываемых мероприятий, и управленческими решениями, связанными с качеством менеджмента и выходящими за рамки настоящей диссертационной работы. Однако даже в этой связи считается, что главной целью управленческих решений является снижение нединамичности производства, поэтому само по себе качество менеджмента будем по-прежнему считать близким к оптимальному. Принципы и методика разработки мероприятий по повышению эффективности функционирования предприятия со слабой динамикой основываются на результатах, полученных в предыдущих главах и не учитывают возможные риски и ошибки при принятии управленческих решений.

Для целостности и логичности математического анализа при решении поставленных в данной главе задач также, как и в предыдущих главах диссертации, используется аппарат нечёткой логики. Безусловно, что в принципе возможна его замена на другой математический аппарат, однако в этом случае, по мнению автора, будет нарушено единство математического подхода к решению поставленных в диссертационной работе задач.

5.2 Принципы разработки комплекса мероприятий по повышению эффективности производств со слабой динамикой в кризисный период для

снижения их нединамичности

Принципы разработки основаны на связи между нечётким критерием нединамичности и необходимой степенью реорганизации производства со слабой динамикой в кризисный период (рисунок 10). С математической точки зрения речь идёт о связи двух лингвистических переменных: «нечётким критерием нединамичности» и «степенью реорганизации производства»:

" Нечёткий критерий нединамичности" ^ " Степень реорганизации производства" 'низкая кризисоустойчивостъ"; ["высокая";

" средняя";

умеренная кризисоустойчивостъ"; ^ 'высокая кризисоустойчивостъ".

минимальная .

Наличие указанной выше связи можно трактовать как качественный принцип разработки комплекса мероприятий. Вне кризиса такой связи может не существовать. Например, возможности реорганизации производства предприятия 3 (таблица 4.4) могут оказаться выше, чем предприятия 2 (таблица 4.4). Следовательно, нединамичность предприятия 3 в результате реализации мероприятий, не связанных с противодействием кризису, снизится в большей степени, чем предприятия 2. Однако в этом случае речь не идёт о выживаемости этих предприятий в кризисный период, поэтому качественный принцип разработки комплекса мероприятий должен исходить из возможности оптимизации производственных процессов предприятия с целью снижения его нединамичности в целом.

В исследуемой ситуации наступления кризиса степень реорганизации производства рассматривается не как возможная с точки зрения оптимизации производственных процессов предприятия, а как необходимая с точки зрения успешного преодоления кризиса. В этой связи при исчерпании возможной оптимизации внутри производственного процесса следует рассматривать и другие мероприятия, выходящие за рамки производственного процесса со слабой динамикой. Исходя из вышеизложенного в диссертационной работе, в качестве

примера можно привести организацию другой, непрофильной производственной деятельности, обладающей существенно более низким интегральным показателем нединамичности (глава 2). Именно это и обеспечивает наличие связи между нечёткими подмножествами лингвистических переменных (5.1), которая формирует соответствие пар «низкая кризисоустойчивость» - «высокая степень реорганизации»; «умеренная кризисоустойчивость» - «средняя степень реорганизации»; «высокая кризисоустойчивость» - «минимальная степень реорганизации». При этом качественные принципы разработки комплекса мероприятий в кризис и вне кризиса не являются взаимно исключающими. Так, если исследуемое предприятие можно определённо отнести к нечёткому подмножеству «высокая кризисоустойчивость», то соответствующее данному терму нечёткое подмножество «минимальная степень реорганизации» как раз предполагает разработку комплекса мероприятий, исходя из возможной реорганизации с точки зрения оптимизации производственных процессов предприятия. Следует заметить, что данное нечёткое подмножество словом «минимальная» определяет не величину снижения интегрального показателя нединамичности после реализации комплекса мероприятий, а уровень самих мероприятий как «уровень предприятия», не предполагающий выхода на региональный или федеральный уровни. Речь об этом пойдёт в разделе 5.3.

Кроме качественного, необходимо ввести и количественный принцип разработки комплекса мероприятий. В зависимости от конкретной решаемой задачи он может изменяться. В диссертации в качестве такого принципа используем линейность связи между нечёткими подмножествами лингвистических переменных. Такую связь можно наглядно трактовать следующим образом. В качестве исходных допущений будем иметь в виду, что:

- мероприятия «уровня предприятия» обладают наименьшими возможностями снижения нединамичности, поскольку при их реализации используются только собственные ресурсы предприятия без привлечения сторонних;

- мероприятия «регионального уровня», кроме предприятия, используют региональные ресурсы в различной форме: региональные заказы, программы,

гранты, дотации, кооперация с другими предприятиями региона и т.д., однако при этом не используется федеральный ресурс, поэтому эти мероприятия обладают большими по сравнению с предыдущим уровнем возможностями снижения нединамичности;

- мероприятия «федерального уровня» включают в себя все доступные возможности по снижению нединамичности, открывая доступ ко всем возможным ресурсам.