МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ОБСЛУЖИВАНИЯ ИННОВАЦИЙ МАЛЫХ И СРЕДНИХ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Матвеева Л.П.

Аспирант, Южно-Уральский государственный университет

МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ОБСЛУЖИВАНИЯ ИННОВАЦИЙ МАЛЫХ И СРЕДНИХ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Аннотация

В статье рассмотрена деятельность инвестиционных институтов в процессе обслуживания заявок на финансирование инноваций малых и средних промышленных предприятий, на основе методов математического моделирования произведена оценка эффективности процесса обслуживания, представлена схема имитационной модели двухфазной системы массового обслуживания. Проведен ряд имитационных экспериментов и сделан вывод о возможности сокращения каналов обслуживания без увеличения потерь инвестиционного института от ухода клиентов.

Ключевые слова: моделирование систем массового обслуживания, малые и средние промышленные предприятия, инвестиционные институты.

Matveeva L.P.

Postgraduate student, Southern Ural State University

MODEL OF THE PROCESS IMPROVEMENT OF SERVICING OF INNOVATIONS OF SMALL AND MEDIUM- SIZED INDUSTRIAL ENTERPRISES

Abstract

In article activities of investment institutes in the course of servicing of requests for financing of innovations of small and medium industrial enterprises are considered, on the basis of methods of mathematical modeling the servicing process efficiency evaluation is made, the scheme of a simulation model of two-phase system of mass servicing is provided. A number of imitating experiments is conducted and the conclusion is drawn on a possibility of reducing channels of servicing without increase in losses of investment institute from leaving of clients.

Keywords: small and medium-sized industrial enterprises, modeling of queueing systems, investment institutes.

Реализация инноваций для малых и средних промышленных предприятий является наиболее сложным и труднореализуемым процессом ввиду ограниченности финансовых ресурсов. В отличие от крупных предприятий, малый и средний бизнес сталкивается с проблемой низкой доступности кредитных ресурсов, сложностью получения грантов и субсидий, а так же недостатке квалифицированных кадров, т.к. инновационная деятельность требует значительных финансовых вливаний и характеризуется повышенной трудоемкостью процесса. Источниками финансовых ресурсов могут быть как собственные средства предприятий, так и заемные. Одной из особенностей предприятий малого и среднего сегмента является ограниченность собственных средств, которые, как правило, направляются исключительно на пополнение оборотных средств предприятия, а инновационная деятельность требует значительных денежных вливаний. Инновационная деятельность высокорисковая, имеет длительный срок окупаемости. В тоже время, предприятиям данного сегмента сложно привлечь в необходимом объеме заемные ресурсы ввиду недостаточности или отсутствия залоговой массы, долгой процедурой получения средств.

На финансовом рынке представлено множество организаций, основным видом деятельности которых является инвестиционное обслуживание – коммерческие банки, микрофинансовые организации, инвестиционные фонды и т.д. Дынные организации называются инвестиционными институтами, которые обслуживают процесс инвестирования средств от источника до получателя.

Основной целью статьи является разработка методов оптимизации процесса обслуживания инноваций предприятий малого и среднего бизнеса в сфере промышленности, сокращение времени на предоставление денежных средств, сроков рассмотрения запросов на финансирование, повышения качества обслуживания предприятий. Таким образом, предмет исследования представляет собой экономические отношения инвестиционных институтов в процессе обслуживания инноваций малых и средних промышленных предприятий. Анализ экономической эффективности инвестиционных институтов проводится на основе формул теории массового обслуживания и имитационного моделирования кредитной деятельности инвестиционных институтов [4].

В инвестиционный институт поступает поток требований (заявок) на предоставление инвестиционного финансирования. Моделирование процесса обслуживания требований включает в себя две фазы – первичная обработка требований (рассмотрение соответствия предоставленных предприятием документов регламенту инвестиционного института) и непосредственная обработка и анализ требований (с заключением договора на финансирование или отказом в заключении такового) [2, 3].

Схема моделирования процесса обслуживания требований инвестиционным институтом показана на рис. 1.

На первом этапе обслуживания требования не могут получить отказ, т.к. осуществляется первичная обработка, т.е. требования накапливаются в очередь и ожидают обслуживания. Инвестиционный институт одобряет финансирование не всему потоку требований, но все они проходят регламентированный процесс обслуживания, и уже на выходе определяется решение о финансировании.

Обслуживание требований малых и средних предприятий рассматривается как единый процесс (без сегментирования), т.к. в кризисных условиях поток сокращается и, тем самым, инвестиционный институт проводит политику оптимизации численного состава сотрудников, объединяя отделы.

Рис. 1 – Схема двухфазной системы массового обслуживания

 

В многоканальную двухфазную систему массового обслуживания поступают требования с интенсивностью 0,033 (1 заявка в 30 минут), первичная обработка требований длится 480 минут (8 рабочих часов), полная обработка проходит 2400 минут (5 рабочих дней) [2].

Имитационная модель инвестиционного института как двухфазной многоканальной системы массового обслуживания показана на рис. 2.

Рис. 2 – Схема двухфазной многоканальной системы массового обслуживания

 

Для имитации всех ключевых процессов моделирования модель содержит следующие блоки: блок Time-Based Entity Generator – генерациия заявок, блок Queue – хранение заявок в очереди, блок Server – обслуживание заявок [1, 5, 6].

Обратим внимание, что первая фаза обслуживания осуществляется одним каналом обслуживания и одним блоком Server, соответственно очередь на выходе из блока Server будет велика. Вторая фаза обслуживания осуществляется 3 каналами, степень загрузки которых предстоит определить [2].

Блок Output Switch позволяет выбрать в процессе моделирования один из нескольких выходных портов  для обслуживания, после выбора одного из выходных портов, остальные порты становятся недоступными. В соответствии с параметром Switching Criteria блока Output Switch используется дисциплина обслуживания First port that is not blocked – первый порт, который не блокирован (при попытке приема требования блок пытается для выпуска требования использовать первый порт, если этот порт блокирован, то производится попытка использовать второй блок и т.д. Если блокированы все выходные порты, то входной порт блока становится недоступным) [1, 6].

Экспоненциальное распределение задается параметром Mean  в блоке Time-Based Entity Generator Exponential – источник требований.

Для завершения обслуживания используется блок Entity Sink – приемник обслуженных требований.

Блок Event-Based Random Number формирует временные интервалы, используемых в качестве времени обслуживания требований в обслуживающем приборе, в данном блоке задается тип распределения и параметры случайной величины [6].

На рис. 3 показана процедура обслуживания первой фазы блоком Server. Некоторые требования накапливаются в очереди.

Рис. 3 – Процедура обслуживания блоком Server

 

Окончательная обработка требований осуществляется 3 серверами.

Имитационные эксперименты показывают, что самым загруженным сервером является первый, второй сервер загружен не в полную силу, третий сервер не загружен совсем.

Результатом проведения имитационного моделирования деятельности инвестиционного института является: в ходе моделирования было сгенерировано 144 требования за период моделирования 5 рабочих дней.

В первой фазе обслуживания при первичной обработке требований  накопилось 72 требования. Это объясняется появлением нового требования в момент обслуживания текущего, т.к. сервер был занят. Во второй фазе обслуживания очереди не накапливались, т.к. блок Output Switch распределял требования следующим образом: первый канал обслуживания – 46, второй канал – 21, третий канал – 4. В тоже время в системе массового обслуживания необслуженным осталось 1 требование.

В результате проведенного исследования сделан вывод о необходимости сокращения числа каналов обслуживания во второй фазе, т.к. третий канал простаивает.

Моделирование проведено при помощи приложения SimEvent программного продукта Matlab на основе данных о кредитном процессе АО Банк НФК.

Модель оптимизации процесса обслуживания инноваций малых и средних промышленных предприятий основан на анализе механизма обслуживания требований на финансирование с целью сокращения времени на операционное обслуживание заявок и снижения потерь инвестиционного института от ухода клиентов необслуженными.  За счет улучшения работы инвестиционных институтов повышается доступность заемных ресурсов для предприятий, осуществляющих реализацию инноваций.

Литература

1. Бочаров П.П. Теория массового обслуживания: Учебник. / П.П. Бочаров, А.В. Печинкин. – М.: Изд-во РУДН, 1995. – 529 с.;
2. Галиуллина А.Ф. Оценка эффективности управления производственным процессом с применением имитационного моделирования на основе систем массового обслуживания / А.Ф. Галиуллина, С.В. Сильнова, Л.Р. Черняховская // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. – 2015. №1. Т.1.  – С. 184-191;
3. Гулиус В.А. Интеллектуальная модель системы массового обслуживания с очередью типа D/D/1 в среде SimEvents (MATLab/SimuLink) [Электронный ресурс]. – URL: http://model.exponenta.ru/cl_gva_02.html;
4. Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов: учеб. пособие / А.А.Емельянов, Е.А.Власова, Р.В.Дума; под ред. А.А.Емельянова. – М: Финансы и статистика, 2002. – 368 с.;
5. Лазарев Ю. Моделирование процессов и систем в MatLab. Учебный курс. – СПб.: Питер; Киев: Издательская группа БХВ,2005. – 512 с.;
6. Файзутдинов Р.Н. Математическое моделирование сложных систем [Электронный ресурс]. – URL: http://au.kai.ru/documents/Faizutdinov_Model_slogn_sistem.pdf .

 References

1. Bocharov P.P. Teorija massovogo obsluzhivanija: Uchebnik [Queueing Theory]. / P.P. Bocharov, A.V. Pechinkin. – M.: Izd-vo RUDN, 1995. – 529s.;
2. Galiullina A.F. Ocenka jeffektivnosti upravlenija proizvodstvennym processom s primeneniem imitacionnogo modelirovanija na osnove sistem massovogo obsluzhivanija [Evaluation of management effectiveness of the production process with the use of simulation-based queuing systems] / A.F. Galiullina, S.V. Sil'nova, L.R. Chernjahovskaja // Vestnik Ufimskogo gosudarstvennogo aviacionnogo tehnicheskogo universiteta. – 2015. №1. T.1. – S. 184-191;
3. Gulius V.A. Intellektual'naja model' sistemy massovogo obsluzhivanija s ochered'ju tipa D/D/1 v srede SimEvents (MATLab/SimuLink) [Intelligent queuing system model with a queue type D / D / 1 SimEvents environment (MATLab / SimuLink)] [Jelektronnyj resurs]. – URL: http://model.exponenta.ru/cl_gva_02.html;
4. Emel'janov A.A. Imitacionnoe modelirovanie jekonomicheskih processov: ucheb. posobie [Simulation modeling of economic processes] / A.A.Emel'janov, E.A.Vlasova, R.V.Duma; pod red. A.A.Emel'janova. – M: Finansy i statistika, 2002. – 368 s.;
5. Lazarev Ju. Modelirovanie processov i sistem v MatLab. Uchebnyj kurs. [Modelling of processes and systems in MatLab] – SPb.: Piter; Kiev: Izdatel'skaja gruppa BHV,2005. – 512 s.;
6. Fajzutdinov R.N. Matematicheskoe modelirovanie slozhnyh system [Mathematical modeling of complex systems] [Jelektronnyj resurs]. – URL: http://au.kai.ru/documents/Faizutdinov_Model_slogn_sistem.pdf .