МЕТОДИКА АНАЛИЗА ВНЕШНЕЙ И ВНУТРЕННЕЙ СРЕДЫ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ В ИНФОРМАЦИОННО-РЕСУРСНОЙ ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Иванов В.Н.¹, Куликова О.М.²

¹ Доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Менеджмент» ФГБОУ ВПО Сибирская государственная автомобильно – дорожная академия («СибАДИ»); ² Кандидат технических наук, доцент кафедры «Менеджмент», ФГБОУ ВПО Сибирская государственная автомобильно – дорожная академия («СибАДИ»)

МЕТОДИКА АНАЛИЗА ВНЕШНЕЙ И ВНУТРЕННЕЙ СРЕДЫ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ В ИНФОРМАЦИОННО-РЕСУРСНОЙ ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Аннотация

В статье описана методика анализа внешней и внутренней среды промышленного предприятия с позиций информационно – ресурсной теории принятия оптимальных управленческих решений. Приведен алгоритм анализа внешней и внутренней среды промышленного предприятия с применением методов нелинейной динамики, теории хаоса, агентного моделирования и рефлексивного подхода.

Ключевые слова: анализ внешней и внутренней среды промышленного предприятия, теория хаоса, рефлексивный подход, имитационное и агентное моделирование

Ivanov V.N.¹, Kulikova O.M.²

¹ Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of the "Management" VPO Siberian State Automobile - Road Academy

² Ph.D., assistant professor of "Management", VPO Siberian State Automobile - Road Academy

METHODS OF ANALYSIS OF EXTERNAL AND INTERNAL PROTECTION OF INDUSTRIAL ENTERPRISE RESOURCE INFORMATION THEORY OF DECISION OPTIMAL MANAGEMENT DECISIONS

Abstract

The article describes the method of analysis of the external and internal environment of the industrial enterprise in terms of information - the theory of optimal resource management decisions. An algorithm for the analysis of the external and internal environment of an industrial enterprise with the use of nonlinear dynamics, chaos theory, agent-based modeling and reflexive approach.

Keywords: analysis of the external and internal environment of the industrial enterprise, chaos theory, reflective approach, simulation and agent-based modeling

Анализ внешней и внутренней сред предприятия позволяет выявить ключевые направления деятельности, описываемые системой сбалансированных показателей, определив «точки разрывов» – области деятельности, в которых существует максимальный разрыв между фактическим вкладом в экономическую эффективность системы и потенциально максимально-возможным. Подобный анализ может иметь расширенное применение [1].

Опишем методику анализа внешней и внутренней среды промышленного предприятия.

Мониторинг и прогнозирование тенденций развития внешней среды предприятия следует проводить в двух направлениях: анализ стабильности внешней среды и исследование поведения (развития) стейкхолдеров, связанных с деятельностью исследуемого предприятия.

Выделим следующие уровни стабильности внешней среды. Высокий уровень – для этого уровня характерно устойчивое прогнозируемое с применением традиционных методов развитие внешней среды. Средний уровень – тенденции развития внешней среды  в достаточной степени прогнозируются с применением традиционных методов анализа временных рядов, но при анализе факторов с применением методов нелинейной динамики можно выделить «слабые сигналы» (по И. Ансоффу), позволяющие предсказывать резкие изменения во внешней среде. Низкий уровень – динамику изменения внешней среды невозможно прогнозировать с помощью традиционных методов анализа временных рядов, возможно лишь прогнозирование общих тенденций развития ситуации с применением методов нелинейной динамики и теории хаоса.

Анализ и прогнозирование стабильности как внешней, так и внутренней среды производится с применением полиномиальной аппроксимации, фазовых сплайн-портретов и нейронных сетей LVQ [3].

Этапы анализа стабильности внешней среды предприятия показаны на укрупненной блок-схеме, приведенной на рисунке 1. Аналогично исследуется внутренняя среда.

Анализ стабильности внешней среды предприятия начинается с определения горизонта прогнозирования с применением экспоненты Ляпунова по формуле:

 (1)

где – экспонента Ляпунова

Экспонента Ляпунова рассчитывается с помощью алгоритма Розенштернана.

Прогнозирование значений временных рядов факторов осуществляется с применением метода полиномиальной аппроксимации одномерного временного ряда. Затем выполняется интерполяция кусочно-кубическими полиномами временного ряда факторов и рассчитываются значения первой производной интерполирующих полиномов, и строится фазовый сплайн–портрет. По оси абсцисс откладываются значения временного ряда факторов, по оси ординат – значения первой производной [2]. Затем рассчитываются показатели по данному портрету [3].

Для определения уровня стабильности внешней среды используются следующие показатели фазового сплайн-портрета: количество квазициклов (циклов); периоды квазициклов (циклов); тип временного ряда по квазипериодичности (резко квазипериодичен, умеренно квазипериодичен, цикличен); амплитуда квазицикла; абсолютный прирост за год; наличие или отсутствие дна квазицикла; наличие или отсутствие вершины квазицикла; тип последнего квазицикла (наиболее нестабильным является тип квазицикла – петля роста).

Фазовый сплайн–портрет строится для каждого исследуемого фактора. Для определения уровня устойчивости внешней среды предприятия использованы нейронные сети LVQ. Для обучения нейронной сети строится обучающая и контрольная выборки и решается задача распознавания.

Исследование поведения стейкхолдеров, связанных с деятельностью предприятия производится с применением агентного моделирования, методов системного анализа, маркетинга и нелинейной динамики, рефлексивного подхода. Алгоритм анализа показаны с применением укрупненной блок – схемы приведен на рисунке 2.

Главным элементом моделирования является агент (актор). Агент – это субъект взаимодействия, регулирующий свое поведение во внешней среде с помощью принимаемых управленческих решений, которые принимаются с учетом тенденций развития внешней среды и влияния других агентов.

Агенты могут быть сгруппированы по заданным признакам. Группы агентов могут подразделяться на подгруппы. Одним из взаимодействующих агентов является исследуемое предприятие, взаимодействующее с другими агентами – стейкхолдерами. Стейкхолдеры – это агенты, заинтересованные в деятельности исследуемого предприятия.

Состояния, характеризующие внутреннюю среду, предпочтения и поведения агентов задаются множеством S={s₁,s₂…,s_n}. Агент может переходить из одного состояния в другое под воздействием факторов внешней среды, задаваемых множеством F={f₁,f₂,…f_n} факторов, описывающих взаимодействие со стейкхолдерами, задаваемых множеством F^z={f^z₁,f^z₂,…f^z_n}, в соответствии набором правил P.

Рис. 1 – Этапы анализа стабильности внешней среды предприятия Поведение агентов с позиций рефлексивного подхода осуществляется на основании их собственных знаний и представлений о внешней среде и других окружающих их стейкхолдеров.

Прогнозирование значений факторов внешней среды может осуществляться с помощью моделей ARIMA (p,d,q), полиномиальной аппроксимации, гибридных или нейронных сетей [4].

Рис. 2 – Укрупненная блок–схема алгоритма анализа поведения исследуемого предприятия и стейкхолдеров во внешней среде

В результате вычислительного эксперимента могут быть получены показатели, характеризующие деятельность агентов и состояние рынка в реальный или прогнозируемый моменты времени.

Анализ рыночных долей, занимаемых агентами-производителями, позволяет выявить изменения в системе конкурентов за анализируемый период и определить тенденции развития. При этом в условиях неполной определённости достаточно иметь информацию по некоторым конкурентам, знать к каким подмножествам их можно условно отнести и удельный вес этих подмножеств агентов.

В полном описании предложенной авторами методики анализа внешней и внутренней среды промышленного предприятия выполненной в рамках гранта РФФИ 13-07-00103 содержатся массивы показателей и факторов, классификационные таблицы и другие материалы. Данная методика анализа применена при описании входных параметров при принятии управленческих решений в рамках государственного задания Министерства образования и науки РФ «Создание теории экономически эффективного генезиса средств производства строительных и транспортных организаций».