Производственные холдинги электротехнической продукции (далее ПХ) являются стратегически значимым сегментом промышленного производства России. С момента начала формирования рыночной экономики страны каждый из подобных холдингов требовал особого внимания к управлению в связи с ростом объемов поставляемой продукции. ПХ, как объект исследования необходимо рассматривать в виде сложной организационно-технической системы (далее СОТС).
Совершенствование методологии управления системами, которая в дальнейшем была применена к объектам исследования, было рассмотрено учеными в различных функциональных областях логистики. Мазунина О. А. разработала методику многокритериальной оптимизации закупочной деятельности на основании общепринятых стандартов по управлению цепями поставок. Данилова С. Ю. разработала усовершенствованную методику моделирования, внедрив информационные и интегрированные механизмы управления бизнес-процессами. Используя инструменты динамического программирования, Бочкарёв П. А. разработал методический подход к повышению надёжности цепей поставок с точки зрения логистики снабжения [1, 3].
Рассматриваемый объект исследования – производственный холдинг наукоемкой продукции – представляет сложную структуру, включающую информационно-управляющую систему: физические объекты (производственное и складское оборудование); внешнюю среду (системы, с которыми взаимодействует ПХ); производственный домен (объекты управления). На рисунке представлена схема объекта управления с «чёрным ящиком».
Рис. Объект исследования с имеющимся «черным ящиком» [2, с. 23-31]
С учетом высокого уровня неопределённости во взаимодействии с внешней средой адаптация к различным способам взаимодействия начинает играть решающее значение. У. Эшби, профессор кибернетики, сформулировал закон разнообразия, в котором утверждается, что система должна иметь большее разнообразие, чем разнообразие решаемых проблем. Это означает, что внутренняя сложность системы должна соответствовать сложности систем внешней среды.
Несогласованность в сложности разных модулей может привести к неэффективности и непредсказуемым результатам. Например, процедуры управления снабжением компонентов производства должны быть разработаны с различной степенью сложности. Для компонентов зарубежных производителей следует внедрить многовариативную модель управления с целью избегания негативного влияния на процессы производства. Поставки компонентов отечественных производителей с максимальной степенью локализации могут обеспечиваться для производства с наименьшей сложностью в управленческих процессах. Применение избыточной сложности может затруднить процессы в более простых элементах и повлиять на общую производительность системы.
Поэтому целесообразно использовать иерархические структуры в сложных системах. Иерархические структуры в системах могут помочь управлять сложностью, распределяя её по разным уровням. Однако слишком жесткая иерархия может ограничить гибкость и адаптивность системы. При разработке модели управления ПХ это может проявляться в форме архитектуры, когда решения принимаются на более высоком уровне и строго диктуются нижестоящим уровням, это ограничивает их способность к принятию самостоятельных решений и инноваций.
Сложность построения интегрированной системы управления объектом исследования может быть связана со следующими составляющими:
1. Рост числа рисков, связанных с комплексной безопасностью цепи поставок:
- риски, связанные с негативными событиями (усложнение маршрутов, увеличение числа участников, повышение уровня неопределённости);
- технологические риски (несовершенство процессов и процедур функционирования систем);
2. Повышение уровня неопределенности, связанной с увеличением вариативности (методологическая неподготовленность лиц, принимающих решение);
3. Необходимость проектирования усовершенствованных интегрированных бизнес-процессов.
Разработка алгоритма управления предсказательной модели является решением по эффективному управлению системой.
В общем случае расчётная зависимость, которая отражает влияние надёжности элементов цепи поставок на общие издержки, выглядит следующим образом:
где 𝑓(C1, …, Cn, P1, …, Pn) – функция затрат, связанных с работой цепи поставок с определенными уровнями надежности ее элементов;
P1, …, Pn – надежность элементов цепи поставок;
C1, …, Cn – параметры функции затрат, отражающие влияние надежности каждого элемента цепи поставок на общий уровень затрат С;
𝑃𝑖𝑚𝑎𝑥 – максимальная надежность, которая может быть обеспечена i-ым звеном цепи поставок [4, с. 453-456].
Исходя из общих целей и требований к построению инструментов предсказательного моделирования объекта исследования, представим укрупнённую структуру предсказательной модели управления.
Таблица
Структура предсказательного моделирования в укрупнённом виде
| № | Этап проектируемой модели | Описание этапа | Методика |
| 1 | Определение функции системы | Определение функционального набора, который должен быть выполнен с помощью разрабатываемого продукта | Формирование требований к модели (набор функций) |
| 2 | Определение состояния внешней среды | Сбор входных показателей (аналитика показателей в заключаемых договорах с контрагентами) | Использование нейросетевых технологий для определения значимых условий поставки (выделение основного смысла из текста договора) |
| Оценка возможных рисков | Оценка выходных показателей с применением: детерминированной задачи, стохастической задачи с риском, классической теории игр | ||
| 3 | Формирование алгоритма | Формирование алгоритма управления системой | Определение динамических состояний системы управления |
| 4 | Построение системы ограничений | Определение области допустимых значений информационно-управляющей системы производственного холдинга | 1. Оценка технических возможностей; 2. Оценка плановых потребностей; 3. Оценка финансовых возможностей |
| 5 | Решение задачи и определение оптимальной цепочки поставок | Методы решения многокритериальных задач в условиях неопределённого состояния внешней среды | Динамическое многокритериальное программирование |
| 6 | Определение траектории функционирования системы | Получение конечных ориентированных графов по взаимодействию ПХ с внешней средой | Математическое моделирование |
Таким образом, в статье была дана оценка актуальности внедрения и проектирования предсказательного моделирования в цепях поставок производственного холдинга. Разработка усовершенствованной модели позволит снизить уровень неопределенности системы и повысить уровень: жизнестойкости, устойчивости и адаптации на основе многоуровневости.
.png&w=640&q=75)
