Модель анализа материальных и нематериальных факторов эффективности в системе стратегического планирования на основе совместного причинно-следственного картирования и фреймового представления знаний

Яковлева Е.А.1, Гаджиев М.М.2, Шарич Э.Э.3, Яковлева Д.Д.3
1 Санкт-Петербургский государственный экономический университет
2 Дагестанский государственный университет народного хозяйства
3 Санкт-Петербургский государственный университет

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право
Том 11, Номер 1 (Январь 2021)

Цитировать:
Яковлева Е.А., Гаджиев М.М., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Модель анализа материальных и нематериальных факторов эффективности в системе стратегического планирования на основе совместного причинно-следственного картирования и фреймового представления знаний // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – Том 11. – № 1. – С. 145-158. – doi: 10.18334/epp.11.1.111522.

Аннотация:
В работе рассматривается ряд существенных моментов формирования семантической модели в виде дискретно-ситуационной сети проблемных ситуаций во взаимосвязи с основными функциями управления (планированием, организацией, координацией и контролем) для синхронизации потребностей и реализации возможностей ресурсных комплексов предприятия для антиципации возникновения проблемных ситуаций. Важный научный результат, представленный в статье, – подход к анализу материальных и нематериальных факторов операционной, инвестиционной, интеллектуальной и финансовой деятельности промышленного предприятия для оценки эффективности его деятельности и результативности принимаемых управленческих решений, влияющих на потенциал роста предприятия на основе формирования причинно-следственной когнитивной карты для определения направлений инновационного развития. Такой подход позволяет использовать возможности инновационных технологий информатизации по обработке информации и сформировать необходимый потенциал роста путем построения взаимосвязанных сетевых графов и причинно-следственных карт, объединяющих факторы среды и их причинно-следственные связи.

Ключевые слова: дискретно-ситуационная сеть проблемных ситуаций, когнитивный подход, адаптивное управление, фреймы, стратегическое планирование, промышленное предприятие, инновации, информационное общество, факторы

Финансирование:
Исследование выполнено при поддержке гранта РФФИ, проект 19-010-00257 «Методология анализа промышленных предприятий и отраслей нематериального производства в условиях информационного общества и цифровизации».

JEL-классификация: D83, L52, L53, L26



Введение

Развитие информационных технологий, искусственного интеллекта, а также всеобъемлющая цифровизация процессов деятельности предприятия требуют оценки, прогнозирования, антиципации и диверсификации возможных рисков и угроз возникновения проблемных ситуаций в системе стратегического планирования, связанных, прежде всего, со снижением эффективности функционирования в условиях неблагоприятной конъюнктуры, возникающих во внутренних материальных и нематериальных факторах деятельности предприятия, в результате различных кибератак и угроз, сопряженных с кибербезопасностью информационного поля предприятия. Данные факты обуславливают необходимость когнитивного усиления процессов планирования, организации, координации и контроля материальных и нематериальных факторов эффективности функционирования предприятия, что возможно посредством совместного причинно-следственного картирования и когнитивного аппарата теории адаптивного управления.

Таким образом, цель данного исследования состоит в проработке семантической модели анализа и методики процедуры оценки материальных и нематериальных факторов эффективности функционирования предприятия на основе когнитивных подходов теории ситуационного управления Д.А. Поспелова [1] (Pospelov, 1986) и положений теории адаптивного управления и совместного причинно-следственного картирования.

Согласно теории адаптивного управления Б.Л. Кукора [2] (Klimenkov, Kukor, Pytkin, 2010), который первый применил когнитивный анализ в экономике, можно представить схему формирования фреймового представления новых знаний в предметной области на основе интеграции функций управления в семантическую модель и изучения обстоятельств совместного когнитивного картирования для дальнейшего формирования цепочек событий по реализации стратегии.

Здесь важно подчеркнуть три момента:

1. Переход в теории управления от классической конкурентной стратегии М. Портера к стратегии интеграции (специализации и кооперации) согласно когнитивной теории адаптивного управления, развиваемой Б.Л. Кукором [3] (Kukor, Yakovleva, Klimenkov, 2019).

2. Переход к семиотическому понятию риска в стратегическом управлении на основе когнитивного усиления теории управления за счет логико-лингвистического анализа и семантического моделирования при принятии решений. Когда «риск относится к категории стратегии и на уровень риска можно воздей­ствовать с помощью приемов и особых правил стратегии развития СЭС, т. е. плановых, органи­зационных, координационных решений (как функций управления)» [4] (Ignatev, Karlik, Kukor, Platonov, Yakovleva, 2018).

3. Переход в планировании от аналитических результирующих финансово-экономических показателей деятельности промышленного предприятия к новому формату формулирования управленческих воздействий для предвидения риска угроз возникновения стратегических проблемных ситуаций в деятельности предприятия в виде фреймов проблемных ситуаций по семантической модели дискретно-ситуационной сети и соответствующим потокам ресурсных комплексов в эмпирической семантической модели и соответствующим фазам функционирования элементарных объектов в целом [1, 3, 5] (Pospelov, 1986; Kukor, Yakovleva, Klimenkov, 2019; Vinogradov, Kurshev, 2020).

Это уточнение позволяет учитывать признаки информации, факты развития предсобытий во внешней и внутренней среде как в производстве, так и в управлении, что становится часто используемым приемом управления в цифровой трансформации отечественных предприятий.

Ключевым моментом представленного подхода являются предварительные информационно-методические работы по формированию концептуального каркаса в рамках теории ситуационного подхода и адаптивного управления промышленными предприятиями [1, 2, 6] (Pospelov, 1986; Klimenkov, Kukor, Pytkin, 2010; Karlik, Platonov, Krechko, 2018)). Понятие концептуального каркаса, включая формирование слабоформализуемых моделей объекта и субъекта, соответствующих деревьев целей, синхронизацию потребностей и возможностей предприятия по указанными ресурсным комплексам на входе и выходе, изучение структуры решающих центров и их интеграция в организационную модель предприятия, составление альтернативных сетевых графиков и т.д.

Представим важные из них.

1. Эмпирическая модель анализа материальных и нематериальных факторов эффективности функционирования предприятия

С целью антиципации возникновения рисков и угроз проблемных ситуаций сформируем когнитивную причинно-следственную карту предприятия с учетом информационной составляющей, а также с учетом различных материальных и нематериальных факторов деятельности предприятия (рис. 1).

Изображение выглядит как текст, вычерчивание линий

Автоматически созданное описание

Рисунок 1. Когнитивная причинно-следственная карта материальных и нематериальных факторов функционирования предприятия (фрагмент)

Источник: составлено автором.

Для более подробного представления и анализа деятельности предприятия необходимо детальное представление элементов когнитивной карты.

2. Оценка материальных и нематериальных факторов эффективности функционирования предприятия

На рисунке 2 изображен детализированный пример фрагмента когнитивной карты – причинно-следственное взаимодействие элементов «стратегическое планирование» и «долгосрочная рентабельность», в результате которого формируется управляющее воздействие для лица, принимающего решение (ЛПР) по произошедшему событию.

Рисунок 2. Оценка и анализ причинно-следственного взаимодействия элементов когнитивной карты (фрагмент)

Источник: составлено автором.

Как видно из рисунка 2, событие, произошедшее в элементе когнитивной карты «Стратегическое планирование», является когнитивной единицей данной карты и анализируется на основе трехэтапной методики:

1. Прежде всего, событие рассматривается с трех сторон: пресобытие, эндособытие и постсобытие, поскольку, согласно исследованию В.Я. Шабеса, данная так называемая событийная триада является когнитивно-семантической универсалией и включается в экзоструктуру события, которая «фиксирует разнообразные причинно-следственные, временные, пространственные и другие упорядочения и связи, существующие между данным маркированным эндособытием и его событийным «контекстом» в линейном времени» [7] (Shabes., 1989).

2. Далее строится эмпирическая семантическая модель предметной области [8] (Varshavskaya, 2020) (ее фрагмент) на основе интеграции функций управления по теории адаптивного управления Б.Л. Кукора [9] (Kukor, Yakovleva, 2017) для разрешения проблемных ситуаций как цепочек событий по достижению стратегической цели согласно основным функциям управления – планирование, организация, координация и контроль.

Событие также анализируется и по результатам анализа уже на основе дескриптивных функций управления посредством фреймового представления знаний о единицах смысла о проблемной ситуации и путях их разрешения, составляются альтернативные управляющие воздействия для ЛПР по следующим дескриптивным функциям, описывающим саму проблемную ситуацию:

· целеполагание;

· учет;

· анализ;

· прогноз;

· управляющее воздействие.

Фреймовое представление проблемных ситуаций возможно проводить также по категориям видов деятельности предприятия – операционная (производственная), финансовая, инвестиционная (или инновационная), интеллектуальная.

3. Конечный этап – визуализация на основе когнитивной карты цепочек проблемных ситуаций в виде события, чтобы ЛПР на основе своего экспертного мнения и опыта выбирало бы то или иное управляющее воздействие в качестве реакции на произошедшее событие.

Впоследствии необходимо установить дефициты и потенциалы по ресурсным и информационным потокам из одного элемента когнитивной карты в другой в виде матрицы сравнения потребностей и возможностей (табл. 1) – на примере информационных и ресурсных потоков элементов когнитивной карты «Стратегическое планирование» и «Долгосрочная рентабельность».

Таблица 1

Матрица потребностей и возможностей информационных и ресурсных потоков элементов когнитивной карты

Потребности
Возможности
Анализ
Результат
Потребность в планировании производственной программы
Возможность планирования производственной программы
Дефицит/потенциал
Управляющее воздействие
Потребность расширения ресурсной базы
Возможность расширения ресурсной базы
Дефицит/потенциал
Потребность инвестирования в развитие мощностей
Возможность инвестирования в развитие мощностей
Дефицит/потенциал
Потребность в углублении сырьевого цикла
Возможность углубления сырьевого цикла
Дефицит/потенциал
Потребность в планировании программы бережливого производства
Возможность планирования программы бережливого производства
Дефицит/потенциал
Потребность в установлении долгосрочных целей по рентабельности компании
Возможность установления долгосрочных целей по рентабельности компании
Дефицит/потенциал
Потребность в эффективном использовании ресурсной базы
Возможность
эффективного использования ресурсной базы
Дефицит/потенциал
Источник: составлено автором.

В случае если потребности или возможности элементов когнитивной карты не совпадают, устанавливаются дефициты и потенциалы [10, 11] (Yakovleva, Kozlovskaya, Gadzhiev, Sharich, Yakovleva, 2019; Yakovleva, Platonov, Karlik, Sharich, Yakovleva, 2019) (если потребности превышают возможности – это дефицит, если возможности превышают потребности – это потенциал), в зависимости от дефицита или потенциала в элементе, который является причиной, формируется управляющее воздействие в элементе, который является следствием события.

Кроме того, по выявленным дефицитам необходимо сформировать матрицу рисков для антиципации возможных проблемных ситуаций в будущем (табл. 2), на основе которой посредством семантического анализа [12, 13] (Khrustalyo, 2011; Omelchenko, Khrustalev, 2011) предметной области и экспертной оценки возможно определить превалирующие риски – в данном случае произведено ранжирование рисков по максимально возможному рангу 5.

Таблица 2

Матрица рисков для элемента когнитивной карты

Наименование угроз
1
2
3
4
5
6
7
8
Итого
1. Простой на производстве
-
5
1
4
5
3
3
2
23
2. Нехватка сырьевых ресурсов
3
-
2
1
1
5
3
1
16
3. Неэффективное использование сырьевой базы
4
5
-
1
1
1
1
1
14
4. Отказ контрагента в поставке сырья
5
5
2
-
1
1
1
1
16
5. Потеря клиентов
5
1
2
1
-
1
1
1
12
6. Разрыв в логистической цепочке
5
5
1
2
3
-
1
1
18
7. Сбои в работе оборудования
1
1
1
1
2
3
-
5
14
8. Устаревание основных фондов
3
2
1
2
1
2
5
-
16
Итого
26
24
10
12
14
16
15
12

Источник: составлено автором.

В качестве примера этапа совместного когнитивного картирования [14–16] (Bergman, Dyukov, Platonov, 2015; Moseyko, Korobov, Tarasov, 2015; Emelyanova, Fralenko, 2018) приведем фреймовое представление ресурсного и информационного потоков из элемента когнитивной карты «Стратегическое планирование» в элемент «Долгосрочная рентабельность» (табл. 3).

Таблица 3

Фрейм ресурсного и информационного потоков из «Стратегическое планирование» в «Долгосрочная рентабельность»

Дескриптивная функция – целеполагание
Название
Максимизация потока из «Стратегическое планирование» в «Долгосрочная рентабельность»
Дескриптивная функция – учет
Название
Тип
Сырьевая база
Качественный
Производственные мощности
Качественный
Дороговизна сырья
Числовой
Обслуживание производственных мощностей
Качественный
Рентабельность продукции
Числовой
Технологичность основных фондов
Качественный
Бережливое производство
Качественный
Рентабельность продаж
Числовой
Рентабельность производственных фондов
Числовой
Эффективность использования ресурсов
Числовой
Маржинальная прибыль
Числовой
Общехозяйственные расходы
Числовой
Общепроизводственные расходы
Числовой
Информационное обеспечение
Качественный
Дескриптивная функция - прогноз
Параметр
Пессимистический
Оптимистический
Рентабельность
Уменьшается
Увеличивается
Дескриптивная функция – управляющее воздействие
Название
Тип
Выработка и координация контроля соблюдения производственного плана и его координации относительно долгосрочных целей
Качественный
Наращивание объемов производства и контроль издержек
Количественный
Дескриптивная функция – анализ
Если соблюдается производственный план, то рентабельность увеличивается
Если производственный план координируется относительно долгосрочных целей, то рентабельность увеличивается
Если не соблюдается производственный план, то рентабельность уменьшается
Если производственный план не координируется относительно долгосрочных целей, то рентабельность уменьшается
Если наращивается объем производства при контроле издержек, то рентабельность увеличивается
Если не наращивается объем производства при контроле издержек, то рентабельность уменьшается
Источник: составлено автором.

Данный фрейм в рамках того или иного элемента когнитивной карты задает определенную цель для компании, устанавливает метрики для учета достижения данной цели (эмпирическое состояние объектов [17] (Khrustalyov, 2011)), формирует управляющее воздействие и производит анализ по выполнению целевых установок.

Представленный в работе семантический подход к построению эмпирической модели для анализа и оценки материальных и нематериальных факторов эффективности функционирования предприятия на основе совместного причинно-следственного картирования и логико-лингвистического моделирования позволяет понять важнейшие особенности функционирования промышленного предприятия путем выявления причинно-следственных связей межэлементного взаимодействия потоков ресурсных комплексов (материального и нематериального типа), распознать на ранних этапах угрозы возникновения проблемных ситуаций, нарушающих гомеокинетическое равновесие в системе и снижающих ее работоспособность.

Заключение

Эмпирическая модель анализа и оценки материальных и нематериальных факторов эффективности функционирования предприятия на основе совместного причинно-следственного картирования и положений теории адаптивного управления должна основываться на семантическом моделировании предметной области и построении когнитивной карты с учетом причинно-следственных отношений между объектами, описания проблемных ситуаций в виде фреймов, далее необходимо проводить анализ причинно-следственного взаимодействия элементов когнитивной карты, на основе которого формируется управленческое решение для ЛПР, анализируются дефициты и потенциалы входящих и выходящих информационных и ресурсных потоков, а также составляется матрица рисков для выявления превалирующих угроз и проблемных ситуаций.

Применение концептуального каркаса, согласно теории адаптивного управления с формированием семантических моделей объекта и субъекта, анализом и построением деревьев целей, синхронизацией потребностей и возможностей предприятия для мониторинга движения потоков ресурсных комплексов, позволяет определить порядок анализа факторов и условий по дискретно-ситуационной сети проблемных ситуаций во взаимосвязи с основными функциями управления (планирование, организация, координация и контроль).

Это позволяет проводить раннюю диагностику распознавания риска угроз возникновения проблемных ситуаций в каждом звене производственной цепочки и повышать качество межэлементного взаимодействия в субъекте и объекте на всех ярусах управления за счет антиципации узких мест и диспропорций, конфликтов, неправильного подчинения, применения искусственного интеллекта для обработки цифровой и вербальной информации в целях изучения состояния и перспектив развития отраслей промышленности.


Источники:

1. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: Теория и практика. – М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. – 288 с.
2. Клименков Г.В., Кукор Б.Л., Пыткин А.Н. Экспертные системы и системы ситуационного управления на базе логико-лингвистических моделей. Вестник Пермского научного центра УрО РАН. 2010. № 2. С. 26-37.
3. Кукор Б.Л., Яковлева Е.А., Клименков Г.В. Информационное обеспечение лиц, принимающих решения в процессе стратегического управления региональной экономикой: лингво-комбинаторный подход / Системный анализ в проектировании и управлении. Сборник научных трудов XXIII Международной научно-практической конференции. 2019. С. 187-194.
4. Игнатьев М.Б., Карлик А.Е., Кукор Б.Л., Платонов В.В., Яковлева Е.А. Рискоориентированная технология информационного обеспечения в условиях цифровой экономики: управление рисками в электроэнергетике. // Экономика и управление народным хозяйством. №4 (161), 2018. - с. 21-29.
5. Виноградов А.Н., Куршев Е.П. Интеллектуальные решения для системы стратегического управления и планирования. В сборнике: Системный анализ в проектировании и управлении. Сборник научных трудов XXIV Международной научной и учебно- практической конференции: в 3 ч.. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. 2020. С. 311-318.
6. Карлик А.Е., Платонов В.В., Кречко С.А. Совместное когнитивное картирование - метод обеспечения междисциплинарных инновационных проектов меганауки. Экономическая наука современной России. 2018. № 4 (83). С. 65-84.
7. Шабес В.Я. Событие и текст: монография. М.: Высш. шк., 1989. 175 с.
8. Варшавская В.В. Формализация алгоритма совершенствования системы стратегического управления для атомной энергетики на основе теории М.Б. Игнатьева // Лидерство и менеджмент. – 2020. – Том 7. – № 2. – С. 355-364. – doi: 10.18334/lim.7.2.100886.
9. Кукор Б.Л.. Яковлева Е.А. Об информационно-коммуникационной системе стратегического управления экономикой. // Системный анализ в проектировании и управлении. Сборник научных трудов XXI Международной научно-практической конференции: в 2-х томах. 2017. С. 19-25.
10. Яковлева Е.А., Козловская Э.А., Гаджиев Р.М., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Модель управления инновационной активностью // Креативная экономика. – 2019. – Том 13. – № 6. – с. 1075-1084. – doi: 10.18334/ce.13.6.40712.
11. Яковлева Е.А., Платонов В.В., Карлик Е.М., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Эмпирическая модель систематизации финансовых показателей по функциям менеджмента как основа установления инновационного потенциала организации // Лидерство и менеджмент. – 2019. – Том 6. – № 2. – с. 73-90. – doi: 10.18334/lim.6.2.40883.
12. Хрусталёв Е.Ю. Когнитивная модель развития банковской системы РФ // Экономика и математические методы. 2011. Т. 47. № 2.
13. Омельченко А. Н., Хрусталев О.Е. Когнитивное моделирование развития банковской системы российской федерации условиях глобализации // Банковское дело. – 2011. №41 (473)
14. Бергман Ю.П., Дюков И.И., Платонов В.В. Когнитивное картирование как инструмент оценки качества стратегического мышления на предприятии. В сборнике: Национальные концепции качества: повышение качества в обеспечении конкурентоспособности экономики. сборник материалов Международной научно-практической конференции. под редакцией Е.А. Горбашко. 2015. С. 46-48.
15. Мосейко В.О., Коробов С.А., Тарасов А.В. Когнитивное моделирование при формировании управленческих решений: потенциал ресурсно-факторного анализа // Креативная экономика. – 2015. – Том 9. – № 5. – С. 629-644. – doi: 10.18334/ce.9.5.267
16. Емельянова Ю.Г., Фраленко В.П. Методы когнитивно-графического представления информации для эффективного мониторинга сложных технических систем // Программные системы: теория и приложения. 2018. Т. 9. № 4 (39). С. 117-15
17. Хрусталёв О.Е. Когнитивная модель развития банковской системы РФ // Экономика и математические методы. 2011. Т. 47. № 2.

Страница обновлена: 27.01.2021 в 14:54:20