Optimizing a dynamic external environment for company production planning

Введение

В текущих экономических реалиях – высокой динамичности, непредсказуемости и неопределенности, постепенного усложнения внешней среды, обусловленных, в большей степени, усилением влияния геополитических факторов – поиск альтернативных путей и выявление внутренних и внешних резервов повышения эффективности деятельности, рациональных и оптимальных методов управления бизнес-процессами приобретают особую актуальность и практическую значимость для промышленных предприятий. Применение методического инструментария планирования, основанного на экономико-математических методах, включая класс оптимизационных моделей, позволяет в каждой конкретной ситуации находить не просто разумные, а лучшие управленческие решения, что может служить основой повышения эффективности деятельности предприятий и достижения устойчивого конкурентного преимущества как на внутреннем, так и на мировом рынках.

В статье представлен методический подход, предложенный авторами в рамках проведенного научного исследования, к оптимизации планирования производственной деятельности применительно к предприятиям угольной отрасли, основанный на сценарном подходе к формированию оптимизационной модели и ее параметров в зависимости от ключевых факторов внешней среды и внутренних условий деятельности. Разработанный подход позволяет формировать оптимальные планы производства и сбыта продукции, способствует повышению эффективности деятельности компании, а также уменьшает влияние неопределенности внешнего окружения.

2. Проблема исследования

Существующие проблемы эффективного функционирования промышленных предприятий в большей степени связаны с постоянным воздействием факторов внешней среды, в том числе, вызванных глобальными тенденциями на отраслевых рынках, а также с наличием ограничений, возникающих во внутренних бизнес-процессах организаций, обусловленных уровнем их (бизнес-процессов) результативности.

Принимая во внимание относительно благоприятное положение российской угольной отрасли на мировом рынке, серьезным препятствием на пути к успешному функционированию российских угольных компаний становятся глобальные вызовы мирового энергетического рынка. Так, поступательный рост мировой экономики, стимулируемый в значительной степени повышением уровня жизни и благосостояния развивающихся стран (которые, в свою очередь, являются крупнейшими углепотребителями), приведет к планомерному повышению энергоэффективности, и как следствие, снижению энергоемкости мировой экономики. Аналогичная ситуация прослеживается и на российском региональном рынке. Вместе с тем ужесточение экологического законодательства в области снижения выбросов диоксида углерода и угля, как основного их источника, переход на низкоуглеродную энергетику, способствуют изменению структуры спроса на энергию и приводят к постепенному сокращению мирового потребления угля, снижению цен на уголь и ужесточению конкуренции на мировых региональных угольных рынках [1, 2, 3, 4, 5, 6]. В тоже время существенное влияние на российские угледобывающие компании окажут санкционные меры Европейского союза в отношении российского угля, связанные с текущей мировой геополитической обстановкой. Так, с 10 августа 2022 г. вступил в силу запрет на импорт угля из Российской Федерации, следовательно, российским предприятиям угольной отрасли необходимо переориентировать значительную часть экспорта с Запада на Восток, а также искать новые рынки сбыта продукции [7].

Основываясь на полученных данных в рамках проведенного исследования, авторами выявлена основная системная проблема, характерная как для предприятий угольной отрасли, так и для любой промышленной компании: снижение эффективности производственной деятельности вследствие воздействия факторов внешней среды и существующих внутренних ограничений.

И как следствие, одним из возможных инструментов, не требующих значительных инвестиций, но способных внести существенный вклад в повышение эффективности деятельности предприятий является совершенствование системы планирования производственной деятельности на основе экономико-математических методов оптимизации плановых решений. Это особенно актуально в текущих условиях с высоким уровнем неопределенности и нестабильности ситуации на внешних и внутреннем рынках, требующих от компаний гибкости, адаптивности и быстрой реакции на постоянные изменения внешнего окружения.

Таким образом, предлагаемый авторами методический подход к планированию позволит находить наилучшее решение (оптимальный вариант) из всех возможных, наиболее полно удовлетворяющее условиям эффективности (максимизации прибыли, минимизации затрат), как для текущих рыночных условий, так и для возможных сценариев развития событий в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

3. Методы исследования

В ходе проведения научного исследования для оценки текущей экономической ситуации и особенностей функционирования российских угольных предприятий авторами были использованы методы системного, экономического, статистического и структурно-логического анализа, а также базовые научные методы (сравнение, обобщение, синтез, индукция, дедукция, аналогия).

В процессе разработки методического подхода к планированию авторы основывались на положениях теории оптимального планирования [8, 9, 10], руководствуясь практическими рекомендациями и примерами российских и зарубежных авторов [11, 12, 13, 14, 15, 16] для построения модели оптимизации, применяли расчетно-аналитические, экономико-статистические методы и методы стратегического анализа для выявления ключевых факторов внешней и внутренней среды, а также методы сценарного планирования для формирования альтернативных сценариев модели [17].

4. Описание методического подхода

Исходя из полученных научно-исследовательских данных, а также на основе существующих методов и моделей [18, 19, 20, 21], авторами был сформирован методический подход к оптимизации планирования производственной деятельности применительно к предприятиям угольной отрасли, представленный последовательностью взаимосвязанных этапов, кратко изложенных в таблице 1.

Таблица 1 – Краткое содержание основных этапов методического подхода к оптимизации планирования производственной деятельности

Далее не вдаваясь в особенности проведения каждого из вышеприведенных этапов, более подробно остановимся на аналитическом этапе и этапе моделирования, которые являются основой настоящего методического подхода и ядром оптимизационной модели.

Конечной целью аналитического этапа является формирование перечня ключевых факторов влияния, полученного в ходе проведения стратегического анализа внешней и внутренней среды предприятия, для дальнейшего моделирования зависимости и разработки альтернативных сценариев, а также определение набора внутренних и внешних ограничений модели оптимизации. Данные факторы наиболее полно характеризуют окружающую среду предприятия и позволяют предвидеть ее изменения. При этом, следует отметить, что наиболее значимые ключевые факторы рыночного спроса на угольную продукцию выявляются с помощью корреляционно-регрессионного анализа.

Так, в ходе проведенного исследования авторами проанализированы особенности функционирования российских угольных предприятий в современных условиях, выявлены и систематизированы наиболее значимые внешние факторы и внутренние ограничения эффективности, а также определены возможные пути повышения эффективности деятельности, представленные в ранее опубликованной научной статье [22].

На рисунке 1 в качестве примера приведены результаты корреляционно-регрессионного анализа факторов внешней среды предприятия угольной отрасли за период 2000-2020 гг.; полученные модели статистически значимы [23].

Рисунок 1 – Корреляционно-регрессионный анализ факторов внешней среды на примере предприятия угольной отрасли

Источник: составлено авторами

Таким образом, анализируя полученные данные, авторы пришли к выводу, что существенное влияние на прогнозируемые значения объемов спроса на уголь на мировом и российском рынках, и в конечном счете, на итоговый финансовый результат деятельности угольных предприятий оказывают: темп экономического роста, энергоемкость экономики и доля угля в структуре энергопотребления.

По итогам аналитического этапа авторами обозначен внешний контур (ограничения первого порядка: потенциальный объем рынка в разрезе основных направлений, инфраструктурные, социальные и другие ограничения) и внутренний контур ограничений (ограничения второго порядка: планируемый уровень рентабельности и дохода, производственная мощность предприятия, критический объем выпуска и другие) будущей модели оптимизации производственной деятельности предприятия угольной отрасли.

4.1 Модель оптимизации планирования производственной деятельности

Основой методического подхода является этап моделирования, цель которого – построение экономико-математической модели оптимизации. На рисунке 2 схематично представлена модель оптимизации производственной деятельности на примере предприятия угольной отрасли.

Рисунок 2 – Схема модели оптимизации производственной деятельности на примере предприятия угольной отрасли

Источник: составлено авторами

Первым шагом при построении оптимизационной модели разрабатываются альтернативные сценарии развития внешней среды путем комбинирования спрогнозированных значений выявленных ключевых факторов, тем самым решается проблема сложности, неопределенности и неизвестности окружающей среды. При этом прогнозирование этих показателей осуществляется экспертным путем на основе официальных статистических данных, публикуемых федеральными министерствами и ведомствами, научно-исследовательскими институтами, а также различными аналитическими центрами.

В рамках проведенной научно-исследовательской работы, на примере предприятия угольной отрасли, авторами сформировано три альтернативных сценария на среднесрочную перспективу (оптимистический, умеренный и пессимистический), что не противоречит и в полной мере удовлетворяет заданным параметрам исследования. Однако в соответствии с поставленными целями и задачами планирования количество возможных сценариев может варьироваться.

Предлагаемый подход к моделированию предполагает прямую зависимость стратегических и оперативных целей предприятия (выбор вида целевой функции) от выбранного сценария развития внешней среды. Логика состоит в том, что оптимистический и умеренный сценарии создают условия наращивания объемов продаж компании, соответственно, в качестве целевой установки выбирается максимум прибыли от реализации продукции; при пессимистическом сценарии ориентиром принимаемых решений становится сокращение затрат.

В качестве примера разработки сценария на рисунке 3 схематично показано графическое представление оптимизационной модели в разрезе оптимистического сценария.

Заключительным этапом процесса моделирования и его основанием является разработка итоговой модели оптимизации производственной деятельности.

Авторами сформулирована линейная оптимизационная задача определения оптимальной производственной программы предприятия, которая удовлетворяет основным критериям эффективности (максимум прибыли, минимум издержек) и учитывает воздействие факторов внешней среды и внутренних ограничений.

Рисунок 3 – Графическое представление модели оптимизации производственно-сбытовой деятельности угольных предприятий на примере оптимистического сценария

Источник: составлено авторами

Далее представлено подробное описание оптимизационной модели в разрезе ее основных элементов (целевая функция, искомые переменные, ограничения) на примере оптимистического сценария для предприятия угольной отрасли [25].

В качестве искомых переменных выступают показатели :

– планируемый объем выпуска i-й продукции, реализуемой на внутреннем рынке;

– планируемый объем выпуска i-й продукции, реализуемой на восточном экспортном направлении;

– планируемый объем выпуска i-й продукции, реализуемой на западном экспортном направлении;

– вид выпускаемой продукции (марка угля), ( ).

Целевая функция оптимистического сценария задается одним из следующих выражений (1, 2), которые предполагают поиск оптимального объема выпуска и реализации продукции в разрезе основных направлений сбыта, максимизирующего валовую или маржинальную прибыль предприятия за рассматриваемый период.

- Максимум валовой прибыли:

; (1)

- Максимум маржинальной прибыли:

(2)

где

– валовая прибыль предприятия за рассматриваемый период;

– маржинальная прибыль предприятия за рассматриваемый период;

– рыночная цена единицы i-й продукции, реализуемой на внутреннем рынке в рассматриваемом периоде;

– рыночная цена единицы i-й продукции, реализуемой на восточном экспортном направлении в рассматриваемом периоде;

– рыночная цена единицы i-й продукции, реализуемой на западном экспортном направлении в рассматриваемом периоде;

– прогнозный уровень инфляции в рассматриваемом периоде;

– железнодорожный тариф в рассматриваемом периоде, скорректированный на прогнозный уровень инфляции ( ;

– портовые сборы (перевалка) в рассматриваемом периоде, скорректированный на прогнозный уровень инфляции ( ;

– удельная себестоимость производства i-й продукции в рассматриваемом периоде, скорректированная на прогнозный уровень инфляции ( ;

– удельные переменные затраты производства i-й продукции в рассматриваемом периоде, скорректированные на прогнозный уровень инфляции ( .

Ограничения оптимизационной модели представлены следующими неравенствами (4, 5, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 14), которые, в свою очередь, являются универсальными для всех сценариев оптимизационной модели.

Ограничения по уровню рентабельности:

, (4)

, (5)

где

– минимальный планируемый уровень рентабельности продаж по валовой прибыли за рассматриваемый период;

– минимальный планируемый уровень рентабельности продаж по маржинальной прибыли за рассматриваемый период;

– валовая выручка от реализации продукции за рассматриваемый период, рассчитываемая по формуле (6):

. (6)

Неравенства (4, 5) задают ограничения по минимальному уровню валовой и маржинальной рентабельности предприятия, который представляет собой среднее значение аналогичного показателя по предприятию за предыдущие периоды, или как среднеотраслевое значение, или среднее значение по предприятиям-лидерам отрасли для аналогичного показателя. Приведение левых и правых частей этих ограничений к общему знаменателю преобразует их в линейные.

Ограничение по неотрицательности дохода:

, (7)

где

– общие издержки производства продукции (себестоимость производства) за рассматриваемый период, рассчитываемые по формуле (8):

(8)

В случае выполнения неравенства (7), согласно которому валовая выручка превышает общие издержки производства, предприятие гарантированно получит прибыль и его хозяйственная деятельность будет признана эффективной.

Ограничения по объему выпуска продукции и планируемой доле рынка задаются неравенствами (9, 10, 11, 12), которые определяют минимальный объем, необходимый для осуществления хозяйственной деятельности предприятия на безубыточном уровне или на текущем уровне (т.е. его критический объем выпуска, обеспечивающий точку равновесия (точку безубыточности)), а также потенциальный (максимальный) объем, обусловленный емкостью рынка и планируемой долей предприятия на нем. В свою очередь, неравенство (13) предполагает неотрицательность выпуска:

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

где

– минимальный планируемый объем выпуска i-й продукции (критический объем выпуска; точка безубыточности) за рассматриваемый период;

– планируемая доля предприятия на российском угольном рынке в рассматриваемом периоде по i-й продукции;

– планируемая доля предприятия на миром рынке в Азиатско-Тихоокеанском регионе в рассматриваемом периоде по i-й продукции;

– планируемая доля предприятия на миром рынке в Атлантическом регионе в рассматриваемом периоде по i-й продукции;

– объем спроса по i-й продукции на внутреннем рынке в рассматриваемом периоде;

– объем спроса по i-й продукции на восточном экспортном направлении в рассматриваемом периоде;

– объем спроса по i-й продукции на западном экспортном направлении в рассматриваемом периоде.

Планируемая доля экспорта в структуре реализации угольной продукции определяет пропорции между объемами выпуска продукции, реализуемой на внутреннем рынке и на экспорт (14):

(14)

где

– минимальная планируемая доля выпуска i-й продукции, реализуемая на экспорт в рассматриваемом периоде. Линейность ограничения обеспечивается приведением обеих частей к общему знаменателю.

Социальные ограничения подразумевают обязательства предприятия по обеспечению углем муниципальных образований (энергетические компании, ЖКХ, бытовой сектор и другие) и задаются неравенством (15):

(15)

где

– минимальная объем поставок i-й продукции на внутренний рынок для обеспечения углем муниципальных образований в рассматриваемом периоде.

Инфраструктурные ограничения подразумевают максимально возможный объем экспортных перевозок угля в восточном и западном направлениях по инфраструктуре ОАО «РЖД» и задаются неравенствами (16, 17):

(16)

(17)

где

– максимальный объем экспортных перевозок угля по инфраструктуре ОАО «РЖД» в рассматриваемом периоде в восточном и западном направлениях соответственно.

- Ограничения по максимальной производственной мощности предприятия накладываются неравенством (18):

, (18)

где

– максимальная производственная (обогатительная) мощность предприятия в по i-й продукции в рассматриваемом периоде.

4.2 Ограничения (положения и допущения) модели оптимизации

В процессе разработки оптимизационной модели авторами приняты следующие основные положения и допущения:

- уровень детализации модели (состав ее основных параметров, включая количество альтернативных сценариев) определяется целями и задачами планирования, а также возможностью получения релевантных данных с нужной точностью, в тоже время, избыточность структурных элементов усложнит модель и затруднит соблюдение всех заданных условий;

- модель представляет собой некоторое упрощение и искажение реальной ситуации, так как не учитывает другие косвенные факторы, воздействие которых неявно и не поддается формализации, однако это может повлиять на конечный результат моделирования;

- горизонт планирования определяется исходя из возможности применения экономико-математических методов оптимизации планирования без потери качества, достоверности и реалистичности полученных результатов моделирования;

- модель разработана для компании угольной отрасли, однако она может быть легко адаптирована к конкретным характеристикам любого промышленного предприятия.

5. Краткие результаты и практическое применение

Оптимальное решение представленной задачи оптимизации по каждому из сценариев на базе предприятия угольной отрасли было найдено с помощью надстройки «Поиск решения» Microsoft Excel. По результатам проведенных расчетов дополнительный экономический эффект по рассматриваемому предприятию угольной отрасли в 2022 году за счет изменения структуры выпуска, переориентации и перераспределения сбыта угольной продукции в разрезе альтернативных сценариев составит:

- оптимистический сценарий (целевая функция – максимизация прибыли): увеличение прибыли от реализации на 84% (к плановому уровню 2022 года без использования оптимизационной модели);

- умеренный сценарий (целевая функция – максимизация прибыли): увеличение прибыли от реализации на 4% (к плановому уровню 2022 года без использования оптимизационной модели);

- пессимистический сценарий (целевая функция – минимизация издержек): сокращение издержек (себестоимости продукции) на 14% (к плановому уровню 2022 года без использования оптимизационной модели) [23].

Результаты моделирования подтверждают реалистичность, адекватность полученных данных, реализуемость разработанной производственной программы, и как следствие, практическую эффективность предложенного методического подхода. Так, оптимальные значения искомых переменных оптимизационной модели гораздо предпочтительнее тех, которые были получены без применения методов оптимального планирования при любом сценарии.

Предлагаемый методический подход к планированию производственной деятельности позволит промышленным предприятиям быстро реагировать на постоянно изменяющиеся условия внешней среды (одновременно решая проблемы ее сложности и неопределенности), принимая при этом эффективные управленческие решения для достижения стратегических и оперативных целей на основе разработанных сценариев развития проблемной ситуации, а также существенно повысит качество процесса планирования, создав основу для его дальнейшей автоматизации с помощью современных программных продуктов. При этом авторы подчеркивают универсальность предложенного подхода, который может быть адаптирован в соответствии с требованиями промышленных предприятий любой отрасли.

Необходимо также отметить, что в настоящее время проведено недостаточное количество эмпирических исследований в практике российских компаний по данной проблематике (применение экономико-математических методов оптимального планирования), поэтому данное исследование имеет как научную, так и практическую значимость.

6. Рекомендации для будущих исследований

Принимая во внимание актуальность настоящего исследования в текущих условиях высокой неопределенности, динамичности и сложности внешней среды, ограниченности экономических ресурсов, и как следствие, повышенный интерес со стороны мирового научного сообщества в отношении существующих проблем планирования в промышленности (а именно, недостаточность эмпирических исследований рассматриваемого вопроса), который подтверждается наукометрической оценкой данной проблемной области, авторами будет продолжена научная работа в рамках указанной тематики.

С целью совершенствования практического инструментария в дальнейшем авторами предполагается исследование существующих современных теоретико-методических подходов к планированию на основе инструментов стратегического анализа и возможности их последующего применения в сложных межотраслевых комплексах с учетом их специфики, а также с учетом влияния факторов внешней и внутренней среды в современных парадигмах сложности экономики на базе существующих программных продуктов анализа, планирования и визуализации данных.