CC BY
22
Regional development
Клименков Г. В. КНтгп^у G. V.
кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник, Пермский филиал ФБГУН «Институт экономики Уральского отделения
Российской академии наук», г. Пермь, Российская Федерация
Кукор Б. Л. Кы^г B. L.
доктор экономических наук, профессор, директор Научно-образовательного центра, ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
УДК 332.1 (470.5)
КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ПРОЦЕССА СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬЮ РЕГИОНА
В статье рассматривается построение системы стратегического управления промышленностью региона в части построения целевых функций отдельных подсистем экономики региона и оценки развития региона в целом. В системе ситуационного управления регионом на базе логико-лингвистических моделей в качестве интегральной целевой функции экономики рекомендуется принять функцию общественной полезности.
Понятие «цель» характеризуется и выражается через различные понятия - не только «полезность», но и «предпочтение», «эффективность», «ценность» — положительная или отрицательная значимость объектов окружающего мира для человека, социальной группы, общества в целом. Ввиду того, что стратегические цели ежегодно и непрерывно меняются, имеет смысл использовать термин «целевые нормативы», т. е. желаемые результаты в терминах результата деятельности на данный конкретный период времени, что хорошо сочетается с понятием градуальных эталонов в лингвистике. Особо ценными являются интеллектуальные активы, содержащие методологию стратегического управления.
Стратегическое планирование на всех ярусах, от предприятия и региона до народного хозяйства в целом, никогда не заканчивается, являясь перманентным, непрерывным процессом. Прерывность (которую допустимо трактовать как дискретность) можно представить как дискретные связи между отдельными ситуациями, например проблемными ситуациями в управлении предприятиями. Особо ценными являются интеллектуальные активы, содержащие методологию стратегического управления.
В статье приводится нечеткая логика построения специальных (профессиональных) методов управления. Нечёткая логика оперирует не столько понятиями, имеющими детерминированные количественные границы, сколько множеством вероятных данных внутри этих границ. Логические связи при использовании методов нечёткой логики образуют не конкретные величины, а диапазоны значений данных с возможной реализацией любого значения в границах этого диапазона. Предлагается набор правил с неформализованными условиями и выводами, составляющими базу знаний и обеспечивающими работу подсистемы логического вывода.
Ключевые слова: система ситуационного управления, логико-лингвистическое моделирование, система адаптивного управления, экспертные системы, система стратегического управления, целевые функции.
Региональное развитие
A COMPREHENSIVE ASSESSMENT OF THE STRATEGIC MANAGEMENT PROCESS INDUSTRY IN THE REGION
The article discusses the construction of a system of strategic management of industry in the region as part of the construction of the objective functions of the individual subsystems of the regional economy and assess the development of the region as a whole. In the system of situational management of the region on the basis of logical-linguistic models as the integral of the objective function of the economy, it is recommended to take the function of a public utility.
The notion of «purpose» is expressed through different concepts — not only the «usefulness», but «preference», «efficiency», «value» — positive or negative importance of objects in the world for a person, social group, society as a whole. Due to the fact that the strategic objectives annually and are constantly changing, it makes sense to use the term «target standards», i.e. the desired results in terms of performance for a given period of time, which goes well with the concept of gradable references in linguistics. Particularly valuable are the intellectual assets contains the methodology of strategic management.
Strategic planning - at all levels of the enterprise and the region to the national economy as a whole - never ends, being permanent, ongoing process. The discontinuity (which is allowed to be treated as discrete) can be represented as a discrete connection between the individual situations, for example, problematic situations in the management of enterprises.
Particularly valuable are the intellectual assets contains the methodology of strategic management. The article provides a fuzzy logic building a dedicated (professional) management techniques. Fuzzy logic operates not so much by concepts that deterministic quantitative bounds, as the many probable data within these boundaries. The logical connection with the use of fuzzy logic does not form a specific value, and the range of data values with a possible realization of any value in this range of cells. A set of formalized rules with conditions and conclusions components of the knowledge base and provide subsystem logical conclusion.
Key words: situational management, logic-linguistic modeling, adaptive control, expert systems, strategic management system, objective functions.
При создании теории формирования системы стратегического управления промышленностью региона возникают различные трудности, важнейшими из которых являются проблемы конструктивного построения целевых функций отдельных подсистем экономики региона и оценка развития региона в целом. В частности, в качестве интегральной целевой функции экономики рекомендуется принять функцию общественной полезности. Понятие «цель» характеризуется и выражается через различные понятия — не только «полезность», но и «предпочтение», «эффективность», «ценность» — положительная или отрицательная значимость объектов окружающего мира для человека, социальной группы, общества в целом.
Ввиду того, что стратегические цели ежегодно и непрерывно меняются, имеет смысл использовать термин «целевые нормативы», т. е. желаемые результаты в терминах результата деятельности на данный конкретный период времени, что хорошо сочетается с
понятием градуальных эталонов в лингвистике с учетом Экзоструктуры события [1].
Под Экзоструктурой любого события (например принятие руководством предприятия управленческого решения) В. Я. Шабес [2, с. 56] понимает совокупность трёх его составляющих в форме триады «Пресобытие — Эндособытие — Постсобытие», имеющей временные и причинно-следственные связи между собой. Со временем Пресобытие становится Эндособытием, Эндособытие становится Постсобытием, а то, что им было в момент фиксации событий, «выбывает из игры», становясь неактуальным, не влияющим на рассматриваемую ситуацию. Соответственно, место бывшего Пресобытия занимает новое событие. В этом проявляется непрерывность управляемого Экзособытия, природой которой является непрерывность управления и необходимость оценки управляемых событий.
С позиций теории управления в некоторых случаях Пресобытие можно соотнести с такой общей функцией управления, как планирова-
REGioNAL DEvELopMENT
ние, а Постсобытие — с функцией контроля. Экзоструктуру события можно трактовать как единичный цикл управления (не исключающий, естественно, возврата от контроля к корректировке планов). Аналогично, и стратегическое планирование — на всех ярусах от предприятия и региона до народного хозяйства в целом — никогда не заканчивается, являясь перманентным, непрерывным процессом. Прерывность (которую допустимо трактовать как дискретность) можно представить как дискретные связи между отдельными ситуациями, например проблемными ситуациями в управлении организацией.
Научная дисциплина, занимающаяся исследованием ценностей, — аксиология (греч. Axia — ценность). В ней ценность означает исходное нравственное эстетическое, экологическое и др. виды сущностей, задающих качество жизни и деятельности людей и направленность их видов деятельности. Тогда эффективность системы стратегического управления может оцениваться с позиции аксиосферы всего сетевого общества, а не бюрократов, бюрократический аппарат выступает уже не как проводник идей, а как административный барьер на пути применения знаний в управлении экономикой.
Следует отметить, особо ценными являются интеллектуальные активы, содержащие методологию стратегического управления. Когнитивные технологии, разработанные на их основе, обеспечивают:
— рост объяснительности;
— превосходство новых методов над старыми (инновации);
— междисциплинарность.
Установлено, что чем сложнее организационная инновация, тем хуже эмоциональное отношение к ней и показатели участия в ней, особенно при макросоциальных изменениях. Поскольку любое лицо, принимающее решение (ЛПР), предпочитает совершать свой выбор на множестве альтернатив (выявляются предпочтения) на каком-то основании. Именно это основание для выбора составляет содержание информационной операции предпочтения.
Аксиосфера организации определяется как совокупность значимых для членов организации особенностей самой организации, ее внутренней и внешней среды, особенностей функционирования и развития интеграционной системы оценки общественной полезности (таблица 1).
Таблица 1. Примеры интеграционных оценок общественной полезности деятельности управляющей структуры экономики территории
Оценки по видам: эффективности, ценностей, угроз, шансов, рисков Ожидаемая общественная полезность постсобытия
Бюджетная Положительное бюджетное сальдо за счёт налоговых отчислений от предприятий развитой территории и т. д.
Коммерческая Снижение себестоимости производимых товаров и услуг
Общественная Улучшение качества жизни в регионе, снижение транспортных расходов населения и т. д.
Социальная Снижение уровня коррупции за счет снижения субъективных факторов в управлении территорией
Техническая Внедрение передовых информационных технологий и сопутствующее им повышение технической грамотности управляющего персонала и пользователей
Экологическая Отслеживание экологических мероприятий при инвестиционных проектах на макроуровне
Эллокативная Возможность максимального использования ресурсов за счет постоянного интеллектуального моделирования результатов внедрения новых технологий
Инвестиционная Создание необходимой инфраструктурной базы для успешной реализации современных высокотехнологичных проектов
Экономической деятельности Сокращение необоснованных расходов за счет повышения общего образовательного, технического и интеллектуального уровня участников
региональное развитие
Необходима разработка специальных (профессиональных) методов управления.
В связи с этим все большую значимость приобретают методы оценки жизнеспособности концептуальных проектов, направленных на выявление и предотвращение рисков потери равновесия в бинарных парах логико-лингвистических моделей (ЛЛМ) предметной области в условиях неопределенности.
Применение традиционных методов оценки характеристик функционирования и результатов управления социально-экономической системой (СЭС) основано на совокупности теоретико-вероятностных предположений относительно их рассматриваемых характеристик, в первую очередь, характеристик, имеющих степень неопределённости своих значений. В частности, данные характеристики в традиционных методах предполагаются непрерывными случайными величинами, распределёнными по нормальному закону, что предполагает наличие генеральной совокупности статистически однородных случайных событий, порождающих те или иные конкретные значения характеристик. При этом ожидаемые значения (параметры распределения) данных характеристик в будущем можно было бы достоверно оценивать по их прошлым значениям, так же, как и их взаимные корреляции. Однако подобный идеализированный теоретико-вероятностный подход плохо согласуется с реальной ситуацией в управлении СЭС. Каждая компания или организация, входящая элементом в такую систему (если рассматривать СЭС на уровне региона), работает в условиях постоянно меняющегося рыночного окружения, что заставляет данную компанию постоянно менять стратегию своей деятельности. Соответственно, это приводит к постоянным изменениям оценки результатов и характеристик деятельности компании и СЭС в целом, вследствие того, что первопричины части этих изменений являются внешними. Таким образом, СЭС сегодня и та же СЭС несколько лет назад — строго говоря, два различных объекта оценки. Кроме того, в реальной практике управления нередко вместо количественных характеристик и показателей используются лингвистические описания и логические зависимости. Понятно, что в этих
условиях нельзя говорить о статистической однородности, а, следовательно, следует использовать другие способы снижения неопределённости, поскольку и она сама здесь имеет другую природу. Представляется возможным и оптимальным использовать в данном случае методы размытых множеств нечёткой логики.
Нечёткая логика оперирует понятиями, имеющими детерминированные количественные границы и множество вероятных данных внутри этих границ. Логические связи при использовании методов нечёткой логики образуют диапазоны значений данных с реализацией значения в границах этих диапазонов. Данный подход соответствует ситуации возникновения риска.
Например, приведём анализ сравнительной оценки общественной полезности затрат для решения стратегической проблемы, имеющей отношение к изменению технических параметров действующего оборудования производства (устаревание) и способов продления срока службы за счет модернизации, ремонта, замены [3]. В примере используются принципы построения экспертных систем с нечеткой логикой проф. А. С. Птускина [1].
Если имеется несколько решений, из которых надо выбрать оптимальное, то выбирается решение, для которого достигается максимальное значение степени принадлежности.
Результаты получаются в виде размытых чисел, которые выстраиваются по рангу, и выбирается лучший результат [4, 5].
Экспертная система содержит подсистемы:
— подсистему базы данных;
— подсистему базы знаний;
— подсистему логического вывода, производящую решения.
Сложно, например, оценить количественно и ранжировать такие параметры полезности, как сохранность, стоимость доставки, скорость, дополнительные услуги, выгоды и убытки, экологические последствия, сроки, взаимообмен информацией, каналы связей и т. п. ЛПР намного удобнее оперировать с качественными оценками, чем с количественными. Задача состоит в выборе
- 45
REGioNAL DEvELopMENT
из нескольких вариантов, оцениваемых по совокупности параметров [5].
В исходных данных, предположим, имеется четыре проекта по предотвращению угрозы возникновения данной проблемы. При этом для всех проектов в исходных данных имеем семь критериев, по которым будет определяться решение, исходя из теории размытых множеств. Каждый из критериев имеет три возможных значения (это низкое, среднее или высокое) и весовой коэффициент (0 < ю < 1, показывает степень привлекательности данного критерия). Сумма весовых коэффициентов по всем представленным критериям должна быть равна 1.
Можем считать, что база данных имеет информацию, приведенную в таблице 2.
Эти данные — основа для построения базы знаний экспертной системы, основанной на использовании правил формата «Если ..., то...». Будем использовать три вербальные оценки: плохо, удовлетворительно и хорошо, характеризующие привлекательность видов транспорта. Пример написания правил таких вербальных оценок представлен на рисунке 1 [4, 5].
Итак, имеется набор правил с неформализованными условиями и выводами, составляющими базу знаний и обеспечивающими работу подсистемы логического вывода [5].
Для оценки критериев используется лингвистическая переменная X = привлекательность, определенная на универсальном множестве U, представляющем интервал [0, 1]. Терм-множество X записывается:
Т(х) = {плохо, удовлетворительно, хорошо}.
Функции совместимости значений плохо, удовлетворительно, хорошо приведены на рисунке 2, или упрощённо записываются как наборы упорядоченных пар [6].
Структура лингвистической переменной привлекательность приведена в таблице 3 [5].
При обработке знаний исходными данными в каждом конкретном случае будут выбранные нами критерии — это Минимизация Расходов на процесс проведения, Максимизация Экономических выгод в будущем, Минимизация Экономических убытков в будущем, Максимизация Экологических выгод в будущем, Минимизация Расходов на социальный эффект, Максимизация оценки инновационного имиджа компании.
Шаг 1. Выбор правила по исходным критериям, используя «Если..., то...».
Шаг 2. Для каждого критерия по каждому выбранному правилу определить лингвистическую переменную, отражающую привлекательность критерия с точки зрения данного правила, исходя из исходных данных (высокое, среднее или низкое значение критерия).
Шаг 3. Для каждого критерия определить весовые коэффициенты:
N
1=1
Шаг 4. Нажать клавишу «рассчитать» и выбрать наиболее привлекательный проект.
После нажатия клавиши «рассчитать» экспертная система выдаст функции совместимости и посчитает расстояние Хемминга и
Таблица 2. База данных проблем с оборудованием
Критерий Критерий 1 Критерий 2 Критерий 3 Критерий 4 Критерий 5 Критерий 6 Критерий 7
Минимизация расходов на процесс проведения Минимизация расходов, связанных с длительностью проведения Максимизация экономических выгод в будущем Минимизация экономических убытков в будущем Максимизация экологических выгод в будущем Минимизация расходов на социальный эффект Максимизация оценки инновационного имиджа компании
Значение критерия Средний уровень Низкий уровень Высокий уровень Высокий уровень Средний уровень Высокий уровень Средний уровень
Весовой коэффициент 0,25 0,12 0,18 0,2 0,08 0,07 0,1
Проекты решения проблемы: Замена оборудования на идентичное. Замена оборудования на более технически усовершенствованное. Капитальный ремонт. Модернизация.
региональное развитие
Список правил I Графики|
То
ЕСЛИ
Требования к минимизации Расходов на процесс проведения = Высокий уровень
ЕСЛИ
Требования к минимизации Расходов на процесс проведения = Средний уровень
ЕСЛИ
Требования к минимизации Расходов на процесс проведения = Низкий уровень
ЕСЛИ
Требования к минимизации Расходов, связанных с длительностью проведения = Высокий уровень
ЕСЛИ
Требования к минимизации Расходов, связанных с длительностью проведения = Средний уровень
ЕСЛИ
Требования к минимизации Расходов, связанных с длительностью проведения = Низкий уровень
ЕСЛИ
Требования к МАКСИмизацииЭкономически« выгод в будущем = Высокий уровень
ТО
Замена оборудования на идентичное подходит ПЛОХО
Замена оборудования на более технически усовершенствованное подходит ПЛОХО Капитальный ремонт подходит УДОВЛЕТВОРИТЕЛЬНО Модернизация подходит ХОРОШО
ТО
Замена оборудования на идентичное подходит УДОВЛЕТВОРИТЕЛЬНО
Замена оборудования на более технически усовершенствованное подходит
УДОВЛЕТВОРИТЕЛЬНО
Капитальный ремонт подходит ХОРОШО
Модернизация подходит ХОРОШО
ТО
Замена оборудования на идентичное подходит ХОРОШО
Замена оборудования на более технически усовершенствованное подходит ХОРОШО Капитальный ремонт подходит ХОРОШО Модернизация подходит ХОРОШО
ТО
Замена оборудования на идентичное подходит УДОВЛЕТВОРИТЕЛЬНО Замена оборудования на более технически усовершенствованное подходит ПЛОХО Капитальный ремонт подходит ХОРОШО Модернизация подходит ХОРОШО
ТО
Замена оборудования на идентичное подходит ХОРОШО
Замена оборудования на более технически усовершенствованное подходит
УДОВЛЕТВОРИТЕЛЬНО
Капитальный ремонт подходит ХОРОШО
Модернизация подходит ХОРОШО
ТО
Замена оборудования на идентичное подходит ХОРОШО
Замена оборудования на более технически усовершенствованное подходит ХОРОШО Капитальный ремонт подходит ХОРОШО Модернизация подходит ХОРОШО
ТО
Замена оборудования на идентичное подходит УДОВЛЕТВОРИТЕЛЬНО Замена оборудования на более технически усовершенствованное подходит ХОРОШО Капитальный ремонт подходит ПЛОХО Модернизация подходит ХОРОШО
Рисунок 1. Правила вербальных оценок
Базовая переменная Рисунок 2. Функция совместимости значений термов
Таблица 3. Структура лингвистической переменной привлекательность
Лингвистическая переменная привлекательность
Значения лингвистической переменной Значения базовой переменной
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0
Функции совместимости
Плохая 1,00 1,00 0,85 0,30 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Удовлетворительная 0,00 0,00 0,00 0,25 0,70 1,00 0,70 0,25 0,00 0,00 0,00
Хорошая 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10 0,30 0,85 1,00 1,00
Regional development
максимальное значение степени принадлежности по Р. Беллману и Л. Заде для каждого из проектов [7]1. Далее в экспертной системе всплывёт окно, в котором будут предлагаться наиболее оптимальные варианты по Хэм-мингу (минимальное расстояние) и по Бел-лману-Заде (наибольшее из значений), как показано на рисунке 3.
Далее ЛПР уже самостоятельно определяет наиболее подходящее решение.
Для производства логического вывода по этим данным будут использованы несколько десятков правил типа:
П1. ЕСЛИ требования к минимизации Расходов на процесс проведения высокие., ТО
Замена оборудования на идентичное подходит плохо
Замена оборудования на более технически усовершенствованное подходит плохо
Капитальный ремонт подходит удовлетворительно
Модернизация подходит хорошо
Рисунок 3. Итоговые данные
1 Расстоянием Хэмминга d(x,y) между двумя двоичными последовательностями (векторами) x и y длины n называется число позиций, в которых они различны — в такой формулировке расстояние Хэмминга вошло в словарь алгоритмов и структур данных национального института стандартов и технологий США (англ. NIST Dictionary of Algorithms and Data Structures). Задача достижения нечетко определенной цели, сформулированная Р. Беллманом и Л.Заде, базируется на предположении, что цель принятия решений и множество альтернатив рассматриваются как равноправные нечеткие подмножества некоторого универсального множества альтернатив.
48 -
Bulletin USPTU. Science, education, economy. Series economy. № 3 (21), 2017
Таблица 4. Пример решения задач с оборудованием
Выводы
В системе ситуационного управления регионом на базе логико-лингвистических моделей в качестве интегральной целевой функции экономики рекомендуется принять функцию общественной полезности. Логические связи при использовании методов нечёткой логики образуют не конкретные величины, а диапазоны значений данных с возможной реализацией любого значения в
Список литературы
1. Птускин А.С. Нечеткие модели и методы в менеджменте: учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. 216 с.
2. Шабес В.Я. Событие и текст: монография. М.: Высш. шк., 1989. 175 с.
3. Палкин С.С. Организация управления капитальным строительством на предприятиях газовой отрасли: автореф. ... канд. экон. наук. Санкт-Петербург, 2007. 20 с.
4. Фролов В.Я., Драченко С.А. Принципы использования лингвистических переменных для экспертной оценки мехатронных систем // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. 2009. № 41. С. 183-188.
5. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: Изд-во ТГУ, 2000. 352 с.
6. Бородин А.В., Бычков И.А. Система выбора поставщиков перерабатывающего предприятия в условиях неопределенности // Молодой ученый. 2014. № 17. С. 1-2.
7. Блейхут Р. Теория и практика кодов, контролирующих ошибки. М.: Мир, 1986. 576 с.
региональное развитие
границах этого диапазона. Предлагается набор правил с неформализованными условиями и выводами, составляющими базу знаний и обеспечивающими работу подсистемы логического вывода.
Статья подготовлена и опубликована в рамках выполнения государственного задания № темы 0404-2015-0016 в информационной системе государственного задания.
References
1. Ptuskin A.S. Fuzzy Models and Methods in Management: Training Manual. M.: MGTU im. N.E. Bauman Publ., 2008. 216 p.
2. Shabes V.Y. Event and Text: Monograph. M.: Higher School, 1989. 175 p.
3. Palkin S.S. Organization of Capital Construction Management at the Enterprises of the Gas Industry: avtoref. ... Cand. Econ. Sci. Saint-Petersburg, 2007. 20 p.
4. Frolov V.Ya., Drachenko S.A. Principles for the Use of Linguistic Variables for Expert Evaluation of Mechatronic Systems // Open Information and Computer Integrated Technologies. 2009. No. 41. P. 183-188.
5. Altunin A.E., Semuhin M.V. Models and Algorithms of Decision Making in Fuzzy Environment. Tyumen: Publishing House of TSU, 2000. 352 p.
6. Borodin A.V., Bychkov I.A. Selection System Suppliers and Processing Enterprises In Conditions of Uncertainty // Young Scientist. 2014. No. 17. P. 1-2.
7. Blahut R. Theory and Practice of Error Control Codes. M.: Mir, 1986. 576 p.
Критерий Вид воспроизводства Расходы на процесс проведения Расходы, связанные с длительностью проведения Эко-номи-ческие выгоды в будущем Экономические убытки в будущем Экологические выгоды Расходы на социальный эффект Оценки инновационного имиджа компании
Замена оборудования на идентичное Высокие Средние Средние Низкие Низкие Низкие Низкие
Замена оборудования на более технически усовершенствованное Высокие Высокие Высокие Высокие Высокие Высокие Высокие
Капитальный ремонт Средние Низкие Низкие Низкие Низкие Низкие Низкие
Модернизация Низкие Низкие Высокие Средние Средние Средние Средние
