<<

стр. 3
(всего 3)

СОДЕРЖАНИЕ

т.е. если ожидаемый риск больше допустимого, то вероятность отказа от проекта равен единице.
Уровень допустимого риска определяется на основании задании функции предпочтения ЛПР
i
Rож
i
< Rдоп , то ротк . (5.16)
= 1?
Rож
Rдоп
Для расчета ожидаемой величины убытков построим дерево вероятностей.
i
Пусть pотк – вероятность отказа от проекта на i-ом этапе. Тогда вероятность перехода на очередную
i
операцию составит 1 – pотк .
Таким образом, величину ожидаемых убытков предлагаем рассчитывать по следующей формуле
n
? УБi pi ?1 pотк .
i
(5.17)
УБ =
i =1

Схема расчета риска представлена в Прил. 3, табл. П3.2.

2.2) Второе условие возникновения убытков – отсутствие «старого» товара на рынке в течение опре-
деленного промежутка времени.
Последствие – потеря потенциального дохода. Потенциальные убытки можно вычислить следую-
щим образом:
УБ = МД срt , (5.18)
где МДср – средний маржинальный доход; t – время отсутствия товара на рынке.
Вероятность возникновения такого рода убытков рассчитывается по формуле:

p = pпр рсб рсн, (5.19)
где pпр – вероятность простоев оборудования; рсб – вероятность сбоев в существующих каналах распре-
деления; рсн – вероятность сбоев поставок сырья, материалов и т.д.
Отсутствие спроса на произведенную продукцию
?t
Rсрг , (5.20)
УБ = (С г + З хр )
tоб

где Сг – средняя себестоимость остатков готовой продукции (ГП); Зхр – средние затраты на хранение;
?t – увеличение срока реализации; tоб – длительность первого оборота оборотных средств; R – среднего-
довая рентабельность денежных средств.
Вероятность наступления такого рода событий возможно при наличии на предприятии доста-
точной статистической базы, представленной в таблице.
5.2 Анализ остатков ГП, а также вероятности
увеличения срока реализации

Сг … n
C1 2
Cг Cг
г
?t1 ?t2 ?tn

?t
р1 р2 … pn
Р

Формулу (5.20) целесообразно использовать при краткосрочном планировании, а при долгосрочном
ею следует пренебречь.
3 Дополнительные расходы.
Появляются в случае возникновения ошибок в проектной документации, а также при реализации
какого-либо мероприятия. Предлагаем учитывать следующие факторы, которые могут повлиять на
ошибку:
а) соответствие кадров необходимым требованиям к составу персонала;
б) частота совершения ошибок персоналом (по отзывам, собственным наблюдениям);
в) наличие необходимого оборудования, др. средств, их исправность для реализации решения;
г) условия труда, которые могут провоцировать ошибки персонала;
д) напряженность работ, т.е. отношение времени, отведенного на реализацию проекта и требуемого
времени, с учетом загрузки персонала и оборудования.
Тогда вероятность возникновения ошибки
СО
, (5.21)
рош = 1 ?
100n
где n – количество факторов (в нашем случае их пять)
n
? Oi ?i , (5.22)
CO =
i =1

где Оi – оценка состояния по i-му фактору (Оi = [1, 100] баллов); ?i – влияние i-го фактора на ошибку (?i
= [0, 1]).
Нас интересует вероятность ошибки, которая может быть допущена не в течение операции, а по ее
завершению, т.е. когда будут потрачены ресурсы. Далее выбираются наиболее значимые ошибки, и
оценивается соответствующая величина ожидаемых дополнительных расходов.
i
Пусть ДРi – ожидаемые дополнительные расходы по i-ой ошибке; pош – вероятность совершения i-
ой ошибки.
Тогда расчет совокупной величины ожидаемых дополнительных расходов будет выглядеть следую-
щим образом:
ДР1 = p1 ДР1 . (5.23)
ош
Следует отметить, что при долгосрочном и среднесрочном планировании зачастую бывает сложно полу-
чить точечные субъективные вероятности реализации того или иного события. В таком случае мы предла-
гаем перейти от вероятностной модели к нечеткой, представив вероятности, а также ожидаемые убытки,
упущенные возможности и дополнительные расходы в виде нечетких чисел.
Отличие данного подхода определения уровня риска заключается в том, что расчет риска по какому-либо
товару зависит от портфеля бизнес-процессов, которые включены в план.

5.3 ИНСТРУМЕНТАРИЙ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЯ ГИБКОСТИ И
ЕГО УЧЕТА НА ЭТАПЕ ПЛАНИРОВАНИЯ
РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ

Расчет риска, по предлагаемой нами методике, привел к необходимости не только учета и оценки ожи-
даемых потерь, в частности возможных безвозвратных затрат, но и разработки методов их снижения. Од-
ним из существенных факторов снижения убытков и упущенных возможностей, на наш взгляд, является
повышение гибкости планирования и гибкости организации в целом. Согласно концепции гибкости,
предлагаем следующую формулу расчета коэффициента гибкости для некоторой совокупности бизнес-
процессов
? ?? ?
n
? ?k
? ?? ?
? 1 ?? ?? ?
З
k =1
1 ? mдоп ?, (5.24)
G = ?1 ? ??1 ? ??
m
? n ??
(m ? 1)? Ti ? Зl
?? ?
? ?? ?
? ?? ?
i =1 l =1

где k = 1...n – число различных функциональных состояний, которое может принимать некоторая
совокупность бизнес-процессов; l = 1…m – количество рассматриваемых объектов или процессов; ?i –
время перехода из одного функционального состояния в другое; Тi – длительность реализации бизнес-
процесса; Здоп – дополнительные затраты на переход из одного функционального состояния в другое; Зl –
суммарные издержки на реализацию l-го бизнес-процесса, G = [0, 1].
Из формулы следует: чем больше функциональных состояний может принимать система и чем меньше
времени и средств требуется на переход, тем выше гибкость, тем ближе коэффициент к единице.
Дополнительные затраты, Здоп – это те затраты, которые требуются для перехода из одного бизнес-
процесса в другой, при условии, что ресурсы на второй бизнес-процесс еще не были потрачены.
Итак, уменьшая величину Здоп, становится возможным увеличить гибкость предприятия. Предлагается
вычислять Здоп следующим образом

m
? З l ? max З l ? ПЭ , (5.25)
З доп =
l =1


где l = 1…m – количество рассматриваемых объектов или процессов.
d m m
? З j + ? З своб ? З ун i , (5.26)
ПЭ = ?
i
j =1 i =1 i =1

где ПЭ – полезный эффект от объединения в план нескольких бизнес-процессов; d – количество сходных
процессов или функций, имеющих общие затраты Зj; Зj – общие издержки для совокупности бизнес-
процессов; Зсвоб i – свободная часть ресурсов, потраченная на реализацию данного бизнес-процесса,
образуется в результате уменьшения коэффициента использования ресурса; З унi – затраты на
унификацию, включающие в себя как затраты на НИОКР, так и непосредственно затраты на повышение
гибкости.
Исходя из формулы (5.26)
Зi = ( Rk + Rnpr + Rn )(1 ? K ) ,
sh new
(5.27)
затраты на унификацию позволяют уменьшить коэффициент K, или увеличить сумму Rksh + Rnpr + Rn .
new

Учитывая тот факт, что потребляемые ресурсы имеют свою единицу комплектации, то фактически необ-
ходимые для реализации данной совокупности бизнес-процессов затраты З доп + max Зl необходимо округ-
лять до целого числа единиц потребного ресурса.
Как мы видим, для снижения дополнительных затрат на переход Здоп, необходимо увеличивать величину
ПЭ, а, следовательно, общих затрат, что может быть достигнуто путем полной или частичной унифика-
ции и стандартизации имеющихся бизнес-процессов. Учитывая показатель ПЭ при формировании товар-
но-ассортиментной политики, предприятие может заранее подготовиться к возможным изменениям в ок-
ружающей среде.
Объектом стандартизации и унификации может служить следующее.
1) Каналы снабжения и распределения.
2) Основные производственные фонды.
3) Планируемые к выпуску товары.
4) Бизнес-процессы.
5) Средства обеспечения и обслуживания.
Наиболее эффективными направлениями повышения гибкости могут быть объекты или процессы
или их составные части, которые имеют следующие характеристики:
а) взаимная функциональная совместимость, сходство технологии, однотипные операции, одно-
родные свойства;
б) высокая затратоемкость;
в) имеющие наибольший потенциал снижения затрат, с одной стороны, и наибольшую привлека-
тельность с позиции доходности, с другой.
Поскольку повышение гибкости планирования и непосредственно производства и реализации продукции
является мерой снижения риска, то целесообразно установить соразмерность ожидаемых потерь и затрат
на увеличение гибкости предприятия. Учитывая показатель ПЭ при формировании товарно-
ассортиментной политики, предприятие может заранее подготовиться к возможным изменениям в окру-
жающей среде. Условием возникновения полезного эффекта является снижение коэффициента загрузки
используемого ресурса. Полезный эффект имеет место тогда, когда существует альтернативная возмож-
ность использования высвободившихся ресурсов.
Очевидно, что в зависимости от склонности ЛПР к риску данное соотношение будет различным. Разрабо-
танная автором модель позволяет учитывать склонность ЛПР к риску, затраты на повышение гибкости, а
также рентабельность по товару.
Следует различать потенциальную гибкость и фактическую гибкость.
В первом случае, предприятие может не осуществлять затраты на унификацию, т.е. создается буфер ре-
зервных бизнес-процессов (с возможным частичным запуском), которые в случае неудачи головного биз-
нес-процесса могли бы его заменить полностью или частично. Таким образом, необходима процедура,
определяющая какие бизнес-процессы отводить в резерв, а какие пускать в реализацию. Из резерва биз-
нес-процесс извлекается в случае снижения коэффициента загрузки ресурсов. Благодаря проведенной
унификации и частичному запуску, переход на альтернативный бизнес-процесс будет проходить с мень-
шими затратами времени и средств.
Потенциал снижения безвозвратных затрат подразумевает, что необязательно сразу производить затраты
даже на унификацию, т.е. в условиях высокой нестабильности нужно сделать акцент в сторону бизнес-
процессов, имеющих наибольший потенциал снижения затрат.
Фактическая гибкость будет отражать способность перехода в иное функциональное состояние без до-
полнительных затрат на унификацию.
В разработанной нами модели, в процессе оптимизации ассортимента строится итерационный ряд планов,
с фиксированием по каждой итерации затрат на унификацию, что позволяет учесть как фактическую, так
и потенциальную гибкость.
Гибкость в нашем понимании применительно к товарно-ассортиментной политике – это динамическая
характеристика, которая зависит от степени использования ресурсов. В зависимости от включения того
или иного бизнес-процесса в оптимальное управления коэффициент гибкости будет отличаться. Кроме
того, реализация каждого бизнес-процесса связана с риском, поэтому необходимо рассматривать наибо-
лее вероятные сценарии использования ресурсов. Покажем это на примерах.
Пример 1 Рассматриваются два бизнес-процесса, при реализации которых задействован некоторый ус-
ловный станок. Для реализации
первого бизнес-процесса необходим станок, исходя из требований характеристик требуемого станка, с
остаточной стоимостью 7000 р., для второго 5000 р.
Рассчитаем ПЭ в следующих ситуациях.

Результаты расчета ПЭ для примера 1
Возможные ситуации
Показа-
тель 80/80 80/50 20/80 20/50
ПЭ 2400 3900 6600 8100

Возможная ситуация, например, 80/50 означает, что первый бизнес-процесс потребует использование 80
% ресурсов данного станка стоимостью 7000 р., а второй на 50 % станка стоимостью, соответственно 5000
р.
max Зl = 7000 ; ? Зl = 5000 + 7000 = 12000 ; ? Зi = 0 ; ? З ун = 0 ;

? Зсвоб = 7000 ? 0,2 + 5000 ? 0,5 = 3900 .
Тогда
ПЭ = 0 + 3900 – 0 = 3900; Здоп = 12000 – 7000 – 3900 = 1100;
З доп + max Зl = 7000 + 1100 = 8100 .

Поскольку время, затрачиваемое станком на реализацию первого бизнес-процесса, не может быть одно-
временно потрачено на реализацию второго бизнес-процесса, то 80 % времени, расходуемые в течение
некоторого промежутка времени на реализацию первого бизнес-процесса являются безвозвратными за-
тратами. В денежном выражении это 0,8?7000 = 5600 (упрощенно считаем, что некоторый продукт, соз-
данный на этом станке, не может быть использован другими операциями). Тогда свободным остается
1400 = 7000 – 5600. Однако потребности второго бизнес-процесса в данной ситуации 5000?0,5 = 2500.
Необходимые дополнительные затраты составят 2500 – 1400 = 1100, т.е – это те затраты, которые
необходимы в данном случае для реализации второго бизнес-процесса, Здоп >= 0.
Аналогично заполняем все другие поля таблиц.

Результаты расчета дополнительных затрат для примера 1

Возможные ситуации
Показа-
тель 80/80 80/50 20/80 20/50
Здоп 2600 1100 0 0

В ситуациях 20/50 и 20/80 Здоп по расчетам составили – 1600 р. и – 8100 р. Исходя из того что станок
стоимостью в 7000 р. является узким местом, т.е. его использование для реализации первого бизнес-
процесса необходимо в любом случае, то Здоп для данных ситуаций равны 0, а ПЭ составит 5000 р. в обоих
случаях.
На основе построенных матриц, можно находить минимаксные значения дополнительных расходов, мак-
симинные значения полезного эффекта. Кроме того, если известны вероятности наступления тех или
иных событий, можно находить математические ожидания соответствующих показателей.
Это позволит не только определить ожидаемые значения полезного эффекта, дополнительных затрат, но и
наиболее подходящие варианты сочетания использования различных ресурсов.
Допустим, в нашем примере для реализации первого бизнес-процесса, достаточен станок с характеристи-
ками как у станка стоимостью 5000 р. Для удовлетворения потребности в ресурсах в размере 8100 (ситуа-
ция 80/50) минимальная комплектация составляет 2 станка стоимостью 5000 р., т.е. 10 000 р. Таким обра-
зом,

Здоп = 10 000 – 7000 = 3000 р.
Тогда ПЭ = 12 000 – 10 000 = 2000 р., т.е. это те средства, которые предприятия сэкономило при покупке
двух одинаковых станков, для производства изделий имеющих на данной операции сходную технологию
обработки.
Пример 2 Допустим, что в первом примере удалось снизить безвозвратные потери времени при реали-
зации первого бизнес-процесса. Например, при отрезании готового изделия от заготовки, остаток в виде
прутка подходящего диаметра может быть использован во втором бизнес-процессе, экономя тем самым
20 % времени, таким образом, общие затраты составят 0,2?5600 = 1120 р.
Рассчитаем ПЭ. Ситуация 80/50.
? Зl = 5000 + 7000 = 12 000; ? Зi = 0,8 ? 7000 ? 0,2 = 5600 ? 0,2 = 1120 ,
? З ун = 0 ;
? Зсвоб = 7000 ? 0,2 + 5000 ? 0,5 = 3900 ; ПЭ = 1120+ 3900 – 0 = 5020,
Здоп = 12000 – 7000 – 5020 = –20, так как З доп ? 0, З доп = 0 .


Результаты расчета ПЭ для примера 2

Возможные ситуации
Показа-
тель 80/80 80/50 20/80 20/50
ПЭ 3520 5020 7720 9220


Результаты расчета дополнительных затрат для примера 2

Возможные ситуации
Показа-
тель 80/80 80/50 20/80 20/50
Здоп 1480 0 0 0

В зависимости от требуемых характеристик ресурсов, их потребное количество в зависимости от величи-
ны дополнительных затрат округляется до минимально возможной величины.
Пример 3 Планируется проведение маркетингового исследования.
1 вариант – выборка 1000 человек, затраты 100 тыс. р.
2 вариант – выборка 1200 человек, затраты 110 тыс. р.
В данном случае, исследуются продукты, сходные по своим характеристикам, характер исследования –
одинаковый.
Ресурсы, созданные в результате работы некоторой группы специалистов по маркетингу первого вариан-
та, например, анкета, расчеты, налаженные связи могут на 80 % использоваться вторым бизнес-процес-
сом. Иными словами, коэффициент дублирования функций в данном случае составляет 0,8.
Поскольку предприятие заранее уверенно, что оба бизнес-процесса будут реализованы со 100 % вероят-
ностью, так как маркетинговые исследования сами по себе призваны раскрыть неопределенность, то рас-
считаем возможный полезный эффект.
? Зl = 100 + 110 = 210 ;
? Зi = 0,8 ? 100 = 80 ; ? З ун = 0 ;
? Зсвоб = 0 ,
так как все затраты ресурсов расходуются полностью
ПЭ = 80 + 0 – 0 = 80;
Здоп = 210 – 110 – 80 = 20.
Таким образом, при включении в план данных двух бизнес-процессов, мы можем наблюдать возникнове-
ние полезного эффекта, а также повышение гибкости планирования, т.е. если результаты маркетингового
исследования по одному из бизнес-процессов оказались безуспешными, то 100 р. превратились бы для
предприятия в безвозвратные затраты, тогда как часть из них, в размере 80 тыс. р., в течение определен-
ного промежутка времени может быть направлена на другое маркетинговое исследование.
На основе данных примеров видно, что создаваемый в результате реализации бизнес-процесса общий ре-
сурс может быть использован другими операциями различных бизнес-процессов в течение определенного
промежутка времени.
Например, во втором примере экономия на общих затратах в размере 1120 р., может быть получена толь-
ко при условии реализации первого бизнес-процесса. В третьем примере затраты на маркетинговые ис-
следования, например, разработка может иметь неограниченный срок возможного использования, тогда
как экономия на транспортных расходах интервьюеров имеет место в течение того промежутка времени,
пока происходит опрос в соответствии с первым бизнес-процессом.
Таким образом, существование Зi, Зсвоб ограничено временными рамками, а следовательно, ПЭ и Здоп для
одних и тех же бизнес-процессов с одинаковыми затратами на унификацию будут различными.

5.4 МЕТОДИКА И МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ АССОРТИМЕНТА

В условиях рыночной экономики руководители предприятий все более осознают необходимость ори-
ентации производственной деятельности на потребителя, в связи с чем, возникает проблема согласо-
вания интересов потребителей и предприятий – производителей продукции через механизмы опти-
мизации. С одной стороны, при принятии решения о том, что производить и в каком количестве, ру-
ководство предприятия ориентируется на результаты проведенного исследования рынка: рыночный
спрос, влияние конкурентов, поведение потребителей и т.д.; с другой стороны, возможности пред-
приятия по выпуску продукции ограничены действующими производственными мощностями, сырь-
евыми и трудовыми ресурсами, финансовыми возможностями предприятия. В связи с этим необхо-
дим поиск решения, которое бы позволило согласовать интересы потребителей (как можно полнее
удовлетворить их потребности), возможности и цели предприятия на рынке сбыта.
Допустим, на основе анализа внешней и внутренней среды фирма для каждого товара разработала
определенные мероприятия и оценила потребность в необходимых ресурсах. Тогда обобщенную задачу
управления товарным ассортиментом можно представить как установление приоритетности распреде-
ления ресурсов между указанными выше мероприятиями или процессами, относящимися к какому-либо
товару, в данный промежуток времени.
Модель – это представление объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от реаль-
ного существования. Модель – средство, помогающее в объяснении, понимании или совершенствова-
нии системы [115].
По определению В.Н. Сагатовского, система – «множество функциональных элементов и отноше-
ний между ними, выделенное из среды в соответствии с определенной целью в рамках определенного
временного интервала.
Объектом анализа в нашей модели является альтернатива – последовательность действий, направлен-
ных на решение некоторой проблемы.
Исходы (возможные события) возникают в случае, когда альтернатива реализуется в определенном
состоянии среды. Это некая количественная оценка, показывающая последствия определенной альтер-
нативы при определенном состоянии среды (например, величина прибыли, величина урожая и т.д.).
В процессе исследования и изучения математических методов
[8, 48, 63, 64, 72, 73, 74, 78, 96, 114, 124, 127], а также современных подходов к ресурсному планирова-
нию MRP, ERP, CSRP [11, 23, 33, 55], нами были осуществелены попытки разработки нескольких вари-
антов модели оптимизации ассортимента, а также целевой функции: 1) на основе теории систем массо-
вого обслуживания; 2) на основе ранжирования альтернатив по критериям важности, коэффициенту за-
паса времени и риска; 3) на основе динамической оптимизации суммарного коэффициента важности,
рассчитываемого с использованием матрицы «рентабельность – риск». Были разработаны соответст-
вующие алгоритмы и целевые функции оптимизации. В результате оказалось, что данные модели обла-
дают рядом недостатков и не могут учесть ряда факторов, указанных в § 4.2, и, следовательно, решить
поставленных в исследовании цели и задач.
Учитывая выявленные недостатки, нами была предложена окончательная модель оптимизации.
Постановка цели оптимизации. Предложить к планированию такие бизнес-процессы, которые, со-
ответствуя склонности ЛПР к риску, максимизировали бы ожидаемый доход (рентабельность по мар-
жинальному доходу Rмд).
Соответственно, в качестве одного из ограничений следует принять склонность ЛПРа к риску, а так-
же готовность нести дополнительные расходы, связанные со снижением риска, и, следовательно,
снижением доходности.
Достижение цели оптимизации нами предлагается осуществлять путем разработки методики отбора
бизнес-процессов для основного и резервного планов.
Назначение резервного плана – минимизация ожидаемых потерь по основному плану. Резервный
план призван обеспечить некоторое альтернативное решение при возможном полном или частичном
отказе от основной альтернативы как до начала реализации бизнес-процесса, так и в процессе его
реализации. Для достижения поставленной цели оптимизации предлагается обеспечить максимизацию
t
интегрального показателя ожидаемой рентабельности по маржинальному доходу ( Rмд l )
T m
? ? Rмд l > max ,
t

t =1 l =1

где T – количество плановых периодов времени.
Соответственно, в качестве одного из ограничений следует принять склонность ЛПРа к риску, а
также готовность нести дополнительные расходы, связанные со снижением риска.
Нами разработан следующий алгоритм оптимизации.
I этап. Подготовка исходных данных для дальнейших расчетов.
На данном этапе по каждому товару планируется несколько возможных вариантов, реализация кото-
рых связана с некоторой совокупностью бизнес-процессов.
Все товары объединяются в товарные группы.
1
Ассортиментная группа – множество схожих по своим функциям видов товаров, предлагаемых
производителем на одном и том же сегменте рынка.
Пересечение строк и столбцов матрицы, т.е. вида продукта и сегмента покупателей дает искомое оп-
ределение группы продукта. Для каждой товарной группы определяется потенциал повышения цены или п.
3.

Пример матрицы для определения «групп продукта»

Сегмент Сегмент Сегмент Сегмент Сегмент
1 2 3 ... M
ГРУП- ГРУП- ГРУП-
Вид 1
ПА 1 ПА 2 ПА 3
ГРУП- ГРУП-
Вид 2
ПА 4 ПА 5
Группа
Вид 3
6
Группа Группа
Вид ...
7 8
Группа Группа
ВИД N
9 10

Для каждой товарной группы j строится ряд возможных значений вероятности покупки
2
p j = p1 ... p n ,
j j

где i = 1…n – количество вариантов по данной товарной группе.
3 Имея набор значений вероятностей покупки p ij = p ' , которые нужно достичь по каждой товарной
группе, предлагаем определять соответствующее этой вероятности значение критерия потребительской
удовлетворенности Uj (Методику расчета Uj см. [2]), которое необходимо достичь1 :
n
?U a , (5.28)
U j ' = p'
a =1
где Ua – критерий потребительской удовлетворенности товаром, для данной товарной группы (по това-
рам конкурентов оценивается прогнозное значение этого коэффициента); а = 1…А – порядковый номер
конкурента. А = 1 – анализируемая фирма.
4 На основе методики МКОТС [2] распишем Uj более подробно


Зачастую, для предприятий машиностроительной отрасли получить репрезентативную выборку в целях расчета Uj не представляется
1

возможным. Поэтому в таких случаях предлагаем заменять критерий потребительской удовлетворенности индексом конкурентоспособности
(прим. автора).
m m
MARKij
? w ij u ij = ? w ij . (5.29)
=
U j
MARK max
i =1 i =1 j

Следовательно, для увеличения Uj необходимо корректировать потребительские оценки отдельных
компонентов товаров MARKij для достижения заданного уровня Uj. Приоритетность корректирования
свойств товара или детерминант спроса товара происходит по следующему принципу [2]:
• чем больше вес компонента, тем больше необходимость корректирования компонента;
• чем больше критерий суммарной удовлетворенности, тем меньше необходимость корректирования
компонента
NESi = wi/ui, (5.30)
где NESi – коэффициент необходимости (или приоритетности) корректирования компонента товарной
системы; wi – вес i-го компонента товарной системы; ui – критерий потребительской удовлетворенности
компонентом товарной системы.
5 Разрабатываются соответствующие бизнес-процессы позволяющие скорректировать атрибуты
товара или товарной группы, а также оказать воздействие на детерминанты спроса.
Для каждого товара строятся возможные варианты увеличения вероятности покупки.
BPyx – головной бизнес-процесс для товарной группы x, альтернатива y увеличения вероятности по-
купки;
x = 1…n – номер товарной группы;
y = 1…h – номер варианта изменения вероятности покупки.
Головной бизнес – процесс включает в себя также совокупность мероприятий z = 1…m, выражен-
ных также бизнес-процессами bp xyz .
Для соответствующей вероятности покупки прогнозируем ожидаемый объем реализации изде-
6
лия kj в каждом данном периоде времени.
Предлагаем считать упрощенно, что
k j = p' E , (5.31)
где Е – прогнозируемая емкость рынка в данном сегменте конкурентов.
Вопросы прогнозирования спроса, а также емкости рынка отражены [16, 26, 27, 56, 95]. Отличие на-
шего подхода заключается в том, что мы не анализируем, экстраполируя предшестующий опыт, что
произойдет с организацией в возможных будущих состояниях, а планируем необходимые мероприя-
тия (бизнес-процессы) для достижения требуемой вероятности покупки. Происходит генерация не-
скольких альтернатив изменения вероятности покупки по каждому товару (с оценкой возможных за-
трат, прибыли, риска и т.д.), среди которых и выбираются в последствии те из них, который макси-
мизируют целевую функцию и удовлетворяют заданным ограничениям. Эктсраполяция имеет место
и в нашем подходе. Однако используется данный метод в целях экспресс-оценки мероприятий, при-
водящих к достижению некоторых атрибутов товара, например, для анализа возможностей унифика-
ции, на основе предшествующего опыта.
Достижение требуемых параметров детерминант спроса происходит постепенно, т.е. с определенной
задержкой, поэтому полноценно данная формула может применяться только с момента достижения
заданных свойств товара.
Поскольку существует временной разрыв между изменением потребительских свойств товара или
детерминант спроса товара в целом и восприятием информации потенциальными заказчиками о про-
изведенных изменениях, то введем коэффициент искажения информации
СбО
, (5.32)
kи =
ОбО
где СбО – субъективная оценка потребителем свойств данного товара; ОбО – объективная оценка, по-
лученная на основе проведенных собственных или независимых исследований.
Если kи < 1, то предприятие терпит упущенную выгоду, вследствие того, что потраченные средства
в изменение потребительских свойств товара не окупают себя должным образом.
Если kи значительно превышает 1, следовательно, имеет место некоторая дезинформация потреби-
теля, в которой заинтересованы фирмы, делающие ставку на получение большей прибыли в кратко-
срочном периоде, за счет меньшей себестоимости и большего объема реализации.
Умножая данный коэффициент на текущий, либо на прогнозируемый критерий потребительской
удовлетворенности, можно более достоверно спрогнозировать вероятность покупки, а следовательно,
объем реализации продукции. Таким образом, формула (5.31) будет выглядеть следующим образом
k j = p" E . (5.33)
Исходя из этого, рассчитаем уточненную вероятность покупки
U j ' kиj
, (5.34)
p" = a
? a
U a kи
a =1

где kи – прогнозируемый коэффициент искажения информации по конкуренту; kиj – прогнозируемый ко-
a


эффициент искажения информации по j-ой товарной группе.
В общем случае, с течением времени с момента начала рекламной кампании, данный коэффициент
должен постепенно уменьшаться до некоторого предела, значение которого зависит от эффективно-
сти проведения рекламных мероприятий в целом.
В отдельных случаях, например, при производстве товаров длительного пользования, целесообраз-
но учесть модель принятия решения потребителем о покупке. Особое внимание следует уделить также
профилям кривых проникновения на рынок как фактора, замедляющего достижение заданного объема
реализации. Эти аспекты в данной работе не рассматриваются.
7 Оцениваются возможные цены с учетом планируемых изменений как в прогнозируемом объеме
реализации, так и в качественных характеристиках каждого товара. Если для достижения данного уров-
ня цены необходимо проведение дополнительных мероприятий, то они добавляются в план также в ви-
де бизнес-процессов.
Построение нечетких шкал позволяет строить суждения о возможных ценах на продукцию на уровне
естественных высказываний.
Существует множество моделей ценообразования. Поскольку модель предполагает анализ отдельных
свойств товара и их значимость для потребителя, поэтому автор предлагает использовать
параметрическую модель ценообразования [125].
Прогнозирование цен на ресурсы в каждом из периодов. В качестве прогнозных моделей ис-
8
пользуются любые доступные методы. Допустим, получены прогнозируемые значения по каждому
ресурсу.
Введем общее обозначение любого вида ресурса как RRk, где k – номер ресурса. Тогда по результа-
там прогноза составляется сводная таблица цен на единицу какого-либо вида ресурса.

Прогноз цен на ресурсы по периодам

Ресурсы
Период
RR1 RR2 … RRk

1
ЦRR12 ЦRR1k
ЦRR1
t1

1 2 k
ЦRR 2 ЦRR 2 ЦRR 2
t2
… … … … …

1 2 k
ЦRR n ЦRR n ЦRR n
tn

ЦRR i j = [a, b] ,
где а – нижняя граница цены; b – верхняя граница цены; i = 1…n, n – количество плановых периодов; j
= 1…k, k – количество видов ресурсов, которые планируется затратить в течение всех плановых перио-
дов времени.
Далее расписываются затраты ресурсов по бизнес-процессам, а также подпроцессам в каждом дан-
ном периоде времени и оцениваются минимальные и максимальные расходы в денежном и натураль-
ном выражении в каждом периоде времени.
II этап. Модель оптимизации.
Конечная цель оптимизации – это формирование гибкого плана, адекватного целям и склонности
ЛПР к риску. Гибкий план предлагается представлять в виде основного и многоуровневого резервно-
го плана, позволяющего повысить устойчивость к достижению целей организации.

Алгоритм оптимизации

С помощью нечетких методов строятся шкалы для цен, затрат, риска, рентабельности.
1
Задается отношение ЛПР или экспертов к риску. Нами разработан следующий метод. Поскольку
2
к данному этапу уже получены нечеткие оценки риска, то ЛПР имеет возможность задать желаемую
структуру затрат на реализацию некоторого множества альтернатив. Итак, выбирается желаемая струк-
тура ожидаемых затрат str(str1; str2 ; ...; strj ) , где j – количество категорий риска. Например, str(60; 0; 30; 0; 10)
означает, что для данного периода времени выбрана стратегия: «60 % ожидаемых затрат должны быть
направлены на реализацию наименее рискованных (НР) бизнес-процессов, 30 % затрат на реализацию
бизнес-процессов со средним уровнем риска (СрР), и
10 % – наиболее рискованных бизнес-процессов (ВР)».
Возможно, указание структуры затрат приблизительно, т.е. представление strj в виде нечеткого чис-
ла. Например, ЛПР задает структуру ожидаемых затрат в виде недоопределенного множества, т.е. сна-
чала высказывается отношение к наиболее рискованным процессам, допустим их доля должна быть в
пределах {10,15}. Далее, str2 = 0, str4 = 0, str3 = {20,40}. Следовательно, str1 = {55, 70}
Например, str ({55, 70}; 0; {20, 40}; 0; {10, 15}) .
Описанный выше метод довольно нагляден и понятен для руководителей и, на наш взгляд, более
точно, по сравнению с существующими подходами отражает толерантность ЛПР к риску в процессе
формирования товарно-ассортиментной политики. Отношение к риску задается применительно не к
каждой возможной альтернативе, что значительно затруднило бы работу ЛПР, а к общей структуре
будущих затрат для данного вида бизнеса, для данной бизнес единицы.
Следует отметить, что нами была исследована возможность задания ожидаемой структуры дохода в
качестве модели, отражающей склонность эксперта к риску. В таком случае, становилось бы воз-
можным оценивать структуру прибыли в каждом из планируемых периодах, например, «5 % ожи-
даемой прибыли в следующем году будет получено за счет реализации наименее рискованных биз-
нес-процессов,
70 % за счет среднерискованных, 25 % за счет высокорискованных».
Однако возникла проблема сравнительной оценки предпочтительности той или иной структуры при-
были в различных периодах времени. Разработка соответствующей методики значительно усложнило
бы модель, поэтому данный вариант нами был отброшен из дальнейшего рассмотрения.
Существующие методы учета склонности к риску с использованием теории полезности [59, 127] не
позволяют оценить значимость будущих потерь в зависимости от величины запаса финансовой
прочности, т.е. достоверно нельзя отвергнуть или принять ту или иную альтернативу.
Другие подходы [21, 46, 124] предлагают четкую шкалу оценки риска, на основе которой впоследст-
вии вырабатываются рекомендации о приемлемости или неприемлемости того или иного варианта.
Такие методы, на наш взгляд, также не отражают такой черты характера ЛПР, как склонность к рис-
ку, поскольку человека, как правило, оценивает ситуацию качественно, «приблизительно».
min max
Выбирается желаемая периодичность получения заданной структуры затрат. td = [td , td ] . На-
3
пример [1, 2] года.
Замечание. Возможно, задавать различные значения желаемой структуры в принципе для каждого
отдельного периода. Чем больше td, тем выше возможность маневра. Однако, в таком случае на конеч-
ном этапе возможен отход от желаемой структуры планируемых затрат.
4 Изменяется уровень затрат на унификацию Зун на определенный шаг.
Для данной величины Зун необходимо отобрать бизнес-процессы, которые войдут в основной и ре-
зервный план.
Затраты на унификацию Зун могут быть направлены на увеличение ПЭ для альтернатив, которые
войдут в основной план, и на увеличение ПЭ для альтернатив, находящихся в резерве.
Потенциальные Зун предполагают только возможность снижения риска БЗ. Поэтому ЛПР к ним не
прибегает, либо из-за того, что не хочет тратить средства на снижение риска, либо потому что альтерна-
тивы, вошедшие в основной план позволяют получить больший полезный эффект с меньшими затрата-
ми, или вообще без них.
Фактические Зун, если часть из них направлена в сторону резервных бизнес-процессов, позволяют
страховать риски, но увеличивают величину резерва, необходимого для возможного запуска альтерна-
тивы из резервных бизнес-процессов.
Поскольку модель является имитационной, то в таком случае будем использовать «фактические
Зун». Наиболее эффективные пути унификации бизнес-процессов целесообразно проводить с использо-
ванием функционально-стоимостного анализа [22, 30, 40, 51, 52, 76].
На каждом шаге итерации проводится два этапа оптимизации: оптимизация основного и резервного
плана.
На первом этапе проводится отбор таких бизнес-процессов, которые, соответствуя склонности ЛПР
к риску, максимизируют величину средневзвешенной ожидаемой рентабельности по маржинальному
доходу Rмд за весь планируемый период. Решение производится с помощью динамической модели оп-
тимизации. В качестве управляющего воздействия (УВ) выбирается Зун. В более общем виде в качестве
УВ выбирается затраты, необходимые для повышения гибкости.
Известно, что бизнес-процесс либо может быть включен в план, либо нет, что может отражать бу-
левая переменная b = {0, 1}.
В качестве основных ограничений выступают: структура ожидаемых затрат, периодичность получе-
ния заданных параметров, величина резерва – в процентном отношении к общим планируемым за-
тратам, а также ограничения на ресурсы. Величина заемных средств, исходит из оптимальной вели-
чины финансового рычага.
При заданной структуре затрат, при увеличении затрат на унификацию становится возможным уве-
личение величины ПЭ, для менее затратоемких и более рентабельных бизнес-процессов, что может
обеспечить бизнес-процесс попадание в область ограничений (рис. 5.3).

Риск R Увеличение
^Зун ?vR
В

ВСр

Ср

НСр


ОБЛАСТЬ
Н

ОГРАНИЧ
Rмд
Н НСр Ср ВСр В



Рис. 5.3 Иллюстрация попадания в область
ограничений более рентабельных товаров,
за счет снижения
риска в данном периоде tn




Условием возникновения ПЭ является использование двух или нескольких бизнес-процессов, имею-
щих сходные функции или затраты. Кроме того, условием возникновения полезного эффекта может
являться обязательность или необязательность параллельного исполнения того бизнес-процесса, ко-
торый собственно и создает полезный эффект.
Таким образом, необходимо задать временной коэффициент, отражающий необходимость исполь-
зования параллельного, последовательного или параллельно последовательного реализации бизнес-
процессов.
Введем коэффициент tk:
tk = 0 – для получения ПЭ возможна параллельная реализация;
tk = 1 – возможна параллельно последовательная реализация;
tk = 2 – возможна последовательная реализация.
В результате оптимизации на данном этапе является формирование основного плана бизнес-
процессов для данной итерации, реализация которых позволит начать выпуск определенных товаров
в определенное время.
ВВОД ДАННЫХ ЛПР
Склонность
Цели Доп. сведения
к риску
1. str 1. Zi 1. tпл
2. td 2. Резерв Rez
2. Веса ?
i
3. Шкала риска,
рентабельности
Данные о внешней и внутренней среде
1. Вероятность покупки
2. Текущая и прогнозируемая значи-
мость и оценка атрибутов товара
3. Прогнозируемая емкость рынка
4. Возможности унификации
5. Коэф. увелич. затрат на получение
доп. ресурса в заданное время.
6. др. сведения

Итерации
Основной план
З2
З1 Зtун
ун
ун
T m
? ? Rмд l > max
t
+ Rtpr + Rtnew
+ R2 Rtsh
pr
sh sh new
+ R1pr + R2
sh new R2
R + R1
R1 ?1 ?1
?1 t =1 l =1
t2
t1 tn



own own
own
R2 Rt
R1



Рис. 5.4 Модель формирования основного плана

На втором этапе формируется резервный план для данной итерации.
Назначение резервного плана – минимизация ожидаемых потерь по основному плану и повышение
устойчивости к достижению параметров основного плана. Резервный план призван обеспечить аль-
тернативу при возможном полном или частичном отказе от основной альтернативы как до начала
реализации бизнес-процесса, так и в процессе его реализации.
Необходимо стремиться к тому, чтобы для каждого бизнес-процесса из основного плана соответство-
вал один или несколько бизнес-процессов в резервном плане. БП – «дублер» должен быть макси-
мально схожим с основным бп: 1) по критериям риска и рентабельности; 2) по связям с бизнес-
процессами, состоящими в основном плане.
Рассмотрим первое условие. Поскольку в основной план войдут те бизнес-процессы, которые с наи-
большей вероятностью будут реализованы, то необходимо, не снижая, по возможности уровни рен-
табельности и риска по данному плану, снизить величину безвозвратных затрат, которые могут воз-
никнуть в случае полного или частичного отказа от бизнес-процессов основного плана.
Пусть БЗiосн – возможные безвозвратные затраты основного бизнес-процесса на i-ой операции, учи-
тывающие возможность также перехода к резервному бизнес-процессу.
Зiосн – затраты на реализацию основного бизнес-процесса на i-ой операции.
Зосн > рез – дополнительные затраты на переход с основного бп к резервному на i-ой операции.
доп i

Тогда, в идеальном случае
З осн > рез = Зiосн – БЗiосн , (5.35)
доп i


т.е. в случае отказа от основного бизнес-процесса на каком-либо этапе высвободившиеся возвратные
затраты обеспечат возможность перехода к резервному бп. Поскольку высвободившихся ресурсов
может оказаться недостаточным для реализации альтернативы, то возникает необходимость ис-
пользования резерва, уровень которого в процентном отношении от планируемых затрат считается
заданным.
Допустим, переход к резервному бизнес-процессу состоялся. Следует отметить, что в таком случае
с учетом собственных ожидаемых потерь, а также БЗiосн , уровень риска и рентабельность должны ока-
заться в идеале такими же, как и у основного бизнес-процесса.
Рассмотрим второе условие. Допустим, у бизнес-процесса BP11 в основном плане имеются следую-
щие связи. В данном случае для резервного бизнес-процесса необходимо максимизировать показатель
гибкости с участием BP11, BP22, BP34, BP41, BP82.
В свою очередь для резервного бизнес-процесса также может быть найден БП – «дублер», что сфор-
мирует резерв второго уровня (рис. 5.5).
Очевидно, нет смысла подбирать резервные бизнес-процессы для всех бизнес-процессов основного
плана. Целесообразно в условиях ограниченности ресурсов снижать риск в тех интервалах времени, в
которых наблюдается их концентрация или завышение, а также в наиболее важных или рискованных
бизнес-процессах.

Основной план




Резервный план 1-го уровня




Резервный план 2-го уровня




Рис. 5.5 Схема выбора оптимальных
бизнес-процессов для резервных планов


ОПТИМАЛЬНЫЙ
Оптимальный бизнес-процесс для резервного пла-
на 2-го уровня
Поиск резервных бизнес-процессов
Выбор оптимального бизнес-процесса для ре-
зервного плана




Отбор бизнес-процессов, по которым необходимо снижать риски в первую очередь предлагается
проводить по следующему критерию, отражающему максимум полезного эффекта на одну связь:
ПЭ
,
max
Ks

где Ks – количество связей бизнес-процесса, либо по критерию величины ожидаемых потерь П .
Итак, для каждого периода времени, бизнес-процессы, включенные в основной план, ранжируются
по данному критерию в порядке убывния. В этой же последовательности имитируются отказы и нахо-
дятся оптимальные бп-дублеры.
Второй метод – это проведение значительного числа имитационных отказов основных бизнес-
процессов и выявление основных ресурсов, которые могут высвобождены в результате отклонений
от плана для каждого периода времени.
Итак, в случае отказа образуется свободная часть ресурсов, которая вместе с частью резервных ре-
сурсов может быть направлена на реализацию альтернативных бизнес-процессов. Кроме того, после
расчетов на первом этапе, часть доступных Зун может оказаться не использованной. Поэтому в качестве
управляющего воздействия также как и в основном плане выступает Зун.

Пример описания возможных связей для БП




Связь с биз-
ожидаемой
рентабель-



процессом
Уровень
процесс
Бизнес-




ности
нес-
Риск Зун ПЭ Здоп


BP2 2 20 45
2
НСр ВСр
BP3 2 20 17
(ниже (выше
BP1 4
1 средне- средне- BP4 7 50 56
1
го) го)
BP8 15 70 41
2


Предлагаем использовать следующую целевую функцию
T
? ( Dt ? П t ) > max , (5.36)
t =1

где D t , П t – ожидаемый доход и ожидаемые потери за t-ый период показывает максимальное достиже-
ние полученных параметров основного плана. Решение также производиться путем динамической оп-
тимизации.
Алгоритм формирования оптимального резервного плана.
1) Рассматривается очередной рискованный бизнес-процесс основного (резервного) плана.
2) Перебор плановых периодов времени.
3) Имитируется отказ от реализации данного бизнес-процесса в данном периоде.
4) Поиск наиболее подходящего бизнес-процесса из резервных. Для каждого периода выбирается
один или несколько бп.
5) С помощью метода центральной ситуации выбирается оптимальный резервный бп-«дублер».
6) Поскольку резервный бизнес-процесс также подвержен рискам, то осуществляется поиск резерв-
ных бп второго уровня. Переход к п.1.
7) Поиск ведется до тех пор, пока Зосн > рез > Зmin, где Зmin – минимальные затраты на реализацию лю-
доп i

бого из резервных бизнес-процессов.
5 Сформировав основной и резервный планы, проверим отказоустойчивость плана по данной ите-
рации путем имитационного моделирования для следующих ситуаций: отказало 10 % из рассматривае-
мых бизнес-процессов, 20 % и т.д.
Подводится статистика для каждого из вышеперечисленных случаев: процент отклонения от итого-
вой величины рассчитанного основного плана по данной итерации ? D ? ? П .
Для каждого уровня Зун по данной итерации находим соответствующие показатели гибкости,
6
риска, рентабельности. Строятся следующие функции
R = f(G), G = f(Зун), ПЭ = f(R), ПЭ = f(Зун).
Процедура итерационных расчетов повторяется до тех пор, пока выполняется условие: прирост
7
Зун меньше, чем прирост гибкости и меньше, чем темпы падения риска. Как только нарушается это ус-
ловие, мы ставим первое ограничение по рискам R1. Поскольку в данной точке наблюдается наибольшая
эффективность от повышения затрат на унификацию, то дальнейшее увеличение Зун будет расценивать-
ся как желание ЛПР максимально снизить риски.
Это объясняется тем, что затраты на унификацию осуществляются в целях увеличения гибкости
предприятия. Если темпы затрат выше чем гибкость, то это сигнал о пересмотре целесообразности
таких вложений.
Как только нарушается второе условие, либо показатели не удовлетворяют заданным ограниче-
8
ниям, ставится второе ограничение по рискам.
Второе условие – темпы падения рентабельности становится быстрее, чем темпы падения риска.
9 Итак, в результате расчетов формируется некоторое множество альтернативных сценариев. Сужение
данного множества до единственного решения с помощью только количественных методов нецелесооб-
разно. Это объясняется тем, что ЛПР:
1) выражает лишь общее отношение к риску, путем задания структуры планируемых затрат;
2) условно считаем, что ЛПР с позиции отношения к риску индифферентен к полученному множество
альтернатив, несмотря на то, что коэффициент риска может различаться по разным сценариям.
Поэтому, дальнейшее сужение множества альтернатив следует проводить на основе отношения ЛПР к
доходности или надежности (отказоустойчивости) либо на основе наиболее полного соответствия целям
организации или ее собственников.
Допустим, Z iпл – показатель, отражающий цель организации, либо желаемое состояние какого-либо явле-
ния, объекта или процесса.
Z iр – показатель по i-ой цели, полученный в результате расчетов;
? i – коэффициент иерархии или значимость i-ой цели.
Для окончательного выбора оптимального плана из всего множества альтернатив предлагается проводить
с использованием коэффициента адекватности целям K za по a-ой альтернативе [0…1]

? (Z iпл ? Z iр )? i
I


i =1
(5.37)
a
K z = 1? I
? Z iпл ? i
i =1

качественные показатели можно оценивать по 100 бальной шкале, а Z iпл брать за 100 баллов. Данный
коэффициент разработан по принципу коэффициента адекватности рынку [17].

5.5 НЕПОДХОДЯЩИЕ РАЗРАБОТАННЫЕ МОДЕЛИ

В результате исследования возможности применения различных методов экономико-математического
моделирования для планирования ассортимента разрабатывались следующие модели и алгоритмы:
а) на основе ранжирования альтернатив по критериям важности, коэффициенту запаса времени (расчет
которого также предложен автором) и коэффициенту риска;
б) с использованием теории систем массового обслуживания;
в) на основе динамической оптимизации суммарного коэффициента важности, рассчитываемого на осно-
ве задания экспертами с помощью нечеткой логики функции предпочтительности определенных квадра-
тов матрицы «риск-рентабельность», предназначенной для кластеризации на соответствующие подгруп-
пы планируемых к реализации бизнес-процессов.
Было установлено, что вышеуказанные модели не позволяют учесть основные факторы и ограничения,
указанные в § 4.2, а также концептуальные основы формирования ТАП (см. § 4.3), поэтому были исклю-
чены из дальнейшего рассмотрения.
Модель с использованием системы массового обслуживания. Решение обобщенной задачи оп-
тимизации ассортимента предполагалось проводить с использованием системы массового обслужива-
ния, под которой в данном случае будем понимать систему распределения ресурсов между поступаю-
щими заявками (планируемые к реализации бизнес-процессы).
Опишем основные характеристики системы.
В данном случае – это одноканальная система. Под обслуживающим устройством или каналом об-
служивания понимается изменяемый объем ресурсов, как собственных, так и заемных.
Требования, планируемые к реализации бизнес-процессов.
Входящий поток требований – совокупность требований, которые поступают в систему и нуждают-
ся в обслуживании.
По времени пребывания требований в очереди до начала обслуживания смешанного типа. В систе-
мах смешанного типа поступившее требование, застав устройство занятым, становится в очередь и
ожидает обслуживания в течение ограниченного времени. Не дождавшись обслуживания в установ-
ленное время, требование покидает систему.
По количеству этапов обслуживания – многофазная СМО, так как бизнес-процесс как правило раз-
бивается на некоторую совокупность процессов, каждый из которых финансируется отдельно.
Предполагается, что поток заявок неограничен, однако вероятность появления заявок в некоторый
ближайший период времени стремится к 0.
Показатели работы СМО. Эффективность использования СМО – абсолютная или относительная
пропускные способности, коэффициент использования СМО
Качество обслуживания заявок – среднее время, ожидание заявки в очереди или пребывание заявки в
СМО, вероятность отказа заявке в обслуживании без ожидания, вероятность того поступившая заяв-
ка немедленно примется к исполнению.
Эффективность функционирования пары СМО – потребитель. Причем под потребителем понимается
совокупность заявок или их некоторый источник.
Основная задача – упорядочить поступление заявок таким образом, чтобы повысить эффективность
использования СМО.
С учетом ожидаемых сроков реализаций бизнес-процессов становится возможным оценить вероят-
ность поступления заявок в данный конкретный период времени.
Достоинства модели.
1 Возможно проведение динамической оптимизации.
2 Задается приоритет каждой заявки. Поэтому в случае отклонение величины резервных ресурсов
от запланированных, предприятие реализовывает наиболее выгодные бизнес-процессы.
Недостатки модели.
1 Затруднительно задать принципы дисциплины формирования очереди, поскольку в каждый интер-
вал времени они могут оказаться различными. Поток является случайным только в ограниченный
промежуток времени, образуемый общим пересечением ранних и поздних сроков начала реализации
некоторой совокупности бизнес-процессов.
2 Все недостатки, связанные с ранжировкой бизнес-процессов.

Модель на основе ранжирования альтернатив по критериям важности и коэффициенту запаса
времени, и коэффициенту риска.
Ранжирование удобно применять в следующих ситуациях:
а) когда необходимо упорядочить какие-либо объекты во времени или пространстве (в этом случае
интерес представляет не сравнение степени выраженности какого-либо качества, а лишь взаимное про-
странственное либо временное расположение объектов);
б) когда нужно упорядочив объекты в соответствии с каким-либо качеством, но при этом не требу-
ется его точное измерение;
в) когда какое-либо качество в принципе измеримо, однако в настоящий момент не может быть из-
мерено по причинам практического или теоретического характера.
Автором разрабатывался следующий алгоритм.
I этап. Подготовка исходных данных аналогична основной модели.
II этап. Условное объединение в кластеры бизнес-процессов, имеющих ряд однотипных или общих
операций и расчет для них совокупных показателей: Kпр – коэффициент привлекательности; kзвр – коэф-
фициент запаса времени; П – ожидаемые потери.
1 Из всей совокупности бизнес-процессов делается выборка товаров или товарных групп, в которой
имеются взаимные связи.
2 В полученной выборке объединяются бизнес-процессы, по которым возникает эффект синергии
(ПЭ)
Полезный эффект (ПЭ) учитывается:
а) при расчете критерия привлекательности Kпр;
б) при расчете ожидаемых потерь.
Условием включения бизнес-процесса в кластер является
˜'
K пр
˜ > 1, (5.38)
K пр
˜
где K пр – общий коэффициент привлекательности кластера до объединения с каким-либо бизнес-
˜
'
процессом; K пр – общий коэффициент привлекательности кластера после объединения.
Коэффициент привлекательности кластера предлагается рассчитывать по следующей формуле:

? МД + ПЭ ? ? П . (5.39)
? V ? ПЭ + ? П
III этап. Ранжировка бизнес-процессов по убыванию их степени важности и срочности. Бизнес-
процессы, объединенные в один кластер, рассматриваются как один процесс.
1 Критерий привлекательности товара (Kпр). Основное назначение данного коэффициента состоит
в отборе таких товаров, которые в наибольшей степени соответствуют целям (задачам) фирмы. Предла-
гается рассчитывать Kпр за период времени равный:
а) сроку амортизации соответствующих основных производственных фондов;
б) горизонту планирования с допустимым уровнем неопределенности.
2 Возможна как количественная, так и качественная оценка Kпр. Одним из вариантов является ис-
пользование в качестве Kпр величину ожидаемой рентабельности по МД.
3 Коэффициент запаса времени. У каждой бизнес-операции имеется ранний и поздний сроки реа-
лизации, которые устанавливаются под влиянием как внутренних (экономический потенциал предпри-
ятия), так и внешних факторов. Для сравнения нескольких альтернатив срочность того или иного меро-
приятия предлагается рассчитывать по разработанной нами формуле:
Т п ро ? Т дата ? Р
, (5.40)
kвр =
Тц

где Tп ро – поздний срок реализации операции; Т дата – текущая дата; Р – среднее количество занятых
дней, с учетом загрузки имеющихся на предприятии ресурсов в промежуток времени ( Tп ро – Т дата ); Т ц –
длительность цикла реализации операции (дни).
Коэффициент показывает приблизительно, сколько раз может быть осуществлена та или иная бизнес-
операция, с учетом имеющейся загрузки ресурсов за данный промежуток времени. Учитывается при
сравнении нескольких альтернатив для оценки их относительной срочности. Перечислим основные
ситуации, которые могут возyникнуть при сочетании трех вышеуказанных показателей.

ВЫБОР ОДНОГО ИЗ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В РАЗЛИЧНЫХ СИТУАЦИЯХ

№ Ситуация Критерий выбора Результат
А В
K ср = K ср

1 A
А В
K пр = K пр

R A < RB
А В
K ср = K ср
2 A
А В
K пр > K пр
R A ? RB
А В
K ср = K ср

K пр ? R A
А
А В
> >1
K пр K пр A
K пр ? R B
B
3
K пр ? R A
А
<1 B
A B
R >R
K пр ? R B
B




Продолжение табл.

№ Ситуация Критерий выбора Результат
А В
K ср < K ср
4 А В
K пр ? K пр

R A < RB
А В
K ср < K ср
А В
K пр > K пр
5
R A < RB

а
К случаю 4. Допустим, tц – длительность амортизационного цикла; Т рно – ранний срок начала опера-
В В А
ции; Т п зо – поздний срок завершения операции; тогда (Т р но ? Т р но ) Д дн – упущенная выгода при выборе то-
вара В.
а а В
Если длительность цикла амортизации по бизнес-процессу А tц ( А) больше, чем tц ( А) ? Т рно , то воз-
никает еще одна упущенная выгода t ц ( А ) ? [ t ц ( B ) ? Т рВно ] Д дн .
а а А


Если периоды амортизации совпадают во времени, то сравнения двух бизнес-процессов происхо-
дит с помощью сравнения их дохода за равный промежуток времени.
IV этап. Оценка степени устойчивости рангов.
Основной недостаток данной модели.
1 При формировании ассортимента возможны разрушения кластера, не удовлетворяющего задан-
ным ограничениям.
2 Невозможно учесть ограничения на ресурсы в динамике.


Динамическая модель оптимизации суммарного коэффициента важности (рассчитываемого с
использованием матрицы рентабельность – риск).
1) Построить модель рентабельность – риск. Позиционировать с помощью функции принадлежности в
данной матрице бизнес-процессы.
В результате построения матрицы рентабельность – риск и позиционирования в ней бизнес-
процессов, можно определить, что данный бизнес-процесс на х % принадлежит, например, квадрату k1 и
на y % принадлежит квадрату k2.
Обозначим квадрат как dnrm, где dn = {d1, d2}– рентабельность по n-ой шкале.

МАТРИЦА «РЕНТАБЕЛЬНОСТЬ – РИСК»

r1 1–1 2–1 3–1 4–1 5–1
Ожидаемые
потери




r2 1–2 2–2 3–2 4–2 5–2
r3 1–3 2–3 3–3 4–3 5–3
r4 1–4 2–4 3–4 4–4 5–4
r5 1–5 2–5 3–5 4–5 5–5
d1 d2 d3 d4 d5
Ожидаемая рентабельность

rm = {r1, r2} – риск по m-ой шкале.
Степень принадлежности i-го бизнес-процесса к данному квадрату можно выразить функцией.
2) Далее ЛПР или группа экспертов формируют предпочтительную линию поведения. Допустим,
ЛПР изначально выбирает свойственную его характеру, жизненным ценностям, видению развития
бизнеса одну из следующих линий поведения: консервативную, умеренно консервативную, умеренную
или агрессивную на основе следующей матрицы, присваивая каждому кластеру из матрицы рента-
бельность-риск определенный вес.

Расчет суммарной важности бизнес-процесса на заданных
основе весов квадратов матрицы «рентабельность-риск»

Степень принадлежности
Квадрат Вес квадрата квадрату
bp1 bp2 … bpk
d1r1 ?1 µ11 µ12 µ1k
d1r2 ?2 µ21 µ22 µ2k
… …
?n m µnm1 µnm2 µnmk
dnrm
Суммарная важность биз- Wbp1 Wbp 2 Wbp k
нес-процесса
Суммарную важность для ЛПР или группы экспертов того или иного бизнес-процесса можно вычис-
лить следующим образом
nm k
?? ?iµij , (5.41)
Wbpi =
i =1 j =1

где i = 1…nm, nm – количество квадратов в матрице; j = 1…k, k – количество бизнес-процессов; ?i –
вес квадрата матрицы рентабель-
ность – риск; µij – степень принадлежности j-го бизнес-процесса i-му квадрату матрицы; i = 1…nm, nm
– количество квадратов в матрице рентабельность риск; j = 1…k, k – количество бизнес-процессов.
3) а) максимизация целевой функции
k
? Wbp b j > max , (5.42)
j
j =1

где Wbp j – суммарная важность бизнес-процесса для ЛПР либо группы ЛПР, bj = {0, 1}.
Первая сумма выражает суммарную оценку важности для ЛПР с учетом соотношения
риск/рентабельность планируемых к реализации бизнес-процессов, bj – булевая переменная (bj = 1 про-
цесс реализуется, bj = 0 процесс не реализуется).
б) Либо минимизация следующей целевой функции (для случая ранжирования)
k
t
? Wож > min , (5.43)
bp
j =1 i

где tож = [0, tпнр – tрнр] – время ожидания заявки в очереди;
?tисп ? t рнр , если t рнр ? tисп ? tпнр
?
,
tож = ?
?CH , если tисп ? tпнр
?
где CH-достаточно большое число, выражающее условный штраф за превышение поздних сроков реа-
лизации бизнес-процесса; tпнр, tрнр – поздний и ранний срок начала реализации бизнес-процесса; tисп –
планируемая дата исполнения бизнес-процесса.
Назначение функции – это минимизировать время ожидания по наиболее привлекательным бизнес-
процессам. Время ожидания более важной заявки будет меньше, чем время ожидания менее важной заяв-
ки.
В результате оптимизации на каждом данном временном интервале должна быть выстроена опти-
мальная очередность.
Основной недостаток данной модели – неэффективность учета склонности ЛПР к риску.
6 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ
РАЗЛИЧНЫХ МОДЕЛЕЙ ПЛАНИРОВАНИЯ И
ОПТИМИЗАЦИИ АССОРТИМЕНТА



Традиционно основными количественными показателями эффективности экономико-
математических моделей являются: прирост прибыли, рентабельность, собственного капитала, сокра-
щение объема резервных средств, улучшение структуры баланса и т.д. Применительно к разработанной
нами методике оптимизации товарного ассортимента такой подход неприемлем, поскольку реализация
в нашем подходе процедуры учета толерантности ЛПР к риску ориентирована на достижение различ-
ных уровней показателей в зависимости от выбранной стратегии, в отличие от существующих моделей,
где данный аспект не учитывается.
Поэтому, мы предлагаем оценивать эффективность планов, построенных на основе моделей с ис-
пользованием технологии имитационного моделирования, на основе следующих разработанных нами
показателей.
1 Чувствительность расчетного уровня прибыли за определенный период времени ассортиментных
планов к аритмии реализации (%, Pr), на наш взгляд, является одним из показателей, отражающим на-
дежность плана в условиях нестабильности и неопределенности. Как мы полагаем, план, построенный
на основе нашего подхода (состоящий из основного и резервного), окажется более гибким, а значит ме-
нее чувствительным к возмущениям внешней среды и неопределенности внутренней.
2 Изменение уровня риска в зависимости от величины аритмии реализации. Данный коэффициент
дополняет предыдущий, а также позволяет оценить степень устойчивости коэффициента риска по каж-
дой модели. Анализ значений этого показателя позволит доказать необходимость учета склонности к
риску.
3 Уровень дополнительных затрат на получение упущенной прибыли рассчитывается в виде коэф-
фициента Kз = Здоп/Pr, где Pr – величина ожидаемой прибыли, полученная на основе оптимизационных
расчетов данной модели.
В соответствии с нашим определением понятия «товарно-ассортиментная политика», данный пока-
затель является одним из возможных способов оценки потенциальных возможностей предприятия по
адаптации к внешней среде и отражающим возможности обеспечения устойчивости организации по
достижению поставленных целей.
Предлагаемый коэффициент, на наш взгляд, является также одним из показателей устойчивости ор-
ганизации к достижению поставленных целей.
4 Время, необходимое для восстановления баланса, т.е. достижение планируемого изначально
уровня прибыли. Данный коэффициент дополняет предыдущий. Отражает также способность предпри-
ятия получать своевременный доступ к необходимым ресурсам и эффективно их использовать с изме-
нившимися условиями. Показатели 3 и 4 отражают способность адаптации модели к изменившейся
ситуации.
Планирование эксперимента. Исходные данные для анализа.
1 Варианты оптимизационных ассортиментных планов, рассчитанных с использованием следую-
щих моделей:
а) модель № 0 – наша модель;
б) модель № 1 – комплексная модель, составленная на основе модели № 1 с использованием мето-
дов динамической оптимизации, с целью приближения характеристик данной модели к модели № 0;
в) модель № 2 – условная модель, объединяющая модели № 6, 8, 9.
Остальные модели оптимизации ассортимента были нами исключены из
рассмотрения в виду их качественных отличий от вышеперечисленных.
2 Ограничение на заемный капитал, вытекающий из оптимального уровня финансового рычага.
Данный показатель будет изменяться динамично, в зависимости от изменения рентабельности собст-
венного капитала. Соответственно, если заемных и свободных собственных средств не хватает на реа-
лизацию дополнительного бизнес-процесса, то он исключается из рассмотрения в данном периоде
времени.
3 Объем используемых ресурсов в каждом плановом периоде времени, рассчитанных по каждой из
моделей.
4 Минимальное время, необходимое для получения и использования
каждого вида ресурсов на предприятии, а также дополнительные издержки (млн. р.), не входящие в
стоимость ресурса для получения потребного ресурса в минимальное время
t = tпр + tписп,
где tпр – время, необходимое для доступа к ресурсу и его приобретению; tисп – время, необходимое на
подготовку ресурса к использованию.
Необходимо предварительная оценка ресурсов по степени ликвидности.
Предлагается составление данной таблицы для менее ликвидных ресурсов.
5 Конечный перечень бизнес-процессов, необходимых для достижения требуемых атрибутов това-
ров. Поскольку уже была произведена оптимизация разработанной нами модели, следовательно, такая
информация уже у нас имеется.
Генерировать ситуации будем путем изменения ниже перечисленных параметров. Пусть k – общее
количество укрупненных товарных групп на предприятии. В наше тестирование включены 20 укруп-
ненных товарных групп.
? k – доля товарных групп, по которым пройдут изменения (%);
?Q – процент отклонения от планового объема реализации в натуральном выражении;
?U j – изменения критерия потребительской удовлетворенности.
На последнем этапе случайным образом отбираются те виды товарных групп, по которым пройдут
изменения. Количество генераций зададим равным 10.
Схема генерирования возможных ситуаций выглядит следующим образом (рис. 6.1).




?Q ?U Итерации
?k
1 5% 1 5% 1
1 5%
2 2 2
8,1 % 8,1 %
2 8,1 %
Выбор
3 ?–?3 3
13,1 % 13,1 %
3 13,1 % ? – ? товарных ? – ?
4 4 …
21,2 % 21,2 %
групп j
4 21,2 %
5 5 999
34,3 % 34,3 %
5 34,3 %
6 6 1000
55,5 % 55,5 %
6 55,5 %



Рис. 6.1 Схема генерирования возможных ситуаций
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1

СРАВНИТЕЛЬНАЯ ТАБЛИЦА МОДЕЛЕЙ ПЛАНИРОВАНИЯ ТОВАРНОГО АССОРТИМЕНТА

П1.1 Сравнительная таблица моделей управления товарным ассортиментом

Номер модели управления ассортиментом
Критерии
сравнения 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Тип решаемых задач
– оператив-
+ + + + +
ные
– кратко-
+ + + + + + +
срочные
– средне, и
+ + + +
долгосрочные
Учет неопределенности
1
+
Перспектив-
ной
2 Ретроспек-
+ + +
тивной
3 Техниче-
+
ской
4 Стохасти-
+ + +
ческой
5 Целей +
6 Условий +
Продолжение табл. П1.1

Номер модели управления ассортиментом
Критерии
сравнения 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Методы прогнозирования
1 эвристиче-
ские
2 экономико-
+ + + + + +
математиче-
ские
3 ситуацион-
+ +
ные
Количество номенклатурных позиций
<20 + + + +
20…100 + + + + + + + + + + +
>100 + + + + + +
Тип производства
– единичное,
мелкосерий- – + + + +
ное
– среднесе-
+ + + + + + + + + +
+
рийное
– крупносе-
+ + + + + + + + + +
+
рийное
+ + + + + + + + + +
– массовое +
Тип товаров
+ + + + + +
ТПН
+ + + + + + + + +
ТНП, в т.ч. +
Длительного
+ + + + +
+ +
пользования
Кратковре-
+ + + + + + + +
менного +
пользования
Продолжение табл. П1.1

Номер модели управления ассортиментом
Критерии
сравнения 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Источники информации для расчетов
– внешние, в

т.ч.
– результаты
исследования + + +
потребителей
– результаты
+ + +
исследования
конкурентов
+ +
– другие
+ + + + + + + +
– внутренние +
Количество входных информационных параметров модели
<10 + +
10– 30 + + + + +
>30 + + +
Сложность расчетов
– высокая + +
+ + + +
– средняя + +
– низкая + + +
Учет фактора гибкости
+
– производст-
ва
+
– сбыта
Продолжение табл. П1.1

Номер модели управления ассортиментом
Критерии
сравнения 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

– процессов,
+
ресурсов
Сочетание краткосрочной и долгосрочной политики
+ + +
– хорошо +
– плохо
+ + + +
– отсутствует +
Возможность применения
к сущест-
+ + + + + + + +
вующим то- +
варам
к новым то-
+ + +
варам
Учет влияния
+ +
детерминант
спроса
РИС. 6.2 ПРИМЕР ГЕНЕРИРОВАНИЯ ВОЗМОЖНЫХ СИТУАЦИЯ В ППП EXCEL

<<

стр. 3
(всего 3)

СОДЕРЖАНИЕ