1.2.5. Синергетический эффект Интегрированных динамических систем управления и обучения

Инновационная Самообучающаяся Организация необходима в условиях современного динамичного мира. Противостоять динамической сложности способны только самообучающиеся предприятия: команды теоретически и практически обученных специалистов, вооруженных соответствующим инструментарием – динамическими моделями своих предприятий.

ИДСУО – инструмент создания самообучающихся организаций, органически объединяющий динамические модели предприятия - микромиры, команду управленцев предприятия и консультантов-разработчиков - специалистов по интеллектуальным информационным технологиям.

ИДСОУ позволяет:

1. Сформировать «критическую массу»- команду управленцев, способную осуществить комплексные изменения на предприятии.

2. Внедрить корпоративные стандарты системного управленческого анализа и принятия решений, основанных на программных средствах моделирования бизнес-среды.

3. Системно анализировать и прогнозировать реальные бизнес-процессы, последствия стратегических и операционных управленческих решений в режиме быстрой обратной связи.

Динамические модели предприятий обеспечивают поиск оптимальных управленческих решений и предоставляют возможность осуществлять не только мониторинг баланса целей между собой, но и в отличие от обычных (нединамических) систем Balanced Scorecard, оптимизировать соответствие этих целей с ресурсами разных видов.

Динамические модели предприятий предоставляют функциональность для поддержки интегрированного стратегического и оперативного планирования деятельности предприятия. Эта функциональность включает в себя: создание динамических моделей, моделирование различных сценариев и их оценку с учетом бизнес-рисков, прогнозирование и оптимальное перераспределение всех ресурсов как часть планирования деятельности предприятия.

В самообучающейся организации менеджеры, экономисты, маркетологи, специалисты по информационным технологиям, финансисты – обучены и продолжают обучение на реальных ситуациях и возможных сценариях развития ситуаций. Нарабатывают опережающие заготовки будущих управленческих решений, снижая неопределенность и риски в будущих возможных ситуациях.

Регулярно переводя нештатные ситуации в штатные, управленческий персонал всегда готов к работе в динамично изменяющейся среде. Ведь ничто так не снижает риски, как перевод нештатных (неожиданных) ситуаций в штатные ситуации с заготовками оптимальных решений, полученными в результате обучения в условиях, близких к реальным условиям именно для конкретного предприятия. Для необучающихся организаций частые в динамичном мире нештатные ситуации такими же и остаются, неопределенность и риски сохраняются.

2. Моделирование в сферах экономики, финансов и маркетинга

С 80-х годов рынок начал формулироваться в терминах потребностей, возросла цена решений и услуг, вырос статус качества, а ранее успешные стереотипы управления потребовали оригинального обновления. Рынок расширился, стал глобальным и резко ускорил динамику изменений. Прогнозирование поведения потребителей и планирование усложнились. В условиях высокой конкуренции и динамического поведения рынков предприятия и организации вынуждены применять инновации, искать новые способы роста качества работ, товаров и услуг.

Место интеллектуальных информационных технологий – инструментальной базе моделирования в информационных системах меняется следующим образом:

• от информирования — к интерактивному обслуживанию;

• от информационно-справочной работы — к аналитической;

• от индивидуальных решений — к групповым;

• от анализа внутренней среды — к оценке внешней;

• от прямой экстраполяции тенденций — к обратному поиску путей к целям;

• от информационной безопасности — к улучшению управления;

• от анализа прошлого — к когнитивному моделированию будущего.

Социально-экономические задачи, в решении которых помогает моделирование, могут быть поделены на три основных типа:

1. Анализ - исследование тенденций развития событий, сложившихся в предшествующий период времени (анализ прошлого);

2. Мониторинг - оценка текущей ситуации с учетом прошлого опыта и поставленных целей (оценка настоящего);

3. Прогнозирование и оптимальное планирование - предвосхищение событий и управление развитием ситуаций (построение будущего для решения поставленных задач наилучшим образом).

Цель разработок систем моделирования: обеспечение высшего и среднего звена холдингов и предприятий инструментами оптимизации управленческих решений, анализа, мониторинга, прогнозирования, планирования, контроля в новейших управленческих форматах: CPM - Corporate Performance Management, BPM - Business Performance Management, BI - Business Intelligence [9].

Системы моделирования базируются на интеллектуальных информационных технологиях, которые соединяют преимущества компьютеров с человеческим мышлением (их называют «Integrating Systems Thinking» – интегрированные системы мышления). Пользователями отдельных видов ИИТ являются 2/3 компаний из списка «Fortune-500», которые получают значительные выгоды от их применения во всех сферах управления бизнесом – стратегия, финансы, маркетинг, логистика, человеческие ресурсы, экономика, производство.

При разработке систем моделирования применяется широкий спектр интеллектуальных информационных технологий – от нейронных сетей и системной динамики до генетических алгоритмов и нечеткой логики. Это позволяет решать многообразные задачи оптимизации и прогнозирования, в том числе и в слабоформализуемых сферах;

Управленцы получают возможность путем имитационного моделирования с высокой математической точностью и высокой скоростью решать задачи прогноза и оптимизации. Традиционные методы не могут быстро и с необходимой точностью определить все возможные варианты и, главное, оценить последствия управленческих решений. Это обусловлено тем, что предприятия и окружающая бизнес-среда являются динамически сложными системами, то есть состоят из множества разнообразных объектов, которые охвачены большим количеством обратных связей и к тому же изменяются во времени. Оптимальное решение большинства управленческих задач (особенно, стратегического характера) неосуществимо без моделирования взаимосвязанных финансовых и материальных потоков на основе системной динамики.

Моделирование основано на системе дифференциальных уравнений очень большой размерности, многократно решаемых методами численного интегрирования, и позволяет имитировать поведение сложных систем с целью обнаружения нежелательных эффектов в прошлом и смягчения или полного предотвращения их влияния в будущем.

Можно смоделировать развитие ситуации во времени и в изменяющейся бизнес-среде, и, соответственно, точно просчитать последствия принимаемых решений. Поскольку моделируется большое число переменных и их взаимосвязей, то множественная «прокрутка» по всем циклам обратных связей создает возможность зафиксировать влияние невидимых управленцу факторов, в том числе и факторов случайного характера. Моделирование дает возможность «до того, как» точно просчитать цену риска, ресурсную обеспеченность и разнообразные последствия принимаемых стратегических и оперативных решений в области инвестиционной и кадровой политики, текущей производственной деятельности, администрирования и финансирования. Особая ценность моделирования проявляется при реорганизации отдельных предприятий и при оптимизации денежных потоков в группе компаний. 

С помощью моделирования решается масса практических задач путем целенаправленного поиска максимально широкого спектра аргументов по принципу «что будет, если?»: что произойдет с предприятием в случае резкого изменения ситуации? как повысить доходность бизнеса в условиях нестабильного спроса и нехватки оборотных средств? Точно решить такие задачи «вручную» просто невозможно.

Управленцы видят текущую ситуацию во внутренней и внешней среде предприятия в динамике, максимально точно просчитывают сценарии ее развития в зависимости от вносимых изменений. За счет быстрого поиска в многомерном пространстве факторов и ограничений менеджер получает лучшие решения из возможных вариантов в каждой конкретной ситуации. Не экспериментируйте на действующих объектах, экспериментируйте на их моделях.

Прогнозная функция систем основана на нейронном моделировании эмпирических данных, которое позволяет выявлять базовые тенденции, и, что особенно ценно, скрытые закономерности развития ситуаций. В качестве объектов прогнозирования могут выступать любые ценные для управления социально-экономические объекты, выраженные в количественном и качественном виде. Сложный и запутанный мир объектов представляется в виде ясной многомерной кластеризации и стратификации. С точки зрения принятия управленческих решений важно то, что многомерное пространство без искажений преобразуется в удобную для восприятия и оценки двумерную плоскость, с возможностью пошагового раскрытия кластеров. В отличие от традиционных статистических методов не предъявляются жесткие требования к распределению данных и даже к полноте обрабатываемой информации – система работает даже при пропуске информации.

Системы моделирования – это средства упреждающего управления, осуществляемого в режиме быстрой обратной связи (с оценкой последствий для управляемой системы в целом и для составляющих её частей). Варианты расчетов легко генерируются, а результаты – почти мгновенны. Итогом будут оптимальные сценарии развития ситуаций в быстроменяющейся среде и варианты реинжиниринга бизнес-процессов.

Системы моделирования позволяют:

• повысить эффективность деятельности компании;

• повысить прибыльность;

• обеспечить устойчивое конкурентное преимущество;

• уменьшить зависимость от неопределенности и изменчивости внешней среды;

• повысить стоимость бизнеса за счет роста интеллектуальных активов.

Ниже приведены системы управления, основанные на моделировании, и решаемые ими задачи [9].

Система стратегического управления

• Оценка эффективности деятельности холдинга (предприятия) с учетом изменений внешней среды;

• Формирование стратегии устойчивого роста на основе прогноза внешней среды и стратегический контролинг;

• Реализация количественного инновационного менеджмента: оценка перспективности выведения на рынок новых продуктов с учетом внутренних ресурсов, инвестиций и многообразия факторов внешней среды (прогнозируемого спроса, конкуренции и др.);

• Прогноз и оптимизация форм и условий привлечения инвестиций;

• Прогноз и оптимизация финансовых потоков между компаниями в холдингах с трансфертным кредитованием;

• Внедрение динамичной системы Balanced Scorecard, включая оптимизацию распределения ресурсов по взаимосвязанным целям;

• Прогноз доходности бизнеса.

Система прогнозирования и оптимизации сбыта

• Прогноз и оптимизация объема и ассортимента продаж с учетом изменяющегося влияния множественных внешних и внутренних факторов;

• Прогноз и оптимизация изменения долей рынка;

• Прогноз и оптимизация изменения конкурентоспособности компании и продукта;

• Прогноз и оптимизация цен, включая тарифные планы;

• Определение конъюнктуры рынка;

• Прогноз спроса и поведения потребителей;

• Прогноз и оптимизация логистики и каналов дистрибуции, включая оценку эффективности деятельности дилеров (магазинов);

• Оценка покупательских предпочтений на основе сегментации и определение структуры покупок;

• Формирование высокоэффективных директ-маркетинговых мероприятий.

Система управления закупками и запасами

• Прогноз и оптимизация материально-технического снабжения непрерывного и позаказного производства в целях снижения затрат и рисков остановки производства;

• Формирование различных стратегий снабжения сырьем и материалами с учетом изменений внешней среды и с возможностью оперативного устранения провалов в поставках;

• Оперативная оценка имеющегося и находящегося в пути сырья (материалов), согласование с фактическим потреблением и изменением портфеля заказов;

• Быстрая разработка мероприятий при угрозе изменений в процессе исполнения портфеля заказов и уже сформированного плана снабжения.

Система контролинга и управления финансовыми потоками

• Прогноз и оптимизация оборотных средств: прогноз кассовых разрывов, расчет оптимальных сроков и объемов пополнения оборотных средств (лизинг, кредит, вексель, факторинг, займы);

• Оперативная оценка отклонений «план-факт»;

• Прогноз и оптимизация издержек;

• Прогноз и оптимизация денежных потоков (сash-flow);

• Определение оптимального соотношения показателей заемного и собственного капитала;

• Прогноз ликвидности;

• Мониторинг - автоматическое предупреждение об отклонениях от планов с возможностью быстрого анализа причин недопустимых отклонений (угроз) и с оценкой последствий угроз;

• Поиск оптимальных управленческих решений для компенсации последствий угроз, а также поиск решений при появлении новых возможностей повышения доходов или сокращения затрат, на основе многовариантного прогноза развития событий по принципу «что, если»;

• В более дорогостоящих версиях режим автоматического оптимального планирования и контроля – по принципу «Что надо делать, чтобы достичь цели», с возможностью автоматизированной перепроверки найденных оптимальных решений.

Динамичная система управления в сфере энергетики

• Система оптимизации топливно-энергетического баланса региона;

• Система оптимизации ценообразования и ситуационного мониторинга в энергетической сфере региона;

• Система прогнозирования и оптимального планирования энергопотребления крупных промышленных предприятий в условиях функционирования оптового рынка электроэнергии

• Система прогнозирования энергопотребления города.

Система регионального и муниципального управления

• Управление бюджетно-финансовой сферой региона;

• Управление социально-экономическим развитием региона;

• Управление жилищно-коммунальной сферой города;

• Оптимизация оценок стоимости недвижимости с учетом многих факторов (в том числе, для риэлторских компаний).

Системы оптимизации и прогнозирования в банковской сфере:

• Система управления взаимоотношения с банковским клиентом (CRM);

• Система предсказания цены активов и индексов на фондовом рынке;

• Система мониторинга финансового состояния банка;

• Оценка банковской конкурентной среды;

• Построение рейтинга российских банков с целью оценки надежности межбанковского кредитования при расчете лимитов;

• Прогнозирование остатков на корреспондентских счетах банка;

• Прогнозирование банковской прибыли на месяц вперед;

• Оценка кредитоспособности банковского клиента;

• Оценка рыночной стоимости компании для выбора объекта долгосрочных инвестиций.