Научный журнал
Вестник Алтайской академии экономики и права
Print ISSN 1818-4057
Online ISSN 2226-3977
Перечень ВАК

РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ФОРМИРОВАНИЮ ПОРТФЕЛЯ ЗАКАЗОВ ПРЕДПРИЯТИЯ ОПК

Чеботарев С.С. 1, 2 Ельшин В.А. 3, 4
1 Акционерное общество «Центральный научно-исследовательский институт экономики, информатики и систем управления»
2 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
3 Акционерное общество «Научно-производственное предприятие «Рубин»
4 ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет»
Статья посвящена одной из актуальнейших задач повышения эффективности управления развитием государственного оборонного заказа (ГОЗ) – формированию портфеля заказов предприятий оборонно-промышленного комплекса (ОПК), функционирующих в характерных для экономических систем условиях неопределенности. Цель работы: показать возможность использования ресурсов предприятий ОПК применительно к рассматриваемой схематизации процесса их функционирования, современных подходов для адаптации процесса управления формированием портфеля заказов предприятия. Принимаемые решения должны дать возможность обеспечения динамического эффект. Методология проведения работы базируется на системном подходе, позволяющем осуществлять управление развитием ГОЗ с учетом положительной оценки развития государства и общества. Показано, что возрастание риска неиспользования соответствующих ресурсов вследствие отсутствия подходящих заказов снижает рентабельность функционирования предприятия ОПК. В выводе отмечены последствия применения соответствующего ресурса в будущем при формировании портфеля заказов предприятия ОПК.
управляющая подсистема
адаптация процесса управления
ресурсы
функционирование предприятий
1. Чеботарев С.С. Промышленная политика Российской Федерации в области оборонно-промышленного комплекса // Экономические аспекты технологического развития современной промышленности: материалы международной научно-практической конференции. Московский политехнический университет (МАМИ). Москва: Научный консультант. 2018. С. 220-223.
2. Эмерсон Г. Двенадцать принципов производительности. М.: Ленанд, 2021. 224 с.
3. Бурмистрова Л.М., Проскурин Б.В. Финансовое обеспечение инновационного развития предприятий наукоёмких отраслей промышленности // Финансовая жизнь. 2017. № 4. С. 46-47.
4. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. М.: Дело, 2003. 520 с.

Введение

Функционирование широкого класса предприятий ОПК заключается в поэтапном формировании и выполнении портфеля заказов. Управление его формированием связано с необходимостью принятия в близком к реальному масштабу времени решений по включению или не включению поступающих заказов в формируемый портфель. Указанные решения должны обеспечить максимально возможную рентабельность использования оборудования и других ресурсов предприятия за установленный период времени. Их обоснование осуществляется в условиях неопределенности. Неопределенность состоит в том, что виды и количество заказов, поступающих на предприятие на каждом этапе его функционирования, а также достигаемый от использования имеющихся ресурсов эффект (доход предприятия) за весь установленный период функционирования являются случайными. Принимаемые же решения должны обеспечить максимально возможный эффект [1].

Для максимизации эффекта функционирования предприятия при обосновании решений целесообразно исходить из принципа оптимальной адаптации. Его сущность состоит в том, что соответствующие решения должны быть максимально инвариантными по отношению к недетерминированным и неуправляемым условиям функционирования рассматриваемого предприятия и при этом наиболее полно использовать возможности, заложенные в детерминированных и надежно управляемых параметрах протекающего в нем производственного процесса. Практическая реализация принципа оптимальной адаптации при управлении рентабельностью функционирования предприятия ОПК не представляется возможным без автоматизации процесса формирования управленческих решений. Ключевым элементом автоматизации при этом является разработка методического подхода, реализующего указанный принцип при формировании портфеля заказов предприятия ОПК [2].

Материалы и методы исследования

С достаточной степенью общности функционирование широкого класса предприятий ОПК может быть схематически представлено в виде процесса, протекающего в некоторой системе σ, включающей (рисунок) четыре основные подсистемы – спроса, информационную, управляющую и ресурсную [3].

При этом подсистема спроса отражает внешнюю среду и формирует поток заказов, для выполнения которых могут привлекаться ресурсы рассматриваемого предприятия ОПК.

Информационная подсистема выявляет эти заказы и на каждом k-м (k=1,2,…) этапе функционирования предприятия ОПК формирует возможный набор заказов. Этот набор характеризуется вектором:

missing image file, (1)

где missing image file – количество выявленных к моменту времени tk начала k-го этапа заказов n-го вида, которые могут выполняться ресурсами рассматриваемого предприятия.

Управляющая подсистема в последовательные моменты времени t1<t2<…<T принимает решения по включению или не включению выявленных заказов в портфель заказов предприятия.

missing image file

Обобщенная схема функционирования предприятия ОПК

Ресурсная подсистема обеспечивает подготовку и использование ресурсов для выполнения включенных в портфель заказов. Она характеризуется вектором

missing image file, (2)

компоненты которого отражают количество ресурсов каждого i-го типа, которыми располагает система σ в начале функционирования.

В результате использования этих ресурсов в ходе функционирования системы σ поэтапно формируется доход предприятия. При этом цель состоит в максимизации дохода за установленный период времени T, при условии, что не включенные в портфель в ходе каждого k-го этапа заказы исключаются из рассмотрения.

Применительно к рассмотренной схематизации процесса функционирования предприятия, реализацию принципа оптимальной адаптации при распределении ресурсов целесообразно осуществлять путем использования соответствующей модели из семейства, порождаемого базовой структурой следующего вида: (3)-(7) [4].

Определить вариант распределения ресурсов:

missing image file (3)

missing image file (4)

такой, что

missing image file, (5)

missing image file

missing image file (6)

при

missing image file, (7)

где

missing image file – количество заказов на k-м этапе функционирования предприятия (поступивших в момент времени tk);

missing image file – количество расчетных единиц ресурса i-го типа, выделенное для выполнения j-го заказа на k-м этапе (в период времени (tk, tk+1)) функционирования предприятия;

missing image file – множество вариантов распределения ресурсов, возможных на k-м этапе функционирования предприятия;

Q(Vk) – доход, получаемый предприятием на k-м этапе его функционирования (за время tk+1-tk) при реализации варианта Vk распределения имеющихся ресурсов;

missing image file – приращение дохода при выделении расчетной единицы ресурса i-го типа для обеспечения потребностей j-го заказа на k-м этапе функционирования предприятия;

missing image file – оптимальный нижний уровень удельной эффективности для ресурсов i-го типа на k-м этапе функционирования предприятия;

missing image file – количество ресурсов i-го типа, которыми располагает предприятие на k-м этапе функционирования;

I – количество типов распределяемых ресурсов.

Результаты исследования и их обсуждение

В приведенной структуре модели соотношение (3) показывает, что оптимальный план распределения ресурсов формируется в виде последовательности локальных решений V*k, принимаемых в последовательные моменты времени t1<t2<…<T функционирования предприятия (системы σ).

Соотношение (4) раскрывает содержание каждого локального решения в виде матрицы, элементами которой являются, выделенные для выполнения соответствующих заказов, объемы ресурсов каждого типа.

Соотношение (5) отражает требование наиболее полного использования возможностей предприятия для получения на каждом этапе максимального дохода.

Соотношение (6) препятствует локальной оптимизации распределения ресурсов на k-м (k=1,2,…) этапе в ущерб глобальному оптимуму за весь период T функционирования предприятия ОПК. Оно представляет собой критерий для выделения из множества возможных для текущего этапа вариантов распределения ресурсов, такого подмножества, выбор из которого не противоречит достижению глобального оптимума. При этом учитывается не только сложившейся к k-му этапу ситуация, но и результаты прогнозирования ее развития в будущем. Следовательно, соотношение (6) обеспечивает адаптацию процесса функционирования предприятия к складывающимся условиям.

Соотношение (7) отражает балансные ограничения на количество распределяемых ресурсов каждого типа.

В конкретных задачах возможны и другие необходимые ограничения.

Выбор величин missing image file (i=1, 2,…,I) в качестве параметров адаптации обусловлен тем, что удельная эффективность использования ресурсов предприятия, являясь инвариантной характеристикой по отношению к их конкретному варианту распределения, в тоже время, достаточно просто прогнозируется и хорошо согласуется с типичной структурой моделей дискретного программирования.

Конкретные модели распределения ресурсов, реализующие предлагаемый подход, получают путем явного представления зависимостей, входящих в модель (3)–(7). При этом в зависимости от вида функции Q(Vk) модель (3)–(7) может относиться к классу линейных (если Q(Vk) – линейная функция) или нелинейных (если Q(Vk) – нелинейная функция) задач целочисленного программирования.

В модели (3)–(7) возможность согласования локальных и глобального оптимумов при формировании решений по распределению ресурсов на каждом этапе функционирования предприятия ОПК обеспечивается введением вектора адаптации:

missing image file (i=1,2,…,I, k=1,2,…) (8)

Конкретные методики определения его компонент определяются имеющейся информационной ситуацией. Наиболее простой при этом является ситуация, характеризуемая тем, что управляющая подсистема рассматриваемой системы (предприятия ОПК) имеет данные об общем количестве и видах заказов, которые могут поступить от подсистемы спроса. Однако не имеет данных о том, сколько и какие из них реально поступят за время T функционирования предприятия и как они будут распределены по этапам его функционирования.

Общее количество и виды возможных заказов для каждого этапа будем описывать вектором

missing image file, (9)

missing image file, (10)

где missing image file – общее количество возможных заказов n-го (n=1,2,…,N) вида, формируемых подсистемой спроса за время T;

missing image file – количество возможных заказов n-го (n=1,2,…,N) вида, выявленных информационной подсистемой для выполнения на l-м этапе функционирования экономической системы.

В такой информационной ситуации для определения компонентов вектора (8) можно воспользоваться процедурой оптимального распределения имеющихся на каждом k-м этапе ресурсов между всеми заказами, которые принципиально могут поступить на k-м и последующих этапах, то есть по заказам, определяемым вектором (9). В качестве же компонент вектора (8) принять минимальные доходы, приходящиеся на единицу ресурса i-го (i=1,2,…,I) типа в полученном распределении.

Модель оптимального распределения имеющихся на каждом k-м этапе ресурсов по заказам, определяемым вектором (9), в формализованном виде состоит в следующем.

Определить вариант распределения ресурсов:

missing image file (11)

такой, что

missing image file, (12)

при

missing image file, (13)

missing image file. (14)

Если же в сложившейся информационной ситуации управляющая подсистема рассматриваемой системы имеет данные только о видах возможных заказов и интенсивностях поступления заказов каждого вида, то в основу определения компонент вектора (8) может быть положен другой подход.

Для его формализованного представления процесс формирования заказов будем представлять как совокупность потоков требований с интенсивностями, определяемыми вектором:

missing image file (15)

Управляющая подсистема системы σ, устанавливая пороговые значения missing image file удельной эффективности применения имеющихся ресурсов каждого типа для выполнения заказов, осуществляет селекцию потоков требований в соответствии с соотношением (6). В результате формируются потоки допустимых требований, интенсивности которых определяются соотношением:

missing image file

missing image file, (16)

где missing image file – плотность распределения эффекта использования единицы ресурса i-го типа для выполнения заказов n-го вида на рассматриваемом k-м этапе функционирования предприятия;

missing image file – верхняя граница эффекта использования единицы ресурса i-го типа для выполнения заказов n-го вида на рассматриваемом этапе функционирования предприятия.

При формировании этих потоков параметры missing image file обеспечивают разрежение входного потока заказов. Если эти параметры малы, то имеющиеся ресурсы могут быть использованы и при невысоких удельных эффектах (с низкой рентабельностью). Это ведет к возрастанию риска дефицита соответствующего ресурса в будущем, когда их применение могло бы быть более целесообразным и в целом снижает рентабельность функционирования предприятия ОПК. Если же указанные параметры слишком велики, то возрастает риск неиспользования соответствующих ресурсов вследствие отсутствия подходящих заказов, что также снижает рентабельность функционирования предприятия ОПК.

Задача состоит в выборе оптимальных значений параметров missing image file missing image file, которые бы с учетом указанных факторов риска обеспечивали максимальное значение математического ожидания эффекта применения имеющихся ресурсов.

Если значения missing image file (i=1,2,…,I) на k-м шаге зафиксированы, то ожидаемая удельная эффективность применения ресурсов i-го типа для выполнения заказов на этом шаге характеризуется плотностью вероятностей

missing image file

missing image file, (17)

где missing image file – нижняя граница величины missing image file.

С учетом (17) математическое ожидание missing image file удельного эффекта применения ресурсов i-го типа для выполнения заказов n-го вида на k-м этапе функционирования предприятия определяется соотношением:

missing image file

missing image file (18)

Если при этом ресурсы в процессе функционирования предприятия не возобновляются, то ожидаемый полный эффект от их использования на k-м этапе с учетом (17) можно рассчитать по формуле:

missing image file

missing image file (19)

где m – количество единиц ресурса i-го типа, использованных на k-м этапе функционирования предприятия для выполнения заказов;

missing image file – вероятность использования для выполнения заказов на k-м этапе функционирования предприятия m единиц ресурса i-го типа.

Для возобновляемых ресурсов предприятия получаемый в результате их использования эффект определяется соотношением

missing image file

missing image file (20)

где missing image file – вероятность использования по назначению условной единицы ресурса i-го типа.

Вектор (8) должен обеспечивать максимальную эффективность использования выделенных ресурсов. Поэтому определение его оптимальных компонент missing image file может быть сведено к решению следующей экстремальной задачи

missing image file. (21)

Дальнейшая конкретизация представленного подхода состоит в конструктивном представлении целевой функции Q(Vk) и функций missing image file, missing image file, missing image file.

Выводы

В целом рассмотренный методический подход позволяет при формировании портфеля заказов предприятия учесть такие существенные черты функционирования предприятий ОПК, как динамичность и неопределенность ситуации, и в тоже время использовать для выработки решений относительно простой аппарат статической оптимизации. Процесс управления формированием портфеля заказов предприятия приобретает при этом адаптивный характер.

Указанные обстоятельства обусловливают целесообразность применения предложенного подхода при построении автоматизированных систем поддержки принятия решений в интересах формировании портфелей заказов предприятий ОПК, функционирующих в характерных для экономических систем условиях неопределенности.


Библиографическая ссылка

Чеботарев С.С., Ельшин В.А. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ФОРМИРОВАНИЮ ПОРТФЕЛЯ ЗАКАЗОВ ПРЕДПРИЯТИЯ ОПК // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2022. – № 9-2. – С. 268-273;
URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=2421 (дата обращения: 24.04.2024).