Алгоритм расчета способностей предприятия к обновлению: влияние стохастичности внешней среды на техническую способность предприятия к обновлению.

Алгоритм расчета способностей предприятия к обновлению: влияние стохастичности внешней среды на техническую способность предприятия к обновлению.

Предприятие - открытая система, подверженная внешним случайным воздействиям (всевозможные рыночные, налоговые, инфляционные, политические факторы). Поэтому, для определения способности предприятия к гибкому развитию, а именно для определения коэффициента обновления Ко необходим вероятностный подход, учитывающий стохастичность процесса освоения и производства любого нового изделия.

В рассматриваемой методике вероятностная модель определения К_о построена на основе марковского случайного процесса с дискретными состояниями и непрерывным временем (см. теорию вероятностей). Цикл освоения производства, выпуска и реализации продукции представляет собой марковский случайный процесс, суть которого сводится к следующему. Рассматриваемый цикл (система) разбивается на отдельные состояния, которые соответствуют периодам освоения, производства и реализации продукции:

S₁ - НИОКР (t₁);

S₂ - подготовка производства ( t₂);

S₃ - освоение производства (t₃);

S₄ - выпуск продукции (t₄);

S₅ - реализация продукции (t₅).

При этом из каждого состояния система может перейти в состояние свертывания работ S_n. Этот переход происходит случайным образом. Причины такого перехода могут быть самые различные: банкротство смежников, эффективные действия конкурентов, прекращение финансирования, изменения в налоговом законодательстве и т.д. Состояния системы S₁ - S₅ можно считать дискретными, так как можно указать четкие границы начала и конца ее пребывания в каждом из них. Совокупность состояний S₁ - S₅ образует последовательность с непрерывным временем. Переходы системы из состояния в состояние происходят в случайные моменты времени, которые заранее указать невозможно, а вероятность перехода из одного состояния в другое за время Dt равна l_ij.

В результате получим, что вероятность перехода системы из состояния S_i в сосотояние S_i+1 представляет собой величину, обратную среднему времени пребывания системы в предыдущем состоянии. Обработав статистику по изделиям, выпускаемым современно оборудованными предприятиями определенной отрасли (в нашем примере машиностроительными предприятиями), можно получить нормативные коэффициенты обновления К_он для групп изделий в соответствии с предлагаемой классификацией на основе кластерного анализа. В каждом конкретном случае можно определить фактическое значение К_оф. Если соотношение К_он / К_оф>1, то предприятие достаточно гибкое, имеет большие технические потенциальные возможности. Если К_он / К_оф<1, то технические возможности гибкого развития предприятия недостаточны, и требуются дополнительные вложения средств или корректировка номенклатуры осваиваемых изделий. При этом следует помнить, что количество новых изделий в освоении N регламентируется производимой номенклатурой продукции n. Поэтому, с учетом формулы N = K_о*n (см. лекцию 2, вопр.4, ф-ла 1.10) коэффициент обновления К_о можно трактовать как тангенс угла наклона прямой N= f(n), т.е. К_о = tga.

4. Управление изменениями: классификация сотрудников по их отношению к планированным изменениям.

Чтобы преодолеть сопротивление сотрудников изменениям, нужно как минимум выполнить следующее:

· спрогнозировать то, какое сопротивление может встретить запланированное изменение;

· уменьшить до возможного минимума это сопротивление (потенциальное и реальное);

· установить статус-кво нового положения.

Отношение к изменениям можно описать как комбинацию двух состояний: 1) принятие или неприятие изменений; 2) открытая или скрытая демонстрация отношения к изменениям. В зависимости от вида этой комбинации выделяется четыре характеристики сотрудников (см. табл.).

Алгоритм расчета способностей предприятия к обновлению: влияние стохастичности внешней среды на техническую способность предприятия к обновлению.

Предприятие - открытая система, подверженная внешним случайным воздействиям (всевозможные рыночные, налоговые, инфляционные, политические факторы). Поэтому, для определения способности предприятия к гибкому развитию, а именно для определения коэффициента обновления Ко необходим вероятностный подход, учитывающий стохастичность процесса освоения и производства любого нового изделия.

В рассматриваемой методике вероятностная модель определения К_о построена на основе марковского случайного процесса с дискретными состояниями и непрерывным временем (см. теорию вероятностей). Цикл освоения производства, выпуска и реализации продукции представляет собой марковский случайный процесс, суть которого сводится к следующему. Рассматриваемый цикл (система) разбивается на отдельные состояния, которые соответствуют периодам освоения, производства и реализации продукции:

S₁ - НИОКР (t₁);

S₂ - подготовка производства ( t₂);

S₃ - освоение производства (t₃);

S₄ - выпуск продукции (t₄);

S₅ - реализация продукции (t₅).

При этом из каждого состояния система может перейти в состояние свертывания работ S_n. Этот переход происходит случайным образом. Причины такого перехода могут быть самые различные: банкротство смежников, эффективные действия конкурентов, прекращение финансирования, изменения в налоговом законодательстве и т.д. Состояния системы S₁ - S₅ можно считать дискретными, так как можно указать четкие границы начала и конца ее пребывания в каждом из них. Совокупность состояний S₁ - S₅ образует последовательность с непрерывным временем. Переходы системы из состояния в состояние происходят в случайные моменты времени, которые заранее указать невозможно, а вероятность перехода из одного состояния в другое за время Dt равна l_ij.

В результате получим, что вероятность перехода системы из состояния S_i в сосотояние S_i+1 представляет собой величину, обратную среднему времени пребывания системы в предыдущем состоянии. Обработав статистику по изделиям, выпускаемым современно оборудованными предприятиями определенной отрасли (в нашем примере машиностроительными предприятиями), можно получить нормативные коэффициенты обновления К_он для групп изделий в соответствии с предлагаемой классификацией на основе кластерного анализа. В каждом конкретном случае можно определить фактическое значение К_оф. Если соотношение К_он / К_оф>1, то предприятие достаточно гибкое, имеет большие технические потенциальные возможности. Если К_он / К_оф<1, то технические возможности гибкого развития предприятия недостаточны, и требуются дополнительные вложения средств или корректировка номенклатуры осваиваемых изделий. При этом следует помнить, что количество новых изделий в освоении N регламентируется производимой номенклатурой продукции n. Поэтому, с учетом формулы N = K_о*n (см. лекцию 2, вопр.4, ф-ла 1.10) коэффициент обновления К_о можно трактовать как тангенс угла наклона прямой N= f(n), т.е. К_о = tga.

4. Управление изменениями: классификация сотрудников по их отношению к планированным изменениям.

Чтобы преодолеть сопротивление сотрудников изменениям, нужно как минимум выполнить следующее:

· спрогнозировать то, какое сопротивление может встретить запланированное изменение;

· уменьшить до возможного минимума это сопротивление (потенциальное и реальное);

· установить статус-кво нового положения.

Отношение к изменениям можно описать как комбинацию двух состояний: 1) принятие или неприятие изменений; 2) открытая или скрытая демонстрация отношения к изменениям. В зависимости от вида этой комбинации выделяется четыре характеристики сотрудников (см. табл.).