статике предлагаются следующие методы расчета показателей свойств процесса:
Результативность – средняя геометрическая по всем показателям процесса:
 ;  , (1)
где РезПр – результативность процесса;
РезП(…) – результативность показателя процесса;
ЗначПФакт(…) – фактическое или достигнутое значение показателя;
ЗначППлан(…) – плановое/нормативное/целевое значение показателя;
n – количество показателей процесса.
Эффективность – абсолютное значение разности среднеквадратических отклонений значений результативности всех показателей результата (продукции) и ресурсов (работники, инфраструктура, производственная среда, информация, поставщики и партнеры, природные ресурсы, финансовые ресурсы) процесса:
 , (2)
где  (3)
 , (4)
ЭффПр – эффективность процесса;
ОтклПродукции – среднеквадратическое отклонение от 100% значений результативности «Продукции» по всем ее показателям;
ОтклРесПр – среднеквадратическое отклонение от 100% значений результативности ресурса процесса по всем его показателям;
РезППродукцияПр – результативность показателя результата процесса «Продукция»;
РезПРесПр – результативность показателя ресурса процесса;
m – количество показателей результата процесса;
k – количество показателей ресурса процесса;
r – количество ресурсов.
В случае буквального применения определения стандарта в части эффективности, соотношение между результатом и ресурсами процесса может быть выражено через отношение результативностей продукции и ресурсов. Однако, такая общая оценка эффективности не служит основанием для дальнейшего совершенствования ни процесса, ни организации. Рекомендуется использовать более тонкий инструмент – стандартное отклонение от 100% значений показателей, отражающих составляющую процесса – ресурс и результат. Во-первых, оно само по себе характеризует разброс, вариацию составляющей, давая представление о ее состоянии как системы. Во-вторых, при построении разности стандартных отклонений от 100% показателей продукции и ресурсов возникает численное значение, характеризующее разбалансированность или, наоборот, возможность войти в резонанс двух систем. В-третьих, достаточно легко найти обратную величину такого отношения, которая отражает уже синхронизацию состояний результата и ресурсов.
Устойчивость – отношение энтропии процесса по значениям результативности всех показателей процесса к ее максимальному значению:
 (5)
где  ,  (6)
 p1=p2=…=pN =1/N (7)
HРез(p) – энтропия процесса по значениям всех показателей результативности процесса;
HРезmax(p) – максимальное значение энтропии процесса при условии, что значения всех показателей результативности процесса отличаются (в каждом интервале шкалы значений результативности находится единственное значение или одинаковое число значений);
pi – вероятность появления значения результативности в интервале шкалы значений результативности процесса;
i=1…N, N – количество показателей результативности процесса;
Сi – частота появления значения показателя результативности;
шкала значений показателей результативности – шкала интервалов значений показателей результативности, в которой интервалы могут быть рассчитаны по формуле Стэрджесса, составлять 5%, 10% и т.д.
Устойчивость систем, тем более систем управления, чаще всего понимается в сугубо математическом смысле. Наиболее полно описываются технические системы, включая их динамические характеристики, в форме систем линейных дифференциальных уравнений, устойчивость которых отражается в необходимых и достаточных условиях существования их единственного решения. Однако, линейное представление экономических явлений чрезвычайно ограничено, его трудно назвать адекватным. Энтропийный подход в экономике обсуждается достаточно давно и уже располагает некоторым статистическим инструментарием, однако говорить о некоей преобладающей точке зрения пока не представляется возможным. Для оценки устойчивости процесса и организации в целом нами была выбрана классическая формула Шеннона К.  как наиболее прозрачная с точки зрения ее применения. Энтропия в смысле Шеннона К.3 означает меру неопределенности, а в работах в этом русле ее все чаще связывают с эволюцией, развитием исследуемой системы. Мы считаем такую статистическую оценку наиболее перспективной, поскольку она отвечает самому передовому экономическому направлению в управлении современной организацией – устойчивому развитию.
В самом общем случае предлагается определить энтропию процесса, рассчитав частоту появления значений его показателей результативности. Для этого рекомендуется воспользоваться интервальной шкалой с шагом в 10%, начальным значением 0% и конечным значением 200%. Тогда энтропия будет характеризовать его способность достигать запланированный результат в абсолютном выражении, что, однако, не позволяет дать оценку устойчивости. Поэтому необходимо определить максимальное значение энтропии для данного состояния процесса и соотнести ее с предыдущей. Полученный результат свидетельствует о мере неопределенности или неупорядоченности процесса, а обратная оценка или разность 1 и отношения энтропии к ее максимальному значению будет давать оценку способности процесса именно в этом состоянии достигать запланированный результат по всем показателям процесса.
Результативность, эффективность как групп процессов (процессов управления, основных процессов, вспомогательных процессов), так и сети процессов рекомендуется исчислять как средние геометрические по этим же показателям процессов. Устойчивость в этих случаях рассчитывается непосредственно по значениям всех показателей либо группы процессов, либо всей сети процессов, обеспечивая тем самым более высокую точность за счет прямого, а не усредненного учета значений.
В динамике связи процесса статистически учитываются с использованием следующих методов расчета показателей свойств процесса:
Результативность – средняя геометрическая по всем показателям процесса (как и в случае статики);
Эффективность по связям – средняя геометрическая эмпирических корреляционных отношений между всеми показателями результативности результата процесса (продукции) и его ресурсов (работники, инфраструктура, производственная среда, информация, поставщики и партнеры, природные ресурсы, финансовые ресурсы) за исследуемый период времени:
 (8)
где  ,  (9)
 ,  (10)
 (11)
Р0 – количество показателей результативности результата процесса – продукции;
Р1, Р2,…, Р7 – количество показателей ресурсов процесса;
j=1…M, M – количество групп показателя результативности ресурса;
lj – количество наблюдений показателя результативности ресурса в группе-интервале;
СрРезППродукции – общая средняя для значений показателя результативности продукции;
СрРезjППродукции – среднее значение показателя результативности продукции в группе-интервале;
РезjППродукции – значение показателя результативности продукции в группе-интервале.
При этом значимость рассчитанного эмпирического корреляционного отношения () оценивается по критерию Фишера следующим образом:
 (12),
где  (13)
 (14)
При сравнении расчетного значения F-критерия (Fрасчетное) с табличным при пятипроцентном уровне значимости возможно сделать вывод о существенности корреляционного отношения. При этом несущественные корреляционные отношения в среднюю геометрическую не включаются.
Эффективность по связям процесса, рассчитанная на основе эмпирического корреляционного отношения, отражает возникшие за исследуемый период времени связи между ресурсами и результатом процесса – продукцией, и является не только более точной оценкой эффективности, чем предыдущая – эффективность на основе стандартного отклонения от 100%, но и более адекватной, в частности по определению ГОСТ Р ИСО 9001-2001. Во-первых, обнаружив существенную связь при помощи корреляционного отношения можно судить о ее силе, например по шкале Чеддока или просто в %-представлении, а, значит, управляя экономическими явлениями, статистически отраженными в показателях ресурсов процесса, оказывающих более сильное влияние на результат – продукцию, возможно более точно распределять как управленческие усилия, так и материальные мощности процесса. Во-вторых, оценив эффективность каждого ресурса с использованием средней геометрической по всем его корреляционным отношениям с продукцией, можно определить точки совершенствования процесса без дополнительного анализа ресурсов: чем ниже эффективность по связям ресурса, тем большего внимания он требует в управлении, а значит именно на него должны быть направлены не только корректирующие, но и предупреждающие действия, в том числе и прогноз.
Устойчивость связей – отношение энтропии процесса по значениям эффективности по связям к ее максимальному значению:
 (15)
где  , ,  (16)
 p1=p2=…=pN =1/N (17)
HЭффСв(p) – энтропия процесса по значениям значимых корреляционных отношений всех показателей ресурсов и всех показателей продукции процесса;
HЭффСвmax(p) – максимальное значение энтропии процесса по значениям значимых корреляционных отношений всех показателей ресурсов и всех показателей продукции процесса при условии, что их значения отличаются (в каждом интервале шкалы значений корреляционных отношений находится единственное значение или одинаковое число значений);
pi – вероятность появления значения корреляционного отношения в интервале их шкалы;
i=1…N, N – количество корреляционных отношений процесса;
Р0 – количество показателей результата процесса – продукции;
Р1, Р2,…, Р7 – количество показателей ресурсов процесса;
Сi – частота появления значения показателя корреляционного отношения;
шкала значений корреляционных отношений – шкала Чеддока.
Устойчивость связей, также как и эффективность по связям, более адекватна предложенному авторскому определению устойчивости. По нашему мнению, именно устойчивость связей дает объективное представление о способности как процесса, так и в целом организации к развитию. Действительно, графическая оценка распределения значений эмпирических корреляционных отношений между показателями продукции и ресурсов процесса дает весьма наглядную картину, особенно в отношении стратегии. Как только организация в сети процессов демонстрирует две вершины на графике распределения значений эффективности по связям стратегических целей организации и стратегических показателей процессов, то это говорит о необходимости смены стратегии – сеть процессов достигла состояния, в котором связи еще могут быть изменены, т.е. они гибко отреагируют на изменения внешней среды. Тогда срок реализации выбранной стратегии, во-первых, может быть статистически спрогнозирован, а во-вторых, скорректирован по мере ее реализации на основе статистического представления устойчивости.
Статистическая модель процесса формируется на оперативном уровне управления и включает в себя все показатели процесса. Предлагаемая модель полностью отвечает как п.8.2.3. «Мониторинг и измерение процесса» ГОСТ Р ИСО 9001-2001, так и п. 8.2.2. «Измерение и мониторинг процессов» ГОСТ Р ИСО 9004-2001. Данная модель охватывает все ракурсы комплексного анализа процесса и дает основание для представления процесса в панелях для управления им как на тактическом, так и на стратегическом уровнях. Статистическая модель качества процесса как основного элемента модели организации представлена в двух уровнях управления – оперативном и тактическом. При этом, на тактическом уровне владелец процесса имеет удобную форму мониторинга процесса по его основным свойствам, а на оперативном руководитель и команда располагают его полным статистическим отражением вместе с ретроспективой развития.
На четвертом этапе исследования была проведена апробация построенной модели качества организации с выявлением областей для ее дальнейшего совершенствования.
Результаты исследования отражены в следующих публикациях:
Монографии
Механцева, К.Ф. Статистическое моделирование качества продукции: теория и методология [Текст] / К.Ф. Механцева; под ред. Н.П.Масловой. – Ростов н/Д : издательство Рост. гос. эконом. ун-та «РИНХ», 2006. – 230 с. – 12 п.л.;
Механцева К.Ф. Экономико-статистическое моделирование качества организации: теория, методология, практика: [Текст] / К.Ф. Механцева; под ред. Масловой Н.П. – Ростов н/Д : издательство Рост. гос. эконом. ун-та «РИНХ», 2007. – 255 с. – 11,5 п.л.;
Экономический механизм развития современной организации (предприятия): подходы и инструменты [Текст] / В.М. Джуха, К.Ф.Механцева, О.К. Карпова и др.; под ред. В.М.Джухи – Ростов н/Д: изд-во Рост. гос. эконом. ун-та «РИНХ», 2007. – 254 с. – с.133-236 – 15 п.л./2,63 п.л.
|
