9220

171

полученные макроэкономические результаты будут определяться не столько эффективностью реализованных проектов, принесших определенные успехи на микроуровне, сколько эффективностью взаимодействия субъектов инновационной деятельности в процессе осуществления региональной программы и интенсивностью вовлечения в инновационную деятельность наибольшего количества участников. Отсюда следует необходимость разделения критериев отбора инновационных программ и результатов оценки их реализации. Система критериев отбора программ и проектов должна быть ориентирована на соответствие ожидаемых результатов поставленным целям. Оценка результатов должна осуществляться по показателям социальноэкономического развития, поскольку прогресс в социальной сфере, в развитии научного, образовательного и производственного потенциалов является целью преобразований в инновационной сфере. Исходя из этого можно сформулировать основной постулат предлагаемого метода: макроэкономическая эффективность региональных инновационных программ закладывается в экономическое обоснование инновационных мероприятий через оценку ожидаемых макроэффектов, инициированных взаимодействием субъектов инновационной деятельности на микроуровне.

Литература

1.Кузык, Б.Н. Россия - 2050. Стратегия инновационного прорыва/ Б.Н.Кузык, Ю.В. Яковец. – М.: Экономика, 2005.

2.Проблемы и перспективы технологического обновления российской экономики / Отв. ред. В.В. Ивантер, Н.И. Комков. – М.: МАКС Пресс, 2007.

3.Комков, Н.И. Возможности модернизации российской экономики

на инновационно-технологической основе/ Н.И. Комков // Новая экономика: инновационный портрет России. – М.: Центр стратегического планирования, 2008.

УДК 004.9+338

Н.В. Молькин

Системы анализа данных на базе аналитических платформ

Оценка той или иной информации может не только помочь в планировании, но и принести прибыль при правильном использовании полученных данных, особенно в промышленности.

В процессе производства накапливается огромный объем информации. Эти сведения практически не используются для последующего анализа, хотя в них содержится очень много ценной информации, позволяющей оптимизировать процесс производства, снизить расходы.

172

Также при формировании успешной политики предприятия необходимо учитывать предложения, предоставляемые конкурентами, так как это влияет на количество клиентов и соответственно на спрос продукции.

Переход от нерегулярного анализа к систематическому на основе аналитической платформы дает возможность поднять качество управления на новый уровень и обеспечить действенный контроль. Реализация самых современных и эффективных методов управления производством невозможна без адекватного анализа данных.

Целью работы является разработка системы анализа данных. Для выполнения данной цели необходимо решить ряд задач:

построение алгоритма управление качеством. Механизмы должны автоматически выявлять отклонения от заданных параметров, ранжировать их по степени важности, выявлять причины вызвавшие дефект и автоматически оповещать о найденных проблемах;

моделирование. Алгоритмы моделирования необходимы для проведения анализа по принципу «что-если», оценки, как повлияет изменение тех или иных настроек и параметров оборудования на производственные показатели, качество изделий и скорость;

рассмотрение возможности оптимизация работы оборудования;

сбор данных о внешних факторах.

Помимо вопросов производства продукции на промышленных предприятиях имеется большое количество задач, характерных для других организаций: аналитическая отчетность, анализ клиентской базы, оптимизация закупок.

Поиск метода повышения качества выпускаемой продукции – вопрос, с которым рано или поздно сталкивается в своей повседневной деятельности руководитель предприятия. Самые рациональные меры повышения уровня качества в условиях существующего производства можно представить как реорганизацию структуры предприятия, оптимизацию существующих производственных процессов, постоянный контроль и регулирование процессов с целью выявления закономерностей.

Внедрение системы контроля качества существенно снижает затраты предприятий, связанные с возникновением брака, помогает разобраться со сложностями, которые служат препятствием на пути производства продукции.

Предприятия, занимающиеся изготовлением продукции, насчитывают множество технологических процессов по изготовлению изделий. Контроль качества технологических процессов чаще всего не ведется на предприятиях или находится в неудовлетворительном состоянии; положение дел во многом зависит от личностных качеств контролеров. Регулирование технологических процессов в режиме реального времени почти не происходит, встречается пострегулирование

173

после выпуска бракованной продукции, носящее кратковременный характер (Минаев, Филимонова, Бернаур, 2003).

Введение мер, призванных существенно сократить затраты на производство изделия и уменьшить затраты на устранение брака, наиболее актуально в случаях, когда брак в изготовлении изделий обходится дороже стоимости продукта.

В настоящее время существует несколько подходов к контролю качества:

1.Визуализация: позволяет на основе графического представления данных сделать выводы о состоянии процесса.

2.Статистические методы: основаны на аппарате математической статистики, подкрепленные дополнительными инструментами, которые позволяют использовать и интерпретировать ее результаты, а при необходимости совершенствовать их.

3.Data Mining: позволяет обнаруживать скрытые закономерности в протекающих процессах, которые тяжело, а порой и невозможно обнаружить другими методами.

Поставленную цель можно разделить на пять этапов:

1.Изучение и анализ параметров процесса (использовалась визуализация).

2.Создание хранилища данных для хранения и консолидации

данных.

3.Обнаружение нестабильного состояния процесса (на основе статистических методов).

4.Выявление причин сбоев (методы Data Mining).

5.Оповещение о сбое в техпроцессе.

Изучение и анализ текущих параметров процесса необходимы для: выбора методики контроля, определения параметров выходных результатов и выявления и включения в рассмотрение основных факторов и зависимостей. От проведения предварительного анализа собранной информации зависят дальнейшие результаты контроля и регулирования (Деревянко, 2003).

После анализа и исправления критичных ошибок данные помещаются в хранилище данных, созданное на основе Deductor Warehouse, где консолидируется информация, связанная с текущим технологическим процессом.

После изучения полученной информации выбирается метод проверки стабильности состояния процесса. В рассматриваемом решении за основу анализа состояния процесса был принят метод контрольных карт Шухарта, позволяющий оперативно выяснить внешние причины, влияющие на изменение состояния процесса и признаки их появления.

Следующим этапом является выявление причин, приводящих к появлению признаков нестабильности. Эту задачу можно решить при помощи классификации Data Mining:

174

-выявление всех факторов, которые могут оказать влияние на процесс;

-определение факторов, оказывающих разрушающее влияние;

-поиск зависимости между влияющими факторами и результатам процесса.

После выделения всех факторов необходимо определить те из них, которые оказывают основное влияние на стабильность. Такими в нашем случае оказались: время работы станка; время смены сверла; персонал, работающий на станках.

Нельзя полностью убрать факторы, влияющие на работу процесса, но, зная закономерности их влияния, можно составить план профилактики нестабильной работы процесса, определить метод выполнения операции тем или иным сотрудником.

Как известно, низкая осведомленность влечет экономические потери. Во многом от качества анализа результатов деятельности, своевременной обработки полученной в ходе испытаний информации и в результате незамедлительного принятия решений зависят благополучие и дальнейшее процветание предприятия. При помощи методов анализа данных деятельности предприятия есть возможность не только выявлять брак на ранней стадии, но, и оптимизировав весь процесс производства, существенно снизить расходы.

Литература

1.Деревянко, Т. Управление качеством технологических процессов [Электронный ресурс] / Т. Деревянко - Режим доступа: http://www.basegroup.ru/solutions/case/quality/.

2.Минаев, Ю. Н. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе. / Ю. Н. Минаев, О. Ю. Филимонова / М.: Горячая линия - Телеком, 2003. - С. 198-199.

УДК 004.6

Г.Н. Низовцева

Современные методы и IT-технологии, используемые для оптимизации логистических процессов и ассортимента предприятия

Каждое предприятие как открытая система взаимодействует с внешним миром. В любой момент ситуация в стране, сфере деятельности предприятия может измениться, поэтому нормальное функционирование организации целиком и полностью зависит от анализа перспектив развития деятельности предприятия и грамотно принятого управленческого решения. Для того чтобы добиться успеха в предпринимательской

175

деятельности недостаточно использовать лишь маркетинговые подходы, требуется применение современных высокоэффективных способов и методов управления потоковыми процессами. Наиболее прогрессивным научно-прикладным направлением в данной области является логистика.

Использование на предприятии логистической системы предусматривает управление всеми операциями как единой деятельностью. Для этого на предприятии создается специальная логистическая служба, управляющая материальным потоком, начиная от формирования договорных отношений с поставщиками и заканчивая доставкой готовой продукции потребителю. Обычно данная служба на предприятии реализуется департаментом логистики, включающим в себя, в зависимости от особенностей деятельности организации, отделы, связанные с работой складской, а также транспортной логистики.

Для успешного выполнения на предприятии операций, связанных с перемещением материала и продукции необходим постоянный контроль качества и уровня выполнения всех входящих в систему функций и процессов. Оптимизация логистических процессов предприятия проводится с целью достижения предоставления максимального сервиса клиентам и партнерам предприятия, а также для достижения оптимального уровня затрат при желаемом уровне сервиса для клиентов.

Использование компьютерной техники и современного программного обеспечения позволяет значительно улучшить скорость принятия и качество управленческих решений. Современное состояние логистики и еѐ развитие во многом сформировалось благодаря развитию и широкому применению во всех сферах деятельности предприятия информационно-компьютерных технологий.

В настоящее время крупные предприятия применяют в своей работе такие современные эффективные методы для решения проблем управления движения товаром, как, например:

-систему управления звеньями цепи снабжения (SCM);

-систему планирования поставок (SDP);

-систему планирования ресурсов предприятия (ERP);

-систему планирования потребностей логистики (LRP);

-систему быстрого реагирования (QRM).

Эти системы позволяют моделировать логистические процессы и варианты их оптимизации, выстраивая иерархические системы, используя методы симуляции процессов.

Затраты на распределение товаров зачастую достигают 25% дохода предприятия, а капиталовложения в запасы товаров нередко превышают 40%. Используя новые IT-технологии управления распределением и движением товаров, можно значительно сократить расходы на распределение и содержание товарных запасов, повысив тем самым эффективность этих процессов, а также качество обслуживания покупателей, что позволит увеличить объем реализации.

176

Для удовлетворения спроса клиентов предприятию необходимо уделять особое внимание своему ассортименту, позициям, имеющим наибольший, а также наиболее стабильный спрос среди покупателей. Одним из наиболее распространенных способов оптимизации ассортимента, применяемых на предприятиях, является применение методов ABC и XYZ анализов классификации ресурсов предприятия, а также их интегрированное использование.

Вданной статье рассмотрим применение указанных методов анализа

кресурсам ОАО «НМЖК», в качестве товарной группы будет выступать ассортимент майонезной продукции, представленный 88 наименованиями. Результатом применения ABC анализа к ресурсам предприятия (рис.1) является разделение ассортимента продукции на 3 группы A, B и С, приносящие, согласно выбранному распределению, доход 50%, 30% и 20% соответственно.

Рис. 1. Результат ABC анализа в долях от общего числа наименований

Анализ XYZ применяется с целью классификации ассортимента продукции в зависимости от равномерности спроса и точности прогнозирования (рис.2). Согласно полученным результатам, товарные ресурсы делятся на 3 группы X, Y и Z, характеризующиеся стабильностью потребления в порядке убывания. Таким образом, товары группы Х характеризуются стабильным потреблением, спрос на товары группы Y подвержен влиянию сезонных факторов, поэтому стабильность спроса на них ниже, спрос на товары, относящиеся к группе Z спрогнозировать невозможно, так как их потребление нерегулярно.

Рис. 2. Результат XYZ анализа в долях от общего числа наименований

177

Применение интегрированного метода ABC-XYZ позволяет разбить весь ассортимент предприятия на 9 групп (табл. 1) в зависимости от вклада в прибыль и регулярности спроса, что упрощает планирование и формирование ассортимента.

Использование данных методов позволяет сократить количество упущенных продаж, оптимально спланировать запас продукции, сократить суммарные затраты, связанные с запасами товарных ресурсов.

УДК 332

Е.А. Парфенова

Региональные диспаритеты и необходимость региональной политики Европейского Союза

Европейский Союз (ЕС) является одним из наиболее экономически развитых и богатых интеграционных объединений мира. С момента расширения он объединяет потенциал 27 стран, 270 регионов, более 490 млн жителей. Экономическое пространство ЕС нельзя назвать однородным, на его территории сохраняются существенные экономические и социальные различия, которые влияют на общее

178

благосостояние ЕС. Поэтому основной задачей европейской региональной политики является сокращение этих различий и сбалансированное развитие регионов.

Последовательное расширение Европейского Союза и вступление в него новых государств значительно увеличило региональные различия. В 1986 году, после того как Греция, Испания и Португалия вступили в союз, доля населения, проживающего в регионе с ВВП на душу населения ниже 30% от среднего показателя по ЕС, выросло с 12,5% до 20%.

Вступление в Евросоюз новых стран в 2004 году увеличило число стран-участниц с 15 до 25 членов, а в 2007 году до 27. Это расширение резко повысило региональные различия в уровнях развития регионов и усилило необходимость политики, которая способствовала бы гармоничному развитию во всех регионах. Если в 2003 годусоотношение максимального и минимального значения душевого ВВП составляло

3,1 раза, то в 2004г. – 5,5, а в 2007г. уже 7,2 раза.

Социальные и экономические диспаритеты проявляются как между членами Европейского союза, так и внутри самих стран-участниц. Например, разница в ВВП на душу населения между Люксембургом и Румынией достигает 7 раз. Согласно данным Европейского комитета по статистике (Евростат) самым богатым регионом является Лондон, обладающий 290 % среднего уровня ВВП по ЕС, который отличается от самого бедного – Северо-Востока Румынии с 23 % среднего уровня ВВП в ЕС в 12,6 раза. Даже самые бедные регионы Бельгии, Великобритании, Нидерландов, Финляндии, Испании, Австрии и Ирландии имеют более высокие показатели ВВП на душу населения по сравнению с богатейшими регионами Румынии и Болгарии. В настоящее время 43 % экономического потенциала и 75 % инвестиций в исследования и инновации концентрируются в так называемом пятиугольнике – Лондон, Гамбург, Мюнхен, Милан, Париж.

Дисбалансы в развитии регионов связаны со структурными недостатками в ключевых факторах конкурентоспособности, таких как географическое положение региона, отсутствие развитой инфраструктуры

ивысокой квалификации работников. Общими проблемами отстающих регионов также являются недостаток инновационной активности, неадаптированность локальных финансовых рынков к кредитным потребностям малых и средних предприятий и эффективной поддержки бизнеса.

Сокращение различий в развитии регионов требует реализации региональной политики сплоченности и интеграции регионов, что будет способствовать постоянному совершенствованию конкурентоспособности

изанятости. Главной целью европейской региональной политики всегда было содействие гармоничному развитию союза и его регионов. В соответствии с данной стратегией основными целями политики сплоченности являются:

179

развитие экономики, основанной на знаниях и инновациях; устойчивое развитие: стимулирование более эффективного

использования ресурсов, развитие конкурентоспособной экономики и экологически чистого производства;

поддержание высокой занятости, социальная и территориальная сплоченность.

Основная задача региональной политики рассматривается не только как помощь отстающим регионам и регионам, оказавшимся в менее благоприятных условиях, но и как сплочение стран и регионов в рамках одного интеграционного комплекса, достижение регионального роста и развития конкурентоспособности.

Цели и задачи региональной политики сплочения реализуются путем финансирования из структурных фондов ЕС. В 2000-2006 гг. на реализацию региональной политики было выделено 34,4% средств бюджета ЕС, в течение же 2007-2013 гг. эта сумма увеличится до 36%.

На период 2007-2013 гг. одной из приоритетных целей интеграционной политики ЕС установлена конвергенция, то есть сглаживание неравенства между странами и регионами, а также увеличение трудовой занятости и конкурентоспособности регионов. В рамках этой цели поддерживаются экономически отсталые регионы с ВВП на душу населения менее 75 % от среднего уровня ЕС, а также страны с ВНП менее 90 % от среднего уровня ЕС.

В 27 странах Евросоюза в рамках этой цели финансируются программы 18 государств-членов с общим населением 154 млн человек, где ВВП на душу населения составляет менее 75% от среднего по ЕС и другие регионы, где ВВП немного выше данного порога. Средства доступные для осуществления данной цели 282,8 млрд евро, что составляет 81,5% от общей суммы, выделенной на реализацию целей региональной политики.

Мировой финансовый кризис, начавшийся в 2008 году, оказал большое воздействие на региональную политику ЕС и повлиял на программы конвергенции. Наиболее уязвимыми оказались новые члены Европейского Союза, в частности, страны бывших Прибалтийских республик, Словения и Греция. Душевой ВВП Эстонии, Латвии, Литвы в 2009 году по сравнению с 2008 снизился на 15,17и 20% соответственно, что еще более усилило региональные различия и замедлило процесс конвергенции. Для решения данных проблем в плане бюджета региональной политики на 2010 год европейская комиссия предусмотрела выделение большей части средств из структурных фондов – более 50% по сравнению с 48% в 2008 году. Страны ЕС отметили необходимость усиления координации и повышения эффективности экономической и региональной политики, а также более четкого понимания региональных процессов, происходящих на местах.

180

Таким образом, в Европейском Союзе наблюдаются существенные диспаритеты в социально-экономическом развитии стран и регионов. С помощью региональной политики сплочения ЕС стремится сократить разрыв между уровнями экономического и социального развития различных регионов и помочь регионам, которые являются менее процветающими или страдают от структурных проблем, повысить конкурентоспособность и достичь устойчивого экономического развития более быстрыми темпами. Определенные меры по сглаживанию региональных различий предприняты и в свете мирового экономического кризиса.

Литература

1.Кондратьева, Н.Б. Регионы России и Европейского Союза на пути

кстроительству Общего экономического пространства / Н.Б. Кондратьева.

– М.: Ин-т Европы РАН; Рус. сувенир, 2008.

2.Лавровский, Б.Л. Региональная политика выравнивания в ЕС:

Новейшие тенденции/ Б.Л. Лавровский // Пространственная экономика. – 2011. – №3.

3.Regional policy an integrated approach // Panorama magazine European Union. – 2010. – № 34.

4.Richter, S. Scenarios for the Financial Redistribution across Member States in the European Union in 2007—2013 / S. Richter //The Vienna Institute for International Economic Studies Research Reports. – 2005.

5.Huebner, D. Member of the European Commission, responsible for Regional Policy/ D. Huebner // Working for the regions. EU regional policy

2007-2013. – January, 2008.

6. Evaluating Regional policy. Insights and results // Panorama magazine. European Union. – 2010. – № 33.

УДК 65.29

В.В. Потапова

Менеджмент качества в муниципальном управлении

Одной из новых технологий, которая с успехом начинает применяться в муниципальном управлении, является менеджмент качества. В настоящее время происходит процесс объединения менеджмента качества с принципами общего менеджмента в деятельности некоммерческих учреждений и организаций, к которым относятся и муниципальные. Складывается управление нового поколения, которое направлено на обеспечение качества продукции и услуг, в том числе и муниципальных.