Моделирование процессов реализации продуктовой стратегии на основе графов с возвратом

При разработке стратегии промышленного предприятия централь­ное место занимает определение продуктов и рынков, на которых базируется будущий рост компании. В современной ситуации для каж­дого российского предприятия на первый план выступает задача адап­тации производственной деятельности к условиям внешней среды (со­стоянию товарных и финансовых рынков, меняющейся структуре спро­са, динамике цен) и формирования продуктовой стратегии. После­дняя выступает как общая концепция изменения номенклатуры и то­варного ассортимента в направлен л выпуска более рентабельной продукции, имеющей устойчивый опыт и в конечном итоге способ­ной обеспечить конкурентное преимущество предприятия в долго­срочной перспективе.

Продуктовая стратегия направлена на определение как конкрет­ных видов новой продукции, которые фирма будет разрабатывать и производить, так и способов повышения конкурентоспособности су­ществующего товарного ассортименте. По отношению к нововведени­ям продуктовая стратегия может носить инновационный характер, ориентированный на высокую норм обновляемости продукции, или оборонительный характер, т. е. быть направленной на защиту занима­емых позиций на рынке. Выбор того или иного типа стратегической ориентации зависит от ряда факторов, среди которых наиболее суще­ственными являются:

· текущая ситуация, в которой находится компания;

· характер отраслевого окружения

· сложившаяся культура предприятия, в том числе отношение ме­неджеров к риску.

В отраслях высоких технологий успех может быть достигнут толь­ко благодаря ориентации управления на нововведения, широкомас­штабные НИОКР, активный маркетинг. Однако предприятия, для которых характерен инновационный тип поведения, есть и в техноло­гически зрелых отраслях промышленности. Для таких предприятий процесс разработки и промышленного освоения новой продукции выступает стержневым элементом продуктовой стратегии. В то же вре­мя инновации являются едва ли не самым сложным этапом продук­тового цикла.

Правильно выбранная продуктоваястратегия предполагает фор­мирование (на основе маркетинговых исследований рынка и прогно­зирования динамики будущего спроса) портфеля инновационных про­ектов, способного поддержать цели компании относительно прибы­ли, и создание необходимого задела НИОКР, призванных обеспечить конкурентоспособность продукции, долговременной перспективе.

Три основных фактора обусловливают введение новой продук­ции в ассортимент предприятия.

1. Необходимость защиты вложенных в предприятие финансовых средств, поскольку компенсировать неизбежное снижение рентабель­ности выпускаемой продукции в долгосрочном плане возможно толь­ко за счет ввода на рынок нового изделия, пользующегося спросом у потребителей. Следовательно, непрерывное обновление продукции является фактором защиты от последствий устаревания существую­щей продукции вследствие конкуренции или морального износа.

2. Необходимость диверсификации производства для распределе­ния коммерческого риска и уменьшения влияния конкуренции на отдельно взятую сферу деятельности. Хотя риск несвязанной дивер­сификации может перекрыть ожидаемые выгоды от нее.

3. Необходимость устранения колебаний объемов производства и сбыта, возможность получения синергического эффекта за счет со­вместного использования производственных площадей, сырьевых ресурсов, торгового персонала и более равномерного распределения накладных расходов.

Постоянное обновление продукции, как показано в исследовани­ях авторов, помогает сохранять и повышать конкурентоспособность и прибыльность предприятия. Современные товаропроизводители дол­жны планировать свою деятельность с учетом такого фактора, как рыночный риск, поскольку объем их продаж будет зависеть непос­редственно от соответствия товара требованиям потребителя. Другая задача состоит в исследовании технического прогресса, т. е. тенденций отраслевого и внутреннего технологического развития. При этом опыт показывает, что предприятие, даже технологический лидер, не долж­но ограничивать свою деятельность разработками, основанными только на собственных НИОКР, а активно искать перспективные, отвечаю­щие целям его собственного развития объекты лицензирования. Та­ким образом, при формировании продуктовой стратегии необходимо эффективное взаимодействие экспертов двух областей: НИОКР и мар­кетинга. При этом маркетинговые мероприятия должны осуществ­ляться параллельно с процессом разработки нового продукта, под­крепляя его необходимой конъюнктурной информацией, что позво­ляет снизить риск неудачи, подготовить потребителей и сбытовую сеть к моменту появления нового продукта на рынке.

Разработка продуктовой стратегии — это сложная и многоаспект­ная деятельность, которая предполагает решение ряда принципиаль­ных вопросов, связанных с определением того, что производить, в каком объеме, кому и по какой цене продавать. При этом ядром фор­мирования продуктовой стратегии для многих предприятий является управление процессом разработки и промышленного освоения про­дуктовых нововведений.

Общепризнанным аппаратом, используемым в практике управле­ния нововведениями, являются сетевые методы. «Сетевые модели пла­нирования ассортимента продукции, по мнению американских спе­циалистов, могут быть использованы в нескольких целях. Они позво­ляют руководителям предприятия определить, сколько времени прой­дет с момента появления замысла изделия до начала реализации из­делия по всей стране при строгом соблюдении последовательности этапов, составляющих планирование ассортимента продукции. Общая продолжительность нововведения может быть сокращена только при условии привлечения дополнительных ресурсов и приложения доба­вочных усилий на этапах критического пути, например, при исследо­вании рынка или проведении пробных продаж».

Использование сетевых моделей в практике управления нововве­дениями может принести значительный экономический эффект, ко­торый выражается в сокращении сроков и объемов затрат за счет улучшения координации и организации работ всех участников про­цесса создания новой продукции, рационализации использования ре­сурсов. Сетевые методы облегчают работу по созданию нормативной базы для последующего планирования нововведений, поскольку при их использовании накапливается статистический материал, который после обработки и проведения системного анализа может стать осно­вой системы информационной поддержки принятия управленческих решений в области нововведений. В то же время стохастическая приро­да процесса создания и внедрения сложных инноваций, которая про­является как в неопределенности нормативных затрат и сроков вы­полнения работ, так и в наличии в процессе разработки ситуаций, носящих случайный характер, требует введения в сетевой модели но­вых логических отношений. Действительно, сетевые графики адекват­но описывают лишь детерминированные процессы. Более широкими возможностями отражения внутренней и внешней неопределенности продуктовых нововведений обладают стохастические графы.

В настоящее время актуальными направлениями развития теоре­тических и практических аспектов стохастического сетевого плани­рования являются: разработка принципов и методов формирования моделей, адекватно отображающих процессы создания и вывода на рынок продуктовых нововведений в условиях перехода к рыночной экономике, автоматизация построения и анализа таких моделей на базе современных средств обработки данных, а также создание ин­формационной базы.

Одной из основных особенностей процесса создания новой про­дукции является сложная система согласования и координации отдельных этапов разработки. При этом предъявленный для согласова­ния и утверждения этап разработки может быть принят и, следова­тельно, представляется возможность выполнять по плану следующие работы. Но может случиться, что этап отклонен, а это означает необ­ходимость внесения изменений в проект, которые могут касаться уже созданных компонентов нового изделия. Отметим, что возврат на до­работку и корректировку ранее выполненных этапов проекта не является исключением или следствием ошибок в планировании, он внутренне присущ процессу создания новой продукции. Внесение из­менений в проект по ходу его реализации, естественно, связано с дополнительными затратами времени и ресурсов, причем затраты осо­бенно велики, если изменение касается ранних стадий инновацион­ного проекта. По некоторым данным, время, затрачиваемое на внесе­ние изменений, составляет порядка 50% общего времени разработки нового продукта.

В целях адекватного отображения и количественной оценки ситу­аций типа «контроль—доработка» авторами была разработана имита­ционная модель, основанная на стохастическом графе специального вида — графе с возвратом. Данная модель объединяет в единую струк­туру все разнообразные работы по реализации нововведения (конст­рукторские, технологические, маркетинговые, производственные), а также коммуникационные процессы, связанные с процедурой при­нятия решений по согласованию различных этапов инновационного процесса, локализованных на предприятии. Тем самым реализуется комплексный подход к планированию инноваций как важнейших стра­тегических решений.

В условиях централизованной системы управления разработанная имитационная модель подготовки производства новой продукции была основана на определяемом государственным стандартом перечне эта­пов работ, обязательных к выполнению при разработке продуктовых инноваций. Переход промышленных предприятий к рыночным мето­дам управления и связанная с этим полная самостоятельность при выборе продуктовой стратегии обусловливают объективную потреб­ность в выполнении комплекса маркетинговых мероприятий. Это — оценка потребностей рынка в новой продукции, учет пожеланий по­требителей относительно ее технических и коммерческих характери­стик, планирование работ по продвижению товара на рынок.

При такой модификации инновационного процесса ситуации типа «контроль—доработка» не только не исчезают, но, напротив, появ­ляются дополнительные условия, связанные с согласованием выпол­няемых параллельно конструкторско-технологических и маркетинго­вых работ (например, изменение потребительских характеристик про­дукции или ее упаковки по результатам тестирования рынка), что позволяет и в настоящее время использовать общую методологию по­строения и анализа графов с возвратом в качестве инструмента про­гнозирования продуктовой стратегии предприятия. Возможность возврата на доработку и корректировку ранее выполненных этапов работ является, таким образом, «платой» за ускорение процесса создания новой продукции, а также следствием неопределенности как самой технической разработки, так и внешней среды, главным образом по­требительских предпочтений и действий конкурентов. При построении модели на первом этапе необходимо идентифи­цировать типовые блоки работ по реализации нововведения, отно­сящиеся по своему содержанию к различным функциональным сфе­рам деятельности предприятия (НИОКР, маркетинг, товародвиже­ние, логистика), с четкой регламентациейцелей и результатов каж­дого этапа. Далее, необходимо построитьразличные варианты струк­турных и функциональных связей и отношений между составными блоками инновационного цикла, адекватные объективным процес­сам адаптации хозяйствующих субъектов к устойчивому функциони­рованию в рыночной среде. Следующий этап построения модели со­стоит в углублении информационного представления об объекте ис­следования и включает в себя определение численных значений пара­метров и оценку вероятностных характеристик инновационного про­цесса. Дополнение системного описанииинновационного цикла ком­плексом математических процедур, позволяющих осуществлять ими­тационное моделирование процесса а ЭВМ, является средством решения ряда математических задач: определения наиболее вероят­ных сроков и затрат, связанных с созданием и выводом на рынок конкретного изделия.

Приведем краткое описание модели, основанной на стохастическом графе с возвратом. Стохастический ориентированный граф с возвра­том будем обозначать через G (I, U), где I— множество вершин, U — множество дуг графа G. Граф G (I, U) имеет следующие свойства:

1. В графе G(I, U) имеются одна начальная и одна конечная вершины.

2. Множество вершин I неоднородно и состоит из вершин х є X,, у є Y, X U Y = I. Здесь X — множество вершин, на входе и выходе которых реализуется логическая операция ^. В множество Y входят вершины b, из которых возможен возврат, и вершины е, с которых следует начать доработку соответствующего этапа Y₁ = {b}, Y₂ = {е}, Y= Y₁ U Y₂.

3. Множество дуг U графа G (I, U) неоднородно и состоит из дуг типа (I, j) є U_д, детерминированного графа, построенного без учета ситуаций, порождающих возврат, и дуг возврата (b, e) є U_в, U= U_д U U_в,

4. Дуги возврата имеют в простейшем случае следующую структу­ру: {(b, e), P_b.e}, где величина Р_b.e является вероятностью реализации дуги возврата (b, е), 0 < P_b.e< 1.

5. Каждой детерминированной дуге (i, j) соответствует вектор, характеризующий параметры работы — время ее выполнения, стоимость, ресурсы.

Стохастический граф G(I, U) с возможным возвратом в отдель­ных фрагментах проекта на доработку строится в несколько этапов. Сначала строится сетевой график G(I_д , U_д). При этом считается, что такой сетевой график соответствует детерминированной части разра­ботки и отражает процесс создания изделия в идеальном случае.

На втором этапе выделяются события сетевого графика G(I_д, U_д), после которых может возникнуть необходимость возврата на предыду­щие этапы разработки. Далее, возможные исходы всех событий, по­рождающих возврат, отображаются дугами возврата. Из любого собы­тия может исходить несколько дуг возврата, если предвидится не­сколько причин возврата на доработку. Вероятности возврата этих дуг могут быть связаны между собой различными условиями, учитывае­мыми при моделировании событий возврата и исходящих из него дуг. Формально сетевой график G(I_д, U_д) дополняется дугами возврата (b, e) и преобразуется в стохастический граф G(I, U), при этом воз­можно изменение топологии исходного сетевого графика. Фрагмент графа с возвратом приведен на рис. 10.3.

После построения стохастического графа дается количественная оценка его параметров. Отличительной особенностью рассматривае­мой модели является обязательное выполнение всех входящих в граф G (I_д, U_д) работ, причем некоторые могут выполняться из-за воз­врата неоднократно. Для изменения продолжительности повторяемых работ вводится коэффициент a_ij, который определяется отно­шением продолжительности t^*_ij работы (i, j) при ее повторном вы­полнении к первоначальной продолжительности этой работы t_ij, то есть а_ij. = t^*_ij/ t_ij. Как правило, 0 < a_ij< 1.

Дуга возврата описывается дополнительным параметром Р_be — вероятностью возникновения данного вида возврата. Величина веро­ятности может существенно влиять на параметры графа.

Таким образом, стохастический характер и цикличность процесса выполнения комплекса работ по освоению новой продукции обус­ловливают адекватность его отображения с помощью имитационной модели, основанной на графе с возвратом. Для графа с возвратом вводится ряд специфических временных параметров, часть из кото­рых представляет собой развитие соответствующих характеристик сетевого планирования.

Раннее время наступления события I — это время, необходимое для попадания из начального события в событие i в последний раз при движении по наименее благоприятному пути с учетом наступления возврата. Раннее время наступления конечного события графа совпадает с критическим временем реализации всего проекта. Позднее время наступления события i — это время наступления события i в последний раз, превышение которого припадет к увеличению критическо­го времени.

Эти параметры не полностью описывают стохастический граф с возвратом, а характеризуют его однократную реализацию. Поэтому дополнительно вводятся статистические параметры графа, описыва­ющие его в среднем, такие, как математическое ожидание и диспер­сия времени реализации проекта, вероятность совершения события не позже заданного срока, гистограммы и выборочные функции рас­пределения вероятностей времени совершения конечного и других наиболее важных событий, а также стоимость выполнения комплекса операций.

Алгоритм анализа графа с возвратом основан на использовании метода статистических испытаний и известного алгоритма Форда для сетевых графиков. Процедура Форда используется для расчета вре­менных параметров отдельных фрагментов графа с учетом их топо­логии и задаваемых характеристик, а методами Монте-Карло ими­тируется реализация соответствующих дуг возврата. Таким образом, центральной процедурой алгоритма является моделирование событий контроля и согласования методом статистических испытаний. Исходы этих событий описываются вероятностями повторного исполнения оп­ределенных фрагментов проекта.

В результате расчетов модели на ЭВМ определяется ожидаемая (прогнозная) оценка длительности и стоимости разработки новой продукции. Для исследования возможностей сокращения длительно­сти и стоимости процесса могут быть проведены вариантные расчеты по модели, направленные на выявление резервов сокращения дли­тельности работ и вероятности возврата и ранжирование по важнос­ти организационно-экономических мероприятий, направленных на интенсификацию инновационного процесса. Следует отметить само­стоятельную методическую важность первого этапа — построения сетевой модели процесса разработки и реализации стратегических решений, так как в ходе выполнения данного этапа проводится структуризация работ и установление необходимых взаимосвязей между ними. Тем самым обеспечивается комплексное представление работ по реализации стратегических решений и необходимая интег­рация деятельности подразделений, участвующих в его реализации. Важно только, чтобы в этой работе участвовали все подразделения, от которых зависит успех реализации анализируемого стратегическо-

го решения. В первую очередь это касается отдела маркетинга, кото­рый должен включиться в проект на начальной стадии.

В заключение отметим, что описанный модельный аппарат может быть использован не только для анализа продуктовых инноваций, но для любых стратегических программ по внедрению нововведений: но­вых технологий, новых методов планирования и управления, для ко­торых характерными являются ситуации типа «контроль—доработ­ка».