Инструментарий Matrix для моделирования сбалансированных показателей
логистической компании
А.В. Васенов
А.Б. Литвинов
аспиранты МАИ
г.Москва
Управление корпоративной информацией
дает компании конкурентное преимущество за счет управления информационными
ресурсами, усовершенствования бизнес-процессов, оптимизации процессов
управления знаниями и коллективной работы.
Используемые средства моделирования при разработке корпоративной
информационной системы (КИС) призваны упорядочить, формализовать процесс
разработки модели, а также облегчить передачу информации от одного участника к
другому путем использования простых и интуитивно понятных инструментов.
Графический язык, используемый при создании моделей КИС, является выразительным средством, способным наглядно представлять широкий спектр деловых, производственных и других процессов и операций предприятия на любом уровне детализации. Такое представление обеспечивает точное и лаконичное описание моделируемых объектов, удобство использования и интерпретации этого описания, а также позволяет показать все элементы (блоки) системы и все отношения и связи между ними, выявить ошибочные, лишние или дублирующие связи и т.д. При этом обеспечивается эффективное взаимодействие и взаимопонимание системных аналитиков, разработчиков и персонала изучаемого объекта, то есть графический язык служит средством «информационного общения» всех специалистов и рабочих групп, занятых в одном проекте, в процессе обсуждения, рецензирования, критики и утверждения результатов.
Методологии и программные средства моделирования IDEF0, IDEF3, ARIS и др. наиболее популярные сегодня и часто применяются на практике. Однако даже самые распространенные методологии, реализованные в виде готовых к применению CASE-систем не избавлены от недостатков. Вопрос о методах и средствах, позволяющих производить накопление знаний о бизнесе в виде графических моделей и управление ими по-прежнему актуален. Таким инструментом может стать аппарат коммуникативных матриц на базе теории гиперкомплексных динамических систем (ГДС).
Структурная
(гиперкомплексная) матрица, служащая для описания иерархических систем,
представляет собой квадратную матрицу, размерность которой совпадает с числом
элементов первого уровня. На главной диагонали располагаются элементы,
соответствующие вершинам гиперграфа, а прочим элементам соответствуют связи
между ними. При этом каждый элемент главной на диагонали сам может являться
матрицей, соответствующей графу, вложенному в вершину гиперграфа более высокого
уровня.
Гиперкомплексная
(структурная) матрица обладает неограниченными возможностями по детализации описания организационной,
производственной, а так же любой другой структуры. Поэтому эта модель может
использоваться для практической реализации “корпоративной памяти организации”.
Представление
организационной структуры, обеспечивающее доступ к любому ее элементу, сохраняя
их иерархичность и все присущие им связи на каждом уровне, называют также коммуникативной матрицей. Гиперграф и
тождественная ему гиперматрица являются удобной формой представления
знаний.
Такое представление систем
потребовало разработки специализированного ПО получившего в дальнейшем название
MATRIX. Очевидно, что инструментарий MATRIX можно использовать для построения
моделей различных предметных областей, однако наибольший интерес к ПО этого
класса (CASE-средствам) проявляют разработчики производственных систем. Для
моделирования систем данного класса здесь предлагается, с одной стороны,
использовать классическую системную методологию с учетом последних тенденций в
системном анализе, а с другой стороны, – применить методы системной динамики
(Дж. Форрестера).
рис.1а |
рис.1б |
На рисунке 1 (а, б) показаны экранные формы (скриншоты моделей), разработанные с помощью системы MATRIX, которая предлагает пользователю графическую среду разработки для создания моделей на основе простых и ясных визуальных средств. Основой программного продукта служит инструментальное средство Eclipse, позволяющее легко модифицировать и расширять потребительские свойства разрабатываемой системы. Этим MATRIX отличается от других систем моделирования.
Представим моделируемый объект (рис.1,а) как гиперкомплексную динамическую систему в виде гиперграфа G(Lk) k=1,…n , где переменная Lk характеризует уровень вложенности вершин (L–level) графа G. Показано, что гиперграфу G(Lk) можно поставить в соответствие изоморфную матрицу специального вида А(L) = [А1(L) +А2(L)]. Иначе говоря, она может быть построена как сумма матрицы смежности А1(L) графа на L-том уровне и диагональной матрицы А2(L) из элементов ||Аij(L)|| i=j сопоставленных вершинам гиперграфа на том же уровне. Гиперкомплексная матрица А(L), как модель системы послужила теоретическим обоснованием для разработки системы моделирования MATRIX:
Пусть A(l) = ||Aik(l)||n(l)i,k=1 - матрица размера n(l);
Элементы матрицы Аik(l),i≠k, являются числами или операторами (дифференциально-разностными); а диагональные элементы Аik(l), i=k, имеют одну особенность: к ним может быть применен оператор D – (Depth operator – раскрывающий матрицу вглубь на каждом уровне).
Таким образом, D – раскрывающий оператор, который, будучи примененным к диагональным элементам матрицы A(l), преобразовывает их в матрицу вида:
D[Ai1i1(l)]
= A(lij) = ||Aik(li1)||n(li1)i,k=1, i1 = 1,…, n(l)
Размерность матрицы n(li1); а элементы Aik(li1), i≠k, являются числами или операторами (в частности, дифференциально-разностными операторами).
В докладе рассматривается применение
методологии и CASE системы Matrix. для решения задачи моделирования ССП/BSC –сбалансированной системы
показателей логистической компании. Эволюция стратегии управления и оценки
бизнеса в ответ росту динамики рынка привела к необходимости развития
соответствующих методологий. Методология Системы Сбалансированных Показателей
(ССП) позволяет отслеживать финансовую картину организаций и то, что привнесла
информационная эпоха (т.е. не материальные активы). Строится более полная
картина бизнеса, ищутся, наряду с традиционными, также не финансовые внутренние
резервы и направления развития.
В модели содержатся показатели (цели, задачи, инициативы):
· контроля (краткосрочные) и стратегические (долгосрочные);
· финансовые и не финансовые;
· материальные и не материальные.
Все приведённые варианты показателей (целей, задач, инициатив) группируются в четыре главные перспективы:
· финансовую;
· клиентскую;
· внутренних процессов;
·
развития.
Возможны и дополнительные перспективы: социальная, экологическая и другие.
В общем виде классическая ССП показана на рисунке 2.
Рисунок 2.
Внедрение Системы Сбалансированных
Показателей привело к необходимости автоматизации применения данного подхода, а
также к необходимости интеграции с КИС предприятия.
Для логистической компании ССП актуальна в
связи с клиентной ориентацией бизнеса, постоянным оттачиванием бизнес процессов
и необходимостью обучения большого числа сотрудников. На этом примере видна
роль методологии ССП, которая отошла от чистого финансового планирования и
контроля.
Результатом
моделирования ССП явилась диаграмма (рисунок 3), на которой изображен базовый
граф целей логистической компании.
Рисунок 3.
В качестве основы для развёртывания систем или
подсистем поддержки деятельности логистической компании используется эталонная SCOR – модель (Supply
Chain Operations Reference model); эталонная модель операций с цепями поставок даёт
перечень типичных процессов, которые требуются организациям для осуществления
логистики.
Пять базовых процессов SCOR-модели; Plan, Source, Make, Deliver, Return – используются при проведении операций перемещения и хранения товаров
(т.е. описывают логистическую деятельность). Для каждого процесса существуют
показатели из разных перспектив (финансы, клиенты, бизнес-процессы, обучение).
КПР - Ключевые Показатели Результативности
или KPI - Key Performance Indicators – показатели, значения которых имеют стратегически значение для предприятия.
Неудовлетворительные значения по данным показателям могут привести к серьёзным
финансовым потерям, утрате клиентов и т.д.
Показатели, цели, задачи и инициативы для
построения карты показателей выбираются в терминах предметной области
логистики. KPI могут присутствовать во всех перспективах.
Рассмотрим далее, с каких направлений вводятся KPI и обычные показатели.
Приведём пример областей, которые могут дать KPI для логистических компаний:
·
качество обслуживания (выдерживание сроков, сохранность товаров);
·
уточнённое планирование (база знаний на основе информационной системы
предприятия, исследование рынка производителей, исследование покупателей);
·
поиск технологий (перевозки, складирование, мобильные подсистемы учёта
товаров).
Пример базовых ключевых показателей (KPI):
·
качество прогнозирования цен;
·
управление запасами;
·
надёжность поставок;
·
оборотные средства в снабжение (их оборачиваемость);
·
стоимость финансовых средств занятых в снабжении;
·
удовлетворённость клиентов;
·
лояльность персонала.
(1).Финансовая перспектива характеризуется
следующими целями и показателями затрат:
Цели:
Повышение
прибыльности
Уменьшение затрат
Увеличение доходности
Показатели: затраты на управление заказами; на
складирование; для обработки грузов; на управления запасами; перевозка;
стоимость информационного оборудования; затраты обслуживания и содержания
информационной системы; затраты на помещения.
(2).Перспектива бизнес-процессов содержит
следующие цели и показатели:
Цели:
Увеличение
объемов производства
Увеличить
производительность
Повысить
надежность процессов
Снизить
себестоимость процессов
Развивать
аутсорсинг.
Улучшить
систему планирования
Показатели: скорость оборота запасов; средний уровень запасов; контроль заявок;
контроль поставок.
(3).Перспектива клиентов содержит следующие
цели и показатели:
Цели:
Увеличить
объем продаж
Повысить
лояльность клиентов
Развить
сервисную сеть
Продажи
за рубежом
Предложение
комплексных решений
Показатели: качество товаров; выдерживание
сроков доставки; качество взаимодействия клиентов со службой снабжения.
(4).Перспектива обучения и карьерного роста
содержит следующие цели и показатели:
Цели:
Повысить
лояльность персонала
Оптимизация
внутреннего распорядка
Показатели: лояльность персонала; затраты на
обучение; время обучения; переобучение для нового оборудования и процессов.
Таким образом становится ясно, что ССП
логистической компании интегрирует в своем составе несколько функциональных
подсистем; причем каждая подсистема имеет свои KPI и большое количество финансовых, не финансовых и не материальных
показателей, которые частично здесь представлены, и чтобы реализовать такую
систему необходимо вначале построить ее подробную модель в виде
гиперкомплексной динамической системы.