Задать вопрос юристу

3.1. Имитационное моделирование развития комплекса предприятий

Каждое предприятие, а также и комплекс предприятий обладает определенным потенциалом (научным, производственным, творческим и т.д.), В процессе функционирования этот потенциал неизбежно расходуется, и наступает момент, когда он опускается до критически низкой отметки или полностью исчерпывается.

Конечно, необходимо не допускать этого, принимая меры по поддержанию его на желаемом высоком уровне. Но, к сожалению, в нашей стране такие случаи нередки, например, при нежелании талантливых ученых и инженеров работать на отечественных предприятиях. Проблема «утечки мозгов» достаточно актуальна для нашей страны. В момент полного исчерпания потенциала предприятие находится на распутье (в терминах синергетики - в точке бифуркации). В данной ситуации возможно несколько сценариев развития - например, банкротство, создание нового предприятия (комплекса) с более высоким начальным потенциалом, чем бывший первоначальный или переход предприятия в такое же состояние. Предпочтителен второй сценарий, так как он обеспечивает положительное развитие. Если же речь идет о комплексе предприятий, то потенциал развития зависит и от возможностей и способностей комплекса к самоорганизации, иными словами встает вопрос о том, будет ли будущее у комплекса предприятий как у единого целого, или более выгодно функционирование отдельных предприятий. Комплекс предприятий как единая система также может развиваться по различным сценариям, в том числе и уподобиться так называемой «черной дыре», т.е. с одной стороны комплекс развивается, расширяет свои границы, а с другой - это расширение может вызвать банкротство всего комплекса. В природе такое случается, когда нарушается экологическое равновесие и какой-либо вид доминирующих животных погибает из-за недостатка пищи. В настоящее время это явление просчитано математически, например, существуют модели, представленные в [20]. Также возможен и другой сценарий развития, когда происходит скачкообразные переход из одного состояния в другое, причем результат перехода может быть как положительным, так и нет. Положительное скачкообразное развитие экономических систем наблюдается в мире после Второй мировой войны - это экономическое чудо Японии, стран-«азиатских тигров», Китая. В каждом из этих случаях большую роль играют национальные особенности культуры данных стран, поэтому их опыт нельзя слепо переносить на отечественные условия. Как указывалось во второй главе, теория синергетического менеджмента изучает возможность такого скачкообразного развития в виде резонансного менеджмента. Принципы данного менеджмента можно сравнить с мечтой человечества о быстрых космических полетах - не традиционный спиральный путь, а прокладывание прямого пути между витками спирали. Это особенно актуально для нашей страны, так как в современных условиях существует необходимость столь быстрого роста без прохождения многовековой истории становления рыночных отношений на Западе. Для нашей страны актуально развивать не добывающие, а перерабатывающие, выпускающие, наукоемкие отрасли, чтобы считаться по-настоящему технически и технологически развитой. Машиностроение, в том числе грузовое автомобилестроение находится в очень тяжелом положении начиная с девяностых годов 20 века, как отмечалось в первой главе. Ситуация усугубляется постоянным ростом цен на сырье и энергоносители, недостаточным вниманием государства к данной отрасли. Поскольку отечественное грузовое автомобилестроение существует в виде комплексов предприятий, то необходимо для управления их развитием иметь возможность и инструменты для прогнозирования их возможного развития, в том числе и скачкообразно. Итак, ясно, что прежде всего необходимо оценить будущий сценарий развития комплекса. Для этого воспользуемся методикой прогнозирования развития комплекса предприятий, приведенной во второй главе. Также рассмотрим пример расчета прогнозирования (на данных группы предприятий «КАМАЗ»).

Принятые автором [90] ограничения моделирования необходимо уточнить - а именно, как рассчитывать темпы прироста тех или иных величин. Из статистики известно, что темпы прироста рассчитываются в процентах, но в данных формулах применение процентов невозможно, так как они являются степенями основания t (времени). Время является непрерывной функцией и в начальный момент t0 = 1. Иногда темпы прироста могут составлять десятки и сотни процентов, что делает применение этих формул бессмысленным. Итак, темпы прироста будем учитывать в виде коэффициентов. К тому же если значения отрицательны, то темп прироста рассчитывается иначе (т.е. от значения предыдущего периода отнимается значение текущего периода, а не наоборот). Темпы прироста бывают базисные и цепные. Мы будем брать базисный темп прироста. Это приближает процесс функционирования к марковскому процессу, когда исследуется только текущее состояние системы. С учетом всех принятых условий можно использовать именно такой процесс.

Также отдельно будем рассматривать ряд положительных и отрицательных величин, так как из теории статистики известно, что если в ряду имеются и отрицательные, и положительные значения, темпы роста и темпы прироста рассчитывать нельзя [71].

Например, по данным группы организаций ОАО «КАМАЗ»: Таблица 3.1 Показатели/ Годы 2001 2002 2003 Чистая прибыль, млн. руб. 71,4 78,7 92,5 Полные затраты, млн. руб. 21320,2 19012,8 24990,2 Темп прироста прибыли (ао) - 0,1022 0,2955 Темп прироста затрат (р0) - -0,1082 0,172 Сначала рассмотрим расчет по первому типу уравнений (формулы 2.1.

— 2.4.) для того, чтобы показать, что в отсутствие каких-либо возмущающих параметров с помощью экстраполяции прошлого развития в будущее,

определить будущую траекторию развития невозможно, так как невозможно учесть какие-либо изменения внешней и внутренней среды комплекса организаций.

В первом типе уравнений из трех возможных случаев мы рассмотрим первый и третий. Итак, сначала первый случай, предполагающий положительную прибыль.

Пример для группы организаций ОАО «КАМАЗ» (начальный год взят 2001, так как прибыль была положительна):

П200з = 78,7*20'2955 = 96,6 млн. руб.

Ззсоз = 19012,8* 2"0,1082 - 17639,03 млн. руб.

Как видно из табл. 3.1 в реальности значения были несколько иными, а именно П2ооз = 92,5 млн. руб., 32ооз = 24990,2 млн. руб. Мы видим, что изменилась также и тенденция изменения прибыли и затрат, т.е. прибыль растет, а вот затраты начали увеличиваться. Это доказывает ограниченность данной модели подразумеваемыми идеальными условиями функционирования.

Третий случай. Первоначальное условие П0eat + Зо^1 = 0; at + а = fit + /? - 0. Это означает, что прибыль в начальный момент времени отрицательна. Рассмотрим пример на данных группы организаций ОАО «КАМАЗ».

Таблица 3.2 Показатели/ Годы 1999 2000 Чистая прибыль, млн. руб. -9222,37 -3042,1 Полные затраты, млн. руб. 7204,3 15078,2 Темп прироста затрат (р0) - 1,093

За начальный момент времени возьмем 2000 год, так как прибыль отрицательна.

П200, = -3042,1 *21 '093+|пО5078,2/3042,1) = _19685)4 ^ руб. 32001 = 15078,2*21'093 - 32161,8 млн. руб.

В реальности эти цифры были совсем другими: П2001 = 71,4 млн. руб., 32ooi = 21320,2 млн. руб.

Опять мы видим, что расчет не подтверждает возможности изменения тенденции изменения прибыли и затрат, в частности нельзя предугадать выход на безубыточность и даже прибыльность, что произошло в действительности. Следовательно, судя по этому прогнозу, группа организаций ОАО «КАМАЗ» должна из года в год становиться все убыточнее и убыточнее. Также по этой модели получается, что если прибыль в начальный момент времени отрицательна, то на дальнейшее ее значение темп прироста прибыли влиять не будет.

Решения данных систем уравнений можно проверить на устойчивость, т.е. выявить, насколько верно то, что заложенная тенденция развития без влияния возмущающих параметров сохранится сколь угодно долгое время. Для этого автор работы [90] использует методику Ляпунова (см. гл. 2).

Итак, мы убедились, что в отсутствие каких-либо возмущений система будет развиваться так, как заложено в начальных заданных значениях и тенденция эта не изменится, например, если прибыль в начальный момент времени отрицательна, то дальше убыток будет только возрастать и наоборот, также и с затратами.

Поэтому далее будем рассчитывать прогнозные значения по формулам (2.5, 2.6). Так как решение данных систем уравнений не приводится в [90] в аналитической форме, то их можно решить численными методами, например, с помощью программной среды MathCAD 7.0 Pro с использованием метода Рунге-Кутта. Данная программная среда не позволяет увидеть решение уравнений в аналитической форме, однако позволяет произвести имитационное моделирование, т.е. увидеть изменения искомых параметров при изменении первоначально задаваемых параметров. Путем такого решения можно показать численно влияния знаков и значений управляющих параметров на величины прибыли и затрат комплекса и траекторию развития.

Проведенное имитационное моделирование по данным группы организаций ОАО «КАМАЗ» (приложение 4) позволило сделать следующие выводы:

при малых значениях управляющих параметров независимо от задаваемых начальных условий они не оказывают никакого влияния на тенденцию изменения прибыли и затрат, лишь изменяют скорость их изменения;

максимально благоприятная для предприятия (комплекса предприятий) ситуация - быстрый рост прибыли при медленном росте или даже уменьшении уровня затрат (т.е. прибыль растет намного быстрее, чем затраты). Она возникает в случаях, когда:

при первом варианте уравнений (формула 2.5):

П0>0, ai >0, pi>0, сс0 >0, ро^О, а также когда а0 >0, ро<0. Причем си ~0, Pi»0;

По>0, ct) <0, Pi>0, а0 >0, Ро>0, а также когда а0 >0, ро<0. Причем си ~0, Pi»0. В данном случае р t принимает значения до 10-20, если больше, то возникает нереальная ситуация - отрицательные значения затрат, а также и прибыль сильно снижается (даже до отрицательных значений);

при втором варианте уравнений (независимо от знака р0) (формула

2.6):

По<0, ai >0, pi>0. Причем a] ~0, pi»0;

П0<0, ai <0, pi>0. Причем ai имеет произвольное значение, pi»0;

П0<0, а! >0, pi>0, а, >0, pi<0. Причем в данном случае значения обоих управляющих параметров должны быть достаточно большими.

Такие решения не дают информации о том, насколько велика уверенность в достижении комплексом предприятий задаваемых значений управляющих параметров. Для определения этой уверенности воспользуемся предложенной в подразделе 2.4. стохастической моделью. Для рассматриваемого комплекса предприятий будем производить математические выкладки исходя из двух альтернативных путей развития, отражающих принципы синергетического менеджмента - революционного «скачкообразного» развития (резонансный менеджмент) и консервативного эволюционного развития, так как они являются для данного комплекса предприятий наиболее приемлемыми.

<< | >>
Источник: Зубкова Светлана Витальевна. Совершенствование механизмов управления развитием комплексов предприятий автомобилестроения (Синергетический подход): Диссертация кандидаиа экономических наук: 08.00.05 : Набережные Челны, 2004 159 c.. 2004

Еще по теме 3.1. Имитационное моделирование развития комплекса предприятий:

  1. В третьей главе «Моделирование процесса управления развитием комплекса предприятий автомобилестроения»
  2. 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЕМ КОМПЛЕКСА ПРЕДПРИЯТИЙ АВТОМОБИЛЕСТРОЕНИЯ
  3. 3.3. Обобщённая блок-схема алгоритма программного комплекса экспертной системы имитационного моделирования
  4.   ГЛАВА 4. ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ "BIOMOD"
  5.   ГЛАВА 3. ОРГАНИЗАЦИОННАЯ СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ МИКРОБИОЦЕНОЗОВ
  6. 2.3. Обзор и уточнение существующих динамических методик управления развитием предприятия и комплексов предприятий.
  7. Имитационное моделирование
  8. Во второй главе «Система управления развитием комплекса предприятий автомобилестроения»
  9. 5. Имитационное моделирование
  10. 2.5. Методика управления развитием комплекса предприятий автомобилестроения как самоорганизующейся системы