1. Адаптирована к современным условиям функционирования промышленных предприятий методологическая платформа менеджмента субъектов хозяйствования на основе международных стандартов управления.

Проведенный в рамках диссертационного исследования анализ современных инструментов управления процессами на предприятиях промышленности, включавших международные стандарты управления ISO, OHSAS и PMBOK, показал, что указанные инструменты менеджмента содержат определенное внутреннее противоречие, связанное с заложенной в них необходимостью совмещения количественного и процессного подходов к управлению хозяйствующими субъектами. Данное противоречие выражается в рекомендованном применении количественных методов в оценке результатов деятельности предприятия при одновременном рамочном характере самих рассматриваемых стандартов. Таким образом, при формировании на основе данных стандартов механизмов и регламентов управления на конкретном предприятии разработка количественного измерительного инструментария для оценки эффективности и результативности бизнес-процессов либо не проводится, либо в качестве данных инструментов применяются стандартные инструменты анализа финансово-хозяйственной деятельности, в том числе рекомендованные к использованию в рамках концепций системы сбалансированных показателей или системы управления процессами по целям. Данный подход к созданию внутрифирменной технологии измерения результативности, эффективности и качества процессов противоречит сущности международных стандартов управления, которые требуют максимальной адаптации методов менеджмента, в том числе в части реализации количественного подхода к потребностям конкретного предприятия. Данное обстоятельство диктует необходимость адаптации методологической платформы управления предприятием промышленности на основе стандартов менеджмента к условиям российской экономики.

Адаптация методологической платформы менеджмента промышленных субъектов хозяйствования на основе международных стандартов управления предполагает закрепление во внутренних управленческих документах промышленного предприятия, регламентирующих разработку документации стратегического, тактического и операционного менеджмента, необходимости совмещения положений количественного и процессного подходов к управлению с учетом индивидуальных особенностей предприятия. Это, в свою очередь, диктует необходимость разработки комплексной системы диагностики эффективности и результативности основных, вспомогательных и управленческих процессов, включающей, в том числе, специфические критерии, разработанные в рамках апробированных методов количественной оценки параметров бизнес-процессов с учетом особенностей их реализации на предприятии промышленности, а также фиксации полученных оценочных показателей, методов и оборудования, необходимых для их измерения, в регламентах бизнес-процессов, разработанных на предприятии в соответствии с применяемыми международными стандартами менеджмента. Предложенный подход позволит обеспечить эффективное совместное применение принципов количественного и процессного подходов к управлению промышленным предприятием при адаптации международных стандартов менеджмента к современным условиям функционирования и развития хозяйствующих субъектов промышленной сферы. Кроме того, реализация предложенного подхода к управлению предприятиями промышленности, учитывающего международные стандарты менеджмента с одной стороны и специфику их применения в части количественных измерений в российских условиях с другой стороны, позволит уточнить возможный диапазон применения соответствующих управленческих технологий в современной российской практике менеджмента промышленных субъектов хозяйствования.

2. Выявлены резервы и ограничения применения методов количественных измерений в практике управления промышленными предприятиями в разрезе типов бизнес-процессов (основные, вспомогательные, управленческие).

Исследование научных подходов к формированию диагностического измерительного инструментария результативности, качества и эффективности бизнес-процессов показывает, что в современных условиях к использованию рекомендуются две базовые группы количественных методов: детерминированные и стохастические. При этом приоритетными с точки зрения применения в практике управления предприятиями промышленности являются детерминированные методы, в соответствии с которыми осуществляется нормирование ресурсного обеспечения в первую очередь в части оценки потребности и результативности использования трудовых и материальных ресурсов. В то же время измерительный инструментарий, который основан на применении стохастических методов и позволяет учитывать колебания входных и выходных параметров бизнес-процессов, в практике менеджмента промышленных хозяйствующих субъектов почти не применяется (исключение составляют крупные промышленные предприятия, применяющие специальное программное обеспечение управления, такие как SAP R/3, в рамках которых на программном уровне заложена возможность реализации стохастических методов измерений в управлении бизнес-процессами). Вследствие этого в отношении значительной части реализуемых предприятиями промышленности бизнес-процессов, в первую очередь, управленческих и вспомогательных, количественная оценка результатов не применяется, что приводит к снижению управляемости на уровне данных процессов.

В процессе диссертационного исследования был проведен детальный анализ измерительного инструментария, применяемого 11 малыми, средними и крупными промышленными предприятиями Республики Татарстан, в разрезе основных, вспомогательных и управленческих бизнес-процессов, который позволил сделать следующие основные выводы. Во-первых, для оценки эффективности, результативности и качества выходов основных процессов и соответствующих подпроцессов большинство предприятий применяет количественные инструменты измерений, базирующиеся на реализации детерминированных методов. В случаях, когда количественные инструменты измерения в отношении процессов данного типа не применялись, ключевым препятствием к их использованию была, как правило, одна из следующих двух причин: либо параметры выхода процесса в значительной степени определялись влиянием человеческого фактора (например, при реализации основных процессов с использованием креативного ресурса), либо вход процесса характеризуется значительным количеством параметров, варьирующихся в рамках больших диапазонов. Поскольку обе указанных проблемы могут быть решены посредством использования стохастического измерительного инструментария, более 95% основных процессов и сопряженных подпроцессов промышленного предприятия могут регулироваться на основе результатов количественной оценки параметров их выхода. Во-вторых, было выявлено, что при оценке эффективности, результативности и качества вспомогательных процессов методы количественных измерений применяются неравномерно, то есть 36,4% предприятий используют данный тип инструментов только в отношении производственных вспомогательных процессов, тогда как остальные хозяйствующие субъекты используют количественные измерения в формате нормирования трудовых и/или материальных ресурсов вспомогательных процессов (то есть основанные на детерминированных методах) в отношении 60-70% вспомогательных процессов. Причины, по которым количественный подход не реализуется в отношении остальных процессов данного типа, аналогичны выявленным при анализе основных процессов, и, следовательно, могут быть устранены аналогичным образом. Наконец, анализ спектра применения количественного подхода при анализе выхода управленческих процессов на рассмотренных промышленных предприятиях показал, что минимальная доля (до 14%) таких процессов исследуется с помощью количественных методов. Помимо перечисленных выше причин, препятствующих внедрению количественных измерений для оценки эффективности, результативности и качества данного типа процессов, необходимо выделить также следующие: неочевидность либо неизмеримость (в случае значительной составляющей социального результата в выходе) выхода управленческих процессов, неточность с выделением владельца управленческих процессов, которая приводит к неопределенности метода измерения эффективности, результативности и качества процесса, а также невозможность четкого определения ресурсного обеспечения процесса управления. В указанных случаях применение количественных методов измерения параметров выхода процесса управления является нецелесообразным по причине значительного превышения затрат на осуществление соответствующих измерений стохастического типа и их обработку над потенциальным экономическим результатом применения полученных с их помощью результатов в практике менеджмента промышленных предприятий. Таким образом, спектр применения количественных измерений в анализе эффективности, результативности и качества может быть расширен при условии внедрения в практику управления промышленными предприятиями методов стохастических измерений параметров бизнес-процессов, однако в ряде случаев рекомендуется применение качественных и экспертных оценок, так как применение количественных измерений приводит к нарушению принципа эффективности в управлении.

3. Разработан методический подход к формированию критериев минимизации и максимизации, применяемых при оценке основных бизнес-процессов промышленного предприятия, базирующийся на применении линейного программирования.

В процессе исследования особенностей реализации основных процессов на предприятиях промышленности, проведенного в рамках диссертационной работы, были выявлены следующие ключевые тенденции решения оптимизационных задач применительно к основным процессам как объекту управления. Во-первых, анализ практики хозяйственной деятельности предприятий промышленности показал, что решение оптимизационных задач в абсолютном большинстве случаев предполагает двойственность, то есть при максимизации определенного параметра должно соблюдаться условие минимизации другого, в противном случае принимаемое решение не может считаться оптимальным. Во-вторых, критерием максимизации не обязательно должна являться прибыль (на уровне операционной прибыли, или при необходимости унификации результатов анализа с международными стандартами учета и отчетности на уровне EBITDA как в наибольшей степени соответствующей задачам оценки результативности основных процессов на предприятии сферы производства). Как показал проведенный анализ, оптимальные с точки зрения обеспечения устойчивого тренда развития решения только в 27,3% случаев были сопряжены с выбором варианта, при котором прибыль была максимальной. В остальных случаях критерием максимизации выступали повышение доли повторных обращений, максимизация доли рынка, максимизация численности клиентов, максимизация операционной рентабельности и ряд других. Таким образом, при выборе критерия максимизации необходимо учитывать ряд индивидуальных характеристик промышленного предприятия, что позволит оптимизировать финансовый результат в среднесрочной перспективе. В-третьих, при анализе процесса выбора критерия минимизации, в отличие от критерия максимизации, было определено, что параметром минимизации в большинстве случаев, когда были приняты рациональные управленческие решения, выступала минимизация ресурсов, необходимых для решения управленческой задачи. В то же время при формировании критерия минимизации на базе интегральной оценки затрат ресурсов промышленного предприятия, необходимо учесть уровень значимости каждого из используемых ресурсов, причем данный уровень определяется конкретными параметрами управленческой задачи (то есть в ряде случаев весовой коэффициент категории "трудовой ресурс", например при решении социотехнических задач, будет составлять 0,36-0,52, тогда как при решении задач квалиметрического характера он составит 0,07-0,16). Вследствие этого минимизационный критерий оптимизации должен быть сформирован в формате интегрального показателя, тогда как, как мы отмечали выше, максимизационный критерий может быть единичным параметром.

Формализация описанных выше критериев проводится следующим образом.

I_max = Уa_ix_i >max, (1)

при ограничении b_i1x_i1 + b_i2x_i2 + … + b_inx_in ? 0, (2)

где х - i-тый единичный/групповой параметр, являющийся составной частью оптимизационного критерия максимизации;

а - удельный вес значимости i-того единичного/группового параметра, являющегося составной частью оптимизационного критерия максимизации;

b - удельный вес значимости i-того единичного/группового параметра, являющегося составной частью оптимизационного критерия максимизации при наличии верхнего предела данного параметра.

В случае, если в качестве критерия оптимизации используется единичный параметр, определение удельных весов и взвешенная оценка интегрального критерия максимизации не проводится.

I_min = Уc_iy_i >min, (3)

при ограничении b_i1y_i1 + b_i2y_i2 + … + b_iny_in ? 0, (4)

где у - i-тый единичный/групповой параметр, являющийся составной частью оптимизационного критерия минимизации;

с - удельный вес значимости i-того единичного/группового параметра, являющегося составной частью оптимизационного критерия минимизации;

b - удельный вес значимости i-того единичного/группового параметра, являющегося составной частью оптимизационного критерия минимизации при наличии нижнего предела данного параметра.

Необходимо отметить, что использование единичного критерия минимизации при решении оптимизационных задач в управлении реализацией основных процессов на производственных предприятиях происходит крайне редко, так как в большинстве случаев критерием минимизации являются затраты ресурсов на реализацию соответствующего процесса, а ресурсное обеспечение основных процессов является сложным по составу. При этом необходимо принимать во внимание, что современные основные процессы в промышленности, как правило, технологичны, что требует использования широкого спектра ресурсов, включая технические, технологические, финансовые, временные, трудовые, синергетические и др., что диктует необходимость четкого разграничения их значимости по категориям исследуемых процессов. Соответствующие параметры должны быть заложены в аналитический блок программного обеспечения, используемого для поддержки реализации принимаемых управленческих решений, причем в ряде случаев при решении задачи оптимизации должны использоваться инструменты стохастической математики, что позволит оперировать диапазонными значениями оптимизируемых параметров.

Таким образом, задача оптимизации основных процессов промышленного производства должна решаться как многофакторная, что предполагает одновременное решение задачи минимизации как многопараметрической, которая учитывает разнообразие параметров социотехнической системы, включающих значительное количество стохастических параметров, и задачи максимизации как однопараметрической, ориентированной на измерение наиболее значимого для текущего этапа жизненного цикла параметра финансово-хозяйственной деятельности промышленного предприятия.

4. Сформирован метод оптимизации управленческих бизнес-процессов промышленного предприятия, основанный на применении модифицированного подхода к оценке будущих дисконтированных денежных потоков.

В процессе анализа методов оптимизации управленческих бизнес-процессов было выявлено, что вследствие экономической нецелесообразности определения детерминированной величины затрат и результатов деятельности системы менеджмента предприятий промышленности, приоритетным подходом к оценке эффективности и результативности реализации данной оценки в рамках количественного подхода к управлению будет применение модифицированной модели будущих денежных потоков. При этом в рамках данной модели целевым критерием выступает требуемый уровень доходности для собственников промышленного хозяйствующего субъекта. Формальное выражение требуемого уровня доходности собственника предприятия промышленности (el_ow) может быть представлено следующим образом:

el_ow = (УCF_i/ (1+r) ⁱ) *1/el_av + (R_alt - el_av) (5),

где СF - денежные потоки, генерируемые промышленным предприятием в течение определенного периода времени под воздействием комплекса процессов управления, тыс. руб.;

r - ставка дисконтирования, учитывающая уровень риска развития промышленного предприятия в анализируемом периоде, доля;

el_av - средний уровень доходности собственников в подотрасли промышленности, в рамках которой функционирует анализируемое промышленное предприятие, доля;

R_alt - уровень доходности собственников промышленного предприятия при альтернативном вложении аналогичных инвестиций (в другой промышленный проект либо другое промышленное предприятие), доля.

Наиболее сложной задачей при реализации предложенного подхода к количественному измерению доходности собственника промышленного предприятия является оценка совокупных денежных потоков, генерируемых в результате деятельности системы управления промышленным субъектом хозяйствования, поскольку данный результат не тождественен прибыли предприятия, возникающей в результате реализации комплекса основных, вспомогательных и управленческих процессов. В связи с этим данную оценку рекомендуется проводить с использованием инструментов вариативного (в первую очередь, сценарного) прогнозирования результатов развития промышленного субъекта хозяйствования, что позволит выделить вклад системы управления в формирование финансового результата деятельности промышленного предприятия.

Оптимальным считается управленческий процесс, позволяющий собственникам получать максимальную доходность при минимальных прямых явных затратах на осуществление управленческой деятельности. При этом корректирующим критерием при оценке минимальных затрат является сохранение уровня надежности организационных связей, реализуемых в рамках рассматриваемого процесса управления. Данный уровень должен составлять с учетом надежности дублирующего контура управления не менее 60%, так как в противном случае управляемая система развивается, не подчиняясь корректирующим воздействиям контура управления. При наличии ресурсных ограничений приоритетными считаются процессы управления, для реализации которых требуются минимальные вложения. В то же время в случае достаточной ресурсной обеспеченности управленческих процессов приоритетными являются те, которые обеспечивают максимальный уровень доходности собственников. Таким образом, при применении количественного подхода к оптимизации управленческих процессов приоритетным в современных условиях является метод оптимизации на основе линейного программирования.

5. Построены модели множественной регрессии капитализации промышленного предприятия и совокупных затрат ресурсов на типовой производственный процесс.

Исследование процессов развития промышленных предприятий показывает, что в современных условиях хозяйствования в задачах оптимизации, решаемых при управлении основными процессами производства, важнейшее значение имеет построение модели оптимизации, учитывающей индивидуальные особенности управляемого процесса. Для решения данной задачи широко применяются модели множественной регрессии, пример построения которой для оптимизации комплекса процессов промышленного предприятия представлен ниже.

Для выбора варианта построения данной модели было предложено использовать в качестве критерия максимизации капитализацию предприятия, в качестве критерия структурной оптимизации - структуру затрат ресурсов производственного предприятия. Была сформирована выборка из десяти промышленных предприятий Республики Татарстан, относящихся к среднему бизнесу и действующих в сфере машиностроения, что представляет собой репрезентативную выборку в рамках данного сегмента (большинство предприятий промышленности относятся либо к крупному, либо к малому бизнесу, причем последние специализируются на аутсорсинговых операциях для крупных промышленных предприятий). Исходные данные, использованные в рамках диссертационного исследования для построения множественной регрессии по критериям максимизации и структурной оптимизации, представлены в таблицах 1 и 2.

Таблица 1

Исходные данные для построения регрессионной модели капитализации промышленного предприятия (критерий максимизации)

Коэффициент детерминированности для данной модели при заданных исходных данных составит 0,7194, что свидетельствует о ее достоверности.

Таблица 2

Исходные данные для построения регрессионной модели совокупных затрат ресурсов на типовой процесс (критерий оптимизации структуры)

Коэффициент детерминированности для данной модели при заданных исходных данных составит 0,8196, что свидетельствует о ее достоверности.

На основе приведенных данных были составлены следующие модели регрессии.

С = 22699.87R_op - 144025.78R_sdp - 7938.76R_snp +275582.93R_sntp - 712,04 (6)

Cst = - 747.47S_lr + 297.59S_ttr + 0S_tr - 43.53S_fr +756.32 (7),

где С - капитализация производственного предприятия, млн. руб.;

R_op - уровень операционной рентабельности производственного предприятия, доля;

R_sdp - уровень рентабельности продаж производственного предприятия по валовой прибыли, доля;

R_snp - уровень рентабельности продаж производственного предприятия по прибыли до налогообложения, доля;

R_sntp - уровень рентабельности продаж производственного предприятия по чистой прибыли, доля;

Cst - совокупные затраты производственного предприятия на реализацию типового основного процесса, руб.;

S_lr - доля затрат трудовых ресурсов на реализацию типового основного процесса, доля;

S_ttr - доля затрат технико-технологических ресурсов на реализацию типового основного процесса, доля;

S_tr - доля затрат временных ресурсов на реализацию типового основного процесса, доля;

S_fr - доля затрат финансовых ресурсов на реализацию типового основного процесса, доля.

Как видно из построенных моделей, при заданных исходных условиях уровень временных затрат на реализацию типового процесса не имеет значения.

Полученные модели могут применяться для решения следующих основных задач управления реализацией основных процессов на производственном предприятии:

1) оптимизация основных процессов по параметру формирования условий генерации максимальной рыночной капитализации промышленного предприятия в результате реализации избранной стратегии развития;

2) в рамках повышения капитализации промышленного предприятия минимальное значение имеет уровень рентабельности продаж по прибыли до налогообложения, вследствие чего управленческая деятельность должна быть направлена на повышение эффективности финансово-хозяйственной деятельности по иным параметрам;

3) в целях оптимизации структуры расходов как с позиций минимизации совокупных расходов, так и совместно с оценкой их общей эффективности через сопоставление совокупных затрат с капитализацией промышленного предприятия.

6. Определены особенности оценки базовых показателей сквозного бизнес-планирования деятельности внедряющего количественные методы оптимизации бизнес-процессов промышленного предприятия.

Оптимизация бизнес-процессов промышленного предприятия обусловливает изменение результирующих показателей развития хозяйствующего субъекта (чистый приведенный доход, генерируемый за анализируемый период, и внутренняя норма доходности предприятия) вследствие снижения удельных затрат на реализуемый бизнес-процесс при одновременном увеличении доходов в результате повышения эффективности взаимодействия с внешней микросредой. Таким образом, при расчете дисконтированного и недисконтированного сроков окупаемости, чистого дисконтированного дохода и внутренней нормы доходности на перспективу необходимо учитывать изменения, происходящие вследствие внедрения количественных измерений в систему управления бизнес-процессами промышленного предприятия, которые могут быть оценены посредством сценарного моделирования функционирования и развития хозяйствующих субъектов промышленной сферы.

В рамках диссертационного исследования было проведено сценарное прогнозирование показателей результативности и эффективности развития промышленных предприятий Республики Татарстан с использованием следующих сценариев:

действующий, который предполагает сохранение сложившихся тенденций обеспечения результативности и эффективности промышленного предприятия;

оптимизационный, который предполагает последовательное повышение результативности и эффективности бизнес-процессов промышленного предприятия на действующей оптимизационной основе;

количественный, который предполагает широкое внедрение количественных инструментов оптимизации бизнес-процессов на предприятии промышленной сферы.