Применение информационных технологий для моделирования и анализа вовлеченности интеллектуальных ресурсов и ее связи с экономическими показателями

Размещено на http://www.allbest.ru/

Применение информационных технологий для моделирования и анализа вовлеченности интеллектуальных ресурсов и ее связи с экономическими показателями

М.И. Бахарева

О.Н. Лучко

В.А. Маренко

В настоящее время российская экономика в значительной степени функционирует как поставщик сырьевых ресурсов. Прогрессивным вариантом является путь развития в качестве информационного общества, где основой являются интеллектуальные ресурсы, рассматриваемые как средства инновационного обеспечения конкурентоспособности экономической системы, ее динамические возможности. Цель работы - формализация процесса влияния интеллектуальных ресурсов и их связи с различными показателями экономической системы.

Процесс построения моделей. Рассматривая интеллектуальные ресурсы с системных позиций, можно установить их структуру как совокупность различных форм объективированных знаний: кодифицированного знания, организационного, индивидуального интеллектуального капитала и др. (рис. 1).

Кодифицированное знание представляется в виде документов и баз данных. Кодификация знания выполняет креативную, коммуникативную и культурную функции. Организационный капитал включает информацию, записанную в инструкциях и стандартах. Индивидуальный интеллектуальный капитал - это совокупность эффективных черт личности и соответствующей профессиональной подготовки. Каждый из компонентов оказывает определенное влияние на функционирование экономической системы. Изучение научной литературы и эксперименты на реальных экономических объектах доказывают необходимость ведения внутрифирменного мониторинга и аудита использования интеллектуальных ресурсов предприятия как организационно-экономического обеспечения эффективного функционирования экономической системы [1].

Рис. 1. Структура интеллектуальных ресурсов

В ходе проведенных нами экспериментов на реальном экономическом объекте изучалась зависимость вовлеченности интеллектуальных ресурсов и стратегического поведения компании на рынке, их влияние на производительность труда с использованием нечетких множеств.

В современных условиях человек, носитель интеллектуального ресурса, становится центром экономической системы. Таким образом, самым заметным качественным признаком нового работника в новой экономике становится его интеллектуальность.

Связь «интеллектуальных показателей» сотрудников и «производительности труда». Нами проведена работа по экспериментальному определению интеллектуальных показателей сотрудников реального объекта сферы сервиса и их связи с производительностью труда. Значения этих характеристик можно оценивать как количественными переменными, так и качественными, применяя средства нечеткой логики.

Лингвистическая переменная «интеллектуальный показатель» имеет нечеткие термы: «низкий», «средний», «высокий»; лингвистическая переменная «производительность труда» может быть «высокая», «очень высокая» «не очень высокая» и др.

Для графической интерпретации исследуемых характеристик необходим расчет значений функций принадлежности с привлечением экспертных знаний. Используя прямые методы, эксперт непосредственно задает правила определения значений функции принадлежности м(х), характеризующей элемент х. В косвенных методах значения функции принадлежности выбираются таким образом, чтобы удовлетворять заранее сформулированным условиям.

Один из косвенных методов основан на идее распределения степени принадлежности элементов универсального множества согласно их рангами [2]. Обработка данных проведена с использованием программы Microcoft Excel, предоставляющей графические интерпретации и возможности экономико-статистических расчетов. При графической интерпретации на оси абсцисс откладываются значения лингвистической переменной «интеллектуальный показатель» в баллах, полученных в результате тестирования сотрудников отдела ИТ-услуг (рис. 2), и лингвистической переменной «высокая производительность труда», измеряемой количеством выполняемых ИТ-заявок сотрудниками в день (рис. 3). На оси ординат обоих графиков откладываются функции принадлежности в нормированном виде, указывающие на степень выраженности исследуемого признака.

Рис. 2. Модели характеристики «интеллектуальный показатель» сотрудника (низкий, средний, высокий)

Рис. 3. Модель характеристики «высокая производительность труда»

При прохождении тестирования сотрудниками компании среднее значение интеллектуального показателя составило 18,4 балла. Производительность труда в этот же период времени - 48 выполненных заявок в день. Согласно полученным в результате эксперимента данным можно дать следующие рекомендации управленческому персоналу: снижение интеллектуального показателя сотрудников ИТ отдела приведет к снижению производительности труда. Например, если среднее значение интеллектуального потенциала снизится на 3 балла, то производительность труда значительно уменьшится и составит менее 40 заявок в день.

Вовлеченность интеллектуальных ресурсов и стратегическое поведение компании на рынке. По мнению специалистов вовлеченность интеллектуальных ресурсов наиболее высока у предприятий, находящихся на этапах роста и стабилизации. Наиболее интенсивно интеллектуальные ресурсы используются в фирмах с развивающимся стилем поведения на рынке. Согласно классической концепции для таких фирм характерны высокий уровень угроз внешней среды и умеренный уровень возможностей. Для исследуемого экономического объекта основная угроза внешней среды - высокий уровень конкуренции, что сказывается на темпах роста прибыли. Инновационный путь развития предполагает интенсивное использование интеллектуальных ресурсов, этому вопросу и должно уделяться особое внимание управленческого персонала предприятия.

Данные экспертного опроса о вовлеченности интеллектуальных ресурсов в производственный процесс представлены на рис. 4 в виде нечеткого множества. Единица измерения данных, откладываемых по оси абсцисс - баллы, по оси ординат - степень выраженности исследуемого свойства.

Рис. 4. Нечеткое множество «вовлеченность ИР»

В среднем вовлеченность интеллектуальных ресурсов в производственные процессы компании составляет в настоящее время 18,4 балла. Этому баллу соответствует цифра 0.7, показывающая степень выраженности исследуемого свойства, которая говорит о том, что у предприятия имеется резерв в этом направлении (максимальное значение «единица»), причем напрямую связанный со стратегией развития.

Различают три уровня стратегии: корпоративную, деловую и функциональную. Корпоративная стратегия рассматривает вопросы выбора сферы бизнеса. Деловая стратегия направлена на успешное соперничество с конкурентами. На уровне функциональной стратегии принимаются решения о выборе тех или иных подходов при реализации отдельных функций менеджмента [3]. Например, маркетинговая стратегия, стратегический контроллинг, стратегия развития персонала и др.

Нами рассмотрено применение двух стратегий на исследуемом предприятии: увеличение конкурентоспособности (1) и центрированная диверсификация (2). Главной переменной, определяющей эффективность применения стратегий, является увеличение прибыли. При применении стратегии увеличения конкурентоспособности на предприятии проведены следующие мероприятия: оптимизированы имеющиеся ресурсы, изменена ценовая политика. Стратегия центрированной диверсификации базируется на поиске и использовании дополнительных возможностей, которые заключены в существующем бизнесе, например, введение новых форм услуг, что требует дополнительной вовлеченности информационных ресурсов в производственный процесс. На рис. 5 изображен рост прибыли за два одинаковых промежутка времени при использовании стратегии увеличение конкурентоспособности (1) и центрированной диверсификации (2). Тонкая линия соответствует прогнозным показателям.

Рис. 5. Модели «прибыль» при разных стратегиях

Как видно, на моделях прибыль возрастает при использовании обоих видов стратегий, но при применении стратегии центрированной диверсификации (2) увеличиваются ее темпы роста. Наши выводы подтверждают коэффициенты в прогнозных уравнениях и коэффициент детерминации (R²). Их высокие значения соответствуют лучшей стратегии. В нашем случае стратегии, которая использует увеличение вовлеченности интеллектуальных ресурсов в производственные процессы.

Проведенное моделирование в соответствии с современной концепцией экономического развития подтверждает тезис, что степень вовлеченности интеллектуальных ресурсов в общественное производство и вид применяемой стратегии оказывают непосредственное влияние на производительность труда как синергетически взаимодействующие части. В соответствии с системными закономерностями будет наблюдаться проявление синергетического эффекта - увеличение эффективности деятельности экономической системы от совместного использования различных факторов.

Библиографический список

экономический модель кодифицированный знание

1. Марковская, Е.И. Интеллектуальные ресурсы в обеспечении конкурентоспособности предприятия: автореф. дис. … канд. экон. наук / Е.И. Марковская. - СПб., 2008. - 18 с.

2. Бахарева, М.И. Лингвистические переменные «интеллектуальный показатель» и «производительность труда» / М.И. Бахарева, В.А. Маренко // Валихановские чтения-16: сб. материалов междунар. науч.-практич. конф. - Кокшетау, 2012. - С. 50-54.

3. Стратегический менеджмент инновационной организации: учеб. пособие для студентов, обуч. по специальности «Управление инновациями» / В.В. Глухов [и др.]. - М.: ГУУ, 2009. - 387 с.

Размещено на Allbest.ru