Применение информационных технологий для повышения эффективности управления малым бизнесом

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФБГОУ ВО ДГУ

Dagestan State University

Применение информационных технологий для повышения эффективности управления малым бизнесом

The use of information technology to improve management of small businesses

Кувалов Р.С., Шахбанова З.И.

Kuvalov R.S., Shakhbanova Z.I.

Махачкала

Управление предприятиями в условиях современного постиндустриального общества невозможно без использования экономико-математических моделей и информационных технологий для обоснования и многовариантного анализа принимаемых стратегических, тактических и оперативных решений.

Необходимость поддержки решений обусловлена сложностью процесса управления. Система поддержки решений (далее - СПР) в явном или неявном виде существует на любом предприятии и включает комплекс процедур и методов, предназначенных для информационного обеспечения процесса принятия управленческих решений и контроля за их выполнением.

Руководитель каждого звена использует свою систему поддержки, которая включает в себя, прежде всего, распределенные в организационной среде источники и каналы информации, и средства выработки решений, к которым он прибегает по мере необходимости. Источниками информации служат учетно-отчетные данные, директивы и распоряжения вышестоящих органов, научно-техническая и экономическая литература, устная неформальная информация и т.д. Средства выработки решений отражены в сложившихся организационных процедурах (например, деловых совещаниях), положениях об организационной структуре, должностных правах и обязанностях.

Увеличение потоков информации, качественное усложнение задач управления, потребность учета значительного количества взаимосвязанных экзогенных и эндогенных факторов, приводят к необходимости использования компьютерных информационных технологий в процессе принятия решений.

Существует довольно много определений информационных систем поддержки решений (СПР). По мнению авторов, наиболее емким является следующее: «Системы принятия решений являются человеко-машинными объектами, которые позволяют лицам, принимающим решения (ЛПР), использовать данные, данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабоструктурированных и неструктурированных проблем».

Слабоструктурированные проблемы содержат как количественные, так и качественные переменные, причем качественные аспекты доминируют, неструктурированные проблемы имеют лишь качественное описание.

Объективно существовавшие причины обусловили применение различных подходов к построению информационных систем.

В 50-х годах прошлого века господствующим был подход, ориентированный на рационализацию информационных потоков, при котором предприятие рассматривалось как стабильная система с четко выраженными функциями отдельных подразделений.

Данный подход базировался на предположении, что информационные потоки на предприятии представляют собой отражение объективных требований, возникающих в процессе управления и делался упор на анализ информационных потребностей лиц, принимающих решения, а также существующих потоков документооборота и формальных информационных связей. СПР, построенные в соответствии с рекомендациями подхода, чаще всего оказывались недостаточно эффективными.

В систематизированном виде основные недостатки информационного подхода изложены в статье «Управленческие дезинформационные системы»:

- руководители страдают от недостатка необходимой информации и избытка не относящихся к делу данных;

- менеджер не может определить без посторонней помощи, какая информация ему нужна;

- менеджер не может использовать данные, предоставляемые ЭВМ, без дополнительной их обработки;

- улучшение связей между менеджерами не приводит к принятию более эффективных решений.

Анализируя сложившуюся ситуацию, можно сделать вывод, что правильный подход состоит в анализе системы принятия решений в организации, разработке рекомендаций по улучшению порядка принятия решений и построению на этой основе сетей, где узловыми очками являются центры принятия решений.

Современная ситуация характеризуется наличием высокопроизводительного вычислительного и серверного оборудования и, соответственно, хорошо структурированным программным обеспечением, что позволяет производить обработку практически любых объемов информации в реальном масштабе времени. Это дает возможность менеджеру самому инициировать разработку интересующих его моделей, в процессе построения которых он может непосредственно участвовать. Такой подход носит название «моделирование изнутри». Характерной чертой такого моделирования является то, что первоначально строятся более простые модели, обеспечивающие поддержку принятия решений в конкретных ситуациях. По мере накопления опыта происходит нарастание сложности создаваемых моделей, расширяется сфера их применения в управлении предприятиями.

Главной отличительной особенностью современного этапа применения экономико-математического моделирования в управлении является тенденция к включению моделей в распределенные компьютерные информационные системы на базе локальных вычислительных сетей. В связанных между собой узлах вычислительной сети располагаются пользователи системы - руководители различного уровня. Каждый пользователь может независимо решать свои частные задачи, используя для этого те информационно-вычислительные возможности системы, к которым он имеет доступ. Решения проблем общего характера требует привлечения знаний, информации и ресурсов (или некоторых из этих составляющих), подведомственных ряду пользователей. Общую проблему они могут решать только совместно, объединяя свои локальные возможности и согласовывая принятые решения.

Для целей укрупненного анализа применяются методы аналитического моделирования, включая системный анализ, математическое программирование, сетевые модели, вероятностные модели.

Большинство методов аналитического моделирования, исключая модели массового обслуживания и сети Петри, характеризуется отсутствием однозначного соответствия (подобия) элементов и связей исследуемой системы и построенной модели (формальной конструкции). Модель формируется в терминах конкретного математического аппарата, с предположениями, которые, как правило, значительно упрощают реальную систему и обуславливают приближенность получаемых выводов.

Аналитическая модель имеет ряд обязательных составляющих, к которым относятся:

- критерии (целевые функции, характеристики);

- переменные, которые могут быть дискретными или непрерывными;

- набор математических преобразований (теории, правила);

- ограничения;

- перечень исходных данных.

Проведенный анализ используемых математических (аналитических) моделей для исследования экономических систем позволяет сделать следующие выводы:

- аналитические модели позволяют проводить исследования основных закономерностей развития предприятия и определять среднестатистические характеристики для стационарных, установившихся режимов;

- получение и разработка сложных аналитических моделей для конкретных производств требует привлечения опытных специалистов-аналитиков (математиков), а также трудоемких исследований;

- требуется дополнительная интерпретация результатов аналитических расчетов, выполненных в терминах математического аппарата в реальные характеристики проектируемых и исследуемых предприятий.

Необходимо отметить также, что существуют объективные причины, ограничивающие применение аналитических моделей в управлении предприятиями:

- многоцелевой характер стратегических решений предопределяет множественность критериев оценки и значительные трудности формирования достаточно обоснованного единственного критерия для выбора оптимальных решений в сферах, жизненно важных для выживаемости компаний;

- в условиях постоянно изменяющейся внешней среды планы, полученных с помощью аналитических моделей, являются недостаточно гибкими и быстро теряют актуальность;

- разработанные планы не учитывают опыта, суждений и интуиции управляющих и экспертов;

- полученные решения игнорируют интересы сотрудников и не являются убедительными для руководителей, незнакомых с весьма специфическим математическим аппаратом построения этих решений.

В тех случаях, когда невозможно сформулировать решение задачи в традиционных математических терминах, используются системы, основанные на методах и средствах искусственного интеллекта. Число применений этих методов и средств для решения выдвигаемых практикой задач быстро возрастает. Традиционно СПР, построенная на принципах искусственного интеллекта, включает три основных компонента: языковый процессор, процессор проблем и подсистему знаний, представлена на рис.

Языковый процессор представляет собой совокупность всех лингвистических средств, предоставляемых системой, а также языки графических образов (диаграмм, карт, чертежей и др.).

Знания в соответствующей подсистеме могут быть представлены в виде семантических сетей, на основе логических подходов, в виде фреймов и как система продукций. Система продукций является одной из наиболее популярных форм и образуется множеством правил, состоящих в том, что если выполняется некоторое условие, то можно произвести определенное действие. Поскольку одновременно могут выполняться несколько условий, должны быть определены правила выбора, предписывающие, какое из действий должно быть произведено.

Базовая функция процессора проблем заключается в получении от языкового процессора сообщений, описывающих проблемную ситуацию, извлечении из подсистемы знаний информацию о предметной области и получения выводов, имеющих вид рекомендаций по решению проблем.

Несмотря на значительный прогресс интеллектуальных систем, окончательные решения формируются и принимаются человеком. Несомненно, за интеллектуальными СПР - будущее, однако в обозримом периоде времени наибольшее практическое значение будут иметь компьютерные СПР, обеспечивающие информационно-вычислительную поддержку управленческих решений.

Имитационное моделирование представляет собой универсальный инструмент, предназначенный как для исследования деятельности предприятий, так и для эффективной вычислительной поддержки решений в процессе управления. В настоящее время наблюдается тенденция к созданию компьютерных систем, обеспечивающих комплексную информационно-вычислительную поддержку решений.

Все интегрированные информационные системы условно можно разделить на две группы: финансово-управленческие и производственные.

Финансово-управленческие системы относятся к классу малых систем. Такие системы предназначены для ведения учета по одному или нескольким направлениям (бухгалтерии, сбыту, складу, учету кадров и т.д.). Финансово-управленческие системы значительно более гибкие в адаптации к нуждам конкретного предприятия, поэтому могут быть применены практически на любом предприятии, которому необходимы управление финансовыми потоками и автоматизация учетных функций.

Производственные системы включают в себя подклассы средних и крупных интегрированных систем. Они предназначены в первую очередь для планирования производственного процесса и управления им. Учетные функции, хотя и глубоко проработаны, выполняют вспомогательную роль.

Производственные системы значительно дороже, сложнее в установке, требуют серьезных совместных усилий сотрудников предприятия и поставщиков программного обеспечения. Системы такого класса ориентированы на одну или несколько секторов экономики и/или типов производства: серийное (машиностроение, электроника), мелкосерийное и опытное (авиация, машиностроение), дискретное (металлургия, химия), непрерывное (телекоммуникации).

Отличает производственные системы друг от друга наличие встроенных моделей, по модульному принципу, для определенных типов производства. С точки зрения систем данного класса на предприятии должны, прежде всего, быть формализованы и отлажены основные и вспомогательные бизнес-процессы. Эффекты от внедрения подобных систем ощущается на всех административных и бизнес-уровнях управления предприятием, когда видна вся взаимосвязанная картина производства, включающая планирование, закупки, производство, запасы, финансовые потоки и многие другие аспекты. экономика управление информационный

Анализируя состояние дел с внедрением на российских предприятиях информационных систем управления можно отметить, что, несмотря на увеличение количества внедряемых систем и отдельные успехи в этой области, общая ситуация в сфере автоматизации процессов управления остается неутешительной и наше отставание от зарубежных компаний продолжает расти.

Список используемой литературы

1. «Информационные технологии управления», Автор: Борис Черников, Издательство: Форум, Инфра-М, 2013 год.

2. «Информационное обеспечение процессов управления», Автор: С. Салмин, Издательство: Синергия, 2012 год.

3. «Бизнес-процессы и информационные технологии в управлении современной инфокоммуникационной компанией», Авторы: Константин Самуйлов, А. Чукарин, Н. Яркина, Издательство: Альпина Паблишер, 2016 год.

4. «Организация как система. Принципы построения устойчивого бизнеса Эдвардса Деминга», Автор: Генри Р. Нив, Издательство: Альпина Паблишер, 2016 год.

5. «Искусство управления в малом бизнесе.», Авторы: Елена Логинова, О. Прянина, Издательство: Дашков и Ко, 2014 год.

Размещено на Allbest.ru