|
| | | | Проблемы современной экономики, N 4 (88), 2023 | | | | ЭКОНОМИКА, УПРАВЛЕНИЕ И УЧЕТ НА ПРЕДПРИЯТИИ | | | Шитиков И. Е.
заместитель генерального директора по науке
Центра исследований современной конъюнктуры и экспертизы
Института актуальных проблем экономики и права Санкт-Петербургского научного центра РАН,
кандидат экономических наук
| |
| | | | | Статья посвящена разработке научно-обоснованного подхода к оптимизации «треугольника качества» в обеспечении эффективности производственных проектов. За основу берется управленческий подход к реализации производственных проектов, в рамках которого их эффективность рассматривается как достижение оптимальных значений трех разнонаправленных характеристик: достижение установленных производственных результатов, длительности проекта и стоимости инвестиционных вложений. Применяя известные модели затрат на качество в рамках риск-ориентированного подхода, а также основываясь на том, что соответствие производственных результатов проекта связано прямой функциональной зависимостью с временем его реализации и величиной затрат, получено заключение, что затраты на обеспечение соответствия результатов проекта заявленным требованиям представляют собой сложную функцию. | | Ключевые слова: производственные проекты, эффективность, «треугольник качества», оптимизация, затраты на минимизацию рисков | | УДК 338.242.2; 658.5.011 Стр: 80 - 82 |
Проектная модель является одной из актуальных концепций функционирования современных экономических систем всех уровней. Это связано с тем, что ранее доминировавший в управлении промышленными системами процессный подход не обеспечивает должную скорость реагирования на быструю смену условий экономического развития [1, 2, 3]. В настоящее время проектная модель на уровне микроэкономических систем реализуется не только в рамках организаций, чья деятельность характеризуется сугубо проектной направленностью. Высокие темпы научного прогресса, а также бурное развитие информационных технологий вызывают существенное сокращение жизненного цикла продукции, что в свою очередь ужесточает требования к временным и стоимостным характеристикам бизнес-процессов [4]. В результате проектный подход все более вытесняет процессные модели, исторически традиционные для производственных экономических систем, так как реализация проектной концепции обеспечивает конкурентоспособность в текущих условиях повышенной неопределенности и быстрой смены факторов хозяйственной деятельности [5].
Проектный подход характеризуется собственными теоретико-методическими основами обеспечения эффективности экономической деятельности. Появившись еще в середине прошлого века, к настоящему моменту концепция проектного управления уже оформилась в самостоятельную область знаний. По большей части накопленные знания кодифицированы в форме международных и национальных стандартов. До недавнего времени наиболее задействованным в России стандартом в части проектного управления являлся PMBOK, американского института PMI (Project Management Body of Knowledge) (со сравнительными особенностями международных стандартов можно познакомиться, например, здесь [6]). Указанный институт приостановил свою деятельность на территории Российской Федерации, однако подходы, изложенные PMBOK Guide (6 и 7 версия), могут быть применимы при управлении проектами вне зависимости от страновой привязки.
Российская система стандартов представлена некоторой совокупностью документов, в частности стандарты по управлению проектом, а также управлению портфелем и программой проектов (с полным перечнем действующих национальных и межгосударственных стандартов можно ознакомиться на сайте Росстандарта [7]). Кроме того, действует стандарт ГОСТ Р ИСО 21500–2014 «руководство по управлению проектами», содержащий общие рекомендации (старший стандарт). В части менеджмента качества проектов действуют международный стандарт ISO 10006:2017, а также отечественный ГОСТ Р ИСО 10006–2019.
В соответствии с отечественным ГОСТ Р 54869–2011, под проектом понимается комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленный на создание уникального результата в условиях временных и ресурсных ограничений. Производственные проекты характеризуются разработкой и внедрением нового материального продукта в качестве уникального результата [8]. Таким образом, эффективность производственных проектов (Ep) с позиций проектного управления есть равнодействующая трех разнонаправленных характеристик, а именно качества производственных результатов (Qp), длительности проекта (Tp) и стоимости инвестиционных вложений (Ip). Иными словами, эффективность производственных проектов представляет собой тройственный вектор Ep = (Qp, Tp, Ip) [9]. При этом попарные взаимозависимости указанных показателей разнонаправлены с точки зрения обеспечения эффективности проекта. Положительное изменение одного из ограничений приводит к отрицательной динамике двух других характеристик проекта, что требует наложения тройственного ограничения на минимальные требования к качеству проектов, и максимально допустимые величины длительности и объемов инвестиционных вложений. На практике эти ограничения получают различные названия, в частности «треугольник проекта», «треугольник ограничений проекта», «треугольник качества» и т,п. [1].
Таким образом, возникает потребность в разработке научно-обоснованных подходов к оптимизации «треугольника качества» ( ) в обеспечении эффективности производственных проектов.
В достижение заявленной цели предлагается подход, основанный на минимизации затрат на обеспечение соответствия результатов производственных проектов заявленным требованиям. Отправным моментом указанного подхода является положение о том, что реализация производственных проектов сопровождается вероятностью отклонения производственных результатов от нормативного значения и риском возникновения дополнительных затрат, характеризующих собой потери от, так называемых, несоответствий QCF . В отсутствие управления рисками отклонений доля работ, выполненных с отклонением от установленных требований, представляет собой случайную величину DF . На основе общепринятого подхода [10] можно заключить, что DF представляет собой случайную величину, распределение которой имеет следующие ограничения по значениям переменной DF: DFmax ∈ (0; 1).
Кроме того, согласно данным, распределение DF отличается от нормального по причине того, что вероятность отклонения производственных результатов от установленных требований даже в условиях отсутствия управленческих воздействий более близка к 0, чем к 1 [10]. Данный факт объясняется тем, что оппортунистическое поведение субъектов микроэкономической системы (сотрудников, подрядчиков, поставщиков материалов и оборудования и т.п.) и отказы оборудования, обуславливающие возникновение отклонений, не равняются 100% в отсутствие управления (контроля, профилактических мероприятий и т.п.) [11]. Учитывая данные обстоятельства, можно заключить, что случайная величина отклонений по проекту DF может быть описана, например, логнормальным распределением, характеризующимся смещением моды влево. Средняя доля отклонений (матожидание DF , μDF), в данном случае, также будет находиться ближе к нулевому значению, нежели к 100%. Таким образом, в отсутствие управленческих воздействий стоимость отклонений (затраты на отклонения от заявленных требований) QCF представляет собой случайную функцию следующего вида [формула (1)]:
 (1)
где C — удельная нормативная стоимость работ по проекту;
A — количество работ по проекту.
При этом, используя в качестве характеристики случайной величины DF ее матожидание μDF, можно получить неслучайную функцию стоимости отклонений результатов от установленных требований [формула (2)], (рис.1):
 (2)
при μDF << 1 | | |  | | Рис. 1. Функция стоимости отклонений от требований к результатам производственного проекта при отсутствии управленческих воздействий |
Традиционный подход к обеспечению соответствий заявленным требованиям (по продукции, процессам, проектам) в стоимостном аспекте строится на применении категории затрат на управление рисками отклонения от установленных требований по проекту QCPA . В условиях риск-ориентированного подхода затраты QCPA направлены на то, чтобы полностью или частично снять неопределенность с величины DF путем детерминирования от размера затрат на обеспечение соответствий производственным требованиям, что является реализацией таких методов управления рисками, как методы нейтрализации, передачи, компенсации и т.п. Иными словами, в результате управленческих воздействий происходит нейтрализация части отклонений. Функция зависимости доли нейтрализованных отклонений dN от затрат, связанных с минимизацией рисков, имеет следующий общий вид dN = g(QCPA). С учетом следующей зависимости матожидания отклонения от требуемых производственных результатов, скорректированного с учетом процессов минимизации рисков отклонений: μDF = μDFmax – dN , функция матожидания отклонений имеет вид [формула (3)].
 (3)
Таким образом, графический вид функции отклонений от установленных требований от затрат на процессы минимизации рисков отклонений, может быть представлен следующим образом (рис. 2): | | |  | | Рис. 2. Функция отклонений от установленных требований к производственным результатам проекта от затрат на процессы минимизации рисков |
Следует обратить внимание на то, что на рис. 2 ось ординат имеет горизонтальную ориентацию.
Критерий моделей, построенных на затратах, связанных с соответствием результатов проекта установленным требованиям, будет состоять в снижении потерь от отклонений за счет проведения предупредительных мероприятий (по нейтрализации риска) и контроля, а также в целом снижении общей суммы затрат QCPA + QCF => min.
Зависимости между группами затрат, связанных с соответствием результатов проекта установленным требованиям, в общем виде имеют следующий вид [формула (4)]:
 (4)
Так как рассматриваемые группы затрат коррелированы между собой взаимообратными зависимостями, соответственно возникает оптимизационная задача, представленная на рис. 3.
Соответственно, оптимизационная задача принимает следующий вид [формула (5)]:
 (5)
Особенность графической модели (рис. 3) состоит в том, что горизонтальная ось направлена как градация роста соответствия результатов, функция QCF — это функция снижения потерь μDF = μDFmax – dN , как следствие предотвращения несоответствия стремиться к нулю, а функция стоимости управления рисками стремиться к бесконечности. | | |  | | Рис. 3. Оптимизация отклонений от установленных требований к производственным результатам проекта через минимизацию затрат на управление рисками отклонений с учетом логнормального распределения доли работ, выполненных с отклонением |
Также следует отметить, что полученные результаты можно рассматривать как строгое математическое обоснование известной дескриптивной модели оптимизации затрат на качество.
Напомним, что результатом обеспечения эффективности производственного проекта будет являться достижение вектора  . Таким образом, затраты на обеспечение эффективности проекта (QCp) представляют собой функцию от ее характеристик [формула (6)]:
 (6)
Рассматривая затраты на обеспечение эффективности проекта (QCPAp) и принимая во внимание, что соответствие результатов проекта установленным требованиям (в нашей модели выраженное оптимумом матожидания отклонений) связано прямой функциональной зависимостью со временем его реализации и величиной затрат Qp = y(Tp; Ip). Следовательно можно заключить, что затраты на обеспечение эффективности проекта можно представить в виде следующей сложной функции [формула (7)]:
 (7)
Таким образом, с учетом зависимостей (5–7), модель обеспечения эффективности производственного проекта на основе оптимизации треугольника качества, может быть представлена следующим образом [формула (8)]:
 (8)
Следует отметить, что использование зависимости Qp = y(Tp; Ip), как отправного момента, ни в коем случае не означает, что в каждом без исключения производственном проекте уровень соответствия его результатов будет первичен по отношению к параметрам времени и стоимости. В то же время, нахождение оптимума уровня соответствия результатов проекта по минимуму затрат на его обеспечение делает возможным нахождение оптимальных значений временной и стоимостной характеристик проекта. Иными словами, рассматриваемый подход позволяет предложить метод оптимизации «треугольника качества» через минимизацию суммарных затрат на обеспечение результатов проекта установленным требованиям.
Практическая трудность реализации предлагаемой модели (8) связана с нахождением конкретных функциональных зависимостей. В качестве решений данной проблемы может быть предложено два пути решения. Во-первых, может быть использован табличный способ задания необходимых функций. Во-вторых, при наличии достаточного объема данных (как внутренних, так и внешних) может быть использованы статистические методы построения необходимых зависимостей. |
| |
|
|
