Введение

В настоящее время существует большое количество подходов, позволяющих развивать бизнес, структурировать бизнес-процессы, поддерживать и повышать конкурентоспособность, качество товаров и услуг, добиваться высокого уровня эффективности и результативности деятельности предприятия. Например, оптимизации процессов способствуют такие подходы, как бенчмаркинг процессов, методика FAST, которая расшифровывается как методика быстрого анализа решений, инжиниринг процессов, реинжиниринг процессов, редизайн процессов. Однако до сих пор существуют компании, не обеспечивающие полного управления бизнес-процессами организации. Позже это может привести к определенным проблемам. Поэтому на сегодняшний день актуальным вопросом для организаций является оптимизация бизнес-процессов. Такой процесс имеет ряд преимуществ не только для внутреннего управления организацией, так и для внешней среды.

Выбор неправильного подхода в разработке, неправильного на построение бизнес-процессов, постановка неверных целей и задач, подбор некомпетентного персонала и тому подобное влекут за собой, в первую очередь, потерю прибыли, качества товаров и услуг. Например, компания Harley-Davidson, производящая транспортные средства, понесла убытки из-за решения менеджера начать выпуск товаров повседневного спроса, таких как носки, туалетная вода, галстуки, футболки и другие вещи. Почему так случилось? Дело в том, что компания имела высокий уровень популярности, но имя компании у потребителя ассоциировалось только с транспортными средствами, а именно с популярными мотоциклами. Очевидно, что одно решение влекло за собой массу проблем и потерю средств. Поэтому необходимо помнить о рисках, прежде чем принимать решение.

В ряде случаев для того, чтобы компания сохранила свои позиции на рынке, ей необходимо кардинальное переосмысление и перепроектирование процессов - реинжиниринг. Основной причиной использования такого популярного подхода, как реинжиниринг бизнес-процессов, являются информационные технологии. На данный момент информационные технологии используются повсеместно, они позволяют по-новому выстраивать бизнес-процессы, а именно обеспечивают автоматизацию рабочего пространства сотрудников и бизнес-процессов, сокращение времени производства и обслуживания и так далее. Информационные технологии выступают в реинжиниринге предприятий как движущая сила, импульс преобразования.

Применительно к управлению системой менеджмента качества (СМК) внедрение информационных технологий представляет собой процесс, удовлетворяющий информационные потребности менеджмента всех уровней для подготовки принятия управленческих решений в области менеджмента качества, с использованием сочетания средств и методов сбора, обработки и передачи информационных ресурсов для получения информации о состоянии СМК. Инструментарий (инструменты) информационных технологий – это один или несколько взаимосвязанных программных продуктов, технология работы с которыми позволяет решить поставленную перед пользователем задачу [4, c. 768-781]. Внедрение информационных технологий в систему менеджмента качества:

1. Позволяет более эффективно осуществлять целевое управление корпоративной информацией процессов;

2. Повышает качество и эффективность управленческих решений в области управления качеством продукции и СМК;

3. Позволяет более эффективно управлять (регистрировать, хранить, обрабатывать и передавать) информационными ресурсами предприятие в области СМК;

4. Обеспечивает эффективную интеграцию разнородных качественных информационных ресурсов из различных источников в информационную систему СМК;

5. Повышает эффективность информационного взаимодействия всех заинтересованных сторон в области обеспечения качества.

 Исследуя рынок PLM-решений, рассматривается успешное внедрение PLM-технологий на примере компаний Boeing. В 1986 году американская корпорация Boeing выбрала французскую компанию Dassault Systèmes для поставки программного обеспечения, а именно, известной 3D-платформы CATIA, системы автоматизированного проектирования, включающей CAD/CAE/CAM для проектирования своих гражданских самолетов. В то время было известно, что существуют проблемы неправильной центровки деталей и узлов самолета, а трудности точной подгонки их друг к другу наиболее распространены в самолетостроении. Специалисты Boeing пришли к выводу, что только радикальный подход к решению этих задач позволит сократить временные и финансовые затраты на производство и обеспечить устойчивую конкурентоспособность (а в перспективе – лидерство) компании пассажирских лайнеров на мировом рынке [5-7, c. 709-713]. Пилотные проекты наглядно продемонстрировали преимущества разработки компонентов самолета в виде трехмерных компонентов с использованием программного обеспечения CATIA. Инженеры Boeing смоделировали геометрические параметры новой машины на компьютере. Это привело к экономии средств, так как был исключен процесс изготовления полноразмерного Боинга 777. Произошел настоящий прорыв в компаниях Boeing и Dassault Systèmes, наделавший много шума в мире. Позже партнерами CATIA стали Honda в Японии, Mercedes и BMW в Германии. Однако это не все успехи компании в предоставлении и внедрении PLM-технологий, они оказали большое влияние на статистику по рынку за два года, заключение очередного крупного контракта с Boeing на внедрение программного продукта 3DEXPERIENCE. Это платформа для моделирования объектов окружающего мира и связанных с ними ощущений, работающая в облаке или локальной сети предприятия. Стоимость этого продукта составляет для Boeing 33 миллиона долларов в год или миллиард долларов на 30 лет. На примере Boeing можно с уверенностью сказать, что внедрение информационных технологий позволило поднять статус компании, получить конкурентное преимущество и реинжиниринг бизнес-процессов.

Система управления трудовым потенциалом

Рассмотрим систему управления трудовым потенциалом предприятия, состоящую из информационных средств и средств управления. Информационная система (ИС), обладая определенными техническими средствами, выявляет кандидата в кадровый резерв предприятия.

Рисунок 1.Структурная схема системы управления информацией (СУИ)

Пусть у ИС есть различные средства, позволяющие ей обнаружить ν1 кандидатов в единицу времени. Естественно предположить, что интервалы между моментами обнаружения являются случайными величинами. Обнаруженные кандидатов во времени образуют поток, очень близкий к пуассоновскому. Данные информационной системы поступают в систему обработки и управления данными, которая имеет ограниченные возможности обработки полученной информации в единицу времени.

Напряженность системы управления (СУ) обозначим через ν₂.

Время обработки данных о искомом признаке является случайной величиной. Обработанные в системе данные о признаках далее распределяются между выделенными силами и средствами решения соответствующих целевых задач [8, с. 196-198].

Рассмотрим случай, когда время нахождения требуемых признаков (фактов) в области действия информационно-управляющей системы весьма ограничено и соизмеримо со временем, необходимым для их идентификации, обработки исходных данных и адекватных действий по этим признакам. Поэтому эту сложную систему можно рассматривать в первом приближении как систему с отказами.

Вероятности состояний системы обозначаются следующим образом:

Р⁰⁰ - информационная система и система управления свободны от сопровождения признаков и не проявляют себя.

Р¹⁰ - информационная система занята получением информации об одном признаке, система управления свободна от обслуживания.

Р⁰¹ - информационная система свободна, а система управления занята обработкой информации об объекте и принятием решения о применении сил и средств.

Р¹¹ - обе системы заняты.

Составим дифференциальные уравнения состояний информационно-управляющей системы. Мы обозначаем, соответственно состоянии системы А⁰⁰, А¹⁰, А⁰¹, А¹¹.

Состояние А⁰⁰ возможно в следующих несовместимых случаях:

- в момент времени t информационная система и система управления (СУ) свободны. За интервал времени Δt в области работы системы управления не появилось ни одной функции. Вероятность этого события равна

Р⁰⁰ (t)(1- λΔt)                                                                                                           (1)

- в момент времени t ИИС находилась в состоянии А⁰¹. За время Δt данные по искомому признаку были переданы к силам и средствам действия.

Вероятность этого события равна:

Р⁰¹ (t) ν₂Δt;                                                                                                            (2)

Тогда отношение для состояния А⁰⁰ записывается в следующем виде:

Р⁰⁰ (t+λΔt)= Р⁰⁰ (t)(1- λΔt)+ Р⁰¹ (t) ν₂Δt                                                                                      (3)

После соответствующих преобразований и перехода к пределу при Δt→0 получаем:

 Р⁰⁰ (t)= - Р⁰⁰ (t) λ + Р⁰¹ (t) ν₂                                                                                                             (4)

Рассмотрим состояние ИИС А⁰¹. Это возможно в следующих несовместимых случаях:

- ИИС в момент времени t находится в состоянии А⁰¹. За интервал времени Δt не появилось ни одного нового факта в области эксплуатация МСМ и не осуществлено снабжение службы соответствующими силами и средствами.

Вероятность этого события равна:

Р⁰¹ (t)(1- λΔt)(1 - ν₂Δt);                                                                                                    (5)

- в момент времени t ИИС находилась в состоянии А¹⁰.За время Δt ИС обнаружила и выдала данные о требуемом КС фактор:

Р¹⁰ (t)(ν₂Δt);                                                                                                           (6)

- в момент времени t ИИС находилась в состоянии А¹¹.За время Δt ИС нашла и выдала данные по искомой КС фактор, но КС их не использовал, так как был занят обработкой данных по предыдущему факту. И поэтому полученные данные были безвозвратно утеряны из-за кратковременности нахождения фактора в зоне действия ИМС.

Вероятность этого события равна:

Р¹¹ (t) ν₁Δt.                                                                                                            (7)

Тогда отношение для состояния А⁰¹ записывается в следующем виде:

 Р⁰¹ (t)= - Р⁰¹ (t) (λ + ν₂) + Р¹¹ (t) ν₁+ Р¹⁰ (t)ν₁.                                                                          (8)

При составлении дифференциального уравнения состояние ИМС А¹⁰ следует исходить из того, что она возможна в следующих несовместимых случаях:

- в момент времени t ИИС находилась в состоянии А⁰⁰.Для интервала времени Δt искомый фактор проявился в зонe действия ИСМ и была идентифицирована ИС. Вероятность этого события равна:

Р⁰⁰ (t) λΔt                                                                                                              (9)

- в момент времени t ИИС находилась в состоянии А¹⁰.За время Δt искомый фактор проявлялся в области работы ИСМ и не был идентифицирован ИС и данные не были переданы в КС. Вероятность этого события равна:

Р¹⁰ (t)(1 - ν₁Δt);                                                                                                      (10)

- в момент времени t ИИС находилась в состоянии А¹¹.В течение времени Δt КС выдавала данные о влиянии соответствующей силы и средства на соответствующий фактор. Вероятность этого события равна:

Р¹¹ (t) ν₂Δt.                                                                                                           (11)

Тогда отношение для состояния А¹⁰ записывается в следующем виде:

 Р¹⁰ (t)= - Р⁰⁰ (t) λ + Р¹⁰ (t) ν₁+ Р¹¹ (t)ν₂.                                                                                (12)

Наконец, последнее состояние ИИС А¹¹ возможен в следующих несовместимых случаях:

- в момент времени t ИИС находилась в состоянии А⁰¹. За время Δt были получены новые данные по искомым признакам:

Р⁰¹ (t) λΔt;                                                                                                            (13)

- в момент времени t ИИС находилась в состоянии А¹¹.Для временного интервала Δt данные об искомых характеристиках ИС и КС не перерабатывались в составе новых поставок. Вероятность этого события равна:

Р¹¹ (t)(1- (ν₁ + ν2)Δt);                                                                                                  (14)

Тогда отношение для состояния А¹¹ записывается в следующем виде:

 Р¹¹ (t) = Р⁰¹ (t)λ - Р¹¹ (t)(ν₁+ν₂).                                                                                       (15)

Общая система уравнений, описывающая все возможные состояния ИИС, представляется в следующем виде из четырех дифференциальных уравнений (ДУ):

 Р⁰⁰ (t)= - Р⁰⁰ (t) λ + Р⁰¹ (t) ν₂

 Р⁰¹ (t)= - Р⁰¹ (t)(λ + ν₂) + Р¹¹ (t) ν₁+ Р¹⁰ (t)ν₁                                                                                                   (16)

 Р¹⁰ (t)= - Р⁰⁰ (t) λ + Р¹⁰ (t) ν₁+ Р¹¹ (t)ν₂

 Р¹¹ (t) = Р⁰¹ (t)λ - Р¹¹ (t)(ν₁+ν₂).

Для стационарных процессов будем считать, что в системе нет переходных процессов. Это позволяет сделать следующие выводы о переходных вероятностях:

t → ∞, Р^ij(t) →0, Р^ij(t) = Р^ij =const.

Затем дифференциальные уравнения преобразуются в алгебраически уравнения:

Р⁰⁰ (t) λ = Р⁰¹ (t) ν₂

                               Р⁰¹ (t)(λ + ν₂) = Р¹¹ (t) ν₁+ Р¹⁰ (t)ν₁                                                                                                           (17)

Р¹⁰ (t) ν₁ = Р⁰⁰ (t) λ + Р¹¹ (t)ν₂

Р¹¹ (t)(ν₁+ν₂) = Р⁰¹ (t)λ

Решив систему алгебраических уравнений, можно определить вероятности различных состояний информационно-управляющей системы:

Р⁰⁰ = 

                                    Р¹⁰ =

Р⁰¹ =

Р¹¹ =  ,

Где λ - интенсивность движения трудовых ресурсов в зоне ответственности кадровых служб предприятия.

Вероятность того, что кандидат останется неидентифицированным и не будет обслуживаться кадровой службой, равна:

Р^ОТК = .                                                                                             (19)

Обсуждение результатов

Примем максимальную интенсивность потока кандидатов  = 170 чел/год. Как отмечалось ранее, поток безработных можно рассматривать как поток Пуассона с интенсивностью (t).

Предположим, что ν₁= 170 чел/год. Данные информационной системы поступают в систему обработки и управления данными (СУ), которая имеет ограниченные возможности обработки полученной информации в единицу времени.

Обозначим пропускную способность системы управления через ν₂.

На рис. 2 представлена зависимость состояний информационно-управляющей системы от интенсивности деятельности системы управления ν₂, организующей комплекс мероприятий по «сопровождению» выявленных кандидатов (включение в кадровый резерв и др.).

Рисунок 2. Зависимости состояний информационно-управляющей системы от интенсивности деятельности система управления ν₂.

Получено значение вероятности того, что кандидат не будет зачислен в кадровый резерв:

Р^ОТК = 

Рисунок 3. Зависимость вероятности того, что вновь обнаруженный кандидат будет «обслуживаться» МС, т. е. включенных в кадровый резерв, от ν2

Рисунок 5. Зависимость вероятности обслуживания от числа кандидатов ν₁ и интенсивность ν₂.

Выводы

Информационная система была внедрена в одной из московских медицинских клиник в 2017 году: время обслуживания пациента в регистре было протестировано администратором. После анализа и сбора всех характеристик производственного процесса информация была структурирована в виде диаграммы Ганта. После проверки было выявлено, что кандидат, отобранный с помощью системы управления трудовым потенциалом предприятия, быстрее справляется со своими обязанностями на 5-7 минут.

Учитывая, что клиника обслуживает несколько районов Москвы, сэкономленное время приводит к уменьшению очередей и повышению качества обслуживания, так как у пациентов повысилась удовлетворенность от посещения клиники.