Моделирование и анализ функционирования микрологистических систем с учетом человеческого фактора: На примере автотранспортных предприятий

Управление любым современным производством, с позиций менеджмента, представляет собой координацию и стимулирование персонала для достижения заданных целей. Для эффективного и планомерного использования всех экономических ресурсов необходимо обеспечить, в первую очередь, максимальное использование человеческого фактора.

Особенно актуальна проблема использования человеческого фактора для логистических систем, так как организация высокоэффективного логистического процесса требует повышенной надежности всех звеньев логистической цепи. Особенность логистического процесса состоит в том, что недостижение поставленной цели на каком-либо одном этапе приводит к срыву целей всей системы. Таким образом, все работники логистической системы должны быть ориентированы на достижение единого конечного результата.

Вместе с тем, ориентированность логистической системы на единую цель и возможность применения системного подхода к изучению логистического процесса позволяет формализовать понятие человеческий фактор. Подобная формализация поможет руководителю оценить степень использования человеческого фактора и принимать решения, по управлению персоналом предприятия, основываясь на точном экономическом анализе.

Разработка методологии логистического подхода к управлению человеческим фактором должна базироваться на общетеоретических положениях логистики и менеджмента. Применительно к данному исследованию особый интерес представляют труды следующих ученых и специалистов в области логистики: Б. А. Аникина, А. М. Гаджинского, М. Е. Залмановой, О. А. Новикова, Л. Б. Миротина, Б. К. Плоткина, В. Г. Санкова, В. И. Сергеева, А. А. Смехова, работы ученых экономистов и специалистов в области менеджмента B.C. Виханского, П. А. Кохно,.

С.И. Самыгина, J1.C. Шаховской, а также работы специалистов в области автомобильного транспорта З. И. Аксеновой, Н. Н. Громова, Г. А. Кононовой, B.C. Лукинского и других.

Анализ публикаций по исследуемой тематике показал, что во многих из них отмечается значимость человека и человеческого фактора в процессе функционирования логистических систем. Однако, вопросы связанные с разработкой методов анализа человеческого фактора не получили достаточного освещения в литературе и поэтому требуются дополнительные исследования в данной области.

Объектом исследования является микрологистическая система автотранспортного предприятия.

Предметом исследования является человеческий фактор как важная составляющая микрологистической системы, оказывающая всестороннее влияние на логистический процесс.

Цель диссертационного исследования состоит в совершенствовании методов анализа функционирования микрологистических систем с учетом человеческого фактора.

Реализация поставленной цели обусловила необходимость решения следующих задач:

• исследование роли человеческого фактора в процессе функционирования логистической системы;

• разработка системы классификации проявлений человеческого фактора в процессах управления микрологистической системой;

• разработка теоретического подхода и методических основ количественной оценки использования человеческого фактора в микрологистической системе;

• разработка методики планирования показателей, определяющих использование человеческого фактора в микрологистической системе;

• разработка компьютерной имитационной модели функционирования микрологистической системы автотранспортного предприятия с учетом человеческого фактора;

• разработка практических рекомендаций по применению предложенных методик в деятельности микрологистических систем современных автотранспортных предприятий;

Методологической основой исследования послужили труды ученых по логистике, менеджменту и имитационному моделированию. В исследовании использовались методы анализа: экономического, системно-информационного, факторного, дискриминантного и социологического, а также методы имитационного моделирования с использованием ЭВМ.

В качестве инструмента исследования в диссертационной работе использовались пакеты прикладных программ по статистике, а также специально разработанные автором компьютерные программы.

Научная новизна работы состоит в следующем:

• проанализирована роль человеческого фактора в современных условиях деятельности логистических систем;

• разработана классификация проявлений человеческого фактора в процессах управления;

• разработана методика анализа использования человеческого фактора в микрологистической системе;

• предложена методика планирования показателей, определяющих использование человеческого фактора в микрологистической системе;

• разработана компьютерная имитационная модель функционирования микрологистической системы с учетом человеческого фактора;

• предложены способы практической реализации исследованных методов и систем показателей в микрологистической системе современных автотранспортных предприятиях.

Практическая значимость диссертации заключается, в прикладном характере выполненной работы, результаты которой представляют интерес для предприятий автомобильного транспорта. Использование предложенных методик позволит повысить степень обоснованности решений руководителя, связанных с управлением персоналом. Другим практическим достижением является разработка программного комплекса, обеспечивающего автоматизированный анализ использования человеческого фактора на предприятии. Компьютерная имитационная модель может применяться в качестве деловой игры «Управление человеческим фактором в микрологистической системе» для подготовки и переподготовки специалистов в учебно-консультационных центрах и ВУЗах.

Результаты исследования нашли практическое применение на ряде автотранспортных предприятий г. Саратова и в учебном процессе на кафедре «Организация перевозок и управление на автомобильном транспорте» СГТУ. Организационно-методические разработки внедрены на автотранспортном предприятии г. Саратова (АО «ФАКС»).

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 8 работах общим объемом 1,75 печатных листа.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Результаты работы любого АТП неизбежно носят случайный характер, так как сложные системы функционируют в условиях действия большого числа случайных факторов [23,27,48]. Если результатом функционирования АТП является некоторое событие (например, доставка груза точно-во-время), оно должно рассматриваться как случайное событие. Если результат функционирования АТП выражается количественно в виде некоторой величины (например, прибыль автотранспортного предприятия, объем перевозок и т. д.), такая величина должна рассматриваться как случайная.

Для того чтобы оценка эффективности систем относилась к некоторому среднему ее поведению в данных условиях и не зависела от случайного сочетания действующих на систему факторов, обычно в качестве показателей эффективности выбирают вероятность соответствующих случайных событий или средние значения (математические ожидания) соответствующих величин [27].

Несомненно, что проявления человеческого фактора также носят случайный характер, поэтому его количественная оценка должна производиться с учетом данного обстоятельства. Наиболее эффективной методикой обобщенной количественной оценки разнородных показателей, имеющих случайную природу, является методика системно-информационного анализа. Расчет различных видов энтропии исследуемого объекта позволяет перейти к обобщенному показателю организованности, который служит количественной мерой степени достижения заданных целей. Более подробно суть данной методики рассмотрена в [23,24,64].

Поскольку условия функционирования микро-JIC носят не обязательно стационарный характер и могут изменяться во времени, то необходимо учитывать и период времени или условия, к которым относится рассматриваемое значение показателя адаптивности. От того, какая числовая характеристика системы выбрана в качестве показателя адаптивности, зависит интерпретация свойств системы и результатов ее исследования [27].

Применительно к оценке человеческого фактора допустим, что в качестве показателя использования человеческого фактора выбрана производительность труда, измеряемая количественно объемами перевозок за месяц. Исходя из этого показателя не учитывается эффективность при проведении мероприятий, направленных на усовершенствование производственного процесса, но не связанных непосредственно с производительностью, таких как экономия эксплуатационных материалов, расход фонда заработной платы, предотвращение износа автомобилей.

Следовательно, в ходе оценки эффективности использования ЧФ необходимо учитывать разнородные тенденции в целях функционирования АТП.

С математической точки зрения любой показатель эффективности R зависит от ряда параметров. Среди них основную роль играют параметры, характеризующие деятельность АТП, аь а2, а3, ., ап, и параметры. характеризующие воздействие внешней среды, (Зь. (Зт. Таким образом, R = f (ab a2, ., an, Pi, ¦•• Рт) — Помимо параметров предприятия и внешней среды, явно фигурирующих в математическом описании, показатель эффективности зависит также от структуры АТП, характера связей между подразделениями, вида управляющих алгоритмов и закономерностей функционирования, не поддающихся описанию с помощью параметров. Эти зависимости учитываются как видом функции, так и введением дополнительных структурных параметров.

Математические зависимости для расчета показателя эффективности использования человеческого фактора с учетом широкого круга действующих факторов получаются весьма громоздкими. Поэтому для практического применения при расчетах необходимо использовать приближенные методы и специально разработанные программы для ЭВМ.

Итак, все вышеизложенное позволяет сформулировать дополнительно еще несколько требований, предъявляемых к обобщенному показателю уровня человеческого фактора в микро-JIC АТП:

1. В ходе расчетов, для учета вероятностного характера рассматриваемой величины необходимо использовать методику системноинформационного анализа.

2. Полученный показатель должен позволять согласовывать разнородные тенденции в задачах и целях функционирования микро-ЛС.

3. Учитывая сложность исследуемого явления и многообразие факторов, для расчетов необходимо разработать универсальную компьютерную программу, позволяющую выполнять все необходимые расчеты для любого автотранспортного предприятия.

Методика расчета критерия интегральной количественной оценки использования человеческого фактора в автотранспортном предприятии.

Рассмотрим микрологистическую систему автотранспортного предприятия как человеко-машинную систему, взаимодействующую с внешней средой (рис. 3.1).

Внешняя.

Внешняя среда Г.

Машины предприятия i.

Транспортные услуги.

РЕСУРСЫ V J.

Рис. 3.1. Взаимодействие АТП с внешней средой.

В данном случае применим кибернетический подход, с точки зрения которого АТП представляет собой черный ящик, на входе которого ресурсы, а на выходе транспортные услуги. Передаточная функция АТП, то есть соотношение выходных и входных параметров, в конечном счете, и предопределяют его конкурентоспособность. Выходные параметры — выручка от реализации транспортных услуг — в значительной мере детерминированы внешней экономической средой. На такие показатели как спрос на продукцию и равновесная цена АТП может влиять в весьма ограниченной степени. В большей степени зависит от АТП эффективность использования различных ресурсов, снижение издержек, повышение эффективности использования труда и персонала и т. д.

Возвращаясь к модели на рисунке 3.1, заметим, что предложенная модель показывает, как на предприятие оказывает воздействие внешняя среда, которая в современных условиях рыночной экономики имеет высокую подвижность. В ответ на изменения внешней среды предприятие для повышения эффективности своей деятельности пытается приспособиться к ним. Для этого руководитель формирует необходимые управленческие решения, направленные на то чтобы персонал изменил свое воздействие на технику (например, увеличил или уменьшил объемы перевозок, изменил маршруты движения). Взаимодействуя с внешней средой, предприятие изменяет основные показатели своей деятельности. В зависимости от того, насколько верными были принятые управленческие решения, предприятие либо улучшит свои показатели, либо ухудшит их.

Все это позволяет сформулировать следующую гипотезу: выходные показатели микрологистической системы автотранспортного предприятия напрямую зависят от эффективности деятельности людей и подготовленности производственнотехнической базы.

Это означает, что какой высокой не была бы производительность людей, их мотивированность и заинтересованность в конечном результате, плохая организация производственно-технической базы резко снижает эффективность деятельности предприятия в целом.

Еще более негативны последствия обратной ситуации, когда предприятие обладает хорошими возможностями с точки зрения обеспеченности техникой, а также возможностями для ее качественного ремонта и поддержания в технически исправном состоянии, но не использует их из-за низкого уровня использования человеческого фактора на предприятии.

В [64] доказано, что все множество технико-эксплуатационных и экономических показателей можно разделить на две группы. В первую группу войдут показатели, определяющие систему «человек — машина», а во вторую «машина — среда». Все показатели в целом будут определять вектор «человекмашина — среда» .

Вектор «человек — машина — среда» зависит как от деятельности людей, так и от состояния производственно-технической базы. Степень достижения целей по показателям, входящим в данный вектор, является обобщенной характеристикой автотранспортного предприятия [64]. Для вычисления количественной оценки данного вектора необходимо использовать показатель организованности Оч-м-с.

Вектор «машина-среда» определяется показателями, на которые персонал оказывает слабое влияние. Степень достижения целей по показателям данного вектора является характеристикой производственно-технической базы предприятия. Количественно значение данного вектора может быть оценено с помощью показателя Ом-с •.

Степень использования человеческого фактора определяется показателями вектора «человек-машина» Оч-м.

Учитывая, что подсистемы «человек-машина» и «машина-среда» являются частью системы «человек — машина — среда», то с учетом системного подхода и на основании модели, использованной в [12], можно записать следующее выражение.

Наиболее сложной теоретической задачей является обоснование системы показателей определяющих вектор Ч-М-С, и системы показателей, определяющих вектор М-С.

Для решения данной задачи предлагается использовать факторный анализ методом главных компонент [26,46,68].

Компонентный анализ является методом определения структурных зависимостей между случайными переменными. В результате его использования получается сжатое описанием малого объема, несущее почти всю информацию, содержащуюся в исходных данных. Главные компоненты получаются из исходных показателей путем образования их линейных комбинаций. При этом исходные переменные должны быть не коррелированны между собой и упорядочены по убыванию дисперсии.

В данном случае использование компонентного анализа позволяет решить следующие задачи:

• провести причинный анализ взаимосвязей показателей и определить их стохастическую взаимосвязь с главными компонентами;

• ранжировать изучаемые показатели по главным компонентам;

• классифицировать наблюдаемые показатели;

• провести ортогонализацию исходных показателей;

• сжать исходную информацию.

3.1).

Для проведения факторного анализа была использована программа для статистических расчетов Statistic. Последовательность проведения и основные результаты факторного анализа приведены в приложении 1.

Наиболее важным результатам является полученная диаграмма распределения факторных нагрузок и таблица факторных нагрузок (рис. 3.2).

Factor Loadings, Factor 1 vs. Factor 2 Rotation: Unrotated Extraction: Principal components.

0,6 0,4 0,2 с o. o о го -0,2.

UL.

— 0,4 -0,6.

— 0,8 -1,2.

VAR6 1 vaJ? AF 2 VAR7 ." Ф.

• «.

VAR3 .j|.

VAR5. VAR4 1.

•.

VAr •.

— 0,8.

— 0,4.

0,0 Factor 1.

0,4.

0,8.

1,2.

Рис. 3.2. Факторные нагрузки главных компонент Анализ приведенного распределения показывает, что первую главную компоненту определяют показатели: Var3- режим работы, Var4-npo6er парка, Var5 — объем перевозок, Var8 — прибыль. Следовательно, данная главная компонента соответствует вектору Ч-М-С.

Вторую главную компоненту определяют показатели Varl коэффициент, характеризующий количество водителей на один автомобиль, Var2- коэффициент, характеризующий количество ремонтников на один автомобиль, Var6 — возраст парка, Var7 — коэффициент технической готовности, таким образом, данная главная компонента соответствует вектору М-С. Следует заметить, что, так как система М-С является частью системы Ч-М-С, то все показатели, описывающие данную систему, также входят в систему Ч-М-С.

Возможны три принципиально различных подхода к оценке использования человеческого фактора на АТП.

Первый подход основан на расчете показателя КЧфКоэффициент этот называется коэффициентом адаптации. Возможны два варианта его значений: КЧф<1 или Кчф=1. Значения КЧф<1 показывает, что персонал предприятия не смог с наивысшей эффективностью использовать ресурсы предприятия для взаимодействия с внешней средой. Показатель КЧф позволяет оценить, как человек, включенный в систему М-С, повлиял на эффективность функционирования системы Ч-М-С.

Расчет производится по следующей формуле Оч-м-с.

Um-C.

Второй подход заключается в использовании модели (3.1), выразив из которой показатель Оч-м> получим следующее выражение.

3.3) vJM-C.

Показатель Оч-м является характеристикой организованности в системе Ч-М и показывает степень использования человеческого фактора.

Суть третьего подхода состоит в том, что показатель Оч-м может быть рассчитан прямым методом, то есть на основании показателей, описывающих функционирование системы Ч-М. Вследствие того, что данные показатели являются субъективными, предлагается использовать для их оценки социологические методы.

Итак, предлагается выполнять расчеты обобщенного показателя использования человеческого фактора в соответствии со следующей иерархией математических моделей (рис. 3.3).

На нижнем уровне иерархии производится расчет различных видов энтропии в исследуемой системе. Затем рассчитывается показатель организованности системы Ч-М-С и системы М-С. В расчетах используются результаты проведенного факторного анализа, в качестве показателей используются только те, которые определяют каждый из векторов. О ч-м о или кчф О ч-м-с м-с о м-с.

Расчет итогового показателя, характеризующего использование человеческого фактора О н чм -С чм — с н ч-мс о н мс max мс н м — с max.

I J.

1−1 j.i.

Ягаах =Ш (П шах (((^ -Л/()/<7,) + 1) 1.

Модели для расчета организованности системы «человек-машина-среда» и системы «машина-среда» .

Математические модели для расчета целевой и максимальной энтропии.

Рис. 3.3. Иерархия математических моделей для оценки использования человеческого фактора Для расчета показателей организованности используются модели, предложенные в [23] и уточненные в [64]. Математически эти модели представляются в следующем виде:

Ни =Z S PiJ ln"(q&-Mt)/or,) + l) i=i j=i i.

3.4).

Ятах =1п (Птах (((qv-M + 1) (3.5) г = 1.

Н TJ 0=1- ц.

3.6) гг max где Нц — целевая энтропия исследуемой системы;

Нтах — максимальная энтропия исследуемой системыI, J — число показателей и интервалов времени, по которым обобщается энтропия системы;

Ру — априорная вероятность возникновения рассогласованияqy — модуль вектора рассогласования;

Mj — математическое ожидание модуля вектора рассогласования по i-му параметру;

7j — стандартное отклонение модуля вектора рассогласования по i-му параметру;

О — показатель организованности в отношении заданных целей исследуемой системы.

Для практических расчетов с применением предложенной методики была разработана универсальная компьютерная программа.

Возможности данной программы позволяют, используя статистические данные реального АТП, рассчитать все необходимые показатели и всесторонне исследовать их. В программе предусмотрена возможность как графического, так и численного анализа полученных результатов. Более подробно возможности программы и методы ее использования рассмотрены в приложении 2.

С использованием предложенной программы были проведены расчеты показателя, характеризующего использование человеческого фактор для пяти автотранспортных предприятий г. Саратов, результаты расчетов сведены в следующей таблице и представлены на графике (рис. 3.4).

Анализ приведенных результатов показывает, что между показателями Кчф и Оч. м существует тесная корреляционная связь (коэффициент корреляции 0,87). Наиболее высокая степень использования человеческого фактора характерна для предприятий СПАТП-4 и СПАТП -2, что объясняется более высокой степенью организации производства на пассажирских автотранспортных предприятиях. Об этом свидетельствует высокое значение показателя Нц. Низкое значение использования человеческого фактора в автоколонне № 1181 обусловлено низкой организованностью выходных показателей (система Ч-М-С) при достаточно высокой организованности производственно-технической базы (система Ч-М-С). Рекомендации по использованию полученных оценок в практической деятельности даны ниже.

Заключение

.

Поведенные в диссертации теоретические и методические исследования позволили сделать следующие выводы:

1. Анализ литературных источников показывает, что под «человеческим фактором» в логистической системе понимается природный, социальный и интеллектуальный потенциал людей, участвующих в логистическом процессе. Управление ЧФ входит в компетенцию логистического менеджмента.

2. Переход от директивно-плановой к рыночной экономике вызывает необходимость в использовании новых подходов к управлению ЧФ. Имеющиеся способы анализа ЧФ не всегда приемлемы для микро-ЛС, и требуются подходы, которые более адекватны современным условиям функционирования микро-ЛС.

3. Исследование ЧФ в процессах управления микро-ЛС показало, что он имеет различный характер проявлений на разных этапах управления. Предлагается классифицировать проявления ЧФ по четырем различным типам: первый тип — проявления ЧФ на этапе выбора целей управлениявторой тип — на этапе достижения выбранных целей, третий тип — в зависимости от комфортности обстановки, четвертый тип — в зависимости от информационной загруженности. Анализ ЧФ разных типов требует использования дифференцированных подходов.

4. Предложена методика количественной оценки использования ЧФ в микро-ЛС. Она основана на анализе показателей использования ЧФ, рассчитываемых исходя из математического описания микро-ЛС с применением методов системно-информационного анализа. Для автоматизации выполнения расчетов разработана универсальная компьютерная программа. По предложенной методике было проанализировано использование ЧФ на ряде АТП г. Саратова.

Проведено социологическое исследование человеческого фактора на АТП г. Саратова. Обработка полученных анкет методами дискриминантного анализа позволила показать, что для каждого предприятия характерен свой уровень ЧФ. Анализ результатов социологического исследования подтвердил адекватность предложенного подхода к оценке использования ЧФ.

Разработана методика планирования показателей, определяющих использование ЧФ в микро-JIC, она основана на принципе минимизации затрат для достижения и поддержания полученных плановых значении. Учитывая сложность аналитических процедур оптимизации, разработана компьютерная программа, позволяющая выполнять необходимые расчеты. Предложена схема и проведен расчет экономического эффекта от применения методики планирования.

Разработана компьютерная имитационная модель управления микро-JIC с учетом проявлений ЧФ. Модель позволяет исследовать имитационными методами различные стратегии управления ЧФ. Предложенная модель может быть использована в качестве деловой игры для изучения методов управления персоналом.

Разработана схема координации потоков информации по управлению ЧФ. Для этого рекомендуется создать службу контроллинга, в которой потоки информации будут проходить предварительную обработку и преобразование с использованием предложенных автором методик, а затем поступать к руководителю в наиболее информативном виде.