УДК 123; JEL Classification: А10, В40

БАЗОВАЯ ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

А.И. Орлов
профессор, д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н., 
профессор кафедры "Экономика и организация производства"
МГТУ им. Н.Э.Баумана, г. Москва
prof-orlov@mail.ru 

Аннотация: Предложена базовая организационно-экономическая модель промышленного предприятия. На ее основе разрабатываем конкретные модели процессов управления предприятиями и их объединениями, экономико-математические методы и модели, предназначенные для повышения эффективности процессов управления промышленными предприятиями, и реализующие их программные продукты.
Ключевые слова: организация производства, производственная система, предприятие, производство, модель, экономико-математические методы и модели, программные продукты. 

BASIC ORGANIZATIONAL-ECONOMIC MODEL 
OF INDUSTRIAL ENTERPRISE 

Alexander Ivanovich Orlov 
Professor of department «Economics and organization of production», 
Doctor of Econ. Sc., Doctor of Techn. Sc., Cand. of math., Professor; 
Bauman Moscow State Technical University, Moscow
prefix@domain.ru, another_author@mailservice.ru

Abstract: The basic organizational-economic model of an industrial enterprise is proposed. Based on it, we develop specific models of management processes for enterprises and their associations, economic and mathematical methods and models designed to improve the efficiency of management processes for industrial enterprises and implement their software products.
Keywords: production organization, production system, enterprise, production, model, economic-mathematical methods and models, software products.

	В основу серии наших работ [1, 2] положена идея разработки, исследования и использования устойчивых математических моделей и методов по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок моделей. Устойчивость - важное свойства экономико-математических моделей и методов (ЭММиМ). Польза полученных общих результатов демонстрируется в [2] на примерах, относящихся к процессам управления промышленными предприятиями, а также организациями иных сфер деятельности. Чтобы обосновать спектр процессов управления, которые рассматриваются с единой точки зрения, на основе анализа литературных источников и опыта практической деятельности выявим базовую организационно-экономическую модель промышленного предприятия. На ее основе можно разрабатывать конкретные модели процессов управления предприятиями и их объединениями и ЭММиМ, предназначенные для повышения эффективности процессов управления промышленными предприятиями.

	1. Элементы организационно-экономической модели
	Для успешного использования ЭММиМ с целью повышения эффективности процессов управления промышленными предприятиями, казалось бы, необходимо рассмотреть промышленное предприятие как систему, выделить составляющие систему элементы и связи между ними. Т.е. исходить из организационной структуры предприятия. На практике используют различные управленческие структуры. Однако отсутствуют типовые структуры. В одни и те же термины вкладывают разное содержание. Например, на одном предприятии главный инженер руководит всей технической стороной деятельности завода, в том числе всеми цехами. На другом цехами занимается начальник производства, а главный инженер отвечает лишь за вспомогательные службы. В одном случае лаборатория (например, центральная заводская лаборатория на крупном металлургическом предприятии численностью в 2 тыс. сотрудников) делится на отделы, а отделы – на отделения. В другом, наоборот, лаборатории объединяются в отделы, а отделы – в отделения. Управленческие структуры и их названия носят на себе отпечатки создавших их менеджеров и событий истории предприятия. 
	Поэтому исходим не из элементов организационной структуры, а из реализуемых на предприятии процессов управления, видов деятельности, в том числе процессов реализации тех или иных функций. Процессы управления с учетом трудоемкости их осуществления группируются по элементам организационной структуры, которая может иметь матричный вид. Другими словами, процессы управления первичны, организационная структура вторична. 
	Необходимо определить используемые термины. Не претендуя на оригинальность, приведем энциклопедические формулировки. 
	Метод (от греч. μέθοδος — «путь сквозь») — систематизированная совокупность шагов, которые необходимо предпринять, чтобы выполнить определенную задачу или достичь определенной цели. Также методом называют способ постижения истины. Систематизированная совокупность шагов обычно оформляется в виде нормативно-методического документа (методических указаний, инструкции и т.п.) или алгоритма, включенного в корпоративную информационную систему (программный продукт). Метод разрабатывают на основе той или иной организационно-экономической модели (хотя для формального применения метода знание модели не всегда необходимо). 
	Термин моде́ль (фр. Modèle) происходит от латинского слова modulus — мера, образец. В общем случае, модель - это объект, в достаточной степени повторяющий свойства моделируемого объекта (прототипа)), существенные для целей конкретного моделирования, и опускающий несущественные свойства, в которых он может отличаться от прототипа. Модель — любой образ, аналог (мысленный или условный: изображение, описание, схема, чертеж, график, карта и т. п.) какого-либо объекта, процесса или явления («оригинала» данной модели). 
	Модель в общем смысле (обобщенная модель) есть создаваемый с целью получения и (или) хранения информации специфический объект (в форме мысленного образа, описания знаковыми средствами либо материальной системы), отражающий свойства, характеристики и связи объекта-оригинала произвольной природы, существенные для задачи, решаемой субъектом [3, с.44]. Полезны модели, которые выражаются словами, а также формулами, алгоритмами и иными математическими средствами. Часто используют графические модели - чертежи, диаграммы, блок-схемы.
	В организационно-экономической модели выражены знания и представления о конкретном процессе управления, предназначенные для выработки метода решения той или иной задачи. Зачастую такая модель формулируется в математических терминах (и тогда ее называют экономико-математической). Однако ее нельзя относить к математике, поскольку цели ее разработки, изучения и применения лежат вне математики. Математика – это лишь инструмент, язык, на котором выражаются интересующие исследователя свойства. 
	Перейдем к описанию процессов управления промышленным предприятием. Для рациональной работы предприятия необходима организация основного процесса производства, средств производства, труда, инструментального производства, ремонтного хозяйства, технической подготовки производства, транспортного, энергетического и складского хозяйства, службы программно-математического и компьютерно-информационного обеспечения [4, с.6].
	На машиностроительных предприятиях можно выделить три существенно отличных вида процессов - производственные процессы, инновационные процессы и процессы функционального обслуживания производственных и инновационных процессов. При этом производственные процессы разделяют на основные (технологические), вспомогательные и обслуживающие. В инновационных процессах выделяют процессы исследования и изобретательства и процессы подготовки производства. К процессам функционального обслуживания относят материально-техническое снабжение, сбыт, планирование, учет, нормирование, финансовое обеспечение, подготовку кадров и др. 
	Около 100 лет назад в качестве основных функций менеджмента А. Файоль выделил прогнозирование и планирование, проектирование организационных структур, руководство командой (распорядительство), координацию, контроль [5, 6]. Тогда основное внимание уделялось научной организации производства. Позже в связи с ускоряющимися темпами научно-технического прогресса возникла необходимость управления инновационным развитием и инвестициями. Возросшее внимание к предпочтениям потребителей выразилось в развитии маркетинговых исследований. Логистико-ориентированное проектирование бизнеса предполагает разработку организационно-экономических методов и моделей управления материальными ресурсами предприятия. Требованием времени является сертификация предприятий на соответствие стандартам ИСО 9000 по менеджменту качества и ИСО 14000 по экологическому менеджменту. Перспективы развития контроллинга – системы информационно-аналитической и методической поддержки менеджмента – рассмотрены в [7].
	В последние годы в промышленно развитых странах всё большее внимание уделяется управлению рисками, появляются соответствующие национальные стандарты. Можно ожидать, что в недалеком будущем среди топ-менеджеров появятся директора по рискам, возглавляющие соответствующие интегрированные службы.
	Все сказанное выше задает словесную модель промышленного предприятия и предопределяет спектр процессов управления, которые рассматриваются в настоящем исследовании. Такие виды деятельности, как:
	- прогнозирование,
	- планирование,
	- управление рисками, 
пронизывают практически все управленческие процессы.
	Нами проведена разработка ряда ЭММиМ для таких функциональных областях управленческой деятельности промышленного предприятия, как:
	- контроллинг;
	- управление инновациями;
	- управление инвестициями; 
	- менеджмент качества;
	- экологический менеджмент;
	- маркетинговые исследования;
	- управление материальными ресурсами.

	2. Классификации экономико-математических методов и моделей управления предприятиями и организациями
	Для описания и анализа ЭММиМ необходимы их классификации. Теория классификации – большая область междисциплинарных знаний, здесь она затрагивается лишь в той мере, которая необходима для решения задач настоящего исследования.
	Начнем с базовых классификаций. Сначала выделим пять оснований для классификации ЭММиМ.
	1. Способы получения данных – объективные (результаты наблюдений, измерений, испытаний, анализов, опытов, данные учета или статистической отчетности) и субъективные (экспертные оценки, субъективные мнения опрошенных потребителей или респондентов иных видов).
	2. Способы описания неопределенности (вероятностно-статистические, нечеткие, интервальные).
	3. Значение оптимизационных постановок в ЭММиМ (большое, малое).
	4. Роль фактора времени (большая, малая).
	5. Наличие конфликтов между экономическими агентами (есть, нет).
	По первому основанию, в частности, в отдельную область выделяются экспертные технологии разработки управленческих решений. По второму - вероятностно-статистические модели и методы анализа данных, а также нечеткие и интервальные модели. По третьему – модели математического программирования (линейного, целочисленного, дискретного). По четвертому – модели динамики, в том числе описываемые с помощью разностных или дифференциальных уравнений. По пятому – теория игр (теория конфликтных ситуаций). Большое значение имеют комбинированные модели разработки управленческих решений. Отметим некоторую условность описанного выше деления. Так, иногда ответ эксперта рассматривают как результат измерения с ошибкой, т.е. эксперта рассматривают как средство измерения [8].
	Внутри каждой из названных областей – своя классификация. Так, для экспертных оценок выделяем такие основания: цель экспертизы, число туров, порядок вовлечения экспертов, организация общения экспертов, веса экспертов [8]. 

Таблица 1
Области прикладной статистики
№ п/п	Вид статистических данных	Область прикладной статистики	
1	Числа	Статистика (случайных) величин	
2	Конечномерные вектора 	Многомерный статистический анализ	
3	Функции	Статистика случайных процессов и временных рядов	
4	Объекты нечисловой природы	Статистика нечисловых данных (статистика объектов нечисловой природы)	

	Введенная нами классификация областей прикладной статистики по виду статистических данных приведена в табл.1. Развитию статистики объектов нечисловой природы посвящена монография [9].
	Для классификации ЭММиМ в конкретных функциональных областях деятельности предприятия используют подходы, соответствующие рассматриваемой области. Приведем пример.

	3. Классификация статистических методов управления качеством продукции
	Рассмотрим два основания для классификации. Первый - по виду статистических методов. Второй - по этапам жизненного цикла продукции, на которых соответствующий метод применяется. Первое основание привычно для специалистов по разработке статистических методов и соответствующего программного обеспечения, второе - для тех, кто эти методы применяет на конкретных предприятиях.
	В Центре статистических методов и информатики мы использовали пятичленное деление по первому основанию (в скобках указаны наименования программных продуктов (диалоговых систем), разработанных в ЦСМИ и рассмотренных, в частности, в [10]):
	а) прикладная  статистика - иногда с дальнейшим выделением статистики случайных величин, многомерного статистического анализа, статистики случайных процессов и временных рядов, статистики объектов нечисловой природы (Система Регрессионного Статистического Моделирования СРСМ, или СТАТМАСТЕР; АДДА, ГРАНТ, КЛАМС, ЭКОНОМЕТРИК, РЕГРЕССИЯ, ЛИСАТИС, ЭКОСТАТ, РЕСТ);
	б) статистический приемочный контроль (СПК, АТСТАТ-ПРП, КОМПЛАН); 
	в) статистическое регулирование технологических процессов, в частности, методом контрольных карт (СТАТКОН, АВРОРА-РС);
	г) планирование эксперимента  (ПЛАН, ЭКСПЛАН, ПАСЭК, ПЛАНЭКС);
	д) надежность и испытания (НАДИС, ОРИОН, СЕНС).
	Перейдем ко второму основанию классификации статистических методов управления качеством продукции. Согласно п.5.1 «Петля качества» стандарта ИСО 9004 «Общее руководство качеством и элементы системы качества. Руководящие указания» (редакция 1987 г.) система качества функционирует «... одновременно со всеми остальными видами деятельности, влияющими на качество продукции или услуг, и взаимодействует с ними. Ее воздействие распространяется на все этапы от первоначального определения и до конечного удовлетворения требований и потребностей потребителя. Эти этапы и виды деятельности включают:
	1) маркетинг, поиски и изучение рынка;
	2) проектирование и/или разработку технических требований, разработку продукции (опытного образца);
	3) поиски поставщиков и оптовых покупателей, организацию материально-технического снабжения (решение задач логистики);
	4) подготовку и разработку производственных (технологических) процессов;
	5) непосредственно производство продукции;
	6) контроль качества продукции, проведение испытаний и обследований;
	7) упаковку и хранение продукции;
	8) реализацию (сбыт) и распределение (доставку) продукции;
	9) монтаж и эксплуатацию продукции у потребителей;
	10) технические помощь и обслуживание;
	11) утилизацию после использования».
	Схематическое представление элементов системы качества дано на рис.1.
	Подробное рассмотрение применения основных типов статистических методов на перечисленных этапах жизненного пути продукции не входит в задачу настоящей работы. Сводка, приведенная в табл. 2, показывает, что статистические методы широко применяются на всех этапах жизненного пути  продукции. Более подробная классификация задач управления промышленным предприятием, для решения которых необходимо применение ЭММиМ, дана в Приложении 1 к [2].

Рисунок 1. Петля качества

Таблица 2 
Применение статистических методов на различных этапах
жизненного цикла продукции (ЖЦП)
Номер этапа ЖЦП	Вид статистических методов	Специальные модели	
	а	б	в	г	д		
1	+	-	-	+	-	+	
2	+	-	-	+	+	+	
3	+	-	-	-	-	+	
4	+	+	+	+	+	+	
5	+	+	+	+	-	+	
6	+	+	+	+	+	+	
7	+	+	+	+	+	+	
8	+	+	-	-	-	+	
9	+	+	+	+	+	+	
10	+	-	-	-	-	+	
11	+	+	+	+	-	+	

	Помимо компьютерных диалоговых систем широкого назначения, на каждом конкретном предприятии и на любом конкретном этапе жизненного пути продукции могут быть использованы специальные модели, например, на этапе 3 «материально-техническое снабжение» - модели управления запасами (см. о них, например, главу 5 монографии [1]).
	Среди диалоговых систем по статистическому анализу выделим  пакеты, ориентированные на восстановление зависимостей (СТАТМАСТЕР, он же СРСМ - Система Регрессионного Статистического Моделирования, и его развитие ЭКОНОМЕТРИК, а также РЕГРЕССИЯ), анализ нечисловых данных на основе методов статистики объектов нечисловой природы (АДДА, КЛАМС, а также ориентированный на экспертное оценивание ГРАНТ, на анализ интервальных данных РЕСТ), прогнозирование (ЛИСАТИС и его развитие ЭКОСТАТ, а также относящиеся к временным рядам разделы пакета АВРОРА-РС - Анализ Временных Рядов и Обнаружение РАзладки).
	Для регулярного решения обширных комплексов задач сертификации и управления качеством на конкретном предприятии в ряде случаев целесообразно создать программный продукт (диалоговую систему как часть КИС), предназначенную для использования именно на этом предприятии. В частности, для решения задач этапа 4 используют созданные для  конкретного предприятия программные системы, соединяющие в себе банки данных и пакеты статистических методов анализа этих данных. Примерами являются «Автоматизированное рабочее место материаловеда (АРМ материаловеда)» и «Автоматизированное рабочее место математика (АРМ математика)», разработанные под нашим руководством Центром статистических методов и информатики для ВНИИ эластомерных материалов и изделий. 
	На всех этапах жизненного цикла продукции, особенно на этапах 3, 8, 10, часто используют специализированные вероятностно-статистические  модели, в том числе модели управления запасами, массового обслуживания, надежности и др. Такие модели и их программное обеспечение, как правило, разрабатываются для конкретного предприятия и потому хорошо приспособлены к особенностям этого предприятия. 

ЛИТЕРАТУРА
1.	Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. — М.: Наука, 1979. — 296 с.
2.	Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели. Разработка и развитие устойчивых экономико-математических методов и моделей для модернизации управления предприятиями. — Saarbrücken (Germany), LAP (Lambert Academic Publishing), 2011. — 436 с.
3.	Неуймин Я.Г. Модели в науке и технике. История, теория, практика. - Л.: Наука, 1984. - 190 с.
4.	Фалько С.Г. Наука об организации производства: история, современность, перспективы. – М.: О-во «Знание» РСФСР, 1990. – 56 с. 
5.	Файоль А. Общее и промышленное управление. – Л.-М.: Центральный институт труда, 1924. Переиздание: Контроллинг. 1992. Вып. 2. 151 с. 
6.	Файоль А., Эмерсон Г., Тейлор Ф., Форд Г. Управление – это наука и искусство. – М.: Республика, 1992. – 349 с. 
7.	 Фалько С.Г. Эволюция концепций управления предприятиями промышленности. – М.: ЦЭМИ РАН, 2007. – 50 с. 
8.	Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. — 486 с.  
9.	Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: : учебник : в 3 ч. Ч.1: Нечисловая статистика. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. — 542 с. 
10.	Орлов А.И. Внедрение современных статистических методов с помощью персональных компьютеров // Качество и надежность изделий. № 5(21). - М.: Знание, 1992. - С.51-78.
11.	Гнеденко Б.В. Математика и контроль качества продукции.- М.: Знание, 1978. – 64 с. 
12.		Орлов А.И. Отечественная научная школа в области эконометрики // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016.  № 121. С. 235–261.
13.	Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. - М.: Мир, 1975. - 500 с.

КОНТАКТЫ
Орлов Александр Иванович, профессор, д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н.
Профессор кафедры ИБМ-2 "Экономика и организация производства", 
зав. лабораторией "Экономико-математические методы в контроллинге" 
Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана
prof-orlov@mail.ru