Вячеслав Кондратьев - HR-инжиниринг

Приведем характеристики основных преимуществ систем.

Рис. 6.3.4. Основные функциональные преимущества систем DFS

Точность прогнозирования и оптимизации– превосходит все известные методы и не имеет аналогов по нахождению оптимума в спектре огромного количества взаимосвязанных факторов.

Быстрота расчетов цены рисков и ресурсной обеспеченности решений– скорость расчетов в десятки раз превышает возможности традиционных систем.

Оперативное слежение за эффективностью работы предприятия в динамике изменений ситуации– быстрая оценка последствий отклонений фактических показателей от их плановых значений и нахождение оптимальных вариантов устранения последствий этих угроз.

Компактное представление информации– наглядные образы вместо нагромождения текста и цифр.

Моделирование финансовых и материальных потоков в их взаимосвязи– известные программные приложения описывают только финансовые потоки или отдельно – только материальные потоки.

Быстрая окупаемость– экономическая отдача систем DFS превосходит в несколько раз (а некоторые – во много раз) любые другие информационные системы.

Абсолютное первенство систем DFS проявляется в кризисных ситуациях, где цена ошибки, качество и скорость принятия решений прямо определяют жизнь или смерть компании.

Кроме того, внедрение таких систем дает рост рыночной репутации компании, привлекательности для инвесторов и повышение стоимости интеллектуальных активов.

Рис. 6.3.5. Схема поддержки стратегического управления

С помощью систем DFS менеджеры получают возможность с высокой математической точностью и высокой скоростью решать задачи прогноза и оптимизации. Традиционные методы не могут быстро и с необходимой точностью определить все возможные варианты и, главное – оценить последствия управленческих решений. Это обусловлено тем, что предприятия и окружающая бизнес-среда являются динамически сложными системами, т. е. состоят из множества разнообразных объектов, которые охвачены большим количеством обратных связей и к тому же постоянно изменяются во времени. Нужно осуществить имитационное моделирование бизнес-ситуации и применить систему дифференциальных уравнений очень большой размерности, многократно решаемых методами численного интегрирования. Это позволит обнаружить нежелательные эффекты в последствиях уже принятых решений и смягчить или полностью предотвратить их влияние в будущем.

С помощью DFS-систем можно смоделировать развитие ситуации во времени и в изменяющейся бизнес-среде и, соответственно, точно просчитать последствия принимаемых решений. Поскольку моделируются финансовые и материальные потоки в их взаимосвязи и, следовательно, невероятно велико число взаимозависимых переменных, то множественная «прокрутка» по всем циклам обратных связей выявляет влияние скрытых и случайных факторов. DFS-системы дают возможность до того, как произойдет событие (вступит в действие управленческое решение), точно просчитать цену риска, ресурсную обеспеченность и разнообразные последствия стратегических и оперативных решений в любой функциональной области управления.

С помощью DFS-систем решается масса практических задач путем построения мультиальтернативных сценариев по принципу «а что будет, если?». Что произойдет с предприятием в случае резкого изменения ситуации? Как повысить прибыльность бизнеса в условиях нестабильного спроса и нехватки оборотных средств? Решение таких задач традиционными методами и тем более «вручную» не дает нужной точности.

DFS-системы – это инструмент поддержки стратегического управления компанией за счет следующих возможностей (рис. 6.3.5).

Быстро и точно реагируя на изменения ситуации с помощью систем DFS, компания за счет упреждающего управления сохраняет и наращивает свои конкурентные преимущества, временной ресурс которых для компаний исчисляется иногда неделями и даже днями.

Менеджеры видят текущую ситуацию во внутренней и внешней среде предприятия в динамике, максимально точно просчитывают сценарии ее развития в зависимости от множества вносимых изменений. За счет быстрого поиска в многомерном пространстве факторов и ограничений менеджер получает лучшие решения из возможных вариантов в каждой конкретной ситуации (эффект «золотой середины»).

Преимущество систем DFS состоит в том, что их функциональность (моделирование, анализ, прогнозирование, оптимизация) позволяет максимально быстро достичь высоких и устойчивых результатов деятельности предприятия в неопределенной и меняющейся среде. Прогнозная функция DFS-систем основана также на обнаружении скрытых закономерностей ситуаций. В качестве объектов прогнозирования могут выступать любые ценные для управления социально-экономические объекты, выраженные в количественном и даже качественном виде. Сложнейший и запутанный мир объектов представляется в виде ясной многомерной классификации (кластеризации) и стратификации (рейтингования), причем с точки зрения принятия управленческих решений важно то, что многомерное пространство без искажений воплощается в удобной для восприятия и оценки двумерной плоскости, с возможностью пошаговой детализации картинки. В отличие от традиционных статистических методов не предъявляются жесткие требования к распределению данных и к полноте обрабатываемой информации – система работает даже при пропуске информации. Точность прогноза достигает величин, значимо превышающих возможности других методов прогнозирования.

Проработка мультиальтернативных сценариев развития ситуации и дальнейшая проверка их на практике позволяет накапливать успешные решения и создавать не просто базу знаний, но интерактивную базу знаний. Свойство интерактивности прямо обусловливает высокую эффективность обучения менеджеров предприятия на примерах «родного» предприятия с возможностью новых вариантов оптимизации решений.

Интеллектуальные информационные технологии поднимают на новый уровень и такую современную управленческую концепцию, как сбалансированная система показателей (BSC). Разработка сбалансированных целевых значений невозможна без сбалансирования их ресурсного обеспечения. Эта задача нуждается в инструментах моделирования и интеллектуальной обработки.

Возникает возможность реализации мониторинга экономических и социокультурных ситуаций – системы постоянного слежения и заданной автоматической индикации отклонений «план-факт» по ключевым факторам успеха.

Для управления человеческими ресурсами особенно ценно то, что моделированию поддаются даже такие слабоформализуемые явления, как удовлетворенность, лояльность, мотивация персонала и др. (рис. 6.3.6). Внедрение интеллектуальных модулей позволит также значимо усовершенствовать операционное управление подбором, оценкой, развитием и стимулированием персонала. Например, на базе интеллектуальных информационных технологий можно создать систему автоматического мониторинга психофизиологического состояния сотрудников опасных производств с целью заблаговременного предупреждения критических (опасных) ситуаций или систему автоматизированного определения рейтинга соответствия кандидатов по заданным параметрам (включая оценку профессионального соответствия, этического и психологического соответствия) при найме и аттестациях.

Рис. 6.3.6. Задачи в сфере HR, решаемые средствами DFS

Читать дальше