ОСОБЛИВОСТІ УПРАВЛІННЯ ОРГАНІЗАЦІЙНОЮ ДІЯЛЬНІСТЮ В УМОВАХ НЕСТІЙКИХ ЗМІН

Анотація

В умовах сучасної нестабільності (модель VUCA/BANI) операційна діяльність суб’єкта господарювання повинна бути надзвичайно гнучкою та адаптивною [1,2]. Наприклад, після пандемії бізнес вийшов з моделі VUCA й перейшов до концепції BANI, що сприяло адаптації управління та стратегії компаній до нових вимог ринку [1]. Дослідження показують, що високий ступінь адаптивності суб’єкта господарювання до зовнішніх змін пов’язаний із гнучкою, пласкою та децентралізованою організаційною структурою [2].

Метою даного дослідження є систематизація підходів, методик операційного управління для визначення кореляції їх із сучасними варіаціями структур організації і управління.

Дослідження показали, що сучасні підходи до операційного управління засновані на  оптимізації процесів ухвалення рішень за допомогою інтеграції прогнозних моделей та процесів. Така оптимізація може відбуватися на всіх рівнях управління від стратегічного до операційного із врахуванням  особливостей та методики.

На стратегічному рівні задача полягає у моделюванні альтернативних сценаріїв і виборі напряму розвитку компанії з урахуванням ризиків та невизначеності. Для цього залучають СПУР або системи підтримки ухвалення рішень, які збирають і аналізують внутрішні та зовнішні дані, будують сценарії і формують інформаційну підтримку для керівництва [3]. У комбінації зі штучним інтелектом і машинним навчанням такі системи можуть ідентифікувати приховані патерни ризиків, прогнозувати зміну попиту або фінансові флуктуації і формувати рекомендації для корекції стратегії. Важливо, що на стратегічному рівні фокус зміщується з пошуку «оптимального» рішення до вибору робочих сценаріїв та визначення тригерів для переходу між ними [4].

Тактичний рівень оперує середньостроковими рішеннями — ресурсним плануванням, вибором постачальників, оптимізацією ланцюга постачання. На тактичному рівні застосовують методи мультикритеріального аналізу, зокрема аналітичний ієрархічний процес - АІП, який розбиває складні задачі за ієрархією мета–критерії–альтернатива та виконує попарні порівняння для ранжування варіантів. АІП зручний при виборі постачальників, постпроцедурній оцінці ризиків та комбінуванні якісних і кількісних критеріїв. Одночасно на тактичному рівні впроваджують моделі оптимізації запасів, моделювання пропускної спроможності та ABM, підхід до моделювання складних систем, який передбачає представлення системи як набору автономних агентів, для оцінки поведінки складних систем [5] [6].

Операційний рівень вимагає постійних і швидких рішень для підтримки стійкості виробничих процесів і є варіативними. Наприклад: запуск нової виробничої лінії, час замовлення сировини, побудова маршруту для транспорту, тощо. Для ухвалення рішень на оперативному рівні використовують моделі: лінійне програмування (для оцінки ефективного використання виробничих ліній [11]), модель управління запасами (для визначення оптимального часу та розміру замовлень та рівень запасів), або метод Just-In-Time (для мінімізації запасів виробництва), метод «what-if» аналізу (для оцінки сценаріїв, наприклад, вплив на запаси зростання попиту).

Різноманітність методів оптимізації ухвалення рішень та пов’язаних з ними прогнозних моделей та процесів, робить їх імплементацію індивідуалізованою. Усі розглянуті методи для їх імплементації мають аналітичне ядро, яке складається з ERP-систем, CRM, систем обліку, зовнішніх джерел, також вони потребують налаштування під наявну модель управління або бізнес-процеси залежно від моделі. Актуальним у сучасних умовах є також ризик «переавтоматизації», коли залежність від моделей без адекватного контролю з боку людини призводить до некоректних рішень в умовах нестійких змін.

Таким чином, управління, зокрема і організаційною  діяльністю суб’єкта господарювання, засноване на адаптаційних змінах організаційних і управлінських структур. Основним завданням управління у таких умовах стає нормування часу на ухвалення оперативних рішень і їх реалізацію з урахуванням сили та опору каналів перетікання інформації. Організаційний підхід до вибору методик дозволяє конкретизувати зони гальмування в управлінні оперативною діяльністю суб’єкта господарювання.

Визначена у ході дослідження  необхідність зміни норм часу на аналіз, ухвалення і реалізацію оперативних рішень  пов’язана із рівнем інтеграції систем машинного навчання і апаратного управління  у структуру бізнес-процесів. Такий підхід може вимагати формування аутсорсингових систем управління операційною діяльністю з метою оптимізації витрат. Впровадження в організаційну діяльність суб’єкта господарювання процесів на основі big data та machines learn  кардинально змінює основи формування таких інструментів і їх застосування.

Застосування гнучких організаційних структур (пласка ієрархія, децентралізація, низький рівень формалізації) передбачає регламентацію часу на роботу з інформацією і формування  рішення. Отже, основним завданням сучасного управління операційною діяльністю суб’єкта господарювання є визначення аспектів нормування тривалостей процесів з урахуванням  лабільності, нестійкості очікувань і змін реверсного характеру. У таких умовах практичний досвід і компетенції виконавця втрачають цінність, такі аспекти звужують розвиток адаптивності і формують стохастичність оперативного управління.  Таким чином, дослідження особливостей управління операційною діяльністю в умовах нестійких змін показало, що зміна підходів до управління вимагає перегляду самої системи формування такої діяльності.

В умовах сучасної нестабільності (модель VUCA/BANI) операційна діяльність суб’єкта господарювання повинна бути надзвичайно гнучкою та адаптивною [1,2]. Наприклад, після пандемії бізнес вийшов з моделі VUCA й перейшов до концепції BANI, що сприяло адаптації управління та стратегії компаній до нових вимог ринку [1]. Дослідження показують, що високий ступінь адаптивності суб’єкта господарювання до зовнішніх змін пов’язаний із гнучкою, пласкою та децентралізованою організаційною структурою [2].

Метою даного дослідження є систематизація підходів, методик операційного управління для визначення кореляції їх із сучасними варіаціями структур організації і управління.

Дослідження показали, що сучасні підходи до операційного управління засновані на  оптимізації процесів ухвалення рішень за допомогою інтеграції прогнозних моделей та процесів. Така оптимізація може відбуватися на всіх рівнях управління від стратегічного до операційного із врахуванням  особливостей та методики.

На стратегічному рівні задача полягає у моделюванні альтернативних сценаріїв і виборі напряму розвитку компанії з урахуванням ризиків та невизначеності. Для цього залучають СПУР або системи підтримки ухвалення рішень, які збирають і аналізують внутрішні та зовнішні дані, будують сценарії і формують інформаційну підтримку для керівництва [3]. У комбінації зі штучним інтелектом і машинним навчанням такі системи можуть ідентифікувати приховані патерни ризиків, прогнозувати зміну попиту або фінансові флуктуації і формувати рекомендації для корекції стратегії. Важливо, що на стратегічному рівні фокус зміщується з пошуку «оптимального» рішення до вибору робочих сценаріїв та визначення тригерів для переходу між ними [4].

Тактичний рівень оперує середньостроковими рішеннями — ресурсним плануванням, вибором постачальників, оптимізацією ланцюга постачання. На тактичному рівні застосовують методи мультикритеріального аналізу, зокрема аналітичний ієрархічний процес - АІП, який розбиває складні задачі за ієрархією мета–критерії–альтернатива та виконує попарні порівняння для ранжування варіантів. АІП зручний при виборі постачальників, постпроцедурній оцінці ризиків та комбінуванні якісних і кількісних критеріїв. Одночасно на тактичному рівні впроваджують моделі оптимізації запасів, моделювання пропускної спроможності та ABM, підхід до моделювання складних систем, який передбачає представлення системи як набору автономних агентів, для оцінки поведінки складних систем [5] [6].

Операційний рівень вимагає постійних і швидких рішень для підтримки стійкості виробничих процесів і є варіативними. Наприклад: запуск нової виробничої лінії, час замовлення сировини, побудова маршруту для транспорту, тощо. Для ухвалення рішень на оперативному рівні використовують моделі: лінійне програмування (для оцінки ефективного використання виробничих ліній [11]), модель управління запасами (для визначення оптимального часу та розміру замовлень та рівень запасів), або метод Just-In-Time (для мінімізації запасів виробництва), метод «what-if» аналізу (для оцінки сценаріїв, наприклад, вплив на запаси зростання попиту).

Різноманітність методів оптимізації ухвалення рішень та пов’язаних з ними прогнозних моделей та процесів, робить їх імплементацію індивідуалізованою. Усі розглянуті методи для їх імплементації мають аналітичне ядро, яке складається з ERP-систем, CRM, систем обліку, зовнішніх джерел, також вони потребують налаштування під наявну модель управління або бізнес-процеси залежно від моделі. Актуальним у сучасних умовах є також ризик «переавтоматизації», коли залежність від моделей без адекватного контролю з боку людини призводить до некоректних рішень в умовах нестійких змін.

Таким чином, управління, зокрема і організаційною  діяльністю суб’єкта господарювання, засноване на адаптаційних змінах організаційних і управлінських структур. Основним завданням управління у таких умовах стає нормування часу на ухвалення оперативних рішень і їх реалізацію з урахуванням сили та опору каналів перетікання інформації. Організаційний підхід до вибору методик дозволяє конкретизувати зони гальмування в управлінні оперативною діяльністю суб’єкта господарювання.

Визначена у ході дослідження  необхідність зміни норм часу на аналіз, ухвалення і реалізацію оперативних рішень  пов’язана із рівнем інтеграції систем машинного навчання і апаратного управління  у структуру бізнес-процесів. Такий підхід може вимагати формування аутсорсингових систем управління операційною діяльністю з метою оптимізації витрат. Впровадження в організаційну діяльність суб’єкта господарювання процесів на основі big data та machines learn  кардинально змінює основи формування таких інструментів і їх застосування.

Застосування гнучких організаційних структур (пласка ієрархія, децентралізація, низький рівень формалізації) передбачає регламентацію часу на роботу з інформацією і формування  рішення. Отже, основним завданням сучасного управління операційною діяльністю суб’єкта господарювання є визначення аспектів нормування тривалостей процесів з урахуванням  лабільності, нестійкості очікувань і змін реверсного характеру. У таких умовах практичний досвід і компетенції виконавця втрачають цінність, такі аспекти звужують розвиток адаптивності і формують стохастичність оперативного управління.  Таким чином, дослідження особливостей управління операційною діяльністю в умовах нестійких змін показало, що зміна підходів до управління вимагає перегляду самої системи формування такої діяльності.