Файл: Пешков, Г. Ф. Управление производством (формы, методы, технические средства).pdf

прибыли. Оптимизировать ресурсы можно известными методами линейного, нелинейного и динамического про­ граммирования, теории игр и статистических решений, те­ ории массового обслуживания, теории управления запа­ сами и другими. В нашу задачу не входит анализ моде­ лей оптимизации ресурсов предприятия, разработка кото­ рых — весьма сложная и перспективная самостоятельная область исследования операций. Мы никоим образом не умаляем важности работ, ведущихся в этом направле­ нии. Однако, как отмечал академик Н. П. Федоренко, «никакой оптимальный план не будет воплощен в жизнь, если не будет создана адекватная ему система хозрасчета и стимулирования производства. Требуется создать еще много условий, чтобы постепенно перейти к такому хозрасчету, который соответствовал бы совре­ менному уровню развития экономики».1

Если уровни использования ресурсов в условиях оп­ ределенности равны единице (то есть оптимальны), мы говорим об оптимальной напряженности плана с точки зрения всех ресурсов, выделенных предприятию. Чем ниже уровни использования ресурсов по сравнению с единицей, тем менее напряженным является план, мень­ ше усилий требуется от коллектива для его выполнения и больше потерь, связанных с недоиспользованием ресур­ сов. Таким образом, ненапряженный план предприятия убыточен для всего народного хозяйства. Система сти­ мулирования производства должна быть построена так, чтобы этот план стал невыгодным и для самого пред­ приятия. Оно должно терять ощутимую часть поощрения от принятия и перевыполнения ненапряженного плана. При точном же выполнении напряженного плана требу­ ются большие усилия коллектива и, следовательно, больший риск не выполнить его. Важно представить, что абсолютный размер плана или его прирост, по срав­ нению с предшествующим или другим базовым перио­ дом, сами по себе не могут служить критериями напря­ женности плана и работы коллектива безотносительно к изменению потенциала предприятия.

Выше мы отмечали, что для заданного плана объек­

1 Н . П . Ф е д о р е н к о. П р обл ем ы оп ти м и зац и и уп р ав л ен и я и сти ­

Ледующие периоды. Случай с дефицитом ресурсов более сложен, поскольку он может произойти не по вине пред­ приятия, которое, казалось бы, не должно терять в по­ ощрении. Такое решение наиболее справедливо, однако едва ли возможно: поощрение должно уменьшаться и в этом случае,— чтобы предприятие не мирилось с дефи­ цитом ресурсов, особенно если ликвидация последнего зависит от усилий коллектива.

Если оптимальные объемы ресурсов неизвестны или определены приблизительно (условия полной или час­ тичной неопределенности), задача стимулирования ус­ ложняется. При этом невозможно определить уровни использования ресурсов и, следовательно, задать их в целевой функции стимулирования. Можно утверждать, что как разовая эта задача вообще не имеет решения, однако, методы кибернетики позволяют осуществить оп­ тимизацию уровней использования ресурсов в динамике их изменения. Достоинство такого подхода в его уни­ версальности; он пригоден для управления использова­ нием ресурсов при любой степени достоверности инфор­ мации об их оптимальных объемах. Этот подход сущест­ венно упрощает расчеты, поскольку нет нужды точно определять оптимальные соотношения между ресурсами. Важно представить, что в условиях неопределенности оптимизация «до начала» процесса производства частич­ но или полностью заменяется оптимизацией «по ходу» последнего, причем соотношение между этими двумя ее типами складываются в зависимости от степени эффек­ тивности моделей «предварительной» оптимизации. По мере разработки и накопления опыта использования таких моделей будет уменьшаться доля собственно ки­ бернетической части механизма оптимизации, но никог­ да не станет равной нулю. Причина этого — в большой сложности системы управления, стохастического ее ха­ рактера и невозможности исчерпывающего описания *.

Увеличение определенности, детерминированности в управлении сказывается двояко на издержках производ­ ства. С одной стороны, значительное ускорение переход­ ных процессов, связанных с поиском оптимума, умень­ шает собственно издержки производства, но увели-1

1 С. Б и р. К и берн ети к а и уп р авл ен и е п р о и зв о д ство м . М ., « Н а у ­ ка», 1965.

89

чивает Издержки управления, поскольку требует осуществлять предварительную оптимизацию на моде­ лях по все более сложным алгоритмам. С другой сторо­ ны, значительное «огрубление» объекта управления при построении детерминированных моделей оптимизации в условиях отсутствия контура кибернетической коррек­ ции может привести к появлению дополнительных посто­ янных издержек производства, обусловленных неточ­ ностями в определении оптимума. Приведенные рассуж­ дения чисто качественные и не позволяют определить оптимальное соотношение между кибернетическими и детерминированными методами оптимизации. Однако уже из этого следует, что система стимулирования про­ изводства (как и любая другая система управления большими системами) должна строиться по принципу кибернетической, с максимальным использованием мето­ дов и моделей исследования операций.

Поскольку условно-оптимальные размеры ресурсов изменяются в зависимости от характера и силы дейст­ вующих на них ограничений, однозначное определение уровней использования ресурсов по формуле (3.14) невозможно. Необходимо поэтому соотносить полные объемы ресурсов с минимально необходимой их частью, определяемой без учета необходимых резервов:

Этот путь оценки уровней использования ресурсов единственно возможен в условиях неопределенности, по­ скольку в этом случае оптимальные (или условно-опти­ мальные, при наличии ограничений) объемы ресурсов во­ обще неизвестны. При этом уровень использования ре­ сурсов, равный единице, теоретически недостижим для всей совокупности ресурсов и для любого ресурса в от­ дельности, а оптимальный уровень всегда меньше еди­ ницы. Действительно, при минимально необходимом ко­ личестве оборудования даже кратковременный выход из строя одного станка, либо случай единичного брака ве­ дет к невыполнению плана из-за того, что ресурсы преж­ девременно исчерпаны.

Такой подход к определению уровня использования ресурсов позволяет, анализируя функции поощрения в условиях неопределенности, ввести связанную с уровнем

90

ется построить такую систему поощрения, чтобы она стимулировала концентрацию усилий коллектива пред­ приятия на достижение оптимального уровня использо­ вания всех ресурсов предприятия в кратчайшие сроки и с минимальными затратами.

2. Функции поощрения и их характеристики

При разработке функций поощрения, стимулирующих переход к оптимальному уровню использования произ­ водственных ресурсов, следует различать два принци­ пиально различных варианта:

1.Текущий (P(t)) и оптимальный ((30пт) уровни ис­ пользования ресурсов являются вполне определимыми с приемлемой для практики точностью — детерминирован­ ный вариант.

2.Одно из значений p(t) или (30пт, либо оба вместе неопределимы с приемлемой точностью — недетермини­ рованный вариант.

Детерминированный вариант является идеализацией более общего второго варианта, однако модель стиму­ лирования в нем может быть построена как замкнутая система регулирования, на вход которой в качестве за­ дающего воздействия подается величина оптимального значения уровня использования ресурсов, а на выходе образуется текущее значение этого уровня. Рассогласо­ вание между достигнутым и оптимальным значениями

уровня использования ресурсов А(3 (t) = ропт — p(t) может рассматриваться в качестве управляющего воздей­ ствия, обеспечивающего при наличии определенной сис­ темы поощрения реализацию перехода к оптимальному уровню использования ресурсов с последующей его ста­ билизацией. Переход с некоторого уровня р0 до опти­ мального Ропт осуществляется за кратчайшее время по траектории:

(3.17)

Если в процессе перехода оптимальный уровень не из­ меняется, то переход к заданному оптимальному уровню по любой другой монотонно-Еозрастающей траектории, над которой доминирует траектория (3.17), будет эконо­ мически невыгодным, так как в каждый момент времени

92

некоторая часть ресурсов недоиспользуется. С каждой траекторией перехода может быть связано определенное поощрение за один и тот же период Т, причем размер поощрения тем больше, чем ближе располагается данная траектория к предельной (3.17).

В простейшем случае линейного поощрения за уро­ вень использования ресурсов размер поощрения АДТ) за период Т для произвольной траектории пропорциона­ лен среднему уровню использования ресурсов в этом пе­ риоде:

где hi — постоянный норматив отчислений в фонд мате­ риального поощрения за уровень использова­ ния ресурсов.

Интенсивность поощрения пропорциональна в этом случае текущему уровню использования ресурсов:

(эластичности) поощрения к изменению этого уровня, выраженной частным от деления относительного прирос­ та поощрения на относительный прирост стимулируемо­

ощрения ai (t +Д t) = hi (P(t) -f Д.р(t) ). Записав выра­ жение для эластичности, получим:

Другими словами, относительные приросты поощре­ ния и стимулируемого показателя совпадают, что снижа­ ет эффективность линейного поощрения за уровень пока­ зателя. Это требует анализа других вариантов функции поощрения,— в частности, линейного поощрения за при­

93