Диссертация (1154434), страница 42

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 42)

Такимцентром ответственности является центр компетенций, консолидирующийдостижения отрасли в целях их совместного использования всеми структурамикластера.Создание отраслевого центра компетенций обеспечит согласованностьфункционированияотраслиизаинтересованнымисторонами.ееключевыхКроме236того,составляющихстратегическиесовсемипрограммыразвития, которые, прежде всего, должны обладать свойством устойчивости вдолгосрочном периоде, этому требованию не удовлетворяют, причем факторы,обусловливающие вариативность этих программ, имеют явно нерациональныйхарактер, отсутствует механизм, обеспечивающий согласованность операторов вдолгосрочной перспективе271.Выявление компетенций и оценка их уровня. Если создание знанийявляется функцией соответствующих научно-исследовательских и конструкторскихподразделений, а использование знаний связано в основном с производством, тооставшиеся три процесса могут быть успешно централизованы в рамках созданияцентров компетенций.

Процесс формализации компетенций может быть реализованна основе нескольких последовательных этапов.Первый этап – оценка ценности для потребителя тех или иных свойствпродуктов и услуг – позволяет выявить конкурентоспособность конкретныхпродуктов. Далее происходит выявление продуктовых компетенций.Второй этап. Для выявления полного перечня компетенций (в том числеобщеорганизационных) и предварительного выделения ключевых позицийможно использовать экспертную оценку (анкетирование, круглый стол и т.д.).Здесь будет сформирован перечень всех выявленных компетенций, относящихсяк определенным бизнес-процессам.Третий этап.

Бизнес-процессы, которые на первых двух этапах былиотобраны как наиболее важные, формализуются в стандарте описания бизнеспроцессов IDEF и подвергаются количественной сопоставительной оценке сэталонными образцами с использованием стандарта ОРМ3. Таким образом,превосходство будет объективно подтверждено или отвергнуто.Графически эта последовательность представлена на рис. 4.9.

Вторымуниверсальным механизмом управления знаниями и компетенциями являетсясопоставление существующих бизнес-процессов «как есть» с лучшимипрактиками.Тюлин А.Е., Белый Е.М. Стратегический анализ в авиационном приборостроении // Современныепроблемы науки и образования.

2012. № 3. С. 25–32.271237IВыявлениеконкурентоспособнойпродукцииКлючевые процессысозданияконкурентоспособнойпродукцииIIЭкспертноевыявление всехвозможныхкомпетенцийЭкспертноеранжирование(выявление ключевыхкомпетенций)Описание процессов,содержащихключевыекомпетенциив стандарте IDEFСопоставлениесуществующихбизнес-процессовс эталоннымипо модели ОРМЗIIIКомпетенции,обеспечивающиереализацию бизнеспроцессовУтверждение перечняключевыхкомпетенцийорганизацииРис. 4.9.

Схема выявления ключевых компетенцийИсточник: составлено автором.Далее рассмотрим одну из наиболее известных моделей оценки зрелостикомпании – стандарт ОРМ3, аналог которого рекомендуется внедрить в ракетнокосмической промышленности России. Главная цель внедрения стандарта ОРМ3– это поддержка целенаправленного развития способностей организацииреализовывать стратегию через успешную реализацию проектов на основенепрерывной самооценки по отношению к мировым лидерами и наиболееуспешным наукоемким предприятиям России.Методика выявления организационно-управленческих компетенций.Задачи внедрения стандарта – усилить понимание связей между реализациейорганизационной стратегии и управления бизнес-процессами через управлениесвязанными с ними компетенциями; определить процессы, необходимые дляреализацииспособности,стратегийкоторымичерезуправлениедолжнаобладатьбизнес-процессами;организациядляопределитьнадежногопревращения стратегии в проекты и результаты их успешного выполнения;238выявить взаимозависимости между требуемыми способностями; определитьпутиповышениязрелостиорганизационногоуправленияпроектамисиспользованием стандарта; предоставить практическое руководство применениястандарта в организациях.Причины выбора стандарта ОРМ3: соответствие текущим стратегическимзадачам развития РКП; относительная простота внедрения и наглядностьсопоставительных процедур; распространенность в крупных зарубежныхкомпаниях; готовые описания лучших деловых практик.Использование подобной методики является важным элементом системымониторинга деятельности предприятия, положительно характеризующего нетолько вопросы управления знаниями, но и общий инновационный потенциалразвития.Вместе с тем следует отметить, что компетенции организации не могутограничиваться только управлением проектами.

Существуют маркетинговые,логистические, инфраструктурные, финансовые и иные компетенции, которыеносят общий характер. Для них используются свои типовые модели. Так, влогистических процессах распространены SCOR-модели, которые, по своейсути, представляют собой лучшие практики, т.е. повторяют идею стандартаOPM3, модели организации информационной зрелости и т.д.Основной проблемой внедрения сравнительных подходов к анализукомпетенцийракетно-космическойпромышленностиявляетсяотсутствиеформального описания существующих бизнес-процессов «как есть», что непозволяет выполнить их сравнение с аналогами.Базы «эталонных» бизнес-процессов OPM3 являются платными, ониориентированы на сложившуюся американскую и европейскую практику.

Ониоперируют типовыми компетенциями организации, которые уже находятся воткрытом доступе, в них нет уникальности. Однако оценить уникальностьобъекта исследования можно, только имея его ближайшие аналоги, лидердолжен быть объективно лучше всех имеющихся альтернатив, и стандарт OPM3239можно использовать для такого сопоставления. Строго говоря, полное отсутствиеаналогов в мире не всегда свидетельствует об исключительности объекта.Безальтернативность часто означает тупиковый путь развития данногонаправления.Наиболее радикальным подходом здесь видится создание собственногороссийского аналога базы лучших бизнес-моделей, которая охватит опыт всехотечественных наукоемких корпораций. Это будет длительный процесс, которыйследует начинать на внутрикорпоративном уровне с описания существующейситуации «как есть» в одном из заранее согласованных стандартов (это можетбыть IDEF5 или Axapta).

Только после этого можно переходить к консолидацииданных по всем наукоемким предприятиям. Такая база будет полезна не толькогоскомпаниям, но и частным структурам, поскольку они также войдут в системуобмена опытом, смежникам станет проще понять принципы работы заказчика,госструктуры смогут оперативно получать данные о реальной трудоемкости тогоили иного процесса. Создание такой базы данных лучших практик может бытьвозложено на центр компетенций.4.3. Имитационная модель зависимости конкурентоспособности продукцииот внедрения инновационных технологийКонкурентоспособность выпускаемой продукции является ключевой цельюразвития и функционирования предприятий.

При этом, как уже было отмечено,предприятия, внедряющие инновационные технологии в производственныйпроцесс, имеют больше возможностей обеспечивать конкурентоспособностьпроизводимой продукции. В этой связи задача количественной оценки ипостроения математической модели оценки зависимости конкурентоспособностипродукцииотвнедрениявпроизводственно-технологическийпроцессинновационных технологий становится весьма актуальной.Математическая модель, предлагаемая автором, будет основана на методах240регрессионного анализа, являющегося одним из основных подходов вмногомерном статистическом анализе272.Дляоценкиприменяемымисвязидляеемеждуконкурентоспособностьюпроизводстваинновационнымипродукцииитехнологиями(характеризуются так называемыми факторными переменными) составляетсяаналитическое уравнение, которое имеет следующий вид:Y  f (X )  B ,где X является n-мерным вектором факторных переменных;Y – вектор показателей конкурентоспособности продукции;B – вектор внешних факторов модели.Это уравнение называется уравнением регрессии.

В современном анализедостаточноширокоприменяютсянелинейныерегрессионныемодели:экспоненциальная, логарифмическая, полиномиальная и др. Для полученияуравнений регрессии в явном виде необходимо стандартными методамиматематической статистики и эконометрики найти коэффициенты регрессииki , i  0, ..., n,значениеконкурентоспособностькоторыхуказываетпродукциинасилусоответствующихвлияниянахарактеристикинновационных технологий.Остановимся подробно на описании зависимости конкурентоспособностипродукции от внедрения инновационных технологий на основе линейной моделимножественной регрессии.Итак, пусть используемая для производства продукции инновационнаятехнология характеризуется множеством параметров:Тюлин А.Е., Юдин А.В.

Методический подход к оценке влияния инновационных технологий наконкурентоспособность продукции // Микроэкономика. 2015. № 6. С. 59–64.272241 X1  .XX  2 ...   Xk Этипараметрымогутвыражатькакстоимостныехарактеристикипроизводственного процесса, так и другие параметры, например, временныезатраты или специальные характеристики производственно-технологическогопроцесса.Тогда выпускаемая продукция характеризуется определенным наборомпоказателей конкурентоспособности: q1  qQ  2. ...

  qn Система уравнений множественной регрессии во введенных обозначенияхпринимает следующий вид:q1  a1  b11 x1  b12 x2    b1k xk  1 ,q  a  b x  b x    b x   , 2221 122 22k k2...qn  an  bn1 x1  bn 2 x2    bnk xk   n .Здесь параметры a1, ..., an являются свободными членами. Математическиони определяют значения зависимых переменных при условии равенства 0независимых переменных.Величины 1 , ...,  n представляют собой белый шум и являются случайнымиошибками регрессионной зависимости.Неизвестные параметры регрессии bij представляют собой частные242производныепараметровконкурентоспособностипосоответствующейхарактеристике инновационной технологии:bij qi.x jЭти параметры подлежат определению путем рассмотрения множестваразличных наборов параметров, характеризующих инновационные технологии, исоответствующих им параметров конкурентоспособности:( x1 , x2 ,..., xk , qi ),i  1,..., n.Определение параметров регрессии происходит по методу наименьшихквадратов, который предполагает решение задачи минимизации разницы междуреальнымизначениямипараметровqiизначениями,получаемымиврегрессионной модели.Алгоритм нахождения параметров регрессионной модели можно описать спомощью матричных представлений.

Характеристики

Список файлов диссертации