Методический подход к решению проблемы повышения эффективности интегрированных систем менеджмента

Ахметшин А.А.,
методист частного образовательного учреждения дополнительного
профессионального образования «Башкирский межотраслевой
институт охраны труда, экологии и безопасности на производстве»

ИбатуллинУ.Г.,
доктор химических наук, профессор, проректор по науке частного
образовательного учреждения дополнительного профессионального
образования «Башкирский межотраслевой институт охраны труда,
экологии и безопасности на производстве»

В статье предложен методический подход к решению проблемы повышения эффективности интегрированных систем менеджмента за счёт снижения интегрального риска, представленного в стоимостном выражении. С этой целью варьировались риски в системах менеджмента качества, экологического менеджмента и менеджмента охраны здоровья и безопасности труда, которые являются составными элементами интегрального риска.

Для того чтобы учесть системный характер всех рисков, была использована математическая модель на основе нейронных сетей. Представлена архитектура нейросетевой модели, сформированной на основе условных значений указанных рисков, проведены обучающая выборка и анализ качества обучения сети.

Использование современных систем менеджмента позволяет предприятиям сокращать общие затраты на качество, улучшать оперативность управления, эффективнее удовлетворять запросы потребителей. В настоящее время необходимым условием успешного функционирования предприятий в финансовой, производственной, природной и социальной среде являются создание, внедрение и сертификация интегрированных систем менеджмента (ИСМ) [1]. Чаще всего они включают системы менеджмента качества (СМК), экологического менеджмента (СЭМ) и менеджмента здоровья и безопасности труда (МОЗиБТ). В развитых странах ИСМ внедрены практически повсеместно, что обусловлено не только их эффективностью в сфере менеджмента, но и жёсткой конкуренцией на рынке. В России процесс внедрения современных систем менеджмента идёт крайне медленно и трудно. Как правило, ИСМ внедряют на иностранных, совместных или крупных отечественных предприятиях. Но даже там внедрение ИСМ зачастую заканчивается разработкой пакета документов, а система не работает. Как результат – 76–78-е места России в рейтинге конкурентоспособности экономики среди 125 стран даже в докризисном 2007 г. [2]. На основе анализа результатов многолетнего аудита систем менеджмента на различных объектах реального сектора экономики было показано, что в нашей стране превалируют устаревшие неэффективные системы управления [3]. Одной из основных причин этого является отсутствие удобных для практического использования методик объективной оценки качества управления, особенно оперативного и тактического, на которые ориентированы ИСМ. Известные методики сложны, громоздки, требуют привлечения квалифицированных экспертов. Например, в комплексном подходе к оценке эффективности ИСМ варьируются 18 критериев в СМК, 10 в СЭМ и 12 в МОЗиБТ [1]. С помощью метода анализа иерархий Т. Саати авторы статьи определяют коэффициенты значимости (от 0 до 1), затем оценивают результативность каждой системы менеджмента и на этой основе – результативность ИСМ, далее по шкале значимости Харрингтона оценивают устойчивость ИСМ по 5 градациям (1–0,8; 0,8–0,63…; 0,2–0) с последующим анализом. Вся методика включает 7 этапов и завершается принятием решения в рамках «…оперативного контроля процессов, внесения корректив… и совершенствования ИСМ» [Там же].

Оперативный контроль (мониторинг) и внесение корректив являются одними из основных положений в современных системах менеджмента, но данный подход, по сути, основан на балльной оценке экспертов. Следовательно, любое изменение указанных выше критериев в результате каких-то непредвиденных событий потребует привлечения квалифицированных экспертов. В таком случае рассчитывать на оперативность не приходится, да и подобные услуги, как правило, отнюдь не дешевы.

Этот подход трудно отнести к количественным методам, которые позволяют в полной мере использовать возможности современных систем менеджмента. Кроме того, им не учитывается системный характер ни ИСМ, ни её элементов, то есть взаимосвязь и взаимное влияние показателей. А это значит, что при их варьировании вместо положительного синергетического эффекта можно получить отрицательный. Недопустимо также снижение негативного влияния одного из факторов, например в СМК, за счёт увеличения влияния другого, например в СЭМ, поскольку это плохо отразится на эффективности всей ИСМ.

В связи с изложенным необходимо разработать удобную практичную количественную методику оценки эффективности ИСМ, отсутствие которой является одной из основных причин неприятия современных систем менеджмента отечественным бизнесом. В результате в нашей экономике доминируют архаичные методы управления, не способствующие повышению конкурентоспособности.

Во всех современных системах менеджмента международными стандартами и их отечественными аналогами рекомендовано использовать оценку соответствующих рисков. В СЭМ это экологический риск, в МОЗиБТ – профессиональный риск. В ИСМ целесообразно оперировать интегральным риском, который включает все риски, характерные для входящих в ИСМ отдельных систем менеджмента. Интегральный риск (Rинт) по определению является многофакторным показателем, но для эффективного управления им, во-первых, необходимо минимизировать количество варьируемых показателей, во-вторых, показатели должны иметь количественное выражение и одинаковую единицу измерения.

В приложении А к ГОСТу Р ИСО, МЭК 31010-2011 [4] представлен 31 метод оценки риска, из них только 12 относятся к количественным. Лишь один (метод МонтеКарло) подходит для анализа изменений в системе. Но примеров его использования применительно к современным системам менеджмента обнаружить не удалось. Кроме того, ИСМ включает три взаимосвязанные подсистемы, что вносит дополнительные осложнения для применения известных методов оценки рисков.

Минимизировать количество варьируемых показателей для оценки Rинт можно за счёт использования соответствующих рисков: получения бракованной продукции – Rбр, экологического – Rэк и профессионального – Rпр рисков. Ранее также было показано, каким образом рассчитываются все виды указанных рисков в стоимостном выражении [5–6] (а значит, и величина интегрального риска [7]). Оценка риска в деньгах – наиболее удобный и понятный для сотрудников предприятия вариант, что важно для современных систем менеджмента, в которых обязательным условием работы является участие всего персонала в процессе управления. В этом случае риск представляет собой произведение двух величин: вероятности негативного случая (безразмерный показатель от 0 до 1) и ущерба (рубли). Такой подход к оценке риска повсеместно используется в сфере страхового бизнеса.

В настоящее время никто объективно на основе количественных измеряемых показателей не оценивает интегральную величину риска и, следовательно, не может обеспечить эффективный менеджмент. Мероприятия по улучшению качества продукции планируются на основании требований заказчика, а по улучшению состояния окружающей среды и условий труда планируются и организуются по минимальной стоимости затрат или в результате предъявленных штрафов и предписаний контролирующих органов. При этом, конечно, ни о каком системном подходе и эффективном управлении речь не идёт. Предприятия ориентируются на самые очевидные варианты снижения затрат, но без учёта рисков простые решения могут обернуться серьёзными убытками.

Показателем эффективности ИСМ служит уменьшение величины Rинт в результате планируемых им на календарный год мероприятий по снижению одного или нескольких рисков (Rбр, Rэк, Rпр). Поскольку все они представлены в стоимостном выражении, то эффективность ИСМ, по сути, оценивается снижением финансовых затрат организации за счёт улучшения качества продукции, природосбережения или условий труда. Указанные риски имеют разную природу, поэтому и связи между влияющими на них факторами крайне сложны. Но учесть их взаимное влияние необходимо из-за системного характера систем менеджмента. В противном случае снижение одного вида риска может обернуться значимым увеличением другого, что снизит эффективность ИСМ. В таких случаях целесообразно использовать методы математического моделирования, которые позволяют учитывать системный характер отдельных систем менеджмента и планировать улучшение одного из этих показателей без ухудшения других (интегрального тоже).

Мы разработали методику количественной оценки интегрального риска с учётом системного характера ИСМ. Методика основана на использовании методов математического моделирования, что повышает её эффективность.

Методы математического моделирования отличаются по сложности решаемых задач, структуре, затратам. В данной работе использована модель ИСМ в виде нейронной сети (НС). Выбор обусловлен тем, что такая модель позволяет решать задачи, характеризующиеся высокой неопределённостью связей варьируемых параметров.

Кроме того, она является самообучаемой, что гарантирует постоянное улучшение как модели, так и системы менеджмента.

Задача по выбору лучшего метода математического моделирования не ставилась.

Важно было показать целесообразность его использования для обоснованного снижения величины интегрального риска в условиях действия такой сложной и многофакторной системы менеджмента, каковой является ИСМ.

Для исследования была выбрана ИСМ условного предприятия, в которой варьировались в широких интервалах три вида рисков (руб.): экологические R1 эк.исх и R2 эк. исх – от 1,4 до 7500 и от 1,6 до 12 500; профессиональные R1 пр.исх и R2 пр.исх – от 1,1 до 4070 и от 1,4 до 6570; получения бракованной продукции Rбр.исх – от 3 до 5050. Данные значения исходных рисков в обучающей выборке были выбраны произвольно.

Чтобы каждый шаг изменения модели был значимым (заметным), исходные значения рисков снижали в 10 раз (1). Обучающая выборка содержала 150 вариантов исходных данных. Из них соотношение обучающего и тестового множеств было 90 и 10%, что соответствует численности в 135 и 15 примерах (табл. 1).

(1)В реальных условиях действующего предприятия подобное изменение величины риска возможно только в случае серьёзной аварии или катастрофы, но мы рассматриваем условный пример.

Для создания математической модели ИСМ был выбран многослойный персептрон с одним скрытым слоем [5]. Это обусловлено его возможностями, которые позволяют за счёт своего внутреннего строения выявить закономерности в связях входных и выходных образов и «обобщить» полученный на обучающей выборке опыт [9].

Нейросетевая модель ИСМ может быть представлена в виде рисунка (рис. 1).

Размерность входного сигнала равна размерности выходного. Количество нейронов в скрытом слое взяли в одном случае равным количеству входных (выходных) сигналов, в другом их число было больше вдвое.

Как видно из рисунка, математическая модель ИСМ в виде многослойного персептрона состоит из трёх слоёв: входного, одного скрытого, или промежуточного, и выходного слоя нейронов. На входной слой подаются значения исходных рисков X1, X2, … X5, а выходной представляет собой набор выходных параметров в виде конечных рисков Y1, Y2, … Y5 на каждом шаге работы НС. Коэффициенты весов синаптических связей  соединяющих нейроны l-го слоя с нейронами (l + 1)-го слоя (l = 1, …, N – 1), определяются во время обучения НС для обеспечения желаемых характеристик «вход – выход».

В случае когда количество нейронов в скрытом слое равно количеству входных/выходных сигналов, выходные сигналы Yi описываются следующими уравнениями:

где  – число нейронов выходного слоя, N – число слоёв НС, f() – функция активации нейрона.

В данном случае из функционала аналитической платформы Deductor Studio Academic 5.3 была выбрана сигмоидная функция активации, так как с ней был получен наилучший результат.

Интегральные риски рассчитываются как сумма всех рисков. Входной интегральный риск является результатом суммирования значений исходных рисков (2), выходной – результатом суммирования значений конечных рисков (3):

где n1 – число нейронов входного слоя.

Входными данными в обучающей выборке являются исходные значения професСиональных  и экологических  рисков, получения бракованной продукции (Rбр.исх). Выходные данные представляют собой конечные значения соответствующих исходных рисков.

Непосредственное математическое моделирование ИСМ в виде НС проведено в учебной версии аналитической платформы Deductor Studio Academic 5.3 Base Group Labs. Анализ качества обучения сети сделан с помощью вышеуказанного приложения по полученным результатам и по рассчитанным средним отклонениям значений выходных параметров.

Среднее отклонение выходных значений для НС с архитектурой с 5 × 5 × 5 нейронами во входном, скрытом, выходном слоях, рассчитанных моделью, и из обучающей выборки составляет 78,797, 76,509, 108,344, 46,025 и 129,461%.

В случае большего количества нейронов в скрытом слое архитектура НС, полученная в аналитической платформе Deductor Studio Academic 5.3, усложняется (5 × 10 × 5).

Среднее отклонение выходных значений НС, рассчитанных моделью, и из обучающей выборки составляет 82,035, 54,645, 35,608, 87,984 и 83,231%. Это означает, что качество обучения НС с бо?льшим количеством нейронов в скрытом слое немного лучше.

На диаграмме рассеяния при более высоких значениях выходного сигнала выходные значения, рассчитанные обученной НС, находятся ближе к линии идеальных значений с примерами обучающей выборки (эталона). На ней (диаграмме рассеяния) отображаются выходные значения для каждого из примеров обучающей выборки, координаты которых по оси абсцисс – это значение выхода на обучающей выборке (эталон), а по оси ординат – значение выхода, рассчитанное обученной моделью на том же примере [8].

Анализируя результаты моделирования, можно утверждать, что обе обученные НС справляются с задачей прогнозирования значений конечных рисков с допустимой точностью.

Практическая ценность работы заключается в том, что она позволяет:
– на основе предложенной методики разработать эффективную ИСМ или усовершенствовать действующую на предприятии ИСМ с использованием количественной оценки величины интегрального риска в удобной (понятной) денежной форме;
– оперативно принимать обоснованные решения по внесению предупреждающих и корректирующих мероприятий в план ИСМ при возникновении непредвиденных ситуаций. Для этого достаточно внести соответствующие изменения в исходные данные и перезапустить модель.

В данной работе ИСМ включает три подсистемы, но рассмотренный подход можно применять и при большем их количестве, поскольку модель носит универсальный характер. Она, конечно, усложнится за счёт увеличения количества контролируемых рисков, дополнительных связей и нейронов в архитектуре НС. Кроме того, понадобятся методики представления новых рисков в стоимостном выражении.

Литература
1. Титова В.А., Колочёва В.В. Оценка результативности интегрированных систем менеджмента // Стандарты и качество. – 2008. – № 8 [Электронный ресурс]. URL: ria-stk.ru/stq/adetail.php
2. Васильков Ю.В., Гущина Л.С., Иняц Н. Особенности качественного управления организацией // Современные технологии управления. – 2015. – № 1(49) [Электронный ресурс]. URL: sovman.ru/article/4903/?pfstyle=wp
3. Ибатуллин У.Г. Оценка конкурентоспособности России с позиций Всемирного экономического форума // Инновации. – 2008. – № 5 (115). – С. 72–75.
4. ГОСТ Р ИСО, МЭК 31010-2011 Менеджмент риска. Методы оценки риска. – М.: Стандартинформ. – 2012.
5. Ахметшин А.А., Ибатуллин У.Г. Общий подход к методам повышения эффективности интегрированных систем менеджмента // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии и математическое моделирование социально-экономических процессов». – 2015. – С. 26–34.
6. Ибатуллин У.Г. Подходы к оценке экологических рисков применительно к СЭМ// Экология производства. – 2013. – № 7. – С. 43–48.
7. Ибатуллин У.Г., Ахметов А.Ф., Ибатуллина С.М. Системный подход к оценке рисков в интегрированных системах менеджмента // Экология производства. – 2014. – № 7. – С. 46–49.
8. Анфёров М.А. Эконометрика: практикум на ПЭВМ. – Уфа: БАГСУ, 2014. – 138 с.
9. Вежневец А. Популярные нейросетевые архитектуры // Компьютерная графика и мультимедиа. – 2004. – Выпуск № 2 (1) [Электронный ресурс]. URL: cgm.computergraphics.ru/content/view/57