DEVELOPMENT OF A SMALL MANUFACTURING ENTERPRISE MODEL IN TASK OF REDUCING THE RISK OF DELAY OF ORDER

 

Grigoriy Khazankin

senior lecturer of NSU,

Russia, Novosibirsk

Igor Ryzhakov

second-year master student at NSU,

Russia, Novosibirsk

 

АННОТАЦИЯ

Для производственных предприятий выполнение заказов в срок является критической задачей, так как это влияет как на репутацию компании, так и на величину прибыли, полученной от выполнения заказа. На данный момент большинство просроченных заказов связано с ошибками в управлении ресурсами. Целью работы является разработка модели малого производственного предприятия в задаче снижения риска просрочки заказа. В рамках этой работы была разработана модель малого производственного предприятия для решения задачи снижения риска просрочки заказа, на основе данной модели разработана программная система, позволяющая эффективно контролировать состояние производственного процесса и повышать производительность труда. Произведено внедрение разработанной системы, позволившее руководству проанализировать производственный процесс и начать его реформирование.

ABSTRACT

For manufacturing companies, it is a critical task to fulfill orders on time, as this affects both the reputation of the company and the amount of profit received from the order. At the moment, most overdue orders are due to resource management errors. The purpose of the work is to develop a small manufacturing enterprise model in task of reducing the risk of delay of order. As part of this work, a small manufacturing enterprise model in task of reducing the risk of delay of order was developed, a software system has been developed based on this model that allowed to effectively monitor the status of the production process and increase productivity. This system was implemented for the production enterprise, which allowed the management to analyze the production process and begin its reformation

 

Ключевые слова: управленческие решения, производственное предприятие, система управления производственными процессами.

Keywords: Management decisions, Production enterprise, MES.

 

Введение

В современных производственных организациях управленческая деятельность всё больше уходит от самого процесса производства [1]. Решения, принимаемые при управленческой деятельности в производственных организациях, могут быть неверными даже при очень глубоком анализе всех факторов необходимых для принятия решения [2].

Наиболее частыми причинами неверного принятия решений в производственном менеджменте является информационная неопределенность и информационная перегрузка [3].

Под информационной неопределенностью подразумевается ситуация, когда полученная в ходе анализа проблемы информация является противоречивая и требует большое количество ресурсов для разрешения неопределенности.

Под информационной перегрузкой понимается что представленная информации по проблеме является слишком обширной, что влечет за собой проблему неверного выбора информации для принятия управленческого решения.

Руководители предприятий должны принимать во внимание, что источниками риска просрочки заказов зачастую являются трудовые ресурсы, то есть работники предприятия. Они могут нарушать трудовой процесс, что влечет за собой не запланированные риски [4].

При этом руководитель производственного предприятия должен помнить о том, что нельзя рисковать большими ресурсами, чем доступны на данный момент. Если при принятии решения присутствует информационная неопределенность, то часто тяжело оценить каким именно объемом ресурсов руководитель рискует на данный момент [5].

Описание модели

Для решения задачи снижения риска просрочки заказа руководитель должен принимать во внимание следующие пункты:

  1. Объекты, присутствующие в модели производственного предприятия, тесно связаны друг с другом. Риск просрочки заказа может произойти, как из-за недостатка производственных ресурсов, так и из-за ошибок трудовых ресурсов, при этом часто эти факторы взаимосвязаны [6].
  2. Современные производственные предприятия развиваются очень быстро и нельзя жестко привязываться к текущей структуре предприятия. Модель предприятия должна быть готова к изменению всего производственного цикла производства товаров.
  3. Модель не должна содержать элементы не относящиеся к решению задачи снижения риска просрочки заказа, так как это может увеличить риск информационной неопределенности и перегрузки [7].
  4. Модель должна иметь возможность воздействия на трудовые ресурсы за корректное следование производственному процессу.

Итоговая модель включает в себя следующие сущности: заказы, клиенты, сотрудники, производимая продукция и производственные этапы.

Производимая продукция должна включать в себя наименование и описание продукта, полный производственный цикл своего производства, то есть последовательность производственных этапов, себестоимость и цену продажи для понимания итоговой прибыли при продаже товара.

Производимая продукция также должна включать в себя тип продукции:

  • Коммерческая продукция, которая закупается извне и необходимо контролировать её поставку на склад. Данная продукция может являться, как материалом для собственной продукции, так и продукцией для перепродажи.
  • Производственная продукция, производимая внутри предприятия. Для данной продукции необходимо контролировать весь цикл производства.

Производственные этапы должны включать в себя информацию о допустимых до данного этапа специалистов, связи с другими производственными этапами, себестоимость и планируемое время выполнения для конкретного продукта, а также фактическое время выполнение для конкретных заказов. Эти данные позволяют оценить корректность исполнения сотрудниками норм по данному этапу.

Сотрудники должны включать в себя свои идентификационные данные, краткую характеристику, доступные ему трудовые функции. Эти данные позволяют оценить о допустимости сотрудника до конкретного производственного этапа. Сотрудники также должны содержать информацию об производственных этапах над которыми они ранее работали, для возможности положительного, либо отрицательного влияния на них в зависимости от корректности выполнения этапа.

Клиенты должны содержать все свои реквизиты и полную характеристику работы с данным клиентом, что позволит оценить насколько успешным является сотрудничество с данным клиентом и концентрировать внимание на работе с наиболее выгодными клиентами.

Заказы должны включать в себя информацию о клиентах, продукции, закрепленными за ним сотрудниками, запланированные даты производства продукции, запланированное время передачи заказа, договоренности по заказу, фактическое время передачи заказа. Все эти сущности позволят оценить риск просрочки заказа, за счет информации о фактическом времени производства конкретных товаров и планируемых менеджером, также можно будет оценить какой сотрудник наиболее подходит для конкретного этапа, опираясь на информацию о работах, которые он уже ранее производил.

На основе данной модели была создана программная система. Сама модель была транслирована на модель данных программной системы.

 

Рисунок 1. Часть модели данных программной системы

 

Программная реализация

Для идентификации риска просрочки заказов был разработан интерфейс, содержащий в себе информацию о текущих заказах предприятия с цветовой индикацией, который позволяет оценить риск просрочки заказа:

  • Отсутствие цвета говорит о том, что работа над заказом еще не была принята, а в данный момент происходит этап согласования деталей по заказу, необходимо провести работу с менеджером, либо клиентом.
  • Красный цвет говорит о том, что работа над заказом была принята, но не было начато производство, а время планируемой сдачи подходит, либо уже прошло, следовательно, необходимо принять решение либо о переносе заказа, либо о его отмене.
  • Желтый цвет символизирует то, что работа над заказом уже начата, но срок планируемой сдачи уже приближается и необходимо проследить над его исполнением.
  • Зеленый цвет символизирует то, что работа над заказом завершена и осталось лишь предать заказ клиенту и можно не беспокоится.

 

Рисунок 2. Страница заказов с оценкой риска просрочки

 

Но для более детального анализа необходимо перейти в конкретный заказ и на основании представленных данных, при просмотре истории ведения заказа, людей, назначенных на конкретные этапы производства, и сроков сдачи заказа понять имеется ли риск просрочки заказа.

 

Рисунок 3. Представление конкретного заказа

 

Информацию о корректности выполнения этапов производства сотрудником можно увидеть в отчете по данному сотруднику. Здесь выводятся завершенные данным сотрудником этапы и возможное премиальное вознаграждение, либо налагаемый штраф в зависимости от корректности исполнения этапа.

 

Рисунок 4. Отчет по конкретному сотруднику

 

Заключение

Полученная в результате данной работы модель и программная система уменьшает риск просрочки заказа, а также позволяет принимать решения, направленные на управление заказами, сотрудниками и продуктами предприятия. Программная система была внедрена на производство, что позволило руководству проанализировать свой текущий производственный процесс и начать его реформирование.

 

Список литературы:

  1. Литвак, Б.Г. Разработка управленческого решения: учебник. - 5-е изд., испр. и доп. - М.: Изд-во «Дело», 2004. - 416 с.
  2. Киселев, А.А. Обеспечение конкурентного преимущества отечественных предприятий -важнейшая задача стратегического менеджмента // Теоретические и прикладные вопросы науки и образования: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 31 августа 2013 года: в 5 частях. Часть 4; М-во обр. и науки РФ. - Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2013. - С. 46-77.
  3. Карпов, А.В. Психология менеджмента. - М.: ГАРДАРИКИ, 2007. - 584 с.
  4. Киселев А.А. Принятие управленческих решений: методология и проблемы: монография. -Ярославль: Издат. дом ЯГТУ, 2016. - 200 с.
  5. Стародубцев А.А. Система поддержки принятия решений // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2016. №12. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-podderzhki-prinyatiya-resheniy, - свободный, (дата обращения: 26.04.2020).
  6. Рыжаков И.Д. Разработка системы поддержки принятия управленческих решений производственного предприятия // Материалы Всероссийской конференции с международным участием «Знания-Онтологии-Теории» (ЗОНТ-2019) – Новосибирск, 2019 – С. 433.
  7. Рыжаков И.Д., Система мониторинга эффективности деятельности предприятия и поддержки принятия управленческих решений // Материалы 58-й международной научной студенческой конференции МНСК-2020; Информационные технологии / Новосибирск, 2020 – С. 194.