Разработка методики интегральной оценки эффективности ООО "Метком"

оценка в условиях неопределенности эффективности, качества и конкурентоспособности сложных технических систем различного назначения и их проектов;

многокритериальный выбор решения при неопределенности оценок важности отдельных критериев и выявление предпочтений лица, принимающего решения;

синтез коллективного мнения экспертного комитета при дефиците информации о степени надежности суждений различных экспертов;

организация иерархической системы принятия решений (иерархической системы оценивания сложных многоуровневых объектов) при дефиците информации на каждом уровне иерархии;

всесторонний анализ эффективности и надежности компаний при дефиците информации, построение гибких систем рейтингирования сложных финансово-экономических систем. Оценка сложных финансово-экономических объектов с использованием систем поддержки принятия решений АСПИД-3W // Колесов Д.Н., Михайлов М.В., Хованов Н.В. - Санкт-Петербургский государственный университет - 2004.

В рамках данной работы как раз стоит задача оценки эффективности при недостатке информации, поэтому использование данного программного обеспечения способно решить проблему создания сводного показателя эффективности.

3.7 Построение сводной оценки эффективности процесса закупки

Сводная оценка эффективности будет рассчитываться методом сводных показателей на основе следующих метрик в качестве частных показателей:

Выполнение заказов по плановым закупкам (Stoked order fulfillment)

Выполнение заказов по срочным закупкам (MtO fulfillment Stocked)

Отсутсвие брака по плановым закупкам (Defect free stocked)

Отсутствие брака по срочным закупкам (Defect free MtO)

Объём запасов на конец периода (In stock)

Соответственно, сводный показатель эффективности процесса закупки выглядит следующим образом:

В качестве альтернатив в процессе измерения используются результаты деятельности предприятия по указанным показателям на протяжении сорока четырёх периодов (с сентября 2014-го по апрель 2018-го включительно). Альтернативы, в данном случае, представляют собой векторы отдельных показателей:

, где j - номер периода

Месячные результаты по используемым показателям проиллюстрированы в таблице ниже:

Alternative	Order fulfillment Stocked	Defect Free Stocked	Order fulfillment MtO	Defect Free MtO	Residuals
Period 1	0,95	1	0,95	0,98	0,76
Period 2	0,99	1	0,9	1	0,76
Period 3	0,99	1	0,91	0,99	0,66
Period 4	0,98	0,99	0,9	0,99	0,84
Period 5	0,95	0,99	0,94	0,98	0,9
Period 6	1	1	0,95	0,98	0,96
Period 7	0,95	0,99	0,94	1	0,95
Period 8	0,97	1	0,95	0,98	0,98
Period 9	0,97	1	0,91	1	0,88
Period 10	0,99	0,98	0,94	0,99	1
Period 11	0,99	0,98	0,94	0,98	0,7
Period 12	1	0,98	0,91	0,99	0,73
Period 13	0,97	1	0,9	0,99	0,82
Period 14	0,99	0,99	0,9	1	0,74
Period 15	1	0,99	0,95	0,98	0,98
Period 16	0,95	0,99	0,9	0,99	0,97
Period 17	0,97	1	0,94	0,98	0,93
Period 18	0,95	0,98	0,95	1	0,49
Period 19	0,97	0,99	0,95	1	0
Period 20	0,95	0,99	0,9	1	0,71
Period 21	1	1	0,9	0,98	0,41
Period 22	0,95	0,98	0,91	1	0,66
Period 23	0,97	1	0,91	0,98	0,39
Period 24	0,97	0,99	0,95	1	0,46
Period 25	0,95	0,99	0,91	0,99	0,81
Period 26	0,99	0,98	0,93	0,98	0,53
Period 27	0,96	0,98	0,93	1	0,36
Period 28	0,96	0,98	0,94	1	0,57
Period 29	0,98	0,99	0,9	0,99	0,23
Period 30	0,97	1	0,9	1	0,58
Period 31	0,98	0,98	0,92	1	0,75
Period 32	0,97	0,98	0,91	1	0,94
Period 33	0,95	0,98	0,93	1	0,84
Period 34	0,98	1	0,9	1	0,76
Period 35	0,99	1	0,92	0,99	0,62
Period 36	1	0,99	0,94	0,99	0,73
Period 37	0,99	0,99	0,9	0,99	0,66
Period 38	0,96	0,98	0,9	1	0,9
Period 39	0,98	0,98	0,9	1	0,9
Period 40	0,98	1	0,93	0,98	0,74
Period 41	0,97	0,98	0,94	1	0,59
Period 42	0,95	0,99	0,95	0,99	0,31
Period 43	1	1	0,95	0,98	0,05
Period 44	0,98	1	0,91	0,99	0,39

Таблица 2. Месячные результаты по используемым показателям эффективности закупки.

Результаты по остаткам в данной таблице были нормированы, что означает, что с увеличение значения от 0 до 1 эффективность по показателю возрастает. Результаты по остальным показателям приведены в процентах.

Далее требуется ввести ННН-информацию о порядковых предпочтениях среди наблюдений и метрик:



w( FS ) > w( FMtO )

w( FS ) > w( DMtO )

w( FMtO ) > w( R )

w( DMtO ) > w( R )

Q( Period 35 ) > Q( Period 3 )

Q( Period 39 ) > Q( Period 32 )

Q( Period 6 ) > Q( Period 36 )

Информация о порядковых предпочтения вводится согласно приоритетности, которую компания сама определяет. Таким образом, так как исполнение плановых заказов закупок гораздо более критично, так как необходимо для бесперебойной работы производства, частый показатели, связанные с плановыми закупками, должны иметь больший вес относительно показатель связанных с срочными заказами. Тем не менее, выполнение срочных заказов и качество материалов имеет больший вес, нежели запасы, так как сказывается непосредственно на качестве операционной деятельности компании, а не просто генерирует дополнительные издержки.

Информация касательно порядковых предпочтений периодов вводится по результатам первичного запуска СППР, так как сама компания затрудняется дать оценку предпочтениям среди периодов.

После вторичного запуска системы поддержки принятия решения были получены следующие результаты:

Метрика	Оценка	Отклонение	Ранг
w(FS)	0,3567	0,0952	1
w(DS)	0,2467	0,1104	2
w(FMtO)	0,181	0,0587	3
w(DMtO)	0,1638	0,0458	4
w(R)	0,0517	0,0401	5

Таблица 3. Оценки весовых коэффициентов метрик процесса закупки и значения меры точности этих оценок

Период	Mean	StDev	Rank
Q(Period 6)	0,8341	0,0461	1
Q(Period 43)	0,787	0,063	2
Q(Period 36)	0,7446	0,0494	3
3Q(Period 2)	0,7353	0,0611	4
Q(Period 35)	0,7185	0,0437	5
Q(Period 15)	0,7118	0,064	6
Q(Period 3)	0,6844	0,0526	7
Q(Period 34)	0,6639	0,0685	8
Q(Period 9)	0,635	0,0723	9
Q(Period 24)	0,6347	0,0383	9
Q(Period 21)	0,6246	0,0762	10
Q(Period 8)	0,6211	0,0641	11
Q(Period 14)	0,6109	0,0459	12
Q(Period 19)	0,6109	0,0416	12
Q(Period 40)	0,6076	0,0556	13
Q(Period 44)	0,599	0,0615	14
Q(Period 30)	0,5832	0,0799	15
Q(Period 17)	0,5823	0,064	16
Q(Period 10)	0,5638	0,0886	17
Q(Period 37)	0,5248	0,0413	18
Q(Period 13)	0,5137	0,0781	19
Q(Period 12)	0,5126	0,0922	20
Q(Period 31)	0,4891	0,0702	21
Q(Period 41)	0,4819	0,0697	22
Q(Period 7)	0,4811	0,0658	23
Q(Period 1)	0,467	0,0945	24
Q(Period 11)	0,4664	0,0878	25
Q(Period 4)	0,4628	0,0336	26
Q(Period 23)	0,4458	0,0778	27
Q(Period 29)	0,4312	0,0332	28
Q(Period 39)	0,4244	0,0708	29
Q(Period 26)	0,4214	0,0817	30
Q(Period 28)	0,4095	0,0661	31
Q(Period 42)	0,4023	0,056	32
Q(Period 32)	0,3914	0,0632	33
Q(Period 18)	0,3702	0,0748	34
Q(Period 27)	0,3624	0,0565	35
Q(Period 20)	0,3239	0,0671	36
Q(Period 33)	0,3159	0,067	37
Q(Period 5)	0,3147	0,0561	38
Q(Period 25)	0,2834	0,0541	39
Q(Period 38)	0,2818	0,059	40
Q(Period 16)	0,2555	0,0615	41
Q(Period 22)	0,2342	0,0558	42

Таблица 4. Оценки значений сводного показателя эффективности процесса закупки и значения меры точности этих оценок.

В итоге, сводный показатель эффективности процесса закупки выглядит следующим образом:

0,3567q1+0,2467q2+0,181q3+0,1638q4+0,0517q5)

Данные результаты позволяют оценить эффективность работы закупочного подразделения в разные периоды. В дальнейшем, данная информация будет использована для составления комплексной оценки эффективности деятельности холдинга.

3.8 Оценка эффективности производства

Процесс оценки эффективности протекания процесса производства в холдинге отличается, так как в данном случае используется не метод сводных показателей, а анализ свёртки данных. Это связано с тем, что в случае с производственной деятельностью следует использовать ресурсный подход к оценке, так как имеются выраженные затраты и выпуск, что нельзя выделить в случаях с процессами закупки и сбыта.

Для анализа эффективности процесса производства была выбрана модель BCC-O. Как уже было сказано ранее, такой выбор обусловлен большей заинтересованностью в увеличении выпуска, нежели в уменьшении издержек.

В качестве входных данных для модели используются следующие метрики:

Объём производства в рамках планового задания (Yield MtS)

Объём производства под заказ (Yield MtO)

Расход сырья на производство (Material consumption)

Объём отходов (Wastes)

Степень достижения плановых показателей по производству продукции (Plan)

Результаты по данным метрикам приведены в следующей таблице:

Period	Material consumption	Wastes	Yield MtS	Yield MtO	Plan
Period 1	515,178	0,992	457,691	24,089	0,700
Period 2	555,403	0,974	488,234	31,164	0,710
Period 3	598,770	0,941	290,112	15,269	0,730
Period 4	832,710	0,893	708,109	78,679	0,780
Period 5	391,550	1,000	515,222	32,887	0,710
Period 6	491,680	0,914	426,267	47,363	0,660
Period 7	449,362	0,879	448,558	33,762	0,740
Period 8	690,460	0,885	595,479	38,009	0,760
Period 9	541,808	0,928	527,695	39,719	0,980
Period 10	1148,860	0,832	844,012	93,779	1,060
Period 11	772,310	0,888	739,378	47,194	1,090
Period 12	2028,020	0,673	1763,263	174,389	0,840
Period 13	2314,746	0,538	2034,583	201,223	1,080
Period 14	2109,390	0,560	1707,708	189,745	0,880
Period 15	1658,420	0,710	1222,462	78,030	1,030
Period 16	1001,273	0,797	1196,368	118,322	0,840
Period 17	1129,350	0,868	1125,821	71,861	1,060
Period 18	1574,306	0,343	3156,027	350,670	1,090
Period 19	2892,775	0,156	3498,465	346,002	0,800
Period 20	7074,267	0,229	3351,790	372,421	1,020
Period 21	4764,760	0,027	4212,017	366,262	0,990
Period 22	4275,630	0,184	3841,850	379,963	1,010
Period 23	3708,100	0,311	3216,658	357,406	0,810
Period 24	3506,220	0,267	3076,172	341,797	0,990
Period 25	4378,800	0,130	3964,144	253,030	1,100
Period 26	4942,656	0,000	4883,127	311,689	1,010
Period 27	4416,894	0,037	4140,012	264,256	0,810
Period 28	4065,032	0,111	3912,175	249,713	1,100
Period 29	2133,880	0,688	1549,515	134,740	0,930
Period 30	2610,500	0,605	1906,001	211,778	0,900
Period 31	2331,500	0,646	1786,847	155,378	1,080
Period 32	1846,502	0,633	1591,210	157,372	1,010
Period 33	1897,567	0,603	1803,110	178,330	0,910
Period 34	2572,102	0,434	2436,801	241,002	1,070
Period 35	2520,560	0,406	2567,026	135,107	1,010
Period 36	2937,288	0,334	2865,135	249,142	1,070
Period 37	2540,292	0,485	2470,330	274,481	1,080
Period 38	2088,225	0,531	2122,311	135,467	0,990
Period 39	2284,720	0,473	2332,541	175,568	1,000
Period 40	1914,520	0,588	1892,273	210,253	1,030
Period 41	2250,400	0,747	2114,303	183,852	1,040
Period 42	3116,433	0,554	2925,945	289,379	1,020
Period 43	3828,563	0,394	3975,350	253,746	0,950
Period 44	4298,154	0,230	4324,082	227,583	1,000

Таблица 5. Месячные результаты по используемым показателям эффективности производства.

Объём отходов в данном случае тоже является нормированной метрикой, так как является нежелательным выпуском.

Так называемым «входом» в данном случае является расход сырья на производство. «Выходами» будут объём производства в рамках планового задания (Yield MtS), объём производства под заказ (Yield MtO), расход сырья на производство (Material consumption), объём отходов (Wastes), степень достижения плановых показателей по производству продукции (Plan).

По результатам оценки после применения этой модели были получены следующие результаты:

Период	Оценка	Ранг
period 5	1	1
period 9	1	1
period 11	1	1
period 17	1	1
period 18	1	1
period 20	1	1
period 21	1	1
period 22	1	1
period 23	1	1
period 25	1	1
period 26	1	1
period 28	1	1
period 41	1	1
period 42	1	1
period 43	1	1
period 44	1	1
period 10	0,997892	17
period 37	0,99529	18
period 1	0,99175	19
period 31	0,991493	20
period 13	0,98933	21
period 34	0,979616	22
period 2	0,978266	23
period 36	0,977653	24
period 4	0,977292	25
period 19	0,97125	26
period 16	0,968365	27
period 40	0,959195	28
period 3	0,954714	29
period 6	0,94611	30
period 24	0,944041	31
period 15	0,943412	32
period 32	0,93086	33
period 35	0,928024	34
period 12	0,924084	35
period 39	0,92384	36
period 8	0,920555	37
period 38	0,919045	38
period 7	0,918496	39
period 30	0,917005	40
period 27	0,89736	41
period 29	0,884048	42
period 33	0,880844	43
period 14	0,854751	44

Таблица 6. Результаты оценки и ранжирование.



Полученная информация говорит о том, что подразделение, отвечающее за производство было эффективно в периодах 5,9,11,17,18,20,21,22,23,25,26,28,41,42,43,44. Для неэффективных периодов определить показатели, по которым компания в данном периоде была неэффективна.

Период	Оценка	Избыток расходов	Избыток отходов	Недостаток планового выпуска	Недостаток выпуска под заказ	Невполнение плана
period 10	0,9979	0,0000	0,0000	317,5449	0,0000	0,0000
period 37	0,9953	1054,6760	0,0000	105,6757	0,0000	0,0000
period 1	0,9918	123,6276	0,0000	53,7246	8,5972	0,0042
period 31	0,9915	880,4167	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000
period 13	0,9893	625,1496	0,0000	187,9062	0,0000	0,0000
period 34	0,9796	580,6636	0,0000	194,3129	0,0000	0,0000
period 2	0,9783	155,0749	0,0000	16,8704	1,4295	0,0000
period 36	0,9777	251,0624	0,0000	169,0915	0,0000	0,0000
period 4	0,9773	0,0000	0,0000	256,2617	0,0000	0,0000
period 19	0,9713	0,0000	0,0518	0,0000	0,0000	0,2254
period 16	0,9684	0,0000	0,0000	89,6975	0,0000	0,0000
period 40	0,9592	326,1493	0,0000	229,0921	0,0000	0,0000
period 3	0,9547	176,8195	0,0000	213,8728	18,2756	0,0000
period 6	0,9461	0,0000	0,0000	213,1066	0,0000	0,0330
period 24	0,9440	0,0000	0,0000	86,1433	0,0000	0,0000
period 15	0,9434	243,3304	0,0000	18,3339	1,1703	0,0000
period 32	0,9309	640,8424	0,0000	29,0020	0,0000	0,0000
period 35	0,9280	0,0000	0,0000	0,0000	76,5087	0,0000
period 12	0,9241	0,0000	0,0000	78,8969	0,0000	0,0000
period 39	0,9238	0,0000	0,0000	0,0000	18,3038	0,0000
period 8	0,9206	122,3033	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000
period 38	0,9190	0,0000	0,0000	0,0000	47,5643	0,0000
period 7	0,9185	0,0000	0,0146	43,6319	0,0000	0,0000
period 30	0,9170	0,0000	0,0000	379,3653	0,0000	0,0344
period 27	0,8974	0,0000	0,0122	0,0000	23,2918	0,1198
period 29	0,8840	234,1644	0,0000	42,5094	0,0000	0,0000
period 33	0,8808	0,0000	0,0000	103,6241	0,0000	0,0000
period 14	0,8548	0,0000	0,0000	335,8357	0,0000	0,0000

Таблица 7. Неэффективные периоды.

Полученные оценки эффективности деятельности в разных периодах будут использованы как входные данные при расчёте итогового показателя эффективности деятельности холдинга.

3.9 Оценка эффективности сбыта

В отличие от производственного процесса, процесс сбыта не имеет явно выраженных входных ресурсов, и получаемых при переработке данных ресурсов результатов деятельности. Поэтому, при применении для оценки процесса сбыта метод анализа свёртки данных не будет столь релевантным, как в случае с производством. Поэтому, для оценки эффективности процесса сбыта по периодам, как и в случае с оценкой эффективности процесса закупки, применяется метод сводного показателя.

В качестве частных показателей эффективности используются следующие метрики:

Выручка (Revenue)

Объём реализации (Goods Sold)

Количество клиентов (Clients)

Задолженность клиентов (Accounts Payable)

Нераспроданный остаток готовой продукции (Residuals)

Соответственно, сводный показатель эффективности будет состоять из этих метрик и будет таким:

q1,q2,q3,q4,q5;w1,w2,w3;w4,w5;I).

В качестве альтернатив, как и в случае процесса закупки, в процессе измерения используются результаты деятельности предприятия по указанным показателям на протяжении сорока четырёх периодов (с сентября 2014-го по апрель 2018-го включительно). Альтернативы, в данном случае, представляют собой векторы отдельных показателей:

, где j - номер периода

Месячные результаты по используемым показателям проиллюстрированы в таблице ниже:

Период	Rev	Sold	Clients	AP	GS
Period 1	0,0058	0,0057	0,0357	0,4925	1
Period 2	0,0086	0,0086	0,0238	0,5012	0,9699
Period 3	0	0	0	0,607	0,9677
Period 4	0,0457	0,0439	0,2738	0,7723	0,9996
Period 5	0,0115	0,0115	0,3214	0,3961	0,9993
Period 6	0,0308	0,0226	0,2381	0,6217	0,9471
Period 7	0,0446	0,034	0,2738	0,6333	0,9491
Period 8	0,0428	0,0316	0,369	1	0,9721
Period 9	0,0385	0,0296	0,3929	0,8101	0,9608
Period 10	0,1004	0,0769	0,3571	0,5378	0,9573
Period 11	0,0459	0,0322	0,3214	0,4239	0,9987
Period 12	0,1064	0,0828	0,4048	0,6951	0,961
Period 13	0,1734	0,1317	0,369	0,704	0,826
Period 14	0,1012	0,0802	0,369	0,5585	0,7573
Period 15	0,0739	0,0635	0,3095	0,967	0,6253
Period 16	0,1361	0,1253	0,4048	0,8007	0,5991
Period 17	0,1167	0,0992	0,2976	0,8496	0,6771
Period 18	0,3425	0,2871	0,4762	0,6724	0,0893
Period 19	0,4243	0,3484	0,4286	0,2932	0,1285
Period 20	1	1	0,2857	0	0,4573
Period 21	0,5111	0,3564	0,4167	0,336	0,568
Period 22	0,4127	0,2597	0,5119	0,238	0,4263
Period 23	0,3437	0,226	0,5238	0,1534	0,2794
Period 24	0,413	0,2669	0,6071	0,4961	0,1528
Period 25	0,5766	0,3771	0,7857	0,4105	0,1895
Period 26	0,5332	0,3464	0,8333	0,5502	0,3446
Period 27	0,4832	0,31	0,7857	0,6534	0,2418
Period 28	0,3556	0,2224	0,7619	0,5858	0,186
Period 29	0,345	0,2045	0,7024	0,5655	0
Period 30	0,5119	0,314	0,6786	0,9713	0,238
Period 31	0,4562	0,261	0,7143	0,7633	0,5031
Period 32	0,3318	0,1729	0,8214	0,8285	0,5792
Period 33	0,3361	0,1865	0,7857	0,7209	0,687
Period 34	0,2768	0,158	0,631	0,7949	0,8085
Period 35	0,3037	0,1811	0,7381	0,4957	0,7297
Period 36	0,3198	0,1851	0,7738	0,6758	0,7067
Period 37	0,2919	0,1469	0,6071	0,8825	0,5941
Period 38	0,3477	0,1812	0,6667	0,9034	0,4935
Period 39	0,347	0,1872	0,75	0,8159	0,5639
Period 40	0,2915	0,168	0,9762	0,8295	0,6166
Period 41	0,2679	0,1466	0,8571	0,8592	0,6636
Period 42	0,2787	0,1481	0,8214	0,7966	0,6398
Period 43	0,5085	0,2778	0,9286	0,5339	0,4554
Period 44	0,5746	0,3221	1	0,5369	0,4061

Таблица 8. Месячные результаты по используемым показателям эффективности сбыта.

В данном случае все результаты по метрикам в периодах были нормированы для удобства восприятия. Объём дебиторской задолженности и запасов готовой продукции являются нежелательными результатами.

Далее требуется ввести ННН-информацию о порядковых предпочтениях среди наблюдений и метрик:

w( Rev ) > w( Sold )

w( GS ) < w( Sold )

w( AP ) > w( Clients )

Q( period 20 ) > Q( period 44 )

Q( period 14 ) > Q( period 10 )

Q( period 4 ) > Q( period 7 )

Q( period 7 ) > Q( period 6 )

Q( period 11 ) > Q( period 5 )



Как и в случае с процессом закупки, компания не способна определить порядковую предпочтительность периодов, поэтому такие предпочтения были сформированы по результатам предварительного запуска.

Касательно весовых коэффициентов, выручка более приоритетна нежели объем проданного товара, так как компании необходимы денежные средства для реализации своих проектов. По этой же причине уменьшение дебиторский задолженности более приоритетно нежели увеличение количества клиентов. Однако, объём продаж в натуральном выражении всё ещё более приоритетен чем остаток готовой продукции.

После вторичного запуска системы поддержки принятия решения были получены следующие результаты:

Weight of index	Mean	StDev	Rank
w(Rev)	0,4624	0,1111	1
w(AP)	0,2412	0,0967	2
w(Sold)	0,2175	0,0766	3
w(Clients)	0,0664	0,0527	4
w(GS)	0,0124	0,0125

Таблица 9. Весовые коэффициенты показателя сбыта

Согласно полученным весовым показателям, остаток готовой продукции не имеет никакого значения в рамках данной модели.

Aggregated index of alternative	Mean	StDev	Rank
Q(period 20)	0,7046	0,1032	1
Q(period 30)	0,5873	0,0507	2
Q(period 44)	0,5368	0,0312	3
Q(period 26)	0,5142	0,0228	4
Q(period 31)	0,5055	0,0395	5
Q(period 27)	0,5036	0,0285	6
Q(period 25)	0,5022	0,0241	7
Q(period 43)	0,4916	0,0305	8
Q(period 38)	0,4685	0,0611	9
Q(period 39)	0,4548	0,0548	10
Q(period 32)	0,4526	0,059	11
Q(period 40)	0,4439	0,066	12
Q(period 33)	0,4306	0,0491	13
Q(period 21)	0,4296	0,0172	14
Q(period 41)	0,4282	0,0682	15
Q(period 37)	0,4275	0,064	16
Q(period 18)	0,4158	0,033	17
Q(period 42)	0,4157	0,0613	17
Q(period 24)	0,4109	0,0187	18
Q(period 36)	0,4113	0,0465	18
Q(period 28)	0,407	0,0338	19
Q(period 34)	0,406	0,0581	20
Q(period 29)	0,3871	0,0316	21
Q(period 19)	0,3728	0,0137	22
Q(period 35)	0,3575	0,0342	23
Q(period 22)	0,344	0,019	24
Q(period 16)	0,3177	0,0669	25
Q(period 13)	0,3134	0,0556	26
Q(period 15)	0,3095	0,0888	27
Q(period 17)	0,3086	0,0736	28
Q(period 8)	0,3045	0,0972	29
Q(period 23)	0,2834	0,0216	30
Q(period 12)	0,2737	0,0625	31
Q(period 9)	0,2577	0,0799	32
Q(period 4)	0,2476	0,0748	33
Q(period 14)	0,2329	0,049	34
Q(period 10)	0,2285	0,0483	35
Q(period 7)	0,2107	0,0619	36
Q(period 6)	0,1967	0,0619	37
Q(period 11)	0,1642	0,0437	38
Q(period 3)	0,1584	0,0632	39
Q(period 2)	0,1404	0,0523	40
Q(period 1)	0,1375	0,0519	41
Q(period 5)	0,1371	0,0447	41

Таблица 10. Месячные результаты по сводному показателю эффективности сбыта.

В итоге, сводный показатель эффективности процесса сбыта выглядит следующим образом:

0,4624q1+0,2412q2+0,2175q3+0,0664q4+0q5)

Данные результаты позволяют оценить эффективность работы сбытового подразделения в разные периоды. В дальнейшем, данная информация будет использована для составления комплексной оценки эффективности деятельности холдинга.

3.9 Построение сводного интегрального показателя эффективности холдинга

Теперь, когда была проведена оценка эффективности деятельности каждого процесса по отдельности, можно при помощи метода сводных показателей составить итоговый сводный показатель эффективности деятельности холднига «Метком».

В качестве частных показателей эффективности используются следующие метрики:

Оценка эффективности закупочного процесса

Оценка эффективности производственного процесса

Оценка эффективности сбытового процесса

Соответственно, сводный показатель эффективности будет состоять из этих метрик и будет таким:

q1,q2,q3;w1,w2,w3;I).

В качестве альтернатив, в процессе измерения используются результаты деятельности предприятия по указанным показателям на протяжении сорока четырёх периодов (с сентября 2014-го по апрель 2018-го включительно). Альтернативы, в данном случае, представляют собой векторы отдельных показателей:



, где j - номер периода

Месячные результаты по используемым показателям проиллюстрированы в таблице ниже:

Alternative	Sourcing Score	Production Score	Realization Score
Period 1	0,4789	0,9918	0,1377
Period 2	0,7402	0,9783	0,1407
Period 3	0,6843	0,9547	0,159
Period 4	0,4889	0,9773	0,2478
Period 5	0,3467	1	0,1364
Period 6	0,8399	0,9461	0,1967
Period 7	0,508	0,9185	0,2107
Period 8	0,6388	0,9206	0,3049
Period 9	0,651	1	0,2577
Period 10	0,5922	0,9979	0,2281
Period 11	0,4811	1	0,1637
Period 12	0,5308	0,9241	0,2735
Period 13	0,5334	0,9893	0,3135
Period 14	0,6234	0,8548	0,2327
Period 15	0,7276	0,9434	0,3104
Period 16	0,3	0,9684	0,318
Period 17	0,6002	1	0,3093
Period 18	0,3755	1	0,4163
Period 19	0,5712	0,9713	0,3727
Period 20	0,349	1	0,7048
Period 21	0,6134	1	0,4296
Period 22	0,262	1	0,3435
Period 23	0,441	1	0,2827
Period 24	0,6222	0,944	0,4109
Period 25	0,3153	1	0,5018
Period 26	0,4291	1	0,5138
Period 27	0,3626	0,8974	0,5035
Period 28	0,419	1	0,4067
Period 29	0,4212	0,884	0,387
Period 30	0,5847	0,917	0,5882
Period 31	0,5083	0,9915	0,5056
Period 32	0,4286	0,9309	0,4523
Period 33	0,3481	0,8808	0,4301
Period 34	0,6724	0,9796	0,4059
Period 35	0,713	0,928	0,3566
Period 36	0,7446	0,9777	0,4107
Period 37	0,5367	0,9953	0,4278
Period 38	0,3233	0,919	0,4689
Period 39	0,4588	0,9238	0,4547
Period 40	0,6138	0,9592	0,4432
Period 41	0,489	1	0,4277
Period 42	0,3922	1	0,4153
Period 43	0,739	1	0,4908
Period 44	0,5866	1	0,5359

Таблица 11. Месячные результаты оценки эффективности альтернатив по всем укрупнённым процессам.

Далее требуется ввести ННН-информацию о порядковых предпочтениях среди наблюдений:

Q( Period 20 ) > Q( Period 44 )

Q( Period 11 ) > Q( Period 5 )

Q( Period 1 ) < Q( Period 5 )

Q( Period 15 ) < Q( Period 11 )

Q( Period 35 ) > Q( Period 3 )

Q( Period 31 ) > Q( Period 41 )

Порядковые предпочтения весовых коэффициентов в данном случае не вводятся, так как данная информация должна получаться из результатов итоговой деятельности и предпочтений альтернатив. Порядковая информация по альтернативам взята из расчётов частных сводных показателей по процессам.

После запуска системы поддержки принятия решения были получены следующие результаты:



Weight of index	Mean	StDev	Rank
w(PS)	0,5277	0,0421	1
w(RS)	0,3618	0,047	2
w(SS)	0,1105	0,0102	3

Таблица 12. Весовые коэффициенты

Aggregated index of alternative	Mean	StDev	Rank
Q(Period 20)	0,9062	0,0087	1
Q(Period 43)	0,8445	0,0168	2
Q(Period 44)	0,8441	0,012	2
Q(Period 26)	0,7999	0,0131	3
Q(Period 21)	0,7815	0,0208	4
Q(Period 31)	0,7789	0,0116	5
Q(Period 25)	0,7705	0,0139	6
Q(Period 41)	0,7566	0,0201	7
Q(Period 37)	0,7486	0,019	8
Q(Period 28)	0,7298	0,0214	9
Q(Period 42)	0,7301	0,0205	9
Q(Period 18)	0,7276	0,0204	10
Q(Period 36)	0,7134	0,017	11
Q(Period 34)	0,7037	0,0173	12
Q(Period 17)	0,7024	0,0305	13
Q(Period 9)	0,6793	0,0352	14
Q(Period 22)	0,6596	0,0256	15
Q(Period 23)	0,6551	0,0315	16
Q(Period 13)	0,6536	0,0266	17
Q(Period 10)	0,6416	0,0365	18
Q(Period 40)	0,642	0,0079	18
Q(Period 19)	0,6328	0,0168	19
Q(Period 11)	0,587	0,0415	20
Q(Period 30)	0,5755	0,0165	21
Q(Period 24)	0,568	0,0062	22
Q(Period 4)	0,5595	0,0281	23
Q(Period 5)	0,5439	0,0427	24
Q(Period 2)	0,5429	0,0395	25
Q(Period 1)	0,54	0,0412	26
Q(Period 16)	0,5357	0,0186	27
Q(Period 15)	0,5219	0,0155	28
Q(Period 32)	0,5095	0,0035	29
Q(Period 35)	0,4926	0,0075	30
Q(Period 39)	0,4912	0,0049	31
Q(Period 6)	0,4808	0,0269	32
Q(Period 3)	0,4583	0,0307	33
Q(Period 38)	0,457	0,0091	34
Q(Period 8)	0,4184	0,0087	35
Q(Period 27)	0,4077	0,0173	36
Q(Period 12)	0,3905	0,011	37
Q(Period 7)	0,3259	0,0144	38
Q(Period 33)	0,2982	0,016	39
Q(Period 29)	0,2964	0,0108	40
Q(Period 14)	0,1304	0,0068	41

Таблица 13. Результаты итоговой оценки эффективности холдинга по периодам.

В итоге, сводный показатель эффективности деятельности всего холдинга выглядит следующим образом:

0,5277q1+0,3618q2+0,1105q3)

3.10 Результаты работы СППР

Ввиду того, что показатель эффективности производства является самым важным показателем в составе сводного, в периодах, когда компания показала себя наилучшим образом по производству, она получила наибольшую оценку эффективности. Вероятно, такие результаты связаны с высокой оценкой эффективности моделью BCC-O, когда метод сводных показателей в случае закупки и сбыта показывал более скромные оценки эффективности. Однако, компания сейчас в основном ориентирована больше на производство, так как именно этому процессу уделяется больше внимания со стороны головного офиса.

На втором месте по приоритетности среди укрупнённых процессов разместился процесс сбыта, что неожиданно, так как именно этот процесс генерирует выручку, которая впоследствии передаётся головной компании и распределяется среди подчинённых бизнес-единиц.

Наименее важным оказался процесс закупки, так как он, вероятно, является всего лишь обслуживающим процессом для производства.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Была получена интегральная оценка эффективности, с помощью системы принятия решения АСПИД-3W, данная оценка опирается на стратегические и операционные цели компании. Стоит отметить, что данный показатель позволяет отойти от какого-то конкретного процесса, что позволяет оценить степень достижения целей организации, это дает нам возможность лучше оценить деятельность компании.

Преимуществами данной оценки являются:

Комплексность

Специфичность

Соответствие критериям “SMART”

Простота применения

Компания - это объект с множеством характеристик, такой вывод был получен ранее. Также стоит отметить, что однофакторные методы не предоставляют полную картину эффективности компании, из этого делаем вывод, что полноценная оценка может быть только многофакторной. Данная оценка разработана только для одного предприятия, она имеет много ненужных показателей, и показывает эффективность по важным для нас критериям, которые важны именно для данного предприятия. Соответствие критериям “SMART” показывает то,что метрика является почти применимой и понадобится для эксплуатации. Используемая система помощи принятия решений позволяет использовать данный показатель для оценки просто изменяя входные данные в оболочке системы. Это делает метод чрезвычайно простым в применении.

В первой главе было рассмотрено содержание концепции измерения эффективности деятельности компании, предпосылки её существования, предоставляемые преимущества, а также освещена идея показателей эффективности, их классификация, и методика целеполагания “SMART”, которая применима и к показателям эффективности.

Во второй главе было представлено понятие цепи поставок, теория управления цепями поставок, а также преимущества управления цепями поставок для предприятия. В этой же главе описана референтная модель операций в цепях поставок SCOR, её методология и содержание.

В основной, третьей главе, были выделены частные метрики эффективности по предоставленной ООО “Метком” информации. Придерживаясь методологии SCOR, подчиненные бизнес-единицы компании были структурированы в цепь поставок, что позволило выделить показатели эффективности для каждого звена для последующей их организации в интегральный показатель. Этот показатель был синтезирован при помощи системы поддержки принятия решений. Полученный показатель позволил сравнить эффективность деятельности компании за указанный период, степень достижения стратегических целей в этот период, а также понять, в каком приоритете эти цели находятся.

Разработанный показатель практически не привлекая никаких дополнительных издержек позволяет оценивать эффективность деятельности компании в любой момент времени при наличии требуемых входных данных. При отсутствии в компании других методов комплексной оценки эффективности данный способ будет чрезвычайно полезным. При изменении целей или получении дополнительной информации метрику всегда можно дополнить или модифицировать, чтобы в итоге она ещё более точно оценивала эффективность деятельности компании “Метком”.



СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Федотов Ю.В. (1997) Методы и модели построения эмпирических производственных функции?. - СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета.

Построение сводной оценки эффективности комплексов мероприятий по повышению надёжности функционирования объектов электроэнергетики // Соколова Е.В., Федотов Ю,В., Хованов Н.В.

Уровни SCOR модели [Электронный ресурс] // Официальный сайт LFA в России. - Режим доступа: http://www.lfa.ru/SCOR_Levels.html

Левина Т.В. SCOR-моделирование / Левина Т.В. // Научно-аналитический журнал “Логистика и управление цепями поставок''. - 2012 - №2(49)

А.А. Бочкарёв Планирование и Моделирование цепи поставок: Методическое пособие // А.А. Бочкарёв - Москва, Альфа-Пресс, 2008.

SCOR - референтная модель [Электронный ресурс] // Официальный сайт LFA в России. - Режим доступа: http://www.lfa.ru/reference_model.html

Setting SMART Objectives Checklist // Chartered Management Institute, 2011.

Hammer, Michael. The 7 deadly sins in the performance measurement and how to avoid them. // MIT Sloan Management Review, Spring 2007.

Метрики модели SCOR [Электронный ресурс] // Официальный сайт LFA в России. - Режим доступа: http://www.lfa.ru/SCOR_Metrics.html

Оценка сложных финансово-экономических объектов с использованием систем поддержки принятия решений АСПИД-3W // Колесов Д.Н., Михайлов М.В., Хованов Н.В. - Санкт-Петербургский государственный университет - 2004.

Economics.studio [Электронныи? ресурс] // Сущность и значение экономической эффективности производства-- Режим доступа: http://economics.studio/ekonomika-predpriyatiy/suschnost-znachenie-ekonomicheskoy-39166.html

Cooper, W. W., and L. M. Seiford. "TONE; K." Data envelopment analysis a comprehensive text with models, applications, references, and DEA-Solver software. Kluwer Academic Publishers, Boston (2000).

Neely, Andy, Mike Gregory, and Ken Platts. "Performance measurement system design: a literature review and research agenda." International journal of operations & production management 15, no. 4 (1995)

Farrell, M. J. The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society // 1957.

Anderson, R., Eriksson, H. and Torstensson, H. 'Similarities and Differences between TQM, Six Sigma and Lean.' The TQM Magazine

Размещено на Allbest.ru