авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 |
-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования и науки Российской Федерации

Алтайский государственный технический

университет им. И.И.Ползунова

НАУКА И

МОЛОДЕЖЬ

3-я Всероссийская научно-техническая конференция

студентов, аспирантов и молодых ученых

СЕКЦИЯ

ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Барнаул – 2006

ББК 784.584(2 Рос 537)638.1

3-я Всероссийская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Наука и молодежь". Секция «Информационные системы». / Алт.гос.техн.ун-т им. И.И.Ползунова. – Барнаул: изд-во АлтГТУ, 2006. –48 с.

В сборнике представлены работы научно-технической конференции сту дентов, аспирантов и молодых ученых, проходившей в апреле 2006 г.

Организационный комитет конференции:

Максименко А.А., проректор по НИР – председатель, Марков А.М., зам. про ректора по НИР – зам. председателя, Арзамарсова А.А. инженер Центра НИРС и молодых учёных – секретарь оргкомитета, Пятковский О.И., заведующий ка федрой «Информационные системы в экономике» АлтГТУ – руководитель сек ции «Информационные системы», Балашов А.В. – редактор.

© Алтайский государственный технический университет им. И.И.Ползунова РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО КОНСТРУИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА Авдеев А.С. – аспирант кафедры ИСЭ Боенко К.Н. – аспирант ИВЭП СО РАН О.И. Пятковский - научный руководитель, д.т.н., профессор Изучение и прогнозирование спроса на продукцию фирмы является одной из основных функций маркетинга. Решение задач оценки спроса проводится в пространстве и во време ни. Пространство определяется территорией исследуемого рынка. Это может быть страна в целом, какая-либо ее часть, регион, область, город, район и т. д. Во времени происходит развитие спроса от зарождения через становление к отмиранию.

Прогноз служит основой создания маркетинговой программы и производственного плана. Его цель — дать наиболее вероятные альтернативные пути развития исследуемого рынка при заданном уровне знаний и закладываемых предпосылках. Следовательно, про гнозирование спроса представляет собой исследование будущего (возможного) спроса на товары (услуги) в целях обоснования инвестиций, а также производственных планов.

Цели применения методов прогнозирования маркетологами-аналитиками могут быть различными. С их помощью, аналитики хотят решить самые различные задачи по строения прогнозов продаж.

И в каждом случае, требуется правильно сформулировать условия решения задачи, выбрать метод, который был бы адекватен статистической природе изучаемых времен ных рядов. Таким образом выбранный метод прогнозирования должен обладать макси мальной универсальностью и вместе с тем простотой.

В последнее время все большее распространение получают системы нейросетевого прогнозирования. Использование нейронных сетей позволяет человеку передавить авто матизированной системе свой опыт. Наличие опыта позволяет решить задачу, даже если ранее подобные не встречались.

Теоретически использование нейросетевого прогнозирования должно быть очень удобно для простого пользователя, т.к. не требует от него никаких специальных знаний и способно решать задачи практически любой сложности. Однако на практике оказыва ется, что получение нейросетевой модели, способной решать задачу прогнозирования, очень сложный процесс. При нейропрогнозировании пользователь сталкивается с боль шим числом настроек на каждом этапе формирования обучающей выборки и обучения нейронной сети. Даже при небольшом количестве вариантов настроек на каждом этапе в итоге мы можем получить огромное количество различных моделей, каждая из которых будет решать задачу прогнозирования(более или менее удачно).

Необходимо автоматизировать процесс поиска наилучшей нейросетевой модели. На рис.1 представлена модель системы нейропрогнозирования в виде «черного ящика».

Рисунок 1 – система «НейроПрогноз» в виде черного ящика Весь процесс поиска оптимальной модели осуществляется автоматически и незави симо от пользователя. На вход системы подаются фактические данные временного ряда, а также небольшой набор дополнительных параметров, которые позволяют оптимизиро вать процесс прогнозирования (сведения о сезонности, пиках временного ряда и т.д.).

Основная сложность при построении нейросетевой модели прогнозирования заклю чается в том, что этот процесс состоит из 2 больших этапов, каждый из которых, в свою очередь проходит через несколько стадий (см рис.2). А до завершения последнего из них невозможно сказать, насколько эффективны были все предыдущие действия.

Рисунок 2 – Поэтапный процесс получения нейросетевой модели Главная проблема всех существующих методик прогнозирования заключается в том, что об эффективности прогнозирования можно судить только после получения ре альных данных за период прогноза. Пожалуй, единственный возможный способ опреде лить эффективность модели – это сделать прогноз на период, за который уже есть реаль ные данные, и оценить точность прогноза. Пример: существует временной ряд длиной в n периодов, m последних значений будем использовать для теста. Строим модель про гнозирования на n-m периодах и выполняем прогноз на m периодов. По функции невяз ки между реальными и прогнозными данными за эти периоды и будет определяться эф фективность построенной модели прогнозирования.

С другой стороны надо помнить, что обучение нейронной сети – это приведение функции невязки нейронной сети (на обучающей выборке) к минимуму. Однако в зада чах прогнозирования наблюдается следующая тенденция: при приведении функции ошибки к малым значениям значительно ухудшается точность прогноза. Исключение составляют временные ряды простейшего вида, которые поддаются точному статистиче скому прогнозированию. Поэтому при решении нейронной сетью задач прогнозирова ния, ошибка, получаемая на тестовой выборке, является не просто важной, но и во мно гом определяющей.

Поэтому рационально будет внести в цикл обучения нейронной сети некоторые из менения. К стандартной функции вычисления ошибки нейронной сети добавляется взвешенная ошибка на тестовой выборке(см. рис. 3). Такая совокупная ошибка называ ется ошибкой обобщения, и именно она является определяющей в задачах нейропроно зирования.

Рисунок 3 – Модифицированный цикл обучения нейронной сети В итоге получаем модель(алгоритм) автоматического построение нейропрогноза представленную на рис.4.

В процессе функционирование система перебирает все возможные варианты пре добработки данных и обучения нейронных сетей. В итоге остается наилучшая модель.

Кроме того, на стадии формирования обучающей выборки осуществляется допол нительный контроль за моделированием. Существует ряд методов, которые позволяют оценить степень пригодности обучающей выборки, ее репрезентативность. На основе этих методов значительную часть полученных обучающих выборок можно отбросить без конструирования и обучения нейронных сетей. На этой стадии можно использовать как простейшие статистические методы анализа, так и другие методы: оценка выборки с помощью константы Липшища, анализ выборки на непротиворечивость, анализ выбро сов и т.д.

Описанный алгоритм конструирования и часть алгоритмов анализа были реализова ны в АИС «Нейро-Аналитик».

Р Рисунок 4 – Процесс автоматизированного построения нейропрогноза Литература:

1 Пятковский О.И. Интеллектуальные компоненты автоматизированных инфор мационных систем управления предприятием. Монография - Барнаул: АлтГТУ.-1999. 351 c.

2 http://dis.ru. Данько Т.П., Ходимчук М.А. Системы искусственного интеллекта в разработке корпоративных маркетинговых стратегий.

3 Мазманова Б.Г. Основы теории и практики прогнозирования: учебное пособие.

Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 1998.

4 Журнал «Проблемы прогнозирования».

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ВУЗА Тишков О.И. аспирант кафедры ИСЭ, Кобзева М.В аспирант ИВЭП СО РАН научный руководитель: Пятковский О.И., д.т.н. профессор Сегодня рынок наукоемких технологий является одним из наиболее динамично раз вивающихся сегментов мирового рынка. В связи с этим очевидна роль вуза как разра ботчика и поставщика инновационных продуктов и технологий.

В новых условиях технический вуз становится учебно-научно-инновационным ком плексом (УНИК). В такой роли его инновационная деятельность определяется научной направленностью и потребностями региона. Инновационная работа строится на основе планирования и управления систематизированными научными исследованиями в инфра структуре университета с целью разработки и внедрения, применения инноваций в от раслях жизнедеятельности общества.

Для оценки взаимодействия в инновационном развитии подразделений УНИК выс шей школы, а также самого комплекса необходима оценка инновационного потенциала и его сопряжения и соответствия показателям возможности и потребности инновацион ного развития региона. В современных условиях, когда большая доля научных исследо ваний и разработок наукоемкой продукции сосредоточена в высших учебных заведениях органическим элементом названной системы, становится и образование как подготовка квалифицированных кадров, без которых невозможно эффективное воплощение науч ных достижений в производстве [2].

Инновационный потенциал вуза в общем случае можно рассматривать как сумму потенциалов его основных научно-инновационных подразделений (центров, институтов, кафедр, лабораторий и т.д.). Таким образом, возникает необходимость в разработке уни версальной адаптивной информационной системы оценки инновационного потенциала научно-технической организации, вуза. Эффективность реализации системы в конечном счете будет подтверждена улучшением процессов взаимодействия участников иннова ционного процесса.

Эффективная система мониторинга должна соответствовать реалиям настоящего времени, то есть методика оценки всегда должна быть актуальной, таким образом, сис тема должна обладать свойствами адаптивности и гибкости.

Задача оценки инновационной деятельности является неформализованной задачей, учитывающей большое количество различных по типу и содержанию факторов. Исход ные показатели объединены в группы, таким образом, смоделирована гибридная модель решения задачи. Промежуточные вершины полученного дерева представляют собой от дельно решаемые задачи, для которых могут применяться любые методики решения.

Гибридная модель при решении задач оценки дает определенные преимущества. Во первых, для разных подзадач можно использовать разные методы решения. Во-вторых, при изменении в механизме решения одной подзадачи не возникает необходимости в корректировке остальных. В-третьих, можно применить различные методы решения к одной подзадаче и сравнить результаты решения. В-четвертых, агрегирование информа ции в рамках гибридной модели не приводит к ее потере, все данные вплоть до первич ных показателей могут быть восстановлены.

Применение гибридной аналитической системы позволяет использовать методы ис кусственного интеллекта, что значительно улучшает общий результат. Наилучшие ре зультаты, как показывали проводимые эксперименты, при оценке факторов, влияющих на инновационный потенциал, дает нейросетевой анализ. При этом необходимо привле чение группы высоко квалифицированных экспертов, с помощью которых можно созда вать полные и непротиворечивые обучающие выборки, при этом применимы методы мозгового штурма, деловых игр, Делфи и др.

Главное преимущество нейросетевого анализа над зависимостями формализован ными экспертным путем – это более точная аппроксимация мнения эксперта. Режим до обучения позволяет оперативно подстраивать сеть под меняющуюся реальность, тогда как на расчет экспертных весовых коэффициентов требуются дополнительные затраты времени специалистов.

Предлагаемая методика оценки инновационного потенциала складывается из мно жества факторов, характеризующих объект исследования с различных сторон. Эти фак торы можно обобщить в следующих показателях:

1 Задел научно-технических собственных и приобретенных разработок и изобрете ний. Причем здесь учитывается также возможность и способность организации найти и приобрести права на использование необходимых ему разработок, а также заказать но вые научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы по интересующей их тематике.

2 Инфраструктурные возможности НТО для обеспечения основных этапов иннова ционного процесса.

3 Внешние и внутренние факторы, отражающие взаимодействие инновационного потенциала с другими частями совокупного потенциала научно-технической организа ции и влияющие на успешность осуществления инновационного цикла.

4 Уровень инновационной культуры, характеризующий степень восприимчивости новшеств персоналом предприятия, организации, его готовности и способности к реали зации новшеств в виде инноваций.

Факторы являются промежуточными вершинами (узлами) в графе (дереве) решения задачи.

На рисунке 1 представлена общая структура интеллектуальной информационной системы, предназначенной для решения задачи оценки инновационного потенциала высшего учебного заведения с использованием нейросетевых технологий.

В качестве интеллектуального блока аналитического комплекса использована гиб ридная экспертная система «Бизнес-Аналитик», позволяющая решать как формализо ванные, так и неформализованные задачи. Конфигурация системы в данном исполнении настроена на решение узких задач мониторинга инновационной деятельности организа ции.

Рису- нок 1 – Система оценки инноваци- онного потенциала вуза При неиз менности решае мых поль- зовате лями задач «Биз нес- Анали тик» может даже не запус- каться, а быть не- обхо димым лишь для расчета показателей. Грубо говоря «Бизнес-Аналитик» содержит мето дику (дерево) решения задач и позволяет производить ее корректировку. В каждом узле дерева указывается один из решателей:

- формула, - экспертная система, - нейронная сеть.

Настройка каждого решателя осуществляется методами системы «Бизнес Аналитик». Так, для формулы создаются формализованные зависимости между подчи ненными показателями (математические). Для экспертной системы создаются правила продукции. При настройке нейронной сети предварительно подготавливается обучаю щая выборка, на которой затем обучается нейронная сеть. Процесс обучения проходит через несколько этапов, и в заключении выдается ответ о качестве обучения сети.

Таким образом, рассматривая весь программный комплекс в целом можно выделить два функциональных элемента, выполненных в виде отдельных взаимосвязанных при ложений:

- система ввода-вывода данных;

- интеллектуальная система.

При этом работу в системе можно разделить на четыре этапа:

- настройка (корректировка) интеллектуальной системы на решение задачи;

- ввод исходных данных (заполняемых анкет);

- решение задачи оценки состояния объекта;

- просмотр и анализ полученных результатов.

Полученные с помощью аналитической системы результаты позволят руководству вуза решить сразу несколько управленческих задач:

- получение руководством вуза достаточно полной информации об инновационной деятельности его подразделений, что позволяет принимать направленные и эффектив ные решения;

- выявление «слабых мест» в организации, причин, затрудняющих ее развитие, и принятие мер по исправлению положения;

- выставление рейтинговой оценки подразделений и стимулирование «лидеров»;

- в единой базе данных вуза накапливается статистическая информацию, которую можно использовать для определения различных закономерностей.

Центральной проблемой в решении подобных задач является выбор критериев – ис ходных показателей и промежуточных вершин, а также существенны проблемы сбора исходных данных, проверки достоверности, контроля и полноты. Первую проблему можно решить путем создания web-интерфейса, средствами которого может быть осу ществлен ввод исходных данных, что позволит существенно сократить временные за траты на сбор первичной информации. Остальные задачи могут решаться как совершен ствованием терминологии при определении исходных данных, так и проверкой пра вильности ввода.

Литература:

1 Никитина Н. Ш. Рейтинговая оценка деятельности факультетов как элемент сис темы мониторинга качества образования в университете // Университетское управление:

практика и анализ. - 2003. - N 4(27). - С. 62-70.

2 Новоселов С.В. Инновационный менеджмент в стратегии развития экономики «основанной на знаниях»: Учебное пособие для слушателей программы «Мастер дело вого администрирования» МВА / АлтГТУ – Барнаул, изд-во: АлтГТУ, 2004. – 124 с.

3 Пятковский О.И. Интеллектуальные компоненты автоматизированных инфор мационных систем управления предприятием. Монография - Барнаул: АлтГТУ.-1999. 351 c.

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПРОФЕС СИОНАЛЬНОГО КЛИРИНГА ВЫПУСКНИКОВ ВУЗОВ С УЧЕТОМ КАЧЕСТВА ПОЛУЧЕННОГО ИМИ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ Пятковский И.О. – ст. преподаватель каф.ИСЭ Бондаренко Ю.В. – аспирант ИВЭП СО РАН Тишков О.И. – аспирант каф.ИСЭ Блем А.Г. – научный руководитель Усиление конкуренции между вузами на рынке образовательных услуг и на рынке труда приводит к необходимости ориентации на потребителя и повышения качества предоставляемых образовательных услуг. В ВУЗах страны в настоящее время происхо дит коренной пересмотр подхода к обеспечению качества образования, рассматриваются дополнительные меры подготовки специалистов востребованных рынком труда. Наибо лее эффективным и комплексным будет системный подход, основанный на создании системы качества, соответствующей стандартам серии ИСО 9000. Такой подход апроби рован на многих промышленных предприятиях и в организациях, занимающихся сферой услуг [1].

Однако качество высшего образования не есть самоцель. Главное требование по требителей высшего образования, как промежуточных (организации – работодатели), так и конечных (абитуриенты, студенты, выпускники) – эффективное трудоустройство выпускников по окончанию учебы в ВУЗе. Оно определяется соответствием личностных и профессиональных характеристик выпускников требованиям заявок работодателей, качеством полученного образования, а также эффективностью работы самой системы профессионального клиринга (трудоустройства).

Первым этапом реализации системы менеджмента качества высшего образования и трудоустройства выпускников является определение смысла самих категорий «качества образования», «качества трудоустройства выпускников». Здесь необходимо разработать критерии качества результата образовательного процесса (трудового потенциала выпу скников), характеристик системы обеспечения этого качества, а также показатели изме рения. Далее происходит сопоставление значений этих показателей с потребностями личности, работодателей, общества и государства, то есть оценка качества высшего об разования и трудоустройства. Для получения наиболее объективной оценки и реализа ции процесса профессионального клиринга (эффективного подбора выпускников по за явкам организаций) необходимы вызывающие доверие системы, средства и инструмен ты.

Для решения задачи профессионального клиринга выпускников ВУЗов использует ся информационно-аналитическая система, функциональная схема которой изображена на рисунке 1.

Профессиональные характеристики выпускников формируются в процессе получе ния образовательной услуги в университете, а также самообразования личности. Они выражаются максимально приближенными к объективным оценками, за полученные и усвоенные знания, умения, навыки. При этом, качество полученного образования зави сит, прежде всего, от условий образовательного процесса, качества реализации самого образовательного процесса, а также его результатов[2].

Личностные, или социально – психологические характеристики выпускника форми руются в процессе жизнедеятельности личности и, в том числе, в процессе получения высшего образования. Они позволяют или не позволяют эффективно применять имею щиеся знания, умения, навыки для достижения целей своей профессиональной деятель ности и организации в том числе.

Система профессионального клиринга состоит из трех взаимодействующих автома тизированных информационных систем: АИС «Кафедра», АИС «Маркетинг», АИС «Бизнес – Аналитик». Решение задачи подбора происходит в два этапа: сначала оцени вается качество полученного выпускниками высшего образования. Затем непосредст венно, реализуется процесс профессионального клиринга с учетом рассчитанного каче ства высшего образования.

Е ди ное и нф ор м ац и он н ое пр остран ство АИС А И С «К аф едра» «М арк ети н г» С тартовая страница ОМИ У правляю И нф орм. простр А И С «Д еканат»

щ ий блок во IN TE R N E Т Блок «О рганиз-иям » Блок «Вы пускн-ам »

и АИ С других подр. В У За И нф орм ацион- В ы б ор блока «Тестирование»

Ф орм ирова ны й блок: ние заявки У ч ебно – Вы - сведения о каф едре;

организ- С истем а тестирования - учебная, м етодическая, бор онны й бл ок В изуал ь БД научная деятельность;

бл ок а ная карта - преподаватели;

Ф орм ир-ие актуальн. тестов вы пус группи -аспиранты, докторанты, «П од кников ровки - студ. вы пускники и др.

бор претен П роф ессио Л ичност дентов с к ад- нальное ное тести ком м ен А н ал и тич еск и й бл ок: ров» тестирова рование тариям и и ние - настройка вы ходны х ф орм (ш аблонов советам и докум ентов), дл я - подготовка данны х для анализа, конкрет Ф ункц-ие систем ы тестир-ия П ередача передача данны х в базу данны х «Бизнес- ной и обработки рез-тов тестов А налитика».

парам етров вакансии заявок организаций и вы пускников Д обавление результатов О ценки тестов в базу данны х в-ов И м порт кач ества образования и ш абло- возм ож ного нов и трудоустр-ства В ы бор резю м е сам их вы пускника и А И С «Б и знес – А нал ит и к»

инф ор- отправка по электронной почте м ацион- К арты К охонена, М Н С – реш ение задачи группировки и классиф икации вы пускников с учетом качества вы сш его обр-ия ны х карт Г Э С – реш ение задач оценки рейтингов каф едры, вы пускн-а, препод-ателя Просм отр Реш ение задач Н астройка результатов оценки деревьев - кач. вы сш.об;

реш ений - трудоустр-ва.

Р исунок 1 - С хе м а ф ункц иониро вания систе м ы пр о ф е ссио на л ьно го клир инга вы пускников В У З ов с учето м ка че ства по л уче нно го им и вы сш е го о бр а зова ни я В системе «Кафедра» формируется исходная информация о деятельности кафедры, об учебной, методической, научной и инновационной деятельности кафедры, о финан совых потоках, специальности, о преподавателях кафедры, аспирантах, докторантах, соискателях, о проектах и разработках, студентах и выпускниках кафедры, а также дру гая информация, характеризующая кафедру и ВУЗ в целом.

В аналитическом блоке системы «Кафедра» создаются шаблоны документов, кото рые состоят из набора показателей, характеризующие часть предметной области – каче ство высшего образования. После настройки показателей в АИС «Кафедра» и заполне ния документов, созданных на основании сформированных шаблонов пользователь мо жет экспортировать их в АИС «Бизнес-Аналитик». Это, так называемые информацион ные карты (ИК): ИК кафедры, ИК преподавателя, ИК выпускника и другие документы.

В АИС «Бизнес-Аналитик» с помощью гибридной экспертной системы решается задача оценки качества высшего образования.

Система АИС «Бизнес - Аналитик» функционирует в режимах администратора и пользователя. В режиме администратора проектируется структура гибридной эксперт ной системы и настраиваются методы решения в узлах графа связей задач. В режиме пользователя рассчитывается оценка качества высшего образования в интересующий момент времени на основе уже настроенных методов. В качестве критериев качества высшего образования ВУЗа будут выступать рассчитанные рейтинги преподавателей, кафедры, специальности. Результаты анализа можно просмотреть в динамике в виде графических зависимостей, вывести на принтер.

Другими поставщиками информации о деятельности ВУЗа для ее анализа и оценки качества высшего образования в АИС «Бизнес – Аналитик» являются АИС «Деканат», а также АИС других подразделений ВУЗа.

Следующая подсистема АИС «Профессиональный клиринг» - АИС «Маркетинг», которая позволяет проводить личностное и профессиональное тестирование выпускни ков, работать с заявками предприятий на специалистов – выпускников и экспортировать сформированные данные о выпускниках и заявках в АИС «Бизнес – Аналитик».

Решение задачи профессионального клиринга выпускников происходит в АИС «Бизнес – Аналитик» после решения задачи оценки качества высшего образования. Не посредственный подбор осуществляется, когда рассчитаны все характеристики личност но – профессионального портрета выпускника и известны все требования заявки работо дателя. При этом рассчитанные рейтинги преподавателей, кафедры, характеризующие качество высшего образования, участвуют в перерасчете оценок за полученные и усво енные знания, умения, навыки и позволяют получить более объективную картину ре зультатов образования выпускников.

Для решения задачи подбора вначале осуществляется группировка выпускников по заданной группе признаков в соответствии с заявками организации и своими характери стиками. Кластеризация необходима, прежде всего, для обеспечения лучшей визуализа ции наблюдаемых многомерных данных и понижения размерности в комплексных структурах. Здесь используются нейросетевые технологии на основе самоорганизации [3.4,5].

Для классификации сгруппированных данных, определения степени предпочтения тех или иных вариантов и подбора специалистов в соответствии с заявками предприятий используется многослойная нейронная сеть [4,5]. Важно отметить, что нейронная сеть обучается на характеристиках людей уже работающих на предприятиях, и о качестве работы которых можно судить по результатам их деятельности.

Результаты оценок соответствия характеристик выпускников требованиям заявок работодателей поступают в АИС «Маркетинг», где представляются наглядно в виде графических цветных карт. Пользователь может настроить карту по цвету и характеру отображения. Таким образом, работодатель визуально может определить кластер выпу скников, наиболее соответствующих его требованиям. По запросу пользователя можно получить отчет о группе специалистов с интегральной оценкой. Выбрав нужных, орга низация - работодатель получает резюме и контактные данные интересных ему выпуск ников.

Конечной целью разработки системы профессионального клиринга является повы шение эффективности управления процессами высшего образования и трудоустройства выпускников ВУЗов за счет качественной информационной поддержки. В результате та кого трудоустройства личность, предприятие, общество и государство получат макси мальную пользу.

Литература 1. Иродов М. И., Разумов С. В. Создание системы управления качеством подготовки специалистов в ВУЗе // Университетское управление: практика и анализ. - 2003. - N 2(25). - С. 90-95.

2. Афанасьева М.П., Кейман И.С., Севрук А.И. Управление качеством в образова тельном учреждении. // Стандарты и мониторинг в образовании. – 1999. – №1. – С.35-38.

3.Kohonen T., "Self-organized formation of topologically correct feature maps", Biologi cal Cybernetics, Vol. 43, 1982.-pp.59-69, 4. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. - Но восибирск.: Наука, 1996.- 276 с.

5. Пятковский О.И. Интеллектуальные компоненты автоматизированных информа ционных систем управления предприятием. Монография - г.Барнаул: АлтГТУ.-1999.- c.

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ПОДГОТОВКИ СТУДЕН ТОВ И ВЫПУСКНИКОВ КАФЕДРЫ ВУЗА А.Н. Панчишина - студентка группы 5ПИЭ- Калюжная Т.В. – аспирант ИВЭП СО РАН О.И. Пятковский - научный руководитель, д.т.н., профессор Высшее образование за последние 10 лет изменило свой характер. Сегодня обуче ние вошло одним из основных элементов в структуру социальных институтов. Благода ря рекламе, предложению определенного ограниченного набора специальностей, удоб ных для организации процесса обучения, в общественном сознании формируется соци альные стереотипы о престижности и целесообразности получения известных профес сий. И как следствие – снижение интереса студентов к общекультурной подготовке.

Более половины выпускников вузов не находят работу по профессии. Это происхо дит в основном из-за того, что образование не учитывает потребностей рынка труда. В свою очередь рынок труда перестает ориентироваться только на диплом, а все больше ориентируется на способности человека, например, способность человека быстро обу чатся.

В основе разрабатываемой методики оценки качества подготовки студентов и выпу скников лежит оценка рейтинга выпускника.

Рейтинг - это оценка, некоторая численная характеристика какого-либо качествен ного понятия. Обычно под рейтингом понимается «накопленная оценка» или «оценка, учитывающая предысторию».

Система контроля знаний в вузах в настоящее время вступает в противоречие с со временными требованиями к подготовке квалифицированных специалистов. Главный ее недостаток очевиден - она никак не способствует активной и ритмичной самостоятель ной работе студентов.

Вследствие всего этого встает вопрос: каким должен быть выпускник, его личные, профессиональные качества, какой вуз выпускнику стоило бы выбрать.

Чтобы оценить рейтинг выпускника мною была предложена модель оценки рейтин га:

Рисунок 1 – Модель оценки рейтинга выпускника На этапе «Довузовская подготовка» учитываются такие моменты как: успеваемость в среднем учебном заведении (СЗУ), участие в олимпиадах, адекватность и понимание выбора будущей профессии.

На этапе «Абитуриент» – результаты вступительных испытаний абитуриента, Кате гория зачисления (т.е. медалист или не медалист), наличие первого высшего образова ния.

На этапе «Учебный процесс» – отслеживается учебная, общественная и научно исследовательская деятельность.

1 «Учебная деятельность» учитываются оценки за экзамены, зачеты и курсовые ра боты по всем учебным сессиям в стандартных баллах или в рейтинговых баллах.

2 «Общественная деятельность» учитывается работа студента в подготовке и прове дении факультетских и университетских мероприятий (в студенческих спортивных ко мандах;

команде КВН и т.д.) 3 «Научно-исследовательская деятельность» деятельность студента учитывается следующим образом:

• участие в научно-исследовательских проектах;

• победа на университетских олимпиадах;

• именная стипендия.

При определении полного портрета выпускника учитываются личные, профессио нальные и психологические качества.

Чтобы определить личностные качества предлагается использование методики ди агностики психологического типа и тесты на определение коэффициента интеллекту альности рис. 2.

Рисунок 2 - Дерево оценки социально-психологического портрета Для определения профессиональный и деловых качеств целесообразно использовать тесты, помогающие выявить основные критерии отбора студентов, таких как: общая эрудиция, коммуникабельность, активность, лидерский потенциал.

Рисунок 3 - Дерево оценки профессионального портрета В основе определения профессиональных качеств (т.е. успеваемости) студентов ле жит принятая в Алтайском государственном техническом университете модульно рейтинговая система квалиметрии учебной деятельности.

Результаты анкет заносятся в информационно-аналитическую систему «Кафедра»

блок «Студенты».

Информационно-аналитическая система «Кафедра» - позволяет автоматизировать деятельность кафедр вуза, ввести их в единое информационное пространство, обеспе чить взаимосвязь между собой и другими системами. На рисунке 4 представлена струк тура ИАС «Кафедра».

Рисунок 4 - Структурная схема ИАС «Кафедра» блок «Студенты»

Оценка рейтинга выпускника является сложной задачей, состоящей из целого ряда подзадач. Поэтому для ее решения будет использована гибридная экспертная система «Бизнес-аналитик», позволяющая решать как формализованные, так и не формализован ные задачи. Данная система может гибко настраиваться на предметную область. Ее ра бота основана на применении искусственных нейронных сетей и продукционных экс пертных систем[ ].

Для характеристики анализируемой предметной области в информационно аналитической системе «Кафедра» создается шаблон документа «Информационная кар та выпускника». В систему «Бизнес-Аналитик» данные передаются из ИАС «Кафедра».

В результате система оценки рейтинга выпускника позволит:

вести единую картотеку студентов совместно с другими службами вуза (сведения о приеме, результату сдачи сессии, дипломное проектирование);

отслеживание информации о трудоустройстве выпускников;

проводить анкетирование и тестирование студентов, для определения их рейтин говой оценки.

Вместе с дипломом, по желанию студента может выдаваться сертификат о занимае мом месте в рейтинге. Студенты, имеющие высокий рейтинг, могут рассчитывать на по лучение положительных характеристик при устройстве на работу, имеют преимущест венное право при зачислении в аспирантуру и магистратуру, могут поощряться по ито гам семестра премией (по возможности).

Литература 1 Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.

2 Пятковский О.И. Интеллектуальные компоненты аналитических информационных систем управления организацией: Учебное пособие / АлтГТУ им. И.И. Ползунова. – Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2002. – 219 с.

3 Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. - Но восибирск.: Наука, 1996.- 276 с.

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА РАБОТЫ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ КАФЕДРЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ КОМПОНЕНТОВ Е.В. Чернышова - студентка гр. 5ПИЭ- Лубенец Л.Ф. – аспирант ИВЭП СО РАН О.И. Пятковский - научный руководитель, д.т.н., профессор Ориентация на потребителя – главный термин рыночного подхода к образованию.

Это серьезная психологическая перестройка всего педагогического процесса. Подобные изменения не происходят в одночасье, и как любое изменение, внедрение системы ори ентации на потребителя – долгий и серьезный процесс, состоящий из многих этапов.

Концепция модернизации отечественного образования предъявляет высокие требования к качеству труда преподавателей. От того, в какой степени преподава тель соответствует современным требованиям, зависит качество подготовки специа листов. Вместе с тем, сложившаяся практика оценки преподавателей далека от со вершенства, поскольку не имеет четких критериев и зачастую ориентируется на субъективный и обобщающий подходы. В частности, учитывается мнение одной сто роны, например студентов, либо оценивается набор случайных признаков, не соотнесен ных со структурой педагогического процесса, не принимается во внимание морально психологический климат в коллективе. Это приводит к бессистемности результатов ис следований, что не дает реальной картины происходящих в вузе процессов.

Оценка эффективности преподавательской деятельности является обязательным ус ловием, обеспечивающим функционирование системы управления качеством образова ния, так как позволяет контролировать изменение кадрового потенциала, активность ра боты, выявлять и поддерживать положительные тенденции в работе преподавательского состава. Все это определяет необходимость внедрения системы индивидуальной оценке качества работы преподавателя.

Руководство кафедр по работе с сотрудниками сталкиваются с постоянными трудностями по определению соответствия уровня квалификации того или иного преподавателя его должностному положению. Эти проблемы возникают при их ат тестации, оценке профессионального мастерства, должностном продвижении.

Одним из путей повышения качества учебного процесса в высшей школе и усиле ния заинтересованности обоих субъектов обучения в непрерывном самосовершенство вании может быть пересмотр процедуры оценивания работы профессорско преподавательского состава и модернизация системы повышения квалификации.

Контроль качества работы преподавателя является одной из наиболее сложных и важных задач в общей проблеме управления качеством обучения.

Оценка качества работы преподавателя осуществляется с целью:

- во-первых, выявить роль и место каждого преподавателя в составе кафедры и университета в целом;

- во-вторых, определить слабые стороны в деятельности преподавателей, разра ботать соответствующие рекомендации по ее совершенствованию;

- в-третьих, стимулировать творческий рост и повышение ответственности пре подавателей с помощью мер морального и материального поощрений.

Оценка деятельности работы преподавателя включает индивидуальный рейтинг преподавателя, который состоит из накопленного квалификационного потенциала и ак тивности по основным направлениям деятельности: учебная работа, учебно методическая работа, научная работа, общественная, организационная и воспитательная работа.

Также методика предусматривает возможность учета субъективных факторов: рей тинг у студенчества, самооценка преподавателя, оценка коллегами-преподавателями, оценка морально-психологического климата в коллективе, а также оценка заведующим кафедрой и деканом.

Каждый раздел, разбит на ряд интегральных показателей, при помощи которых оп ределяется уровень квалификации преподавателя или эффективность его работы в од ном из характерных направлений работы. В свою очередь, интегральные показатели включают в себя некоторое количество частных показателей, которые позволяют все сторонне оценивать итоги работы сотрудников в соответствующем направлении работы.

Методика оценки представлена в виде иерархического дерева подзадач, каждая из которых решается одним из следующих методов: нейронная сеть, продукционная экс пертная система, формула. Разрабатываемая методика максимально направлена на пол ноту охвата предметной области. Конечные вершины дерева и методы решения приве дены на рисунке 1.

Рисунок 1 - Дерево оценки рейтинга преподавателя Данная методика настроена в аналитической системе «Бизнес-Аналитик». В основе данной системы лежит концепция гибридных экспертных систем, которые реализуются в виде ориентированного графа-дерева подзадач, в вершине которого находится оценка качества работы преподавателя, а в узлах, основные коэффициенты, характеризующие различные направления деятельности преподавателя. Данная система может гибко на страиваться на предметную область. Ее работа основана на применении искусственных нейронных сетей и продукционных экспертных систем.

Процедуру анализа можно разбить на две части. Сначала происходит настройка сис темы на решение конкретной задачи (оценка качества работы преподавателя), а затем ее непосредственное решение и интерпретация результата.

В информационно-аналитической системе (ИАС) «Кафедра» создается шаблон до кумента «Информационная карта преподавателя», который состоит из набора показате лей, характеризующих анализируемую предметную область. Данные передаются из ИАС «Кафедры» в систему «Бизнес-Аналитик» с помощью специальной функции кон вертации.

ИАС «Кафедра» предназначена для хранения информации о кафедре, автоматиза ции основного документооборота и оценки деятельности кафедры вуза по различным аспектам. На рисунке 2 представлена структура ИАС «Кафедра».

Рисунок 2 - Структурная схема ИАС «Кафедра»

В результате система рейтинговой оценки качества работы преподавателей позво лит:

- охватить все виды деятельности преподавателей и обеспечить интегральный ха рактер оценки;

- быть объективной и сводить до минимума элемент субъективизма в оценке каче ства работы преподавателя;

- обеспечить «обратную связь» для реализации важнейшей задачи высшего образо вания – повышения качества подготовки специалистов.

Литература 1 Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.

2 Положение об оценке качества работы преподавателей Томского политехническо го университета – Томск: ТГУ, 1996.

3 Положение о рейтинге преподавателей, кафедр и факультетов (методические ука зания для расчета) Московского автомобильно-дорожного института (государственный технический университет) – Москва: МАДИ, 2005.

4 Положение о рейтинговой системе оценки качества работы преподавателей в АГ ПУ – Армавирский государственный педагогический университет – Армавир: АГПУ, 2003.

5 Положение о системе индивидуальной оценки качества работы преподавателя – Бийский технологический институт (филиал) Алтайского государственного техническо го университета – Бийск: БТИ, 2003.

6 Пятковский О.И. Интеллектуальные компоненты аналитических информационных систем управления организацией: Учебное пособие / АлтГТУ им. И.И. Ползунова. – Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2002. – 219 с.

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ПРЕДПРИЯТИЯ Холодков К.Ю. студент гр. ПИЭ-32, Ерошенко С.В. аспирант ИВЭП СО РАН научный руководитель: Тишков О.И., преподаватель кафедры ИСЭ Интерес к исследованию современных инновационных процессов в экономике дик туется значением технологического развития как фактора конкурентоспособности пред приятий [2]. Эффективность использования научно-технических достижений определя ется не только уровнем научных исследований и разработок, но и комплексом опреде ленных технических, производственных, организационных, маркетинговых, финансовых операций, составляющих инновационный процесс и являющихся его неотъемлемыми элементами.

Для инновационной деятельности в российской промышленности характерна низкая отдача. Это подтверждается прежде всего малой долей инновационной продукции в об щем объеме промышленной продукции.

Главными задачами в развитии инновационной сферы являются ликвидация уста ревших форм управления в промышленности, а также содействие формированию про грессивной организационной структуры производства и современных технологических укладов, как базы экономического роста, модернизации и развития научно-технического потенциала. Однако усиление производственно-технологического потенциала предпри ятия путем обновления основных фондов является необходимым, но недостаточным на правлением стимулирования инновационного развития предприятия. Всякое инноваци онное развитие - это не только основной инновационный процесс, но и развитие систе мы факторов и условий, необходимых для его осуществления, т. е. инновационного по тенциала. Следовательно, инновационное развитие должно носить комплексный харак тер.

Использование инновационного потенциала в качестве объекта управления позво ляет формировать планы, организационные формы и проекты применения различных инновационных ресурсов с включением их в программы развития, поддерживать опти мальный баланс системы инновационных ресурсов, увеличивать возможности использо вания финансовых ресурсов в инновации и снизить риск использования инноваций.

Понятие инновационного потенциала выступает концептуальным отражением раз вития инновационных процессов, оно развертывалось и уточнялось в результате теоре тических, методологических и эмпирических исследований и получило развитие с нача ла 80-х годов ХХ века. В последнее время это понятие находит все большее распростра нение, появляются самостоятельные исследования, посвященные анализу различных подходов к этому определению. Укрупненно можно выделить четыре наиболее распро страненные из них.

Первый подход. Многие авторы концентрируют свои усилия на изучении отдельных аспектов инновационного потенциала. Поэтому в литературе часто представлены его специфические определения, слабо соотносящиеся между собой и зачастую отождеств ляемые с понятиями научного, интеллектуального, творческого и научно-технического потенциалов. Такой подход представляется необоснованным, требующим корректиров ки с учетом специфики и особенностей развития инновационных процессов.

Второй подход. Может быть условно обозначен как ресурсный. В данном случае инновационный потенциал рассматривается как упорядоченная совокупность ресурсов, обеспечивающих осуществление инновационной деятельности субъектом рынка. Ис пользование такого подхода при исследовании потенциала не является полным, по скольку в различных условиях хозяйственные ресурсы могут быть использованы по разному, и в конечном итоге они не выступают гарантией одинаковых экономических результатов, а значит, и не служат сопоставимой характеристикой инновационного раз вития.

Вместе с тем использование ресурсного подхода имеет свои положительные сторо ны, поскольку, с одной стороны, он позволяет дать оценку текущей ситуации развития инновационных процессов (выделить сильные и слабые стороны). С другой стороны, при взаимоувязке основных ресурсных составляющих инновационного потенциала (ин вестиционной, кадровой, материально-технической и др.) с их пограничными характери стиками и целевыми ориентирами могут быть выявлены возможности реализации инно вационных процессов в перспективе.

Третий подход. Тесно связан с ресурсными характеристиками потенциала и пред ставляет собой совокупность возможностей использования производительной силы ре сурса. То есть с точки зрения содержательной функции речь здесь идет об использован ных и неиспользованных (скрытых) ресурсных возможностях, которые могут быть при ведены в действие для достижения конечных целей экономических субъектов [2]. С точ ки зрения структурной характеристики инновационный потенциал - это "совокупность научно-технических, технологических, инфраструктурных, финансовых, правовых, со циокультурных и иных возможностей, обеспечивающих восприятие и реализацию нов шеств, т.е. получение инноваций "[3].

Четвертый подход. В нем по сути агрегируются вышерассмотренные позиции и ин новационный потенциал рассматривается как мера способности и готовности экономи ческого субъекта осуществлять инновационную деятельность. При этом под способно стью понимается наличие и сбалансированность структуры компонентов потенциала, а под готовностью - достаточность уровня развития потенциала для формирования инно вационной активной экономики.

Именно данный подход представляется наиболее обоснованным и позволяет сфор мулировать следующие методологические положения к оценке инновационного потен циала промышленного предприятия:

структурно инновационный потенциал может быть рассмотрен как с точки зрения ресурсной компоненты, характеризующей возможности отдельных ресурсов для осуществления инновационной деятельности на предприятии;

так и результативной компоненты, отражающей результат использования ресурсных возможностей, т.е. ха рактеризующих достигнутый уровень инновационного потенциала.

соответственно, для оценки фактического состояния инновационного потен циала необходима совокупность показателей, отражающих его ресурсную и результа тивную компоненты. Тем самым будет определена способность предприятия к осущест влению инновационной деятельности.

для определения уровня достаточности потенциала должна быть разработана модель, характеризующая пограничные параметры его удовлетворительного и неудовле творительного состояния.

сопоставление фактических показателей с показателями модели позволит вы делить сильные и слабые стороны развития инновационных процессов. Это в конечном итоге послужит основой для разработки мероприятий, направленных на поддержание позитивных и преодоление негативных тенденций инновационного развития.

Разработанная модель включает в себя совокупность показателей :

финансовые показатели (ликвидность и платежеспособность, финансовая ус тойчивость, рентабельность, оборачиваемость);

кадровые показатели (кадровый состав, квалификация рабочих, фонд рабочего времени);

производственно-технические показатели (движение ОС, эффективность ис пользования ОС, производственная мощность);

научно – технологические показатели (изучается научно - технологический по тенциал);

маркетинговые показатели (состояние рынка инновационной продукции, поку патели инновационной продукции, конкуренты инновационной продукции);

организационная структура предприятия (эффективность организационной структуры организации).

При использовании количественных и качественных показателей становится воз можным определить реальное влияние каждого из них на инновационную деятельность, поскольку даже более "благополучные" индикаторы (состояние оборудования или ква лификация рабочих) не дают основания для оптимизма (каждое третье предприятие ни по состоянию оборудования, ни по квалификации рабочих не может осуществлять инно вационную деятельность). Поэтому необходимым является разграничение уровня зна чимости каждого фактора и разработка типовой модели оценки инновационного потен циала предприятия с учетом региональных особенностей.

Проведение такой оценки позволяет дать более четкое представление об инноваци онных возможностях предприятия, его сильных и слабых сторонах, на основании чего могут быть разработаны предложения по формированию инновационного потенциала, необходимого для дальнейшего развития предприятия.

Литература 1. Галимуллина Ф.А. Инновационные процессы: тенденции и проблемы // Совер шенствование преподавания в высшей школе: Материалы науч.-практ. конф. (Казань, май 2002 г.). – Казань, 2002.

2. Афонин И.В. Инновационный менеджмент. - М.: Гардарики, 2005. - С. 18.

3. Лисин Б., Фридлянов В. Инновационный потенциал как фактор развития // Ин новации. - 2002. - №7.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ СЕРВИСНОГО МЕ ТАЛЛОЦЕНТРА Горбенко Л.Ю. аспирантка кафедры ИСЭ научный руководитель: Патудин В.М., к.ф.-м.н. доцент кафедры ИСЭ В последнее время на рынке металлов наблюдается усиление конкуренции. Произ водители металлопродукции создают и успешно развивают свои собственные сбытовые сети – торговые дома, ориентированные на складскую торговлю. Сбытовые структуры производителей металлопродукции имеют неоспоримые конкурентные преимущества перед независимыми трейдерами – металлоторговыми компаниями и сервисными ме таллоцентрами (далее СМЦ), т.к. металлургические комбинаты могут поставлять про дукцию по себестоимости.

В сложившейся ситуации перед независимыми трейдерами встала актуальная про блема оптимизации бизнеса с целью повышения конкурентоспособности на рынке ме таллов. Оптимизация логистических операций является одной из важнейших состав ляющих повышения конкурентоспособности СМЦ. [1] Сегодня среди менеджеров всех уровней сформировалось понимание, что основные резервы в повышении эффективности в любой сфере бизнеса лежат именно в области оптимизации бизнес-процессов. [2] Проектирование системы управления цепочкой поставок базируется на следующих основных подходах:

Интегрированный подход: комплексный анализ процессов управления логи • стикой и требований смежных процессов, синхронизация процессов по стоимости и во времени. Данный подход позволяет четко определить требования к процессу управления логистикой и создать систему управления процессом по ключевым показателям эффек тивности (КПЭ). Реализация подхода использует методологию Balanced Scorecard (BSC);

Процессный подход: для всех процессов управления логистикой определены • требования, границы ответственности основных участников, стоимость, временные по казатели. Данный подход требует измерения стоимости процесса, создания системы управления и контроля процесса. На основе сформулированных КПЭ детализируются требования к каждому участнику процесса. Разработка бюджета процесса позволяет управлять стоимостью процесса;

Типизация организационной структуры: унификация организационной струк • туры СМЦ является необходимым требованием оптимального внедрения интегрирован ного и процессного подходов.

Процессный подход в управлении позволяет повысить конкурентоспособность и гибкость компании, быть более адекватной к изменениям на рынке, улучшить качество продуктов и услуг. Он заставляет устранить фрагментарность в работе, организацион ные и информационные разрывы, дублирование функций, нерациональное использова ние ресурсов, а также значительно сократить операционные издержки.

В работе более детально рассмотрено применение процессного подхода к управле нию системой логистики СМЦ.

Результатом проектирования системы управления логистикой является:

повышение эффективности работы логистической системы (сокращение затрат • на закупку МТР, рост оборачиваемости запасов, сокращение затрат по обороту грузов);

повышение качества работы логистической системы (сокращение времени вы • полнения заказа, рост количества выполненных заказов);

[3] разработка четких процедур организации (управления и контроля) логистики • СМЦ.

Для успешного внедрения процессного подхода важно использовать профессио нальные инструментальные средства, позволяющие описывать и проводить анализ биз нес-процессов, делать их более прозрачными и управляемыми.

В представляемом проекте для моделирования бизнес-процессов использовалась методология ARIS. ARIS — это методология и базирующееся на ней семейство про граммных продуктов, разработанных компанией IDS Scheer AG (Германия) для структу рированного описания, анализа и последующего совершенствования бизнес-процессов предприятия, а также подготовки к внедрению сложных информационных систем.

Программные продукты ARIS используются на всех этапах цикла работ по созда нию и развитию бизнеса — от разработки стратегии компании до реорганизации осно вополагающих бизнес-процессов, от управления стоимостью процессов до внедрения информационных систем и последующей оптимизации деятельности.

В проекте необходимость использования методологии ARIS обуславливалась сле дующими потребностями компании:

- подготовить и внедрить организационные изменения на предприятии;

- разработать стратегии развития бизнеса на основе системы сбалансированных по казателей (Balanced Scoreсard) и ключевых показателей результативности (Key Performance Indicators);

[4] - проанализировать и оптимизировать бизнес-процессы;

- осуществить пооперационно-стоимостной анализ бизнес-процессов и управление издержками;

- решить задачу по управлению операционными рисками;

- внедрить систему управления качеством;

- внедрить информационные системы, необходимые для накопления данных по по казателям эффективности и их анализа.

При моделировании были выделены следующие основные бизнес-процессы сервис ного металлоцентра:

1) покупка товаров;

2) продажа товаров оптом;

3) продажа товаров в розницу;

4) управление финансами.

Моделирование с помощью продуктов ARIS позволило:

- существенно сократить сроки проекта, повысить его качество, эффективно управ лять изменениями;

- документировать (моделировать) бизнес-процессы, используя большое количество типов моделей, описывающих различные аспекты бизнеса — процессы, функции, ис полнители, документы, материалы, стоимости, риски и т.д.;

- формировать связи бизнес-процессов с системой стратегических целей компании;

- проводить расчет стоимости бизнес-процессов и моделировать их работу в дина мике;

- получать разнообразные отчеты непосредственно из моделей бизнес-процессов (должностные инструкции, регламенты, положения о подразделениях и т.д.);

- работать с единой базой данных и хранить информацию о деятельности компании «в одном месте»;

- публиковать модели в Интранет с целью организации коллективной работы по созданию, изменениям и поддержке моделей;

- настраивать бизнес-процессы под внедрение новых информационных систем;

- оценивать и управлять операционными рисками;

- определять эффективность бизнес-процессов и создавать систему управления ка чеством.

Литература 1. Сервисные центры – новый этап развития металлотрейдинга в России // Континет Сибирь.– 2005. – № 40. – С. 11.

2. Елиферов В.Г., Репин В.В. Бизнес-процессы: Регламентация и управление: Учеб ник. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 319с. – (Учебник для программы MBA) 3. Гаджинский А.М. Логистика: Учебник для высших и средних специальных учеб ных заведений. – 7-е изд., перераб. И доп. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2003. – 408с.

4. Добровольский Е., Карабанов Б., Боровков П., Глухов Е., Бреслав Е. Бюджетиро вание: шаг за шагом. – СПб.: Питер, 2006. – 448 с: ил. – (Серия «Практика менеджмен та»).

ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ УПРАВЛЯЮ ЩЕЙ КОМПАНИИ СИСТЕМЫ ЖКХ Чалова Т.Б. студентка гр. ПИЭ- Ковалева Н.Е студентка гр. ПИЭ- Кривова Н.В студентка гр. ПИЭ- Подольская А.Я аспирантка кафедры ИСЭ Юртайкин Е.А. аспирант кафедры ИСЭ научный руководитель: Патудин В.М., к.ф.-м.н. доцент кафедры ИСЭ В настоящее время в регионах РФ приступили к практической реализации реформы ЖКХ. При этом одной из актуальных проблем является разработка и реализация эффек тивных организационно-экономических механизмов функционирования системы ЖКХ [1, 2]. Пожалуй, наибольший интерес представляет оценка инвестиционной привлека тельности бизнеса в сфере ЖКХ. Решение данной задачи по сути своей связано с реали зацией пилотных проектов с целью апробации конкретных схем функционирования сис темы ЖКХ в рыночных условиях. Разработку и реализацию пилотных проектов целесо образно проводить с использованием современных инструментальных технологий ме неджмента с целью моделирования организационно-экономических механизмов функ ционирования системы ЖКХ в рыночной экономике.

Согласно ЖК РФ основную роль в создании эффективной системы ЖКХ будут иг рать управляющие компании как главные операторы рынка ЖКХ. Поэтому создание управляющих компаний, организация их рентабельной работы в рыночных условиях – это, пожалуй, наиболее актуальная проблема, которые необходимо решать сегодня му ниципальным образованиям.

Интерес собственника заключается в том, чтобы многоквартирный дом находился в состоянии, пригодном для проживания, как можно дольше. В связи с этим основная цель деятельности управляющей компании состоит в обеспечении оптимального соотноше ния в качестве оказываемых собственникам ЖФ услуг и расходах на их реализацию, по лучении стабильного дохода от осуществления деятельности, в сохранении, расширении и развитии бизнеса.

Для реализации пилотного проекта по созданию управляющей компании очень важно проанализировать и оценить её финансово-экономическую деятельность. Это по зволит понять инвестиционную привлекательность данного бизнеса. В связи с этим в данной работе представлены результаты проекта по разработке имитационной финансо во-экономической модели управляющей компании, которая позволяет провести сценар ный анализ финансовых потоков.

Для разработки имитационной финансовой модели в основном использовались электронные таблицы MS Excel. Для моделирования финансовых потоков можно также использовать программный продукт компании «ПРО-ИНВЕСТ Консалтинг» - Project Expert.

Согласно экспертным оценкам Управляющая компания становится рентабельной при управлении жилищным фондом площадью не менее 300 000 кв. м [3, 4]. При этом в соответствии с нормативами общая численность проживающего населения составит 500 человек, количество домов 112.

На основе анализа фактических данных предметной области жилищный фонд г.

Барнаула структурирован по трем основным типам:

- неблагоустроенный жилищный фонд;

- частично благоустроенный жилищный фонд;

- благоустроенный жилищный фонд.

Для каждого типа приведены следующие данные:

- площадь жилищного фонда, кв. м.;

- численность проживающего населения в жилищном фонде;

- количество домов и квартир в жилищном фонде.

Для решения проблемы инвестиционной привлекательности бизнеса управляющих компаний в сфере ЖКХ интересно проанализировать модель финансовых потоков меж ду основными участниками рынка: собственниками жилищного фонда, управляющими компаниями и подрядными организациями. В связи с этим при имитационном модели ровании финансовых потоков рассматриваются два основных сценария развития собы тий:

1. Управление текущим содержанием и ремонтом жилищного фонда.

2. Управление текущим содержанием и ремонтом жилищного фонда в сочетании с управлением текущим содержанием инженерных коммуникаций.

Рассмотрим имитационную модель в случае функционирования управляющей ком пании по первому сценарию.

При расчете цен на услуги по текущему содержанию и ремонту жилья использова ны нормативы, установленные Постановлением администрации г. Барнаула от 23 декаб ря 2005 г. № 4020.

Общий объем реализации услуг по текущему содержанию и ремонту жилищного фонда площадью 300 000 кв.м составляет 2 120 482 руб., из них:

- текущее содержание и ремонт – 1 771 650 руб.;

- вывоз бытовых отходов – 239 140 руб.;

- ремонт и техническое обслуживание лифтов – 109 691 руб.

Стоимость месячного обслуживания 1 кв.м. жилья составляет 7,07 руб., из которых 6,36 руб. перечисляется подрядным организациям, а 0,71 руб. остается управляющей компании.

На основе исследования рыночной конъюнктуры и экспертных оценок разработан план персонала управляющей компании. Для управления текущим содержанием и ре монтом жилищного фонда в объеме 300 000 кв.м. месячный фонд оплаты труда персона ла управляющей компании составит не менее 148 120 руб.

При этом общие издержки компании в месяц оцениваются в среднем в размере 363 руб., которые включают:

- затраты на общехозяйственные расходы (водо-, тепло-, электроснабжение) – руб.;

- аренда помещений – 67 500 руб.

- прочие расходы – 22 500 руб.

Общие издержки из расчета на 1 кв.м. составят в среднем 0,65 руб. При проведении расчетов использовалась упрощенная система налогообложения.

Базового варианта дохода может оказаться не достаточно для эффективной работы компании. С этой целью в рассматриваемой модели предлагается использовать дополни тельные источники доходов, связанные с оказанием услуг населению по второму сцена рию работы компании, т.е. с учетом обеспечения теплом, горячей, холодной водой и электроэнергией.

Варианты доходов управляющей компании в соответствии со вторым сценарием:

1. Базовый доход – 10% от объема платежей населения за текущее содержание и ре монт жилищного фонда.

2. Дополнительный доход: – 4% от общей стоимости поставленного тепла, воды и электроэнергии ресурсоснабжающими компаниями.

Вознаграждение за выполнение услуг в данных сценариях производится путем рас щепления платежей за содержание жилья, в которое входит составляющая расходов за управление. Решая вопросы по управлению текущим содержанием системы тепло-, во до- и энергоснабжения, управляющая компания вправе компенсировать свои затраты за счет подрядчиков-монополистов.

Объем потребления теплоэнергии в год жилищным фондом общей площадью в 300 000 кв. м составляет 146 403,90 Гкал. При цене 1 Гкал (с НДС) равной 604,50 руб.

стоимость поставленного за год тепла подрядной организацией (ОАО «Алтайэнерго») составит 88 501 158 руб.

Стоимость ежегодного обслуживания системы теплоснабжения из расчета на 1 кв.

м. – 295,00 руб., из которых 283,20 руб. поступает на счет поставщику теплоэнергии, 11,80 руб. – управляющей компании.

Ежемесячная стоимость обслуживания системы водоснабжения жилищного фонда общей численностью 19 500 чел. составляет 1 244 642 руб. (ежемесячный объем по требления воды жилищным фондом общей площадью в 300 000 кв. м составляет 4 945 200 литров). Стоимость обслуживания системы водоснабжения из расчета на 1 кв.

м составляет 4,15 руб., из которых 3,98 руб. перечисляется поставщику водоснабжения (ОАО «Водоканал»), 0,17 руб. – управляющей компании.

Ежемесячная стоимость обслуживания системы электроснабжения жилищного фонда площадью в 300 000 кв.м составляет 1 880 195 руб. (ежемесячный объем электро потребления жилищного фонда составляет 1 865 373 кВт*час, стоимость 1 кВт*час при нята равной 1,05 руб.). Стоимость обслуживания системы электроснабжения из расчета на 1 кв. м. составляет 6,53 руб., из которых 6,27 руб. уплачивается поставщику электро энергии (ООО «Барнаулэнерго»), 0,26 руб. – управляющей компании.

Общие издержки управляющей компании практически не изменятся. Значительно изменятся прямые издержки за счет проплаты ресурсоснабжающим компаниям.

В обсуждаемой модели не был в достаточной степени проанализирован фактор зна чительного износа инженерных коммуникаций. Скорее всего, на первом этапе функцио нирования управляющей компании придется вкладывать значительные финансовые средства в обновление инженерных систем жилищного фонда. В этой связи функциони рование по первому сценарию может оказаться нерентабельным (или на пределе воз можного). Реализация второго сценария позволяет привлечь дополнительные фи нансовые ресурсы, которые могут быть направлены на решение проблем связанных с обновлением инженерных коммуникаций.

Рассмотренный в настоящей работе подход к проблеме проектирования организаци онно-экономических механизмов функционирования управляющих компаний имеет практическую направленность и может быть рекомендован муниципальным органам власти в качестве оригинальной методики для решения конкретных задач на этапе пере хода к рыночным отношениям в сфере ЖКХ.

Литература 1. Жилищный кодекс Российской Федерации. – Новосибирск: Изд-во РИПЭЛ, 2005.

–128 с.

2. Сиваев С.Б. Как эффективно управлять жилищным фондом: теория и практика.

Пособие: М.: Фонд «Институт экономики города», 2001. – 217 с.

3. Жуков, Д.М. Экономика и организация жилищно-коммунального хозяйства горо да. – М. : Изд-во ВЛАДОС-ПРЕСС, 2003. – 96 с.

4. Симионов Ю.Ф., Дрозд Н.И. Жилищно-коммунальное хозяйство: Справочник. – М.: ИКЦ «МарТ»;

Ростов н/д: ИЦ «МарТ», 2004. – 272 с.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОЦЕССНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА ОАО «КРАЕВОЕ АГЕНТСТВО ПО ЖИЛИЩНОМУ ИПО ТЕЧНОМУ КРЕДИТОВАНИЮ»

Пилюгин А. Б.ч аспирант кафедры ИСЭ научный руководитель: Патудин В.М., к.ф.-м.н. доцент кафедры ИСЭ Актуальной проблемой переходного этапа развития российской экономики является создание эффективных рыночных инструментов и организационно-экономических ме ханизмов их функционирования. Одним из наиболее важных вопросов является развитие системы ипотечного жилищного кредитования.

С 2004 по 2010 год в России планируется 24 кратное увеличения количества креди тов или на 70% ежегодно до 1 млн. ежегодно. В связи с этим, к инфраструктуре рынка ипотечного жилищного кредитования как на общероссийском, так и на региональном уровнях будут предъявляться совершенно новые требования по результативности (спо собности обеспечить выдачу соответствующего количества кредитов) и эффективности (способности минимизировать издержки при достижении результата).

Реализацию эффективных организационно-экономических механизмов целесооб разно начинать с построения эффективных моделей бизнеса. В рыночных условиях наи более перспективным считается процессный подход к управлению, являющийся альтер нативой традиционному функционально-ориентированному подходу к управлению ор ганизацией. Сущность процессного подхода заключается в том, что предприятие рас сматривается не как совокупность отделов, а как система взаимосвязанных процессов.

Процессно-ориентированный подход к управлению как главный инструмент инжини ринга бизнес-структур в сочетании с требованиями стандартов ISO 9000:2000 лежит в основе технологии создания современных организационно-экономических механизмов функционирования различных бизнес-систем [1-2].

В связи с этим, нами было рассмотрено создание процессно-ориентированной сис темы менеджмента организации-участника системы ипотечного жилищного кредитова ния на примере ОАО «Краевое агентство по жилищному ипотечному кредитованию»

(ОАО «АЖИК»).

На первом этапе с помощью методологии ARIS (модели VAT и EPC) была описана модель бизнес-процессов ОАО «АЖИК». Для выделения основных бизнес-процессов использовалась методология Андерсена[3], т.е. был пройден путь от определения заин тересованных сторон до выделения бизнес-процессов.

- ипотечное кредитование;

- рефинансирование закладных;

- сопровождение.

На втором этапе была спроектирована система управления бизнес-процессами (СУБП) на основе цикла PDCA («цикл Деминга») и показателей бизнес-процессов.

Для каждого бизнес-процесса показатели были сгруппированы в следующем виде [2]:

- показатели продукта;

- показатели процесса;

- показатели (данные) удовлетворенности клиента.

Так, например, для основного бизнес-процесса «Ипотечное кредитование» были выделены следующие показатели.

Показатели эффективности процесса. Показатели процесса устанавливаются для каждого из подпроцессов основного процесса (см. таблицу 1):

- консультирование;

- прием документов и проведение андеррайтинга;

- заключение кредитного договора;

- подготовка документов для регистрации сделки в ГУ ФРС;

- регистрация сделки в ГУ ФРС;

- назначение даты выдачи кредита;

- заключение договора страхования;

- выдача кредита.

Таблица Показатель Что оценивает Количество кредитных дел (потенциальных Результативность процесса заемщиков) прошедших этап Общая сумма по кредитным делам (потенци- -// альным кредитным делам) Средний срок прохождения этапа Эффективность процесса Минимальный срок прохождения этапа Стабильность процесса Максимальный срок прохождения этапа -// Количество кредитных дел (потенциальных Качество процесса (предыдущего про заемщиков) отклоненных на этапе (либо воз- цесса) вращенные на предыдущие этапы) Общая сумма по отклоненным кредитным -// делам Количество ошибок сделанных на этапе (вы- Надежность процесса явленных на последующих этапах) Средний срок выдачи кредита -// Минимальный срок выдачи кредита -// Максимальный срок выдачи кредита -// Показатели продукта. Одним из продуктов бизнес-процесса является Закладная.

Показатели продукта приведены в Таблице 2.

Таблица Показатель Описание Ежемесячный доход заемщика(ов) Отношение дохода заемщика(ов) к ПМ и к коли в прожиточных минимумах (ПМ) честву членов семьи (семей) в расчете на 1-го члена семьи К/З Отношение Суммы кредита к Стоимости залого вого имущества (минимальной из оценочной и цены сделки) П/Д Отношение ежемесячного платежа по кредиту и среднего дохода за установленный срок Объем кредита Объем кредита по кредитному договору Стоимость предмета ипотеки Стоимость предмета ипотеки Дата выдачи кредита Дата выдачи кредита Показатели удовлетворенности клиента. Показатели удовлетворенности клиента (заемщика) представлены в таблице 3.

Таблица Показатель Что оценивает Удовлетворенность сроками выдачи кредита Время выполнения (Анкета) Удовлетворенность качеством обслуживания Качество сервиса (Анкета) Количество жалоб -// Значения показателей бизнес-процесса снимаются в контрольных точках. Фрагмент модели бизнес-процесса верхнего уровня с контрольными точками представлен на ри сунке 1. Управление бизнес-процессом осуществляется по циклу Деминга.

Кредитный договор Кредитное дело Отчет об Проект закладной андеррайтинге К КТ КТ Заключение кредитного Подго договора регистр Рисунок Пример осуществления всего цикла управления можно рассмотреть на примере од ного показателя – «Срок заключения кредитного договора» (см. рисунок 2). Владелец бизнес-процесса на этапе планирования устанавливает допустимые границы для данного показателя. В процессе выдачи кредита, данный показатель отслеживается в режиме ре ального времени. Ежедневно осуществляется контроль за фактическим значением дан ного показателя (срок нахождения кредитного дела на данном этапе) и плановым. В слу чае расхождения значения показателя с плановым владелец процесса может направить письмо в банк с просьбой выполнять обязательства в соответствии с договоренностью, а при значительных и постоянных отклонениях, владелец процесса может организовать рабочую группу (использовать ресурсы в виде работников) для поиска путей решения проблемы.

й й р й й р р р р р ап ма ма ма ма ма ма ап ап ап Рисунок 2 – Срок оформления кредитного договора в банке Итогом работы является процессно-ориентированная модель системы управления участника системы ипотечного кредитования - ОАО «АЖИК». Применяемый подход позволяет говорить о стратегическом проектировании организации, поскольку разрабо танная модель бизнес-процессов направлена на эффективное решение задач, ограни ченных механизмами участия АЖИК в системе ипотечного жилищного кредитования, определенных с учетом глубокого анализа мирового опыта, конъюнктуры и тенденций рынка ипотечного кредитования.

Разработанная модель может быть положена в основу при совершенствовании сис темы управления ОАО «АЖИК», создании системы менеджмента качества в соответст вии с ГОСТ Р ИСО 9000:2000, а также при создании организации ипотечного кредито вания «с нуля».

Литература 1. ГОСТ Р ИСО 9000-2001 Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь.

2. Репин В.В, Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. – М.: РИА «Стандарты и качество», 2004. – 408 с.

3. Андерсен Бьёрн. Бизнес-процессы. Инструменты совершенствования. / Пер. с.

англ. С.В. Ариничева / Науч. ред. Ю.П. Адлер. – 2-е изд. – М.: РИА «Стандарты и каче ство», 2004. – 272 с.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ФИНАНСОВО ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ УПРАВЛЯЮЩЕЙ КОМПАНИИ ЖКХ Подольская А.Я аспирантка кафедры ИСЭ Степанченко Т.Б студентка гр. ПИЭ- Юртайкин Е.А. аспирант кафедры ИСЭ научный руководитель: Патудин В.М., к.ф.-м.н. доцент кафедры ИСЭ Реформа жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ), начавшаяся в России в начале 1990-х годов, является сегодня одним из приоритетных направлений социальной и эко номической политики страны. Сформированная в 1990 - 2005 годах законодательная, правовая и нормативно-методическая база определила основные направления реформы ЖКХ при переходе к рыночной экономике.

К числу главных задач, решаемых Жилищным Кодексом РФ (ЖК РФ) в сфере управления жильем, относятся [1]:

- создание условий для демонополизации рынка управления многоквартирными домами;

- развитие конкурентных отношений между организациями любых организацион но-правовых форм;

- переход к самостоятельному выбору собственниками помещений в многоквартир ных домах приемлемого для них способа управления домами;

- снятие барьеров для создания товариществ собственников жилья (ТСЖ);

- создание органами местного самоуправления равных условий управления жильем любыми лицами независимо от формы собственности.

Эффективность функционирования жилищного хозяйства в целом во многом зави сит от способа организации управления. Поэтому одной из основных целей реформы стало повышение эффективности управления жилищным фондом, в результате которого должно произойти улучшение его состояния и повышение качества услуг [2-3].

Основные принципы функционирования системы ЖКХ в рыночной экономике из ложены в ЖК РФ. Согласно ЖК РФ основную роль в создании эффективной системы ЖКХ будут играть управляющие компании как главные операторы рынка ЖКХ. Поэто му создание управляющих компаний, организация их рентабельной работы в рыночных условиях – это, пожалуй, наиболее актуальная проблема, которые необходимо решать сегодня муниципальным образованиям.

Одним из непременных условий достижения высокой эффективности управления является использование современных информационных технологий.

В настоящей работе рассматривается актуальная проблема создания автоматизиро ванной системы управления финансово-экономической деятельности управляющей компании ЖКХ. Это обусловлено в первую очередь тем обстоятельством, что в данной сфере экономики уровень автоматизации по сравнению с другими отраслями сущест венно ниже. Кроме того, при переходе к рыночным отношениям в системе ЖКХ появи лись совершенно новые проблемы, связанные, в частности, с необходимостью детализа ции учета хозяйственной деятельности управляющей компании. Так, например, одна из актуальных задач, которую необходимо решать в ближайшее время управляющим ком паниям, связана с организацией подомового учета. Специфика данной задачи такова, что для ее решения необходимо реализовать полный цикл создания программного продукта, включающий в себя этап проектирования, разработки, внедрения. В связи с этим в рабо те предлагается использовать технологию типового проектирования, а в качестве инст рументального средства – программный комплекс 1С:Предприятие 7.7, как наиболее распространенную платформу, используемую для решения задач данного класса.

Стандартные методы учета, предлагаемые 1С:Предприятие 7.7, подходят для дан ной предметной области, однако имеются и особенности. Специфика предметной облас ти заключается в том, что предприятие занимается деятельностью по обслуживанию жи лья. Из этого вытекают и особенности бухгалтерского учета. В плане счетов основным счетом является счет 29 «Обслуживающее производство». При этом по дебету записы ваются все расходы, а по кредиту доходы. Сложность учета обусловлена необходимо стью выделять подомовой учет доходов и затрат. Подомовой учет расходов заключается в разнесении материальных и других затрат на каждый дом. Такой учет сопровождается мощным информационным потоком, который собственно и нужно автоматизировать.

При этом возникает актуальная проблема детализации (структуризации) информацион ного потока в разрезе домов. При организации подомового учета затрат, владельцы жи лья будут видеть объемы услуг, оказанных именно на их дом.

Необходимо также отметить, что многие статьи затрат нельзя отнести на конкрет ный дом, а только лишь на группу домов. В этом случае возникает методическая про блема разнесения затрат на дом (пропорционально количеству квартир, площади, лиф тов и пр.). Выделены три уровня разнесения затрат:

- на дом: те затраты, которые можно отнести непосредственно на дом (как правило материальные затраты);

- на группу домов: те затраты, которые являются общими для жилищно эксплуатационных участков (в основном зарплата производственных рабочих);

- на предприятие в целом (общехозяйственные, административные и др. затраты);

Для каждой общей статьи затрат необходимо определить базу разнесения затрат по домам. В основном используется площадь дома. Однако в отдельных случаях это может быть и, например, количество шахт лифтов и др. информация, характеризующая дом.

Еще одной специфической чертой деятельности предприятия является оплата насе лением за оказанные услуги. Платежи осуществляются через единую систему «Город».

В связи с этим необходимо настраивать средства взаимодействия системы 1С:Предприятие в плане загрузки данных о начислениях и об оплате услуг из системы «Город». В рамках подомового учета все доходы необходимо также разносить по домам.

В конечном итоге подомовой учет дает целостную картину расчетов и оказанию услуг для конечного клиента – дома.

Имея подобную информацию (о взаиморасчетах с домами) можно управлять взаи моотношениями с клиентами (домами), контролировать объемы работ и поступление денежных средств.

С технической точки зрения данная задача решается дополнительным аналитиче ским разрезом в бухгалтерском учете – по домам. В терминах 1С – субконто. Любой до кумент, формирующий движения по статьям затрат необходимо адаптировать в плане разнесения сумм по новому аналитическому разрезу. Кроме этого, необходимо разрабо тать аналитическую отчетность, группирующую информацию по каждому дому, по всем домам, группе домов и т.д.



Pages:   || 2 |
 




 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.