Голда Ольга - Кандидат экономических наук, доцент кафедры программного обеспечения информационных систем БГУИР.г. МинскE-mail: shpinyuk@gmail.com
PhD in Economics, Associate Professor at the Department of Software of Information Technologies BSUIR.Minsk
В статье рассматривается подход к проектированию и анализу организационной модели управления производством промышленного предприятия на основе когнитивного и имитационного моделирования. Актуальность исследования обусловлена необходимостью совершенствования систем управления промышленными предприятиями в условиях высокой вариативности внешней среды, усложнения производственно-управленческих связей и недостаточности статических оптимизационных моделей для описания динамики организационных процессов. Целью работы является формализация организационной модели управления производством металлургического предприятия с использованием диаграммы причинно-следственных связей и ее последующая реализация в среде имитационного моделирования. В исследовании применены методы системного анализа, экономико-математического, когнитивного и системно-динамического моделирования. Организационная структура предприятия представлена как совокупность производственной и функциональной подсистем, связанных вертикальными и горизонтальными управленческими взаимодействиями, а ключевыми параметрами модели выступают норма управляемости, затраты на содержание управленческого аппарата, производственные мощности, объемы реализации и чистая прибыль. Построенная когнитивная карта позволила выявить основные причинно-следственные зависимости между организационными, производственными и финансовыми параметрами предприятия, а имитационная модель – оценить влияние управленческих решений на динамику затрат и финансовых результатов. Полученные результаты показывают, что использование когнитивных карт в сочетании с имитационным моделированием расширяет возможности анализа устойчивости организационной структуры и обоснования решений по ее совершенствованию. Практическая значимость работы состоит в возможности применения предложенного подхода при проектировании и корректировке систем управления металлургических и иных промышленных предприятий.
The article examines an approach to the design and analysis of the organizational model of production management at an industrial enterprise based on cognitive and simulation modeling. The relevance of the study is due to the need to improve industrial enterprise management systems under conditions of high external environmental variability, increasing complexity of production and managerial relationships, and the insufficiency of static optimization models for describing the dynamics of organizational processes. The aim of the study is to formalize the organizational model of production management at a metallurgical enterprise using a causal loop diagram and to implement it subsequently in a simulation modeling environment. The research employs methods of systems analysis, economic-mathematical modeling, cognitive modeling, and system dynamics modeling. The organizational structure of the enterprise is presented as a set of production and functional subsystems interconnected through vertical and horizontal managerial interactions, while the key parameters of the model include span of control, management personnel maintenance costs, production capacity, sales volume, and net profit. The constructed cognitive map made it possible to identify the main cause-and-effect relationships among the organizational, production, and financial parameters of the enterprise, while the simulation model enabled an assessment of the impact of managerial decisions on the dynamics of costs and financial performance. The results obtained show that the use of cognitive maps in combination with simulation modeling expands the possibilities for analyzing the stability of the organizational structure and for substantiating decisions aimed at its improvement. The practical significance of the study lies in the possibility of applying the proposed approach to the design and adjustment of management systems in metallurgical and other industrial enterprises.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.