Пример готовой дипломной работы по предмету: Менеджмент
Содержание
Содержание
Введение 4
Границы исследования 7
Методология 8
ГЛАВА I. МОДЕЛИ, МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПРОЕКТОВ 9
Теоретические основы управления рисками проектов 9
Понятие проекта 9
Понятие, основные черты, источники и классификация рисков в проектах 11
Понятие управления рисками в проекте 14
Стадии процесса управления рисками в проектах 14
Традиционные методы управления рисками проектов 17
Планирование управления рисками 17
Методы определения рисков 17
Методы оценки риска 20
Сравнительный анализ количественных методов оценки риска 24
Методы реагирования на рисковые ситуации 25
Байесовские сети доверия: суть метода и теоретическая модель построения 28
ГЛАВА II. ПОСТРОЕНИЕ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ ДОВЕРИЯ 36
Общая характеристика организации 36
Финансовые показатели 38
Характеристика продукции линейки HoReCa 39
Особенности и тенденции рынка пищевой промышленности 39
Анализ внешней среды 43
PEST-анализ 43
Потребители 46
Конкуренты 46
5 сил Портера 47
Характеристика внутренней среды организации 48
Организационная структура 48
Персонал 49
SWOT — анализ 49
Проект по выводу нового продукта на рынок и его основные риски 50
Иерархическая структура рисков (RBS) 52
Реестр рисков 54
План реагирования на риски 59
Применение Байесовский сетей доверия на практике 61
Выводы и рекомендации 69
Заключение 71
Список использованной литературы 73
Приложение
1. Пример матрицы вероятности и воздействия 78
Приложение
2. Пример продукции WIBERG направления HoReCa. 79
Приложение
3. Иерархическая структура работ проекта (WBS).
80
Приложение
4. Основные стейколдеры проекта. 81
Приложение
5. Фрагмент анкеты для качественной оценки рисков. 82
Выдержка из текста
Введение
Риски являются неотъемлемой частью любой предпринимательской деятельности, что приводит к необходимости разработки конкретных методов и способов их идентификации и управления при принятии и реализации управленческих решений. Предприятия работают в условиях постоянно меняющегося внешнего и конкурентного окружения, имея свою специфическую внутреннюю среду и производственный потенциал. Именно поэтому каждая компания сталкивается с рисками, присущими только данной организации, сфере, в которой она оперирует, и специфике ее деятельности. Исходя из этого, крайне важно своевременно выявить потенциальные риски, оценить вероятность их наступления и возможные последствия, используя методы, которые в определенной ситуации наилучшим образом помогут уменьшить потери, связанные с риском.
Пищевая промышленность — одна из важнейших областей производства, которая направлена на поддержание нормального уровня жизни и обеспечение населения страны необходимыми продуктами. Также уровень эффективности пищевой промышленности имеет стратегическое значение для государства, что обуславливает интерес изучения функционирования и развития компаний данной отрасли [6].
Российская пищевая промышленность в современном мире является одной из наиболее динамичных сфер, которая сталкивается со значительными изменениями: все больше на рынок внедряются западные организации. С каждым годом значительно ужесточается конкуренция между иностранными и отечественными корпорациями за счет вступления в ВТО [4].
Эти обстоятельства выводят на первый план необходимость в оптимизации бизнес-процессов и эффективности управления как отраслью в целом, так и отдельными организациями и их проектами.
В настоящее время в компаниях пищевой промышленности существует ряд проблем, связанных с неразвитостью системы управления рисками проектов из-за отсутствия методических разработок, инструментов и методов осуществления своевременной реакции на возникающие проблемы в управлении рисками; низкой структурированности рисков, а также отсутствии профессиональных управленческих кадров в области управления рисками [5].
В связи с этим, менеджеры не всегда способны определить какой именно метод целесообразнее использовать для достижения наилучшего результата деятельности проекта.
Управление рисками проектов является неотъемлемым процессом по достижению успеха проекта, а эффективность управления ими, в свою очередь, во многом зависит от выбранных методов, которые должны обладать гибкостью к появлению новых факторов риска и к изменяющимся условиям окружающей среды.
Ввиду высокой динамичности экономических процессов и условий хозяйствования, в которых оперирует компания, проекты с каждым годом значительно изменяются как по структуре, так и по содержанию, они все больше подвержены различным рискам, которые усложняются и обладают множеством внутренних взаимозависимостей.
Управление рисками проектов достаточно новое направление в науке, в связи с чем наблюдается недостаток методологических подходов. При этом на практике в проектах постоянно наблюдаются качественные изменения, которые требуют совершенствования и обновления методологической базы управления рисками. Именно поэтому целесообразно исследовать и совершенствовать существующие методы управления рисками проектов [21].
Одним из методов, позволяющих оценить зависимости между рисками проектов, являются Байесовские сети доверия, которые изучались российскими и зарубежными учеными, однако, проведенные исследования не содержат конкретных данных о том, как применять метод на практике и в каких случаях он наиболее эффективен, предоставляя только сложные графические модели и математические расчеты, имитируя применение метода, что значительно усложняет его использование [9].
В отличие от других методов, аппарат Байесовских сетей доверия позволяет объединить экспертную и статистическую информацию; включить в модель взаимосвязи между переменными и вводить в модель данные, получаемые на каждом этапе развития проекта, что делает этот метод интересным для изучения и использования на практике [15].
В управлении рисками проектов метод позволяет построить диаграммы влияний и отразить причинно-следственные связи между событиями [19].
Все это дает ряд преимуществ: модель, представляя собой ориентированный граф, позволяет достаточно точно исследовать составляющие риска и включать в модель максимальное количество факторов, влияющих на возникновение риска; а также Байесовские сети предоставляют возможность совместного учета качественных и количественных данных и динамично их обрабатывать [12].
Таким образом, применение данного метода видится целесообразным, однако, в настоящий момент управление рисками проектов в пищевой отрасли с использованием этого метода изучено недостаточно и носит фрагментарный характер [5], что вызывает потребность в более глубоком изучении обозначенного вектора адаптации метода Байесовских сетей.
Актуальность темы выпускной квалификационной работы состоит в востребованности управления рисками проектов в компаниях пищевой промышленности и низкой изученности вопросов применения Байесовских сетей на практике.
Цель работы заключается в разработке рекомендаций по использованию Байесовских сетей доверия в качестве метода управления рисками проектов в компании пищевой промышленности.
В соответствии с поставленной целью были сформулированы следующие задачи:
1. Проанализировать существующие качественные и количественные методы управления рисками проектов, выявить их сильные и слабые стороны.
2. Исследовать метод управления рисками проектов на основе Байесовских сетей и выявить его преимущества и недостатки.
3. Изучить особенности рынка пищевой промышленности и компаний, оперирующих в этой сфере.
4. Выявить риски, требующие оценки на примере проекта по выводу нового продукта на рынок.
5. Исследовать практику применения метода Байесовских сетей доверия на основе проекта по выводу новой продукции на рынок.
6. Проанализировать полученные результаты и сделать выводы о возможностях применения метода Байесовских сетей доверия в проектах по выводу новой продукции на рынок в пищевой промышленности.
7. Разработать рекомендации по адаптации метода управления рисками проектов на основе Байесовских сетей доверия в пищевой промышленности.
Объект: система управления рисками проектов компании, работающей в сфере пищевой промышленности.
Предмет: механизмы практического применения Байесовских сетей доверия.
Границы исследования
Данная работа имеет ряд ограничений. Во-первых, как уже говорилось, выбранное направление недостаточно широко изучено, следовательно, можно отметить значительный дефицит практических данных о применении метода Байесовских сетей. Во-вторых, ограничения связаны с выбором анализируемой компании, которая относится к малым и средним предприятиям (SME — small and medium-sized enterprises) и оперирует на российском рынке пищевой промышленности. Следующее ограничение определяется выбором проекта для изучения – проект по выводу нового продукта на рынок, а именно продукции линии HoReCa на российский рынок специй пряностей и приправ. И наконец, важно понимать, что каждый рынок имеет свои особенности, поэтому разработанные рекомендации будут релевантными только для компаний, оперирующих в данной области.
Методология
В первой части исследования необходимо ознакомиться с теоретическими аспектами управления рисками проектов и использованием различных методов. В связи с этим, нами будет проанализирован большой объем учебных и исследовательских источников по теме управления рисками, что позволит более подробно разобраться в исследуемой теме и выявить преимущества и недостатки существующих методов управления рисками.
Поскольку реализация метода, выбранного для анализа, включает в себя несколько этапов, таких как проведение качественного анализа рисков проекта и определение вероятностей наступления неблагоприятных событий, что позволит выявить наиболее приоритетные риски для дальнейшего анализа, то во второй части работы будут использованы различные методы идентификации и оценки рисков. Чтобы понять, какие риски присущи проекту по выводу нового продукта на рынок, нам потребуется разобраться в сути деятельности компании и исследовать рынок, на котором она оперирует. Для этого могут быть использованы такие методы как PEST-анализ, Пять сил Портера и SWOT-анализ. Мозговой штурм, в совокупности с данными полученными на предыдущих этапах анализа, позволит составить реестр рисков. Далее на основе экспертных оценок (опрос около 5-7 сотрудников исследуемой компании посредством анкеты, которая будет разработана исходя их списка выявленных рисков) будет произведена оценка вероятности наступления рисков и уровень их влияния на цели проекта.
Затем будет непосредственно построена модель Байесовской сети доверия, как в ручную, так и с использованием компьютерной программы MSBN компании Microsoft.
Также для анализа полученных результатов может быть использована программа MS Excel.
Список использованной литературы
Список использованной литературы
1. Аньшин В. М., Алешин А. В., Багратиони К. А. и др. Управление проектами: фундаментальный курс./ Под ред.. Аньшина В. М., Ильиной О. Н; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2013. – 620 с.
2. Межова Л.Н. Управление рисками: учебное пособие. – Барнаул.: Типография АГУ, 2014. -146 с.
3. PMBOK Guide. 5th ed. Newton Square, Pennsylvania, USA: Project Management Institute, 2013.
4. Анопченко Т.Ю., Новицкая А.И. Динамика и тенденции развития пищевой промышленности в современных условиях России // Journal of Economic Regulation (Вопросы регулирования экономики).
2015. № 1 (6).
5. Богомолова И.П., Ульченко Т.Ю., Серебрякова Н.А. Механизм управления рисками зерноперерабатывающих предприятий / И. П. Богомолова, Т. Ю. Ульченко, Н. А. Серебрякова // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2013. № 4 (58).
С. 246– 251.
6. Васильева Н.А. Проблемы развития пищевой промышленности в условиях глобальной конкуренции // Российское предпринимательство. 2012. № 7 (205).
7. Каменская Е.А. Управление рисками сельскоперерабатывающих предприятий в условиях реформирования производства: Автореф. дис. канд. экон. наук / Е. А. Каменская.- СПб., 2009.- 22 с.
8. Козлова Н.А. Модели, методы и инструменты управления рисками проектов: курсовая работа. – М. 2015. 46 с.
9. Мусина В.Ф. Байесовские сети доверия как вероятностная графическая модель для оценки экономических рисков. Труды СПИИРАН. 2013. Вып. 2(25).
10. Сироткин А. В. Байесовские сети доверия: дерево сочленений и его вероятностная семантика // Труды СПИИРАН. Вып. 3, т. 1. — СПб.: Наука, 2006.
11. Ульченко Т. Ю. Инструменты анализа и управления рисками деятельности предприятий пищевой промышленности / Т.Ю. Ульченко, Н. М. Панкова // Молодой ученый. — 2015. — № 7.3. — С. 78-83.
12. Фоменко А. О. Методика расчета проектных рисков на основе применения байесовских сетей / А. О. Фоменко // Вестник НТУУ «КПІ». — 2011. — № 54. — С. 126– 129.
13. Barua S., Gao X., Pasman H., Mannan M.S. Bayesian network based dynamic operational risk assessment // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2015. Vol. 12, p. 1-12.
14. Chin K-S, Tang D-W, Yang J-B, Wong S.Y., Wang H. Assessing new product development risk by Bayesian network with a systematic probability generation methodology // Journal of Systems and Software. 2009. Vol.12, No 36.
15. Fan C.F., Yu Y.C. BBN-based software project risk management // Journal of Systems and Software. 2004. Vol. 73, No 2. P. 193– 203.
16. Fang C., Marle F. A simulation-based risk network model for decision support in project risk management. // Decision Support Systems 52 (2012) 635– 644.
17. Jensen F. V. Bayesian Networks and Decision Graphs. New York: Springer-Verlag, 2001. 268 p.
18. Khodakarami V., Abdi A. Project cost risk analysis: A Bayesian networks approach for modelling dependencies between cost items // International Journal of Project Management 32 (2014) 1233-1245.
19. Lee E., Park Y., Shin J.G. Large engineering project risk management using a Bayesian belief network // Expert Systems with Applications. 2009. Vol. 36. No 3. P. 5880– 5887.
20. Parananond D., Thawesa N. Risk management for a new product development projects in food industry. // Journal of Engineering, Project^ and production Management. 2014. 4(2), p. 99-113.
21. Raydugin J. Project Risk Management: Essential Methods for Project Teams and Decision Makers. John Wiley & Sons, 2013. — 400 pp.
22. The Practice Standard for Project Risk Management. Newtom Square, Pennsylvania, USA, PMI, 2009.
23. Беседин А. Рынок приправ и специй в России. [Электронный ресурс]
// Food market news — 2016. URL: http://sfera.fm/articles/rynok-priprav-i-spetsii-v-rossii_1631 (дата обращения: 12.04.2016).
24. Блинов М. Программа импортозамещения в российской экономике в 2014-2015 годах. [Электронный ресурс]
// РиаНовости 25.11.2015. URL: http://ria.ru/spravka/20151125/1327022750.html (дата обращения: 12.03.2016).
25. В Кремле не заметили снижение доходов населения. [Электронный ресурс]
// РИА «Новый день» – 08.12.2015. URL: http://newdaynews.ru/society/551504.html (дата обращения: 12.04.2016).
26. Дрожжевые экстракты — здоровая альтернатива усилителям вкуса и аромата синтетического происхождения [Электронный ресурс]
// Молочная река: журнал для профессиональной отрасли – 06.10.2013. URL: http://meat-milk.ru/milk/articles/1/view/210.html (дата обращения: 20.04.2016).
27. Зубаева И. Спрос на услуги ресторанов и кафе может упасть вдрое. [Электронный ресурс]
// Российская газета – 27.01.2015. URL: http://rg.ru/2015/01/27/restorani.html (дата обращения: 12.03.2016).
28. Израильский производитель ароматических добавок покупает WIBERG [Электронный ресурс]
// Agro 2b. URL: http://agro 2b.ru/ru/news/26117-Izrailskij-proizvoditel-aromaticheskih-dobavok-pokupaet-Wiberg.html (дата обращения: 20.04.2016).
29. Национальное рейтинговое агентство. Развитие ритейла в России в 2014 г. [Электронный документ]
URL: www.ra-national.ru (дата обращения: 12.03.2016).
30. Официальный сайт. FRUTAROM. [Электронный ресурс]
URL: http://www.frutarom.com/FrutaromNew/Templates/showpage.asp?DBID=1&LNGID=1&TMID=178&FID=545&PID=0&IID=2308 (дата обращения: 20.04.2016).
31. Официальный сайт. WIBERG. [Электронный ресурс]
URL: http://www.wiberg.com.ru/ (дата обращения: 20.04.2016).
32. Проблема кадров в России [Электронный документ]
// Деловые новости – 16.08.2013. URL: http://delonovosti.ru/main/1580-problema-kadrov-v-rossii.html (дата обращения: 12.03.2016).
33. Птуха А. Российский рынок специй, приправ и пряностей. [Электронный ресурс]
// Food market news — 2014. URL: http://sfera.fm/articles/rossiiskii-rynok-spetsii-priprav-i-pryanostei (дата обращения: 12.04.2016).
34. Птуха А. Российский рынок специй, приправ и пряностей. [Электронный ресурс]
// Отраслевой портал – 21.10.2014. URL: http://article.unipack.ru/52180/ (дата обращения: 12.04.2016).
35. Уровень жизни в России [Электронный документ]
URL: https://allinvestments.ru/uroven-zhizni-v-rossii/ (дата обращения: 12.03.2016).
36. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный документ]
// Цены URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/tariffs (дата обращения: 12.03.2016).
37. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный документ]
// Розничная торговля, услуги населению, туризм URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/enterprise/retail/# (дата обращения: 12.03.2016).
38. Школа инвестора. ВВП России по годам: 1990-2015. [Электронный документ]
URL: http://investorschool.ru/vvp-rossii-po-godam (дата обращения: 12.03.2016).
