Разработка Программы Стратегического Управления Производительностью Предприятия на Основе Метода Экспертного Когнитивного Моделирования (Курсовая работа)

Введение: Контекст и Методологическая База Исследования

Конкурентоспособность современных предприятий уже не измеряется исключительно объемом выпускаемой продукции или сиюминутной эффективностью. В условиях нарастающей турбулентности внешней среды, которую все чаще характеризуют акронимом BANI (Brittle, Anxious, Non-linear, Incomprehensible), традиционные, линейные подходы к стратегическому управлению и планированию производительности теряют свою актуальность. Системы становятся хрупкими, причинно-следственные связи — нелинейными, а само будущее — непостижимым. В этом контексте организации, которые превращают адаптивность в ключевое конкурентное преимущество, демонстрируют доходность, которая на 38% выше среднерыночной, и в 2,7 раза более устойчивый рост в волатильной среде. Это подтверждает, что успех определяется не только эффективностью, но и способностью системы быстро реагировать на шоки и управлять внутренними знаниями, а не просто следовать заранее заданному курсу.

Цель данной работы состоит в разработке научно обоснованной методологии программы стратегического управления производительностью предприятия, ключевым элементом которой выступает метод экспертного когнитивного моделирования.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Обосновать современную парадигму производительности, смещенную в сторону адаптивности, управления знаниями и soft skills.
2. Провести сравнительный анализ стратегических фреймворков и выбрать наиболее релевантную модель для развертывания стратегии (Hoshin Kanri).
3. Детализировать методологию экспертного когнитивного моделирования как инструмента анализа нелинейных связей и построения базы знаний.
4. Сформировать алгоритм и детализированную структуру программы стратегического управления производительностью.
5. Разработать методику оценки эффективности программы с использованием интегрального показателя.

Общая структура работы последовательно раскрывает теоретические основы, переходит к методологическому инструментарию (экспертное моделирование) и завершается проектным описанием (программа и оценка).

---

Теоретические Основы Управления Производительностью в Эпоху Неопределенности

Эволюция и Новая Сущность Производительности в Условиях BANI-мира

Исторически производительность труда рассматривалась как простое соотношение выпуска продукции к затраченному рабочему времени. Однако глобальные сдвиги, начавшиеся с концепции VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity), а ныне достигшие кульминации в BANI-мире, требуют радикального пересмотра этой категории. Чтобы адекватно ответить на эти вызовы, предприятие должно противопоставить:

• Хрупкости (Brittle) — гибкость и стойкость (Resilience).
• Тревожности (Anxious) — сопереживание и осознанность (Mindfulness).
• Нелинейности (Non-linear) — понимание общего контекста (Context).
• Непостижимости (Incomprehensible) — прозрачность и интуитивное схватывание в принятии решений.

Таким образом, современные ключевые показатели производительности (КПЭ) должны смещаться с измерения чистой эффективности и объемов на оценку адаптивности предприятия, скорости принятия решений и устойчивости к внешним шокам. Ибо производительность — это уже не только объем, но и выживаемость в кризисе.

Анализ ключевых показателей. В условиях нелинейности традиционные КПЭ недостаточны. Критически важными становятся следующие метрики:

1. Показатели адаптивности. Оценивают способность предприятия быстро перестраивать бизнес-процессы, перераспределять ресурсы и менять продуктовую линейку. Как уже отмечалось, организации, успешно интегрировавшие адаптивность, получают значительное преимущество в доходности.
2. Скорость принятия решений. Это критерий временного аспекта, который сопоставляет фактическое время выполнения управленческого решения с предусмотренными сроками. Он напрямую связан с производительностью труда менеджеров и способностью быстро реагировать на рыночные изменения.

Роль качественных факторов. В BANI-мире производительность труда все чаще рассматривается через призму качественных, а не только количественных показателей. Ключевыми факторами становятся:

• Мягкие навыки (Soft Skills) персонала. Для 70% российских работодателей мягкие навыки оказались более значимым фактором при подборе персонала, чем профессиональные знания и опыт. Наиболее важными soft skills в условиях BANI-мира HR-специалисты в России считают устойчивость, гибкость и быструю адаптацию к новым условиям (52% опрошенных). Это прямо влияет на способность команды работать в условиях нелинейных изменений.
• Эффективное управление знаниями (Knowledge Management). Производительность растет там, где знания не просто накапливаются, а активно циркулируют и преобразуются. Модель SECI (Социализация, Экстернализация, Объединение, Интернализация) Нонаки и Такеучи описывает повторяющийся цикл преобразования неявных знаний в явные и обратно, обеспечивая постоянное организационное обучение и инновационность.

Обзор и Сравнительный Анализ Стратегических Фреймворков

Эффективное управление производительностью требует жесткой связи между стратегическими целями и операционными действиями. Классические концепции, такие как Сбалансированная система показателей (Balanced Scorecard, BSC), остаются популярными, но могут оказаться слишком статичными в быстро меняющейся BANI-среде, поскольку ее основной недостаток состоит в том, что она не всегда выделяет единый приоритетный показатель для сравнения различных стратегий, а процесс «каскадирования» целей может быть медленным.

Японская модель Hoshin Kanri: Сквозное управление производительностью

Для сквозного стратегического развертывания, обеспечивающего гибкость и вовлеченность, идеально подходит японская модель Hoshin Kanri (в пер. «Управление Компасом» или «Развертывание Политики»). Эта модель специально разработана для связывания стратегических целей (макроуровень) с повседневной работой (микроуровень), что критически важно для управления производительностью.

Характеристика	Balanced Scorecard (BSC)	Hoshin Kanri (HK)	Преимущество HK в BANI-мире
Основной фокус	Измерение результатов по 4 перспективам.	Достижение прорывных целей (Hoshin) через вовлечение.	Ориентация на прорыв, а не только на контроль.
Инструмент развертывания	Стратегические карты и КПЭ.	X-матрица для визуализации и согласования.	Обеспечивает прозрачность нелинейных связей и ответственность.
Вовлеченность	Ограничена, преимущественно сверху вниз.	Высокая, через методику Catchball («Поймай мяч»).	Гарантирует, что инициативы по повышению производительности принимаются и реализуются на всех уровнях.
Улучшения	Периодический пересмотр.	Непрерывное улучшение на основе цикла PDCA.	Постоянная адаптация и корректировка стратегии.

Таким образом, для разработки программы стратегического управления производительностью, которая должна быть адаптивной и гибкой, использование принципов Hoshin Kanri (особенно Catchball для вовлечения персонала в повышение производительности) представляется наиболее релевантным. Разве не вовлеченность персонала является ключом к успешному преодолению тревожности и хрупкости системы?

---

Методология Экспертного Моделирования как Ядро Проектного Управления

Сущность и Технология Когнитивного Моделирования

В условиях BANI-мира, когда причинно-следственные связи нелинейны, а данные для принятия решений недостаточны или противоречивы, стратегическое управление не может полагаться только на традиционный количественный анализ. Необходим инструментарий, способный формализовать неявные знания и опыт руководства. Эту роль выполняет экспертное моделирование — способ анализа, позволяющий определить силу и направление влияния факторов на перевод объекта управления в целевое состояние, особенно в сложных и неопределенных ситуациях.

Его технологической основой часто выступает Экспертная система (ЭС) — программный продукт, который использует искусственный интеллект в виде типовых логических правил, содержащихся в базе знаний, заполняемой экспертом, и способный воспроизводить процесс решения проблемы человеком-экспертом.

Когнитивное моделирование является ключевым инструментом экспертного моделирования в стратегическом управлении. Суть его состоит в исследовании причинно-следственных связей между факторами в виде взвешенного орграфа (когнитивной карты).

На примере производительности труда, когнитивная карта позволяет учесть не только очевидные внешние (макроэкономическая ситуация) и внутренние факторы (технологии), но и неочевидные, но критически важные, такие как:

• Стиль руководства (влияет на тревожность и вовлеченность).
• Вовлеченность сотрудников в принятие решений (связь с Catchball в HK).
• Эргономика рабочего места (оптимизация может увеличить производительность на 10–20%).

В отличие от простых линейных моделей, когнитивная карта присваивает связям веса (количественные оценки влияния), позволяя оценить, как изменение одного фактора нелинейно повлияет на конечный результат. Что из этого следует? Мы получаем возможность не просто регистрировать прошлые ошибки, но активно управлять будущими нелинейными последствиями управленческих решений.

Этапы Интеграции Когнитивного Подхода в Процесс Стратегирования

Интеграция когнитивного моделирования в процесс разработки программы стратегического управления производительностью проходит через два ключевых этапа:

Этап 1: Когнитивная структуризация знаний об объекте и среде

Целью этого этапа является формирование качественной базы знаний, необходимой для построения когнитивной карты. Это достигается синтезом:

1. Формализованного анализа: Проведение PEST-анализа (для внешней среды) и SWOT-анализа (для внутренней среды) с целью выявления стратегических факторов (концептов).
2. Экспертного опроса: Использование методов типа Дельфи или мозгового штурма для получения неявных знаний от ключевых сотрудников (топ-менеджеров, ведущих инженеров, HR-специалистов) об их восприятии причинно-следственных связей в системе производительности.

Результатом является построение когнитивной карты, где узлы — это факторы (например, «Инвестиции в обучение», «Степень автоматизации»), а дуги — это связи с указанием направления и силы влияния.

Этап 2: Динамическое имитационное моделирование на основе когнитивной карты

После построения статической карты начинается динамическое моделирование. Технология когнитивного моделирования позволяет в сжатые сроки разработать и обосновать стратегию, обеспечивая качественно-количественное описание проблемной области.

Имитационное моделирование позволяет:

• Прогнозировать сценарии: Оценить, как система производительности отреагирует на внешние шоки (например, резкое падение спроса или санкции).
• Определять управляющие воздействия: Выявить, какие факторы (например, увеличение инвестиций в soft skills или внедрение Lean-технологий) оказывают наибольший, часто нелинейный, кумулятивный эффект на целевой показатель производительности.

Практический пример: Моделирование позволяет оценить, что инвестиции в обучение персонала (1 рубль) принесут 3–5 рублей дополнительной прибыли за счет повышения производительности (согласно данным Всемирного банка). Когнитивная карта помогает определить, через какие именно звенья (повышение вовлеченности, сокращение брака, ускорение принятия решений) этот эффект будет достигнут. Например, внедрение принципов бережливого производства (Lean) может быть смоделировано как фактор, способный сократить потери рабочего времени до 30%.

---

Разработка Структуры и Содержания Программы Стратегического Управления Производительностью

Общая Логика и Функции Стратегического Управления

Программа стратегического управления представляет собой дорожную карту, обеспечивающую перевод предприятия из текущего состояния в желаемое стратегическое положение. Процесс стратегического управления включает пять ключевых, взаимосвязанных функций:

1. Планирование стратегии: Определение миссии, видения, стратегических целей и разработка конкретных планов и мероприятий.
2. Организация реализации: Распределение ресурсов, делегирование полномочий и создание организационной структуры, способной выполнить стратегию.
3. Координация реализации: Обеспечение синхронизации действий различных подразделений, что особенно важно при сквозном управлении производительностью (как в Hoshin Kanri).
4. Мотивация на достижение результатов: Создание системы стимулирования, ориентированной на достижение стратегических КПЭ.
5. Контроль за выполнением стратегии: Мониторинг и оценка результатов, своевременная корректировка курса.

Ключевые требования к разрабатываемой программе:

• Целенаправленность: Она должна быть ориентирована на глобальную, долгосрочную цель (например, повышение адаптивности и устойчивости предприятия).
• Гибкость: Программа должна предполагать возможность оперативной корректировки решений и мероприятий в соответствии с изменившимися обстоятельствами (что обеспечивает динамическое имитационное моделирование).

Детализированная Структура Программы Приоритетных Мероприятий

Программа стратегического управления производительностью, разработанная на основе экспертного моделирования, должна быть структурирована в соответствии с методическими рекомендациями, охватывающими полный цикл деятельности предприятия. Типовая структура включает три основных блока мероприятий:

Блок программы	Назначение и Целевые Показатели	Примеры мероприятий (на основе экспертного моделирования)
I. Мероприятия по производству продукции/услуг	Направлены на повышение операционной эффективности и качества.	Внедрение цифровых двойников; Автоматизация ключевых производственных процессов; Пересмотр технологических карт на основе принципов Lean.
II. Мероприятия по продвижению и реализации продукции	Направлены на укрепление рыночных позиций и рост доли рынка.	Разработка адаптивных маркетинговых кампаний (гибкость к рыночным шокам); Внедрение систем CRM для повышения скорости обработки запросов.
III. Мероприятия по обеспечению деятельности (Факторы производительности)	КЛЮЧЕВОЙ БЛОК. Направлены на создание внутренней среды, стимулирующей рост производительности труда и управление знаниями.	1. Управление знаниями: Внедрение системы SECI для трансформации опыта; 2. Развитие персонала: Программы развития soft skills (гибкость, устойчивость) для 52% персонала; 3. Бережливое производство: Реализация проектов, нацеленных на сокращение потерь рабочего времени до 30%; 4. Оптимизация принятия решений: Внедрение экспертной системы (ЭС) на базе когнитивной карты для ускорения управленческих циклов.

На этапе разработки программы устанавливаются конкретные, измеримые показатели производительности для каждого мероприятия, а также выбираются ключевые сотрудники, технологии и ресурсы, необходимые для выполнения задач.

---

Критерии и Методы Объективной Оценки Эффективности Программы

Система Критериев Оценки Стратегии

Оценка эффективности программы является заключительным и критически важным этапом стратегического управления (функция «Контроль»). Она должна быть комплексной и двусторонней.

Двойной подход к оценке:

1. Оценка внутренней эффективности: Состояние ресурсов, качество управленческих процессов, уровень развития персонала (soft skills и знания).
2. Оценка внешней эффективности: Достижение конкурентных преимуществ, динамика доли рынка, удовлетворенность клиентов.

Способы оценки:

1. Объективная оценка: Соизмерение фактически полученных количественных и качественных показателей с запланированными (например, фактическое сокращение потерь рабочего времени в сравнении с плановыми 30%).
2. Субъективная оценка: Личностное восприятие руководством и персоналом затраченных сил и полученных результатов (испо��ьзуется для корректировки мотивационных программ и стиля руководства).

Количественные методы (анализ рентабельности, капитализации, эффективности инвестиций) остаются важными, но не могут служить единственным мерилом успеха, поскольку они не выделяют единого приоритетного показателя для сравнения совершенно разных стратегических направлений. Для преодоления этого ограничения и объективного сравнения различных сценариев, смоделированных на когнитивной карте, необходим агрегированный, безразмерный показатель.

Методика Расчета Интегрального Показателя Эффективности

Для обеспечения методологической корректности курсовой работы и возможности объективного сравнения результатов внедрения программы, разработанной на основе экспертного моделирования, целесообразно использовать методику построения безразмерного интегрального показателя эффективности (I_инт).

Этот показатель объединяет разнородные группы метрик (финансовые, операционные, адаптивные) в единое число, что позволяет оценить совокупный эффект от реализации программы.

Алгоритм расчета интегрального показателя эффективности (I_инт):

Шаг 1. Выбор и нормализация показателей.

Необходимо выбрать ключевые показатели по трем группам:

1. Соответствие стратегии среде (напр., скорость адаптации, доля инновационной продукции).
2. Конкурентное преимущество (напр., доля рынка, удовлетворенность клиентов).
3. Общая эффективность деятельности (напр., рентабельность активов, производительность труда).

Каждый показатель P_i переводится в безразмерный вид (путем деления фактического значения на базовое или нормативное) так, чтобы его значение находилось в интервале от 0 до 1.

Шаг 2. Определение весовых значений (W_i).

Веса W_i присваиваются показателям экспертным путем, с использованием тех же экспертов, что участвовали в когнитивном моделировании. Сумма всех весов должна равняться единице (Σ W_i = 1). Этот этап критически важен, так как он позволяет учесть приоритеты, выявленные при моделировании (например, в BANI-мире вес показателя адаптивности может быть выше, чем вес чистой рентабельности).

Шаг 3. Расчет интегрального показателя (I_инт).

Интегральный показатель рассчитывается как средневзвешенная оценка по ключевым группам показателей (или самим показателям):

Iинт = Σni=1 (Wi ⋅ Pi)

Где:

• I_инт — интегральный показатель эффективности.
• W_i — весовое значение i-го показателя (или группы показателей), определенное экспертно.
• P_i — количественная оценка i-го показателя в безразмерном виде.
• n — общее количество показателей.

Практическое применение: Если когнитивное моделирование выявило, что сценарий А (акцент на soft skills и Lean) предпочтительнее сценария Б (акцент на капитальные инвестиции), то расчет интегрального показателя после реализации этих программ позволит объективно подтвердить или опровергнуть этот вывод. Более высокое значение I_инт указывает на более эффективную реализацию стратегии.

---

Заключение

Разработка программы стратегического управления производительностью в условиях BANI-мира требует отхода от линейного планирования и внедрения адаптивных, научно-обоснованных методологий.

Данная работа подтвердила, что для достижения стратегических целей в условиях неопределенности необходимо:

1. Пересмотреть понятие производительности, сместив фокус на адаптивность, скорость принятия решений и качественные факторы (soft skills, управление знаниями).
2. Использовать продвинутые фреймворки, такие как Hoshin Kanri, для сквозного развертывания стратегии и повышения вовлеченности персонала.
3. Применить метод экспертного когнитивного моделирования как ядро проектного управления. Это позволяет формализовать неявные знания, построить когнитивную карту причинно-следственных связей и провести динамическое имитационное моделирование для оценки кумулятивного, нелинейного эффекта управляющих воздействий (например, инвестиций в обучение или эргономику).
4. Сформировать гибкую программу приоритетных мероприятий, детализирующую шаги по повышению производительности труда в рамках обеспечения деятельности предприятия.
5. Обеспечить объективный контроль посредством расчета безразмерного интегрального показателя эффективности (I_инт), который позволяет агрегировать разнородные КПЭ и сравнивать результаты различных стратегических сценариев.

Предложенная методология предоставляет исчерпывающую теоретическую и методологическую базу для проектирования адаптивной системы стратегического управления производительностью на современном предприятии, способной противостоять вызовам BANI-среды.

Список использованной литературы

1. Экономика труда, 2-е изд. / под ред. Н.А. Горелова. Санкт-Петербург: Питер, 2007. 704 с.
2. Злоказов Ю.И. Управление производительностью труда. Нормативный подход. Москва: Финансы и статистика, 2008. 200 с.
3. Щенников С.Ю. Реинжениринг бизнес-процессов. Экспертное моделирование, управление, планирование и оценка. Москва: Ось-89, 2004. 288 с.
4. Лабоцкий В.В. Управление знаниями. Минск: Современная школа, 2007. 400 с.
5. Мильнер Б.В. Управление знаниями в инновационной экономике. Москва: Экономика, 2009. 600 с.
6. Богуславская С.А. Развитие методов стратегического управления предприятием. Saarbrücken: Ламберт, 2011. 148 с.
7. Абалкин Л.В. Высшая экономика: статья // Прямые инвестиции. 2008. №4.
8. Распоряжение Правительства РФ от 15.08.2024 N 2199-р «Об утверждении Концепции развития…» (II. Структура стратегии развития). Доступ из СПС «КонсультантПлюс». URL: https://www.consultant.ru/ (Дата обращения: 24.10.2025).
9. Технология когнитивного моделирования в системном управлении стратегическим маркетингом производственных организаций // Экономика и банки. 2024. №1. С. 94-102. URL: http://polessu.by/files/nauka/zhurnaly/ekonomika-i-banki/2024-1/94-102.pdf (Дата обращения: 24.10.2025).
10. Представление знаний в экспертных системах : учебное пособие / [авторы не указаны]. Екатеринбург: УрФУ, [год не указан]. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/57662/1/978-5-7996-2037-0.pdf (Дата обращения: 24.10.2025).
11. СТРАТЕГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИЯТИЕМ. URL: http://osu.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
12. Функции и принципы стратегического управления. URL: https://up-pro.ru/library/strategy/strategicheskoe-upravlenie/funkcii-i-principy-strategicheskogo-upravleniya.html (Дата обращения: 24.10.2025).
13. Стратегическое управление компанией: виды, уровни и этапы. URL: https://evomgt.org/strategicheskoe-upravlenie-kompaniej/ (Дата обращения: 24.10.2025).
14. Подходы к оценке эффективности стратегического управления предприятиями в отечественной и зарубежной теории и практики. URL: https://donntu.ru/pdf/vestnik/p4-20-8.pdf (Дата обращения: 24.10.2025).
15. Исходные концепции стратегического управления и их современная оценка. URL: https://spbu.ru/ (Дата обращения: 24.10.2025).
16. ФОРМАТ СТРАТЕГИИ: ПРАКТИКА КРУПНЕЙШИХ РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ. URL: https://jsdrm.ru/jour/article/view/217/190 (Дата обращения: 24.10.2025).
17. Оценка эффективности стратегического планирования на промышленном предприятии. URL: https://www.1economic.ru/lib/12316_1.html (Дата обращения: 24.10.2025).
18. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ. URL: https://gstou.ru/ (Дата обращения: 24.10.2025).
19. Опыт применения многоуровневого стратегического моделирования. URL: https://www.hse.ru/ (Дата обращения: 24.10.2025).
20. VUCA- И BANI-МИР — НОВАЯ РЕАЛЬНОСТЬ ДЛЯ РОССИЙСКОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vuca-i-bani-mir-novaya-realnost-dlya-rossiyskogo-predprinimatelstva (Дата обращения: 24.10.2025).
21. VUCA, BANI, SHIVA – акронимы, объясняющие мир. URL: https://usfeu.ru/ (Дата обращения: 24.10.2025).
22. Экспертные системы. URL: http://misnik.by/ES.pdf (Дата обращения: 24.10.2025).
23. КОНЦЕПЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ: Модель ресурсов управления знаниями. URL: https://filesusr.com/ (Дата обращения: 24.10.2025).
24. ВАЖНОСТЬ РАЗВИТИЯ SOFT SKILLS В УСЛОВИЯХ VUCA-МИРА. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vazhnost-razvitiya-soft-skills-v-usloviyah-vuca-mira (Дата обращения: 24.10.2025).
25. Статьи по менеджменту знаний и управлению изменениями. URL: www.smartedu.com (Дата обращения: 24.10.2025).