Модель процесса управления производственными потребностями угледобывающего предприятия в условиях VUCA

В современном бизнес-окружении компании сталкиваются с множеством внешних и неконтролируемых рисков, таких как быстрое технологическое развитие, изменение поведения клиентов, внедрение новых бизнес-моделей, изменяющиеся законы и постоянно растущая конкуренция как внутри страны, так и за ее пределами. Эти динамичные бизнес-среды характеризуются высокой скоростью, сложностью, многофакторностью и непредсказуемостью, что представляет собой вызов для компаний в адаптации и управлении бизнесом. Актуальность поиска новых решений для компании в ближайшем будущем будет только расти. Цель исследования заключается в разработке модели управления, учитывающей сложную структуру аналитических и контрольных процессов, для сохранения и повышения конкурентоспособности. В статье рассмотрены особенности методологии управления производственными потребностями угледобывающего предприятия в условиях VUCA, основные типы неопределенности и способы борьбы с ними. В рамках исследования использовались такие методы, как анализ, синтез, системный подход и моделирование. На основе анализа лучших зарубежных и российских практик предложена модель процесса управления угледобывающего предприятия с применением цифровых технологий, автоматизирующих процесс планирования, управления рисками и получения обратной связи. Показано особое значение быстрореагирующей системной обратной связи в модели процесса управления производственными потребностями угледобывающего предприятия в условиях неопределенности. Результатом работы является модель, методологически рассматривающая производственную систему угледобывающего предприятия как единую: управляющая и управляемые подсистемы интегрированы в единую большую систему, обеспечивающую грамотное управление финансовыми, производственными и кадровыми ресурсами, обеспечивая максимально эффективное использование. В статье показано, как преобразовать бизнес-процесс «Как есть» в «Как должно быть». Предложена система многофакторной обратной связи, направленной на выявление ошибок с последующей корректировкой. Новая модель управления способствует значительному сокращению времени и человеко-часов, затраченных на бизнес-процесс.

1. Nurul F. M.A., Siti S. O., Fazian H. VUCA: Theories, Concepts, and its Remedy. In book: Leading through the COVID-19 Crisis. Publisher: Penerbit UTHM; 2021:1–9. URL: https://www.researchgate.net/publication/363640334

2. Шакирова Д. М., Репина Э. Ю., Хазишин А. А., Срурова А. Т., Акбатырова Н. А. Методы управления рисками в современных условиях VUCA-мира. Московский экономический журнал. 2022;(6):394–406. DOI: 10.55186/2413046X_2022_7_6_350

3. Шипкова О. Т., Акимова Е. Н., Шатаева О. В. Инструменты планирования и принятия решений в условиях глубокой неопределенности как основа проактивной позиции экономического субъекта. Вестник государственного университета просвещения. Серия: Экономика. 2022;(2):127–141. DOI: 10.18384/2310–6646–2022–2–127–141

4. Юсуфова О. М., Шиболденков В. А., Пономарева Е. И. Анализ технологий управления производственными потребностями сложной системы в условиях неопределенности. Креативная экономика. 2020;14(5):847–868. DOI: 10.18334/ce.14.5.100961

5. Цхададзе Н. В. Индустрия 4.0: концепция воздействия на экономику. Инновации и инвестиции. 2020;(7):43–45. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/industriya-4–0-kontseptsiya-vozdeystviya-naekonomiku.pdf

6. Alkhatib R., Lebdy R. Digital manufacturing and the Fifth Industrial Revolution. In book: Analyzing Future Applications of AI, Sensors, and Robotics in Society. 2021:69–86. URL: https://www.researchgate.net/publication/348120483_Digital_Manufacturing_and_the_Fifth_Industrial_Revolution

7. Ловкова Е. С., Новикова О. А. Индустрия 4.0 — Положительные и негативные стороны развития. Журнал прикладных исследований. 2021;(4–1):68–72. DOI: 10.47576/2712–7516_2021_4_1_68

8. Мартынова Ю. А. Инновационные стратегии и управление изменениями в промышленном комплексе: адаптация к динамическим рыночным условиям и технологическим тенденциям. Инновации и инвестиции. 2023;(6):9–12.

9. Халимон Е. А., Геокчакян А. Г. Управление экономикой с позиций научной и цифровой организаций труда. Вестник университета. 2021;(2):130–135. DOI: 10.26425/1816–4277–2021–2–130–135

10. Батиевская В. Б., Соколовский М. В. Исследование производительности труда горняков на разрезах и шахтах Кемеровской области — Кузбасса. Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки. 2022;7(2):237–242. DOI: 10.21603/2500–3372–2022–7–2–237–242

11. Мишин С. П. Модель оптимального стимулирования менеджеров многоуровневой организации в условиях неопределенности. Управление большими системами. 2008;(22):168–206.

12. Slagmulder R., Devoldere B. Transforming under deep uncertainty: A strategic perspective on risk management. Business Horizons. 2018;61(5):733–743. DOI: 10.1016/j.bushor.2018.05.001

13. Зотова А. И. Системный подход к планированию деятельности предприятия. Бизнес в законе. Экономико-юридический журнал. 2014;2:28–32. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistemnyy-podhod-kplanirovaniyudeyatelnosti-predpriyatiya/viewer

14. Walker W. E., Marchau V. A.W.J., Swanson D. Addressing deep uncertainty using adaptive policies: Introduction to section 2. Technological Forecasting and Social Change. 2010;77(6):917–923. DOI: 10.1016/j.techfore.2010.04.004

15. Haasnoot M., Kwakkel J., Walker W., van Maat J. Dynamic adaptive policy pathways: A method for crafting robust decisions for a deeply uncertain world. Global Environmental Change. 2013;23(2):485–498. DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2012.12.006

16. Neufville R., Smet K. Engineering Options Analysis (EOA). In book: Decision Making under Deep Uncertainty. Springer; 2019:117–132. URL: https://www.researchgate.net/publication/332236466_Engineering_Options_Analysis_EOA

17. Lempert R. J., Popper S. W., Bankes S. C. Shaping the next one hundred years: New methods for quantitative, long-term strategy analysis (MR-1626-RPC). Santa Monica, CA: The RAND Corporation; 2003. 208 p. DOI: 10.7249/MR1626

18. Hastings D., Mcmanus H. A Framework for Understanding Uncertainty and its Mitigation and Exploitation in Complex Systems. IEEE Engineering Management Review. 2006;34(3):81–81. DOI: 10.1109/EMR.2006.261384