Россия
Введение. Ключевой показатель эффективности в виде оборота вагонов на сети ОАО «РЖД» по итогам 2023 году имеет негативную динамику. Для изменения тренда требуется определить резервы повышения операционной эффективности для производственного цикла вагонных активов с фокусом на качество исполнения действующих процессов, в том числе в организациях, имеющих железнодорожную инфраструктуру. Авторы ставят целью - выявить и структурировать логистические процессы во внутренней среде промышленных предприятий, а также распределить зоны функциональной ответственности за составные части оборота вагона, чтобы сформировать точки роста для усиления конкурентных преимуществ при производстве готовой продукции промышленных предприятий. Методы. В рамках проведенного исследования применялись общенаучные и специальные методы. К общедоступным методам относятся такие, как анализ структуры оборота вагонов, включая хронометраж, и его сравнение с лучшими практиками, а также формализация формул для оценки экономической эффективности при работе с вагонными активами и коммерческих ставок на железнодорожные услуги. Среди специальных были использованы социологический опрос в виде интервьюирования фокусных групп из состава независимых экспертов, а также метод процессной аналитики для оценки связей между участниками железнодорожного перевозочного процесса. К научной новизне статьи следует отнести разработку структуры производственного цикла вагона c функциональными зонами ответственности для промышленных предприятий при управлении вагонными активами и разработку целевой модели организации операционных мероприятий непрерывных улучшений в разрезе функциональных подразделений предприятия. Результаты и выводы. Предложения и рекомендации, изложенные в статье, будут полезны при оценке эффективности железнодорожных хозяйств промышленных предприятий для руководителей, специалистов в области промышленности, логистики и независимых консультантов на различных уровнях взаимодействия – от управления себестоимостью до предоставления логистического сервиса.
операционная эффективность, производственный цикл вагона, управление железнодорожными активами предприятия, нормативная доходность
1. Augusto, A., Mendling, J., Vidgof, M., Wurm, B. The connection between process complexity of event sequences and models discovered by process mining / Pedrycz, W. // Information Sciences - 2022. - №598. - pp. 196–215 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.03.072; EDN: https://elibrary.ru/CAGCHF
2. Cook, J.E., Du, Z., Liu, C., Wolf. A.L. Discovering models of behavior for concurrent workflows / van der Aalst, W., Weijters, T. // Computers in Industry - 2004. - №53. - pp. 297–319 DOI: https://doi.org/10.1016/j.compind.2003.10.005; EDN: https://elibrary.ru/EUTQMB
3. González Lopêz de Murillas, E., Reijers, H. A., van der Aalst, W. M. P.Connecting databases with Process Mining: a meta model and toolset / Gray, J. // Software & Systems Modeling -2019. - №18. - pp. 1209-1247
4. Hammer, M., Champy, J. Reengineering the Corporation: A Manifesto for Business Revolution / Hammer, M., Champy, J. - Massachusetts: Harper Business, 2006. - 272 p.
5. Heber, E., Hagen, H., and Schmollinger, М. Application of Process Mining for Improving Adaptivity in Case Management Systems / Zimmermann, А., Rossmann, А. // Digital Enterprise Computing - 2015. - pp. 221-231
6. Heizer. J., Render, B., Munson, C. Operations Management: Sustainability and Supply Chain Management / Heizer. J. - London: Pearson, 2020. - 912 p.
7. Mahendrawathi, E. R., Arsad, N., Astuti, H. M., Kusumawardani, R. P., & Utami, R. A. Analysis of production planning in a global manufacturing company with process mining // Journal of Enterprise Information Management - 2018. - №2, pp. 317–337
8. Martinelli, R. J., Rahschulte, T., Waddell, J. M. Leading global project teams: The new leadership challenge / Martinelli, R. J., Rahschulte, T., Waddell, J. M. – Bucharest: Multi-Media Publications Inc., 2020. - 264 p.
9. Pravilovic, S., Appice, A., Malerba, D. Process Mining to Forecast the Future of Running Cases / Appice, A., Ceci, M., Loglisci, C., Manco, G., Masciari, E., Ras, Z. // New Frontiers in Mining Complex Patterns - 2014. - pp. 67-81
10. R'bigui, H., Cho, C. The state-of-the-art of business process mining challenges // International Journal of Business Process Integration and Management - 2017. - №4. - pp. 285–303 DOI: https://doi.org/10.1504/IJBPIM.2017.088819; EDN: https://elibrary.ru/KFPAFB
11. van der Aalst, W. M. P. Process mining: Data Science in Action / van der Aalst, W. M. P. - New York City: Springer, 2016. - 486 p.
12. White, M. Case Management: Combining Knowledge With Process / White, M. // BPTrends - 2009. - pp. 1–14.
13. Андерсен, Б. Бизнес-процессы. Инструменты совершенствования / Ю.П. Адлер - М.: РИА «Стандарты и качество», 2003.- 272 С. EDN: https://elibrary.ru/QQCSHZ
14. Клочков, А.К. Вовлеченность и лояльность персонала от А до Я / А.К.Клочков - М.: Эксмо, 2021. - 233 С.
15. Проценко, О.Д., Проценко, И.О. Логистика и управление цепями поставок - взгляд в будущее. Макроэкономический аспект / О.Д. Проценко – М.: ИД «Дело» РАНХиГС, 2012. - 218 С. EDN: https://elibrary.ru/QVDUUT
16. Рыженков, А. В. Формирование рейтинговой оценки филиальной сети логистической компании на основе системы ключевых показателей эффективности // Логистика и управление цепями поставок. - 2018. - №2. - С. 46–51 EDN: https://elibrary.ru/XSVQOT
17. Сергеев, В. И., Стерлигова, А. Н., Дыбская, В. В., Зайцев, Е. И. Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов / В.И. Сергеев - М.: ИНФРА-М, 2004. - 976 С.
18. Слак, Н., Чеймберс, С., Джонстон, Р. Организация, планирование и проектирование производства. Операционный менеджмент / Н. Слак - М.: ИНФРА-М, 2020. - 790 c.
19. Стерлигова, А.Н., Фель, А.В. Операционный (производственный) менеджмент / А.Н. Стерлигова, А.Н. Фель – М.: ИНФРА-М, 2009. - 187 c. EDN: https://elibrary.ru/SDPYDL
20. Чейз, Б.Р., Джейкобз, Р.Ф., Аквилано, Н. Дж. Производственный и операционный менеджмент / Р.Б. Чейз, Ф. Р. Джейкобз, Н. Дж. Аквилано – М.: Диалектика, 2019. - 1094 C.
