Верификация и достижение лидерства

11.Верификация результатов проекта, контроль и мониторинг.

На этом этапе осуществляются следующие действия:

· оценка, тестирование и контроль результатов бенчмаркинга;

· организация системы мониторинга результатов бенчмаркинга;

· размышления о результатах бенчмаркинга, проведение анализа, организация обсуждений и составление соответствующих отчетов;

· выявление недостатков и позитивных моментов в работе системы бенчмаркинга по результатам проекта;

· фиксация опыта бенчмаркинга в официальных документах и в совокупности знаний, умений и навыков специалистов.

12.Рекалибровка и совершенствование системы бенчмаркинга

Рекалибровка означает возможную коррекцию проекта и системы бенчмаркинга, повторение каких-либо этапов методики, пересмотр показателей, позиций, методов и пр. В целом этот этап включает в себя дальнейшее развитие системы бенчмаркинга на предприятии. Выявленный потенциал улучшения системы бенчмаркинга нужно реализовывать посредством конкретных мероприятий. Строится и совершенствуется система непрерывного проведения и улучшения практики синергетического бенчмаркинга для достижение и удержания лидерства. Эффективность системы бенчмаркинга повышается за счет снижения затрат и повышения качества.

Таблица 2.11

Краткое обоснование научной новизны и ценности методики синергетического бенчмаркинга

 

	Существующее	Новое	Ценность
	Модели Бэйтмана, Бакстера, Кэмпа, Кодлинга, МакНэйра и Либфрида, Шетти, Спендолини, Уотсона	Новая модель процесса бенчмаркинга, включающая фазу синтеза на основе синергетического подхода	В отличии от прежних моделей процесса бенчмаркинга (8 моделей), которые включают пять общих стадий (планирование; анализ и сбор информации; сравнение и получение результатов; изменение; верификация и достижение лидерства) новая модель явно включает фазу синтеза на основе синергетического подхода, что теоретически позволяет в процессе бенчмаркинга превзойти исследуемый эталон с помощью синергетических эффектов и преодолеть проблему отрицательных эффектов адаптивного обучения.
	Обычные экономические и финансовые показателей	Новые системы нефинансовых показателей	Новые критерии и системы финансовых и нефинансовых показателей, разработанные в последнее десятилетие, более точно и адекватно отражают состояние, потенциал и перспективы предприятий, что повышает эффективность процедур бенчмаркинга.
	Стандартные показатели издержек и эффектов проекта бенчмаркинга	Новые показатели трансакционных издержек бенчмаркинга, адаптивного и синергетического эффектов бенчмаркинга и формулы расчетов	Ценность новых предложенных показателей в том, что: · показатель трансакционных издержек бенчмаркинга позволяет выявлять ранее неучтенный фактор трансакционных издержек поиска информации, взаимодействия с партнерами и моральных рисков внедрения изменений на поздних этапах проекта; · показатель адаптивного эффекта позволяет выявить насколько проект бенчмаркинга приблизил значения параметров субъекта бенчмаркинга к значениям параметров эталона; · показатель синергетического эффекта позволяет выявить насколько проект бенчмаркинга позволил превзойти эталон (конкурирующую фирму).
	Методы теории вероятности, регрессия и корреляция, факторный и дискриминантный анализ, байесовский статистический анализ и пр.	Использование нейросетей для моделирования бизнес-процессов и трансакций в бенчмаркинге	Нейросети имеют существенное преимущество на этапах анализа данных так как: · лучше прочих методов решают проблему построения сложных неизвестных нелинейных зависимостей в задачах теоретически неограниченной размерности и сложности; · предпочтительнее при высокой стоимости данных и трудности в их получении (в условиях гиперконкуренции), высокой зашумленности, неполноте и противоречивости; · скорость создания нейросетей существенно выше, чем моделей, создаваемых традиционными методами, а трудоемкость разработки ниже; · теоретически позволяют прогнозировать значения трансакционных издержек.
	Мониторинг на основе традиционных методов	Акцент на нейросетевом мониторинге систем	Постоянный и точный мониторинг исследуемых систем на основе обучения и переобучения нейронных моделей в условиях глобализации и гиперконкуренции позволяет снизить неточность, неактуальность и недостоверность информации в процессе бенчмаркинга.
	Концепция превентивного оценивания К.Андерсон	Алгоритм моделирования «эталона будущего»	Всесторонний анализ лучших из существующих эталонов, анализ трендов и тенденций внешней среды и последующая качественная нелинейная экстраполяция, позволяющая сформировать образ эталона будущего, который превосходит современные аналоги.