Zkoumání vybraných postupů pro práci s riziky v průmyslových podnicích

SP2017/102

Macurová Pavla doc. Ing., CSc.

01. 01. 2017 - 31. 12. 2017

Předmět výzkumu v rámci projektu Navrhovaný výzkum spadá do oblasti řízení rizik v podniku. Předmětem výzkumu je studium a ověřování vybraných postupů (metod, technik) pro posuzování rizik a vybraných nástrojů pro zmírnění rizik v podniku. Posuzováním rizik se rozumí (v souladu s ČSN ISO 31 000) proces identifikace rizik, analýzy rizik a hodnocení rizik. Pro výzkum byly účelově vymezeny dvě problémové oblasti: 1. metody pro posuzování rizikových faktorů a rizik, 2. metody pro zmírňování rizika nesprávného odhadu poptávky. V první řešené oblasti budou předmětem zkoumání a ověřování metody pro klasifikaci rizik podle charakteristik jejich výskytu a závažnosti dopadu a dále metody pro analýzu citlivosti cílových podnikových veličin na velikost rizikových faktorů. Přednostně budou zkoumány metody umožňující zvýšení objektivity při hodnocení rizik. Ve druhé řešené oblasti budou zkoumány a ověřovány metody pro analýzu poptávky, pro predikci poptávky a pro signalizování chyby předpovědi. Ověřování vybraných metod bude provedeno v konkrétních podnikových podmínkách. Důvodem výběru výše uvedených dvou oblastí byly současné potřeby podniků týkající se systematického řízení rizik jako součásti celkového řízení podniku, na což reagují i témata dvou doktorských prací nově zadaných v rámci oboru podniková ekonomika. První doktorská práce se zaměřuje na řízení rizik v souvislosti se zaváděním prvků Průmysl 4.0. Druhá doktorská práce bude věnována zavádění systému řízení zásob dodavatelem, kdy dodavatel samostatně rozhoduje o velikosti a okamžiku nové dodávky, a tudíž je v jeho zájmu snížit rizika tohoto procesu kvalitní analýzou spotřeby u odběratelů. Styčným bodem obou témat je identifikace a zvládání rizik. Současný stav poznání Současný stav poznání vychází jak z teoretických zdrojů z oblasti řízení rizik v podniku, tak z výsledků vlastního řešení předcházejících výzkumných projektů SGS zaměřených na řízení rizik v logistice (řešeno v letech 2010 a 2011: SP/201085 a SP 2011/87). Je prokázáno, že v posledních letech rizika v průmyslových podnicích narůstají spolu s tím, jak roste konkurence na trhu, zmenšuje se předvídatelnost poptávky, zeštíhlují se procesy a vzrůstá závislost na technice a informačních systémech. Pro systematické řízení rizik, jehož integrování do celopodnikového řízení se nově stalo nezbytností (mimo jiné je i požadavkem revidované normy ČSN EN ISO 9001: 2016), je potřebné kromě jiného využívat vhodný metodický aparát pro kvalitní identifikování rizik a hodnocení jejich závažnosti za účelem správné volby opatření k ošetření rizik. I přesto, že teorie poskytuje poměrně široké zázemí metod pro práci s riziky (např. sada základních metod pro posuzování rizik je zpracována v ČSN EN 31010), problémem se stává hlubší pochopení rizik, a to na základě zkoumání vzájemných závislostí v podnikové činnosti. Je žádoucí překonat častý subjektivismus či provozní slepotu při odhalování skutečně nejzávažnějších rizik (důsledky jednostranného pohledu prokázali např. Sarkers a kol., 2016). Při snahách o praktickou aplikaci posuzování rizik je nutno existující metody modifikovat vzhledem k charakteru činnosti konkrétních podniků a rovněž postupy diferencovat podle velikosti podniku, úrovní řízení apod. V časopisecké literatuře z posledních let se objevují jak různé modifikace tradičních postupů pro hodnocení rizik (např. Hughes, 2014), tak i nové ucelené metodiky speciálně vyvinuté pro určité průmyslové obory nebo pro určitý druh rizik (např. metodika zkoumání rizik selhání klíčových výrobních či informačních systémů publikovaná van Stalduienem (2017)). Tyto postupy jsou podnětné právě pro aktuálně narůstající rizika plynoucí ze závislosti na automatizovaných a digitalizovaných procesech. Jeví se jako vhodné systematicky tyto nové postupy podchytit, analyzovat a vyhodnotit posuny, které přinášejí. Pokud jde o druhou specifikou oblast zkoumání v rámci projektu, nesprávná předpověď poptávky nepříznivě ovlivňuje všechny klíčové procesy v logistickém řetězci podniku i u jeho partnerů. Ve svých důsledcích způsobuje tzv. efekt dlouhého biče. Metodický aparát základních predikčních metod sice je zastoupen v řadě publikací (např. Jacobs a Chase (2012), Ghiani a kol. (2013), Gros (2015)), avšak podle přechozích výzkumných poznatků řešitelů jsou tyto metody málo používány pro svou pracnost a malou erudici uživatelů. S postupujícím vývojem informačních technologií se však otevírají nové možnosti pro uplatnění těchto metod. Značným problémem ovšem je umět vybrat správnou metodu predikce pro konkrétní produkt a konkrétní trh, zvolit vhodný časový horizont predikce, vhodný stupeň položkové detailizace, stanovit parametry příslušného predikčního modelu a vystihnout, v jakém rozsahu je nutno provádět korekce výsledků kvantitativních metod pomocí kvalitativních metod. Kombinování kvantitativních a kvalitativních metod predikce je teorií doporučováno (např. Jacobs a Chase, 2012). Je rovněž potřebné pro konkrétní podmínky vytvořit mechanismus vyhodnocování chyb predikce a signalizování potřeby změnit metodu predikce. Z uvedeného vyplývá, že je žádoucí provádět výzkum aplikovatelnosti predikčních metod zaměřený na jasně specifikovaný výrobkový obor se současným zobecněním těch částí aplikačních poznatků, které jsou přenositelné pro podobný nebo jiný produktový obor. Cíl projektu Cílem řešení projektu je v rámci dvou vymezených problémových oblastí provést výběr, ověření a osvojení metod přispívajících k poznávání a zvládání aktuálních podnikových rizik. Dílčí cíle pro 1. oblast zkoumání: - prozkoumat a zhodnotit existující metody pro posuzování podnikových rizik, - ověřit aplikovatelnost vybraných metod pro posuzování rizik ve zvolených podnicích (z hledisek dostupnosti údajů, stupně obtížnosti, objektivity aj.), - v průběhu ověřování metod získat poznatky o existujících rizicích a očekávaných změnách rizikových faktorů ve zkoumaných podnicích, - zpracovat pasporty náročnějších metod pro posuzování rizik. Dílčí cíle pro 2. oblast zkoumání: - provést klasifikaci a zhodnocení metod pro analýzu a predikci poptávky, - formulovat pravidla pro výběr metody predikce poptávky, - doporučit vhodnou metodu predikce poptávky a vyhodnocování chyby predikce pro konkrétní skupinu výrobků ve zvoleném podniku, - identifikovat očekávaný vliv přesnější predikce na procesy v logistickém řetězci zkoumaného podniku. Metodika postupu řešení Nejprve proběhne studium a zpracování druhotných odborných zdrojů týkajících se metod vymezených v předmětu řešení projektu. Poté budou vymezena kritéria pro utřídění identifikovaných metod a provedena jejich klasifikace a přiřazení jejich použitelnosti s ohledem na vymezená kritéria. V obou oblastech budou z vytvořeného souboru metod zvoleny metody pro jejich ověření v konkrétních podmínkách. K tomuto účelu je předběžně vytipováno několik průmyslových podniků. V první řešené oblasti budou zkoumána rizika nejen pro současný stav, ale bude také prováděno zjišťování možných změn rizikových faktorů s ohledem na nástup digitalizace a dalších proměn podnikatelského prostředí. Pro ověřovací fázi se počítá s kombinací kvalitativních a kvantitativních metod pro posuzování rizik. Ve zkoumaných podnicích proběhnou řízené rozhovory s pracovníky různých řídících úrovní a studium dostupné dokumentace. Jako kvantitativní metody byly předběžně vytipovány analýza citlivosti podnikových veličin na chování rizikových faktorů a dále shluková analýza. Další případné ověřované metody vyplynou z výsledku provedené klasifikace metod. Analýza citlivosti se bude opírat o principy a postupy publikované například autory Fotr a Hnilica (2014). Ve druhé vytčené problémové oblasti bude v rámci ověřování provedena podrobná analýza minulé poptávky týkající se konkrétní skupiny výrobků podniku, který byl k tomuto účelu vybrán a poskytl data. Budou identifikovány složky poptávky a testována vhodnost různých metod předpovědi poptávky. Na základě předběžného průzkumu se počítá s uplatněním metod analýzy časových řad a s exponenciálním vyrovnáním poptávky (při testování různých hodnot parametrů vyrovnávací konstanty). Při testování metod budou hledány postupy nutné pro předběžnou úpravu dat tak, aby byly metody použitelné bez významné ztráty či deformace informací. V závislosti na výsledcích analýzy časových řad a exponenciálního vyrovnání bude případně zvažována i vhodnost kauzálních modelů předpovědi. Bude rovněž testována vhodnost různých ukazatelů pro monitorování a vyhodnocování chyby předpovědi. Vyústěním řešení bude návrh vhodných metod a postupů predikce poptávky pro zkoumanou výrobkovou skupinu. Bude také identifikován očekávaný vliv přesnější predikce na harmonizaci procesů v logistickém řetězci zkoumaného podniku. V rámci řešení projektu budou použita tato data: • odborná literatura (zejména články zveřejněné v databázích Scopus a Web of science), • veřejně dostupná data o činnosti zkoumaných podniků (výroční zprávy, publikované firemní analýzy apod.) a poskytnutá interní dokumentace, • historická data o poptávce po vybrané skupině výrobků za několik let (jsou poskytnuta průmyslových podnikem), • data získaná vlastním empirickým šetřením (zejména řízenými rozhovory). Rámcový harmonogram řešení je následující: • stanovení koncepce řešení - leden 2017, • rozdělení práce v řešitelském týmu – únor 2017, • studium literatury a pramenů – únor až březen 2017, • pasportizace metod identifikovaných studiem – duben 2017, • výběr podniků a metod určených pro ověřovací fázi – květen 2017, • ověřování vybraných metod – květen až říjen 2017, • shrnutí poznatků z ověřování – říjen 2017, • zpracování publikačních výstupů - průběžně, • vypracování závěrečné zprávy o výzkumu – prosinec 2017. Literatura Knihy: Fotr, J. – Hnilica J.: Aplikovaná analýza rizika ve finančním managementu a investičním rozhodování. Praha: Grada, 2014. ISBN 978-80-247-5104-7. Ghiani, G. – Laporte, G. – Musmanno, R.: Introduction to logistics systems management. Second edition. Chichester: John Wiley & Sons, Inc., 2013. ISBN 978-1-119-94338-9. Gros, I. – Dyntar, J.: Matematické modely pro manažerské rozhodování. 2. upravené a rozšířené vydání. Praha: Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, 2015. ISBN 978-80-7080-910-5. Chapman, R. J.: Simple tools and techniques for enterprise risk management. Chichester: Wiley, 2006. ISBN 0-470-01466-0. Jacobs, R. - Chase, R.: Operations and Supply Chain Management. McGraw-Hill/Irwin. 2012. ISBN 978-0073525235. Korecký, M. – Trkovský, V.: Management rizik projektů se zaměřením na projekty v průmyslových podnicích. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 2011. ISBN 978-80-247-3221-3. Mařík, V. a kol.: Průmysl 4.0. Praha: Management Press, 2016. ISBN978-80-7261-440-0. Řezanková, H. – Húsek, D. – Snášel, V.: Shluková analýza dat. Praha: Professional Publishing, 2009. ISBN 978-80-86946-81-8. Smejkal, V. – Rais, K.: Řízení rizik ve firmách a jiných organizacích. 4. aktualiz. a rozšíř. vyd. Praha: Grada Publishing, 2013. 978-80-247-4644-9. Snyder, L. V. – Shen, Z. M.: Fundamentals of supply chain theory. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2011. ISBN 978-0-470-52130-4. Časopisecké články: Constantino, F. – Gravio, G. – Shaban A. – Tronci, M.: Smoothing inventroy decision rules in seasonal supply chains. Expert systems with applications. 44 (2016), pp. 304 – 319. Haardt, E. – Ottjes, J. – van Delft, B. – Lodewijks, G.: Vendor managed inventory in the inbound supply chain in the soft-drink industry. The European simulation and modelling konference (ESM´2010). ISBN 978-90-77381-57-1. pp. 396-400. Hughes, L. – de Jong, M. – Wang, X., Q.: A generic method for analyzing the risks to energy systems. Applied energy. 180 (2016), pp. 895 – 908. Pujawan, I. N. - Geraldin, L. H.: House of risk: a model for proactive supply chain risk management. Business Process Management Journal. Vol. 15, No. 6, 2009. pp. 953 – 967. Sarkers, S. – Engwall, M. – Trucco, P. – Feldmann, A.: Internal visibility of external supplier risks and the dynamics of risk management silos. IEEE transactions on engineering management, vol. 63, No. 4, November 2016. pp. 451 – 461. Sungil, K. – Heeyoung, K.: A new metric of absolute percentage error for intermittent demand forecasts. International Journal of Forecasting. 32 (2016), pp. 669 – 679. Van Donselaar, K. H. – Peters, A. - de Jong, A. - Broekmeulen, R.: Analysis and forecasting of demand during promotions for perishable items. Ing. J. Production Economics, 172 (2016), pp. 65-75. Van Staalduienen, M. – Khan, F. – Gadag, V. - Reniers, G.: Functional quantitative security risk analysis (QSRA) to assist in protecting critical process infrastructure. Reliability engineering and system safety. 157 (2017), pp. 23 – 34. Ostatní zdroje: ČSN EN 31010. Management rizik – Techniky posuzování rizik. 2011. ČSN ISO 31000. Management rizik – Principy a směrnice. 2010.

doc. Ing. Ladislav Ludvík, CSc.
doc. Ing. Pavla Macurová, CSc.
Ing. Martina Žwaková
Ing. Jakub Kovář
Ing. Tomáš Gaďurek
Bc. Iveta Siegelová

Výsledky výzkumu budou zpracovány jednak formou publikačních výstupů, jednak ve formě písemných zpráv, které budou poskytnuty zkoumaným podnikům.
Plánované publikační výstupy:
Rok 2017:
- 2 příspěvky do sborníku ze zahraniční odborné konference evidovaného v databázích Scopus nebo Thomson Reuters (2 ∙ 4 = 8 bodů).
- 1 článek do časopisu v databázi Scopus Jsc (min. 10 bodů).
Rok 2018:
- 1 článek do časopisu v databázi Scopus Jsc (min. 10 bodů).

Výstupem projektu SGS bude závazně minimálně 28 bodů.