Применение кросс-функционального подхода для оптимизации деятельности специализированной автобазы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В статье рассматривается возможность применения кросс-функционального подхода для анализа и оптимизации бизнес- процессов автотранспортного предприятия. Кросс-функциональные и сквозные процессы являются базовыми подходами к процессному управлению предприятием. В статье анализируются особенности применения каждого из подходов, а также приводится обоснование необходимости создания кросс-функциональной команды для оптимизации рассматриваемых процессов.

 Кросс-функциональная команда включает в себя сотрудников разных подразделений, вовлеченных в кросс-функциональный процесс. Эффективность выполнения задач подобной командой достигается за счет прямой коммуникации между всеми членами команды. В работе приводятся основные этапы создания кросс-функциональной команды и условия ее успешного функционирования.

Цель – повышение эффективности управления процессами автотранспортного предприятия компании за счет внедрения кросс-функционального подхода и организации кросс-функциональной команды.

Материалы и методы. Для анализа процессов автотранспортного предприятия авторами статьи применяется метод визуализации бизнес-процессов  с помощью диаграмм в нотациях VAD (Value-Added Chain) EPC (Event-Driven Process Chain). Визуализация позволяет лучше понять, как происходят операции внутри предприятия, выявить узкие места, ненужные задержки и другие проблемы, которые могут замедлять или ослаблять эффективность коммуникации. Для решения выявленных проблем предложено применить кросс-функциональный подход.

Результаты. В данной статье рассмотрены особенности деятельности специализированной автобазы при организации процесса выхода водителя на маршрут, выявлены проблемы процесса и предложено оптимизационное решение, позволяющее сократить время выхода водителя на маршрут, что уменьшит количество нареканий со стороны клиентов автобазы.

Об авторах

Елена Анатольевна Калиберда

Омский государственный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: elekaliberda@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-2796-5913
SPIN-код: 4209-8442
Scopus Author ID: 57201735193
ResearcherId: K-1294-2018

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры математических методов и информационных технологий в экономике

Россия, проспект Мира, 11, г. Омск, 644000, Российская Федерация

Ксения Владимировна Чемерилова

Омский государственный технический университет

Email: trr474747@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6648-3672
SPIN-код: 1851-6858
ResearcherId: N-9714-2015

старший преподаватель, кафедры математических методов и информационных технологий в экономике

Россия, проспект Мира, 11, г. Омск, 644000, Российская Федерация

Ольга Геннадьевна Шевелева

Омский государственный технический университет

Email: osh_a@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8724-4520

старший преподаватель, кафедры математических методов и информационных технологий в экономике

Россия, проспект Мира, 11, г. Омск, 644000, Российская Федерации

Список литературы

  1. Автотранспортное предприятие: понятие, задачи и организационная структура. (2018). Получено с https://umc-auto.ru/автотранспортное-предприятие-струк/
  2. Белайчук, А. Управление кросс-функциональными процессами. Получено с https://quality.eup.ru/DOCUM7/Cross-functional_processes.htm
  3. Богданович, М. Кросс-функциональное взаимодействие департаментов. Как наладить работу. Получено с https://training-institute.ru/blog/kross-funktsionalnoe-vzaimodejstvie-departamentov-kak-naladit-rabotu
  4. Гордеева, Е. И. (2022). Кросс-функциональные бизнес-процессы как новый объект исследования. Учет. Анализ. Аудит, 9(3), 107–116. https://doi.org/10.26794/2408-9303-2022-9-3-107-116 EDN: https://elibrary.ru/KXACVB
  5. Гордеева, Е. И. (2016). Контроллинг и оценка эффективности кросс-функциональных бизнес-процессов. Вестник профессиональных бухгалтеров, (6). Получено с https://www.ipbr.org/projects/vestnik/editions/2016/6/gordeeva EDN: https://elibrary.ru/XHXZXN
  6. Гордеева, Е. И. (2016). Учетно-аналитическое сопровождение кросс-функциональных бизнес-процессов. Научные записки молодых исследователей, (4-5), 53–59. EDN: https://elibrary.ru/WTIWXZ
  7. Калабина, Е. Г., & Беляк, О. Ю. (2021). Кросс-функциональные команды: основные направления исследований в менеджменте. Управленец, 12(6), 104–114. https://doi.org/10.29141/2218-5003-2021-12-6-7 EDN: https://elibrary.ru/XZBVLO
  8. Коптелов, А. К. Неизбежность процессного подхода. Получено с https://koptelov.info/kniga-upravlenie-biznes-protsessami/neizbezhnost-protsessnogo-podhoda
  9. Линева, Е. Л. (2013). Классификация автотранспортных предпринимательских структур. Вестник Псковского государственного университета. Серия: Экономика. Право. Управление, (2), 79–84. EDN: https://elibrary.ru/QGSBAD
  10. Миллиардов, А. Как оптимизировать бизнес-процессы. Путь к автоматизации и эффективности. Получено с https://vb.topbook.me/books/1668850399543
  11. Репин, В. В. (2014). Бизнес-процессы. Моделирование, внедрение, управление (2-е изд.). Москва: Манн, Иванов и Фербер. 512 с.
  12. Akuffo, I. N. (2020). Cross-functional teams and innovation performance: The case of multinational enterprises. International Journal of Export Marketing, 3(3), 204–218. https://doi.org/10.1504/IJEXPORTM.2020.107720 EDN: https://elibrary.ru/ONCRIE
  13. Powell, D. J., & Bartolome, C. P. F. (2020). Enterprise-wide Value Stream Mapping: From dysfunctional organization to cross-functional, collaborative learning and improvement. 2020 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) (Singapore, 14–17 December 2020). Singapore: IEEE, 551–555. https://doi.org/10.1109/IEEM45057.2020.9309977
  14. Franke, H., & Foerstl, K. (2021). Goals, conflict, politics, and performance of cross-functional sourcing teams—Results from a social team experiment. Journal of Business Logistics, 41(1), 6–30. https://doi.org/10.1111/jbl.12225
  15. Powell, D. J., & Coughlan, P. (2020). Rethinking lean supplier development as a learning system. International Journal of Operations & Production Management, 40(7/8), 921–943. https://doi.org/10.1108/IJOPM-06-2019-0486 EDN: https://elibrary.ru/AHUOJQ
  16. Li, Y., Zhang, J. C., & Zhang, H. H. (2018). Collaborative innovation using bi-processes cross-functional team on new product development. IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) (Bangkok, Thailand, 16–19 December 2018). Bangkok: IEEE, 1904–1908. https://doi.org/10.1109/IEEM.2018.8607394

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Калиберда Е.А., Чемерилова К.В., Шевелева О.Г., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».