Gáspár Bettina

A jelenlegi menedzsment diszciplínák különösen fontos elemének számít a controlling, mely jelentős változáson megy keresztül a matematikai és információs-kommunikációs eszközök fejlődésének köszönhetően. A rendelkezésre álló adatok feldolgozásával kinyert információk és azok strukturált elemzése döntő fontosságú a hatékony döntéshozatalban, így hozzájárulva a szervezetek produktivitásának és hatékonyságának javításához. Kutatásunk a tejelő tehenészet ágazatában alkalmazott controlling rendszerekre fókuszál, melynek fejlesztése egyedi szempontok szerint történik. A tejtermelő ágazatban a modern menedzsment módszerek alkalmazása napjainkban versenykritériummá vált. A módszerek közül kiemelendő a lean menedzsment, amelynek alkalmazása támogatja a folyamatok optimalizálását és a szervezet hatékonyság növelését. Ezáltal a controlling rendszereknek már nem csak a lean menedzsmnet által elért eredmények értékelésére, hanem a lean menedzsment hatékonyságának értékelésére is alkalmasak kell legyenek. Tanulmányunkban egy teljesítményértékelő modellt fejlesztünk, amely a tejelő tehenészet controlling rendszerének használatával és teljesítménymutatók (KPIs) alkalmazásával értékeli a szervezet lean teljesítményét és ezzel segíti a menedzsmentet a lean hatékonyságának értékelésében. Az általunk kidolgozott modell a gyűjthető adatok növekedésének és felhasználhatóságának köszönhetően képes folyamatos és pontos visszajelzést adni mind a szervezeti működésről, mind pedig a folyamatok hatékonyságának potenciális fejlesztési lehetőségeiről.
XI. ÉVF. 2023. 4. SZÁM 12-17
DOI: 10.24387/CI.2023.4.3

Ebben a tanulmányban egy olyan lean controlling modellt mutatunk be, amely kifejezetten tejelő tehenészetek működésére lett specializálva. A modell a fuzzy logika módszertanát alkalmazza, hogy rugalmasan kezelje a komplex és bizonytalan rendszerekkel kapcsolatos kihívásokat. A modell alapját három korábban végzett esettanulmány szintetizált eredményei képezik. A modell matematikai alapokra épül, és a lean menedzsmenttel kapcsolódó széleskörű teljesítménymutatókat használja, figyelembe véve a terv-tény elemzési módszertant és a szélsőséges értékek kezelését is. A tanulmány bemutatja a modell alkalmazását, annak előnyeit és korlátait, és felvázolja a modell továbbfejlesztésére vonatkozó lehetőségeket. A tejelő tehenészetek operációs modelljeinek komplexitása, valamint az iparág sajátosságai miatt fokozott szükség van hatékony és rugalmas teljesítménymenedzsment eszközökre. A lean menedzsment megközelítése ilyen eszköztárként jelenik meg, azonban a specifikus mérési és értékelési technikák hiányában gyakran nehezen adaptálható ezekben a rendszerekben. Korábban végzett három esettanulmányunkban a tejelő tehenészetekben való lean menedzsment alkalmazását vizsgáltuk, kiemelt figyelmet fordítva a teljesítménymutatókra és azok komplex összefüggéseire. A tanulmányok során feltártunk néhány kulcsfontosságú kérdést, beleértve a standardizált normák használhatóságát, a lean teljesítmény mérésének módszertanát, valamint a hierarchikus és horizontális szinteken való értékelés kihívásait. Jelen cikkben ezen esettanulmányok eredményeit szintetizáljuk, és létrehozunk egy modellt, mely a lean menedzsmenttel kapcsolatos döntéshozatali folyamatokat támogatja, kifejezetten a tejelő tehenészetek kontextusában. Ennek során fuzzy logikai módszert alkalmazunk, amely rugalmas eszközt biztosít a komplex és gyakran bizonytalan rendszerek modellezésére. A fuzzy logika előnye, hogy képes kezelni a pontatlanságokat és a bizonytalanságokat, amelyek számos esetben előfordulnak a gyakorlatban, például a teljesítménymutatók mérésében és értékelésében. A modellünk matematikai alapokra épül, és a lean menedzsmenttel kapcsolódó széleskörű teljesítménymutatókat használja. Ezen mutatók elemzése során a modell a terv-tény elemzési módszertant veszi figyelembe, és bizonyos feltételek mellett képes kezelni a szélsőséges értékeket is. Ugyanakkor tudatában vagyunk annak, hogy a modell nem képes minden aspektust tökéletesen lefedni, ezért további kutatásokra és fejlesztésekre van szükség a modell pontosságának és hatékonyságának további növelése érdekében.
XI. ÉVF. 2023. 3. SZÁM 12-18
DOI: 10.24387/CI.2023.3.3