Жизненный цикл информационной системы подразделяется на четыре стадии:

Уточнение;

Конструирование;

Передача в эксплуатацию.

Границы каждой стадии определены некоторыми моментами времени, в которые необходимо принимать определенные критические решения и, следовательно, достигать определенных ключевых целей.

Начальная стадия: моделирование, управление требованиями

На начальной стадии устанавливается область применения системы и определяются граничные условия. Для этого необходимо идентифицировать все внешние объекты, с которыми должна взаимодействовать разрабатываемая система, и определить характер этого взаимодействия на высоком уровне. На начальной стадии идентифицируются все функциональные возможности системы и производится описание наиболее существенных из них.

Деловое применение включает:

Критерии успеха разработки;

Оценку риска;

Оценку ресурсов, необходимых для выполнения разработки;

Календарный план с указанием сроков завершения основных этапов.

В рамках данной стадии проводится исследование и анализ деятельности автоматизируемого объекта; значение имеют, разумеется, только те процессы, которые соответствуют целям и задачам этого объекта. В результате получается модель объекта, которую обычно описывают в терминах бизнес-процессов и бизнес-функций. Параллельно с этим выявляются недостатки существующих информационных систем (вспоминаем принцип преемственности) и формулируются потребности в совершенствовании системы управления объектом и/или автоматизации его отдельных функций. Требования должны быть экономически обоснованными. Результатом выполнения описанных этапов стадии является оформление технико-экономического обоснования (ТЭО) и технического задания (ТЗ) на разработку ИС. Обычно ТЭО оформляется как часть ТЗ. Кроме того, в ТЗ обязательно отражаются требования к ИС и ограничения на ресурсы проектирования (в первую очередь, сроки исполнения). Требования к ИС определяются как множество функций, реализуемых системой, а также описание предоставляемой ей информации.

2. Стадия уточнения: анализ и проектирование.

На стадии уточнения проводится анализ прикладной области, разрабатывается архитектурная основа информационной системы.

При принятии любых решений, касающихся архитектуры системы, необходимо принимать во внимание разрабатываемую систему в целом. Это означает, что необходимо описать большинство функциональных возможностей системы и учесть взаимосвязи между отдельными ее составляющими.

В конце стадии уточнения проводится анализ архитектурных решений и способов устранения главных факторов риска в проекте.

В соответствии с полученными требованиями проектировщики разрабатывают функциональную архитектуру ИС, которая отражает структуру выполняемых ей функций, и системную архитектуру ИС, которая представляет собой состав обеспечивающих подсистем. Построение системной архитектуры проводится на базе описания функциональной архитектуры ИС и фактически заключается в составлении технологии обработки информации с участием всех обеспечивающих подсистем ИС (в первую очередь, информационного, технического, и программного обеспечения). Результатом выполнения стадии проектирования обычно являются:

1) концептуальная, логическая и физическая модели данных ИС;

2) спецификации модулей ИС;

3) спецификация пользовательских интерфейсов ИС;

4) множество выбранных проектных решений, определяющих архитектуру ИС – в том числе выбранная платформа ПО, количество звеньев в архитектуре (однозвенная, двухзвенная [клиент-сервер или файл-сервер], трехзвенная) и др. Итоговый документ, завершающий стадию проектирования, – технический проект (ТП).

3. Стадия конструирования: кодирование и тестирование

На стадии конструирования разрабатывается законченное изделие, готовое к передаче пользователю.

По окончании этой стадии определяется работоспособность разработанного программного обеспечения.

На этой стадии производится комплексная отладка ИС, проверка на соответствие модулей системы их спецификациям (наличие всех необходимых функций, отсутствие лишних функций), проверка надежности работы (восстанавливаемость после сбоев программного и аппаратного обеспечения, наработка на отказ и т.п.), обучение персонала. Сложные информационные системы обычно требуют опытного внедрения: например, сначала ИС устанавливается в одном отделе организации, затем постепенно к автоматизации подключаются остальные подразделения. Стадия внедрения завершается подписанием акта приемо-сдаточных испытаний – который устанавливает соответствие реализованной ИС требованиям заказчика.

4. Стадия передачи в эксплуатацию: установка и сопровождение.

На стадии передачи в эксплуатацию разработанное программное обеспечение передается пользователям. При эксплуатации разработанной системы в реальных условиях часто возникают различного рода проблемы, которые требуют дополнительных работ по внесению корректив в разработанный продукт. Это, как правило, связано с обнаружением ошибок и недоработок.

В конце стадии передачи в эксплуатацию необходимо определить, достигнуты цели разработки или нет.

На этой стадии обеспечивается процесс штатной эксплуатации ИС, который помимо всего прочего включает в себя сбор рекламаций (претензий) и статистики о функционировании ИС, исправление ошибок и недоработок, оформление требований к модернизации ИС.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

    Общесистемные принципы имитационного моделирования бизнес-процессов. Характерные черты сложных организационно-технических систем, средства их представления, инструменты прогнозирования. Этапы построения структурных моделей системы; управление проектами.

    презентация , добавлен 09.11.2013

    Сущность инноваций и классификация по типу новизны. Этапы организации инновационного процесса. Типология сотрудников на предприятии применительно к инновациям. Делегирование и мотивация в управлении. Роль контроля в управлении. Планирование развития.

    презентация , добавлен 29.05.2016

    Полная бизнес-модель компании. Шаблоны организационного бизнес-моделирования: разработки миссии, бизнесов, функционала компании. Построение организационно-функциональной модели компании. Инструментальные средства организационного моделирования.

    лекция , добавлен 19.12.2009

    Виды моделирования бизнес-процессов. Описание структуры и финансово-экономической деятельности магазина "Спортмастер". Построение многофакторной регрессивной модели зависимости валовой прибыли от ряда показателей. Прогноз прибыли магазина на перспективу.

    курсовая работа , добавлен 10.05.2015

    Моделирование односекторной экономической системы. Построение графической, статистической и динамической моделей. Графики погашения внешних инвестиций. Моделирование двухсекторной экономической системы. Архитектура системы. Спецификация данных модели.

    дипломная работа , добавлен 16.12.2012

    Понятие термина "инфляция", цели и общие принципы моделирования инфляционного процесса. Концепции и основные модели инфляции в экономике. Особенности проведения антиинфляционной политики государства. Анализ моделей и концепции инфляции в экономике.

    курсовая работа , добавлен 20.12.2015

    Сущность, особенности и классификация производственных процессов, экономические показатели их организации. Анализ организации производственного процесса и его структуры на примере ТОО "Корпорация Казахмыс". Особенности организации труда на предприятии.

    дипломная работа , добавлен 23.05.2014

    Сущность моделирования развития и функционирования национальной экономики. Системный подход как методологическая основа моделирования и прогнозирования национальной экономики. Методология построения межотраслевого баланса в системе национальных счетов.

    курсовая работа , добавлен 25.04.2016

Моделирование

Большинство современных моделей науки управления настолько сложны, что применять их можно только с помощью компьютерной техники. Однако сама концепция модели очень проста. По определению Р. Шеннона «Модель – это представление объекта, системы или идеи в некой форме, отличной от формы самого объекта, системы или идеи». Например, организационная схема – это модель структуры организации; все теории управления, описанные в этой книге, – модели функционирования организации или какой-либо ее подсистемы. Далее вы встретите множество примеров моделей, которые вам уже знакомы.

Основной характеристикой модели является ее способность упрощать ту или иную реальную ситуацию. Поскольку ее форма менее сложна, а многочисленные данные, порой не имеющие прямого отношения к ситуации, опускаются, модель повышает способность менеджера понять и решить возникшую перед ним проблему, а также помогает ему объединить свое суждение и опыт с опытом и мнениями специалистов.

Почему используется моделирование

Существует много причин, по которым вместо непосредственных действий в реальном мире используются модели. Основными являются природная сложность многих организационных ситуаций, невозможность экспериментирования в реальной ситуации, даже когда это необходимо, и ориентация менеджмента на будущее.

Сложность ситуаций

Как и все научные школы менеджмента, наука управления нацелена на решение реальных проблем организаций. Вам может показаться неправдоподобным, что путем замены реальности моделями человек способен лучше справиться с ее проблемами. Но реальный мир организаций невероятно сложен, и проблемы зачастую связаны с таким количеством переменных, что ни один менеджер не может учесть их все. Поэтому обычно ему необходимо ограничить исходные данные и упростить реальную ситуацию до постижимого для человеческого разума уровня.

Экспериментирование

Во многих управленческих ситуациях желательно протестировать альтернативы решения проблемы экспериментальным путем. Понятно, что неразумно тратить миллионы долларов на новый продукт, не определив прежде экспериментально, что он будет работать, как надо, и что его примут потребители. Иногда такие эксперименты можно провести даже в условиях реального мира. Когда Boeing создает новый самолет, Nissan – новый автомобиль, IBM – новый компьютер, они сначала выпускают прототип, тестируют его в реальных условиях и только затем начинают серийный выпуск. Но эксперименты такого типа очень дороги и требуют много времени.

В процессе принятия решений возникает множество серьезных ситуаций, когда альтернативу надо протестировать, но эксперименты в реальных условиях невозможны. Например, когда Volkswagen решила построить завод в США, ей надо было выбрать местность, в которой было достаточно рабочей силы, и подходящие условия налогообложения, материальных поставок и вывоза готовой продукции. Надо было также определить оптимальную последовательность сборки, какие детали завод будет выпускать сам, а какие закупать, и в каком объеме. Очевидно, что ответить на все эти вопросы в ходе эксперимента, протестировав разные варианты в реальной ситуации, фирма не могла.

Ориентация менеджмента на будущее

Никто на свете не способен экспериментировать с тем, что еще не произошло и, возможно, не произойдет никогда. Следовательно, хотя многие менеджеры и хотели бы иметь дело лишь с чем-то реальным и осязаемым, наступает время, когда им приходится включать воображение. Моделирование – это единственный на сегодняшний день систематизированный способ оценки разных вариантов развития будущего и их потенциальных последствий.

Д. Б. Херц указывает:

Менеджер должен найти способ выбора наилучшей альтернативы распределения ресурсов, последовательности своих действий и привлечения новых людей и ресурсов. Для этого ему надо опираться на разумные описания характера и надежности среды, в которой проявятся последствия его решений в ближайшем и в далеком будущем, и при этом учитывать неопределенность будущей среды, неизбежной и непредсказуемой.

Модели науки управления – самый мощный инструмент для достижения этой цели, позволяющий преодолевать множество проблем, связанных с принятием решений в сложных ситуациях.

Типы моделей

Прежде чем подробно описать конкретные модели, используемые современными организациями, и проблемы, которые с их помощью решаются, предлагаем кратко обсудить три основных типа этих моделей: физические, аналоговые и математические.

Физическая модель

Физическая модель используется, когда исследуемый объект или система описывается в увеличенном или уменьшенном виде. Как утверждает Р. Шеннон, «отличительной характеристикой физической (или символической) модели является то, что в определенном смысле она «выглядит», как моделируемый с ее помощью объект».

Примером физической модели может служить чертеж завода – его фактическая модель, уменьшенная в определенном масштабе. Она позволяет визуально представить, как будет выглядеть реальное предприятие, сможет ли оно вместить то или иное оборудование, а также решить попутные вопросы, например как разместить проходы для быстрого перемещения людей и материалов. Производители автомобилей и самолетов, например, всегда создают уменьшенные прототипы новых моделей для тестирования основных технических характеристик.

Аналоговая модель

Аналоговая модель представляет исследуемый объект в виде аналога, который ведет себя, как реальный объект, но выглядит иначе. Моделью такого типа является, например, график, отображающий взаимосвязь между объемом производства и затратами (рис. 8.2).

Рис. 8.2. Аналоговая модель.

Данный график наглядно отображает взаимосвязь между объемом выпускаемой краски и затратами на производство одного галлона этого продукта.

Еще один пример аналоговой модели – организационная схема. Создав такую схему, менеджеры могут визуально представить порядок соподчиненности в организации и формальную взаимозависимость между отдельными людьми и видами деятельности. Это намного более простой и эффективный способ отображения сложных взаимосвязей в крупной организации, чем, например, список работников с указанием того, кто кому подотчетен.

Математическая модель

В математической (или символической) модели для описания свойств или характеристик объекта либо события используются символы. Пример математической модели и ее огромной мощи как инструмента, позволяющего решать сложнейшие задачи – знаменитая формула Эйнштейна Е=тс? . Если бы Эйнштейн не создал эту математическую модель, представив реальность символами, физики вряд ли имели бы даже отдаленное представление о взаимосвязи между материей и энергией.

Чаще всего для принятия организационных решений используются именно такие модели. Так, вместо аналоговой модели, пример которой приведен на рис. 8.2, можно использовать математическую модель, представив ситуацию формулой: С = PV(0,1) + 2500. Это означает, что затраты (С) равны объему производства (PV), умноженному на 0,1, плюс 2500. Далее мы обсудим некоторые наиболее распространенные математические модели, но сначала предлагаем рассмотреть основные этапы процесса создания моделей.

Процесс создания модели

Создание модели, как и менеджмент, – это процесс; его основными этапами являются постановка задачи, построение модели, ее проверка, применение и обновление.

Постановка задачи

Первый и важнейший этап создания модели, во многом обусловливающий верное решение управленческой проблемы, заключается в постановке задачи . Чтобы решить проблему, ее надо точно диагностировать. Согласно Р. Шеннону «Эйнштейн как-то сказал, что правильно поставить задачу даже важнее, чем ее решить. Чтобы найти приемлемое или оптимальное решение задачи, надо знать, в чем она состоит. Как бы просто и очевидно не было это утверждение, менеджеры его игнорируют. Ежегодно миллионы долларов затрачиваются на поиск элегантных и сложных ответов на неверно сформулированные вопросы».

Ч. Дж. Хитч, бывший сотрудник Министерства обороны США, в связи с этим сказал: «Я по опыту знаю, что самое трудное для системного аналитика – это отнюдь не методика анализа. По сути, мы в Министерстве использовали, в основном, простые и старомодные методики. Продуктивного и эффективного аналитика отличает умение сформулировать (спроектировать) задачу».

Однако то, что менеджер знает о наличии проблемы, еще не означает, что она идентифицирована верно. Менеджеру необходимо уметь отличить симптомы от причин. Например, представьте фармацевтическую фирму, получающую от розничной сети множество жалоб на задержки при выполнении заказов. Исследование показало, что истинная проблема здесь отнюдь не в самих задержках. Оно выявило, что заказы не выполняются вовремя из-за производственных трудностей на химических заводах фирмы вследствие недопоставок химических компонентов и запчастей к оборудованию, что, в свою очередь, было результатом плохого прогноза потребностей в этих ресурсах.

Построение модели

Следующий этап – построение модели. На этом этапе разработчик модели должен определить ее основную цель, т. е. какие данные надо будет получить с ее помощью, чтобы более эффективно решить ту или иную проблему. Если вернуться к примеру с фармацевтической фирмой, то менеджерам может понадобиться максимально точная информация о том, когда на заводах возникает потребность в сырье и запчастях, и в каком объеме.

Кроме этой основной цели, специалисту, разрабатывающему модель, надо определить, какая информация потребуется для построения модели, отвечающей исходным требованиям. В нашем примере это может быть точный прогноз потребностей заводов по каждому виду сырья, сведения о закупаемых материалах для всех выпускаемых ими продуктов, о долговечности деталей и т. д.

Довольно часто необходимую информацию приходится получать из разных источников. Как пишет один автор, «производственную проблему не следует решать исключительно с точки зрения производственного или инспектирующего подразделения; надо учитывать также мнения и кадрового отдела, и отдела сбыта, и отдела электрооборудования, и экспериментальной лаборатории».

Кроме того, при построении модели, необходимо учесть затраты на нее и реакцию людей. Ясно, что модель, которая обойдется дороже, чем проблема, которая будет с ее помощью решаться, не станет вкладом в достижение организацией ее целей; а излишне сложная модель может быть воспринята ее потенциальными пользователями, как угроза, и отвергнута ими. Эти возможные проблемы признаются школой научной организации управления.

Проверка модели

Построенную модель следует проверить и утвердить. Одним из аспектов тестирования модели является определение, в какой степени она соответствует реальному миру. Надо установить, учтены ли при ее разработке все соответствующие компоненты реальной ситуации. Если проблема сложная, это, конечно, непросто. Понятно, что чем точнее модель отображает реальный мир, тем выше ее потенциал как инструмента, повышающего эффективность принятия управленческих решений, но лишь при условии, что она не слишком сложна в использовании.

Второй аспект тестирования модели – определение, насколько информация, полученная с ее помощью, помогает менеджерам справиться с проблемой. Так, если модель для фармацевтической фирмы из нашего примера действительно обеспечит менеджеров надежной информацией о времени и объемах повторных заказов сырья и запчастей, она будет полезной, поскольку эти данные помогут менеджерам исправить ситуацию с задержками поставок в розничную сеть.

Хороший способ проверить модель – применить ее к прошлой ситуации. Наша фармацевтическая фирма, например, могла бы в тестовом порядке использовать новую модель для решения проблем с материальными запасами за последние три года. Если модель точная, то, использовав в ней реальные количественные и временные исходные данные, аналитик получит фактические результаты, которые в прошлом привели к задержкам поставок. Так можно определить, смогла бы полученная благодаря модели информация, если бы она имелась в прошлом, помочь фирме предотвратить эти проблемы.

Применение

Проверенная модель готова к применению. По словам Р. Шеннона, ни одну модель в науке управления «нельзя считать успешно завершенной, пока она не принята, не понята и не применена на практике». Звучит, как очевидная истина, но зачастую это становится самым проблемным моментом процесса построения модели. Одно исследование на корпоративном уровне выявило, что только 60 % моделей применяется в полной или почти полной мере. Другие исследования показали, что менеджеры в области финансов и маркетинга американских и западноевропейских корпораций используют модели для принятия решений редко, в основном потому, что боятся их применять или просто не понимают их.

Если модель разрабатывается специалистом, то к ее разработке необходимо привлекать менеджеров, для которых она предназначена. Исследования показали, что в этом случае модель применяется на 50 % активнее. Кроме того, следует учить менеджеров использовать новые модели.

Обновление модели

Даже если модель оказалась полезной на практике, она почти наверняка потребует модификации. Например, может оказаться, что выдаваемые ею данные поступают в неудобной форме или их недостаточно. Кроме того, если в результате изменения целей организации изменяются критерии принятия решений, модель также необходимо изменить. Изменения во внешней среде, например появление новых потребителей, поставщиков или технологии, также могут отменить допущения и исходную информацию, на которых изначально базировалась модель.

Общие проблемы моделирования

Как любые инструменты и методики, научные управленческие модели не безупречны. Их эффективность снижается под влиянием ряда потенциальных проблем, среди которых наиболее частыми являются неправильные исходные предпосылки, ограниченная информация, страх пользователей, недостатки при использовании и чрезмерные затраты.

Неправильные исходные предпосылки

Любая модель опирается на определенные исходные предпосылки. Некоторые из них поддаются четкой оценке, например, что расходы на рабочую силу в следующие полгода составят 200 тыс. долл. Вероятность того, что такое допущение будет точным, достаточно высока. Но многие предпосылки оценке не поддаются и объективно проверить их достоверность невозможно, например, что сбыт в следующем году увеличится на 10 %. Поскольку модель базируется на предпосылках, ее точность зависит от их точности.

Кроме предпосылок относительно компонентов модели, менеджер определяет также предпосылки относительно взаимосвязей между ними. Например, модель, с помощью которой производитель может принять решение о том, сколько галлонов краски разных типов ему следует производить, должна будет включать предпосылки относительно взаимосвязи между продажной ценой и прибылью, а также между затратами на материалы и на рабочую силу. Следовательно, точность модели зависит и от точности оценки этих взаимосвязей.

Ограниченная информация

Главная причина недостоверности предпосылок и других проблем – ограничения при получении информации, которые негативно влияют как на создание, так и на применение моделей. Точность любой модели зависит от точности исходной информации о проблеме. Если ситуация очень сложна, разработчик модели часто не может получить всю необходимую информацию по всем факторам или включить ее в модель. А если среда очень изменчива, то информацию надо будет постоянно обновлять, что либо невозможно, либо просто нецелесообразно.

Иногда создатель модели игнорирует важные аспекты проблемы из-за того, что они не подлежат оценке. Например, модель для определения эффективности новой технологии вряд ли будет полезной, если она базируется только на информации о соответствующем снижении затрат. Как показано в главе 3 на примере угледобывающей промышленности, психологические установки, которые практически не поддаются оценке и прогнозу, также влияют на производительность.

В общем и целом, труднее всего создавать модели в условиях неопределенности. Если необходимая информация неопределенна и объективно ее получить трудно, менеджеру, возможно, стоит положиться на свой опыт, интуицию, мнение других людей и здравый смысл.

Страх пользователей

Никакая модель не будет эффективной, если ею не пользуются. Основной причиной отказа от использования модели является то, что менеджеры не понимают полученные с ее помощью данные и потому боятся их применять. Опрос производственных вице-президентов фирм, входящих в список Fortune 500, показал, что главной причиной отказа от использования ими моделей для принятия решений являются недостаточные знания в этой области.

Группа исследователей пришла к выводу, что для борьбы с потенциальным страхом пользователей разработчики количественных методов анализа должны уделять больше времени их обучению. Менеджеров следует специально готовить к использованию новых моделей, а высшему руководству необходимо делать упор на том, насколько от этого зависит успех организации и как модели повышают способность управленцев эффективно планировать и контролировать деятельность организации.

Недостатки при использовании

Исследования показали, что искусство моделирования в рамках науки управления превышает качество их применения. Как уже говорилось, одна из причин этого – страх пользователей; другие причины таятся в отсутствии нужных знаний и сопротивлении людей переменам. Это еще раз подчеркивает необходимость привлечения пользователей к разработке моделей. Если люди имеют возможность обсудить вопрос, методику и предлагаемую перемену и лучше в них разобраться, их сопротивление, как правило, снижается.

Чрезмерные затраты

Как в случае со всеми управленческими методиками, выгоды от использования модели должны превышать расходы на ее создание. Определяя издержки, связанные с моделированием, менеджерам следует учитывать затраты времени менеджеров и рядовых сотрудников на сбор информации, расходы на тренинги, а также стоимость обработки и хранения информации.

Обзор моделей, используемых в менеджменте

Научных моделей в менеджменте существует почти столько же, сколько проблем, для решения которых они создаются. Далее мы опишем наиболее распространенные типы таких моделей. Мы не будем объяснять, как они используются; наша цель – помочь вам понять их возможности и то, для каких решений они применяются. Это повысит эффективность ваших коммуникаций с разработчиками моделей и расширит ваши базовые знания о том, как именно модели и методики помогают принимать управленческие решения.

Теория игр

Одной из важнейших переменных, обусловливающих успех организации, является ее конкурентоспособность. Понятно, что умение компании предвидеть действия конкурентов – огромное преимущество для нее. Теория игр – метод моделирования для оценки влияния того или иного решения фирмы на конкурентов.

Изначально эта методика была создана военными, чтобы при разработке стратегии учесть возможные действия врага. В бизнесе теория игр применяется для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, новые кампании стимулирования сбыта, новые сервисные предложения и вывод новых продуктов.

Теория игр используется реже других моделей. К сожалению, ситуации реального мира обычно настолько сложны и изменчивы, что точно спрогнозировать, как конкуренты отреагируют на ту или иную тактику фирмы, невозможно. Но эта методика полезна при определении важнейших факторов, которые необходимо учитывать, принимая решения в условиях конкурентной борьбы. Эта информация позволяет менеджерам определить дополнительные переменные или факторы, способные повлиять на ситуацию, и благодаря этому повысить эффективность своих решений.

Модель очереди

Модель очереди , или массового обслуживания , используется для определения оптимального числа каналов обслуживания с учетом спроса на них. Они применяются авиакомпаниями, принимающими звонки с целью резервирования билетов и получения информации; при распределении данных для компьютерной обработки; мастерами по ремонту оборудования, при управлении очередями клиентов в банке и т. д. Ведь, например, если клиентам приходится слишком долго ждать у кассы, они могут перейти в другой банк. Следовательно, это очень важная задача организации – сбалансировать затраты на дополнительные каналы обслуживания (больше кассиров, больше клерков, принимающих заказы на билеты, и т. д.) и потери вследствие снижения уровня обслуживания по отношению к оптимальному (уход клиентов в другой банк или в другую авиакомпанию по причине задержек в обслуживании).

Д. Плейн и Г. Э. Кохенбергер утверждают:

Основная причина неспособности сервисных каналов соответствовать спросу заключается в быстром варьировании частоты обращения потребителей за обслуживанием и времени, которое для этого требуется. Это приводит к простою избыточных мощностей в одни периоды времени и появлению очередей в другие, несмотря на то что пропускная способность была бы вполне достаточной, если бы фирма в полной мере контролировала поступление клиентов и составила график их обращения в ней.

Модель очереди – надежный инструмент, помогающий менеджерам определить оптимальное число каналов обслуживания с учетом колебаний спроса.

Модель управления запасами

Модель управления запасами используется для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также объема готовых продуктов для хранения на складах. Чтобы избежать задержек в производственном и сбытовом процессах, все организации должны иметь определенные запасы: химчистка – набор необходимых химикатов; больница – лекарств, фирма-производитель – сырья, запчастей, полуфабрикатов и готовой продукции.

Цель этой модели – минимизация издержек вследствие излишков или недостатка материальных запасов. Они бывают трех видов: издержки заказа, издержки владения и издержки дефицита, которые возникают при исчерпании фирмой запасов. В этом случае фирма не может продавать свои товары или услуги и несет потери из-за простоя производственных мощностей, например вынуждена оплачивать труд не работающих сотрудников.

Чтобы избежать издержек дефицита, компании приходится поддерживать большие материальные запасы. Во многих случаях это также позволяет минимизировать издержки заказа благодаря оптовым скидкам и сокращению объема бумажной работы. Но эти потенциальные выгоды часто перекрываются издержками владения: расходами, связанными с хранением, управлением, страхованием, потерями от порчи, воровства и выплатой налогов на большие материальные запасы. Кроме того, менеджмент должен учитывать альтернативную стоимость вложения в запасы оборотных средств, которые компания могла бы вложить более продуктивно, например в прибыльные акции, облигации или банковские депозиты. Решить эти сложные задачи помогают специальные модели управления запасами.

Модель линейного программирования применяется для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов. Опрос вице-президентов по производственным вопросам фирм, входящих в список Fortune 500, показал, что эти модели, наряду с моделями управления запасами, наиболее популярны в данной отрасли. Линейное программирование обычно используется для решения именно производственных проблем. В табл. 8.1 перечислены типичные области применения этого метода в управлении производством.

Приведенный далее пример отображает простую ситуацию, в которой будет полезна модель линейного программирования. Производственному менеджеру предстоит решить, сколько галлонов каждого из трех типов краски должен производить его цех для получения максимальной прибыли. Решение ограничено рядом условий.

Таблица 8.1. Типичные области применения метода линейного программирования в управлении производством

Укрупненное планирование производства . Составление производственных графиков, минимизирующих общие издержки с учетом затрат, связанных с изменением норм выработки, заданных ограничений по трудовым ресурсам и уровня запасов.

Планирование ассортимента изделий . Определение оптимального продуктового комплекса, в котором каждых продукт характеризуется своими издержками и потребностями в ресурсах (например, оптимального комплекса компонентов для бензина, красок, пищевых продуктов).

Маршрутизация продукта . Определение оптимального технологического маршрута для изготовления продукта, который последовательно проходит через несколько обрабатывающих пунктов, каждая операция в которых характеризуется своими затратами и производительностью.

Управление производственным процессом . Минимизация производственных отходов.

Контроль над запасами . Определение оптимального набора продуктов на складе.

Агрегатное планирование производства . Составление производственных графиков, минимизирующих общие издержки с учетом затрат на хранение запасов, оплату сверхурочного труда и расходов, связанных с субконтрактами.

Графики распределения продуктов . Составление оптимального графика отгрузки продуктов между предприятиями и складами или между складами и розничными магазинами.

Определение оптимального расположения завода . Определение наилучшего места расположения нового завода путем оценки затрат на транспортировку, альтернативных вариантов размещения и источников поставок и сбыта.

Календарное планирование . Минимизация издержек, связанных с распределением грузового транспорта.

Распределение рабочих заданий . Минимизация издержек путем оптимального распределения рабочих по рабочим местам.

Управление материалами . Минимизация издержек, связанных с перемещением погрузочно-разгрузочных средств (например, автопогрузчиков) между цехами завода и с доставкой материалов со склада к местам их переработки грузовым транспортом разной мощности и с разными техническими характеристиками.

Источник. Richard В. Chase and Nicholas J. Aquilano, Production and Operations Management (Homewood, III.: Irwin, 1973), p. 244. © 1973 by Richard D. Irwin, Inc.

1. В наличии имеется только 40 тыс. фунтов нужных химикатов: 10 тыс. фунтов химиката А, 18 тыс. фунтов реагента В и 12 тыс. фунтов реагента С.

2. Общее машинное время производства – 30 тыс. часов.

3. На один галлон краски типа 1 расходуется один фунт химиката А, три четверти фунта химиката B, полтора фунта химиката С и одна восьмая часа машинного времени. На один галлон краски типа 2 требуется один фунт химиката А, полфунта химиката B, три четверти фунта химиката С и четверть часа машинного времени. На один галлон краски типа 3 требуется один с четвертью фунт химиката А, столько же химиката B, полфунта химиката С и одна шестая часа машинного времени.

4. Чистая прибыль от продажи одного галлона краски типов 1, 2 и 3 составляет 0,80, 0,65 и 1,25 долл. соответственно.

Эта задача проиллюстрирована на рис. 8.3. С помощью модели линейного программирования менеджер может определить, сколько краски каждого типа следует производить при конкретных исходных данных; без нее было бы сложно принять оптимальное решение даже в более простой ситуации.

Рис. 8.3. Модель линейного программирования.

Линейное программирование применяется для решения задач с несколькими исходными данными.

Имитация

Все описанные выше модели связаны с имитацией в более широком смысле, поскольку являются «заменителями» реальных ситуаций, а имитация – это сам по себе процесс создания модели реальной ситуации и экспериментальное ее использование для определения поведения этой реальной ситуации. По словам Н. П. Лумбы, «базовая идея имитации заключается в использовании некоего приспособления для имитации реальной системы с целью исследования ее свойств, поведения и эксплуатационных характеристик». Примером физической имитационной модели является аэродинамическая труба, используемая для проверки характеристик новых моделей самолетов и автомобилей. Маркетолог может создать модель, имитирующую ожидаемый сбыт в результате изменения цены продукта; производственники и финансисты разрабатывают модели, имитирующие ожидаемое повышение производительности или прибыли в результате внедрения новой технологии или изменения состава рабочей силы. Сегодня студенты имеют возможность развить в себе навыки принятия решений благодаря сложным компьютеризированным имитационным бизнес-играм.

Имитация используется в ситуациях, слишком сложных для математических методов, например для метода линейного программирования – когда существует очень много переменных, затруднен математический анализ зависимостей между ними или имеет место повышенная степень неопределенности.

Имитация зачастую представляет собой весьма практичный способ замены моделью реальной системы или полномасштабного прототипа. Как пишут К. Макс Миллан и Р. Ф. Гонсалес, «эксперименты с реальными или пилотными системами очень дороги и требуют много времени, а их переменные не всегда поддаются контролю». Экспериментируя с моделью реальной системы, можно установить, как она будет реагировать на те или иные изменения, фактически не наблюдая за этой системой. Если результаты такого эксперимента указывают на то, что изменение системы способствует ее улучшению, менеджер с большей степенью уверенности может принять решение о внедрении таких изменений в реальную систему.

Экономический анализ

Большинство менеджеров относятся к имитации, как к методу моделирования, но мало кто из них считает формой моделирования экономический анализ – самый распространенный метод моделирования. Экономический анализ объединяет все методы оценки затрат, выгод и относительной рентабельности бизнес-деятельности. Типичной экономической моделью является анализ безубыточности – метод, с помощью которого аналитик определяет точку, в которой валовой доход сравнивается с суммарными издержками предприятия, т. е. точку, в которой оно становится прибыльным.

Точка безубыточности (ТБ) – точка, в которой общий доход (ОД) сравнивается с суммарными издержками (СИ). Для определения ТБ необходимо учесть три основных фактора: продажную цену единицы продукта, переменные издержки и совокупные постоянные издержки на единицу продукта. Цена единицы продукта (Ц) – это доход, который фирма получит от продажи каждой единицы товара или услуги. Например, издательство получает 80 % от розничной цены книги; следовательно, при продаже одной книги за десять долларов Ц составит восемь долларов.

Переменные издержки (ПИ) на единицу продукции – это фактические расходы, связанные с выпуском единицы продукции. В нашем примере с издательством это будут расходы на бумагу, обложку, печать, переплет и сбыт, а также на выплату авторского гонорара. Совокупные переменные издержки увеличиваются по мере роста объема производства. Постоянные издержки – это издержки, которые, как минимум, в ближайшее время будут неизменны даже при увеличении объема производства. Основные элементы совокупных постоянных издержек (СПИ) в издательской деятельности – это расходы на редактирование, оформление и типографский набор. Кроме того, в соответствии с принятой в менеджменте формулой, часть административных, страховых налоговых и арендных расходов и амортизационных отчислений издательства также относят к постоянным издержкам. В нашем примере мы будем исходить из предположения, что постоянные издержки на производство книги составляют 200 тыс. долл.

Вычтя из продажной цены ПИ, получаем вклад в прибыль каждой единицы проданной продукции. Следовательно, при продажной цене книги в десять долларов и ПИ шесть долларов этот показатель составит четыре доллара. Это позволяет менеджеру установить, сколько книг надо продать, чтобы покрыть постоянные издержки в размере 200 тыс. долл. Разделив 200 000 на 4, получаем 50 000. Столько книг надо продать издательству, чтобы покрыть расходы на проект. В виде уравнения это выглядит следующим образом:

СПИ = ТБ? (Ц – ПИ)

ТБ = СПИ/Ц – ПИ

Используя формулу, мы на основании имеющихся данных получим тот же результат, что и без формулы.

Цена единицы продукции (Ц) – 10 долл.

Переменные издержки (ПИ) – 6 долл.

Совокупные постоянные издержки (СПИ) – 200 000 долл.

Следовательно:

ТБ = СПИ/Ц – ПИ = 200 000/10 – 6 = 200 000/4 = 50 000

Будучи относительно простой операцией, расчет точки безубыточности обеспечивает менеджера большим объемом полезной информации. Объединив показатель ТБ с прогнозами относительно объема сбыта, которые в идеальном случае получаются в результате анализа рынка, можно сразу определить, будет ли проект прибыльным, как планируется, и насколько рискованным он будет. Если анализ рынка нашего издательства показал, что потенциальный объем сбыта составляет 80 тыс. экземпляров, значит, данный проект будет прибыльным и относительно не рискованным. Если же согласно прогнозу будет продано только 35 тыс. экземпляров книги, проект будет очень рискованным.

Благодаря этому анализу можно также без труда определить, как повлияет на прибыль изменение одной или нескольких переменных. Например, при увеличении цены (Ц) от одного до одиннадцати долларов, ТБ снизится до 40 тыс. книг, поскольку показатель ПИ изменится соответственно. Таким образом, анализ безубыточности помогает определить альтернативы, которые, судя по всему, будут более выгодными для фирмы. Например, издательства, выпуская научные книги, рынок сбыта которых намного меньше, чем, скажем, рынок сбыта учебников, стараются выплачивать менее высокие гонорары авторам и отказываются от многоцветной печати. Это позволяет более чем вдвое снизить общие постоянные и переменные издержки выпуска научных изданий по сравнению с учебной литературой. Заметим, однако, что при данном подходе ухудшается внешний вид книги, что может привести к тому, что потребитель выберет продукт конкурента, в результате чего объем сбыта упадет ниже точки безубыточности.

Собрав данные по сбыту и фактическим издержкам, менеджер может впоследствии опять вернуться к модели безубыточности для контрольной оценки. Если фактические показатели или постоянные издержки превышают те, которые использовались для расчета точки безубыточности, значит, вернее всего, нужны корректирующие меры. Однако зачастую эти меры означают новые исследования и сбор новых исходных данных для анализа. Прогнозы и планы, которые используются при анализе безубыточности, вполне могут оказаться ошибочными, причем часто по неконтролируемым менеджером причинам. Например, в начале 1970-х годов многие издательства столкнулись со снижением прибыли из-за внезапного и непредсказуемого роста цен на бумагу, который нельзя было полностью переложить на потребителей.

Если известны издержки, безубыточный объем производства можно рассчитать почти для всех товаров и услуг. Это может быть число занятых мест в самолете, количество посетителей в ресторане, объем продаж новой модели автомобиля т. д. Есть и другие модели экономического анализа, которые применяются для определения необходимой прибыли на инвестированный капитал, величины чистой прибыли фирмы за конкретный период и размера дивидендов на одну акцию. Они обсуждаются в рамках финансовых и бухгалтерских учебных курсов. По сути, большинство бухгалтерских методик являются моделями экономического анализа финансового состояния и экономических результатов деятельности фирмы.

Данный текст является ознакомительным фрагментом. Из книги Психология трейдинга. Инструменты и методы принятия решений автора Стинбарджер Бретт

Моделирование себя как трейдера Вышесказанное объясняет, почему модели идеального трейдера должны возникать на основе собственного торгового опыта, а не фантазий. Изучая свои прошлые результаты торговли, я нашел, что моими самыми успешными сделками были сделки

Из книги Основы логистики автора Левкин Григорий Григорьевич

4.2. Моделирование процессов в логистической системе Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования – прогноз поведения процесса или системы. Ключевой вопрос моделирования – «Что будет,

автора Волков Алексей Сергеевич

2. Моделирование инвестиционных проектов Цифры управляют миром; по крайней мере нет сомнения в том, что цифры показывают, как он управляется. Иоганн Гете Моделирование инвестиционных проектов по сути является работой с механизмом расчетов различных параметров и

Из книги Инвестиционные проекты: от моделирования до реализации автора Волков Алексей Сергеевич

2.5. Моделирование рисков Определение, расчет и анализ факторов риска – одна из главных частей инвестиционного проектирования. Созданный проект является, в сущности, прогнозом, который показывает, что при определенных значениях исходных данных могут быть получены

Из книги Основы кибернетики предприятия автора Форрестер Джей

Глава I ДИНАМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРЕДПРИЯТИЯ Динамическое моделирование предприятия представляет собой исследование предприятия как информационной системы с обратной связью; оно предусматривает применение моделей для проектирования усовершенствованных форм

Из книги Экономический анализ автора Литвинюк Анна Сергеевна

7. Детерминированное моделирование факторных систем Одной из задач факторного анализа является моделирование взаимосвязей между результативными показателями и факторами, которые определяют их величину. Сущность моделирования факторных систем заключается в том, что

автора Ольшевская Наталья

27. Экономико-математическое моделирование Применение математики в экономике принимает форму экономико-математического моделирования. С помощью экономико-математической модели изображается тот или иной действительный экономический процесс. Такая модель может быть

Из книги Экономический анализ. Шпаргалки автора Ольшевская Наталья

68. Моделирование Признанной группой расчетных методов является моделирование. В общем случае модель – это допустимо упрощенный аналог реальной или предполагаемой к созданию системы, используемой в процессе исследования. При проведении анализа используются два класса

Из книги Путь Черепах. Из дилетантов в легендарные трейдеры автора Куртис Фейс

Моделирование по методу Монте-Карло Моделирование по методу Монте-Карло представляет собой способ определения силы системы и отвечает на вопросы: «Что могло бы произойти, если бы прошлое было чуть другим?» или «Что может принести будущее?» Вы можете рассматривать метод

автора Армстронг Майкл

Моделирование Моделирование – это метод обучения, сочетающий в себе анализ конкретных ситуаций с ролевыми играми и позволяющий максимально приблизиться к реальности в условиях учебной аудитории. Цель метода заключается в том, чтобы способствовать переносу знаний,

Из книги Практика управления человеческими ресурсами автора Армстронг Майкл

МОДЕЛИРОВАНИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ Моделирование компетенций сводит данные по организационному проектированию и управлению показателями труда, чтобы установить, какие навыки или компетенции требуются для выполнения определенных работ. Оно способствует принятию решений по

Из книги Управление бизнес-процессами. Практическое руководство по успешной реализации проектов автора Джестон Джон

Шаг 7. Имитационное моделирование Имитационное моделирование – это один из методов определить реализуемость и эффективность предлагаемых вариантов перестроенных процессов. Имитация также может применяться для проверки логики и согласованности процессов перед их

Из книги Основы менеджмента автора Мескон Майкл

Моделирование Большинство современных моделей науки управления настолько сложны, что применять их можно только с помощью компьютерной техники. Однако сама концепция модели очень проста. По определению Р. Шеннона «Модель – это представление объекта, системы или идеи в

Из книги Коучинг как бизнес. Практическая модель для зарабатывания денег автора Парабеллум Андрей Алексеевич

Моделирование успешного коучинга Перенос моделей из других областей Мы покажем вам «сборную солянку» из различных коучинговых программ. Посмотрите их, чтобы понять, как ведется работа у других и что можно внедрить в своем бизнесе.Под словом «коучинг» можно выдавать

Из книги Социальное предпринимательство. Миссия – сделать мир лучше автора Лайонс Томас

Моделирование процесса социального предпринимательства Социальное предпринимательство можно рассматривать с точки зрения отдельного предпринимателя, предприятия или контекста, в рамках которого они действуют. Однако в любом случае социальное предпринимательство

Из книги Бизнес путь: Yahoo! Секреты самой популярной в мире интернет-компании автора Вламис Энтони

Моделирование в менеджменте – процесс построения исследования моделей управления организацией.

Под моделью понимают идеальный или материальный объект, приближенно воспроизводящий основные элементы и наиболее существенные связи и отношения исследуемого объекта.

Цель моделирования – получение новой, не зафиксированной в исходных данных, информации об исследуемых объектах.

Наиболее распространенные виды моделирования в менеджменте:

– экономико-математическое моделирование (рис. 1.1);

– моделирование на основе системного анализа;

– имитационное моделирование.

Экономико-математическое моделирование позволяет сформулировать проблему в виде математической задачи.

Принципиально можно выделить пять основных типов экономико-математических моделей, основанных на использовании соответствующего математического аппарата и нашедших достаточно широкое применение в теории и практике менеджмента:

– модели математического программирования;

– модели теории графов;

– балансовые модели;

– модели теории вероятностей и математической статистики;

– модели теории игр.


Рис. 1.1. Классификация экономико-математических моделей


Модели системного анализа (СА) используются для решения слабо структурированных проблем, характеризующихся существенной неопределенностью (рис. 1.2).

В соответствии с основной идеей СА, состоящей в сочетании в моделях и методах решения проблем формальных и неформальных представлений, модели СА делят на:

– формальные модели;

– эвристические, использующие обобщенный опыт и интуицию специалистов.


Рис. 1.2. Классификация моделей системного анализа

Методы имитационного моделирования применяются для:

– выбора из множества возможных вариантов построения производственной и организационных структур системы наилучшего в смысле достижения поставленных перед ней целей на основе вариантов расчетов;

– максимально близкого воспроизведения поведения систем и их звеньев на основе фактических данных;

– обоснования и выбора на основе воспроизведения существенных черт системы и целей ее развития стратегии ее деятельности;

– снижения степени неопределенности в моменты принятия решений.

Они получают наибольшее распространение в современных условиях динамично изменяющейся внешней и внутренней среды менеджмента.

Опыт применения методов имитационного моделирования в менеджменте показал: эффект от их применения существенно возрастает при их использовании в рамках специально организованной имитационной системы поддержки решений и моделирования, обеспечивающей взаимоувязку всего процесса принятия решений – от прогноза и обоснования целей до их достижения (рис. 1.3, 1.4).

Под имитационной системой поддержки решений и моделирования следует понимать информационную систему, включающую совокупность логико-лингвистических и математических моделей и методов, необходимые технические средства, программное, информационное и организационное обеспечение.


Рис. 1.3. Основные этапы процесса имитации

Под инструментом менеджмента следует понимать совокупность моделей и методов, используемых для решения задач менеджмента и их информационного, организационного и методического обеспечения.


Рис. 1.4. Схема имитационной системы поддержки

решений и моделирования

Инструментарий менеджмента чрезвычайно разнообразен. Он включает инструменты, существенно различающиеся по сложности, назначению, условиям применения и другим признакам – от систем нормативов до систем организационного управления различных классов.

К числу широко известных инструментов менеджмента относятся:

система управления по целям (МВО – Management By Objectives);

система и методики ПАТТЕРН (PATTERN) для решения задач целеполагания, планирования, регулирования и контроля;

система и методики ПЕРТ (PERT) для решения задач планирования целевых комплексных программ и проектов;

экспертизы и др.

Система управления по целям (МВО) – система управления организацией, ориентированная на конечные результаты и основанная на использовании творческого потенциала трудового коллектива, новых методов управления.

основным понятием концепции и системы управления по целям является понятие «ключевой результат». При этом выделяют ключевые результаты трех типов:

1) ключевые результаты коммерческой деятельности (оборот, покрытие издержек, переменные и постоянные расходы, рентабельность и т. п.);

2) ключевые результаты функциональной деятельности (количество и качество производимой продукции, использование производственных мощностей, сырья, материалов, энергии и т. п.);

3) ключевые результаты поддержки, содействующей достижению коммерческих и функциональных результатов (мотивация персонала, атмосфера в организации, использование рабочего времени и т. п.).

Основными процедурными элементами системы управления по целям (МВО) являются (рис. 1.5):

– процесс определения целей, включающий анализ ситуации и формирование концепции «ключевых результатов»;

– процесс ситуационного управления, содержащий подбор исполнителей, определение характера мер, действий и оценки реакции окружающей среды в соответствии со сложившейся ситуацией;

– процесс контроля за результатами, включающий динамичную оценку результатов деятельности и оперативную выработку необходимых мероприятий.


Рис. 1.5. Процесс управления в системе МВО

Методика ПАТТЕРН (PATTERN – Planning Assistanse Trough Technical Evaluation Relevance Number), предназначенная для формирования и оценки структур целей, разработана фирмой «Ханиуелл Инк» корпорации РЕНД (рис. 1.6).


Рис. 1.6. Основные элементы методики ПАТТЕРН

Экспертиза – процесс исследования, проводимого экспертами, направленный на формирование групповой оценки по неструктуризованным проблемам (рис. 1.7).

Сложность оцениваемых объектов может вызвать серьезные психологические затруднения у экспертов, поэтому вместо исходной задачи экспертам часто предлагают другой тип задачи экспертного оценивания – в более удобной для них постановке, приводящей после обработки полученной от экспертов информации к решению исходной задачи.


Рис. 1.7. Схема процесса экспертизы

Различают следующие типы задач экспертного оценивания исследуемых объектов:

– задача парных сравнений;

– задача ранжирования;

– задача классификации;

– задача численной оценки.

В процессе формирования групповой оценки используются следующие методы:

метод «круглого стола» со свободным обменом информацией между экспертами;

метод «мозговой атаки» с частичной регламентацией общения экспертов;

метод Дельфи с использованием обратной связи;

методы формирования групповой оценки в условиях изолированности экспертов друг от друга.

Для обработки экспертной информации и получения результирующей оценки используются:

статистические методы ;

алгебраические методы ;

методы шкалирования .

Статистические методы основаны на предположении, что отклонение оценок экспертов от истинных происходит в силу чрезвычайных причин. Следовательно, при справедливости этого предположения можно использовать стандартные статистические методы обработки наблюдений.

Алгебраические методы основаны на введении на множестве экспертных оценок метрики (расстояния), позволяющей в качестве результирующей выбрать оценку, сумма расстояний от которой до оценки экспертов минимальна.

на тему:

«Моделирование в управлении»

Выполнила:

студентка гр. 1457

Фахретдинова И.Р.

Актуальность проблемы. Для успешного осуществления управленческой деятельности необходимо составить четкое представление о структуре организации, взаимодействии ее составных частей и связях организации с внешней средой.

Существующие в настоящее время организации отличаются огромным разнообразием как по направлениям деятельности, так и по форме собственности, масштабам, другим параметрам. При этом каждая организация по-своему уникальна. Однако для управления всеми организациями применяются одинаковые принципы, методы и спосо­бы. Чтобы приспособить их к особенностям конкретного предприятия, четко определить место управляющих структур в общей структуре предприятия, а также их взаимодействие между собой и с другими подразделениями, широко применяется моделирование. Поэтому изучение моделирования в управленческой деятельности является актуальной проблемой.

Степень изученности проблемы. Проблемам моделирования управленческих процессов посвящены также работы зарубежных ученых А. Демодорана, М.Х. Мескона, Дж. Неймана, Л. Планкетта, Г. Хейла, О. Моргентейна, П. Скотта, М. Эддоуса, Р. Стэнсфилда, К.Г. Корли, С. Уолли и Дж. Р. Баума.

Из отечественных специалистов, занимавшихся изучением моделирования в управлении можно отметить работы К.А. Багриновского, Е.В. Бережной, В.И. Бережного, В.Г. Болтянского, А.С. Большакова, В.П. Бусыгина, Г.К.Ждановой, Я.Г. Неуймина, А.И. Орлова, Г.П.Фомина и др.

Целью курсовой работы является изучение моделирования в управлении. Для достижения поставленной цели нам необходимо решить следующие задачи :

1. изучить литературу по данной проблеме;

2. определить сущность понятия процесса моделирования и классификацию моделей;

3. проанализировать модель организации как объекта управления;

4. рассмотреть особенности моделирования процессов управления:

· словесной модели;

· математического моделирования;

· практическую модель управления.

Структура курсовой работы состоит из введения, двух глав, пяти параграфов, заключения, списка использованной литературы.

Глава 1. Сущность моделирования в управленческой деятельности

1.1. Понятие процесса моделирования. Классификация моделей

Моделирование - это создание модели, т. е. образа объекта, заменяющего его, для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью .

Модель в общем смысле (обобщенная модель) есть создаваемый с целью получения и (или) хранения информации специфический объект (в форме мысленного образа, описания знаковыми средствами либо материальной системы), отражающий свойства, характеристики и связи объекта-оригинала произвольной природы, существенные для задачи, решаемой субъектом.

Модели объектов являются более простыми системами, с четкой; структурой, точно определенными взаимосвязями между составными частями, позволяющими более детально проанализировать свойства реальных объектов и их поведение в различных ситуациях . Таким образом, моделирование представляет собой инструмент анали­за сложных систем и объектов.

К моделям выдвигается ряд обязательных требований. Во-первых, модель должна быть адекватной объекту, т. е. как можно более полно соответствовать ему с точки зрения выбранных для изучения свойств.

Во-вторых, модель должна быть полной. Это означает, что она дол­жна давать возможность с помощью соответствующих способов и методов изучения модели исследовать и сам объект, т. е. получить некоторые утверждения относительно его свойств, принципов работы, поведения в заданных условиях.

Множество применяющихся моделей можно классифицировать по следующим критериям:

· способ моделирования;

· характер моделируемой системы;

· масштаб моделирования.

По способу моделирования различают следующие типы моделей:

· аналитические, когда поведение объекта моделирования описывается в виде функциональных зависимостей и логических условий;

· имитационные, в которых реальные процессы описываются набором алгоритмов, реализуемых на ЭВМ.

По характеру моделируемой системы модели делятся :

· на детерминированные, в которых все элементы объекта моделирования постоянно четко определены;

· на стохастические, когда модели включают в себя случайные элементы управления.

В зависимости от фактора времени модели делятся на статичес­кие и динамические. Статические модели (схемы, графики, диаграм­мы потоков данных) позволяют описывать структуру моделируемой системы, но не дают информации о ее текущем состоянии, которое изменяется во времени. Динамические модели позволяют описывать развитие во времени процессов, протекающих в системе. В отличие от статических, динамические модели позволяют обновлять значения переменных, сами модели, динамически вычислять различные пара­метры процессов и результаты воздействий на систему.

Модели можно делить на следующие виды :

1) Функциональные модели - выражают прямые зависимости между эндогенными и экзогенными переменными.

2) Модели, выраженные с помощью систем уравнений относительно эндогенных величин. Выражают балансовые соотношения между различными экономическими показателями (например, модель межотраслевого баланса).

3) Модели оптимизационного типа. Основная часть модели - система уравнений относительно эндогенных переменных. Но цель - найти оптимальное решение для некоторого экономического показателя (например, найти такие величины ставок налогов, чтобы обеспечить максимальный приток средств в бюджет за заданный промежуток времени).

4) Имитационные модели - весьма точное отображение экономического явления. Имитационная модель позволяет отвечать на вопрос: «Что будет, если…». Имитационная система - это совокупность моделей, имитирующих протекание изучаемого процесса, объединенная со специальной системой вспомогательных программ и информационной базой, позволяющих достаточно просто и оперативно реализовать вариантные расчеты.

Математические уравнения при этом могут содержать сложные, нелинейные, стохастические зависимости.

С другой стороны, модели можно делить на управляемые и прогнозные. Управляемые модели отвечают на вопрос: «Что будет, если...?»; «Как достичь желаемого?», и содержат три группы переменных: 1) переменные, характеризующие текущее состояние объекта; 2) управляющие воздействия - переменные, влияющие на изменение этого состояния и поддающиеся целенаправленному выбору; 3) исходные данные и внешние воздействия, т.е. параметры, задаваемые извне, и начальные параметры.

В прогнозных моделях управление не выделено явно. Они отвечают на вопросы: «Что будет, если все останется по-старому?».

Далее, модели можно делить по способу измерения времени на непрерывные и дискретные. В любом случае, если в модели присутствует время, то модель называется динамической. Чаще всего в моделях используется дискретное время, т.к. информация поступает дискретно: отчеты, балансы и иные документы составляются периодически. Но с формальной точки зрения непрерывная модель может оказаться более простой для изучения. Отметим, что в физической науке продолжается дискуссия о том, является ли реальное физическое время непрерывным или дискретным.

Обычно в достаточно крупные социально-экономические модели входят материальный, финансовый и социальный разделы. Материальный раздел - балансы продуктов, производственных мощностей, трудовых, природных ресурсов. Это раздел, описывающий основополагающие процессы, это уровень, обычно слабо подвластный управлению, особенно быстрому, поскольку весьма инерционен.

Финансовый раздел содержит балансы денежных потоков, правила формирования и использования фондов, правила ценообразования и.т.п. На этом уровне можно выделить много управляемых переменных. Они могут быть регуляторами. Социальный раздел содержит сведения о поведении людей. Этот раздел вносит в модели принятия решений много неопределенностей, поскольку трудно точно правильно учесть такие факторы как трудоотдача, структура потребления, мотивация и.т.п.

При построении моделей, использующих дискретное время, часто применяют методы эконометрики. Среди них популярны регрессионные уравнения и их системы. Часто используют лаги (запаздывания в реакции). Для систем, нелинейных по параметрам, применение метода наименьших квадратов встречает трудности.

Популярные в настоящее время подходы к процессам бизнес-реинжиниринга основаны на активном использовании математических и информационных моделей.

При построении любой модели процесса управления желательно придерживаться следующего плана действий :

1) Сформулировать цели изучения системы;

2) Выбрать те факторы, компоненты и переменные, которые являются наиболее существенными для данной задачи;

3) Учесть тем или иным способом посторонние, не включенные в модель факторы;

4) Осуществить оценку результатов, проверку модели, оценку полноты модели.

Сам процесс моделирования может быть представлен в виде цик­ла, в котором можно выделить пять этапов :

1. Постановка проблемы и ее анализ - выделяются важные черты
и свойства объекта, исследуются взаимосвязи элементов в структуре объекта, формулируются гипотезы, объясняется поведение и разви­тие объекта.

2. Построение модели - выбирается тип модели, оценивается возможность его применения для решения поставленных задач, уточняется перечень отображаемых параметров моделируемого объекта и связи между ними. Для сложных объектов определяется возможность построения нескольких моделей, отражающих различные аспекты функционирования объекта.

3. Подготовка исходной информации - осуществляется сбор дан­ных об объекте (на основании изучения модели). Затем происходит их обработка с помощью методов теории вероятности, математичес­кой статистики и экспертных процедур.

4. Проведение расчетов и анализ результатов эксперимента - производится оценка достоверности результатов.

5. Применение результатов на практике - работа с моделируемым
объектом с учетом его предполагаемых свойств, полученных при изу­чении моделей. При этом полагается, что эти свойства с достаточным уровнем вероятности действительно присущи данному объекту. Последнее положение должно основываться на результатах предыдущего этапа.

Если полученные на пятом этапе результаты недостаточны, изме­нился сам объект или его окружающая среда, то происходит возврат к первому этапу и новое прохождение цикла моделирования.

1.2. Модель организации как объекта управления

Существует множество разных подходов к построению модели организации как объекта управления. Исторически первой является так называемая механистическая модель. Эта модель появилась в конце XIX в. и получила широкое распространение в начале XX в. Теоретической основой данной модели являются положения школы научного менеджмента. В рамках этого направления была выдвинута теория, согласно которой самой эффективной формой организации является так называемая рациональная бюрократия. Сточки зрения этой модели, предприятие представляет собой механизм, являющийся комбинацией основных производственных факторов : средств производства, рабочей силы и материалов.

Целью предприятия является увеличение прибыли, рентабельности капитальных вложений, общего оборота капитала. Для достижения этого с максимальной эффективностью при минимальных затратах необходимо оптимально использовать все имеющиеся в распоряжении виды ресурсов. Это означает, что управление организацией в первую очередь должно быть направлено на оперативное управление, с помощью чего оптимизируется структура всего процесса производства. В соответствии с этим подходом эффективность функционирования организации оценивается по некоторому экономическому показателю. Этот показатель определяет как отношение выпущенной продукции к затраченным ресурсам.

Механистическая модель организации (также называемая моделью рациональной бюрократии) имеет ряд как положительных, так и отрицательных черт. К плюсам можно отнести то, что данная модель позволяет установить технические и экономические связи между различными факторами производства и определить их зависимость друг от друга. С другой стороны, эта модель недостаточно учитывает роль человеческого фактора в эффективной работе организации . Также в механистической модели используются некоторые, которые критически оцениваются современной наукой и практикой, например, стремление к завоеванию позиций на рынке главным образом за счет снижения издержек роста доходов или приоритетная ориентация на крупные предприя­тия, а

Другой моделью, появившейся и широко распространенной в начале XX в., была модель, в которой организация представлялась как коллектив работников, сформированный по принципу разделения труда. В этой модели человек выделялся в качестве главного фактора производительности предприятия.

Элементами этой модели являются мотивация работников, коммуникации внимание к работникам, лояльность, коллективное принятие решений. Таким образом, моделируется система отношений людьми в рамках данной организации. Особое внимание при этом уделяется стилю управления, его влиянию на показатели производительности и удовлетворению своим трудом. Предпочтение отдается демократическому стилю руководства. Он обеспечивает наиболее полное раскрытие способностей работающих путем вовлечения их в процесс принятия управленческих решений, а не только их исполнения.

Главная задача управляющего звена в рамках данной модели – организация и управление персоналом. Организация персонала заключается в определении его структуры и его состава, регулировании отношений между работниками, координации процессов, направленных на достижение поставленной целей. Управление персоналом подразумевает личный контакт с сотрудниками, необходимый для своевременного принятия решений и успешной реализации намеченных планов.

Если управление персоналом поставлено правильно, то у организации не должно возникать проблем с достижением определенного уровня доходов, объема выпускающей продукции и т.д.

Таким образом, критерием успешной работы в рамках этой модели является повышение эффективности организации за счет совершенствования кадровых ресурсов. Это требует разработки специальных методов, с помощью которых должна проводится оценка качества труда, выявляться внутренние процессы, требующие усовершенствования с целью повышения производительности труда.

Недостатком данной модели является концентрация внимания только на одном внутреннем факторе – человеческом ресурсе и подчинение ему всех остальных факторов производства. Это ограничивает возможности модели в поиске резервов для повышения эффективности организации.

Эта модель, как и механистическая, относится к типу «закрытых моделей организации. Это означает, что организация рассматривается как некоторая замкнутая система и не учитывается воздействие факторов внешней среды. К таким факторам относятся, например, конкуренция, сбыт, взаимодействие с органами власти и пр.

Поэтому впоследствии были созданы другие модели, для которых характерна «открытость», т.е. учет того, что кроме внутренних факторов и условий функционирования на эффективность организации оказывают влияние и факторы внешней среды .

Сейчас большинство моделей организации строится на основе понятий теории систем. Организация представляется в виде сложной системы, обладающей определенными свойствами, которая может быть описана некоторыми графическими, математическими и другими моделями.

К таким присущим всем системам свойствам относятся следующие :

1. Делимость – система состоит из нескольких частей (компонентов), каждая из которых имеет свои цели и функции. При этом простое объединение (не в рамках системы) компонентов не будет по своим свойствам идентично всей системе.

2. Целостность – система обладает всей полнотой свойств и функций только как единое целое.

3. Связанность компонентов – все компоненты системы связаны между собой и влияют друг на друга своим нахождением в системе или выходом из нее. Вхождение компонентов в систему и их исключение из нее могут быть следствием взаимного влияния подсистем и (или) взаимодействия с внешней средой.

4. Эмерджентность – свойства системы проявляются только в результате взаимодействия ее компонентов. При этом части системы могут не иметь целевого назначения всей системы.

5. Гибкость – система должна адекватно реагировать на изменения, происходящие в ней самой и во внешней среде.

Таким образом, в данной модели признается взаимосвязь и взаимозависимость компонентов системы между собой, а также с внешней средой, т.е. организация рассматривается как единство ее составных частей, неразрывно связанных с внешним миром.

При таком подходе эффективность работы организации зависит от факторов, находящихся в двух сферах:

Внешней: из нее организация получает все виды ресурсов, включая информацию.

Внутренней: ее сильные и слабые стороны создают определенные предпосылки для преобразования ресурсов в продукцию и услуги.

В рассматриваемой модели главным направлением деятельности управляющего является стратегическое управление. Это связано с тем. Что поведение организации в условиях. Когда все предприятия взаимосвязаны, но при этом каждое воздействует соответственно со своими целями и возможностями, не может быть точно спрогнозировано и спланировано.

Эффективность деятельности организации здесь оценивается как системная целесообразность. Это означает способность системы к саморегулированию и самоорганизации, а также к достижению целей при изменяющихся внешних условиях и факторах.

Любая модель организации должна полно отображать :

Организационную структуру управления; это означает выделение функциональных подсистем организации и установление связей между ними;

Механизм управления, к которому относятся цели, критерии, ресурсы и методы управления.

Выводы: модели объектов являются простыми системами, с четкой структурой, точно определенными взаимосвязями между составными частями. Моделирование представляет собой инструмент анали­за сложных систем и объектов. К моделям выдвигается ряд обязательных требований. В зависимости от способа моделирования; характера моделируемой системы; масштаба моделирования выделяют несколько видов моделирования.

Глава 2. Особенности моделирования процессов управления

2.1. Словесные модели

Для управленческой деятельности, особенно в процессе принятия решений, наиболее полезны модели, которые выражаются словами или формулами, алгоритмами и иными математическими средствами.

Базу менеджмента, основанного на лояльности, заложил в 1908 году профессор Гарварда Дж. Ройс. Он является автором книги «Философия лояльности», где впервые научно определено понятие «лояльность».

В рамках предлагаемой словесной модели бизнес-лояльность рассматривается с точки зрения трех самостоятельных базисных аспектов: лояльность потребителей, лояльность сотрудников и лояльность инвесторов.

Каждый раз за словом «лояльность» понимается что-то свое :

· приверженность (с точки зрения покупателей),

· добросовестность (с точки зрения сотрудников),

· взаимное доверие, уважение и поддержка (с точки зрения инвесторов).

Но, несмотря на ярко выраженные компоненты, эта система должна рассматриваться только как единое целое, поскольку невозможно создать лояльных покупателей, не обращая внимания на лояльность сотрудников, или воспитать лояльность сотрудников без должного внимания к лояльности инвесторов. Ни одна из частей не может существовать отдельно от двух других, но все три вместе позволяют организации достигать невиданных высот в развитии.

Необходимо четко понимать, что менеджмент, основанный на лояльности, прежде всего обращен на людей. В первую очередь здесь рассматриваются именно люди и их роль в бизнесе. Это скорее модель мотивации и поведения, чем маркетингового, финансового или производственного развития. Лишь во вторую очередь менеджмент, основанный на лояльности, обобщает людей в более абстрактные категории и управляет техническими процессами.

Как показывает практика, люди всегда оказываются более готовыми работать на организацию, которая имеет цель служения, чем на организацию, которая существует только ради того, чтобы «делать деньги». Поэтому люди охотно работают в церкви или в общественных организациях.

Менеджеры, желающие успешно использовать модель управления, основанную на эффекте лояльности, не должны рассматривать прибыль как первоочередную цель, но как необходимый элемент благосостояния и выживания трех составляющих каждой бизнес-системы: покупателей, сотрудников и инвесторов. Еще в начале ХХ в. Г. Форд говорил, что «организация не может работать без прибыли, ... иначе она умрет. Но и создавать организацию только ради прибыли... значит привести ее к верной гибели, так как у нее не будет стимула к существованию» .

Основа рассматриваемой модели лояльности - не прибыль, а привлечение дополнительного количества покупателей, процесс, который осознанно или неосознанно лежит в основе большинства преуспевающих организаций. Создание целевого количества покупателей пронизывает все сферы бизнеса компании. Силы, управляющие взаимосвязями между покупателями, сотрудниками и инвесторами, называют силами лояльности. Критерий успешности – возвращаются ли покупатели, чтобы купить больше, или они идут куда-то еще, т.е. проявляют ли они лояльность.

Как причина, лояльность инициирует несколько экономических эффектов, которые влияют на всю бизнес систему примерно следующим образом :

1. Прибыли и рыночная доля растут, когда наиболее перспективные покупатели охватывают весь спектр деятельности компании, создавая о ней хорошее общественное мнение и повторно приходя за покупками. За счет большого и качественного предложения компания может себе позволить быть более привередливой при выборе новых покупателей и концентрироваться на более прибыльных и потенциально лояльных проектах их привлечения, дальше стимулируя свой долгосрочный рост.

2. Долгосрочный рост позволяет фирме привлекать и сохранять лучших сотрудников. Постоянное поддержание целевого количества покупателей увеличивает лояльность сотрудников, давая им чувство гордости и удовлетворения своей работой. Далее, в процессе взаимодействия постоянные сотрудники узнают больше о своих постоянных покупателях, в частности, как лучше их обслуживать, чтобы объем покупок рос. Этот увеличивающийся объем продаж подстегивает и лояльность покупателей, и лояльность сотрудников.

3. Лояльные сотрудники в долгосрочном периоде учатся снижать издержки и повышать качество работы (эффект научения). Организация может использовать эту дополнительную продуктивность для расширения системы вознаграждения, для покупки лучшего оборудования и обучения. Все это, в свою очередь, подстегнет продуктивность сотрудников, рост вознаграждений и, следовательно, лояльность.

4. Такая спираль продуктивности дает такое преимущество в издержках, которое очень сложно скопировать для чисто конкурентных организаций. Долгосрочные преимущества в издержках, соединенные с устойчивым ростом количества лояльных покупателей, приносят прибыль, очень привлекательную для инвесторов. Это, в свою очередь, расширяет возможности компании по привлечению и сохранению «правильных» инвесторов.

5. Лояльные инвесторы ведут себя как партнеры. Они стабилизируют систему, снижают издержки по поиску капитала и дают гарантии, что полученные отвлеченные денежные потоки будут вложены обратно в бизнес как инвестиции. Это укрепляет организацию и увеличивает ее производственный потенциал.

Без сомнения, каждая организация уникальна, но все же в той или иной мере показатели ее прибылей будут укладываться в общую модель экономических эффектов, получаемых от постоянства или лояльности покупателей. Среди них стоит особо отметить следующие :

· базовая прибыль (цена, которую платят вновь появившиеся покупатели, превышает затраты организации на создание товара);

· рост выручки (как правило, если покупатель доволен параметрами товара, он склонен увеличивать объемы покупок с течением времени);

· издержки сбережений (близкое знакомство с товарами организации уменьшает зависимость покупателей от ее сотрудников в вопросах информации и советов);

· отзывы (удовлетворенные уровнем обслуживания покупатели рекомендуют организацию своим друзьям и знакомым);

· дополнительная цена (постоянные покупатели, сотрудничающие с организацией достаточно долго, чтобы изучить все ее товары и услуги, получают несоизмеримо больше от продолжения отношений и не нуждаются в дополнительных скидках или рекламных акциях).

Чтобы оценить истинный долгосрочный потенциал лояльности покупателя или группы покупателей, необходимо знать их предрасположенность к проявлению постоянства. Так некоторые покупатели перебегут к конкуренту и за 2% скидку, а другие останутся и при 20% разнице в цене. То количество усилий, которое требуется для переманивания различных типов покупателей, называется коэффициентом лояльности. В некоторых организациях для оценки коэффициентов лояльности используется история развития или поведение покупателей на отдельных сегментах . В других, особенно в тех, чье будущее слабо связано с прошлым, пытаются методами анализа данных нащупать, на сколько велика должна быть скидка, чтобы покупатели перешли к их организации. Но, несмотря на все трудности в измерении, использование коэффициента лояльности позволяет организациям идентифицировать сохранение покупателей и внедрять оправданную практику, проверенную на одном департаменте, во всю организацию.

Развитие систем измерения, анализа и управления денежными потоками, полученными от лояльности, может привести организацию к инвестициям, которые в дальнейшем обеспечат рост количества покупателей и организации в целом.

Итак, модель лояльности подробно обоснована на словесном уровне. В этом обосновании упоминалось математическое и компьютерное обеспечение. Однако для принятия первоначальных решений их использование не требуется.

При более тщательном анализе ситуации словесных моделей, как правило, не достаточно. Необходимо применение достаточно сложных математических моделей. Так, при принятии решений в менеджменте производственных систем используются :

· модели технологических процессов (прежде всего модели контроля и управления);

· модели обеспечения качества продукции (в частности, модели оценки и контроля надежности);

· модели массового обслуживания;

· модели управления запасами (модели логистики);

· имитационные и эконометрические модели деятельности предприятия в целом, и др.

2.2. Математическое моделирование

Математическое моделирование экономических явлений и процессов с целью оптимизации процессов управления - область научно-практической деятельности, получившая мощный стимул к развитию во время и сразу после второй мировой войны . Эта тематика развивалась в рамках интеллектуального движения, связанного с терминами «кибернетика», «исследование операций», а позже – «системный анализ», «информатика».

Впрочем, имелась и вполне практическая задача - контроль качества боеприпасов, вышедшая на первый план именно в годы второй мировой войны. Методы статистического контроля качества приносят наибольший экономический эффект среди всех экономико-математических методов управления. Только дополнительный доход от их применения в промышленности США оценивается как 0,8 % валового национального продукта США, т.е. 24 миллиардов долларов (в ценах 2003 г.) .

Важная проблема - учет неопределенности. Основное место она занимает в вероятностно-статистических моделях экономических и социально-экономических явлений и процессов.

Особое место занимают имитационные системы, позволяющие отвечать на вопросы типа: «Что будет, если...?». Основа имитации (смысл которой мы будем понимать как анализ экономического явления с помощью вариантных расчетов) - это математическая модель. Имитационная система - это совокупность моделей, имитирующих протекание изучаемого процесса, объединенная со специальной системой вспомогательных программ и информационной базой, позволяющих достаточно просто и оперативно реализовать вариантные расчеты . Таким образом, под имитацией понимается численный метод проведения машинных экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение сложных систем в течение продолжительных периодов времени, при этом имитационный эксперимент состоит из следующих шести этапов :

1) формулировка задачи;

2) построение математической модели;

3) составление программы для ЭВМ;

4) оценка пригодности модели;

5) планирование эксперимента;

6) обработка результатов эксперимента.

Имитационное моделирование (simulation modelling) широко применяется в различных областях, в том числе в экономике.

Экономико-математические методы управления можно разделить на несколько групп:

· методы оптимизации;

Во всех этих группах можно выделить статическую и динамическую постановки. При наличии фактора времени используют дифференциальные уравнения и разностные методы.

Теория игр (более подходящее название - теория конфликта, или теория конфликтных ситуаций) зародилась как теория рационального поведения двух игроков с противоположными интересами. Она наиболее проста, когда каждый из них стремится минимизировать свой средний проигрыш, т.е. максимизировать свой средний выигрыш. Отсюда ясно, что теория игр склонна излишне упрощать реальное поведение в ситуации конфликта. Участники конфликта могут оценивать свой риск по иным критериям. В случае нескольких игроков возможны коалиции. Большое значение имеет устойчивость точек равновесия и коалиций.

В экономике еще 150 лет назад теория дуополии (конкуренции двух фирм) О.Курно была развита на основе соображений, которые мы сейчас относим к теории игр. Новый толчок дан классической монографией Дж. фон Неймана и О. Моргенштейна, вышедшей вскоре после второй мировой войны. В учебниках по экономике обычно разбирается «дилемма заключенного» и точка равновесия по Нэшу (ему присуждена Нобелевская премия по экономике за 1994 г.) .

Моделирование процессов управления предполагает последовательное осуществление трех этапов исследования. Первый - от исходной практической проблемы до теоретической чисто математической задачи. Второй – внутриматематическое изучение и решение этой задачи. Третий – переход от математических выводов обратно к практической проблеме .

В области моделирования процессов управления, как, впрочем, и в иных областях применения математики, целесообразно выделять четверки составляющих:

ЗАДАЧА – МОДЕЛЬ - МЕТОД - УСЛОВИЯ ПРИМЕНИМОСТИ.

Задача, как правило, порождена потребностями той или иной прикладной области. Вполне понятно, что при этом происходит одна из возможных математических формализаций реальной ситуации. Например, при изучении предпочтений потребителей у экономистов - маркетологов возникает вопрос: различаются ли мнения двух групп потребителей. При математической формализации мнения потребителей в каждой группе обычно моделируются как независимые случайные выборки, т.е. как совокупности независимых одинаково распределенных случайных величин, а вопрос маркетологов переформулируется в рамках этой модели как вопрос о проверке той или иной статистической гипотезы однородности. Речь может идти об однородности характеристик, например, о проверке равенства математических ожиданий, или о полной (абсолютной однородности), т.е. о совпадении функций распределения, соответствующих двух совокупностям .

Задача может быть порождена также обобщением потребностей ряда прикладных областей. Одна и та же математическая модель может применяться для решения самых разных по своей прикладной сущности задач.

Важно подчеркнуть, что выделение перечня задач находится вне математики. Выражаясь инженерным языком, этот перечень является сутью технического задания, которое специалисты различных областей деятельности дают специалистам по математическому моделированию.

Метод, используемый в рамках определенной математической модели - это уже во многом, если не в основном, дело математиков. В эконометрических моделях речь идет, например, о методе оценивания, о методе проверки гипотезы, о методе доказательства той или иной теоремы, и т.д. В первых двух случаях алгоритмы разрабатываются и исследуются математиками, но используются прикладниками, в то время как метод доказательства касается лишь самих математиков.

Ясно, что для решения той или иной задачи в рамках одной и той же принятой исследователем модели может быть предложено много методов.

Методологический анализ - первый этап моделирования процессов управления, да и вообще любого исследования. Он определяет исходные постановки для теоретической проработки, а потому во многом и успех всего исследования . Анализ динамики развития методов моделирования позволяет выделить наиболее перспективные методы. В частности, при вероятностно-статистическом моделировании наиболее перспективными оказались методы нечисловой статистики.

2.3. Практическая модель управления

В качестве примера конкретной модели процесса управления рассмотрим модель распределения времени между овладением знаниями и развитием умений.

Любое знание состоит частично из «информации» («чистое знание») и частично из «умения» («знаю как»). Умение – это мастерство, это способность использовать имеющиеся у вас сведения для достижения своих целей; умение можно еще охарактеризовать как совокупность определенных навыков, в конечном счете, умение – это способность методически работать .

Пусть x(t) – объем сведений, накопленных учащимся к моменту времени t («чистое знание»), y(t) – объем накопленных умений: умений рассуждать, решать задачи, разбираться в излагаемом преподавателем материале; u(t) – доля времени, отведенного на накопление знаний в промежутке времени (t; t+dt).

где коэффициент k1 > 0 зависит от индивидуальных особенностей учащегося.

Увеличение знаний за то же время пропорционально потраченному на это времени (1 - u(t))dt, имеющимся умениям y(t) и знаниям x(t). Следовательно,

. (2)

Коэффициент k 2 > 0 также зависит от индивидуальности. Учащийся тем быстрее приобретает умения, чем больше он уже знает и умеет. Тем быстрее усваивает знания, чем больше умеет. Но нельзя считать, что чем больше они запомнил, тем быстрее запоминает. На правую часть уравнения (1) влияют только приобретенные в прошлом активные знания, примененные при решении задач и перешедшие в умения. Отметим, что модель (1) – (2) имеет смысл применять на таких интервалах времени, чтобы, например, пять минут можно было считать бесконечно малой величиной.

Можно управлять процессом обучения, выбирая при каждом t значение функции u(t) из отрезка . Рассмотрим две задачи.

1. Как возможно быстрее достигнуть заданного уровня знаний x1 и умений y 1 ? Другими словами, как за кратчайшее время перейти из точки фазовой плоскости (x 0 ; y 0) в точку (x 1 ; y 1)?

2. Как быстрее достичь заданного объема знаний, т.е. выйти на прямую x = x 1 ?

Двойственная задача: за заданное время достигнуть как можно большего объема знаний. Оптимальные траектории движения для второй задачи и двойственной к ней совпадают (двойственность понимается в обычном для математического программирования смысле).

С помощью замены переменных z = k 2 x, w = k 1 k 2 y перейдем от системы (1) – (2) к более простой системе дифференциальных уравнений, не содержащей неизвестных коэффициентов:

. (3)

(Описанная линейная замена переменных эквивалентна переходу к другим единицам измерения знаний и умений, своим для каждого учащегося.)

Решения задач 1 и 2, т.е. наилучший вид управления u(t), находятся с помощью математических методов оптимального управления, а именно, с помощью принципа максимума Л.С.Понтрягина. В задаче 1 для системы (3) из этого принципа следует, что быстрейшее движение может происходить либо по горизонтальным (u = 1) и вертикальным (u = 0) прямым, либо по особому решению - параболе w = z2 (u = 1/3). При движение начинается по вертикальной прямой, при - по горизонтальной, при - по параболе. По каждой из областей {z 2 > w} и {z 2 < w} проходит не более одного вертикального и одного горизонтального отрезка оптимальной траектории.

Используя теорему о регулярном синтезе, можно показать, что оптимальная траектория выглядит следующим образом. Сначала надо выйти на «магистраль» - добраться до параболы w = z 2 по вертикальной (u = 0) или горизонтальной (u = 1) прямой. Затем пройти основную часть пути по магистрали (u = 1/3). Если конечная точка лежит под параболой, добраться до нее по горизонтали, сойдя с магистрали. Если она лежит над параболой, заключительный участок траектории является вертикальным отрезком. В частности, в случае оптимальная траектория такова. Сначала надо выйти на магистраль – добраться по вертикальной (u = 0) прямой до параболы. Затем двигаться по магистрали (u = 1/3) от точки до точки . Наконец, по горизонтали (u = 1) выйти в конечную точку.

В задаче 2 из семейства оптимальных траекторий, ведущих из начальной точки (z0; w0) в точки луча (z1; w1), w0 < w1 < +∞, выбирается траектория, требующая минимального времени. При z1 < 2z0 оптимально w1 = z 0 (z 1 – z 0), траектория состоит из вертикального и горизонтального отрезков. При z 1 > 2z0 оптимально , траектория проходит по магистрали w = z 2 от точки до точки . Чем большим объемом знаний z 1 надо овладеть, тем большую долю времени надо двигаться по магистрали, отдавая при этом 2/3 времени увеличению умений и 1/3 времени – накоплению знаний .

Полученное для основного участка траектории оптимального обучения значение u = 1/3 можно интерпретировать приблизительно так: на одну лекцию должно приходиться два семинара, на 15 мин. объяснения 30 мин. решения задач. Результаты, полученные в математической модели, вполне соответствуют эмпирическим представлениям об оптимальной организации учебного процесса. Кроме того, модель определяет численные значения доли времени (1/3), идущей на повышение знаний, и доли материала (1/2), излагаемого на заключительных лекциях (без проработки на семинарах).

При движении по магистрали, т.е. в течение основного периода учебного процесса, оптимальное распределение времени между объяснениями и решением задач одно и то же для всех учащихся, независимо от индивидуальных коэффициентов k1 и k2. Этот факт устойчивости оптимального решения показывает возможность организации обучения, оптимального одновременно для всех учащихся. При этом время движения до выхода на магистраль зависит, естественно, от начального положения (x0; y0) и индивидуальных коэффициентов k 1 и k 2 .

Таким образом, модель процесса управления обучением (1) – (2) позволила получить ряд практически полезных рекомендаций, в том числе выраженных в числовой форме. При этом не понадобилось уточнять способы измерения объемов знаний и умений, имеющихся у учащегося. Достаточно было согласиться с тем, что эти величины удовлетворяют качественным соотношениям, приводящим к уравнениям (1) и (2).

Выводы: Для управленческой деятельности, особенно в процессе принятия решений, наиболее полезны модели, которые выражаются словами или формулами, алгоритмами и иными математическими средствами. Математические методы управления можно разделить на несколько групп:

· методы оптимизации;

· методы, учитывающие неопределенность, прежде всего вероятностно-статистические;

· методы построения и анализа имитационных моделей;

· методы анализа конфликтных ситуаций (теории игр).

Математическое моделирование процессов управления предполагает последовательное осуществление трех этапов исследования: 1. от исходной практической проблемы до теоретической чисто математической задачи; 2. внутриматематическое изучение и решение этой задачи; 3. переход от математических выводов обратно к практической проблеме.

Заключение

Моделирование – процесс исследования реальной системы, включающий построение модели, изучение ее свойств и перенос полученных сведений на моделируемую систему. Модель – это некоторый материальный или абстрактный объект, находящийся в определенном объективном соответствии с исследуемым объектом, несущий о нем определенную информацию и способный его замещать на определенных этапах познания.

Существуют различные виды моделей:

Концептуальное моделирование, т.е. предварительное содержательное описание исследуемого объекта, которое не содержит управляемых переменных, играет вспомогательную роль. Модели имеют вид схем, отражающих наши представления о том, какие переменные наиболее существенны и как они связаны между собой;

Математическое моделирование, т.е. процесс установления соответствия реальному объекту некоторого набора математических символов и выражений. Математические модели наиболее удобны для исследования и количественного анализа, позволяют не только получить решение для конкретного случая, но и определить влияние параметров системы на результат решения;

Имитационное моделирование, т.е. воспроизведение (с помощью ЭВМ) алгоритма функционирования сложных объектов во времени, поведения объекта. Имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания. Это искусственный эксперимент, при котором вместо проведения испытаний с реальным объектом проводятся опыты на математических моделях.

Выделяют следующие основные этапы построения математических моделей:

2. Формализация операций. На основе содержательного описания определяется и анализируется исходное множество характеристик объекта, выделяются наиболее существенные из них. Затем выделяют управляемые и неуправляемые параметры, вводят символьные обозначения. Определяется система ограничений, строится целевая функция модели. Таким образом, происходит замена содержательного описания формальным (символьным, упорядоченным).

3. Проверка адекватности модели. По результатам проверки модели на адекватность принимается решение о возможности ее практического использования или о проведении корректировки.

4. Корректировка модели. На этом этапе уточняются имеющиеся сведения об объекте и все параметры построенной модели. Вносятся изменения в модель и вновь выполняется оценка адекватности.

5. Оптимизация модели. Сущность оптимизации (улучшения) моделей состоит в их упрощении при заданном уровне адекватности. В основе оптимизации лежит возможность преобразования моделей из одной формы в другую. Основными показателями, по которым возможна оптимизация модели, являются время и затраты средств для проведения исследований и принятия решений с помощью модели.

Практическим использованием многочисленных моделей процессов управления обычно занимаются информационно-аналитические подразделения, службы контроллинга, качества и надежности, маркетинга и др.

Список литературы

1. Авилов А.В. Рефлексивное управление. Методологические основания. - М., 2003. – 167 с.

2. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. - М., 2002. - 386 с.

3. Блюмгардт А. Модели корпоративного управления. - Киев: Наук. думка, 2003. - 157 с.

4. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. – М., 1969. – 121 с.

5. Большаков А.С. Моделирование в менеджменте: Учеб. пособие. - М., 2000. - 464 с.

6. Гончаров В. В. Менеджмент в рамках основных фаз управленческого цикла. - М., 1998. – 232 с.

7. Друкер П.Ф. Задачи менеджмента в XXI веке. - М., 2001. – 546 с.

8. Кузин Б.И., Юрьев В.Н., Шахдинаров Г.М. Методы и модели управления фирмой: Учеб. для вузов. - СПб., 2001. - 432 с.

9. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента/ Пер. с англ. – М., 2002. – 764 с.

10. Микитский Ю. Анализ организации управления на предприятии // Менеджмент в России и за рубежом. – 1999. - № 4. – С. 14-18.

11. Неуймин Я.Г. Модели в науке и технике. История, теория, практика. - Л., 1984. - 190 с.

12. Орлов А.И. Менеджмент. – М., 2003. – 368 с.

13. Репин В.В., Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению: Моделирование бизнес-процессов. – М., 2005. - 2-е изд. - 404 с.

14. Родина Л.А Формирование модели информационного обеспечения управленческой деятельности. - СПб., 2004. - 229 с.

15. Рубцов С.В. К вопросу о построении общей теории менеджмента // Менеджмент в России и за рубежом. - 2000. - № 6. - С. 19-25.

16. Фомин Г.П. Математические методы модели в коммерческой деятельности: Учебник. - М., 2001. - 544 с.


Родина Л.А Формирование модели информационного обеспечения управленческой деятельности. - СПб., 2004. – С.7.

Репин В.В., Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению: Моделирование бизнес-процессов. – М., 2005. - 2-е изд. – С.232.

Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. – М., 1969. – С.65.

Орлов А.И. Менеджмент. – М., 2003. – С.267.

Орлов А.И. Менеджмент. – М., 2003. – С. 269.