Шегда. Менеджмент (2002)

6.4. Использование метода моделирования в управленческой деятельности

Результаты работы производственных систем в значительной степени зависят от качества решений, принимаемых руководством. Поэтому менеджеры должны хорошо представлять варианты возможных действий и результаты, связанные с их осуществлением. В обычных условиях, Повторяющиеся принятые решения могут базироваться на опыте, интуиции, здравом смысле, т.е. на представлении об производственную систему, сложившееся в конкретного руководителя-менеджера. Однако многовариантность, многокритериальность, стохастичность производственных систем порождают задачи, наилучшее решение которых не лежит на поверхности и не имеет аналогов в прошлом опыте, а цена ошибки при современных масштабах производства очень велика. Наиболее надежным решением была бы постановка экспериментов непосредственно на объекте. Однако натурные эксперименты в производственных системах чаще невозможны или затруднены в связи с их дороговизной, длительностью сроков проведения, опасностью нежелательных наслидкив.
В тех случаях, когда нельзя провести управленческий натурный эксперимент или нет данных о результатах различных решений для подобных условий в прошлом, есть возможность построить модель ситуации, которая рассматривается, и провести необходимые эксперименты с нею.
Для формального построения процесса принятия решений в реальных ситуациях используется линейное и динамическое программирование. Последние являются реальными механизмами принятия управленческих решений. Любой такой механизм является моделированием процесса принятия решений субъектом.
Модель - это объект произвольной природы (материальный, мысленный, знаковый и т.д..), Отражающий существенные для задачи, которое рассматривается, свойства объекта-оригинала. Эксперимент, который проводится с моделью системы, называется моделированием. Моделирование позволяет изучить свойства объекта, прогнозировать его поведение без постановки натурного експерименту.
Модель должна быть способна отображать, воспроизводить или заменять оригинал в его главных чертах так, чтобы ее изучения давало новую информацию об объекте, а точнее - о целом классе объектов, для которых актуальная задача, которая рассматривается. Поскольку в различных задачах для одной и той же системы могут быть задействованы существенно различные свойства, то для их описания могут понадобиться разные модели. Каждая из них будет отражать главные, с точки зрения этой задачи, свойства системы и игнорировать те свойства, характеристики, которые не требуются для решения этой задачи. Таким образом, модель всегда существует вместе с задачей, которая решается. О модели любого исследуемого объекта есть смысл говорить только тогда, когда хорошо выяснено задачи, относительно которого создается и будет использоваться модель.
После создания модели часть решений, ранее производились интуитивно, можно принимать на основе количественных рекомендаций, полученных в результате анализа модели.
Типы моделей. Все системы в зависимости от возможностей формализованного описания их можно разделить на три типа: хорошо структурированные, слабоструктурированные, неструктуровани.
Хорошо структурированные системы характеризуются наличием устойчивых связей и зависимостей между подсистемами поддаются количественному оценкам. Управление такими системами возможно на основе стандартных процедур, правил, методик, расчетов. Задачи, возникающие, могут быть одновариантного (решаемые методом прямого счета) или разнообразными (оптимизационными).
В слабоструктурированных системах связи между подсистемами четко не регламентированы, имеют неустановившийся характер, не поддаются точному количественному описанию. При принятии решения велика роль субъективного фактора - многие решения принимаются на основе экстраполяции оценок. Специфика слабоструктурированных задач заключается в необходимости участия в их решении коллектива людей, часть из которых отвечает за принятие ришення.
Неструктурированные системы отличаются невозможностью формализации целей и критериев оценки. Для этих систем характерны качественные постановки задач, в которых количественные зависимости между составляющими не известны, формальных методов решения нет, а выбор вариантов решения затруднен неопределенностью цели деятельности и альтернативных способов достижения их. В решении таких задач преобладающую роль играют экспертно-эвристические методи.
По способу подачи можно выделить три основных типа моделей: концептуальные, материальные, знакови.
Концептуальная модель - это определенный идеальный образ объекта зависит не только от его объективно существующих свойств, но и от знаний, опыта и других факторов, присущих субъекту-исследователю.
Для того чтобы перевести концептуальную модель из формы мысленного образа в форму использования соответствии со своим назначением, могут применяться языковой (вербальный) описание, графические средства, математические символы, известные средства различных специальных языков представления данных и знань.
Детализация "концептуальные модели. Приведения ее к виду, который позволяет экспериментировать с моделью для получения информации об объекте, может осуществляться в двух основных формах: материальной и знаковий.
Материальные модели можно разделить на три типа: предметные, физические, аналоговые . Предметные (геометрические) модели предназначены для воспроизведения и анализа преимущественно тех свойств объекта определяются его размерами, формой, другими признаками, которые характеризуют объект без учета его внутренней природы. Типичный пример - макеты в архитектуре и технике, учебные муляжи .
Физические модели дать возможность воспроизводить и изучать свойства объекта или процесса, сохраняя его физическую природу или химические свойства. Это лабораторные исследовательские установки в химических технологиях, гидродинамические модели кораблей и гидротехнических сооружений, аэродинамические модели летательных аппаратов и т.д.. Физические модели основано на теории подобия, с помощью которой устанавливается соответствие между оригиналом и моделью. Физическое моделирование предназначено для изучения свойств и поведения объекта-оригинала в различных условиях внешней среды при различных вариантах реализации самого оригиналу.
Аналоговые модели служат той же цели, что и физические, но природа процессов, протекающих в оригинале модели, разная. Типичный пример-электронное моделирование на аналоговой вычислительной машине или электронной моделирующей установке процессов, имеющих механическую, химическую и другую природу (колебания центра масс автомобиля при движении в различных дорожных условиях , поведение самолета при полете в воздушной атмосфере, протекания химической реакции в зависимости от активности катализатора и др..). В основе аналогового моделирования лежит сходство между математическими описаниями процессов оригинала и модели.
Знаковые модели отражают свойства оригинала с помощью различных символов и могут быть разделены на языково-описательные, графические и математические. Языково-описательная (вербальная, лингвистическая) модель является описанием свойств реального или воображаемого объекта определенной естественном языке. Это может быть техническое задание, постановка задачи при проектировании АСУ, пояснительная записка к проекту и т. др.. Разработка такой модели допускает достаточно большую свободу в выборе средств и способов описания, ограниченную синтаксическими и семантическими нормами используемого языка, а также требованиями формально-нормативного характера (требования ГОСТа). Такие модели позволяют описать объект достаточно полно, однако их можно использовать непосредственно для анализа, прогноза, получения новой информации об объекте.
Графические модели в зависимости от назначения можно разделить на портретные и условные. Графически портретная (ироническая) модель - модель, графическими средствами отражает реально или теоретически свойства, характеристики об объекта (чертежи конструкции, план местности, схема маршрутов городского транспорта и др.)..
Графическая условная модель служит для отображения в виде графического образа характеристик, свойств объекта, непосредственно недоступных для наблюдения (графики, отражающие функциональные связи между переменными, гистограммы, характеризующие распределение случайных величин по результатам эксперимента, диаграммы состояния в металловедении).
Математическая модель - описание внутренних свойств системы и существенных для рассматриваемого задачи процессов на языке математики (функциональные и логические зависимости, алгебраические системы; дифференциальные уравнения, графические структуры и т.д..). Построение математической модели означает переход от содержательного описания объекта моделирования к формальному и позволяет применить для исследования свойств объекта формальные преобразования, его описания, характер которых зависит от вида математической модели, т.е. в результате от рассматриваемого завдання.
Если рассматриваются задачи, связанные с функционированием системы как целого, то главный интерес представляет ее взаимодействие с окружающей средой, а особенности внутреннего строения, состав подсистем и закономерности процессов, протекающих в них, может быть опущено. В таком случае говорят о функциональная модель, то есть модель, которая отражает основные особенности функционирования системи.
В других случаях, наоборот, интерес представляют особенности построения системы, состав подсистем и взаимосвязи между ними. Модели, отражающие эти свойства, называются структурными. При их построении и исследовании широко используется математический аппарат теории графов. При построении функциональных моделей, как правило, описывается состояние большой системы: причинно-следственные связи, которые определяют изменение состояний, возможности влиять на них в нужном направлении и сопоставлять резкие варианты управления (воздействия ), приводящих к желаемой цели. Состояние системы как объекта моделирования можно описать некоторой множеством величин, группируются в зависимости от характера их участия в процессе. целом можно выделить вектор входных (неуправляемых) переменных: X = (XI, Х2, .. ., Хп), вектор выходных переменных: Y = (У1, У2, ..., Yn), вектор управляемых воздействий: U = (171, U2, ..., Uk) и вектор параметров: G = (Gl, G2 , ..., Gp).
В математических моделях производственных систем входными переменными являются характеристики производственных процессов, которые могут быть определены, но не подлежат изменению, например, контролируемый состав исходного сырья, объемы и сроки поставок сырья и материалов. Управляемыми называются переменные , на которые можно влиять, значение которых можно рассчитывать, выбирать для достижения желаемых результатов, распределение задания по группам оборудования, определение порядка запуска деталей в производство, расчет состава шихты и т. ин.
Исходными называются переменные, значения которых зависят от входных ( управляемых и неуправляемых) переменных. Это, например, себестоимость продукции, прибыль, объемы реализации, совокупные расходы, состояние основных фондов. качестве примера чаще всего используются различные нормы и нормативы, директивные плановые задания по основным показателям производственной деятельности. Для переменных X, Y, U характерно то, что их числовые значения в ходе процесса могут изменяться на некотором участке, а параметры G постоянные, но могут быть другими в аналогичных процесах.
Функциональную модель в простейшем случае может быть представлен в виде: Y = F (X, U, G), где F - функциональная зависимость, связывающая переменные и параметры системи.
Итак, математическая модель должна характеризовать поведение выходных переменных В зависимости от значений параметров и неуправляемых входных переменных, параметров и управляемых входных переменных, а также учитывая изменения управляемых переменных. Конечно, при построении модели выбор состава исходных переменных, включаемых в модель, не вызывает затруднений, так как они определяются самим задачей моделирования. Выбор входных переменных, управляемых и неуправляемых, может быть выполнен различными способами, причем здесь, кроме определения задачи, важные требования точности и простоты, предъявляемых к модели. Если входных переменных слишком мало, модель теряет точность, может стать неадекватной объекта; если их слишком много - необходимые ресурсы памяти и скорости вычислений могут превысить имеющиеся ресурсы FOM.
Модели должны быть сформулированы так, чтобы для применения их требовались только доступные данные. Если, например, недостаточные запасы товаров привели к убыткам в торговле, то модель решения, которое предусматривает определение оптимального уровня запасов, должна включать систему денежных штрафов за эти збитки.
Модель должен требовать только выполнимых реальных расчетов. Например, применение методов линейного программирования для составления графика работы современного крупного предприятия может оказаться неосуществимым, поскольку время, необходимое для этих расчетов, будет слишком большим даже для компьютеров. Задача теории принятия решений состоит в том, чтобы находить такие альтернативы, которые вероятно лишь в приближении, требуют небольшого объема розрахункив.
Модели не могут требовать недоступной прогнозной информации. Программы, которые будут требовать от отдела сбыта оценки товарооборота за вторую половину следующего месяца, в процессе принятия делового решения не будут иметь широкого применения, ни описательного, ни нормативного.
Модели описываются с точки зрения тех исходных моментов, с которыми, скорее всего, тот, кто принимает решения, начнет процедуру принятия решений.

<- 6.3. методы менеджмента ГЛАВА 7. РУКОВОДСТВО И ЛИДЕРСТВО ->