Следует отметить определенную переоценку значимости экономико-математических моделей в реальной практике управления экономико-производственными системами. Это связано с непреодолимыми пока сложностями моделирования процессов в экономико-производственных системах
Страницы: 1 2
Похожие рефераты:
Система национальных прогнозов и их содержание
Сущность и структура системы социально-экономического прогнозирования, виды прогнозов и возможности их применения для предприятия. Мероприятия по планированию деятельности предприятия, их уровни и назначение. Экспертные методы, пути прогнозирования.
Экономико-математическое моделирование процесса принятия решения в менеджменте
Введение………………………………………………………………3 Глава 1. Управленческое решение как процесс. Необходимость моделирования процессов принятия управленческого решения…..4
Управленческие решения
Понятие и характерные свойства управленческих решений, анализ основных факторов, рассматриваемых при их принятии. Этапы процесса принятия управленческого решения, методика диагностики возникающих при этом проблем и выявление альтернативных решений.
Структура системного анализа
Сущность системного анализа, его объект, предмет, технологии, структура, содержание, принципы, характеристика, методы, значение, классификация и последовательность. Обоснование принципов как первоначальный этап построения методологической концепции.
Классификация методов разработки и принятия управленческих решений
В процессе разработки и принятия управленческих решений лицо, принимающее решение, может использовать различные методы, которые прямо или косвенно способствуют принятию оптимальных решений.
Функции и методы прогнозирования
Понятие, функции и методы прогнозирования – научно-обоснованного суждения о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках их достижения. Классификация методов прогнозирования: социосинергетика, "коллективная генерация идей".
Подготовка управленческого решения в аудите
Блочная модель подготовки и принятия решения. Принятие решения в условиях неопределенности. Риск как состояние между двумя полярными случаями - уверенностью и неопределенностью. Диагностика, формулировка и обоснование проблемы, ее успешное решение.
Анализ внешней среды
МОСКОВСКИЙ ЭКОНОМИКО - ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ РЕФЕРАТ На тему ФАКУЛЬТЕТ: " ЭКОНОМИКА И МЕНЕДЖМЕНТ " Работу выполнила студентка 3 курса
Моделирование управленческих решений
Виды моделей. Модели принятия решений. Причины, по которым может быть снижена эффективность моделей. Виды управленческих решений. Управление запасами. Модель линейного программирования. Экономический анализ. Этапы построения моделей.
Методы моделирования в процессе разработки управленческих решений
Оценка работы руководителя. Процесс принятия решений. Выделение и определение проблемы; поиск информации и альтернатив решения; выбор среди альтернатив. Оперативные, текущие и перспективные решения. Математическое моделирование экономических явлений.
Роль прогнозирования и планирования в системе управления
Значение прогнозирования и планирования в системе управления на предприятиях сферы сервиса. "Прогнозирование-планирование" как единая система методических решений на предприятиях сферы сервиса. Специфика прогнозирования сложных систем в сфере сервиса.
Классификация управленческих решений
Понятие и принципы формирования методов управленческих решений, их классификация и разновидности, отличительные признаки. Порядок обоснования управленческих решений и механизм их обоснования. Особенности, критерии обоснования в условиях неопределенности.
Этапы планирования экономического развития
Изучение типологии прогнозов – научно-обоснованного суждения о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления. Особенности прогнозирования экономического развития на основе межотраслевых балансовых моделей.
Планирование и прогнозирование финансово-экономических показателей
Основы планирования и прогнозирования Прогнозирование финансово-экономических показателей, методы прогнозирования. Планирование финансово-экономических показателей, методы планирования. Экономико-математическое моделирование.
Прогнозирование экономической эффективности производства
Министерство образования Российской Федерации НОВОСИБИРСКИЙ ГУМАНИТАРНЫЙ ИСТИТУТ РЕФЕРАТ На тему «Прогнозирование экономической эффективности
Принятия решений в условиях неопределённости и риска
Понятия, связанные с принятием решений в различных условиях. Примеры принятия решений в условиях определенности, риска и неопределенности. Модели и методы принятия решений. Страховой, валютный, кредитный риск. Интуитивное и рациональное решение.
Теоретические основы финансового менеджмента
Характеристика предикативных моделей, используемых в финансовом менеджменте для прогнозирования доходов предприятия и его будущего финансового состояния. Особенности расчета точки критического объема продаж. Построение прогностических финансовых отчетов.
Советская школа выработки управленческих решений
Понятие и виды методов выработки управленческих решений. История развития советской школы выработки управленческих решений. Сущность и особенности применения экономико-математических и экспертных методов разработки управленческих решений на предприятии.
Прогнозирование рыночных тенденций
Отбор факторов, вероятно определяющих количественное изменение объема продаж. Выделение "факторов влияния". Линейное прогнозирование "факторов влияния". Прогнозирование продаж по прогнозу "факторов влияния". Оценка риска прогнозирования.
Функции менеджмента
Основные функции управления по Анри Файолю. Прогнозирование. Планирование. Создание организационных структур как функция менеджмента. Руководство. Координация. Контроль. Современный этап - контроллинг.
Поделиться…
.
Виды, сущность и области практического использования методов и моделей разработки и принятия управленческих решений
Методы разработки и принятия решений представляют важнейший компонент процесса управления деятельностью организации. Они должны непрерывно совершенствоваться, перестраиваться в соответствии с новыми задачами и новой обстановкой, в которой происходит развитие экономики.
В большинстве случаев руководители не принимают непосредственного участия во всех этапах разработки решений, и их деятельность практически сводится к постановке целей и принятию решения (выбору целесообразного варианта решения). Поэтому руководитель сам редко пользуется какими-либо специальными методами выбора варианта решения. Он использует результаты работ, выполненных специалистами аппарата управления, а также свои знания, опыт, интуицию, здравый смысл и ему известные дополнительные сведения о ситуации, ее причинах и возможных последствиях. Его знания или определенное представление о современных методах разработки, оценки и обоснования решений и областях их эффективного применения в управлении деятельностью организации в основном необходимы для квалифицированной оценки предлагаемых вариантов и правильности их обоснования.
В процессе разработки и принятия управленческих решений ЛПР может применить различные методы, которые прямо или косвенно способствуют выбору оптимальных по различным критериям вариантов. В зависимости от возможности формализации решаемых задач и проблем деятельности организации применяются методы, использующие средства математики или интуитивно-логические заключения.
Методы, использующие средства математики (оптимизационные методы) позволяют решать задачи и проблемы деятельности организации, поддающиеся полной формализации, т.е. полному описанию взаимосвязей и взаимозависимостей их факторов, условий и результатов. Их применение характерно для принятия тактических и некоторых оперативных решений. В основе этой группы методов лежит научно-практический подход, предполагающий выбор оптимальных решений путем обработки больших массивов экономической и другой информации. Их применение наиболее эффективно при разработке управленческих решений, если:
– заранее и четко определена цель (критерий оптимизации);
– известны основные условия ее достижения (ограничения);
– происходит выбор путей решения поставленной задачи, т.е. речь идет о хорошо структурированных проблемах.
Особенностью математических методов обоснования управленческих решений является наличие в них конкретного алгоритма – точного предписания выполнять строго в определенном порядке некоторую систему операций для решения задач определенного класса. При этом алгоритм должен удовлетворять трем требованиям:
1) определенности, т.е точности и однозначности, не оставляющих места для произвола;
2) массовости, под которой понимается его универсальность, т.е. применимость для решения данного класса задач, когда начальные данные могут варьировать в известных пределах;
3) результативности, т.е. возможности решения поставленной задачи за конечное число операции.
Хотя в результате применения определенного оптимизационного метода, соответствующего особенностям решаемой задачи, все нерациональные (по тому или иному показателю, используемому в качестве критерия оценки) варианты будут отсеяны, получить однозначный ответ на вопрос: какой из совокупности рациональных вариантов лучше, применение этих методов не позволяет. Эго обусловлено тем, что любое управленческое решение характеризуется экономической неопределенностью и экономической устойчивостью. Отсюда, выбор из множества оптимальных вариантов наилучшего (целесообразного) имеет явно неформальный характер.
Обычно применение оптимизационных методов только облегчает нахождение наилучшего варианта, так как область поиска сужается до совокупности оставшихся рациональных вариантов. Таким образом, основное назначение рассматриваемых методов обоснования решений не в том, чтобы обеспечить нахождение единственного оптимального варианта, а в том, чтобы выделить совокупность рациональных вариантов, из числа которых ЛПР необходимо выбрать наилучший, опираясь на свою интуицию, опыт и другие личностные характеристики.
Сюда входят: методы множественной корреляции, линейного, нелинейного и динамического программирования, исследования операций и другие. Сущность этих методов и возможности их применения в практике управления деятельностью различных организаций широко освещены в специальной литературе и в основном известны руководителям и специалистам современных производственных и особенно научных и проектно-конструкторских организаций. Они изучаются в специальных дисциплинах, предусмотренных учебными планами высших учебных заведений. Есть множество методов решения типовых задач деятельности организаций с помощью методов данной группы и компьютерной техники.
В настоящее время наибольшее распространение получили следующие методы данной группы:
элементарной математики и математического анализа (дифференциальное, интегральное и вариационное исчисление) – используются в традиционных экономических расчетах при обосновании потребностей в ресурсах, учете затрат на производство и реализацию продукции, разработке планов и проектов, при балансовых расчетах;
математической статистики – применяются в тех случаях, когда изменение анализируемых показателей можно представить как случайный процесс. Статистические методы, являясь основным средством изучения массовых, повторяющихся явлений, играют важную роль, особенно в прогнозировании поведения экономических и других показателей деятельности организации;
эконометрические методы – строятся на синтезе трех областей: экономики, математики и статистики. Их основа – экономическая модель, под которой понимается схематическое представление экономического явления или процесса с помощью научной абстракции путем отражения его основных характерных черт;
линейного программирования, к задачам которого сводится большая часть разработанных для практического применения математических оптимизационных моделей. Линейное программирование основано на решении системы линейных уравнений, когда зависимость между изучаемыми явлениями строго функциональна. Его основные характеристики – математическое выражение переменных величин, определенный порядок и последовательность расчетов (алгоритм), логический анализ. Применение методов линейного программирования возможно только при условиях, что изучаемые переменные величины и факторы имеют математическую определенность и количественную ограниченность, и в результате известной последовательности расчетов происходит взаимозаменяемость факторов. С помощью такой модели ЛПР может, например, определить оптимальную производственную программу, т.е. рассчитать, какое количество изделий каждого наименования следует производить для получения наибольшей прибыли при известных объемах материалов и деталей, фонде времени работы оборудования и рентабельности каждого типа изделия. Типичными вариантами применения линейного программирования в управлении производством являются:
– укрупненное планирование производства (составление графиков производства, минимизирующих общие издержки с учетом издержек, обусловленных изменением ставки процента, заданных ограничений по трудовым ресурсам и уровням запасов);
– планирование ассортимента изделий (определение оптимального ассортимента продукции, в котором каждому ее виду свойственны свои издержки и потребности в ресурсах);
– маршрутизация производства изделия (определение оптимального технологического маршрута изготовления изделия, которое должно быть последовательно пропущено через несколько обрабатывающих центров, причем каждая операция центра характеризуется своими издержками и производительностью);
– управление технологическим процессом (сведение к минимуму выхода стружки при резке стали, отходов кожи или ткани в рулоне или полотнище – задачи раскроя материала);
– регулирование запасов (определение оптимального сочетания продуктов на складе или в хранилище);
– календарное планирование производства (составление календарных планов, минимизирующих издержки с учетом расходов на содержание запасов, оплаты сверхурочной работы и заказов на стороне);
– планирование распределения продукции (составление оптимального графика отгрузки с учетом распределения продукции между производственными предприятиями и складами, оптовыми складами и магазинами розничной торговли);
– определение оптимального местоположения нового завода (определение наилучшего пункта местоположения путем оценки затрат на транспортировку между альтернативными местами размещения нового завода и местами его снабжения и сбыта готовой продукции);
– календарное планирование транспорта (минимизация издержек подачи грузовиков под погрузку и транспортных судов к погрузочным причалам);
– распределения рабочих (минимизация издержек при распределении рабочих по станкам и рабочим местам);
– перегрузка материалов (минимизация издержек при маршрутизации движения средств перегрузки материалов, например, автопогрузчиков, между отделениями завода и доставке материалов с открытого склада к местам их переработки на грузовых автомобилях разной грузоподъемности с разными технико-экономическими характеристиками);
динамического программирования – применяются при решении оптимизационных задач, в которых целевая функция или ограничения характеризуются нелинейными зависимостями. Например: экономическая эффективность производства возрастает или убывает непропорционально изменению масштабов производства; величина затрат на покупку партии запасных частей возрастает в связи с увеличением размера партии, но не пропорционально им;
теории очередей (оптимального обслуживания) – используются для нахождения оптимального числа каналов обслуживания при определенном уровне потребности в них. Например, задача определения необходимого общественного транспорта на маршруте, чтобы на остановках не скапливались большие очереди. Проблема здесь заключается в том, что дополнительные маршруты или средства транспорта требуют дополнительных затрат, а их загрузка неравномерна (низкая загрузка средств транспорта в одни периоды времени и появление очередей на остановках и перегрузках средств транспорта – в другие). Следовательно, нужно найти такое решение, которое позволяет сбалансировать дополнительные расходы на открытие новых маршрутов или привлечение новых единиц или видов транспорта и потери от их недостатка. Другими словами, надлежит выбрать оптимальный вариант организации обслуживания клиентов, при котором время обслуживания будет минимальным, а качество – высоким при отсутствии излишних затрат. Инструмент нахождения такого оптимального решения – методы теории очередей;
управления запасами – позволяют найти оптимальное решение по необходимому для устойчивой, надежной и эффективной деятельности организации уровню запасов ресурсов. Этот уровень запаса должен обеспечивать минимум издержек на его создание и поддержание при заданном уровне непрерывности используемых данный ресурс процессов. Содержание излишков запасов повышает надежность функционирования организации и избавляет от потерь, связанных с их нехваткой, но их создание требует дополнительных издержек на хранение, складирование, транспортировку, страхование и т.п. Кроме того, избыточные запасы связывают оборотные средства и препятствуют прибыльному инвестированию капитала;
исследования операций – базируются на использовании математических (детерминированных), вероятностных моделей, представляющих изучаемый процесс, систему или вид деятельности. Оптимизация решений заключается в сравнительном исследовании числовых оценок факторов, которые обычными методами оценить невозможно. Наилучшее из возможных для экономической системы решение является оптимальным, а наилучшее решение относительно отдельных элементов системы – субоптимальным. Методы исследования операций призваны отыскать решения, которые были бы оптимальными для возможно большего числа предприятий, организаций или их подразделений. Количественные методы исследования операций основаны на достижениях экономико-математических и статистических дисциплин (оптимального программирования, теории массового обслуживания, теории игр, теории графов, математической статистики и др.);
ситуационного анализа – это комплексные технологии подготовки, принятия и реализации управленческих решений, в основе которых – анализ отдельно взятой управленческой ситуации. Ситуационный анализ исходит из конкретных ситуаций, проблем, возникающих в реальной деятельности организации, по которым должно быть принято управленческое решение. Однако технологии ситуационного анализа позволяют не ограничиваться принятием управленческих решений в конкретной ситуации. Они позволяют, основываясь на более глубоком анализе ситуаций, установлении тенденций, закономерностей и факторов, определяющих их развитие, более обоснованно принимать долговременные управленческие решения, вплоть до корректировки стратегических целей организации.
Основные составляющие ситуационного подхода:
1) изучение современных технологий ситуационного анализа;
2) предвидение последствий принимаемых решений;
3) интерпретация ситуации с выделением наиболее важных факторов и оценкой возможных последствий их изменения;
4) принятие эффективного решения.
Одна из основных задач ситуационного анализа – установление не всех, а основных факторов, оказывающих существенное влияние на развитие ситуации, и отбрасывание тех факторов, которые существенного влияния оказать не могут. Особенно актуально проведение ситуационного анализа при решении сложных комплексных проблем, а также проблем, представляющих для организации особую важность;
теории игр позволяют моделировать ситуации, в которых при принятии решений должно учитываться несовпадение интересов различных юридических или физических лиц, т.е. конфликт. Большинство хозяйственных операций можно рассматривать как действия, совершаемые в условиях противодействия, наиболее массовым случаем которого следует считать конкуренцию. При выработке и принятии решения необходимо выбирать альтернативу с наименьшим противодействием или позволяющую его уменьшить, что обеспечит снижение риска деятельности управляемой организации. Математические модели теории игр позволяют анализировать выявленные альтернативы действий организации с учетом возможных ответных действий конкурентов. Формализуя конфликтные ситуации математически, теория игр представляет их как игру двух или более игроков, каждый из которых преследует цель максимизации своей выгоды за счет другого лица. Игровые модели в бизнесе используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, предложения данной организации форм и методов дополнительного обслуживания, поддержки сбыта, модификацию и освоение новой продукции.
Теория игр используется не так часто, как другие модели. Тем не менее, она полезна, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы. Эта информация важна, поскольку позволяет учесть дополнительные факторы, которые могут повлиять на ситуацию. Это повышает эффективность решения;
"точки безубыточности", в котором общий доход уравнивается с суммарными издержками, т.е. точки, в которой предприятие становится прибыльным. Объем производства, обеспечивающий безубыточность, можно рассчитать почти по каждому виду продукции или услуге, если соответствующие издержки удается определить. Это может быть число сидений в самолете, которые должны быть заняты пассажирами, число посетителей в ресторане, объем сбыта нового типа автомобиля;
платежной матрицы, которые могут оказать помощь ЛПР в выборе одного из нескольких вариантов. Они особенно полезны, когда ЛПР должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей. Платеж представляет собой денежное вознаграждение или полезность, являющиеся следствием конкретной стратегии в сочетании с конкретными обстоятельствами. Если платежи представить в форме таблицы (или матрицы), мы получаем платежную матрицу. Слова "в сочетании с конкретными обстоятельствами" очень важны, чтобы понять, когда можно использовать платежную матрицу и оценить, когда решение, принятое на се основе, скорее всего будет надежным. В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически совершаются. Если такое событие или состояние природы не случается на деле, платеж неизбежно будет иным. В целом платежная матрица полезна, когда:
– имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов стратегии для выбора между ними;
– то, что может случиться, с полной определенностью не известно;
– результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива и какие события в действительности имеют место.
Кроме того, ЛПР должен располагать возможностью объективной оценки вероятности релевантных событий и расчета ожидаемого значения такой вероятности. Он редко имеет полную определенность, но также редко действует в условиях полной неопределенности. Почти во всех случаях принятия решений руководителю приходится оценивать вероятность или возможность события. Вероятность можно определить объективно, как поступает игрок в рулетку, ставя на нечетные номера. Выбор ее значения может опираться на прошлые тенденции или субъективную оценку руководителя, который исходит из собственного опыта действий в подобных ситуациях;
"дерева" решений – схематическое представление проблемы принятия решений. Как и платежная матрица, "дерево" решений дает руководителю возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы. Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода "дерева" решений. "Дерево" решений можно строить под сложные ситуации, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, "дерево" решений – это полезный инструмент для принятия последовательных решений. Многие допущения, из которых исходит ЛПР, относятся к условиям в будущем, над которыми руководитель почти не имеет никакого контроля. Однако такого рода допущения необходимы для многих операций планирования. Ясно, что чем лучше руководитель сможет предсказать внешние и внутренние условия применительно к будущему, тем выше шансы на составление осуществимых планов;
анализа временных рядов, называемый иногда проецированием тренда, основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. Данный метод анализа часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, или потребности в кадрах.
каузального (причинно-следственного) моделирования – наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Каузальное моделирование – это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемыми факторами и другими переменными. Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью.
Методы, использующие интуитивно-логические заключения, т.е. имеющие эвристическую основу применяются для решения задач и проблем деятельности организации, которые не поддаются полной формализации, что не позволяет выбрать решение на основе математических расчетов, как э го делается для формализуемых задач. Здесь используются в основном неформальные умозаключения и коллективные формы организации процесса разработки решений. К этой группе методов относятся, прежде всего, методы экспертных оценок и "мозгового штурма".
Методы этой группы, или неформальные методы разработки и принятия решений, в последние десятилетия получили значительное развитие. Они, в отличие от методов первой группы, опираются не на фактические взаимосвязи и взаимозависимости факторов, условий и результатов, а на аналитические способности индивидуума (способности правильно выявить эти взаимосвязи и взаимозависимости, анализировать и обобщать имеющиеся данные и т.д.), на его опыт и знания. Опыт показал, что практически нет таких организационно-управленческих и производственно-хозяйственных задач, которые можно было бы решить, используя только формальные методы и модели, поэтому необходимо развивать систему неформальных методов. Их совершенствование идет по пути разработки новых более эффективных приемов, привлечения коллективных разума и опыта к решению задач и проблем деятельности организаций.
Для выбора того или иного метода в каждом конкретном случае необходимо учитывать следующие факторы:
1) степень формализации задачи (проблемы) деятельности организации, т.е. возможность применить для ее решения математический аппарат;
2) сферу деятельности организации, к которой относится решаемая задача (проблема): это позволит выбрать соответствующую модель или метод решения и необходимую информационную базу;
3) возможности организации в решении данной производственной задачи:
4) наличие необходимых специалистов, компьютерных программ, исходной информации.
В основе современных методов разработки управленческих решений лежит моделирование реальных процессов, протекающих в организации. При этом из всей совокупности моделей, использующихся в управлении производством, в подавляющем большинстве случаев применяются экономико-математические модели.
Необходимость использования методов моделирования определяется тем, что многие объекты или процессы (или проблемы, относящиеся к этим объектам и процессам) непосредственно исследовать или невозможно, или исследование требует много времени и средств. Моделирование – один из методов исследования объекта управления и его внешней среды, один из методов разработки и принятия управленческих решений. Это следует учитывать не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания. Моделирование использует дифференциальный и структурно-целостный подходы, диалектическое единство анализа и синтеза в исследовании изучаемых явлений и объектов. Оно заключается в имитации изучаемого явления. Точность имитации определяется путем сравнения результата, полученного при воспроизведении, с его прототипом, объектом исследования, и оценки степени их сходства.
Моделирование процесса принятия решений позволяет сделать существенный шаг в сторону количественных оценок и количественного анализа результатов принимаемых решений. Использование моделей процесса принятия решений привносит в практику принятия управленческих решений элемент системности, обеспечивает эффективное взаимодействие различных этапов принятия решений.
Модель (фр. modele, от лат. modulus – "мера, аналог, образец") – некоторый материальный или мысленно представляемый объект или явление, являющийся упрощенной версией моделируемого объекта или явления (прототипа) и в достаточной степени. Главная характеристика модели – упрощение реальной жизненной ситуации, которую она отражает. Поскольку форма модели упрощена по отношению к моделируемому объекту и не относящиеся к цели его исследования параметры устраняются, модель часто повышает способность ЛПР к пониманию и разрешению встающих перед ним проблем, помогает совместить свой опыт и способность к суждению с опытом и суждениями других специалистов и руководителей.
При моделировании процесса принятия управленческих решений необходимо учитывать базисные элементы моделей. К ним относятся:
– ситуация принятия решения;
– цель решения;
– время для принятия решения;
– ресурсы, необходимые для реализации решения;
– ресурсы, которыми располагает организация;
– система управляемых факторов;
– система неуправляемых факторов;
– система связей между управляемыми и неуправляемыми факторами;
– альтернативные варианты решений;
– система критериев и ограничений.
Используемая в процессе разработки и принятия управленческого решения модель должна быть адекватна управляемому объекту и решаемой ситуации. Это означает, что она должна соответствовать:
– структуре и свойствам объекта управления;
– особенностям и возможностям создания используемых методов моделирования и экспериментов, проводимых на базе используемых моделей;
– требованиям решаемой управленческой задачи.
В процессах разработки и принятия управленческих решений используется большое количество разнообразных моделей: физических, аналоговых, математических.
Физическая модель представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Пример физической модели – планировочный чертеж цеха предприятия. Эта физическая модель упрощает визуальное восприятие площади цеха и помогает установить рациональное размещение на ней оборудования в пределах отведенного для его места. Автомобильные и авиационные организации изготавливают физические уменьшенные копии новых образцов своей продукции для оценки ее определенных характеристик. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому образцу, но при этом стоит она много меньше настоящего.
Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Пример аналоговой модели – схема организационной структуры предприятия, которая позволяет оценить организационные взаимосвязи подразделений и отдельных работников предприятия, найти варианты их оптимизации.
Математическая модель – приближенное описание какого-либо класса явлений внешнего мира, выраженное с помощью математической символики. Ее разновидность – экономико-математическая модель – математическое описание экономических процессов, произведенное в целях их исследования и управления ими. Среди них выделяют:
– индуктивные и дедуктивные модели. Индуктивные модели строятся путем обобщения наблюдений по единичным частным фактам, которые считаются важными для принятия управленческого решения. Качество индуктивной модели определяется возможностями упрощения описания решаемой ситуации и достоверного отражения ее основных свойств. При разработке дедуктивных моделей исходят не из анализа конкретных фактов, а из упрощенной системы гипотетических ситуаций. Путь ее создания – от абстрактного представления решаемой ситуации к ее конкретной реальности;
– проблемно-ориентированные модели и модели решения. Проблемно-ориентированные модели строятся на внедрении новых методов моделирования применительно к конкретной проблемной ситуации принятия решения. Основная задача – адаптация новых методов для моделирования конкретного управленческого процесса. Модели решения разрабатываются с учетом возможностей проведения экспериментов с ними, а также возможностей современных управленческих технологий и направлены на решение важнейших управленческих задач. Алгоритмы, используемые в этих моделях, определяют специфические требования к условиям их применения и структуре моделей.
– одноцелевые и многоцелевые модели. Нередко для оценки альтернативного варианта решения необходимо использовать несколько достаточно разнородных, независимых критериев, ориентированных на достижение различных, подчас трудно сопоставимых целей. При этом необходимо определить наиболее предпочтительный вариант решения, приводящий к наиболее эффективному достижению поставленных целей. Одноцелевыми называются модели, когда имеется одна четко определенная цель, к достижению которой стремится организация, либо несколько целей, агрегированных в виде одной комплексной цели. В последнем случае степень достижения цели определяется с помощью специал<