Метод моделирования в принятии управленческих решений

Оглавление:

В последние годы теоретики и практики менеджмента провели ряд исследований, направленных на снижение субъективности процесса принятия решений и повышение его научности. Такие инструменты разрабатываются с использованием моделей принятия решений и различных математических методов. Это подводит нас к определению моделирования.

Моделирование — это создание модели, т.е. образа объекта, заменяющего его, с целью получения информации об этом объекте путем экспериментирования с моделью.

Модель в общем смысле (обобщенная модель) — это конкретный объект (в виде мысленного образа, описания знаковыми средствами или материальной системы), созданный с целью получения и/или хранения информации, отражающей свойства, характеристики и отношения исходного объекта любой природы, существенные для решаемой субъектом задачи.

Проще говоря, модель — это упрощенное представление конкретной жизненной (управленческой) ситуации.

Модели объектов — это более простые системы с четкой структурой и хорошо определенными отношениями между отдельными компонентами, которые позволяют более детально анализировать свойства реальных объектов и их поведение в различных ситуациях. Таким образом, моделирование — это инструмент для анализа сложных систем и объектов.

Модели, выраженные словами или формулами, алгоритмы и другие математические инструменты наиболее полезны для теории принятия решений.

Существует ряд обязательных требований к моделям. Во-первых, модель должна быть адекватна объекту, т.е. максимально соответствовать ему по выбранным для исследования свойствам.

Во-вторых, модель должна быть полной. Это означает, что она должна предоставлять возможность изучать сам объект, то есть получать некоторые утверждения о его свойствах, функционировании, поведении в заданных условиях, используя соответствующие способы и методы изучения модели.

Поскольку модель менее сложна, чем моделируемый объект, она позволяет менеджеру лучше понять конкретную ситуацию и принять правильное решение.

Существует ряд причин для использования модели вместо того, чтобы пытаться напрямую взаимодействовать с реальным миром:

Сложность реального мира. Реальный мир организации чрезвычайно сложен, поэтому понять его можно только путем упрощения реального мира с помощью моделирования;
Экспериментирование. Существует множество управленческих ситуаций, в которых желательно попробовать альтернативные решения проблемы и проверить их экспериментально. Можно и нужно проводить определенные эксперименты в реальных условиях. Когда Boeing разрабатывает новый самолет, Nissan — новый автомобиль или IBM — новую модель компьютера, всегда изготавливается образец, который испытывается в реальных условиях, и только после этого начинается серийное производство. Но прямые эксперименты такого рода дороги и требуют времени. Существует бесчисленное множество критических ситуаций, в которых необходимо принять решение, но вы не можете экспериментировать в реальной жизни;
Управление, ориентированное на будущее. Невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и, возможно, никогда не возникнет, равно как и проводить прямые эксперименты. Моделирование — это единственный на сегодняшний день систематизированный способ увидеть будущие варианты и определить возможные последствия альтернативных решений, что позволяет провести объективное сравнение.

Основные типы моделей

По вопросу классификации моделей на типы у авторов нет единого мнения. Существует множество классификаций, но мы ограничимся наиболее распространенной и, на мой взгляд, правильной типологией.

Существует три основных типа моделей, в зависимости от того, как они моделируются:

физическая (описательная) модель. Представляет то, что изучается, путем увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Отличительной особенностью физической модели является то, что она в некотором смысле предстает как имитируемый объект. Пример: чертеж объекта, его уменьшенная реальная модель, такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает определить, может ли конкретное устройство физически вписаться в отведенное пространство и решить связанные с этим проблемы. Автомобильные и аэрокосмические компании постоянно создают физические копии новых автомобилей для тестирования определенных функций. Являясь точной копией, модель должна вести себя так же, как новый разрабатываемый автомобиль или самолет, но при этом стоить гораздо меньше оригинала.
аналоговая модель. Представляет изучаемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не похож на него. Примером аналоговой модели является организационная схема. Благодаря ее построению менеджеры могут концептуализировать цепочки команд и формальные зависимости между людьми и видами деятельности. Эта аналоговая модель, очевидно, является более простым и эффективным способом восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры большой организации, чем, например, составление списка связей всех сотрудников.
символическая модель. Представляет различные свойства и элементы ситуации с помощью символов. Примером такого типа модели является математическая модель, в которой различные элементы ситуации выражаются в терминах уравнений. Символические модели проще всего использовать, поскольку они имеют высокий уровень абстракции. Примером математической модели и ее аналитической силы как инструмента для понимания очень сложных проблем является знаменитая формула Эйнштейна E = mcI . Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, вряд ли физики имели бы даже отдаленное представление о взаимосвязи между материей и энергией.

В зависимости от фактора времени модели делятся на статические и динамические. Статические модели (диаграммы, графы, схемы потоков данных) позволяют описать структуру моделируемой системы, но не предоставляют информацию о ее текущем состоянии, которое меняется со временем. Динамические модели позволяют описать временную эволюцию процессов, происходящих в системе. В отличие от статических моделей, динамические модели позволяют обновлять значения переменных, сами модели, динамически рассчитывать различные параметры процессов и результаты воздействий на систему.

Кроме того, модели могут быть управляемыми и прогностическими (управляемые модели отвечают на вопрос «Как достичь желаемого?», а прогностические — на вопрос «Что будет, если все останется по-прежнему?»), непрерывными и дискретными (в непрерывных моделях поток информации непрерывный, в дискретных — периодический). Однако мы не будем подробно рассматривать эти типологии, а сосредоточимся на наиболее ярких и важных.

Области применения моделей

Сфера применения моделей постоянно расширяется: в экономике, биологии, медицине, истории и других общественных науках, иными словами, в самых разнообразных процессах.

В последние десятилетия все крупные структуры изучаются на моделях. Например, гидроэнергетические сооружения (плотины, каналы, гидротурбины для таких станций, как Волжская, Волгоградская, Братская и Красноярская ГЭС) были изучены с помощью физических моделей, которые представляют эти грандиозные сооружения в уменьшенном масштабе.

При создании и совершенствовании межконтинентальных и космических ракет на физических моделях были успешно проведены исследования аэродинамических свойств ракет, эффекта ионизации воздуха перед головной частью ракеты и др.

Широко используемые специальные модели, обычно выполненные как сочетание физико-математической модели с реальными приборами, стали применяться для создания приборов контроля и обучения персонала, управляющего различными сложными объектами. В первом случае эти модели стали называть испытательными стендами, а во втором — симуляторами.

В последнее время моделирование биологических и физиологических процессов приобрело особое значение. Так, создаются протезы некоторых органов человека, которые управляются биотоками. Разрабатываются установки, моделирующие условия, необходимые для развития живых тканей и организмов.

Однако наш главный интерес — это использование моделей в бизнесе и управлении.

Математические методы и модели доказали свою полезность в изучении самых разных социальных явлений — демографических, социально-политических и так далее. Но их применение началось с экономической сферы, затем стала развиваться математическая школа политической экономии, а в конце девятнадцатого — начале двадцатого веков получило развитие статистическое направление. Его основной задачей было изучение бизнес-циклов и прогнозирование экономической ситуации на основе методов математической статистики.

Моделирование также очень широко используется в менеджменте. Благодаря моделированию субъект управления или аналитики, готовящие и обосновывающие управленческие решения, могут иметь дело в анализе не с реальным объектом управления, а с его аналогом в виде модели. Это значительно расширяет возможности поиска наилучших способов управления, не мешает функционированию реального объекта управления в период принятия управленческих решений, т.е. позволяет избежать экспериментов с реальным объектом и заменить их экспериментами, проводимыми на моделях с помощью моделей. Кажется, есть возможность применить вычислительную технику, использовать компьютеры, для которых математический язык моделей наиболее удобен. Благодаря компьютерам можно проводить расчеты по многомерным моделям, что повышает шансы найти лучшие варианты.

Использование моделей в управлении снимает большинство трудностей при разработке и обосновании управленческих решений, открывает путь к рациональному, даже оптимальному управлению. Конечно, моделирование имеет ряд существенных недостатков, которые мы обсудим позже.

Этапы процесса построения модели

Построение модели — это процесс. Основными этапами этого процесса являются определение проблемы, построение, валидация, применение и обновление модели.

Формулировка проблемы. Первым и самым важным шагом в построении модели, которая может обеспечить соответствующее решение проблемы управления, является определение проблемы. Правильное использование математики или компьютера бесполезно, если сама проблема не диагностирована должным образом. Правильная формулировка проблемы даже более важна, чем ее решение. Чтобы найти приемлемое или оптимальное решение проблемы, необходимо знать, из чего она состоит. Каким бы простым и очевидным ни было это утверждение, слишком многие эксперты игнорируют очевидное. Миллионы долларов ежегодно тратятся на поиск элегантных и глубоких ответов на неправильные вопросы. И если руководитель знает о существовании проблемы, это еще не значит, что реальная проблема выявлена. Менеджер должен уметь отличать симптомы от причин.

Построение модели. После того как проблема сформулирована должным образом, следующим этапом процесса является построение модели. Разработчик должен определить основную цель модели и то, какие выходные данные или информацию должна предоставить модель, чтобы помочь руководству решить стоящую перед ним проблему. Также необходимо определить, какая информация требуется для создания модели, отвечающей этим целям и обеспечивающей желаемые результаты.

Валидация модели. После создания модели ее необходимо проверить. Одним из аспектов валидации является определение степени соответствия модели реальному миру. Специалист по управлению должен определить, все ли существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель. Валидация многих моделей управления показала, что они не совершенны, поскольку не охватывают все соответствующие переменные. Очевидно, что чем лучше модель отражает реальный мир, тем больше ее потенциал для помощи менеджеру в принятии решений, при условии, что модель не слишком сложна в использовании. Второй аспект валидации модели связан с определением степени, в которой информация, которую она выдает, действительно помогает руководству справиться с проблемой.

Применение модели. После валидации модель готова к использованию. Ни одна модель науки управления не может считаться успешно построенной, пока она не будет принята, понята и применена на практике. Это кажется очевидным, но часто оказывается одним из самых проблемных вопросов в строительстве.

Обновление модели. Даже если применение модели было успешным, она почти наверняка потребует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выводов не ясна или что требуются дополнительные данные. Если цели организации изменяются таким образом, что это влияет на принятие решений, модель необходимо будет соответствующим образом скорректировать. Аналогичным образом, изменения во внешней среде — например, появление новых клиентов, поставщиков или технологий — могут обесценить первоначальную информацию, на которой была основана модель.

Таким образом, процесс построения модели можно рассматривать как цикл, в котором последний этап плавно сливается с первым. Разумеется, это происходит в том случае, если результаты, полученные на четвертом этапе, недостаточны, изменился сам объект или его окружение. Однако на практике представляется сложным создать рабочую модель, отвечающую всем вышеперечисленным требованиям и не требующую корректировок и исправлений с первого раза.

Анализ основных моделей

Количество всех типов конкретных моделей почти так же велико, как и количество проблем, для которых они были разработаны. Ниже описаны и проанализированы наиболее распространенные из них.

Модель теории игр — это метод моделирования влияния того или иного решения на конкурентов. Теория игр была первоначально разработана военными, чтобы позволить стратегии учитывать возможные действия противника. В бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, новые предприятия для поддержки продаж, предложение дополнительных услуг, изменение и разработку новых продуктов. Например, если руководство использует теорию игр, чтобы определить, что конкуренты не сделают то же самое, если они поднимут цены, им, вероятно, следует воздержаться от этого, чтобы не оказаться в невыгодном конкурентном положении.

Теория игр не так широко используется, как другие модели. К сожалению, реальные ситуации часто бывают сложными и меняются так быстро, что невозможно точно предсказать, как конкуренты отреагируют на тактику компании. Тем не менее, теория игр полезна, когда вы хотите определить наиболее важные и сложные факторы в ситуации принятия решений в конкурентной борьбе.

Модель теории очередей. Модель теории очередей, или модель оптимального обслуживания, используется для определения оптимального количества каналов обслуживания относительно спроса. Ситуации, в которых могут быть полезны модели теории очередей, включают людей, звонящих в авиакомпанию, чтобы забронировать место и получить информацию, людей, ожидающих очереди на машинную обработку данных, ремонтников оборудования, грузовики, ожидающие очереди на разгрузку на складе, и клиентов банка, ожидающих свободной стойки. Например, если клиентам приходится слишком долго ждать операциониста, они могут решить перевести свой счет в другой банк. Фундаментальная проблема, таким образом, заключается в балансировании между стоимостью дополнительных каналов обслуживания и потерями от неоптимального обслуживания. Модели очередей дают руководству инструмент для определения оптимального количества каналов обслуживания, чтобы сбалансировать затраты в случае, когда их слишком мало и слишком много.

Модель управления запасами. Он используется для определения сроков заказа ресурсов и их количества, а также массы готовой продукции на складах. Каждая компания должна поддерживать определенный уровень запасов, чтобы избежать задержек в производстве и продажах. Целью данной модели является минимизация негативных последствий накопления запасов, что выражается в определенных затратах.

Модель линейного программирования. Используется для определения наилучшего способа распределения ограниченных ресурсов в условиях конкурирующих требований. Линейное программирование обычно используется специалистами по человеческим ресурсам для решения производственных ограничений.

Принцип безубыточности. Этот метод является примером модели, которую менеджеры могут использовать для определения того, какая продукция приносит прибыль, а какая — убытки. Для использования этого метода необходимы три типа данных: постоянные затраты на эксплуатацию, переменные затраты на производство и цена единицы продукции.

Модель дерева решений. Дерево решений — это модель, представленная в графической форме. Все шаги, которые необходимо рассмотреть при оценке различных альтернатив, представлены на диаграмме. Дерево решений позволяет менеджеру визуализировать, насколько количественно измеримо то или иное явление в часто субъективной задаче принятия непрограммируемых решений.

Дерево решений может быть построено для сложных ситуаций, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений является полезным инструментом для принятия согласованных решений.

Анализ временных рядов. Иногда называемый прогнозированием тенденций, анализ временных рядов основан на предположении, что то, что произошло в прошлом, является достаточно хорошим приближением в оценке будущего. Этот анализ представляет собой метод выявления прошлых закономерностей и тенденций и их прогнозирования на будущее. Этот метод анализа часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребностей в товарно-материальных запасах, прогнозирования сезонных моделей продаж или оценки потребностей в персонале.

Модель потребительских ожиданий. Прогноз, основанный на результатах опроса клиентов компании. Их просят оценить собственные будущие потребности, а также новые требования. Собрав все полученные таким образом данные и сделав поправки на завышенные или заниженные оценки на основе собственного опыта, менеджер часто может точно спрогнозировать общий спрос.

Мы рассмотрели самые основные модели, используемые при принятии решений. Подробно рассмотреть их все не представляется возможным — как уже говорилось, существует огромное количество моделей. Однако рассмотренные нами примеры моделей вполне могут дать некоторое представление о полезности моделирования в принятии управленческих решений, а также высветить общие проблемы и недостатки моделей в целом. Мы рассмотрим эти недостатки далее.

На странице курсовые работы по менеджменту вы найдете много готовых тем для курсовых по предмету «Менеджмент».

Здесь темы рефератов по менеджменту

Читайте дополнительные лекции: