Процесс построения модели управленческого решения

Оглавление:

Физическая модель представляет то, что изучается, через увеличенное или уменьшенное описание объекта или системы. Как отмечает Шеннон, «отличительной характеристикой физической модели (иногда называемой портретом) является то, что она в некотором роде похожа на моделируемый объект.

Примерами физической модели являются чертеж объекта, уменьшенная реальная модель или уменьшенный инженерный чертеж. Такая физическая модель облегчает визуальное восприятие и помогает определить, помещается ли конкретная единица оборудования физически в отведенное для «сотни» пространство, а также в решении сопутствующих проблем, таких как размещение дверей, ускоряющих перемещение людей и материалов. В автомобильной и аэрокосмической промышленности для проверки определенных характеристик, таких как аэродинамическое сопротивление, всегда изготавливаются физические, уменьшенные копии новых автомобилей. Поскольку модель является точной копией, она должна вести себя так же, как новый разрабатываемый автомобиль или самолет, но при этом стоить гораздо меньше, чем настоящая. Точно так же строительная компания всегда строит миниатюрную модель, прежде чем построить производственное или офисное здание или склад.

Аналоговая модель представляет изучаемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не похож на него. Примером аналоговой модели является организационная схема. Построив эту диаграмму, менеджеры могут легко представить себе цепочки подчинения и формальные отношения между людьми и видами деятельности. Эта аналоговая модель явно является более простым и эффективным способом восприятия и демонстрации сложных взаимосвязей структуры большой организации, чем, например, составление списка связей всех сотрудников.

Математическая модель, также называемая символической моделью, использует символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Примером математической модели и ее аналитической силы как инструмента для понимания чрезвычайно сложных проблем является знаменитая формула Эйнштейна E = mcl . 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.

Построение модели: После того как цель правильно сформулирована, следующим этапом процесса является построение модели. Разработчик должен определить основную цель модели, т.е. какие результаты или информацию должна дать модель, чтобы помочь руководству решить стоящую перед ним проблему. Продолжая приведенный выше пример, выходными данными должны быть точное время и количество сырья и запасных частей, которые необходимо заказать.

Валидация: После того как модель создана, ее необходимо валидировать. 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. Конечно, это может быть трудно, если проблема сложная. Тестирование многих управленческих моделей показало, что они несовершенны, поскольку не учитывают все значимые переменные. Конечно, чем лучше модель отражает реальный мир, тем больше ее потенциал помочь менеджеру принять правильное решение, при условии, что модель не слишком сложна в использовании.

Второй аспект проверки модели связан с определением того, в какой степени полученная с ее помощью информация действительно помогает руководству справиться с проблемой.

Применение модели: после валидации модель готова к использованию. Как говорит Шеннон, 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 одной из самых проблематичных частей построения модели. Согласно опросу отделов, анализирующих деятельность на уровне предприятия, только около 60% моделей науки управления использовались полностью или почти полностью.

Модели для принятия решений

Другие исследования также показали, что финансовые руководители в США и менеджеры по маркетингу в Западной Европе недостаточно используют модели для принятия решений. Основная причина, по которой руководители недостаточно используют модели, которые они должны использовать, может заключаться в том, что они боятся или не понимают их.

Неубедительные исходные предположения: Каждая модель основана на нескольких базовых предположениях или допущениях. Это могут быть измеримые предположения, например, что затраты на оплату труда составят $200 000 в течение следующих шести месяцев. Такие предположения могут быть объективно проверены и рассчитаны. Существует высокая вероятность того, что они верны. Некоторые допущения не поддаются измерению и не могут быть объективно проверены. Предположение о росте доходов на 10% в следующем году является примером предположения, которое нельзя проверить. Никто не знает наверняка, что это действительно произойдет. Поскольку такие предположения лежат в основе модели, точность модели зависит от точности предположений. Модель нельзя использовать для прогнозирования потребностей в запасах, например, если прогнозы продаж на предстоящий период неточны.

Менеджер не только делает предположения о компонентах модели, но и формулирует предположения о взаимосвязях внутри модели. Например, модель, разработанная для того, чтобы помочь решить, сколько галлонов краски разных типов нужно произвести, вероятно, будет включать предположения о взаимосвязи между ценой продажи и прибылью, а также о материальных и трудовых затратах. Точность модели также зависит от точности этих взаимосвязей.

Информационные ограничения: Основной причиной ненадежных предположений и других трудностей является ограниченная возможность получения необходимой информации, что влияет как на построение, так и на использование моделей. Точность модели определяется точностью информации о проблеме. Если ситуация исключительно сложная, ученый-управленец может оказаться не в состоянии получить информацию обо всех значимых факторах или включить их в модель. Если внешняя среда изменчива, информация о ней должна обновляться быстро, но это может быть невыполнимо или нецелесообразно.

Иногда важные аспекты могут быть проигнорированы при построении модели, поскольку они не поддаются измерению. Например, модель для определения эффективности новой технологии не будет точной, если в нее заложена только информация о снижении затрат в связи с ростом специализации. Как показано на примере угольной шахты в главе 3, влияние психологических установок работников, которые трудно предсказать и измерить, также отражается на производительности. Если работникам не нравится новый процесс, рост затрат из-за прогулов, высокой текучести кадров и перегруженности производственных линий может помешать росту производительности.

В целом, построение модели наиболее сложно в условиях неопределенности. Когда необходимая информация настолько неопределенна, что ее трудно получить по критерию объективности, менеджеру может быть лучше положиться на свой опыт, суждения, интуицию и помощь консультантов.

Причины, по которым эффективность моделей может быть снижена.

Как и все инструменты и методы, модели науки управления могут быть подвержены ошибкам. Эффективность модели может быть снижена рядом потенциальных предубеждений. Наиболее распространенными являются ненадежные базовые предположения, ограниченная возможность получения необходимой информации, беспокойство пользователей, плохое использование на практике и чрезмерная стоимость. Это наиболее распространенные проблемы в моделировании.

Количество всех типов конкретных моделей науки управления безгранично. Наиболее распространенными являются метод платежной матрицы (используется при определении того, какая альтернатива может внести наибольший вклад в достижение цели), модели управления запасами (используются для определения сроков и количества запасов ресурсов и массы готовой продукции на складах), дерево решений (позволяет схематично представить проблему и наглядно сравнить возможные исходы), модель линейного программирования (используется для определения оптимального способа решения при наличии конкурирующих по

Типы управленческих решений

Управление запасами: Задача управления запасами возникает, когда необходимо создать запас материальных ресурсов или потребляемых товаров для удовлетворения спроса в определенный промежуток времени (конечный или бесконечный). Для обеспечения непрерывного и эффективного функционирования практически любой организации необходимо поддерживать товарно-материальные запасы. В любой проблеме управления запасами необходимо определить количество, которое нужно заказать, и когда его заказывать. Это требование может быть выполнено путем создания единой инвентаризации для всего периода или инвентаризации для каждой единицы времени периода. Эти два случая соответствуют избыточному запасу (относящемуся к единице времени) и дефицитному запасу (относящемуся к полному периоду времени).

Избыточные запасы требуют более высоких удельных (в единицу времени) капиталовложений, но дефицит возникает реже, а частота заказов ниже. С другой стороны, при недостаточных запасах удельные капитальные вложения ниже, но частота заказов и риск дефицита возрастают. Каждый из этих двух крайних случаев характеризуется значительными экономическими потерями. Таким образом, решения относительно размера заказа и времени заказа могут быть основаны на минимизации соответствующей функции общих затрат, которая включает затраты, связанные с потерями от избыточных запасов и дефицита.

Обобщенная модель управления запасами.

Любая модель управления запасами должна в конечном итоге отвечать на два вопроса: Какое количество необходимо заказать? Когда его следует заказывать?

Ответ на первый вопрос выражается размером заказа, который определяет оптимальное количество ресурсов, которые будут поставляться в каждом заказе. В зависимости от рассматриваемой ситуации размер заказа может меняться с течением времени. Ответ на второй вопрос зависит от типа системы управления запасами. Если система предусматривает периодический мониторинг запасов через регулярные промежутки времени (например, еженедельно или ежемесячно), то время поступления нового заказа обычно совпадает с началом этого временного интервала. Однако если система предусматривает постоянный мониторинг уровня запасов, то точка заказа обычно определяется уровнем запасов, при котором должен быть размещен новый заказ.

Таким образом, решение обобщенной задачи управления запасами определяется следующим образом.

В случае периодического контроля уровня запасов, новое количество операционных материалов должно поставляться через регулярные промежутки времени в размере заказа.

В случае непрерывного мониторинга запасов, новый заказ в размере запаса должен быть размещен, когда его уровень достигает точки заказа.

Размер и время заказа обычно определяются путем минимизации общей стоимости системы управления запасами, которая может быть выражена как функция этих двух переменных. Общая стоимость системы управления запасами выражается следующим образом, в зависимости от ее основных компонентов:

Затраты на закупку становятся важным фактором, когда цена единицы продукции зависит от размера заказа, обычно это выражается в виде скидки на количество, когда цена единицы продукции уменьшается по мере увеличения размера заказа. Стоимость размещения заказа — это постоянные затраты, связанные с размещением заказа. Таким образом, если спрос удовлетворяется меньшими заказами (чаще) в течение определенного периода времени, стоимость увеличится по сравнению с тем, если спрос удовлетворяется большими заказами (и, следовательно, реже). Затраты на хранение запасов, т.е. затраты на хранение запасов (например, проценты на инвестированный капитал, издержки обращения, амортизация и затраты на ликвидацию), как правило, увеличиваются с ростом объема запасов. Наконец, потери от дефицита — это затраты, возникающие из-за отсутствия запасов необходимых товаров. Они обычно связаны с ухудшением репутации поставщика у потребителя и возможной потерей прибыли.

Типы моделей управления запасами

Описанная выше обобщенная модель управления запасами выглядит довольно просто. Как же тогда объяснить такое разнообразие моделей этого класса и методов решения соответствующих задач, основанных на различном математическом аппарате: от простых схем дифференциального и интегрального исчисления до сложных алгоритмов динамического и других видов математического программирования? Ответ на этот вопрос определяется типом спроса, который может быть детерминированным (известным с уверенностью) или вероятностным (заданным плотностью вероятности). Детерминированный спрос может быть статичным, в том смысле, что интенсивность потребления остается постоянной во времени, или динамичным, когда спрос достоверно известен, но изменяется во времени. Вероятностный спрос может быть стационарным, если функция плотности вероятности спроса постоянна во времени, и нестационарным, если функция плотности вероятности спроса изменяется во времени.

В реальных условиях случай детерминированного статистического спроса встречается редко. Такой случай можно считать самым простым. Например, спрос на товары массового потребления, такие как хлеб, может меняться от одного дня к другому, но эти изменения могут быть настолько незначительными, что предположение о статичности спроса не сильно искажает реальность.

На первом уровне предполагается, что вероятностное распределение спроса является стационарным во времени. Это означает, что для описания спроса во все рассматриваемые периоды используется одна и та же функция распределения вероятности. При таком допущении влияние сезонных колебаний спроса в модели не учитывается.

На втором уровне абстракции учитывается изменение спроса от одного периода к другому. Однако в этом случае функции распределения не меняются, и спрос в каждом периоде описывается средним значением спроса. Такое упрощение означает, что элемент риска не учитывается при управлении запасами. Однако она позволяет изучить сезонные колебания спроса, которые невозможно учесть в вероятностной модели из-за аналитических и вычислительных трудностей. Другими словами, здесь возникает определенный компромисс: можно использовать стационарные распределения вероятностей, с одной стороны, и переменную, но известную функцию спроса в предположении «определенности», с другой.

На третьем этапе упрощения исключаются как элементы риска, так и изменения спроса. Таким образом, предполагается, что спрос в каждом периоде равен среднему значению известного (предполагаемого) спроса во всех рассматриваемых периодах. В результате этого упрощения спрос можно оценить по его постоянной интенсивности.

Хотя тип спроса является одним из основных факторов при построении модели управления запасами, существуют и другие факторы, влияющие на выбор типа модели. К ним относятся:

Несвоевременные поставки или сроки выполнения заказов. После размещения заказа он может быть доставлен немедленно или может потребоваться некоторое время для его выполнения. Временной интервал между размещением заказа и поставкой называется задержкой поставки или временем выполнения заказа. Это значение может быть детерминированным или случайным.

Пополнение. Хотя система управления запасами может работать с задержкой поставок, процесс пополнения запасов может быть немедленным или даже растянутым во времени. Немедленное пополнение запасов может происходить при получении заказов из внешнего источника. Равномерное пополнение запасов может быть тогда, когда пополняемые продукты производятся самой организацией. Как правило, система может работать с положительной задержкой поставки и равномерным пополнением запасов.

Временной период определяет интервал, в течение которого осуществляется управление складскими запасами. В зависимости от периода, на который возможен надежный прогноз, соответствующий период принимается конечным или бесконечным.

Количество точек складирования. Система управления складом может включать в себя несколько точек складирования. В некоторых случаях эти пункты организованы так, что один выступает в роли поставщика для другого. Иногда эта схема реализуется на разных уровнях, так что точка потребителя на одном уровне может стать точкой поставщика на другом уровне. В таком случае принято говорить о системе управления товарами с разветвленной структурой.

Количество видов продукции. В системе управления запасами могут появляться несколько типов товаров. Этот фактор учитывается, когда существует определенная зависимость между различными видами продукции. Например, один и тот же бункер для хранения может использоваться для разных продуктов или их производство может быть ограничено общими средствами производства.

Модель линейного программирования

Модель линейного программирования: Линейное программирование — это наука о методах исследования и нахождения максимального и минимального значений линейной функции, на неизвестные которой наложены линейные ограничения. Таким образом, задачи линейного программирования относятся к задачам на условный экстремум функции. Кажется, что для исследования линейной функции многих переменных на условный экстремум достаточно применить хорошо разработанные методы математического анализа, но невозможность их применения можно проиллюстрировать достаточно просто.

Для решения задач линейного программирования необходимо было разработать специальные методы. Линейное программирование особенно широко распространено в экономике, поскольку изучение зависимостей между величинами, встречающимися во многих экономических проблемах, приводит к линейной функции с линейными ограничениями на неизвестные.

Экономический анализ: предполагает изучение количественных и качественных характеристик, показателей, отражающих финансово-хозяйственную деятельность организации. Это дает возможность получить достаточно полную картину результатов деятельности компании, определить ее перспективы, скорректировать направления развития и мобилизовать внутренние резервы.

Предметом экономического анализа являются показатели хозяйственно-финансовой деятельности организации — информация, отражающая экономические и финансовые процессы и факторы, влияющие на результаты деятельности организации.

Предмет экономического анализа определяет его задачу, которая включает оценку и всестороннее изучение результатов деятельности организации, выполнение бизнес-плана, изменение показателей в динамике:

Выявление причин (факторов), влияющих на результаты деятельности организации, измерение их влияния.
Определить эффективность использования трудовых, материальных и финансовых ресурсов.
Выявление внутренних резервов и упущенных возможностей во всех сферах управления организацией и разработка конкретных действий по повышению эффективности работы организации.

Изучение темы экономического анализа требует определенной методики изучения показателей, характеризующих хозяйственно-финансовую деятельность организации.

Экономический анализ — это элемент менеджмента, обеспечивающий получение объективной информации о хозяйственно-финансовой деятельности организации для обоснования грамотных управленческих решений и регулирования их развития. Поэтому классификация видов экономического анализа основана на функциях управления.

В зависимости от организации объекта исследования и используемых методов различают внешний и внутренний анализ.

Внешний анализ позволяет оценить отношения компании с государством и другими внешними пользователями (кредиторами, поставщиками, покупателями, налоговыми органами). Они изучают деятельность организации исходя из своих интересов и обычно используют данные из внешних финансовых отчетов. По этой причине внешний анализ часто называют финансовым анализом. Но изучение только публичной отчетности не всегда позволяет объективно оценить конечные результаты работы организации, а использование другой информации финансового анализа может быть гораздо глубже, чем внешней. Особенности внешнего анализа: разнообразие целей и интересов субъектов анализа, использование публичной отчетности, наличие стандартных аналитических методик, открытость результатов анализа, ограниченность информации.

Внутренний анализ проводится для того, чтобы использовать его результаты для контроля компании в интересах ее владельцев и руководства. Информационной базой для внутреннего анализа является вся система информации и деятельности предприятия, включая технические условия, нормативную и плановую информацию, данные управленческого и финансового анализа, внешней и внутренней отчетности, всю бухгалтерскую информацию, результаты совещаний, проверок, интервью со специалистами и так далее. Полнота информационной базы внутреннего анализа позволяет объективно оценить эффективность всей хозяйственной деятельности организации и использования производственных ресурсов. Он дает возможность регулировать внутренние экономические условия организации, поэтому внутренний анализ часто называют управленческим анализом. Особенностью управленческого анализа является его ориентация на цели и интересы руководства компании. Отсутствие регулирования анализа со стороны государственных органов. Использование всех источников информации в ходе внутреннего анализа, включая коммерческие тайны. Полная секретность результатов анализа в целях сохранения коммерческой тайны. Интеграция бухгалтерского анализа в планирование и принятие решений.

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

Здесь темы рефератов по менеджменту

Читайте дополнительные лекции: