Моделирование процесса принятия управленческого решения

Существует ряд причин, которые обусловливают использование модели вместо попыток прямого взаимодействия с реальным миром. К ним относятся:

1. Естественная сложность многих организационных ситуаций. Так как любая организация есть сложная структура, то решение определенной проблемы будет производится намного проще с использованием модели, нежели поиска решения с помощью других возможностей человека.

2. Невозможность проведения экспериментов в реальной жизни, даже когда они необходимы. Встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно испытать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Такие эксперименты должны быть выполнены в реальном мире, однако что бы провести такой эксперимент, например создание нового автомобиля или компьютера, необходимо много средств и затрат. Поэтому многие организации используют именно модели, чтобы проверить правильность решения и его необходимость.

3. Ориентация руководства на будущее. Невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и, возможно, никогда не состоится. Моделирование – единственный до настоящего времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать.

Существует три базовых типа моделей:

                  физическая модель, или портретная модель. Это явление, ситуация или объект только в уменьшенном виде. Она представляет собой то, что исследуется, с помощью уменьшенного или увеличенного  описания объекта или процесса. Примером такой модели может быть макет, какого либо завода и его оборудования. Он поможет наглядно увидеть само здание или размещение оборудования, и в дальнейшем решить проблемы которые могут возникнуть.

                  аналоговая модель (представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Пример аналоговой модели - организационная схема. Под аналогом представляется нечто, соответствующее какому либо объекту или явлению, который реально представляет собой протекающий процесс. Например, через построение графика или таблицы зависимостей между издержками производства и прибылью можно найти ответ на вопрос, какой объем производства может выступить в качестве максимально эффективного.

                  математическая модель (в этой модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события).

Построение модели является процессом. Основные этапы этого процесса - постановка задачи, построение, проверка на достоверность, применение и обновление модели.

Постановка задачи. Первый и наиболее важный этап построения модели, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи. Для того чтобы правильно принять решение необходимо изначально определить то, что мы хотим иметь в дальнейшем, или то какой конечный результат нам необходим. Для этого требуется определить конкретный список задач.

Построение модели. После правильной постановки задачи следующим этапом процесса предусмотрено построение модели. Для того чтобы верно построить модель необходимо собрать всю информацию, удовлетворяющая заданным целям и получением на выходе нужных сведений. Также необходимо проработать все цели по значимости.

Проверка модели на достоверность. После построения модели ее следует проверить на достоверность, то есть необходимо определить насколько наша модель соответствует реальности. Получается что чем выше качество модели и чем больше она соответствует реальности, тем больше ее потенциал в оказании помощи в принятии решения. Второй главной составляющей проверки модели является установление степени, в которой информация полученная с помощью модели помогает руководителю справится с проблемой.

Применение модели. После проверки на достоверность модель готова к использованию. Нельзя считать модель успешно выполненной, пока она не будет опробована на практике и не покажет каких-либо результатов.

Обновление модели. Даже если применение модели оказалось успешной, почти наверняка она потребует обновления. С появлением новых изменений во внешней среди любая модель может быть модернезирована и изменена соответствующим образом.

Число всевозможных конкретных моделей почти также велико, как и число проблем, для разрешения которых они были разработаны. Вот самые распространенные из них:

Модели теории игр.

Данная модель рассматривает процесс принятия решения как игру двух и более сторон, ведущих борьбу за свои интересы. Каждая сторона имеет свои интересы и ставит свои конкретные задачи, использует конкретную стратегию. Стратегия же в дальнейшем может привести участника либо к выигрышу либо наоборот, к проигрышу. Результат исходит из поведения других участников данной игры.

Так, принимая решение об изменении уровня цен на свои товары, руководство фирмы должно прогнозировать реакцию и возможные ответные действия основных конкурентов. И если с помощью модели теории игр будет установлено, что, например, при повышении цены конкуренты не сделают того же, организация, чтобы не попасть в невыгодное положение, должна отказаться от этой альтернативы и поискать другое решение проблемы.

Модели теории очередей или оптимального обслуживания.

Они используются для нахождения оптимального числа каналов обслуживания при определённом уровне потребности в них. К ситуациям, в которых такие модели могут быть полезны относятся, например, определение количества телефонных линий, необходимых для ответов на звонки клиентов; троллейбусов на маршруте, необходимых, чтобы на остановках не скапливались большие очереди; операционистов в банке, чтобы клиенты не ждали, пока ими смогут заняться и т.п. Проблема здесь заключается в том, что дополнительные каналы обслуживания (больше телефонных линий, троллейбусов или банковских служащих) требуют дополнительных ресурсов, а их загрузка неравномерна (избыточная пропускная способность в одни периоды времени и появление очередей – в другие). Следовательно, нужно найти такое решение, которое позволяет сбалансировать дополнительные расходы на расширение каналов обслуживания и потери от их недостатка. Модели теории очередей как раз и служат инструментом нахождения такого оптимального решения.

Модели управления запасами.

Любая организация должна поддерживать некоторый уровень запасов своих ресурсов, чтобы избежать простоев или перерывов в технологических процессах и сбыте товаров или услуг. Для производственной фирмы необходимы определённые запасы материалов, комплектующих изделий, готовой продукции, для банка – денежной наличности, для больницы – лекарств, инструментов и т.д. Поддержание высокого уровня запасов повышает надёжность функционирования организации и избавляет от потерь, связанных с их нехваткой. С другой стороны, создание запасов требует дополнительных издержек на хранение, складирование, транспортировку, страхование и т.п. Кроме того, избыточные запасы связывают оборотные средства и препятствуют прибыльному инвестированию капитала, например, в ценные бумаги или банковские депозиты.

Модели управления запасами позволяют найти оптимальное решение, т.е. такое решение, при котором уровень запаса, который минимизирует издержки на его создание и поддержание при заданном уровне непрерывности производственных процессов.

Модели линейного программирования.

Их применяют для нахождения оптимального решения в ситуации распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Например, с помощью модели линейного программирования управляющий производством может 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. Большая часть разработанных для практического применения оптимизационных моделей сводится к задачам линейного программирования. Однако с учётом характера анализируемых операций и сложившихся форм зависимости факторов могут применяться и модели других типов: при нелинейных формах зависимости результата операции от основных факторов – модели нелинейного программирования; при необходимости включения в анализ фактора времени – модели динамического программирования; при вероятностном влиянии факторов на результат операции – модели математической статистики (корреляционно-регрессионный анализ).

Методы экспертных оценок.

При разработке и обосновании многих решений, которые полностью или частично не поддаются количественному анализу, значительный эффект приносят методы экспертных оценок

Сущность экспертных методов принятия решений заключается в получении ответов специалистов на поставленные перед ними вопросы. Информация, полученная от экспертов, в целях минимизации погрешностей и влияния субъективного фактора обрабатывается с помощью специальных логических и математических процедур, и преобразуются в форму, удобную для выбора решения.

Для подготовки и проведения экспертизы формируется организационная группа, обеспечивающая условия для эффективной работы экспертов. Основные задачи этой группы:

1)                           постановка проблемы, определение цели и задач экспертизы;

2)                           разработка процедуры проведения экспертизы;

3)                           отбор, проверка компетентности и формирование группы экспертов;

4)                           проведение опроса экспертов и получение их оценок;

5)                           обработка, формализация и интерпретация полученной информации.

Среди методов экспертных оценок широко распространены и используются на практике методы группового опроса: метод комиссий, метод «мозговой атаки», различные модификации метода «Дельфи». Большое значение этих методов состоит в том, что они усиливают элемент коллегиальности в процессе принятия сложных решений и, используя интуицию и коллективную генерацию идей, позволяют находить новые, оригинальные решения проблем, к которым нельзя прийти с помощью только логических рассуждений.

Прогнозирование. 

Это метод, в котором используются как накопленный опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения.

Разновидности прогнозов:

· экономические прогнозы (используются для предсказания общего состояния экономики и объема сбыта для конкретной компании или по конкретному продукту);

· прогнозы развития технологии (позволят предсказать разработки каких новых технологий можно ожидать, когда это может произойти, насколько экономически приемлемыми они могут быть);

· прогнозы развития конкуренции (позволяют предсказывать стратегию и тактику конкурентов);

· прогнозы на основе опросов и исследований (дают возможность предсказать, что произойдет в сложных ситуациях, используя данные многих областей знаний. Например, будущий рынок автомобилей можно оценить только с учетом надвигающегося изменения состояния экономики, общественных ценностей, политической обстановки, технологии и стандартов по защите окружающей среды от загрязнений);

· социальное прогнозирование (которым в настоящее время занимается всего несколько крупных организаций, используется для предсказания изменений в социальных установках людей и состояния общества).

Методы прогнозирования:

· неформальные методы;

· количественные;

· качественные.

К неформальным методам относят:

                  вербальная информация (информация получаемая из радио- и телепередач, от потребителей, поставщиков, конкурентов, на торговых совещаниях, в профессиональных организациях, от юристов, бухгалтеров, финансовых ревизоров и консультантов. Такая информация затрагивает все основные факторы внешнего окружения, представляющие интерес для организаций. Она имеет откровенно переменчивый характер, ее легко получить, и часто на нее вполне полагаются. Иногда, впрочем, данные могут оказаться неточными, устаревшими или страдающими расплывчатостью. Если такое происходит, и руководство использует некачественную информацию для формулирования целей организации, количество проблем при осуществлении целей может быть значительным);

                  письменная информация (газеты, торговые журналы, информационные бюллетени, профессиональные журналы и годовые отчеты. Хотя эта информация легко доступна, она страдает теми же недостатками, что и вербальная информация, а именно, она может быть не свежей и не особенно глубокой);

                  промышленный шпионаж (иногда он оказывается успешным способом сбора данных о действиях конкурентов, и эти данные затем использовались для переформулирования целей организации. Поэтому руководители должны защищать данные, имеющие статус их интеллектуальной собственности).

Количественные методы можно использовать для прогнозирования, когда есть основание считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации достаточно для выявления статистически достоверных тенденций или зависимостей. Кроме того, руководитель обязан знать, как использовать количественную модель, и помнить, что выгоды от принятия более эффективного решения должно перекрыть расходы на создание модели. Два типичных метода количественного прогнозирования - это анализ временных рядов (временные ряды, как правило, возникают в результате измерения некоторого показателя. Это могут быть как показатели (характеристики) технических систем, так и показатели природных, социальных, экономических и других систем, например, погодные данные) и каузальное (причинно-следственное) моделирование (это могут быть показатели смертности, рождаемости, с условием влияния на эти показатели внешних факторов).