Имитационная модель деятельности отдела продаж в современных аутсорсинговых ИТ-компаниях

АКАДЕМИЯ  УПРАВЛЕНИЯ ПРИ ПРЕЗИДЕНТЕ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

ИНСТИТУТ  УПРАВЛЕНЧЕСКИХ КАДРОВ

Факультет инновационной подготовки

Кафедра экономико-математических методов  управления

Специальность «Управление информационными ресурсами» 
 
 
 
 

КУРСОВАЯ  РАБОТА

по дисциплине «Экономико-математические методы и модели принятия решений»

на тему «Имитационная модель деятельности отдела продаж в современных аутсорсинговых ИТ-компаниях» 
 
 

Студентка

4 курса,  УИР-3                                                                                        Т.Г. Силич

Руководитель

преподаватель                                                                                       Д.В. Шаститко 
 
 
 
 

     Минск 2011

     СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 3

ГЛАВА 1 ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ 4

1.1 Краткая теория имитационного моделирования. 4

1.2 Имитационная модель. 7

1.3. Агентное моделирование. 9

ГЛАВА 2 УПРАВЛЕНИЕ ПРОДАЖАМИ 13

2.1 Система управления продажами 13

2.2 Структура отдела продаж. Основные проблемы организации отдела продаж. Мотивация продаж. Личная эффективность продавцов. Учет и анализ информации 15

ГЛАВА 3 МОДЕЛИРОВАНИЕ. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ 18

3.1 Описание модели 18

3.2 Запуск модели и вывод результатов 20

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 24

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 25

 

      ВВЕДЕНИЕ

     Имитационное  моделирование –  наиболее мощный и универсальный метод исследования и оценки эффективности систем, поведение  которых зависит от воздействия  случайных факторов.  К таким  системам можно отнести и летательный  аппарат, и популяцию животных, и  предприятие, работающее в условиях слаборегулируемых рыночных отношений.

     В настоящее время нельзя назвать  область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Не составляет исключения и экономическая деятельность.

     В условиях высокой конкуренции на динамично развивающихся рынках компания должна ставить перед собой четкие цели и определять пути их достижения. В основе задач отдела продаж лежит удовлетворение потребностей покупателей и успешная конкуренция на рынке. Организация деятельности отдела продаж — важная составляющая планирования деятельности всей организации в целом.

     Целью данной курсовой работы является изучение деятельности отдела продаж с использованием имитационной модели, построенной в Anylogic.

     Можно отметить актуальность данной темы, так  как рынок Беларуси является динамично  развивающимся и технологически насыщенным, примером чему является деятельность Парка высоких технологий. А все  произведенные продукты нужно продавать, чем и занимаются отделы продаж в  крупных ИТ-компаниях.

     В соответствии с целью работы можно  выделить следующие задачи:

     - изучить виды, принципы построения имитационных моделей;

     - выделить направление моделирования  для создания имитационной модели  работы отдела продаж;

     - разработать модель деятельности  отдела продаж с учетом входных  параметров;

     - сделать выводы по работе модели.

     Объектом  данной работы следует назвать не только саму деятельность отдела продаж, а также поведение и набор навыков аналитиков – работников отдела.

     В данной работе использованы учебные  пособия отечественных и зарубежных авторов, материалы глобальной сети Internet, а также статьи из периодических  изданий.

 

      ГЛАВА 1

     ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

     1.1 Краткая теория имитационного моделирования.

     Среди методов прикладного системного анализа имитационное моделирование  является наиболее мощным инструментом исследования сложных систем, управление которыми связано с принятием  решений в условиях неопределенности. По сравнению с другими методами такое моделирование позволяет  рассматривать большое число  альтернатив, улучшать качество управленческих решений и точнее прогнозировать их последствия.

     Управление  в современном мире становится все  более трудным делом, поскольку  организационные структуры постоянно  усложняются. Эта сложность объясняется  характером взаимоотношений между  различными элементами экономических  систем и физическими системами, с которыми они взаимодействуют. Изменение одной из характеристик  системы приводит к изменениям в  других частях системы, что привело  к развитию методологии системного анализа. Одним из наиболее важных и  полезных орудий анализа структуры  сложных процессов и систем стало  имитационное моделирование.

     Имитационное  моделирование есть процесс конструирования  модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью  либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых  некоторым критерием или совокупностью  критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы. [1]

     Существует  три вида имитационного моделирования: агентное моделирование, системная  динамика и дискретно-событийное моделирование.

• Агентное моделирование. Цель агентных моделей – получить представление о глобальных правилах поведения системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент – некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.
• Дискретно-событийное моделирование. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов и имеет огромную сферу приложений – от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем.
• Системная динамика. Такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. [1]

     Рисунок 1.1 - Три подхода имитационного моделирования

     В качестве доминирующих базовых концепций  формализации и структуризации в  современных системах моделирования  используются:

1. для дискретного моделирования – системы, основанные на описании процессов (process description):
1. процессно-транзактно-ориентированные системы моделирования блочного типа - (Extend, Arena, ProModel, Witness, Taylor, Gpss/H-Proof и др.);
2. системы, основанные на сетевых концептах (network paradigms). Сетевые парадигмы (сети Петри и их расширения), применяются при структуризации причинных связей и моделировании систем с параллельными процессами, служащие для стратификации и алгоритмизации динамики дискретных и дискретно-непрерывных систем;
3. сети кусочно-линейных агрегатов, автоматные схемы, моделирующие дискретные и непрерывно-дискретные системы;
2. для систем, ориентированных на непрерывное моделирование – модели и методы системной динамики (Powersim, Vensim, Dynamo, Stella, Ithink и др.).
1. динамические системы (MATLAB),
2. агентное моделирование (AnyLogic)
3. и другие. [5]

 

     Применение  имитационных моделей дает множество  преимуществ по сравнению с выполнением  экспериментов над реальной системой и использованием других методов.

     Стоимость. Допустим, компания уволила часть  сотрудников, что в дальнейшем привело  к снижению качества обслуживания и  потери части клиентов. Принять обоснованное решение помогла бы имитационная модель, затраты на применение которой  состоят лишь из цены программного обеспечения и стоимости консалтинговых услуг.

     Время. В реальности оценить эффективность, например, новой сети распространения  продукции или измененной структуры  склада можно лишь через месяцы или  даже годы. Имитационная модель позволяет  определить оптимальность таких  изменений за считанные минуты, необходимые  для проведения эксперимента.

     Повторяемость. Современная жизнь требует от организаций быстрой реакции  на изменение ситуации на рынке. Например, прогноз объемов спроса продукции  должен быть составлен в срок, и  его изменения критичны. С помощью  имитационной модели можно провести неограниченное количество экспериментов  с разными параметрами, чтобы  определить наилучший вариант.

     Точность. Традиционные расчетные математические методы требуют применения высокой  степени абстракции и не учитывают  важные детали. Имитационное моделирование  позволяет описать структуру  системы и её процессы в естественном виде, не прибегая к использованию  формул и строгих математических зависимостей.

     Наглядность. Имитационная модель обладает возможностями  визуализации процесса работы системы  во времени, схематичного задания её структуры и выдачи результатов  в графическом виде. Это позволяет  наглядно представить полученное решение  и донести заложенные в него идеи до клиента и коллег.

     Универсальность. Имитационное моделирование позволяет  решать задачи из любых областей: производства, логистики, финансов, здравоохранения  и многих других. В каждом случае модель имитирует, воспроизводит, реальную жизнь и позволяет проводить  широкий набор экспериментов  без влияния на реальные объекты. [3]

     1.2 Имитационная модель.

     В настоящее время нельзя назвать  область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования.

     Имитационная  модель – численная экономико-математическая модель изучаемой системы, предназначенная  для использования в процессе машинной имитации. Она является по существу программой для ЭВМ, а эксперимент  над ней состоит в наблюдении за результатами расчетов по этой программе  при различных задаваемых значениях  экзогенных (вводимых) переменных. [1]

     Математическая  структура модели может быть очень  сложной, однако в самом общем  виде ее математически можно представить  в виде

     

     где E- результат действия системы, x_i - переменные и параметры, которыми мы можем управлять, y_i - переменные и параметры, которыми мы управлять не можем.

     Почти каждая модель представляет собой некоторую  комбинацию таких составляющих, как  компоненты, переменные, параметры, функциональные зависимости, ограничения, целевые  функции.

     Компоненты  – составные части, которые при  соответствующем объединении образуют систему. Например, модель города может  состоять из таких компонентов, как  система образования, система здравоохранения, транспортная система и т.д.

     Параметры – величины, которые экспериментатор, работающий с моделью, может выбирать произвольно, в отличие от переменных, которые могут принимать только значения, определяемые видом функции. В моделях систем принято разделять  переменные на экзогенные и эндогенные. Эндогенными называются переменные, изменение которых происходит внутри моделируемой системы, в отличие  от экзогенных, которые вводятся в  модель извне. Эндогенные величины называют также выходными.