Управленческие решение

Существует  большое разнообразие математических моделей, отражающих реальные процессы, протекающие в экономической жизни предприятия. Их можно классифицировать по разным признакам (рис. 11).

Следует отметить, что вопрос о классификации моделей  в теории принятия решений продолжает оставаться спорным. Краткая характеристика и направление использования конкретных моделей сводятся к следующему.

В моделях  могут отражаться интересы участников экономического процесса. Если они (интересы) одинаковы (хотя бы при нескольких действующих  лицах), то модели называются моделями с одним участником: если интересы участников расходятся - то игровыми моделями. В рыночной экономике игровые модели имеют значительное распространение.

Если в  моделях отсутствует фактор времени, рассматривается процесс в конкретный момент или на фиксированном отрезке .времени, то такие модели называются статическими. Область применения этих моделей ограничивается краткосрочным прогнозированием. (Пример - статическая модель межотраслевого баланса).

 

 

В динамических моделях появляется возможность отразить во времени процесс функционирования и развития объекта управления. Фактор времени присутствует в явном виде (например, долгосрочное прогнозирование развития спроса с использованием метода экстраполяции - в этом случае сложившаяся тенденция развития явления в прошлом времени переносится на будущее).

В детерминированных моделях каждому значению фактора (набору исходных данных) строго соответствует единственное значение результата, то есть существует функциональная связь. Частным случаем этого класса моделей являются квазирегулярные модели. Это модели динамики средних, описывающие процесс на основе средневзвешенных значений параметров модели. Они достаточно широко применяются в социально-экономических исследованиях. Их особенность состоит в том, что каждому значению аргумента соответствует определенная величина функции, то есть посредством модели можно получить вполне определенный результат (например, зависимость объема спроса от величины покупательных фондов населения).

Стохастические модели характеризуются более полным отражением действительности, они ближе к реальным процессам, гдеотсутствует жесткая детерминация. Например, на одинаковом оборудовании может быть разная производительность труда. Данный класс моделей носит вероятностный характер, так как они подсказывают результат с некоторой уверенностью. В данном классе моделей выделяют две разновидности: вероятностные и статистические модели.

Вероятностные модели используют вероятностные значения параметров процесса. Однако математическая структура вероятностных моделей строго детерминирована. Для каждого набора исходных данных в моделях определяется единственное распределение вероятностей случайных событий в рассматриваемом процессе. Для реализации вероятностных моделей необходимо, чтобы каждому состоянию отдельного элемента системы соответствовала вероятность его попадания в это состояние.

Для отображения этой моделью динамики функционирования предприятия необходимо разделить траекторию возможных состояний каждого элемента системы на определенное (дискретное) число состояний и определить вероятности перехода этого элемента из одного состояния в другое с учетом взаимного влияния элементов.

В статистических моделях каждому набору исходных данных соответствует в модели какой-либо случайный результат из множества возможных. Таким образом, каждое решение предлагает одну случайную реализацию результатов моделируемого

процесса.

Одним из эффективных приемов исследования экономических систем, используемых в процессе принятия управленческих решений, является динамическое моделирование. Оно представляет собой создание условной математической модели деятельности предприятия и ее эффективности, по которой прослеживаются изменения, происходящие в управляемом объекте под влиянием мер, преднамеренно предпринимаемых в процессе управления, а также под реальным воздействием внутренней и внешней среды. Схема такова:

Технология динамического моделирования  включает:

1) определение проблемы, которая  должна быть решена в управляемой  системе;

2) установление факторов, которые могут проявить себя при решении проблемы, то есть выявление причинно-следственных связей и их влияния на результаты работы предприятия;

3) определение количественного  выражения этих связей. Математическая  модель динамического моделирования  представляет собой систему этих  связей и их количественное выражение. Создание такой модели - сложная и трудоемкая работа. Представляется оправданным использование типовых моделей с последующим их приспособлением к нуждам конкретного предприятия.

Необходимость использования динамического  моделирования вызвана следующими причинами:

1) суждения руководителей о решениях, последствиях, которые они могут  вызвать, в значительной мере  субъективны;

2) проведение экспериментов по  принимаемым решениям, для их  проверки, в экономическом и социальном  плане сложная задача;

3) ряд обстоятельств, связанных  с реализацией решений, трудно  учесть логическим путем;

4) действие внешней среды трудно  предвидеть;

5) положительный эффект на одном  участке предприятия может отражаться  негативно на других участках  объекта управ-ления.

Особенность динамического моделирования  состоит в том, что, какими бы ни были первоначальное состояние и первоначальное решение, все последующие решения  должны исходить из состояния, полученного  в результате предыдущего решения.

•где f_i(x_i) - прирост выпуска по г-му направлению при выделении x_i ресурсов,

J_i(x) - суммарный прирост выпуска по направлениям от первого до i-го при выделении х ресурсов. [29]

Многошаговость отражает реальное протекание процесса принятия решения  либо искусственное расчленение процесса принятия однократного решения на отдельные этапы и шаги.

Сетевое моделирование весьма эффективно на всех этапах разработки решений: в ходе поиска решений, выбора оптимального варианта и контроля за реализацией решений. Положительными признаками его являются детализация проблемы, конкретизация ответственности, улучшение оперативного руководства и контроля, рациональное использование ресурсов и времени (подробное изложение в главе 8).

В системе моделирования хозяйственных  явлений часто используются матричные модели, в которых совмещаются математические средства с наглядным отображением взаимосвязи разделов плана (или отчета) предприятия. В матричной модели ресурсы (производственные мощности, трудовые, материальные ресурсы, технологические нормативы) выражаются в сочетании с объемами производства, затратами (трудовыми, финансовыми, материальными) за определенный период, степенью использования ресурсов по их видам.

Матричная модель эффективно используется для выявления взаимосвязей между  различными сторонами деятельности предприятий, возникающих в результате выполнения какого-либо управленческого решения. По существу матричная модель представляет собой один из видов балансовых моделей.

После создания математической модели производят пробные расчеты (в том числе с помощью вычислительных машин) для проверки степени близости модели к реальной действительности. По результатам сравнения осуществляется корректирование: либо модели, если она не соответствует действительности, либо меняются взаимоотношения в организации и правила принятия управленческих решений, если модель выявила их несовершенство. Одной из разновидностей являются имитационные модели, рассчитанные на использование ЭВМ, которые рассматриваются в следующем параграфе.

4.4. Использование технических средств в процессе моделирования

Использование математических методов  в принятии решений дает возможность  осуществлять комплексный анализ объективных  связей между явлениями, их рациональное и наглядное описание, устанавливать степень влияния одних факторов на другие при их изменении. В итоге моделирование и оптимизация позволяют своевременно подключать дополнительные ресурсы в производственный процесс.

Однако применение научных методов (заимствованных в математике, кибернетике, психологии, социологии, статистике, информатике) становится возможным в условиях широкого внедрения современных средств вычислительной техники и информационных технологий. ЭВМ позволяют в короткое время обрабатывать математические модели, используя диалоговый режим в системе "человек-машина", оперативно получая ответ на вопрос "что будет, если..?".

Осуществляя процесс разработки решений  в диалоге с ЭВМ, пользователь простейшей системы может:

а) структуризовать любую ситуацию, возникающую в связи с разработкой  решения, сопоставляя ее с проектом решения;

б) получать модифицированные результаты и их оценки, вводя в ЭВМ новые  критерии и варианты, дополняя их в  ходе диалога новыми значениями;

в) исследовать последствия изменений  различных факторов для ранжирования вариантов решений;

г) руководитель может внести коррективы в проработанные проблемные ситуации, полагаясь на новые знания о них.

Между тем, традиционный подход к разработке решений основан  по-прежнему преимущественно на интуитивных  предпосылках и общих представлениях о действительности. Основные недостатки его - неточность (количественная), неоптимальность и несистемность.

Неточность количественная проявляется в том, что при  обосновании решений превалируют  качественные оценки (типа "лучше-хуже", "больше-меньше", "раньше-позже" и т.п.) вместо оценок с точным указанием числа и даты. Допускаются при оценках логические, информационные и вычислительные погрешности. Количественная неполноценность усугубляется их неоптимальностью, то есть отсутствием выбора вариантов принимаемого решения. В лучшем случае выбор осуществляется на основе сравнения двух-трех вариантов без указания меры предпочтительности (критерия оценки).

Отсутствие системного подхода  в решении сложных хозяйственных  задач характеризуется тем, что  общие комплексные задачи (в частности, материально-технического снабжения) искусственно расчленяются на ряд не связанных между собой частных задач. Эти задачи легче решаются, но не содержат необходимых общих условий и целостной картины достижения цели управления процессом.

Необходимость преодоления указанных  недостатков породила новую межотраслевую  область знаний, использующую математику в качестве способа выражения  мер и отношений между изучаемыми явлениями. Такой наукой стала теория исследования операций и систем. Возникшая в отрыве от основных идей кибернетики, теория исследования операций и систем сегодня является самостоятельным и достаточно емким разделом прикладной кибернетики (учитывая сходный характер и методы решаемых задач). Практическая значимость теории исследования операций усилилась в связи с широким проникновением в сферу управления современных средств вычислительной техники. Фактор времени, ранее обесценивавший многие математические результаты, перестал быть препятствием (хотя и сегодня математическое обеспечение является наиболее дорогостоящим в использовании ЭВМ).

Например, для оптимального решения  сравнительно простой хозяйственной  задачи с пятью показателями (переменными), каждый из которых может принимать 10 допустимых значений, требуется перебрать 100000 вариантов возможных решений. Один счетный работник задачу оптимального выбора будет решать около года непрерывных вычислений (если будет тратить всего 5 минут на расчет одного варианта и сравнения его с другими). ЭВМ выполняет эту операцию в считанные минуты (или секунды в зависимости от типа машины).

При использовании теории исследования операций применяются как экономические  знания, так и знания других наук после их математической интерпретации  в численной или символической  форме. Основой является арсенал математических средств от классической математики до специальных математических разделов, используемых при решении нестандартных экстремальных задач.

Предмет теории исследования операций чрезвычайно сложен, так как правильное принятие решений - результат человеческой деятельности, основанный на знаниях, личном опыте, интуиции и других качествах руководителя. Руководитель остается "формой материи", чрезвычайно неудобной для точных научных исследований. Не случайно Мацусита, президент крупнейшей фирмы Японии, "электронный король", заявлял, что после сложных проработок задачи на ЭВМ с применением экономико-математических методов он все же, в конечном счете, принимал решение, полагаясь на собственную интуицию.

Однако существует и другая проблема, связанная с широким внедрением современных технических средств. В частности, с появлением компьютера схема принятия решения стала принципиально иной. Интуиция заменена в значительной мере логическим расчетом, так как ей трудно конкурировать со строгим компьютерным анализом. Как утверждают специалисты, использование жесткой логики вместо интуиции сопровождается двумя проблемами: реже проявляется творческая мысль и чаще принимаются шаблонные решения вследствие наличия детализированной информации. Настоящее творчество в принятии решений проявляется в сочетании логических рассуждений с интуицией.

Внедрение информационных технологий сопряжено со стандартизацией управления различными социальными и производственными  процессами из-за использования одних  и тех же информационных систем. Хорошо это или плохо? Очевидно, хорошо в том плане, что с помощью вычислительной техники механизм разработки решений становится прозрачным, многие важные для общества процессы превращаются в оптимальные модели. Это избавляет процедуру принятия решений от произвола и некомпетентности чиновников. Как всегда, существует и другая сторона вопроса, связанная с интересами аппарата управления, с созданием особой, универсальной общественной модели, которая не всеми приветствуется. Трудно представить современную деловую жизнь без компьютеров. Президент одной корпорации Билл Гейтс считает, что скоро компьютеры будут править миром. Автоматизация процессов управления создает инфраструктуру, при которой многие процессы принятия решений становятся относительно независимыми от человеческого фактора, то есть настроения и желаний чиновничьего аппарата. Для оздоровления современной отечественной управленческой практики данное обстоятельство имеет особое значение, избавляя ее прежде всего от коррупции.