Моделирование и его роль в принятии управленческих решений

Министерство  образования и науки РФ

Федеральное государственное  бюджетное образовательное  учреждение высшего профессионального  образования

 

Воронежский государственный архитектурно-строительный университет

 

 
Кафедра организации строительства, экспертизы и управления недвижимостью

 

 

 

Реферат на тему: «Моделирование и его роль в принятии управленческих решений»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                                                 Выполнил:

                                                                                 студентка 721 группы

                                                                                 Логвинова Н.В.

 

                                                                                 Проверила:

                                                                                 Асс.: Арчакова С.Ю.

 

 

 

 

 

 

 

 

Воронеж 2011

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ 3

1) Модели принятия управленческих решений 4

2) Типы моделей 5

3) Процесс построения модели 6

4) Общие проблемы моделирования 9

5) Обзор моделей науки управления 10

Заключение 18

Список литературы………………………………………………………………………….19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВВЕДЕНИЕ

 

Принятие  решений – составная часть  любой управленческой функции. Необходимость  принятия решения пронизывает все, что делает управляющий, формируя цели и добиваясь их достижения. Поэтому  понимание природы принятия решений  чрезвычайно важно для всякого, кто хочет преуспеть в искусстве  управления.

Принятие  решений необходимо для выполнения управленческих функций. Процесс принятия обоснованных объективных решений  в ситуациях исключительной сложности  достигается путем использования  научного подхода к данному процессу, моделей и количественных методов  принятия решений.

Менеджеру известно, что хорошо структурированные  проблемы имеют многовариантные  решения. Оптимальное решение для  таких проблем может быть найдено  с помощью методов исследования операций и моделирования. Например, выбор оптимального варианта развития и реконструкции предприятия, расчет оптимальной загрузки производственных мощностей, разработка оптимальных  режимов технологических процессов.

Далее представлены методы научного подхода  к процессу принятия, а также использование  методов и моделей оптимизации  управленческих решений.   

 

 

1. Модели принятия управленческих решений

 

Модель это представление  объекта системы или идеи в  некоторой форме отличной от самой  целостности. Она является упрощенным изображением конкретной жизненной (управленческой) ситуации. Другими словами, в моделях  определенным образом отображаются реальные события, обстоятельства и  т.д. Существует ряд причин обусловливающих  использование модели вместо попыток  прямого воздействия с реальным миром:

• сложность реального мира (реальный мир организации исключительно сложен и фактическое число перемены, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека, и постичь его можно упростив реальный мир с помощью моделирования);
• экспериментирование (встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Определенные эксперименты в условиях реального мира могут и должны быть выполнены. Когда фирма “Боинг” проектирует новый самолет, “Ниссан” новый автомобиль, “Ай Би Эм” - новую модель компьютера, они всегда изготавливают образец, проверяют его в реальных условиях и только потом начинают полномасштабное производство.  Но прямое экспериментирование такого типа дорого стоит и требует времени. Существуют бесчисленные критические ситуации, когда требуется принять решение, но нельзя экспериментировать в реальной жизни.);
• ориентация управления на будущее (невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и может быть никогда не состоится, как и проводить прямые эксперименты. Однако многие руководители стремятся рассматривать только реальные и осязаемые, и это, в конечном счете должно выразиться в их повороте к чему-то видимому. Моделирование – единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать.).

 

 

2. Типы моделей

Прежде  чем рассматривать широко используемые современными организациями модели и задачи, для решения которых  они наиболее пригодны, необходимо вкратце описать три базовых  типа моделей. Речь идет о физических, аналоговых и математических моделях.

ФИЗИЧЕСКАЯ  МОДЕЛЬ. Физическая модель представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Как указывает Шеннон: «Отличительная характеристика физической (называемой иногда «портретной») модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность».

Примеры физической модели — синька чертежа  завода, его уменьшенная фактическая  модель, уменьшенный в определенном масштабе чертеж проектировщика. Такая  физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически  разместиться в пределах отведенного  для него места, а также разрешить  сопряженные проблемы, например, размещение дверей, ускоряющее движение людей  и материалов. Автомобильные и  авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные  копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные характеристики типа аэродинамического сопротивления. Будучи точной копией, модель должна вести  себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при  этом стоит она много меньше настоящего. Подобным образом строительная компания всегда строит миниатюрную модель, прежде чем начать строительство  производственного или административного  корпуса или склада.

АНАЛОГОВАЯ  МОДЕЛЬ. Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. График, иллюстрирующий соотношения между объемом производства и издержками является аналоговой моделью. График показывает, как влияет уровень производства на издержки.

Другой  пример аналоговой модели — организационная  схема. Выстраивая ее, руководство в  состоянии легко представить  себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и  деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный  способ восприятия и проявления сложных  взаимосвязей структуры крупной  организации, чем, скажем, составление  перечня взаимосвязей всех работников.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ  МОДЕЛЬ. В математической модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Пример математической модели и аналитической ее силы как средства, помогающего нам понимать исключительно сложные проблемы, — известная формула Эйнштейна Е = mс². Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у физиков появилась даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии.

Вероятно, математические модели относятся к  типу моделей, чаще всего используемых при принятии организационных решений. Рис. 8.2. иллюстрирует зависимость между  объемом производства и издержками, описываемую с помощью модели: С = PV(0,1) + 2500. Согласно этой модели, издержки (С) равны объему производства (PV), умноженному на 0,1, плюс 2500.

3. Процесс построения модели

Построение  модели, как и управление, является процессом. Основные этапы 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. Правильное использование математики или компьютера не принесет никакой пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована. Согласно Шеннону: «Альберт Эйнштейн однажды сказал, что правильная постановка задачи важнее даже, чем ее решение. Для нахождения приемлемого или оптимального решения задачи нужно знать, в чем она состоит. Как ни просто и прозрачно данное утверждение, чересчур многие специалисты в науке управления игнорируют очевидное. Миллионы долларов расходуются ежегодно на поиск элегантных и глубокомысленных ответов на неверно поставленные вопросы».

Рассматривая  эту тему, Чарлз Дж. Хитч, работавший ранее в министерстве обороны, указывает: «По опыту знаю, что самое трудное для специалиста по системному анализу — не техника анализа. По сути дела, методы, используемые нами в бюро министра обороны, как правило, просты и старомодны. Полезного и продуктивного аналитика отличает умение сформулировать (спроектировать) задачу».

Далее, из того только, что руководитель осведомлен о наличии проблемы, вовсе не следует  факт идентификации истинной проблемы. Руководитель обязан уметь отличать симптомы от причин. Рассмотрим для  примера фармацевтическую компанию, получающую множество жалоб от аптек  из-за задержек с выполнением их заказов. Истинная проблема, как оказалось, не в этой задержке. Изучение вопроса  показало, что заказы задерживаются  из-за производственных затруднений  на трех химических предприятиях фирмы. Это было вызвано нехваткой исходных химических реагентов и запасных частей к оборудованию, что в свою очередь было обусловлено некачественным прогнозированием потребности в материалах и запасных частях.

ПОСТРОЕНИЕ  МОДЕЛИ. После правильной постановки задачи следующим этапом процесса предусмотрено  построение модели. Разработчик должен определить главную цель модели, какие  выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя  модель, чтобы помочь руководству  разрешить стоящую перед ним  проблему. Если продолжить приведенный  выше пример, нужная выходная информация должна представлять точные нормативы  времени и количества подлежащих заказу исходных материалов и запасных частей.

В дополнение к установлению главных  целей, специалист по науке управления должен определить — какая информация требуется для построения модели, удовлетворяющей этим целям и  выдающей на выходе нужные сведения. В  нашем случае необходимой информацией  будет точный прогноз потребности  по каждому исходному реагенту, сведения о характере закупаемых материалов в каждом виде продукции, ожидаемой  долговечности деталей оборудования, сроке службы каждой детали и т.п.

Может случиться, часто с известной  долей вероятности, что эта необходимая  информация разбросана по многим источникам.

К другим факторам, требующим учета  при построении модели, следует отнести  расходы и реакцию людей. Модель, которая стоит больше, чем вся  задача, требующая решения с помощью  модели, конечно, не внесет никакого вклада в приближение к целям организации. Подобным образом, излишне сложная  модель может быть воспринята конечными  пользователями как угроза и отвергнута ими. Таким образом, для построения эффективной модели руководителям  и специалистам по науке управления следует работать вместе, взаимно увязывая потребности каждой стороны. Школа научного управления признает эти потенциальные проблемы. Модель, построенная с целью получения информации о том, как бросать мяч в бейсболе, описана в примере 1

 

ПРИМЕР 1

Игра в цифры  с оклендской командой «А»

Никто из тех, кто связан с бейсбольной  командой «А», находящейся в Окленде  — городке близ Сан-Франциско, —  в прошлом году не видел больше бросков, чем Джей Элвес. Дело в том, что он видел каждый бросок.

Начиная с весенних тренировок и до начала октября он видел каждый бросок и все их регистрировал. Как специалист по компьютерной статистике он провел весь сезон за пультом любимого компьютера модели «Эппл II Плюс». Между делом Элвес может сообщить вам средний за последние два года балл игроков Дуэйна Мерфи против Скотта МакГрегора, сказать, как держал удар Майк Хит против бросков с левой руки, как Дейв Лопес обходился с игроками на финише, и многое другое.

Комментаторы  Лон Симмонс и Билл Кинг нашли материал превосходным и основную его часть запустили в эфир. Но тренер Билл Мартин компьютерные распечатки счел оскорблением. «У меня все вот здесь, — говаривал Билли, показывая на свою голову. — Я не нуждаюсь в этой ерунде.»

Однако  цифры помогают выявить кое-что  пропущенное из статистики за прошлый  сезон. Джеф Берроуз, к примеру, набирал 0,220 днем и 0,304 по вечерам. Узин Гросс имел 0,321 на искусственном покрытии, но всего 0,239 на траве. На Хита (0,338) можно было ставить в позиции нападения против таких бегунов, как Лопес (0,234). В этом сезоне Элвес намерен собрать гораздо более подробную информацию. «У меня будет записано, куда был отбит каждый мячик, — говорит он, — куда попадают удары игрока на линии, куда ложатся его ауты. Это позволит определить тенденции».

Так же важно, что компьютерная информация фиксирует тенденции  в игре противника, и, если тренер видит  определенную картину, он в состоянии  скорректировать игру защитников. «Эта работа становится увлекательной, —  говорит Элвес, — когда ты действительно влияешь на игру».

Время от времени в минувшем году и тренер Мартин проявлял интерес. Так, игрок  команды соперников Боб Оучинко как-то вечером сказал журналистам, что без проблем мог бы побить оклендца Регги Джексона. Мартин попросил Элвеса дать информацию — ив самом деле Регги имел 1 к 9 против Оучинко. В следующий раз Мартин уже не так сопротивлялся идее не ставить их друг против друга.