Прогнозирование как метод принятия решений

Экспериментирование. Встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Конечно, руководители фирмы были бы не правы, если бы вложили миллионы долларов в новое изделие, сначала не установив экспериментально, что оно будет функционировать, как намечено.

Существует множество управленческих ситуаций, в которых, до принятия окончательного решения желательно разработать и экспериментально проверить альтернативные варианты. Когда фирма «Боинг» проектирует новый самолет, «Ай Би Эм» – новую модель компьютера, они всегда изготавливают экспериментальный образец, проверяют его в реальных условиях и только потом начинают полномасштабное производство. Однако прямое экспериментирование такого типа дорого стоит и требует времени.

Существуют бесчисленные критические ситуации, когда требуется принять решение, а на эксперимент нет времени или средств. К примеру, когда фирма «Фольксваген» решила построить производственное предприятие в США, ей необходимо было выбирать место с достаточным обеспечением рабочей силой и благоприятными условиями налогообложения. Фирма не могла решить эти проблемы, построив в порядке эксперимента в каждом возможном месте по заводу, да еще и по нескольким проектам.

Ориентация управления на будущее. Невозможно наблюдать явление, которое еще не существует, и, может быть, никогда не состоится, как и проводить прямые эксперименты. Моделирование – единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать.

Построение модели является процессом. Основные этапы процесса – постановка задачи, построение, проверка ее достоверности, применение и обновление модели.

Постановка задачи – наиболее важный этап построения модели, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы. Для нахождения приемлемого и оптимального решения задачи нужно знать, в чем она состоит.

Правильное использование математики или компьютера не принесет никакой пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована.

Согласно Шеннону: «Альберт Энштейн однажды сказал, что правильная постановка задачи важнее даже, чем ее решение. Для нахождения приемлемого и оптимального решения задачи нужно знать, в чем она состоит». Рассматривая эту тему, Чарльз Дж. Хитч 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 задачу».

Из того только, что руководитель осведомлен о наличии проблемы, вовсе не следует факт идентификации истинной проблемы. Руководитель обязан уметь отличать симптомы от причин. Построение модели. После правильной постановки задачи следующим этапом процесса предусматривается построение модели. Разработчик должен определить главную цель модели, какие выходные нормативы или информацию предполагает получить, используя модель, чтобы помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему.

Проверка модели на достоверность. После построения модели ее следует проверить на достоверность. То есть устанавливается степень соответствия модели реальному миру, определяется уровень информации, получаемый с ее помощью, насколько эта информация действительно помогает руководству овладеть проблемой. Модель можно опробовать на ситуации из прошлого.

Один из аспектов проверки заключается в определении степени соответствия модели реальному миру. Специалист по науке управления должен установить – все ли существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель. Проверка многих моделей управления показала, что они не совершенны, поскольку не охватывают всех эквивалентные переменных. Естественно, чем лучше модель охватывает реальный мир, тем выше ее потенциал как средства оказания помощи руководителю в принятии хорошего решения.

Второй аспект проверки модели связан с установлением степени, в которой информация, получаемая с ее помощью, действительно помогает руководству совладеть проблемой.

Хороший способ проверки модели заключается в опробовании ее на ситуации из прошлого.

После проверки на достоверность модель готова к использованию. Прежде всего, необходимо объяснить, как она функционирует, каковы ее потенциальные возможности и ограничения. Согласно одному обследованию отделов, анализирующих операции на корпоративном уровне, лишь около 60% моделей были использованы в полной или почти полной мере. Основная причина недоиспользования моделей руководителями, которые должны их применять, возможно, заключается в том, что они их опасаются или не понимают.

Обновление модели. Даже если применение модели оказалось успешным, почти наверняка она требует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных не ясна или не желательны дополнительные данные, а так же изменения во внешнем окружении. Если цели организации изменяются таким образом, что это влияет на критерии принятия решений, модель необходимо соответствующим образом модифицировать.

Эффективность модели может быть снижена рядом потенциальных погрешностей таких как: недостоверные исходные данные, информационные ограничения, страх пользователей, слабое использование на практике, чрезмерная стоимость. Существует следующие типы моделей: математическая, аналоговая, физическая, модели науки управления.

 

3.2 Математическая модель

 

Математическая, или экономико-математическая, модель часто именуется и как символическая, поскольку ее построение связано с использованием символов объекта, явления. Эта форма моделирования представляет собой специфическую форму отображения экономических характеристик исследуемого объекта в системе математических символов. Примером простого математического моделирования выступает производственная функция (1):

 

Кпр = f (К, Т, Пр). (1)

Технология – Постоянная

 

При обращении к такому управлению менеджер понимает, что объем производимой продукции (Кпр – количество производимых товаров) есть функция капитала (К), труда (Т), природных ресурсов (Пр), а точнее их определенных количеств и установленных пропорций соотношения этих факторов производства (при постоянной технологии). Выстраивая новую модель своей организации, менеджер на этой основе заключает: для увеличения объема производства в 2 раза требуется вовлечение в процесс производства капитала, труда, природных ресурсов в 2 раза больше.

В практике применяют различные математические модели, например:

1. Регрессионный  анализ представляет собой статистическую  процедуру для математического  расчета среднего соотношения  зависимой и независимой переменных. Выделяют 2 вида: простая (1 независимая  переменная) и множественная (2 и  более) регрессия.

2. Метод  Лангранжа. Вся совокупность методов  решения управления задач делится  на 2 группы: аналитические и числительные. При выборе метода решения  конкретной задачи следует учесть, что аналитические решения всегда предпочтительнее численного, так как она позволяет исследовать влияние различных факторов на оптимальное решение. Но при решении конкретных задач не всегда удается получить аналитическое решение. Метод Лангранжа – метод дифференциального исчисления, применяемый при наличие ограничивающих условий. Позволяет перейти от оптимизационной задачи с ограничениями к альтернативной оптимизационной задачи без ограничений, у которых совпадают решения. Фактически математическая задача на условный экстремум заменяется задачей на безусловный экстремум, но с увеличением числа неизвестных.

 

3.3 Физическая модель

 

Физическая модель есть исследуемый объект, ситуация, явление или система в уменьшенном виде, то есть она представляет собой то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Эта модель именуется иногда портретной моделью. Этот вид моделирования в основном используется тогда, когда необходимо визуальное представление объекта, но в натуральную величину охватить такой визуально невозможно. Такого рода моделям являются чертеж, план предприятия и так далее.

Пример физической модели – синька чертежа завода, его уменьшенная фактическая модель в определенном масштабе. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а так же разрешить сопряженные проблемы, например размещение дверей.

 

3.4 Аналоговая модель

 

Аналоговая модель – представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Это графики, схемы и так далее. Пример аналоговой модели – организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии легко представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Аналоговая модель – более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем составление перечня взаимосвязей всех работников. Этот способ моделирования применяется в тех случаях, когда нет возможности в обращении к моделям физической, когда единственно возможным представляется исследование аналога реального объекта, события, ситуации или системы.

Под аналогом понимается нечто, представляющее собой соответствие конкретному предмету, событию, или нечто, отражающее реально проистекающий процесс или механизм взаимодействия.

Аналогия, используемая в таком случае как метод исследования, есть метод умозаключения, когда на основании сходства 2 предметов, явлений в каком-то отношении делается вывод об их сходстве в других отношениях с целью получения ответа на заданный вопрос.

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.

Исследуемый объект – это объем производства, который рассматривается через построение аналоговой модели взаимосвязи издержек и прибыли в форме, скажем, графика. График, иллюстрирующий соотношения между объемом производства и издержками (рис. 4.2.1), является аналоговой моделью.

 

Рис. 4.2.1 – Аналоговая модель (график, являющийся аналоговой моделью, показывает зависимость между количеством произведенной краски и издержками в расчете на 1 галлон)

 

3.5 Модели науки управления

 

Имитационное моделирование – процесс создания и ее экспериментальное применение для предвидения изменений реальной ситуации. Используется в ситуациях, слишком сложных для математических методов типа линейного программирования. Имитация состоит в эксперименте – попытке встроить модель в реальную или ожидаемую ситуацию с тем, чтобы понять свойства, характер ситуации, а также определить и выбрать оптимальную линию принятия конкретного управленческого решения. Имитация конкретно обозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Имитация используется в ситуациях, слишком сложных для математических методов типа линейного программирования.

Итак, имитация – это часто весьма практичный способ подстановки модели на место реальной системы или натурного прототипа. Экспериментируя на модели системы, можно установить, как она будет реагировать на определенные изменения или события, в то время когда отсутствует возможность наблюдать эту систему в реальности. Если результаты экспериментирования с использованием имитационной модели свидетельствуют о том, что модификация ведет к улучшению, руководитель может с большей уверенностью принимать решение об осуществлении изменения в реальной системе.

 

Модели линейного программирования – применяются для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Линейное программирование обычно используют специалисты штабных подразделений для разрешения производственных трудностей. С помощью модели линейного программирования управляющий может определить, какое количество краски каждого типа производить при известных запасах реагентов и имеющемся резерве времени работы каждого оборудования, а также с учетом вклада в прибыль краски каждого типа.

 

 

Теория игр – это метод, используемый для оценки влияния какого – либо действия в условиях неопределенности, вызванной сознательными, злонамеренными действиями конфликтующих сторон (конкурентов), то есть это метод моделирования оценки воздействия принятого решения на конкурентов. Теория игр используется для воссоздания в воображении менеджера реально существующей или возможной для существования в будущем ситуации для осуществления определенных выводов по поводу возможного поведения основных субъектов в ситуации, а следовательно – для принятия им управленческого решения.

Теория игр впервые была применена для принятия решений военными специалистами, которые и сегодня обращаются к этой форме для отработки навыков по принятию решений через штабные или командно – штабные учения (игры).

Теорию игр изначально разработали военные с тем, чтобы в стратегии можно было учесть возможные действия противника. В бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, новые кампании поддержки сбыта, предложения дополнительного обслуживания, модификацию и освоение новой продукции. Если, например, с помощью теории игр руководство устанавливает, что при повышении цен конкуренты не сделают того же, оно, вероятно, должно будет отказаться от этого шага, чтобы не попасть в невыгодное положение в конкурентной борьбе.

Теория игр используется не так часто, как другие описываемые здесь модели. К сожалению, ситуации реального мира зачастую очень сложны и настолько быстро изменяются, что невозможно точно спрогнозировать, как отреагируют конкуренты на изменение тактики фирмы. Тем не менее, теория игр полезна, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы.