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

⇐ ПредыдущаяСтр 12 из 13Следующая ⇒

- Применение модели. Это кажется очевидным, но зачастую оказывается одним из самых тревожных моментов построения модели. Согласно одному обследованию отделов, анализирующих операции на кооперативном уровне, лишь около 60% моделей науки управления были использованы в полной или почти полной мере. Основная причина, по которой руководители недоиспользуют модели, заключается в том, что они их опасаются или недопонимают.

Если модели науки управления создаются специалистами штабных служб, то линейные руководители, для которых они предназначены, должны принимать участие в постановке задачи и установлении требований по информации, получаемой из модели. Согласно исследованиям, когда это имеет место, применение моделей увеличивается на 50%.

- Обновление моделей. Даже если применение модели оказалось успешным, почти наверняка оно потребует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных неясна или желательны дополнительные данные. Изменение во внешнем окружении, появление новых потребителей, поставщиков или технологии может объяснить допущения и исходную информацию, на которых основывалась модель при построении.

ОБЩИЕ ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ. Как все средства и методы, модели науки управления могут привести к ошибкам.

- Недостоверные исходные допущения. Любая модель опирается на некоторые исходные допущения или предпосылки. Это могут быть поддающиеся оценке предпосылки, например, что расходы на рабочую силу в следующие шесть месяцев составят 200 тыс. долл. Некоторые предпосылки не поддаются оценке и не могут быть объективно проверены. Предположение о росте сбыта в будущем году на 10% - пример допущения, не поддающегося проверке.

- Информационные ограничения. Основная причина недостоверности предпосылок и других затруднений – это ограниченные возможности в получении нужной информации, которые влияют и на построение, и на использование моделей.

В общем, построение моделей наиболее затруднительно в условиях неопределенности. Когда необходимая информация настолько неопределенна, что ее трудно получить, исходя из критерия объективности, руководителю, возможно, целесообразно положиться на свой опыт, способность к суждению, интуицию и помощь консультантов.

- Страх пользователей. Основная причина неиспользования моделей заключается в том, что руководители, которым она предназначена, могут не вполне понимать получаемые с помощью модели результаты и поэтому бояться ее применять.

- Слабое использование на практике. Другие причины – это недостаток знаний и сопротивление переменам. Данная проблема подкрепляет желательность того, чтобы на стадии построения модели штабные специалисты привлекали к этому делу пользователей. Когда люди имеют возможность обсудить и лучше понять вопрос, метод или предполагаемое изменение, их сопротивление обычно снижается.

- Чрезмерная стоимость. Выгоды от использования модели, как и других методов управления, должны с избытком оправдывать их стоимость, в которую входят затраты времени руководителей высшего и среднего уровней на построение модели и сбор информации, расходы и время на обучение, стоимость обработки и хранение информации.

ОБЗОР МОДЕЛЕЙ НАУКИ УПРАВЛЕНИЯ. Цель данного обзора помочь лучше понять возможности таких моделей и разновидности решений, для которых они предназначены.

- Теория игр. Используется для моделирования оценки воздействия принятого решения на конкурентов.

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 отказаться от этого шага, чтобы не попасть в невыгодное положение в конкурентной борьбе.

Теория игр используется не так часто, как другие описываемые здесь модели.

- Модели теории очередей. Или модель оптимального обслуживания используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к потребностям в них. К ситуациям, где теория очередей может быть полезна относят звонки людей в авиакомпанию для резервирования места и получения информации, ожидание в очереди на машинную обработку данных, мастеров по ремонту оборудования, очередь грузовиков под разгрузку на склад, ожидание клиентами банка свободного кассира. Если, например, клиентам приходится слишком долго ждать кассира, они могут перенести свои счета в другой банк. Подобным образом, если грузовикам приходится слишком долго ждать разгрузки, они не смогут выполнять столько ходок за день, сколько положено. Таким образом, принципиальная проблема заключается в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания (больше людей для разгрузки грузовиков, больше кассиров, больше клерков, занимающихся предварительной продажей билетов на самолеты) и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального (грузовики не могут сделать лишнюю остановку из-за задержек под разгрузкой, потребители уходят в другой банк или обращаются к другой авиакомпании из-за медленного обслуживания).

Модели очередей снабжают руководство инструментом определения оптимального числа каналов обслуживания, которые необходимо иметь, чтобы сбалансировать издержки в случаях чрезмерно малого и чрезмерно большого их количества.

- Модели управления запасами. Эта модель используется для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также массы готовой продукции на складах. Любая организация должна поддерживать некоторый уровень запасов во избежание издержек на производстве и в сбыте.

При исчерпании запасов продажа готовой продукции или предоставление обслуживания становятся невозможными, а также возникают потери от простоя производственных линий, в частности, в связи с необходимостью оплаты труда работников, хотя они и не работают в данный момент.

Однако выгоды от поддержания высокого уровня запасов перекрываются дополнительными издержками типа расходов на хранение, перегрузку, выплату процентов, затрат на страхование, потерь от порчи, воровства и дополнительных налогов. + связывание оборотных средств.

Поэтому в помощь руководству, желающему установить, когда и сколько материалов заказывать в запас, разработано несколько специфических моделей.

- Модель линейного программирования применяют для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Модели линейного программирования и управления запасами пользуются в промышленности наибольшей популярностью.

- Имитационное моделирование. Все описанные выше модели предусматривают применение имитации в широком смысле, поскольку все являются заменителями реальности. Тем не менее, как метод моделирования 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, особенно в ситуациях, связанных с высоким уровнем неопределенности, часто в форме имитационных деловых игр.

- Экономический анализ. – Вбирает в себя почти все методы оценки издержек и экономических выгод, а также относительной рентабельности деятельности предприятия. Типичная экономическая модель АНАЛИЗ БЕЗУБЫТОЧНОСТИ, который рассматривается в курсе микроэкономики.

Объем производства, обеспечивающий безубыточность, можно рассчитать почти по каждому виду продукции или услуге, если соответствующие издержки удастся определить.

Методы принятия решений

По традиции термин «модель» обычно относится лишь к методам общего характера. В дополнение к моделированию имеется ряд методов, способных оказать помощь руководителю в поиске объективно обоснованного решения по выбору из нескольких альтернатив той, которая в наибольшей мере способствует достижению целей. Это так называемая платежная матрица и « дерево решений». Метод платежной матрицы полезен, когда требуется установить, какая альтернатива способна внести больший вклад в достижение целей. «Дерево решений» позволяет представить проблему схематично и сравнить возможные альтернативы визуально. Этот метод можно использовать в применении к сложным ситуациям, когда результат применяемого решения влияет на последующие.

Для облегчения использования этих методов и вообще повышения качества принимаемых решений руководство пользуется прогнозированием.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ – это метод, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Если прогнозирование выполнено качественно, его можно использовать как основу для планирования.

НЕФОРМАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ:

- Вербальная информация – различные источники письменной и устной информации как вспомогательное средство для прогнозирования и выработки целей. Сюда следует отнести информацию, получаемую из радио- и телепередач, от потребителей, поставщиков, конкурентов, на торговых совещаниях, от юристов, бухгалтеров и финансовых ревизоров, консультантов.

- Письменная информация. Источники письменной информации о внешнем окружении – это газеты, торговые журналы, информационные бюллетени, профессиональные журналы и годовые отчеты. Хотя эта информация и легко доступна, она страдает теми же недостатками, что и вербальная информация, а именно, она может быть несвежей и не особенно глубокой.

- Промышленный шпионаж. Иногда оказывается успешным способом сбора данных о действиях конкурентов, что можно использовать для переформулирования целей организации.

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. Их можно использовать, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации достаточно для выявления статистически достоверных тенденций и зависимостей. Два типичных метода количественного прогнозирования – это анализ временных рядов и каузальное (причинно-следственное) моделирование.

- Анализ временных рядов основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Его можно провести с помощью таблицы или графика путем нанесения на координатную сетку точек, соответствующих событиям прошлого.

Данный метод анализа часто используют для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, или потребности в кадрах.

- Каузальное (причинно-следственное) моделирование – наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более, чем одной переменной и рассматривает статистическую зависимость между рассматриваемым фактором и другими переменными. Уровень личных доходов, демографические изменения и преобладающая ставка процента по кредитам влияют, например, на будущий спрос на недвижимость: всякий раз, когда ставка процента увеличивается на 1%, спрос на новое жилье падает на 5%. На языке статистики эта зависимость называется корреляцией (спрос на цветные телевизоры всегда падает на 10%, когда ВНП снижался на 4%).

Из каузальных моделей самыми сложными являются эконометрические модели, разработанные с целью прогнозирования динамики экономики. Подобные модели представляют собой тысячи уравнений, решаемых только с применением мощных компьютеров. Несмотря на сложность, каузальные модели не всегда дают правильные результаты.

КАЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. Для использования количественных методов прогнозирования необходимо располагать информацией, достаточной для выявления тенденции или статистически достоверной зависимости между переменными. Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью.

- Мнение жюри. Этот метод заключается в соединении и усреднении мнений экспертов в релевантных сферах. Неформальной разновидностью этого метода является «мозговой штурм», во время которого участники сначала пытаются генерировать как можно больше идей. Только после прекращения процесса генерирования некоторые идеи подвергаются оценке. - Совокупное мнение сбытовиков. Опытные торговые агенты часто прекрасно предсказывают будущий спрос. Они близко знакомы с потребителями и могут принять в расчет их недавние действия быстрее, чем удастся построить количественную модель.

- Модель ожидания потребителя. Она является прогнозом, основанным на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования.

- Метод экспертных оценок представляет собой процедуру, позволяющую группе экспертов приходить к согласию. Эксперты, практикующие в самых разных, но взаимосвязанных областях деятельности, заполняют подробный опросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они записывают также свои мнения о ней. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свой прогноз, и если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению.

Анонимность экспертов является очень важным моментом. Она помогает избежать возможного группового размышления над проблемой, а также возникновения межличностных конфликтов на почве различий в статусе или социального окрашивания мнений экспертов. Несмотря на некоторые сомнения в надежности, поскольку результат с очевидностью зависит от того, к каким именно экспертам обращаются за консультацией, этот метод с успехом использовался для прогнозирования в самых разных сферах – от ожидаемого сбыта изделий до изменений в таких сложных структурах, как социальные отношения и новейшая технология. Метод использовался для оценки военных возможностей СССР в будущем, государственной политики в области научно-технического прогресса и для измерения качества жизни в Америке.

Лекция 10

ГРУППОВАЯ ДИНАМИКА

Группы и их значимость

⇐ Предыдущая 4 5 6 7 8 9 10 111213 Следующая ⇒