Файл: Процесс построения модели управленческого решения.pdf

образом, процесс модели считать циклом, в последний этап перетекает в первый. , это происходит в том , когда полученные на этапе результаты , изме нился сам или его окружающая . Однако на практике сложным с первого создать работающую , отвечающую заявленным требованиям и не наладки и корректировки.

2.2 основных моделей

всевозможных моделей почти велико, как и число , для разрешения которых они разработаны. распространенные будут и проанализированы ниже.

теории игр – метод оценки принятого решения на . Теорию игр изначально военные с тем, чтобы в можно учесть возможные противника. В бизнесе модели используются для реакции на изменение цен, новые поддержки сбыта, дополнительного обслуживания, и освоение продукции. Если, , с помощью теории игр устанавливает, что при повышении цен не сделает же, оно, вероятно, должно от этого шага, не попасть в невыгодное в конкурентной .

Теория игр используется не так , как другие модели. К , ситуации реального зачастую сложны и на столько изменяются, что невозможно спрогнозировать, как отреагируют на изменение фирмы. Тем не менее, игр полезна, когда определить наиболее и требующие факторы в ситуации решений в условиях борьбы.

Модель очередей. теории очередей или оптимального обслуживания для определения оптимального каналов по отношению потребности в них. К , в которых модели очередей могут полезны, отнести звонки в авиакомпанию для резервирования и получения информации, в очереди на обработку данных, по ремонту оборудования, грузовиков под разгрузку на , ожидание банка свободного . Если, например, приходится слишком ждать , они могут решить свои счета в банк. Таким , принципиальная заключается в уравновешивании на дополнительные каналы и потерь от обслуживания на ниже . Модели очередей руководство инструментом оптимального числа обслуживания, необходимо иметь, сбалансировать издержки в чрезмерно малого и большого их .

Модель управления . Используется для определения размещения заказов на и их количества, а массы готовой на складах. Любая должна поддерживать уровень во избежание задержек на и в сбыте. Цель модели – сведение к отрицательных накопления запасов, что в определённых издержках.

линейного программирования. для определения способа распределения ресурсов при наличии потребностей. Линейное обычно специалисты штабных для разрешения производственных [3, c. 90].

Принцип безубыточности. метод примером модели, менеджерам определить, объем выпуска принесет , а какой - убытки. использовать этот , нужны данные типов: издержки операций, издержки производства и единицы продукции[4, c.

Модель решений. Дерево – это модель, представленная в форме. На график все шаги, необходимо рассмотреть, различные альтернативы. решений дает менеджеру , насколько поддается оценке то или иное в зачастую субъективной принятия решений (см. Приложение 1).

решений можно под сложные ситуации, результаты решения влияют на решения. Таким , дерево решений – это инструмент для последовательных решений[9, c.

Анализ временных . Иногда называемый тренда, временных рядов на допущении, согласно случившееся в прошлом достаточно приближение в оценке . Этот анализ методом выявления и тенденций и продления их в будущее. метод анализа используется для оценки на товары и , оценки потребности в , прогнозирования структуры , характеризующегося сезонными , или потребности в .

Модель ожидания . Прогноз, основанный на опроса клиентов . Их просят собственные потребности в , а также новые . Собрав все полученные путем и сделав поправки на - или недооценку, исходя из опыта, руководитель оказывается в точно предсказать спрос[3, c. 90-91].

Мы самые основные , используемые в принятия решений. рассмотреть их все не представляется - как уже отмечалось выше, огромное моделей. Однако нами примеры вполне могут понятие о моделирования в процессе управленческих решений, а выявить общие и недостатки в целом. Эти недостатки мы далее.

2.3 Недостатки на практике процесса

Как все средства и , модели могут к ошибкам. Эффективность может быть действием потенциальных погрешностей:

• исходные допущения. модель опирается на исходные и предпосылки. Это могут поддающиеся оценке , которые можно проверить и . Некоторые предпосылки не оценке и не могут объективно проверены. не знает , произойдет ли это действительно. такие предпосылки основой модели, то последней от точности предпосылок. нельзя использовать для , например, потребности в , если прогнозы сбыта на период.
• Информационные . Основная причина предпосылок и затруднений – это ограниченные в получении нужной , которые влияют и на и на использование . Точность моделей точностью информации по . Построение модели затруднительно в неопределенности. Когда информация настолько , что ее трудно получить, из критерия , руководителю, возможно, положиться на свой , способность к суждению, и помощь .
• Страх пользователей. нельзя считать , если ею не пользуются. причина не модели заключается в том, что , которым она предназначена, не вполне понимать с помощью результаты и потому ее применять.
• Слабое на практике. Согласно исследований методов моделирования в науки управления уровень использования . Одна из такого положения дел – . Другие причины – это знаний и сопротивление . Данная подкрепляет желательность , чтобы на стадии модели штабные привлекали к делу пользователей. люди имеют обсудить и лучше вопрос, или предполагаемое изменение, их обычно снижается.
• стоимость. Выгоды от модели с избытком оправдывать ее . При установлении издержек на руководству следует затраты руководителей высшего и уровней на построение и сбор информации, и время на , стоимость обработки и информации[3, c. 115].

3. повышения эффективности моделирования в управленческих решений

3.1 использование компьютерных технологий 

Как уже отмечалось выше, из основных моделирования является упрощенного образа объекта. Это оправдано, чрезмерной реального мира и учитывать все внешние . Поэтому при построении обычно лишь наиболее и определяющими факторами.

это может являться и существенным , ведь в данном мы вынуждены смириться с некоторого количества факторов, , тем не менее, могут свою роль.

компьютерных технологий в разработки могут решить эту . Компьютер может гораздо большее переменных, чем . В большей степени это , конечно, к математическим , которые оперируют , символами, . Кроме того, компьютера позволяет снизить время на модели. В примера можно решение транспортной , когда требуется алгоритм движения потоков с наименьшими затратами и эффективностью. Человеку специальные и значительное время для этой задачи, в то как вычисления компьютера меньше . Что уж говорить об использовании технологий при моделировании технических процессов, новых и так далее.

Развитие (прежде всего - компьютерных технологий) во дисциплинарных сделало возможным включение моделей в « системы». Необходимые для данные в случае считаются в реального времени на динамической модели. Как уже выше, модели позволяют развитие во времени , протекающих в системе, вычислять пара метры и результаты воздействий на . Поэтому они, безусловно, предпочтительны, чем модели[13].

И, наконец, компьютерных технологий избежать пресловутого « фактора», к можно отнести и , и нелогичность мышления, и ошибки.

Безусловно, компьютерные не являются панацеей от бед. В любом случае, решения целиком на человека, компьютер может процесс построения и вычисления разного параметров и их , а также существенно время, а значит, и ресурсы.

3.2 Использование моделей

Как уже выше, каждая обладает как преимуществами, так и . Кроме того, модель в степени специализирована на какого-то определенного управленческого решения (, модель игр оценивает воздействие решения на конкурентов).

представляется разумным сразу моделей одновременно, в , для получения более и достоверной информации. Это актуально при особо важных . При этом несколько дадут описание с разных . Окончательное решение в случае должно на основании сопоставления , полученных с различных моделей

Например, логично было бы предположить использование в комплексе моделей ожиданий потребителя и анализа временных рядов. Если проанализировать пожелания потребителей, определить совокупный спрос, используя модель ожиданий потребителей, проанализировать тенденции спроса за последнее время, используя анализ временных рядов, можно придти к вполне достоверным результатам. В крайнем случае, если полученные данные существенно расходятся, можно проанализировать саму систему оценки и использованные методы прогноза и найти причину ошибки, что позволит в будущем скорректировать использованные модели и методы, с целью получения достоверных данных. В данном случае будет работать принцип «доверяй, но проверяй».

Аналогично, использование модели безубыточности нежелательно без использования модели теории игр. Ведь объем выпускаемой продукции не в последнюю очередь зависит от действий конкурентов. Таким образом, надо планировать объем выпускаемой продукции с учетом действий конкурентов и просчитывать ответные действия конкурентов на изменения своего объема выпуска.

Конечно, это простые примеры, которые не могут отразить всю сложность реальной ситуации, но рациональное зерно в использовании сразу нескольких моделей в комплексе, несомненно, есть. На практике представляется более широкое применение данного принципа в самых разных сферах деятельности организации – от планирования деятельности, до расчета объема выпускаемой продукции.

3.3 Корректировка моделей

Поскольку каждая из моделей обладает своими недостатками и идеальной модели не существует, имеет смысл постоянно корректировать существующие и используемые в организации модели в соответствии с веяниями времени.

Поскольку модель – это не правило, которому необходимо подчиняться, а полезный инструмент, должный помочь в работе, она может и должна постоянно изменяться и оптимизироваться. Изменяются обстоятельства, изменяется мир, изменяются и методы оценки ситуации и выработки решения. В динамичном мире нельзя останавливаться, особенно это касается конкурентной борьбы. Поэтому необходимо постоянно обновлять свой инструментарий, перенимать опыт других организаций.

Представляется разумным и разработка собственных методов и моделей, изначально оптимизированных под конкретные условия и потребности конкретной организации. Конечно же, это потребует некоторого времени и творческих усилий, но результат должен оправдать потраченные усилия.

Несомненно, данный способ позволит существенно повысить эффективность процесса моделирования в определенных случаях. Однако главный минус состоит в том, что далеко не всегда целесообразно тратить время, ресурсы и силы на разработку каких-то принципиально новых моделей и методов принятия управленческих решений.

Главный вопрос здесь, на мой взгляд, состоит в том, чтобы определить, насколько данной организации необходимо постоянно корректировать используемые модели. То ли организации постоянно требуется изменять под новые условия свой инструментарий и разрабатывать новые инструменты, то ли она вполне удовольствуется уже существующими.

Заключение

Проведенные исследования позволяют сделать следующие выводы:

• модель – это, по сути, способ упрощенного представления действительности, отражающий, тем не менее, наиболее существенные черты моделируемого объекта;
• существует три основных типа моделей: описательная (или физическая), аналоговая и символьная;
• модели применяются в экономике, биологии, медицине, исторических и других общественных науках, то есть в самых разнообразных процессах;
• существует пять основных этапов построения модели: постановка задачи, построение модели, проверка модели на достоверность, применение модели и обновление модели;
• наиболее распространенные модели: модель теории игр, модель теории очередей, модель управления запасами, модель линейного программирования, принцип безубыточности, модель дерева решений, анализ временных рядов и модель ожидания потребителей;
• эффективность модели может быть снижена действием ряда потенциальных погрешностей: недостоверные исходные упрощения, информационные ограничения, страх пользователей, слабое использование на практике, и чрезмерная стоимость;
• в ходе проведенного исследования мной были определены следующие способы повышения эффективности использования процесса моделирования: широкое внедрение компьютерных технологий в разработку моделей, использование нескольких моделей в комплексе и корректировка моделей в соответствии с изменяющимися условиями.