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

     Существуют  различные типы моделей:

     Физическая  модель – то, что исследуется  с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы (чертежи, модели объектов). Упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли, например, конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места.

     Аналоговая  модель – представляет исследуемый  объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой (графики, схемы и т.п.). Это более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей объекта.

     Математическая (символическая) модель – модель, в  которой используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события (формулы).

     Процесс построения модели состоит из следующих  шагов:

• постановка задачи – определение, в чем состоит проблема;
• построение модели – определяется главная цель модели, обобщается вся необходимая информация;
• проверка модели на достоверность – устанавливается степень соответствия модели реальному миру, определяется уровень информации, получаемой с ее помощью. Модель можно опробовать на ситуации из прошлого;
• применение модели – объяснение того, как модель функционирует, каковы ее потенциальные возможности и ограничения;
• обновление модели – цели организации изменяются, меняются и критерии принятия решений, значит, необходимо создавать новую модель. Обновление производится при необходимости получения новых данных, изменении целей организации, изменении во внешнем окружении.

     Потенциальные погрешности, снижающие эффективность  модели:

• недостоверные исходные допущения, например, что расходы на рабочую силу в следующие шесть месяцев составят 200 тыс. руб.;
• информационные ограничения. Точность модели определяется точностью информации по проблеме;
• страх пользователя. Модель нельзя считать эффективной, если ей не пользуются;
• слабое исполнение на практике. Причины: недостаток знаний и сопротивление переменам;
• чрезмерная стоимость.

     В науке управления существует несколько  методов моделирования:

     Теория  игр – метод моделирования  оценки воздействия принятого решения на конкурентов. Теория игр была разработана военными с тем, чтобы в стратегии можно было учесть возможные действия противника. В бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, продукта и т.п. Теория игр полезна, когда необходимо определить важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы.

     Теория  очередей – определяет оптимальное  число каналов обслуживания по отношению  к потребности в них. Позволяет  сбалансировать издержки в случаях чрезмерно малого или большого количества каналов.

     Теория  управления запасами – определяет оптимальное время размещения заказов на ресурсы и их количество, а также массу готовой продукции на складах. Цель модели – сведение к минимуму отрицательных последствий накопления запасов, влекущего определенные издержки.

     Модели  линейного программирования – определяют оптимальный способ распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей.

     Имитационное  моделирование – процесс создания модели и ее экспериментальное применение для предвидения изменений реальной ситуации. Используется в сложных ситуациях.

     Экономический анализ – вбирает в себя почти все методы оценки издержек и экономических выгод, а также относительной рентабельности деятельности предприятия.

3. Методы принятия решений

 

      Наиболее  распространенными методами принятия решений являются:

     Платежная матрица. Метод статистической теории решений. Может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Особенно полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей.

     Ожидаемое значение последствий (сумма возможных значений, умноженных на их вероятности) необходимо определить прежде, чем составлять платежную матрицу. Установив ожидаемое значение каждой альтернативы и расположив результаты в виде матрицы, менеджер без труда может сделать наиболее предпочтительный выбор, остановившись на наивысшем ожидаемом значении. Исследования показывают, что в случае установления точных значений вероятности, метод обеспечивает принятие качественных решений.

     Дерево  решений – используется для выбора из имеющихся вариантов наилучшего направления действий. Это схематическое представление проблемы принятия решений.

     Дерево  решений позволяет представить  проблему схематично и сравнить возможные  альтернативы визуально. Метод можно  использовать применительно к сложным ситуациям, когда результат принимаемого решения влияет на последующие действия.

     Методы  прогнозирования. Прогнозирование  – способ определения будущего на основе использования как накопленного прошлого опыта, так и текущих допущений насчет этого будущего.

     Неформальные  методы прогнозирования с использованием:

• вербальной информации – получаемой из радио-, телепередач, от потребителей, поставщиков, конкурентов и т.д.;
• письменной информации – поступающей из газет, торговых журналов, бюллетеней, годовых отчетов;
• промышленного шпионажа.

     Качественные  методы прогнозирования:

• мнение жюри – формируется в результате соединения и усреднения мнений экспертов в релевантных сферах. Разновидность – «мозговой штурм».
• совокупное мнение сбытовиков – опытные торговые агенты часто прекрасно предсказывают будущий спрос и чувствуют рынок точнее, чем количественные модели;
• ожидания потребителя – базируется на результатах опроса клиентов организации;
• экспертные оценки – процедура, позволяющая группе экспертов приходить к согласию.

     Количественные  методы прогнозирования можно использовать для прогнозирования, 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 или зависимостей. Кроме того, руководитель обязан знать, как использовать количественную модель, и помнить, что выгоды от принятия более эффективного решения должны перекрыть расходы на создание модели:

• анализ временных рядов (проецирование тренда) – основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Метод выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее;
• казуальное (причинно-следственное) моделирование. Используется в ситуациях с более чем одной переменной. Прогнозирует то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Несмотря на сложность, казуальные модели не всегда дают правильные результаты.

      Пример.

      ЛПР принимает решение о размещении производства нового продукта в некотором  месте. ЛПР действует в условиях неопределенности (информационной непрозрачности) на рынке нового продукта. Чтобы сформировать представление о ситуации на нем на момент освоения производства, ему необходимо учесть затраты на доставку готовой продукции до потребителя, развитость транспортной и социальной инфраструктуры региона, конкуренцию на рынке, соотношение спроса и предложения, курсы валют и многое другое. Возможные варианты решений ЛПР, инвестиционная привлекательность которых определяется как процент прироста дохода по отношению к сумме капитальных вложений, представлены в табл.9.

      На  основании критериев: 1. Оптимизма; 2. Вальда; 3. Сэвиджа и 4. Гурвица (l=0,3) необходимо выбрать место для размещения производства так, чтобы наиболее эффективно использовать капиталовложения. Изменится ли наилучший вариант решения по критерию Гурвица если величину l увеличить до 0,5?

      Таблица 3.1.

      Варианты  решений ЛПР о выборе места  размещения производства

 

      Критерий  оптимизма (максимакс), О:

      О = maxmax a_ij, ,      (3)

               i       j     

      где - альтернативы поведения ЛПР (для условий задания 4: места размещения производства нового продукта);

        - возможные сценарии развития событий (для условий задания 4: возможные ситуации на рынке);

      а_ij – элемент матрицы доходов в зависимости от выбранной ЛПР альтернативы и реализованного сценария развития событий (для условий задания 4: процент прироста дохода по отношению к сумме капитальных вложений);

      Таблица 3.2

      Критерий  оптимизма

 

      Вывод: по результатам расчетов Критерия оптимизма местом для размещения производства для наиболее эффективного использования капиталовложения является место «Г», т.к. дает возможность получить максимум доходов из максимума возможностей (15).

      Критерий  Вальда (максимин, принцип гарантированного результата), W: критерий Вальда лучше использовать тогда, когда ЛПР желает свести риск от принятого решения к минимуму.

      W = maxmin a_ij,

,      (4)