Практические приложения системного анализа в управленческой деятельности

Основные данные о работе

Содержание

Введение………………………………………………………………….………………..3

Основная часть…………………………………………………………………………….5

1. Формальные методы исследования систем управления ………………………….....5

2. Экспертные методы исследования систем управления……………………….........14

3. Социологическое исследование  на предприятии. ………………………………….22

Заключение………………………………………………………………........................42

Глоссарий………………………………………………………………….......................43

Список использованных источников …………………………….…………………….46

Приложения………………………………..……………………………………………..48

Введение

Нельзя переоценить значимость систем управления в достижении целей и решении задач, стоящих перед организациями. Специалистам в области менеджмента, в связи с этим, необходимо иметь знания, умения и навыки по их исследованию. Квалифицированно проведенные исследовательские работы систем управления позволяют обеспечить совершенствование теории, практики построения новых а также развития действующих систем управления, что и создаёт в дальнейшем условия ради большего и эффективного их функционирования. Исследования могут быть многообразными. Нужно видеть а также понимать это разнообразие, чтобы выбирать наиболее подходящие к определенной деятельности. Упорядочить всю совокупность самых разных типов исследований позволяется в матрице типологического разбора. Она представляет собой дихотомическое представление разных типов исследований, выделенных согласно различным критериям. Критерии отражают основные характеристики исследования, а также его практические потребности.

Исследования необходимо определить как практические, а также научно – практические. Существует исследования, назначенные для разработки эффективных решений а также достижения желаемого результата, однако существует исследования, ориентированные на перспективу, обновление знаний, повышение образовательного уровня.

Целью этой курсовой работы является рассмотрение практических приложений системного анализа в управленческой деятельности.

Цели и задачи исследования определили структуру работы, которая состоит из трех глав:

В первой главе рассматриваются формальные методы исследования систем управления.

Во второй главе - экспертные методы исследования систем управления.

В третьей главе описываются социологическое исследование на предприятии.

Основная часть

1.Формальные методы исследования систем управления

Теоретические методы исследования имеют в своем основании методический арсенал различных научных теорий. К данной классификационной структуре  относятся следующие основные базовые методы исследования: формализации, аксиоматизации, идеализации, восхождения от абстрактного к конкретному, моделирования.¹

В основе метода формализации лежит изучение исследуемых объектов путем отображения их в знаковой форме при помощи искусственных языков, в частности, математического, экономико-математического, экономико-статистического и т.п. Он взаимосвязан с другими теоретическими методами (моделирования, абстрагирования, идеализацией и т.п.) и способами, выделенными в иных классификационных группах.

По существу, данный метод  включает совокупность способов:

• аналитические, а именно, математические методы интегрального. дифференциального и вариационного исчислений. Аппарат теории вероятностей, теории игр, поиска максимумов и минимумов функций (в частности методы линейного и динамического программирования, математической логики, теории множеств);

• статистические, в том числе методы математической статистики,

исследования операций и массового обслуживания, теории информации;

• графические, сюда относятся методы теории графов, номограммы, диаграммы, гистограммы, сетевые графики и т.п.

Метод моделирования  применим в случае исследования объекта, использующего его модель, отражающую структуру, наиболее существенные связи, отношения и т.п. Результаты исследования моделей проецируются на реальный объект. Термин модель означает мысленную или материальную систему, замещающую объект познания и служащую источником новой информации и знаний о нем. По сути, модели - это аналоги, сходство которых с оригиналом существенно, а различие несущественно.

Использование метода моделирования  целесообразно в тех случаях, когда СУ вообще недоступна для непосредственного  исследования или когда исследование невозможно из-за моральных издержек или нецелесообразно по причинам существенных величин рисков негативных последствий в СУ социального, экологического и экономического характера. А также если исследуемая СУ является достаточно сложной, трудоемкой и дорогостоящей для изучения.

К совокупности методов моделирования относят такие методы как статистического имитационного моделирования, моделирования операций по схемам случайных процессов и статистических испытаний - метод Монте-Карло и ряд других.

Задачу управления отмечает особенность: возможность не одного, а множества различных решений. Это обусловлено наличием в  указанных задачах множества способов организации какого-либо процесса, приводящих к достижению определенной цели. Тем не менее, задачу управления можно ставить как задачу нахождения хотя бы одного из возможных способов достижения поставленной цели. Но такая постановка вопроса обычно бывает недостаточной.

Следует вести речь о  множестве решений и выбирать то из них. которое с некоторой  принятой точки зрения является наилучшим.

При рассмотрении вариантов решения можно наложить на них добавочные требования, степень выполнения которых будет служить основанием для выбора Очевидно, что достижение цели требует определенных ресурсов (финансовых, материальных, временных. энергетических и т.п.), и для каждого варианта достижения целевых установок необходимы разные объемы этих ресурсов. Поэтому в большинстве случаев выбирают тот вариант, который обеспечивает достижение цели с наименьшими затратами. Иногда основанием для выбора управленческого варианта выступают ограничения, налагаемые на систему управления (надежность, наличие финансовых средств и т.п.). Здесь необходимо решать задачи оптимизации, т.е. находить минимальное или максимальное значение выбранного критерия управления при наличии определенных ограничений.

При математической формулировке задачи управления эти ограничения  представляются обычно алгебраическими, дифференциальными или разностными  уравнениями или неравенствами, связывающими переменные, описывающие  состояние системы. Задачу управления можно считать сформулированной математически, если: сформулирована цель управления, выраженная через критерий управления; определены ограничения первого вида, представляющие собой системы дифференциальных или разностных уравнений, определяющих возможные способы развития системы; определены ограничения второго вида, представляющие собой систему алгебраических уравнений или неравенств, выражающих ограниченность ресурсов или иных величин, используемых при управлении.²

Управление, которое удовлетворяет  всем поставленным ограничениям и обращает в минимум (максимум) критерий управления, называют обычно оптимальным управлением. Линейное программирование является составной частью теории оптимизации, изучающей методы нахождения условного экстремума функций многих переменных.

Наличие компьютерной техники  и программного обеспечения создали в настоящее время реальные предпосылки широкого использования метода линейного программирования для целей исследования СУ и принятия оптимальных управленческих решений. Данный метод достаточно глубоко проработан и широко проверен на практике при решении задач оптимального планирования.

Следующим мощным инструментом  научных исследований  является имитационное моделирование. В настоящее  время имитационные модели широко реализуются  для прогнозирования развития обширного ряда систем. Имитационное моделирование по своей природе, предоставляет прогнозы как количественных, так и некоторые качественных факторов, что выгодно отличает его от других методов. Термином имитационного моделирования определяют лишь те модели, в которых тем или иным способом протекают (иначе говоря, имитируются) случайные воздействия. На практике,  производственная и экономическая деятельность, всегда неизбежно связана со случайными воздействиями. Влияние этого воздействия на конечный результат часто оказывается столь весомым, что меняет его коренным образом. Именно для решения таких задач, если они не укладываются в рамки одного из существующих вероятностных аналитических методов, и применяют методы имитационного моделирования.

В принципе любую математическую модель системы управления можно  называть имитацией производственного  процесса. Заметим, что это определение  более точно, когда построенная  модель отображает не только статическую  взаимосвязь между объектами  системы, но и имитирует развитие системы во времени. Такую модель называют имитационной динамической. Имитационное динамическое моделирование, в отличие от других методов,  позволяет рассматривать большее число альтернатив, улучшать качество управленческих решений и точнее прогнозировать их последствия. Идея имитационного моделирования подкупает своей простотой. Она предоставляет возможность пользователю экспериментировать с системой в тех случаях, когда делать это в реальной обстановке практически невозможно или нецелесообразно. Наряду с этим, имитационное моделирование может дать либо очень хороший, либо отрицательный результат. Это зависит от искусства его применения.

Все имитационные модели представляют собой модели типа условно  называемого "черный ящик". Тем  самым постулируется, что он обеспечивает выдачу сигнала на выходе системы, если на ее взаимодействующие подсистемы поступает входной сигнал. Поэтому чтобы получить результат необходимо осуществить "прогон" имитационной модели, а не "решать" ее.

Имитационные модели по своей сущности не могут сформировать свое собственное решение в том виде, в каком это происходит в аналитических моделях, а могут лишь служить в качестве средства для анализа поведения системы в условиях, которые определил экспериментатор. В связи с этим, имитационное моделирование можно охарактеризовать как методологию решения проблем. Несомненно, имитационное моделирование является только одним из нескольких имеющихся в распоряжении системного аналитика.

Метод Монте-Карло представляет собой расчетный численный способ решения исследовательских задач математического характера на основе моделирования случайных величин и формализованного описания неопределенности.³ Этот способ, называемый также методом статистических испытаний, на основе статистических данных и различного рода ограничений позволяет сформировать имитационные модели и создать множество сценариев реализации задач исследования и выбрать наиболее вероятный из них.

Только с появлением ЭВМ стало возможным широкое  распространение этого универсального численного метода. Метод Монте-Карло часто применяют для анализа рисков различных проектов, используя пакеты программ. В результате такого анализа получают рассчитанные вероятности показателей реализации проекта (например, вероятность получения чистого дисконтированного дохода).

Составленные по методу Монте-Карло имитационные модели позволяют построить математическую модель, например проекта с неопределенными значениями параметров. Зная вероятностные распределения параметров проекта, а также корреляционную связь между изменениями параметров. можно получить распределение доходности проекта.

Метод Монте-Карло позволяет  моделировать любой процесс, на протекание которого влияют случайные факторы. При этом для многих математических задач, не связанных с какими-либо случайностями, можно искусственно придумать вероятностную модель (и даже не одну), позволяющую решать эти задачи.

Графические методы исследования СУ часто предполагают использование различных диаграмм, графиков и гистограмм в качестве инструмента изучения явлений. В частности, известны:

• диаграммы — Исикавы («рыбьего скелета» - причинно-следственная диаграмма). Парето, разброса, «радиационного» вида, системные диаграммы — древовидная, матричная, сетевая и др.;

• графики — круговой, ленточный. Z-образный, в виде ломаных линий и др.;

• гистограммы — с двухсторонней симметрией, вытянутые влево или вправо, «двухгорбые», с обрезанными (ограниченными) одним или двумя краями и др.

Целью построения диаграммы  Исикавы — выявление эффективного способа решения поставленного вопроса. В диаграмме исследуемый вопрос (например. характеристика качества) изображается в виде прямой горизонтальной линии, а причинные факторы, влияющие на исследусмую характеристику, даются наклонными прямыми линиями (стрелками). На диаграмме причинные факторы первого порядка изображаются большими наклонными линиями, а второго, третьего и т.д.— малыми наклонными линиями.

Среди перечисленного графического инструментария нередко представляет практический интерес диаграмма Парето, которая помогает выявить причины и факторы, позитивно или негативно влияющие то или иное явление. Такой вид диаграммы наглядно показывает эти причины и факторы в порядке уменьшения значимости. Графики, отображаемые ломаными линиями, как правило, используют при изучении характера изменений исследуемого объекта от времени. Пример графика представлен на рисунке 1 (Приложение А).

При этом данные могут  обрабатываться, например, методом  наименьших квадратов. Подобного рода графики позволяют выявить тенденцию  изменения объекта, а в некоторых случаях (при соблюдении определенных условий) - дать прогноз такого изменения.

Графики в виде контрольных  карт отличаются от обычных наличием линий, называемых границами регулирования (контрольными границами). Они чаше всего используются при контроле качества продукции и регулировании технологических процессов. В зависимости от вида контроля различают контрольные карты, применяемые при контроле и регулировании по количественному (в том числе альтернативному) и качественному признакам. В первом случае используются численные значения показателей качества единиц продукции, во втором - единицы продукции делят на несколько групп качества и решение о контролируемой продукции принимают в зависимости от соотношений единиц продукции разных групп.

В дополнение к другим графическим методам, в управлении в целом и в исследованиях  СУ в частности используются сетевые  графики. Сетевой график это полная графическая модель, состоящая из направленных на выполнение единого  задания комплекса работ. В ней  представлена логическая взаимосвязь, последовательность работ и взаимосвязь между ними. Основными элементами сетевого графика являются работа, событие, критический путь.

Какое применение находит  теория вероятностей и математическая статистика? Эти сферы научного знания являются фундаментом вероятностно-статистических методов принятия решений. Для использования их математического аппарата, задачи принятия решений требуется выразить в терминах вероятностно-статистического моделирования. Реализация конкретного вероятностного либо статистического метода принятия решений включает три этапа:

- преобразование экономической,  управленческой, технологической реальности  в абстрактную математико-статистической  схему. Другими словами, построение  вероятностной модели системы управления, технологического процесса, процедуры принятия решений, например, по результатам статистического контроля, и т.п.

- выполнение расчетов  и получение выводов посредством  математического аппарата в рамках  вероятностной модели;

- трактовка математико-статистических выводов применительно к реальной ситуации, и наконец, принятие адекватного решения (например, о соответствии или несоответствии качества выпускаемого продукта установленным требованиям, о потребности в регулировании технологического процесса и т.п.). В том числе, заключения о процентном отношении дефектных единиц продукции в партии, о характере законов распределения контролируемых параметров технологического процесса и др.⁴

В аппарате математической статистики присутствуют понятия, методы и результаты теории вероятностей. Разберем основные этапы построения вероятностной модели принятия решений в экономических, управленческих, а также технологических и прочих ситуациях. Для эффективного и квалифицированного использования нормативно-технических и инструктивно-методических документов в части вероятностно-статистических методов принятия решений нужны теоретическая подготовка. Безусловно, требуется понимание, при каких условиях необходимо применение того или иного регламента, какие исходные данные потребны для его выбора, какие решения должны быть приняты в результате обработки информации и т.д.

Вероятностная модель реального  явления будет являться построенной, если рассматриваемые величины и  связи между ними отражены в терминах теории вероятностей. Обоснование соответствия вероятностной модели реальности, иными словами, ее адекватность, производят с помощью статистических методов проверки гипотез.

Вероятностные и статистические методы находят применение в тех областях деятельности, где возможно построить и обосновать вероятностную модель явления или процесса. Они неукоснительно применяются, в случаях, если полученные на основе выборочных данных выводы распространяются на все множество (допустим, с выборки на всю партию продукции).

Принятие решений в условиях неопределенности обусловлено тем, что вероятность наступления различных вариантов развития событий неизвестна. На практике субъект руководствуется исходя из своих рисковых предпочтений, а также сделанным выбором из возможных альтернатив посредством составления «матрицы решений». Принятие решений в условиях риска базируется на том факте, что каждой ситуации развития событий может быть сопоставлена вероятность его реализации. Отсюда следует, возможна оценка каждого из значений эффективности и выбор ситуации с наименьшим уровнем риска для осуществления. В зависимости от степени неизвестности будущего изменения исходных параметров проводят разделение на условия риска, в которых вероятность наступления отдельных событий, влияющих на конечный результат, может быть установлена с той или иной степенью точности. И напротив, существуют условия неопределенности, в которых такая вероятность не может быть установлена из-за отсутствия необходимых данных. В теории принятия решений в условиях риска и неопределенности приняты исходные положения:

1. Объект принятия решения конкретизирован и для него четко определены основные из возможных факторов риска. В финансовом менеджменте под такими объектами понимают отдельные финансовые операции, конкретные виды ценных бумаг, группы взаимоисключающих реальных инвестиционных проектов и т.п.

2. По объекту принятия решения выбран показатель, который считается наилучшим по эффективности этого решения.

3. Для объекта принятия решения определен показатель, характеризующий степень его риска. Практически, финансовый риск обусловлен тем, в какой мере возможно отклонение ожидаемого показателя эффективности от средней или ожидаемой его величины.

4. Сформулировано конечное количество альтернатив принятия решения (например, конечное количество альтернативных реальных инвестиционных проектов либо  способов осуществления определенной финансовой операции и т.п.).

5. Установлено ограниченное число ситуаций развития события в результате изменения факторов риска. В финансовой отрасли каждая из таких ситуаций указывает на одно из возможных состояний внешней финансовой среды вследствие изменений отдельных факторов риска. Производится градация таких ситуаций в процессе принятия решений в диапазоне от крайне благоприятных ситуаций, что является наиболее оптимистичным, до крайне неблагоприятных (в случае наиболее пессимистического прогноза).

6. В отношении сочетания альтернатив принятия решений и ситуаций развития события выполнена оценка конечного показателя эффективности, решения (определено конкретное значение суммы чистой прибыли или чистого приведенного дохода и т.п., соответствующее данному сочетанию).

7. Установлен тот факт, возможна или невозможна оценка вероятности осуществления каждой из рассматриваемой ситуации. По возможности определения оценки вероятности вся система принимаемых рисковых решений разделяется на ранее рассмотренные условия их обоснования: «условия риска» или «условия неопределенности».

8. Выбор решения производится из рассматриваемых альтернатив, а именно: по наилучшей.

2. Экспертные методы исследования систем управления

Каждое решение творческого  характера принимается человеком, как правило, с использованием в первую очередь имеющихся знании, опыта, умении, навыков, логических приемов и во вторую - интуиции. Все методы исследования можно подразделить на логические и интуитивные. Однако такая классификация очень условна, так как на практике трудно найти какой-либо процесс исследования и принятия решений с четким выделением методов, основанных только на логике или только на интуиции. В связи с этим данная совокупность методов исследования выделена в совместную отдельную группу логико-интуитивных методов. Таким образом, логико-интуитивные методы основаны на использовании при исследовании СУ способов логического и интуитивного характера, причем как каждого в отдельности, так и всех одновременно, т е. совместно.

 Наиболее широко при исследовании  СУ используются экспертные методы. Это обусловлено большим числом  возникающих при исследовании противоречий в системах социально-экономического характера, которые невозможно изучить объективными методами.

Можно выделить общую последовательность проведения следующих процедур в  каждом из методов:

• организация экспертного оценивания;

• сбор мнений экспертов;

• обработка результатов мнений экспертов.

Из опыта практической деятельности можно сделать вывод, что можно уменьшить субъективность и соответственно повысить объективность  результатов использования экспертных методов в случае соблюдения правил организации, подготовки и проведения экспертных работ. В значительной степени от результата назначения ответственного за организацию и проведение работ по экспертной оценке, а также от грамотного формирования экспертных комиссий. Типовой состав эксперной комиссии приведен на рисунке 2 (Приложение Б).

Заметим, что в настоящее  время отсутствует общепринятая научно обоснованная классификация  методов экспертных оценок, и, следовательно - однозначные рекомендации по их применению.

Из этого следует, для  освещения спектра экспертных оценок необходима некая рабочая классификация методов. Возьмем за основу вопрос, что именно требуется от экспертной комиссии в итоге своей работы - информация для принятия решения Лицом, Принимающим Решения (ЛПР) или проект самого решения? Ответ на этот методологический вопрос обуславливает организацию работы экспертной комиссии, он же является первым основанием для группировки методов.

1.1. Если целью служит  сбор информации для ЛПР, то  эксперты в рассматриваемом методе  только поставляют информацию, аргументы  "за" и "против".  При этом они не создают согласованного проекта решения. Не нужно стремиться к тому, чтобы экспертные мнения были согласованы между собой. Напротив, наибольшую пользу приносят эксперты с мышлением, отклоняющимся от массового. Именно они обычно представляют наиболее оригинальные аргументы.

1.2. В случае если  цель – подготовка проекта  решения для ЛПР, оценках применяются  обычно математические методы. При  этом зачастую некритически принимают  догмы согласованности и одномерности.

Вторым основанием для  классификации экспертных процедур служит число туров.

Третьим основанием для  классификации экспертных процедур назовем организацию общения  экспертов. Разберем достоинства и  недостатки, присущие каждому из элементов  шкалы: отсутствие общения - заочное  анонимное общение - заочное общение без анонимности - очное общение с ограничениями - очное общение без ограничений. В случае отсутствия общения эксперт высказывает свое мнение, будучи в неведении о других экспертах и об их мнениях. Отсюда вытекает полная независимость, что влечет положительные, и отрицательные моменты. Практически такое применяется в однотуровой экспертизе.

При заочном анонимном общении, в частности, в методе Дельфи, эксперту доступны с мнения и аргументы  других экспертов, но неизвестно, кто  именно высказал, то или иное утверждение. Значит, экспертиза должна состоять хотя бы из двух туров. В качестве заочного общения без анонимности можно назвать общение по Интернету. Сильной стороной  видов заочной экспертизы является то, что не нужно собирать экспертов в одном месте в одно время. Участвуя в очной экспертизе, эксперты говорят, а не пишут, как при заочных, следовательно, за то же время могут сказать намного больше.

Методом экспертного оценивания, называемый методом мозгового штурма - это  оперативный метод решения проблемы на основе стимулирования творческой активности. При этом участники обсуждения высказывают как можно большее количество вариантов решения, притом самых фантастичных. Далее из всех высказанных идей находят наиболее результативные, которые могут быть воплощены в жизнь. Грамотно организованный мозговой штурм состоит из трех обязательных этапов.⁵ Опишем их организацию и правила проведения:

1.Постановка проблемы (это предварительный  этап). На этом шаге производится  четкая формулировка проблемы. Отбираются участники штурма, определяется ведущий, и распределяются роли прочих участников в зависимости от поставленной проблемы и выбранного способа проведения штурма.

2.Генерация идей. От этого этапа,  являющегося основным, зависит успех  всего мозгового штурма. Следовательно, необходимо соблюдать следующие правила: главное - количество идей. Снимаются все ограничения, и вводится полный запрет на критику и любую (даже положительную) оценку высказываемых идей. Это вызвано свойством  оценки отвлекать от основной задачи и гасить творческий настрой.

3.Этап группировки, отбора и оценки идей. К сожалению, этап часто упускают, но на нем выделяют наиболее ценные идеи, и формируется окончательный результат мозгового штурма. В отличие от второго этапа, здесь оценка не запрещается, а наоборот, приветствуется. Применяются самые различные методы анализа и оценки идей. Успех этого этапа находится в прямой зависимости от того, в какой мере согласованно участники придерживаются критериев отбора и оценки идей.

Методы, использующие мнения экспертов, были разработаны относительно недавно. Один из первых получил название метод «Дельфи». Основные положения метода «Дельфи» следующие:

• научно обоснованный отбор экспертов, при этом их состав должен быть относительно стабильным и рациональным по численности;

• формулирование  однозначно воспринимаемых анкет, которые обеспечивают выдачу экспертных оценок преимущественно в количественной форме.