Способы повышения эффективности использования моделирования в принятии управленческих решений

Содержание

Введение

1. Понятие и сущность моделирования

1.1 Основные понятия и назначение  процесса моделирования

1.2 Основные виды моделей

1.3 Области применения моделей

2. Анализ использования моделирования  в принятии управленческих решений

2.1 Этапы процесса создания модели

2.2 Анализ основных моделей

2.3 Недостатки применения на практике  процесса моделирования

3. Способы повышения эффективности  использования моделирования в  принятии управленческих решений

3.1. Применение компьютерных технологий  в моделировании

3.2 Использование комплекса моделей

3.3 Корректировка моделей

Заключение

Список используемой литературы

Введение

   Моделирование (в широком смысле) является основным методом исследований во всех областях знаний и научно обоснованным методом оценок характеристик сложных систем, используемым для принятия решений в самых раз личных сферах. В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования.

   Актуальность выбранной мной темы не поддается сомнению, ведь для успешного осуществления управленческой деятельности необходимо составить четкое представление о структуре организации, взаимодействии ее составных частей и связях организации с внешней средой.

   Существующие в настоящее время организации отличаются огромным разнообразием, как по направлениям деятельности, так и по форме собственности, масштабам, другим параметрам. При этом каждая организация по-своему уникальна. Однако для управления всеми организациями применяются одинаковые принципы, методы и способы. Чтобы приспособить их к особенностям конкретного предприятия, четко определить место управляющих структур в общей структуре предприятия, а также их взаимодействие между собой и с другими подразделениями, широко применяется моделирование. Поэтому изучение моделирования в управленческой деятельности является актуальной проблемой.

   Цель моей работы - выявить основные особенности процесса моделирования в принятии управленческих решений, рассмотреть основные виды моделей и дать подробную характеристику их использованию на практике.

Задачи работы:

· Дать определения основным понятиям, используемым в работе и описать сущность процесса моделирования;

· Рассмотреть классификацию моделей;

· Определить области применения моделей;

· Выявить основные этапы процесса создания модели;

· Дать анализ наиболее распространенных моделей;

· Определить основные недостатки применения на практике процесса моделирования;

· Выявить несколько способов повышения эффективности применения моделирования в процессе принятия управленческих решений.

     Данная курсовая работа содержит введение, основную часть, которая состоит из трех разделов, и заключение, а так же список литературы, используемой в процессе написания. Во введении аргументируется актуальность выбранной темы курсовой работы, излагаются цель и задачи, которые были решены в ходе ее написания. В первом разделе работы рассмотрены общетеоретические вопросы, связанные с процессом моделирования, а также даны определения основных терминов. Во втором разделе приведен анализ использования на практике процесса моделирования. В третьем разделе описаны способы повышения эффективности процесса моделирования. В заключении представлены основные результаты курсовой работы и сделаны определенные выводы.

1. Понятие и сущность моделирования

1.1 Основные понятия и назначение процесса моделирования

   В последние годы теоретики и практики менеджмента осуществили ряд исследований, которые направлены на снижение субъективности процесса принятия решения и увеличение его научности. Разрабатываются такие инструменты, которые используют модели решений и различные математические методы. Это подводит нас к определению термина моделирование.

   Моделирование - это создание модели, то есть образа объекта, заменяющего его, для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью.

   Модель в общем смысле (обобщенная модель) есть создаваемый с целью получения и (или) хранения информации специфический объект (в форме мысленного образа, описания знаковыми средствами либо материальной системы), отражающий свойства, характеристики и связи объекта-оригинала произвольной природы, существенные для задачи, решаемой субъектом [6, с.115]. Если более просто, то модель - это упрощенное изображение конкретной жизненной (управленческой) ситуации.

   Модели объектов являются более простыми системами, с четкой структурой, точно определенными взаимосвязями между составными частями, позволяющими более детально проанализировать свойства реальных объектов и их поведение в различных ситуациях. Таким образом, моделирование представляет собой инструмент анализа сложных систем и объектов.

   Для теории принятия решений наиболее полезны модели, которые выражаются словами или формулами, алгоритмами и иными математическими средствами.

    К моделям выдвигается ряд обязательных требований. Во-первых, модель должна быть адекватной объекту, то есть, как можно более полно соответствовать ему с точки зрения выбранных для изучения свойств. Во-вторых, модель должна быть полной. Это означает, что она должна давать возможность с помощью соответствующих способов и методов изучения модели исследовать и сам объект, то есть получить некоторые утверждения относительно его свойств, принципов работы, поведения в заданных условиях [3, c.64].

    За счет того, что модель менее сложна, чем моделируемый объект, она позволяет руководителю лучше разобраться в конкретной ситуации и принять правильное решение.

    Существует ряд причин обусловливающих использование модели вместо попыток прямого воздействия с реальным миром:

· Сложность реального мира. Реальный мир организации исключительно сложен, поэтому постичь его можно, только упростив реальный мир с помощью моделирования;

· Экспериментирование. Встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Определенные эксперименты в условиях реального мира могут и должны быть выполнены. Когда фирма «Боинг» проектирует новый самолет, «Нисан» новый автомобиль, «Ай Би Эм» - новую модель компьютера, они всегда изготавливают образец, проверяют его в реальных условиях и только потом начинают полномасштабное производство. Но прямое экспериментирование такого типа дорого стоит и требует времени. Существуют бесчисленные критические ситуации, когда требуется принять решение, но нельзя экспериментировать в реальной жизни;

· 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[12, c.87].

1.2 Основные виды моделей

    В вопросе разделения моделей на виды авторы не имеют одного общего мнения. Приводятся самые разные классификации, однако мы остановимся на наиболее распространенной и правильной, на мой взгляд, типологии.

По способу моделирования выделяют три основных типа моделей:

1. Физическая (описательная) модель. Представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Отличительная характеристика физической модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность. Пример: чертеж завода, его уменьшенная фактическая модель, такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а также разрешить сопряженные проблемы. Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные характеристики. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом стоит она много меньше настоящей.

2. Аналоговая модель. Представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Пример аналоговой модели - организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязи всех работников.

3. Символьная модель. Изображает различные свойства и элементы ситуации символами. Примером такого типа моделей может служить математическая модель, в которой различные элементы ситуации выражаются в форме уравнений. Символьными моделями наиболее легко манипулировать, так как в них высок уровень абстракции. Пример математической модели и аналитической ее силы как средства, помогающего нам понимать исключительно сложные проблемы, -- известная формула Эйнштейна Е = mcІ . Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у физиков появилась даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии[3, с. 67].

В зависимости от фактора времени модели делятся на статические и динамические. Статические модели (схемы, графики, диаграммы потоков данных) позволяют описывать структуру моделируемой системы, но не дают информации о ее текущем состоянии, которое изменяется во времени. Динамические модели позволяют описывать развитие во времени процессов, протекающих в системе. В отличие от статических, динамические модели позволяют обновлять значения переменных, сами модели, динамически вычислять различные параметры процессов и результаты воздействий на систему.

Кроме этого, модели бывают управляемые и прогнозные (управляемые отвечают на вопрос «Как достичь желаемого?», а прогнозные отвечают на вопрос «Что будет, если все останется по-старому?»), непрерывные и дискретные (в непрерывных моделях поступление информации идет непрерывно, в дискретных - периодически). Однако мы не будем подробно рассматривать эти типологии, остановившись на наиболее заметных и важных[12, c. 89].

1.3 Области применения моделей

Область применения моделей все время расширяется: в экономике, биологии, медицине, исторических и других общественных науках, то есть в самых разнообразных процессах.

В последние десятилетия все крупные сооружения исследовались на моделях. Например, гидроэнергетические объекты (плотины, каналы, гидротурбины для таких станций как Волжская, Волгоградская, Братская,Красноярская ГЭС) исследовались на физических моделях, изображающих в уменьшенном масштабе эти грандиозные сооружения.

При создании и совершенствовании межконтинентальных и космических ракет на физических моделях успешно проводились исследования аэродинамических свойств ракет, влияние ионизации воздуха впереди головной части ракеты и так далее.

Широко распространенные специальные модели, обычно выполняемые в виде сочетания физической и математической модели с натурными приборами, стали применяться для наладки приборов управления и тренировки персонала, управляющего различными сложными объектами. В первом случае эти модели стали называться испытательными стендами, а во втором - тренажерами.

В последнее время особое значение приобрело моделирование биологических и физиологических процессов. Так создаются протезы тех или иных органов человека, управляемые биотоками. Разрабатываются установки, моделирующие условия, необходимые для развития живых тканей и организмов[7, c. 23].

Однако нас в первую очередь интересует использование моделей в сфере экономики и управления.

Математические методы и модели продемонстрировали свою плодотворность при изучении самых различных социальных явлений - демографических, социально-политических и так далее. Но их применение началось с экономической сферы, затем стала развиваться математическая школа политэкономия, в конце ХIХ - начале ХХ в.в. получило развитие статистическое направление. Его главной задачей было изучение экономических циклов и прогнозирование хозяйственной конъюнктуры на основе методов математической статистики.

Очень широко моделирование применяется и в менеджменте. Благодаря моделированию субъект управления или аналитики, готовящие и обосновывающие управленческие решения, способны в ходе анализа иметь дело не с реальным объектом управления, а с его аналогом в виде модели. Это значительно расширяет возможности поиска лучших способов управления, не нарушает функционирование реального объекта управления в период выработки управленческих решений, то есть позволяет избежать экспериментов с реальным объектом, заменяя их экспериментами, проводимыми на моделях, с помощью моделей. Появляется возможность применить вычислительную технику, использовать компьютеры, для которых математический язык моделей является самым удобным. Благодаря компьютерам можно производить многовариантные модельные расчеты, что повышает шансы на отыскание лучших вариантов[6, c. 119].

Применение моделей в управлении устраняет большинство трудностей выработки и обоснования управленческих решений, открывает дорогу рациональному, даже оптимальному управлению. Конечно же, моделирование имеет и ряд существенных недостатков, о которых мы поговорим чуть позже.

2. Анализ использования моделирования в принятии управленческих решений

2.1 Этапы процесса создания модели

Построение модели является процессом. Основные этапы этого процесса - постановка задачи, построение, проверка на достоверность, применение и обновление модели.

Постановка задачи. Первый и наиболее важный этап построения модели, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи. Правильное использование математики или компьютера не принесет никакой пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована. Правильная постановка задачи важнее даже, чем ее решение. Для нахождения приемлемого или оптимального решения задачи нужно знать, из чего она состоит. Как ни просто и прозрачно данное утверждение, чересчур многие специалисты игнорируют очевидное. Миллионы долларов расходуются ежегодно на поиски элегантных и глубокомысленных ответов на неверно поставленные вопросы. Далее, 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 предусмотрено построение модели. Разработчик должен определить главную цель модели, какие выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя модель, чтобы помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему. Также необходимо определить какая информация требуется для построения модели, удовлетворяющей этим целям и выдающей на выходе нужные сведения.

Проверка модели на достоверность. После построения модели ее следует проверить на достоверность. 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 релевантных переменных. Естественно, чем лучше модель отражает реальный мир, тем выше ее потенциал как средства оказания помощи руководителю в принятии хорошего решения, если предположить, что модель не слишком сложна в использовании. Второй аспект проверки модели связан с установлением степени, в которой информация, получаемая с ее помощью действительно, помогает руководству совладать с проблемой.

Применение модели. После проверки на достоверность модель готова к использованию. Ни одну модель науки управления нельзя считать успешно выстроенной, пока она не принята, не понята, и не применена на практике. Это кажется очевидным, но зачастую оказывается одним из самых тревожных моментов построения.

Обновление модели. Даже если применение модели оказалось успешной, почти наверняка она потребует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных не ясна или желательны дополнительные данные. Если цели организации изменяются таким образом, что это влияет на принятие решений, модель необходимо соответствующим образом модифицировать. Аналогичным образом, изменение во внешнем окружении - например, появление новых потребителей, поставщиков или технологий - может обесценить исходную информацию, на которых основывалась модель при построении[3, c. 70].

Таким образом, процесс построения модели можно считать циклом, в котором последний этап плавно перетекает в первый. Конечно, это происходит в том случае, когда полученные на четвертом этапе результаты недостаточны, изме нился сам объект или его окружающая среда. Однако на практике представляется сложным с первого раза создать работающую модель, отвечающую всем заявленным требованиям и не требующую наладки и корректировки.

2.2 Анализ основных моделей

Число всевозможных конкретных моделей почти также велико, как и число проблем, для разрешения которых они были разработаны. Самые распространенные будут описаны и проанализированы ниже.

Модель теории игр - метод 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 компании поддержки сбыта, предложения дополнительного обслуживания, модификацию и освоение новой продукции. Если, например, с помощью теории игр руководство устанавливает, что при повышении цен конкуренты не сделает 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 модели. К сожалению, ситуации реального мира зачастую очень сложны и на столько 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.

Модель теории очередей. Модель теории очередей или модель оптимального обслуживания используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению потребности в них. К ситуациям, в которых модели теории очередей могут быть полезны, можно отнести 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 решить перенести свои счета в другой банк. Таким образом, принципиальная проблема заключается в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального. 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.

Модель управления запасами. 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 задержек на производстве и в сбыте. Цель данной модели - сведение к минимуму отрицательных последствий накопления запасов, что выражается в определённых издержках.

Модель линейного программирования. Применяют для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Линейное программирование обычно используют специалисты штабных подразделений для разрешения производственных трудностей[3, c. 90].

Принцип безубыточности. Этот метод является примером модели, позволяющей менеджерам определить, какой объем выпуска продукции принесет прибыль, а какой - убытки. Чтобы использовать этот метод, нужны данные трех типов: постоянные издержки операций, переменные издержки производства и цена единицы продукции[4, c. 48-49].

Модель дерева решений. Дерево решений - это модель, представленная в графической форме. На график наносятся все шаги, которые необходимо рассмотреть, оценивая различные альтернативы. Дерево решений дает возможность менеджеру представить, насколько поддается количественной оценке то или иное явление в зачастую субъективной задаче принятия непрограммируемых решений (см. Приложение 1).

Дерево решений можно строить под сложные ситуации, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений - это полезный инструмент для принятия последовательных решений[9, c. 230].

Анализ временных рядов. Иногда называемый проецированием тренда, анализ временных рядов основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. Данный метод анализа часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, или потребности в кадрах.

Модель ожидания потребителя. Прогноз, основанный на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав поправки на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта, руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный спрос[3, c. 90-91].

Мы рассмотрели самые основные модели, используемые в процессе принятия решений. Подробно рассмотреть их все не представляется возможным - как уже отмечалось выше, существует огромное количество моделей. Однако рассмотренные нами примеры моделей вполне могут дать понятие о полезности моделирования в процессе принятия управленческих решений, а также выявить общие проблемы и недостатки моделей в целом. Эти недостатки мы рассмотрим далее.

2.3 Недостатки применения на практике процесса моделирования

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

· Недостоверные исходные допущения. Любая модель опирается на некоторые исходные допущения и предпосылки. Это могут быть поддающиеся оценке предпосылки, которые можно объективно проверить и просчитать. Некоторые предпосылки не поддаются оценке и не могут быть объективно проверены. Никто не знает наверняка, произойдет ли это действительно. Поскольку такие предпосылки являются основой модели, то точность последней зависит от точности предпосылок. Модель нельзя использовать для прогнозирования, например, потребности в запасах, если неточны прогнозы сбыта на предстоящий период.

· 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. Точность моделей определяется точностью информации по проблеме. Построение модели наиболее затруднительно в условиях неопределенности. Когда необходимая информация настолько неопределенна, что ее трудно получить, исходя из критерия объективности, руководителю, возможно, целесообразнее положиться на свой опыт, способность к суждению, интуицию и помощь консультантов.

· Страх пользователей. Модель нельзя считать эффективной, если ею не пользуются. Основная причина не использования модели заключается в том, что руководители, которым она предназначена, могут не вполне понимать получаемые с помощью модели результаты и потому боятся ее применять.

· Слабое использование на практике. Согласно ряду исследований уровень методов моделирования в рамках науки управления превосходит уровень использования модели. Одна из причин такого положения дел - страх. 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 должны с избытком оправдывать ее стоимость. При установлении издержек на моделирование руководству следует учитывать затраты времени руководителей высшего и низшего уровней на построение моделей и сбор информации, расходы и время на обучение, стоимость обработки и хранения информации[3, c. 115].

3. Способы повышения эффективности использования моделирования в принятии управленческих решений

3.1 Применение компьютерных технологий в моделировании

Как уже отмечалось выше, одной из основных особенностей моделирования является создание упрощенного образа реального объекта. Это оправдано, ввиду чрезмерной сложности реального мира и невозможности учитывать все внешние факторы. Поэтому при построении модели обычно оперируют лишь наиболее явными и определяющими факторами.

Однако это может являться и весьма существенным недостатком, ведь в данном случае мы вынуждены смириться с существованием некоторого количества неучтенных факторов, которые, тем не менее, могут сыграть свою роль.

Использование компьютерных технологий в процессе разработки модели могут решить эту проблему. Компьютер может учитывать гораздо большее количество переменных, чем человек. В большей степени это относится, конечно, к математическим моделям, которые оперируют числами, символами, формулами. Кроме того, использование компьютера позволяет существенно снизить время на построение модели. В качестве примера можно взять решение транспортной задачи, когда требуется вычислить алгоритм оптимального движения потоков товара с наименьшими затратами и наибольшей эффективностью. Человеку требуются специальные знания и значительное время для решения этой задачи, в то время как вычисления компьютера займут меньше секунды. Что уж говорить об использовании компьютерных технологий при моделировании сложных технических процессов, создании новых продуктов и так далее.

Развитие техники (прежде всего - появление компьютерных технологий) во многих дисциплинарных областях сделало возможным непосредственное включение моделей в «работающие системы». Необходимые для работы данные в этом случае считаются в режиме реального времени на основе динамической модели. Как уже отмечалось выше, динамические модели позволяют описывать развитие во времени процессов, протекающих в системе, динамически вычислять различные пара метры процессов и результаты воздействий на систему. Поэтому они, безусловно, более предпочтительны, чем статические модели[13].

И, наконец, использование компьютерных технологий позволяет избежать пресловутого «человеческого фактора», к которому можно отнести и предвзятость, и нелогичность мышления, и вероятность ошибки.

Безусловно, передовые компьютерные технологии не являются панацеей от всех бед. В любом случае, принятие решения целиком перекладывается на человека, однако компьютер может упростить процесс построения модели и вычисления разного рода параметров и их взаимосвязей, а также существенно сэкономить время, а значит, и сэкономить ресурсы.