Глава 7. НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Управление на основе количественных методов — это систематическое приложение научных методов к проблемам управления. Считается, что современная наука управления, отличающаяся применением количественных методов обоснования управленческих решений, стала интенсивно развиваться во время второй мировой войны.

Модели и количественные методы используются для решения таких задач, как регулирование транспортных потоков в городах и оптимизация движения в аэропортах, составление расписаний занятий в университетах, управление запасами в универмагах, разработка новых видов продукции, планирование материального обеспечения, распределение оборудования и трудовых ресурсов для производства разных изделий на заводе, составление графиков спортивных игр. Задача науки управления состоит в том, чтобы обеспечить руководителей научной базой для решения проблем, связанных со взаимодействием подразделений в интересах организации как целостной системы.

Наука управления включает использование: научного метода; системной ориентации; моделей.

Научный метод является фундаментальной процедурой любого научного исследования. Он состоит из трех этапов:

1. Наблюдение, при котором выполняют сбор и анализ информации по проблеме и ситуации. К примеру, если рассматривается потребность в запасах, руководитель должен оценивать, как варьирует уровень запасов в зависимости от спроса.

2. Формулирование гипотезы. Формулируя гипотезу, исследователь выявляет имеющиеся альтернативы — варианты действий и их последствия. Целью здесь является установление взаимосвязи элементов системы или компонентов проблемы. Если наблюдение показывает, что запасы будут недостаточны, когда спрос в течение месяца возрастет на 10%, руководитель может опереться на гипотезу, по которой определенное увеличение запасов решит проблему.

73

3.

Системная ориентация и использование моделей. Применяя научный метод, необходимо помнить, что организация — это открытая система, состоящая из взаимосвязанных частей. Поэтому особенностью научного подхода к управлению является системная ориентация. Другая сторона науки управления — использование моделей. Моделирование необходимо в силу сложности проблем управления и трудности проведения экспериментов в реальной жизни.

МОДЕЛИРОВАНИЕ

Модель — это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самого объекта или системы. Например, схема организации — это модель, представляющая ее структуру. Главная особенность модели — упрощение реальной ситуации или системы. Модель менее сложна, не относящиеся к делу детали, маскирующие проблему в реальной жизни, устраняются, поэтому возможности понимания и разрешения проблем увеличиваются.

Необходимость моделирования обусловлена тем, что многие организационные ситуации сложны, возможности проведения эк• спериментов в реальной жизни редки, а также тем, что руководство ориентируется на будущее.

Сложность. Реальный мир организации исключительно сложен и число переменных, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека. Постичь реальный мир можно, упростив его с помощью моделирования.

Экспериментирование в определенных случаях в условиях реального мира может и должно выполняться. Когда предприятия создают новую сложную продукцию, они всегда изготавливают образцы, проверяют его в реальных условиях и только потом развертывают производство. Но прямое экспериментирование стоит дорого и требует времени.

Ориентация управления на будущее. Невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и может быть никогда не будет существовать. Поэтому моделирование — единственный способ уви

деть варианты будущего, определить потенциальные последствия возможных решений, сравнить их и выбрать предпочтительное.

Типы моделей. Модели подразделяют на физические, аналоговые и математические.

Физическая модель представляет собой увеличенную или уменьшенную копию объекта или системы. Особенность физической модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность. Например, авиационные предприятия всегда изготавливают уменьшенные физические копии новых самолетов, чтобы проверить аэродинамическое сопротивление. Модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому самолету, при этом стоит она в миллионы раз меньше настоящего самолета.

Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Известные каждому экономисту или менеджеру графики, иллюстрирующие соотношения объема производства и издержек, является аналоговой моделью. График показывает, как уровень производства влияет на издержки.

Математическая модель — это описание свойств объекта или системы с помощью математических символов. В математической модели используются символы для описания свойств или характеристик объекта либо события. Математические модели чаще всего используются при принятии организационных решений.

Построение модели, как и управление, является процессом. Основные этапы 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.

Руководитель, сформулировав проблему, должен суметь выявить симптомы и их причины. Например, жалобы магазинов на задержки выполнения их заказов могут быть следствием производственных проблем на предприятиях. Причиной может оказаться нехватка сырья и запасных частей к оборудованию, которые обусловлены плохим планированием.

Построение модели. Сначала необходимо определить главную цель модели — какие выходные данные нужно получить, используя модель, чтобы помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему. В рассматриваемом примере нужна выходная информация о точных сроках и количестве подлежащих заказу сырья и запасных частей.

Затем следует определить, какая информация требуется для построения модели и какие нужны сведения на выходе. В рассматриваемом случае необходимой информацией будет точный прогноз потребности по каждому исходному материалу, сведения о харак

75

74

тере и количестве сырья для каждого вида продукции, ожидаемой долговечности и количестве узлов и деталей оборудования, используемого для производства продукции.

Кроме того, следует оценить расходы на создание модели и реакцию людей, которые должны будут ее использовать. Модель, которая стоит больше, чем принесет выгод, никому не нужна, а слишком сложная модель может быть не понятна пользователям и не будет применяться на практике.

Проверка модели на достоверность почти всегда необходима. Вопервых, надо определить степень соответствия модели реальному явлению, установить, все ли существенные факторы реальной ситуации встроены в модель. Вовторых, следует понять, насколько моделирование действительно помогает руководству решить проблему. В рассмотренном примере необходимо проверить, действительно ли модель даст возможность планировать заказы на сырье и материалы, запасные части так, чтобы устранить жалобы магазинов на задержки поставок. Желательно проверить модель на ситуации, имевшей место в прошлом.

Применение модели. Основная причина ограниченного использования моделей руководителями заключается в том, что они не понимают их и поэтому опасаются применять. Во избежание этого руководители должны принимать участие в постановке задачи, установлении требований к результатам моделирования.

Обновление модели производится, если руководству потребуются выходные данные в более удобной форме или дополнительные данные. Если цели организации изменяются, могут измениться и критерии принятия решений. Вновь появившаяся информация может помочь уточнить модель.

Проблемы моделирования могут порождаться недостоверными исходными допущениями. Некоторые предпосылки, положенные в основу модели, не могут быть точно оценены и объективно проверены, например, предположение о росте продаж в будущем году на определенную сумму, не поддается проверке.

Информационные ограничения являются основной причиной недостоверности предпосылок и других затруднений при моделировании. Точность модели определяется точностью информации по проблеме. Нередко возникают ситуации, когда невозможно получить информацию по всем важным факторам и использовать ее в модели. Если внешняя среда подвижна, информацию о ней следует обновлять быстро, но на это может не хватать времени или это может оказаться слишком дорого.

Страх пользователей. Основная причина недостаточно широкого использования моделей заключается в том, что руководители, для которых они создаются, часто не вполне понимают получаемые результаты и потому боятся их применять. Причиной является недостаток у них знаний в этой области. Для борьбы с этим специалистам

76

по количественным методам анализа следует значительно больше своего времени уделять ознакомлению руководителей с возможностями и методикой использования моделей.

При оценке издержек на моделирование руководству следует учитывать затраты времени руководителей высшего и низшего уровней на построение модели и сбор информации, расходы и время на обучение, стоимость обработки и хранения информации. Модели, имеющие чрезмерно высокую стоимость, неэффективны.

МОДЕЛИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Теория игр — это теория математических моделей принятия решений в условиях конфликта или неопределенности. Решения, получаемые с помощью теории игр, полезны при составлении планов в условиях возможного противодействия конкурентов или неопределенности во внешней среде. Например, с помощью теории игр руководство может установить, что при повышении цен конкуренты не последуют их примеру, и во время отказаться от этого шага, чтобы не проиграть в конкурентной борьбе.

Матричные игры. Для выбора решения применяется платежная матрица, или матрица решений. Она представляет собой таблицу, в которой по вертикали указываются возможные решения, а по горизонтали — состояния среды, на которую нельзя влиять. На пересечении строк и столбцов указывают результаты решения при данном состоянии среды — «платежи». Они могут быть выражены в суммах издержек, прибыли, поступлений денежных средств.

Рассмотрим пример. Суточный спрос на скоропортящийся продукт в тоннах возможен с вероятностью (спрос/вероятность): 0,0/0,2; 1,0/0,3; 2,0/0,4; 3,0/0,5. Себестоимость тонны составляет 3000 руб., продажная цена — 5000 руб., прибыль на тонну — 2000 руб. Магазин может держать запас в 0, 1,2 или 3 тонны. Дневной запас не может быть продан завтра, и остатки целиком списываются в убытки. Платежная матрица показана в табл. 7.1. По ней можно сделать наилучший выбор — заказывать ежедневно 2 тонны, что позволит в среднем получать прибыль в размере 1,90 тыс. руб. в день.

Таблица 7.1

Платежная матрица игры при неполной информации (в тыс. руб.) Запас

Платежи (прибыль) при спросе/его вероятность

Ожидаемая прибыль

0,0/0,2

1.0/0,3

2,0/0,3

3,0/0,2

1

2

3

4

5

6

0

0

0

0

0

0

77

1

2

3

4

5

6

1

1*

2*

2*

2*

1,4"

2

2*

1*

4*

4*

1,9"

3

3*

0

3*

6*

1,5"

Іродаж (шт.) х Прибыль (на шт.) Остаток продукции ). Іль = Сумма произведений (платежи) х Вероятность анной строке).

* Прибыль = Объем г (шт.) х Убыток (на шт. ** Ожидаемая прибь состояния спроса (в д

Модели теории массового обслуживания — теории очередей — используются для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к потребности в них. Они используются для минимизации издержек в сфере обслуживания, производстве, торговле. При этом учитываются три фактора: 1) ритм изменения количества клиентов иди заявок; 2) вероятностные соображения, например, каковы шансы столкнуться с необычно большим наплывом покупателей; 3) способ определения издержек ожидания и улучшения обслуживания.

Примерами полезного использования моделей могут служить следующие ситуации: ожидание в очереди на машинную обработку данных, ожидание мастеров по ремонту оборудования, очередь грузовиков под разгрузку на склад, очередь в кассу. Однако если, например, клиентам приходится слишком долго ждать кассира, они могут решить перенести свои счета в другой банк. Модели очередей снабжают руководство инструментом определения числа каналов обслуживания, обеспечивающего минимум издержек и максимум прибыли.

Модели управления запасами используются для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, объема готовой продукции на складах. Организации должны поддерживать некоторый уровень запасов во избежание простоев производства и задержек в сбыте. Цель использования моделей — сведение к минимуму издержек, которые подразделяют на три вида: 1) на организацию закупок (они тем больше, чем чаще делаются закупки); 2) на хранение (они пропорциональны средней велимне запаса); 3) потери, связанные с отказами клиентам при исчерпании запасов.

Модели математического программирования — это многочисленные модели оптимальных по определенным критериям планов. Задачи математического программирования состоят в отыскании максимума или минимума некоторой функции при наличии ограничений на переменные — элементы решения.

Линейное программирование^ объединяет методы решения задач, которые описываются линейными уравнениями, оно исполь

1 За вклад в создание теории линейного программирования академик Л.В. Канторович, единственный из числа советских экономистов, был удостоен Нобелевской премии по экономике.

78

зуется наиболее широко при составлении оптимального по прибыли плана производства; выборе структуры инвестиций; составлении расписаний; разработке маршрутов перевозок.

Постановка задач линейного программирования состоит в формулировке целевой функции и ограничений — уравнений или неравенств. Например, предприятие производит продукцию двух видов — А и В и старается получить максимальную прибыль. Данные о производстве приведены в табл. 7.2.

Переменными — элементами решения являются: выпуск продукции А (штук), выпуск продукции В (штук). Целевая функция — это валовая прибыль (ВП): ВП = 25 х А + 40 х В. Ограничения таковы: 1) по производительности и загрузке сборочного цеха: 2 х хА + 4 х В< 100; 2) по производительности и загрузке отделочного цеха: 3 х А + 2 х В < 90; 3) требование неотрицательности элементов решения: А, В > 0.

Таблица 7.2

Данные о производстве на предприятии Цех

Производительность

Максимально возможная загрузка в неделю (часов)

Изделие А

Изделие В

Сборочный

2 шт./час

4 шт./час

100

Отделочный

3 шт./час

2 шт./час

90

Прибыль на единицу

25 тыс. руб.

40 тыс. руб.

Решим следующую задачу: ВП = 25хЛ + 40хВ> max при ограничениях 2хА + 4хВ< 100, ЗхЛ + 2хб О, Я > О, которая решается на компьютере. Решение таково: А = 20, В = 15, максимальная прибыль составит 1100 тыс. рублей при полной загрузке обоих цехов1.

Имитационное моделирование — это процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Специалисты по производству и финансам разрабатывают модели, позволяющие имитировать ожидаемый прирост производительности и прибыли в результате применения новой технологии или изменения состава рабочей силы. Специалисты по маркетингу создают модели для имитации ожидаемого объема сбыта в связи с изменением цен или рекламы продукции. При обучении менеджменту можно отрабатывать мастерство принятия решения в ходе сложных компьютеризированных имитационных деловых игр.

1 Программы решения задач математического программирования включены в электронные таблицы, например MS Excel, которые есть на каждом персональном компьютере. Решение — это ввод в одну ячейку таблицы уравнения целевой функции, в другие ячейки — уравнений ограничений, затем на экран компьютера выдается отчет.

79

Имитация используется в ситуациях, слишком сложных для применения отдельных математических методов, например, математического программирования. Эти трудности преодолеваются путем создания моделей, состоящих из отдельных элементов, в которых используются как теоретические модели, так и опытные данные.

Модели системного анализа представляют организации в виде систем. Следующие ситуации требуют применения методов системного анализа: 1) выявление и четкое формулирование проблемы в условиях большой неопределенности; 2) выбор стратегии анализа и подготовка выводов на его основе; 3) точное определение систем — границ, входов, выходов и других компонентов; 4) выявление целей развития и функционирования систем; 5) выявление функции и состава вновь создаваемой системы.

Многообразие и принципиальное различие объектов, процессов, проблем, подлежащих системному анализу, обусловило многообразие его специфических методов. Наибольшее распространение получили следующие методы:

\. Дерево анализа проблемы применяется для/выявления и структуризации трудно понимаемых проблем, характеризующихся сложными взаимосвязями. Дерево проблемы, как правило, включает три основные ветви: 1) объект анализа и создания; 2) структура системы, решающей данную проблему; 3) порядок работы системы и способ ее взаимодействия с другими системами.

2. Дерево целей — эффективный способ анализа целей и задач организации. Дерево целей включает ветви основных подцелей, которые должны быть достигнуты до того, как станет возможным, достижение главной цели. Ветви основных подцелей разделяются на ветви подцелей более низкого уровня и т. д.

3. Дерево решений — один из наиболее эффективных способов поэтапного выбора решений. Дерево решений начинается с выбора одного из вариантов — одной из ветвей, далее на этой «ветви» вновь появляется разветвление — приходится вновь проводить выбор при более ограниченных возможностях и т. д.

Экономический анализ вбирает колоссальное множество методов и моделей оценки издержек и экономических выгод, экономической эффективности проведения отдельных мероприятий и деятельности предприятия в целом1.

МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Прогноз представляет собой предвидение, предсказание, основанное на определенных данных. Прогноз определяет возможности, в рамках которых могут ставиться реалистичные задачи планирова

1 См., например, в кн.: Басовский Л.Е. Теория экономического анализа. М.: ИНФРАМ, 2000. 210 с.

80

ния развития экономики или работы предприятия. В прогнозировании используются математические методы, подчас весьма сложные. Распространение компьютеров, простых и эффективных программных продуктов делает прогнозирование широко доступным. Разновидности прогнозов: экономические прогнозы (используются для предсказания состояния экономики и объема сбыта продукции предприятия); прогнозы развития технологии; прогнозы развития конкуренции (позволяют предсказывать стратегию и тактику конкурентов); прогнозы на основе опросов и исследований (дают возможность предсказать, что произойдет в сложных ситуациях, используя данные многих областей знания); социальное прогнозирование (используется для предсказания изменений в социальных установках людей и

состояния общества).

Методы прогнозирования можно разделить на две группы, причем многие методы объединяют элементы обеих групп1.

Эвристические методы основываются на том, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз. Это методы социологических исследований и экспертные методы, которые основываются на интуиции, опыте и воображении. Опрашиваемые, давая оценки, могут основывать свои суждения как непосредственно на интуиции, так и используя определенные причинноследственные связи, данные статистики и расчетов.

Экономикоматематические методы прогнозирования сформулированы математически и могут быть воспроизведены другими лицами, которые неизбежно придут к получению такого же прогноза. При использовании экономикоматематических методов структура моделей устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, допускающих объективное наблюдение и измерение.

Статистические методы занимают особое место в прогнозировании. Методы математической и прикладной статистики применяются при планировании любых работ по прогнозированию, при обработке данных, полученных, как эвристическими методами, так и при использовании собственно экономикоматематических методов. В частности, с их помощью определяют численность групп экспертов, опрашиваемых граждан, периодичность сбора данных, оценивают параметры теоретических экономикоматематических моделей. Метод сценариев — эффективное средство для прогнозирования, объединяющего качественный и количественный подходы. Сценарий — модель будущего, в которой описывается возможный ход событий с указанием вероятностей их реализации. В сценарии определяются основные факторы, которые должны быть приняты во внимание, и показываются, каким образом эти факторы могут повлиять на предполагаемые события.

' См., подробнее в кн.: Басовский Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. ИНФРАМ, 1999. 240 с.

81

Как правило, составляется несколько альтернативных вариантов сценариев. Сценарий — это характеристика будущего в изыскательском прогнозе, а не определение одного возможного или желательного состояния будущего. Это наиболее известный интеграционный механизм прогнозирования процессов в условиях рынка.

Сценарное прогнозирование обеспечивает: лучшее понимание ситуации, ее эволюции; оценку потенциальных угроз; выявление благоприятных возможностей; выявление возможных и целесообразных направлений деятельности; повышение уровня адаптации к изменениям внешней среды.

Продолжительность прогнозируемого периода зависит от назначения и цели прогноза. Прогнозы обычно подразделяют на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные.

Большинство предприятий готовят краткосрочные прогнозы объема сбыта для операций за финансовый или календарный год. Этот прогноз сбыта используется в качестве основы для планирования веех потребностей в ресурсах. Если спрос на продукцию предприятия подвержен сезонным колебаниям, то готовятся прогнозы по месяцам или сезонам.

Некоторые предприятия ограничивают Период прогноза продолжительностью одного операционного цикла, период которого измеряется длительностью одного оборота оборотных средств. Например, в торговле обычно за год совершается от 6 до 15 оборотов оборотных средств, поэтому кратчайший горизонт прогноза может составлять от двух месяцев до 25 дней.

Среднесрочные прогнозы могут составляться на 2—5 лет. Эти прогнозы часто основываются на предположении о сохранении суще' ствующих тенденций в будущем с учетом воздействия предполагаемых изменений определенных факторов, например, численности населения, конъюнктуры рынка и др.

Долгосрочные прогнозы составляются на срок свыше 3—5 лет. Многие большие организации заглядывают далеко вперед и составляют прогнозы с горизонтом до 50 лет. Значение долгосрочного прогноза зависит от сферы деятельности. Например, предприятия занятые добычей полезных ископаемых, часто планируют разработку дополнительных месторождений полезных ископаемых и создание оборудования за десятилетия до того, как они понадобятся.

Прогнозирование сбыта. Наиболее распространены следующие методы прогнозирования сбыта.

Мнение группы руководителей. На небольших предприятиях руководитель службы маркетинга готовит общий расчет будущего сбыта. Затем группа руководителей обсуждает и оценивает прогноз. Они могут предложить пересмотреть прогноз. Если их предложения аргументированы, руководитель службы маркетинга может изменить свою оценку. Окончательное решение принимает группа в составе

82

менеджера по маркетингу, руководителя производства, сотрудника, отвечающего за финансы, и руководителя предприятия.

Комбинация мнений работников службы сбыта. Этот метод использует комбинацию оценок отдельных торговых агентов и руководителей сбыта. Торговые агенты подготавливают оценки, которые рассматриваются и обобщаются их руководителями. Обобщенные оценки представляются руководителю службы маркетинга. Руководитель службы маркетинга готовит сводный прогноз, основанный на отчетах работников сбыта. Он может представить свой предварительный прогноз другим руководителям предприятия для дальнейшего уточнения.

Прошлый товарооборот. При этом методе используются данные о сбыте за прошлый период в качестве основы для предсказания вероятного объема сбыта в будущем. Специалист, делающий прогноз, предполагает, что товарооборот следующего года будет отличаться от текущего так же, как товарооборот текущего года отличается от прошлогоднего.

Математические модели. Этот метод основывается на использовании регрессионных, структурных и имитационных моделей, а также специальных моделей анализа временных рядов. Используя этот метод, пытаются выявить симптомы в экономике и характеристики деятельности предприятия, связанные с вероятным будущим объемом сбыта. Прогнозы основываются на оценках влияния выявленных таким образом факторов.

Для оценки влияния факторов нужно: определить наличие и тесноту корреляционной связи между объемом сбыта и показателями, характеризующими те или иные факторы; оценить временные лаги, т. е. сдвиги во времени, которые определяют, когда изменения факторов станут сказываться на объеме сбыта; разработать регрессионные или структурные модели, характеризующие влияние различных факторов на сбыт.