Модели принятия решений
Сложность производственных ситуаций и практическая невозможность проведения прямых экспериментов обусловили широкое распространение в практике управления различных моделей.
Модель – это упрошенное представление некоторого объекта (системы), более доступное и удобное для изучения, чем сам объект. Для моделирования производственных проблем используются три базовые модели: физическая, аналоговая и математическая.
Физическая модель использует прием увеличения или уменьшения свойств объекта с целью более уверенного его изучения. Аналоговая модель представляет или заменяет реальный объект аналогом, который наделяется основными свойствами реального объекта и освобождается от второстепенных. В математической модели используются математические формулы и зависимости.
В менеджменте чаще всего модель представляет собой описание системы, которым можно оперировать с целью измерения влияния одной или нескольких переменных величин, действующих в данной системе. Описание системы может представлять собой простое письменное изложение того, какие операции или процессы ее образуют, каким образом они изменяются и как зависят друг от друга. Далее письменное изложение преобразуется в систему потоков, показывающее логическую последовательность операций и их взаимосвязи. Если возможно в достаточной степени уяснить связи между переменными, то модели может быть придана математическая форма. Обязательным условием существования модели является наличие «входа» и «выхода».
«Вход» модели – это возможность ввода в модель исходных данных. Для измерения влияния эффекта варьирования переменных необходимы выходные данные, подлежащие анализу и оценке. «Выход» - это реакция модели на изменение «входа».
Готовых рекомендаций по построению моделей не существует. Разработку моделей рекомендуется проводить по следующей форме:
Опишите систему и установите связи между факторами.
Измерьте факторы количественно.
Отберите из числа факторов лишь самые важные.
Разработайте алгоритм имитации потока.
Обеспечьте ввод переменных факторов.
Обеспечьте обработку выходных данных.
Испытайте надежность программы.
Самым важным этапом построения модели является этап описания системы и установление связей между переменными. Наиболее распространенный метод описания систем – составление схемы потоков (материальных, финансовых, трудовых и т. д.).
Н
а
рисунке представлена простейшая схема
материальных потоков при каком-то
производстве.
Поставщики
сырья
Общезаводской
склад
Входной контроль
Цеховой склад сырья
Возврат сырья, не
соответствующего ТУ
Производство
Производственные
отходы
Готовая продукция
Потребитель
Выход 1
Переработка
отходов
Окружающая среда
Выход
2
Рис.8. Схема материальных потоков
Количественное измерение переменных факторов предполагает возможность их изменения во всем диапазоне их значений. В нашей схеме имеют количественное измерение следующие факторы: объемы и время поставок сырья; объемы и периодичность выборок для входного контроля; соотношение сырья, прошедшего контроль и возврата поставщикам, выход продукции и др. Может оказаться, что данных, необходимых для точного описания переменных, не имеется. В этом случае может потребоваться разработка и реализация системы сбора данных (управленческое решение).
Отбор из числа факторов самых важных. Контролировать большое число переменных очень сложно. Поэтому, когда переменных в системе много, необходимо сократить их число, оставляя самые важные.
При отборе самых важных факторов рекомендуется воспользоваться некоторыми приемами статистики, в частности корреляционным анализом для измерения степени взаимозависимости переменных. Выбор самых важных переменных представляет тот творческий аспект построения модели, где значительная доля принадлежит интуиции разработчика.
Разработка алгоритма имитации потока проводится после того, как система соответствующим образом описана, определены важнейшие переменные и их взаимосвязи. Схема потоков преобразуется в детальную блок-схему, на основании которой разрабатывается компьютерная программа (совместная работа аналитика и программиста).
Для ввода в модель исходных переменных величин используются различные методики, например метод Монте-Карло, с помощью которого вырабатываются случайные данные посредством неограниченной случайной выборки.
Обработка выходных данных направлена на выявление связей между переменными на входе и количественными значениями параметров «выхода». Такая связь может быть выражена какими-то математическими выражениями или системами дифференциальных уравнений.
Последним этапом разработки модели является ее испытание на надежность. Чтобы с уверенностью пользоваться моделью системы, необходимо ответить на два вопроса:
Какова степень приближения модели к реальной жизни?
Можно ли в ходе управления полагаться на решения, основанные на ее применении?
Для ответов на эти вопросы проводятся эксперименты с участием созданной модели. Для этого на «вход» модели подаются известные условия и проверяется, будут ли выходные данные совпадать с заранее известными значениями. Для испытания модели рекомендуется использовать как можно более широкий круг ситуаций, имевший место ранее, для которых точно известны как исходные, так и конечные результаты.
Краткие характеристики некоторых наиболее распространенных типов моделей.
Модель линейного программирования. Находит применение при решении задач распределения ограниченных ресурсов, улучшении технологических процессов, оптимизации перевозок грузов и др. В самом общем виде задача линейного программирования формулируется следующим образом: необходимо спроектировать какой-то процесс, чтобы он наилучшим образом отвечал предъявляемым требованиям и давал наибольший эффект.
Модель теории массового обслуживания. С помощью модели решаются самые разнообразные ситуации производственных процессов, задачи массового обслуживания и др.
Теория игр. Позволяет с помощью математических моделей исследовать конфликтные ситуации, которые возникают при столкновении двух или нескольких сторон, преследующих различные цели и находить оптимальные решения в этих условиях. Например, с помощью теории игр прогнозируется реакция конкурентов на изменение цен, новые программы стимулирования сбыта и т.д.
Имитационное моделирование. Это процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения реакции той или иной системы на внешние изменения. Например, изменение прибыли в результате внедрения новой технологии или изменение объема сбыта под воздействием рекламы. Имитационное моделирование применяется, когда другие более простые модели не позволяют более эффективно описать исследуемый процесс.