1.2. Визначення наявності проблеми, що може бути віднесена до «вузького місця».
У техніці, технології, у будь-яких системах обслуговування, підчас керівництва різноманітними за своєю природою проектами, на транспорті, в широкому спектрі галузей житлово-комунального господарства існує багато ситуацій, коли від однієї чи декількох ланок залежить ефективність функціонування тієї чи іншої системи, або своєчасне чи якісне виконання проекту. Ці проблеми нагадують проблему пропускної здатності горловини пляшки, або самої вузької частини магістралі. Саме отвір цієї горловини (або ширина проїжджої частини магістралі) обмежує (за іншими рівними умовами) швидкість витікання рідини з пляшки або питому швидкість руху на магістралі. Тому й отримали ці й подібні до них проблеми назву проблеми “вузьких місць” (“Bottle-neck problems”, тобто “проблеми горловини пляшки”). Ще у XVII столітті адміралами “володарки морів” Англії було сформульовано максиму, що характеризує шлях утворення “вузького місця”: “Швидкість ескадри визначається швидкістю самого повільного її судна”. Так звана теорія обмежень, що випливає з проблеми «вузьких місць», виходить з того, що необхідно концентрувати організаційні (наукові, технічні, економічні) ресурси з метою усунення обмежень (конфліктів, тобто «вузьких місць»), які заважають системі повністю реалізувати її потенціал, і це дозволяє успішно вирішувати множину протиріч між вартістю та витратами, строками та якістю, продуктивністю, що має бути, та наявними ресурсами. Безпосереднє відношення до проблеми «вузьких місць» має і так званий закон Лібіха (закон обмежуючого чинника), який стверджує, що витривалість будь-якого живого організму визначається самою слабкою ланкою («вузьким місцем») в ланцюзі його життєвих потреб. Отже проблема «вузьких місць» є не тільки загальнолюдською, але й глобальною і тому для її вирішення варто використати весь арсенал сучасних знань, навичок та вмінь.
При вирішенні проблеми “вузьких місць” необхідно враховувати такі головні фактори:
властивості функціональних систем, які можуть використовуватися як індикатори утворення “вузьких місць” (це можуть бути такі досить “прозорі” показники, як загальне енергоспоживання, енергоспоживання на одиницю продукції, витрати, що обумовлені недотриманням або порушенням вимог стандартів, нормативних актів, нормативних та методичних документів тощо; до інших, менш “прозорих”, відносяться такі індикатори, як показник “вартість/ефективність”, неадекватні інформаційні та управлінські зв’язки тощо);
властивості, приховані резерви й обмеження функціональних, адміністративних та комунікаційних структур, в умовах яких відбувається реальне функціонування тієї чи іншої системи та можливості їхньої модифікації або використання альтернативних структур з метою вирішення проблеми “вузьких місць”;
можливість використання математичних моделей для оперативного моделювання альтернативних заходів щодо ліквідації “вузьких місць” та отримання відповіді відносно ефективних заходів для вирішення цієї проблеми.
Головними джерелами утворення “вузьких місць” у житлово-комунальному господарстві є наступні
економічні проблеми (тарифи, пільги, собівартість, приватизація, джерела та принципи фінансування ЖКГ, оптимальне використання капіталу, конкуренція, маркетинг);
технологічні проблеми (раціональне використання ресурсів, оптимізація існуючих технологій, перехід на новітні технології, використання альтернативних джерел енергії та ресурсів, утилізація відходів, вирішення екологічних проблем, забезпечення якості продукції);
управлінські проблеми (неоптимальна структура зв’язків та функціональних блоків управлінських систем, неадекватне інформаційне забезпечення осіб, що приймають рішення, невідповідна вимогам виробництва чи обслуговування організація матеріально-технічного забезпечення);
сервісні проблеми (якість послуг, забезпечення якості життя, аналіз реальних потреб та динамічне планування послуг);
транспортні проблеми (неоптимальний розподіл транспортних задач, транспортних засобів, завантажень, маршрутів).
І.2.1. Методики проведення досліджень об’єктів
Загальні методи виявлення “вузьких місць” містять у собі методики проведення досліджень об’єктів, а також засоби й підходи, що базуються на використанні результатів теорій та методів масового обслуговування, аналізу черг, графів, сітьового планування, ігор та прийняття рішень.
Процес проведення досліджень об’єктів з метою виявлення “вузьких місць”, аналізу причин їх утворення та розробки рекомендацій з метою ліквідації “вузьких місць” можна умовно розділити на декілька стадій: стадія усвідомлення задачі, що поставлена; стадія власне досліджень; стадія дій на підставі досліджень.
Стадія усвідомлення задачі включає:
Визначення операції, яку треба виконувати.
Усвідомлення цілей операції й оцінка можливих результатів.
Визначення відповідного критерію ефективності.
Формулювання задачі відповідно з цілями, які поставлені.
Як операцію тут можна розглядати, наприклад, множину окремих дій одного чи декількох об’єктів, які утворюють у сукупності єдиний процес, за допомогою якого досягається результуюча дія з більш широкими цілями. Так, процес руху на магістралі складається з руху множини транспортних засобів, кожний з яких виконує свою власну задачу і, у той же час, приймає участь у загальному процесі, впливаючи на нього. Проблеми виникають після того, як цей вплив з кількісної площини переходить на площину якісну, тобто принципово порушується динамічна рівновага й виникає “пробка”, яку й треба ліквідувати якомога швидше. І не тільки дану конкретну “пробку”, але й принципові причини її виникнення, щоб і надалі з цього приводу не виникали подібні проблеми. Цілі операції у значній мірі залежать від того, як оцінюватиметься її результат і яку кількість інформації можна зібрати в інтересах її дослідження, а також від того, скільки часу можна витратити для її рішення і як будуть використані отримані результати. Знання часу, який надається для вирішення задачі, дає можливість оцінити очікувану ступінь достовірності рекомендації.
Шляхи підходу до вирішення задачі повинні визначатися у процесі її математичного формулювання. Вони можуть бути творчими, якщо вирішення проблеми, яка виникла, не є терміновим і є можливість грунтовного перегляду можливих методів вирішення та вияснення усіх суттєвих чинників, які впливають на результат операції. Якщо проблема, що виникла, вирішується без спроби розповсюдити результати її розв’язання на більш широке коло явищ, підхід може бути більш утилітарним. Він часто може бути доцільнішим та вигіднішим (особливо, коли дослідник обмежений у часі), але оскільки він пов’язаний, як правило, з частковими результатами досліджень, існує ненульова імовірність неточних висновків.
Для оцінювання наслідків рішень та кількісного вираження цілей операції необхідні відповідні критерії – критерії ефективності, які кількісно визначають міру відповідності результатів операції цілі, яка поставлена. Будь-яке рішення може виявитися прийнятним, якщо воно сприяє помітному, хоча б і не максимальному, покращенню результатів операції. Часто навіть і не доцільно за відсутністю відповідної інформації докладати надмірні зусилля для розробки складного рішення, яке потенційно може виявитися більш ефективним. Треба зауважити, що іноді невдалий вибір критерію ефективності може привести до зовсім неправильних висновків. Це іноді обумовлено тим, що на початку вирішення проблеми не завжди усвідомлюються справжні цілі операції. Підчас виникнення чергової проблеми частку часу, що надається для вивчення задачі, необхідно присвятити питанню про тип задачі, що досліджується, а також про причини, які її викликали. Усі задачі, що розглядаються, поділяють на декілька типів. Наприклад, задачі можуть бути такими, що “виправляють” положення, яке склалося. Вони спрямовані на пояснення подій, що були неприпустимі, або для недопущення таких подій у майбутньому, а також підчас аналізу фактів відмови систем керування різноманітними об’єктами і т.д. Іншим типом задач є задачі на оптимізацію, для чого треба мати відповідні цільові функції та критерії. Для передбачення шляхів розвитку процесів (систем) у майбутньому використовуються так звані операційні задачі. До цього типу задач відносяться й такі, які призначені встановити наслідки, пов’язані з введенням нових удосконалень у процес, що досліджується. На практиці інколи важко відокремити один тип задачі від іншого. Часто задачі, що мають “виправляючий” характер, а також задачі оптимізації та прогнозування щільно між собою пов’язані. Головне тут – ретельно вивчити питання й точно встановити, чи існує відповідна проблема. Тому що непродуманий вибір задач часто призводить до марної витрати часу та неправильних або тривіальних висновків.
Стадія дослідження включає:
Спостереження й збирання даних для більш глибокого усвідомлення задачі.
Співставлення гіпотез та математичних моделей
Проведення додаткових спостережень та експериментів для перевірки правильності гіпотез.
Аналіз усієї інформації, яка є у розпорядженні, математичне дослідження моделі операції, включаючи поведінку критерію ефективності, який було обрано заздалегідь.
Передбачення можливих наслідків операції, формулювання рекомендацій, розглядання додаткових методів вирішення задачі.
Перший етап дослідження ставить за мету зрозуміти й охарактеризувати задачу операції. Він полягає у аналізі можливих математичних моделей для обраної задачі та в оцінці потрібної вихідної інформації. Коли неможливо отримати інформацію, необхідну для вирішення задачі, дослідник повинен, виходячи з тих неповних даних, що маються у розпорядженні, спробувати встановити, що можуть з себе уявляти ті елементи задачі, які відсутні. Таке посереднє отримання важливої інформації є досить поширеною справою, воно повинно базуватися на наукових методах.
Завчасні пробні варіанти вирішення задачі, які представляються у вигляді припущення, звуться гіпотезами. Важливо, щоб гіпотеза й результати, що припускаються й витікають з неї, формулювалися до того, як буде зроблена спроба перевірити її слушність шляхом співставлення результатів розрахунків з дослідними даними. Підчас висунення гіпотези часто роблять припущення про відносну значущість окремих чинників з точки зору їхнього впливу на результат. Створення справедливої гіпотези залежить у більшості випадків від гарного знання предмету досліджень. Методика створення гіпотез базується на виведенні загального правила з конкретних фактів та “систематизації” цих фактів. Гіпотеза має бути сформульована таким чином, щоб можна було з неї зробити кількісні висновки. Якщо неможливо одразу ж перевірити гіпотезу на підтвердження дослідженням, можна перевірити її висновки. Якщо ж неможливо експериментально перевірити слушність кожної складової частини гіпотези, то й уся гіпотеза цілком не піддається перевірці. Гіпотеза має дати відповідь на задачу, що підлягає дослідженню, тому вона повинна припускати можливість експериментальної перевірки. Гіпотези створюються різними шляхами. Вони витікають з задачі й необхідні на протязі усього дослідження для розуміння зв’язку між фактами. Перевага надається найпростішій гіпотезі, яка погоджується з даними експерименту.
Головним теоретичним засобом, який дозволяє розглядати операцію як єдине ціле, є її математична модель, яка по суті є ні що інше як гіпотеза. Математична модель – це об’єктивна схематизація деяких аспектів задачі, що дає можливість виконувати теоретичні розрахунки, які дозволяють дати відповіді на питання, що виникли. Треба лише завжди відчувати розбіжність між тим, що ми вважаємо необхідним, тим, що дійсно є необхідним, і тим, що ми б хотіли, щоб було необхідним. Дослідник створює модель, коли він упевнений, що існує певна аналогія між реальним світом та його уявленнями. Якщо достатня інформація про явища, які досліджуються, відсутня - краще починати їхнє вивчення з побудови найпростіших моделей. Причиною створення моделей може послужити бажання поєднати дослідні факти й знайти взаємозв’язок між параметрами явища, яке досліджується, використовуючи для цього як теоретичні методи, так і необхідні експериментальні дані. Кінцевою метою розробки математичної моделі є прогноз наслідків проведення операції й розробка рекомендацій щодо можливих впливів на її протікання. В залежності від класу практичних задач, які треба описувати, математичні моделі можна поділити на загальні та часткові. Перевагами загальних моделей є наступні:
логічний та систематичний підхід до вивчення процесів;
забезпечення можливості математичного моделювання задач, що вивчаються;
чіткий аналіз сфери й меж використання отриманих результатів;
можливість встановити для конкретних практичних задач принципи розбудови часткових математичних моделей.
Часткові моделі мають ту перевагу, що вони більш “прозорі” й прості за рахунок відсутності універсальності. Звичайно моделі створюються на підставі теоретичних положень або гіпотез, які пояснюють відомі дослідні дані. Створення моделі – це спроба зрозуміти операцію, тому модель не можна вважати незмінною: з накопиченням даних модель може бути замінена на більш адекватну. Процес поступового наближення до більш-менш “ідеальної” моделі може бути представлений наступним чином: експериментальні дані – гіпотеза – прогноз – додаткові експериментальні дані – уточнення теорії – упевнений прогноз. Модель повинна мати “внутрішню гнучкість”, тобто вона повинна припускати можливість використання нової непередбаченої інформації. Головним критерієм адекватності моделі є її властивість прогнозування: модель, прогнози якої помиляються, не має реальної вартості. Важливим критерієм оцінки якості моделі є здатність моделі підказувати шляхи вирішення задачі, а також спроможність використання результатів моделювання для прийняття рішень.
Спостереження процесу, що вивчається, має на меті збирання даних для перевірки слушності гіпотез. Якщо гіпотези народжуються безпосередньо у ході спостереження, то часто виникає потреба виконання додаткових експериментів для перевірки причинних зв’язків між окремими подіями. Крім того, додаткові експерименти необхідні для підтвердження або заперечення отриманих раніше дослідних даних, які потім використовують для підтвердження або заперечення гіпотези. Без такої перевірки інформації робити висновок про слушність гіпотези ризиковано. Важливою частиною дослідження є збирання й обробка вихідної інформації. Треба зазначити, що тип даних, які потрібні, визначається характером математичної моделі, що використовується, і може уточнюватися на підставі експериментів, які призначені для перевірки адекватності моделі. Нажаль, при вирішенні більшості практичних задач не вдається зібрати потрібний обсяг даних, необхідних для створення досить докладної моделі процесу (події, явища), яка б охоплювала усі аспекти задачі.
Більша частина часу, який дослідник витрачає на вивчення задачі, витрачається на те, щоб встановити, яким чином слід обробляти і як описувати суттєву для задачі інформацію. Для обробки інформації використовують якісні та кількісні методи, які у більшості випадків зводяться до статистичних методів аналізу даних. Тому необхідне знання деяких статистичних розподілів, наприклад, таких як функція розподілу випадкового інтервалу часу між моментом надходження замовлення й моментом виконання його при дослідженні завантаженості систем масового обслуговування. Для отримання характеристик таких функцій розподілу зібрані дані гуртуються відповідно із стандартними статистичними методами, а закони їхнього розподілу апроксимуються за допомогою стандартних законів розподілу, після чого бажано провести додатковий експеримент , щоб встановити, наскільки точно відповідає попередній закон розподілу фактичним даним експерименту.
За будь-яких обставин підтвердження слушності гіпотези повинно виконуватися з максимально можливою точністю, оскільки у протилежному випадку існує небезпека прийняти “хибне за справжнє”. Якщо підтвердження слушності гіпотези здійснюється без відповідної логічної строгості й всебічного аналізу, не виключена можливість однієї з наступних похибок:
Прийняття при дослідженні певної ситуації за об’єктивну істину логічного доказу, який базується на хистких припущеннях;
Переплутання причини з наслідком;
Висновок, який не відображує можливий випадковий розкид результатів (що може бути наслідком недостатньої кількості повторень експерименту);
Хибне тлумачення даних експерименту й відповідні серйозні помилки у висновках та рекомендаціях, що обумовлене впливом упереджень дослідника на аргументацію та висновки;
Ставлення безпредметних питань;
Прийняття більш простої гіпотези тільки на тій підставі, що вона більш проста (що може призвести до того, що в основу подальших досліджень ляже хибна гіпотеза).
Аналогія при поясненні явища може бути прийнятна лише у тому випадку, коли приклад, що взято для аналогії, пояснює поведінку реальної системи у минулому і дає можливість прогнозувати її поведінку у майбутньому.
Після того, як модель ідентифікована, тобто підтверджена співставленням з дослідними даними, на її базі створюється теорія, метою якої є вичерпний опис усіх суттєвих аспектів задачі, після чого ця теорія, що базується на поточній та попередній інформації, використовується для екстраполяції процесу, що досліджується, на майбутнє для прогнозування його наступного розвитку й отримання рекомендацій щодо коригувальних впливів. Отриманням рекомендацій щодо коригування ходу операції завершується рішення задачі, що поставлена.
Стадія дії на підставі досліджень включає:
Формулювання загальних рекомендацій, які витікають з наслідків виконаної роботи.
Прийняття рішення на підставі рекомендацій.
Загальні рекомендації відносно керування операцією повинні включати стисле повторення ситуації, викладення отриманих рекомендацій разом зі стислими обгрунтуваннями, міркування щодо меж їхньої застосовності, міркування щодо можливого впливу різних способів дій на результат операції, а також рекомендації для конкретної дії. Наявність усієї зазначеної інформації допоможе особі, що приймає рішення (ОПР), швидше зорієнтуватися у ситуації й краще обгрунтувати своє рішення.
Дослідник при прийнятті рішення завжди повинен спиратися на наукові знання, відхиляючи необгрунтовані ствердження, й інстинктивно обгрунтовуючи свої рішення на будь-якій кількісній основі, навіть якщо вона є тільки грубою прикидкою. На підставі накопиченого досвіду науково-дослідної роботи він повинен виділяти головне у питанні, що розглядається, й знаходити найважливіші принципи у масі даних, які іноді є суперечними й такими, що не мають відношення до питання, яке досліджується. Він повинен знати, як працювати з дослідними даними та як уникати хибного використання статистичних методів. Якщо у ході дослідження виявиться, що деякі цілі, які бажані для адміністрації, недосяжні (нереальні), дослідник повинен це обгрунтовано довести, а також довести до свідомості адміністратора наслідки, які можуть бути викликані при реалізації прийнятих рішень.
Можна сформулювати деякі загальні поради для тих, хто має проводити дослідження з метою виявлення й ліквідації “вузьких місць”.
Треба не тільки слухати, але й чути, що кажуть підчас дослідження виконавці та керівники усіх щаблів. Очевидність зазначеного поступається лише частоті, з якою цю пораду ігнорують.
Дослідник повинен поставити себе на місце керівника й подивитися на проблему його очима.
Дослідник повинен ретельно ознайомитися з системою (організацією), яку він досліджує, з існуючою ієрархією керування, функціями різних груп, попередніми дослідженнями відповідних питань тощо.
Дослідник повинен утримуватися від висловлювання своєї упередженої думки з проблеми та спроб “втиснути” її у рамки своїх колишніх уявлень заради того, щоб використати бажаний для себе підхід до її вирішення.
Дуже важливо, щоб ствердження й зауваження керівника не залишалися неперевіреними: треба запитувати , уточнювати, варіювати запитання й неодмінно перевіряти усе багаторазово.
Метою системного аналізу є, кінець-кінцем, полегшення вибору того чи іншого рішення з ряду альтернатив. А для цього треба користатися ознаками (критеріями), за допомогою яких визначається перевага. Обрати оптимальний критерій досить важко і звичайно задачу вибору поділяють на складові (підпроблеми), причому весь час необхідно обирати розумні компроміси, щоб, з одного боку, уникнути занадто узагальнених моделей, а з іншого – занадто звужених критеріїв. Нижче наведені деякі поширені помилки при обранні критеріїв:
Недооцінка витрат або масштабів цілі. Наприклад, якщо за критерій для придбання котельні взяти коефіцієнт “ефективність/вартість” (КЕВ), то не завжди рішення, пов’язане з максимізацією цього коефіцієнту, буде оптимальним: якщо котельня має відносну питому продуктивність 10 (яка відповідає технічним вимогам) і вартість 20000 у.о. (КЕВ = 0,0005), а інша котельна має відносну питому продуктивність 25 і вартість 30000 у.о. (КЕВ = 0,00083), то виникає питання – чи варто додатково сплачувати 10000 у.о. за зайву продуктивність, яка не буде використовуватися.
Неправильний вибір цілі, дій або обсягу витрат. Наприклад, якщо вважати, що зменшення автобусів на лінії після завершення години «пік» призведе до економії пального і реалізувати такий підхід, то можна зустрітися з іншою проблемою: великими чергами на зупинках (оскільки тепер необхідно довго чекати транспорт) і перевантаженням рухомого складу, що призведе до прискореного зносу двигунів та головних несучих конструкцій автобусів, а також до перевитрат пального з-за неоптимальних режимів роботи двигунів, а відтак і до почастішання ремонтних робіт, вартість яких набагато перевищує вартість зекономленого палива.
Нехтування невизначеністю (іноді невизначеність може суттєво перевищувати ті чинники, які приймаються до уваги!).
Недооцінка впливу на інші операції (коли критерії не дозволяють виявити вплив альтернативних варіантів на витрати й досягнення мети в інших операціях).
Неправильне уявлення про витрати (на початку проекту, як правило, витрати уявляються набагато меншими, ніж вони будуть у реальності).
Недооцінка тривалості операції (планування іноді не передбачає можливих труднощів, які ускладнюють проект і збільшують тривалість його реалізації).
Використання “перевизначених” критеріїв (тобто критеріїв, які узяті за аналогією).
Неправильне використання “правильних” критеріїв (не можна механічно переносити вдалі критерії з іншої області чи операції).
1.2.2. Виявлення ступені рівномірності використання ресурсів
Для вирішення цієї проблеми звичайно використовують індекс чутливості Джейна
,
який характеризує ступінь рівномірності розподілу ряду ресурсів між n споживачами за умов питомого споживання ресурсів xi. Результат при цьому змінюється від значення 1/n до 1, причому його максимальне значення відповідає однаковому розподілу ресурсів між усіма споживачами. Цей показник дорівнює k/n, коли k споживачів рівномірно користуются ресурсами, а решта n-k споживачів взагалі не отримають ресурси. Ця метрика ідентифікує ресурси, які недостатньо використовуються, і є чутливою до нетипових режимів споживання. За її допомогою можна вирівняти (а іноді і суттєво скоротити) споживання ресурсів.