4.3 Процесс построения модели

Первый и наиболее важный этап построения модели, способной обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи. Согласно Шеннону Альберт Эйнштейн однажды сказал, что правильная постановка проблемы важнее даже чем ее решение.

После правильной постановки задачи следующим этапом процесса предусмотрено построение модели. Разработчик должен определить главную цель модели, какие выходные мотивы или информацию предполагается получить, используя модель, чтобы помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему. В дополнение к установлению главной цели надо определить, какая информация требуется для построения модели, удовлетворяющей этим целям и выдающей на выходе нужные сведения. Может случиться, что эта необходимая информация разбросана по многим источникам.

К факторам, требующим учета при построении модели, следует отнести расходы и реакцию людей. Модель, которая стоит больше, чем вся задача, требующая решения с помощью модели, конечно, не внесет никакого вклада в приближение к целям организации.

Подобным образом, излишне сложная модель может быть воспринята конечными пользователями как угроза и отвергнута ими.

Таким образом, для построения эффективной модели руководителям и специалистам по науке управления следует работать вместе, взаимно указывая потребности каждой стороны.

После построения модели ее следует поверить на достоверность. Один из аспектов проверки заключается в определении степени соответствия модели реальному миру. Специалист по науке управления должен установить все ли существенные компоненты в реальной ситуации встроенной в модель. Второй аспект проверки модели связан с установлением степени, в котором информация, получаемая с ее помощью, действительно помогает руководству совладать проблемой.

После проверки на достоверность модель готова к использованию. Как говорит Шеннон, не 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 модели. Согласно обследованию лишь около 60% моделей науки управления были использованы в полной или почти полной мере. Основная причина недоиспользования, возможно, заключается в том, что их опасаются или не понимают.

4.4 Типы моделей

Физическая модель. Она представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Как указывает Шеннон: «отличительная характеристика физической (называемой иногда « портретной») модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность».

Примеры физической модели - уменьшенная фактическая модель чертежа завода, уменьшенный в определенном масштабе чертеж проектировщика. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместить в пределах отведенного для него места, а также разрешить сопряженные проблемы, например размещение дверей, ускоряющее движение людей и материалов. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом стоит она много меньше настоящего.

Аналоговая модель. Представляет собой исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. График, иллюстрирующий соотношение между объемом производства и издержками, является аналоговой моделью.

В аналоговых моделях набор одних свойств используется для отображения набора совершенно иных свойств. Так, например, горизонтали на карте являются аналогами высоты над уровнем моря. В общем случае аналоговые модели менее конкретны, менее специфичны и с ними проще оперировать, чем с изобразительными. Математическая модель. В этой модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Пример математической модели и аналитической ее силы как средства, помогающего нам понимать. исключительно сложные проблемы, - известная формула Эйнштейна Е=тс Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, что бы у физиков появилось даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии.

В символических моделях представлении переменных и соотношение между ними осуществляется с помощью букв, чисел и других знаков. Поэтому они являются наиболее общими и абстрактными моделями. Как правило, ими легче всего пользоваться при проведении экспериментов. Символические модели имеют вид математических выражений, описывающих структуру моделируемого объекта.

При проведении многих исследований поочередно используются модели всех 3-х типов. Изобразительные и аналоговые модели иногда применяются в качестве первых, приближенных описаний реального объекта, уточняемых в дальнейшем в символической модели.

Необходимо проводить строгое различие между моделями, содержащие управляемые переменные, и моделями, не содержащими этих переменных. В общем случае модели первого типа являются конструктивными, а модели второго типа -описательными. Модели принятия решений рассмотренного вида относятся к категории конструктивных. Однако в качестве предварительного шага при разработке конструктивной модели принятия решения возникает необходимость построения описательной модели. Исходная модель регрессии, хотя и является описательной и прогностической, не обеспечивает выбор управляющих воздействий. Выбор управляющих воздействий можно обеспечить лишь в том случае, если понятны причинные связи между управляемыми и неуправляемыми переменными, а также известен показатель качества функционирования моделируемой системы.

В задачах, относящихся к системам, в которых наиболее существенные переменные принадлежат к категории управляемых, например, в системах управления производством и запасами, причинно-следственные связи обычно выявляются с помощью непосредственного анализа системы. Чем менее понятна структура системы, то есть причинно-следственные связи между описывающими ее переменными, тем труднее построить модель такой системы. Бывают трех основных видов: на размещение заказов, на хранение, а также потери, связанные с недостаточным уровнем запасов.

Модель линейного программирования применяется для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Согласно опросу, эта модель пользуется в производстве и промышленности наибольшим спросом, популярностью. Линейное программирование обычно используют специалисты штабных подразделенный для разрешения производственных трудностей.

Примером может явиться:

• укрупнённой планирование производства. (график производства)

• планирование ассортимента

• маршрутизация изделия

• управление технологическим процессом

• календарное планирование

• распределение рабочих по рабочим местам

Имитационное моделирование
Суть	Имитация реальной системы, используя некое устройство, для того чтобы понять ее свойства поведение и характеристики.
Цели:	выявления узких мест, выяснения влияния различных стратегий управления, определения способов эффективного использования выделенных капитальных вложений, оптимального размещения людских ресурсов в системе и т.д.
Процесс создания	Формулирование проблемы: описание исследуемой проблемы; Разработка модели: логико-математическое описание исследуемой системы в соответствии с формулировкой проблемы; Подготовка данных: идентификация, спецификация, и сбор данных; Трансляция модели: перевод модели на язык, приемлемый для используемой ЭВМ; Верификация: установление правильности машинных программ; Валидация: оценка требуемой точности и соответствия имитационной модели реальной системе; Стратегическое и тактическое планирование: определение условий проведения машинного эксперимента с имитационной моделью; Экспериментирование: прогон имитационной модели на ЭВМ для получения требуемой информации; Анализ результатов: изучение результатов имитационного эксперимента для подготовки выводов и рекомендаций по решению проблемы; Реализация и документирование: реализация рекомендаций, полученных на основе имитации, и составление документации по модели и ее использованию.
Область применения	В отраслях промышленности.
Экономико-математическая модель
Суть	Типичная «экономическая» модель основана на анализе безубыточности, методе принятия решений с определением точки, в которой общий доход уравнивается с суммарными издержками, т.е. точки, в которой предприятие становится прибыльным.
Цели	вбирает в себя почти все методы оценки издержек и экономических выгод, а также относительной рентабельности деятельности предприятия.
Процесс создания	Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ. Главное здесь - четко сформулировать сущность проблемы, принимаемые допущения и те вопросы, на которые требуется получить ответы; Построение математической модели. Это этап формализации экономической проблемы, выражения ее в виде конкретных математических зависимостей и отношений; Математический анализ модели. Целью этого этапа является выяснение общих свойств модели; Подготовка исходной информации; Численное решение. Этот этап включает разработку алгоритмов для численного решения задачи, составления программ на ЭВМ и непосредственное проведение расчетов; Анализ численных результатов и их применение. На этом этапе встает вопрос о правильности и полноте результатов моделирования, о степени практической применимости последних.
Области применения	Совершенствование системы экономической информации; Интенсификация и повышение точности экономических расчетов; Углубление количественного анализа экономических проблем; Решение принципиально новых экономических задач.

Таблица 4.1. Виды моделей управления