616

17.5.1. Анализ чувствительности

Развитием анализа «что если…» является анализ чувствительности.

В ходе анализа чувствительности исследуется воздействие относительно незначительных изменений входных переменных на другие переменные, чаще всего на показатель эффективности. В нашем примере директора интересует воздействие малых изменений цены на прибыль, которая является критерием эффективности. Директор решает исследовать, на сколько процентов изменится прибыль при заданном процентном изменении цены (в экономике данный подход известен как анализ эластичности). Для этого в исходную модель добавлены дополнительные строки для вычисления процентных отношений (рис. 83).

Рис. 83

Формулы для расчета чувствительности5 представлены на рис. 84.

5 Здесь Е2 – базовая цена 9 руб.; Е14 – спрос и объем продаж для базовой цены, а Е22 – прибыль до уплаты налогов для базовой цены

81

Рис. 84

Анализ чувствительности открыл директору важный факт: небольшое (5%) уменьшение цены по сравнению с базовой приводит к заметному росту спроса и продаж (15%) при совсем незначительном снижении недельной прибыли (менее 2%). Директор может предпочесть установить цену 8,10 руб., что на 10% ниже базовой, и тем самым потерять около 10% прибыли, чтобы добиться 30%-ного увеличения недельного объема продаж. Это решение будет целесообразным, если фирме нужно быстро завоевать рынок и привлечь клиентов. Такие соображения часто называют анализом компромиссов, поскольку они отражают, насколько нужно пожертвовать одним критерием эффективности (прибылью, в нашем случае), чтобы добиться определенного улучшения другого критерия (спрос и объем продаж).

Таким образом, директор начал разработку своей модели снизу вверх, с простых связей, выявленных диаграммой влияния; после первичного анализа он дополнил модель, включив в нее обратно пропорциональную зависимость между ценой и спросом. Затем он оценил модель с помощью анализа «что если…», провел анализ чувствительности и, наконец, анализ компромиссов. Все это дало ему возможность получить ценную информацию для принятия решений.

82

18.Пример модели «Стулья»

18.1.Исходные данные

Компания «Стулья» производит несколько моделей дубовых стульев. Ассортимент продукции насчитывает 6 моделей изделий: «Босс», «Капитан», «Классик 1», «Классик 2», «Венские 1», «Венские 2». Стулья сконструированы так, что для их изготовления можно использовать ряд взаимозаменяемых деталей: длинные и короткие штифты, прочные и облегченные сиденья, а также тяжелые и легкие поперечины. Кроме того, каждая модель стульев имеет отличные от других направляющие, на которые крепится спинка. Взаимозаменяемые детали помогают компании подстраховаться на случай внезапных изменений спроса.

Начальник производства должен составить план производства на следующую неделю. В компании заключительные действия по доводке деталей (шлифовка, окраска и сушка) занимают одну неделю, поэтому на следующей неделе можно изготавливать стулья только из деталей, обработка которых уже завершена.

По каждой модели стульев известны удельная прибыль и запас в начале недели по каждому виду деталей. Переменной решения является планируемое количество произведенных стульев разных моделей. На рис. 85 представлена модель производства, разработанная начальником производства в Excel, исходя из одинакового количества стульев всех моделей.

Самостоятельно составьте формулы и рассчитайте прибыль, суммарное потребление деталей и остаток на конец недели. Воспользуйтесь формулой массива (СУММПРОИЗВ) для расчета прибыли и суммарного потребления деталей. На рис. 86 представлен результат такого расчета. Надеемся, что и у Вас получился такой же результат.

83

Рис. 85

Анализ рынка показал, что все стулья, независимо от их типа, пользуются большим спросом, поэтому необходимо проанализировать модель и, изменяя планируемое количество стульев разных моделей с учетом их прибыльности и наличия необходимых для их изготовления деталей на складе, увеличить прибыль.

Рис. 86

84

Начальник производства, используя свой опыт и интуицию, начал размышлять и комбинировать количество стульев разных моделей в зависимости от их прибыльности и наличия нужных деталей на складе. Пример его размышлений: «Самыми прибыльными являют-

ся стулья «Классик 1», но на них идет больше всего длинных штифтов, которых и так мало. Что если отказаться в планируемую неделю от выпуска этих стульев и изготовить 100 стульев типа «Босс».

Сделав этот расчет, удалось увеличить прибыль до 9120 (рис. 87).

18.2. Оптимизация модели

Как и в примере «Пирог», модель «Стулья» является количественной моделью принятия решений. Она задает связи между переменными решения (сколько стульев каждого типа выпускается) и параметрами (количество деталей, используемых для изготовления одного определенного стула и имеющегося количества деталей) и вычисляет показатель эффективности (прибыль), а также результирующие переменные (значения ограниченных ресурсов).

Рис. 87

85

Однако данная модель не может дать ответ на вопрос о том, сколько и каких стульев производить, поскольку точно не определена цель. Какую цель преследует компания? Максимально использовать имеющиеся детали? Или удовлетворить спрос потребителей на каждую из моделей? Или сколько стульев произвести, чтобы максимально увеличить недельную прибыль компании?

Скорее всего именно последняя цель является наиболее вероятной. В этом случае наша модель становится оптимизационной. Такая модель является типичным примером задачи условной оптимиза-

ции: необходимо максимизировать (минимизировать) некий показатель эффективности, зависящий от переменных решений, которые, в свою очередь, подчиняются ряду ограничений. Ограничения сужают диапазон допустимых решений.

В данном конкретном случае ограничения – это количество различных деталей, из которых можно изготавливать стулья, однако существуют и другие ограничения. Как правило, менеджеру приходится принимать большую часть решений в условиях, когда допустимые решения тем или иным образом ограничены. Поэтому условная оптимизация – это достижение наилучшего возможного результата при наличии существующих ограничений.

Excel содержит сокращенную версию надстройки «Поиск решения», с помощью которой были получены результаты, представленные на рис. 88.

Как Вы видите, полученные с помощью надстройки «Поиск решения», результаты позволили добиться увеличения прибыли на 1174 долл. больше, чем первоначальный план. Кроме того, в оптимальном решении нет венских стульев. Таким образом, оптимальное решение состоит в том, чтобы вовсе отказаться от венских стульев.

86

Рис. 88

Технология оптимизации с использованием надстройки «Поиск решения»

Последовательность выполнения оптимизации модели:

С помощью команды «Сервис – Поиск решения» вызывается окно (рис. 89). По умолчанию поиск настроен на модель максимизации, а в поле «установить целевую ячейку» указана ячейка, содержащая расчет прибыли.

В поле «Изменяя значения» необходимо указать переменные решения модели, в нашем случае это «произведенное количество».

Рис. 89

87

Щелчком на кнопке «добавить» следует задать ограничения: суммарное потребление деталей должно быть меньше или равно начальному запасу.

Щелчком на кнопке «параметры» укажите условия неотрица-

тельности значений, установив флажок в соответствующем поле. Здесь же установите флажки для опции «линейная модель» и «автоматическое масштабирование» Если Вы все сделали правильно, результаты должны соответ-

ствовать рис. 88.

Диалоговое окно «Результаты поиска решения» сообщает о завершении поиска (рис. 90). То, что программа завершила работу, не означает, что она нашла оптимальное решение. Поэтому всегда читайте сообщение, отображаемое в верхней части данного окна!

Рис. 90

Если получено сообщение об успешном завершении поиска, можно или сохранить найденное решение, или отказаться от него, выбрав опцию «восстановить исходные значения». Существует также возможность получить отчет о решении. Для этого следует щелкнуть на кнопке «результаты». На рис. 91 показан отчет о результатах поиска оптимального решения для модели. Он должен появиться на новом рабочем листе.

Содержимое листа с отчетом можно свободно форматировать, распечатывать или копировать на любой лист рабочей книги.

88

РАЗДЕЛ 3. СОЗДАНИЕ ПРЕЗЕНТАЦИЙ

19. Общие сведения о презентациях

Основные понятия

Под презентацией в PowerPoint понимается набор слайдов и специальных эффектов, которыми сопровождается демонстрация слайдов на экране on-line проектора. В нее могут входить раздаточный материал, конспект и план доклада. Все это хранится в одном файле, который тоже называется презентацией.

Слайд – это отдельный кадр презентации, который может содержать заголовок, текст, таблицы, диаграммы, рисунки, звук и другие объекты. Созданные программой слайды можно распечатать на черно-белых или цветных принтерах, на бумаге или прозрачной пленке.

В программе имеется несколько десятков шаблонов слайдов, предлагаемых разработчиками фирмы Microsoft. Однако у Вас есть возможность самостоятельно создавать слайды, не похожие ни на один из существующих шаблонов, располагая необходимые элементы по своему усмотрению.

На слайде PowerPoint могут располагаться следующие объекты:

Заголовок слайда.

Текстовые поля.

Таблицы и диаграммы.

Ссылки на различные объекты и другие слайды.

Во время непосредственного проведения презентации слайды

со всеми своими свойствами демонстрируются слушателям в порядке их размещения друг за другом. При этом объекты, размещенные на слайдах, в свою очередь, отражаются в соответствии с выбранными для них параметрами отображения:

видами и последовательностью анимации на слайде,

звуковым сопровождением,

форматом объектов.

90