5.3. 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 использователями 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.

5.4. Поиск данных для построения модели

Иногда возникает необходимость модификации приемлемой количественной оценки одного или несколько параметров. Даже если первоначальная задача построения модели достаточно проста, этапы ее модификации могут оказаться довольно сложными. Подчас возникает необходимость многократного повторения цикла построения модели и обеспечения, необходимых для ее использования данных. При построении любой модели всегда возникает задача поиска необходимых данных. Этот поиск может не дать требуемой информации, но даже и в этом случае всегда получаются определенные полезные результаты, т.к. возникают идеи модификации модели в направлении, позволяющем использовать имеющиеся данные. Довольно часто приходится осуществлять до шести подобных циклов.

Кроме того, различия в количестве и качестве информации, свойственные различным организациям, часто приводят к тому, что модель, эффективно используемая в одной ситуации, оказывается непригодной в другой, хотя на первый взгляд между этими ситуациями существует полная аналогия.

Задачи определения ассигнований на НИР - ОКР в принципе решаются относительно просто, но, как правило, практическое решение таких задач сопряжено с огромными трудностями. Эти затруднения обычно вызваны тем, что документация, хранимая в архивах подразделений НИР - ОКР, не обеспечивает данных, необходимых для разработки рациональных методов финансирования. Это положение особенно остро ощущается в тех организациях, где НИР - ОКР пользуется поддержкой руководства и где поэтому глубокое обоснование необходимости затрат по этой статье в сущности не требуется.

Идеальный подход к общей проблеме финансирования НИР-ОКР заключается в первоначальном решение задачи низшего уровня. Если бы было известно следующее:

1. Вероятность «успеха» каждого проекта как функция от вложенных в него денежных средств

2. Плотность распределения к текущему моменту времени чистого дохода по каждому проекту, то можно было бы легко найти распределение общей суммы ассигнований по отдельным проектам, оптимальное в смысле принятого критерия.

Затем можно было бы также проанализировать итеративным образом допустимые планы финансирования НИР-ОКР и выбрать из них тот, который максимизирует общий доход.

Воспользоваться на практике таким идеальным методом обычно не удается. Это объясняется, прежде всего, тем, что либо вовсе невозможно получить оценки вероятности успеха отдельного проекта и плотности распределения дохода от проекта, и плотности распределения дохода от проекта, либо достоверность и точность таких оценок оказывается неудовлетворенными. Разумеется, можно задаться субъективными оценками таких параметров, к чему на самом деле часто прибегают. Однако при отсутствии какой - либо меры оценки достоверности и точности подобных оценок, в сущности, принимают решения только на основании мощных убеждений. Легко показать, что получаемые выгоды в значительной мере определяются точностью указанных оценок и поэтому субъективный подход дает малоутешительные результаты.

В первом из двух рассматриваемых примеров, который относится к крупной химической компании, осуществляющей НИР-ОКР в централизованном порядке, первоначально была предпринята попытка получить данные о затратах и доходах по отдельным проектам. Имевшаяся в наличии отчетность не позволила извлечь эти данные. В связи с этим был принят подход, основанный на схеме классификации проектов по двум признакам: фундаментальные и прикладные исследования. Определение этих двух видов НИР были первоначально заимствованы из обзоров НИР-ОКР, выполняемых национальным научным фондом (ННФ). Однако этими определениями не удалось воспользоваться. Принцип классификации НИР-ОКР, проводится компанией, отличается от принципа, принятого ННФ.

В дальнейшем исследовании было установлено, что применялись лишь две категории НИР-ОКР, которыми пользовались руководители, распределяя ассигнации:

1. «Наступательные» исследования. Исследования с целью создания «новой» продукции, т.е. продукции, обеспечивающей дополнительные источники дохода для компании .

2. «Оборонительные» исследования. Исследования , направленные на снижения издержек производства за счет улучшения технологических процессов или модификации текущей продукции .

Разделение проектов НИР-ОКР на наступательные и оборонительные позволило построить концептуальную модель, которая после ряда модификаций, обусловленных результатами анализа системы и отчетных данных о ее функционировании, приобрела вид схемы.

Была построена математическая модель, основанная на концептуальной модели (рис.), и получено решение задачи распределения ассигнований на НИР-ОКР, обеспечившее существенное улучшение показателей деятельности компании.

После того как это исследование было завершено рядом других химических компаний, была предпринята попытка использовать полученные результаты. В каждом из этих случаев потребовались модификации. Обусловленные различиями в форме имевшихся данных. В дальнейшем была сделана попытка использовать эту модель в другой области, однако столь же безуспешно. Тем не менее, это первоначальная неудача позволила перейти к разработке другой модели, оказавшейся, по-видимому, работоспособной.

Организационная структура фирмы делится на отделения, каждое из которых занимается выпуском продукции определенного вида. Существует общее для всей фирмы централизованное исследовательско-конструкторское подразделение и, кроме того, аналогичные подразделения предусмотрены в каждом отделении. Исследования, проводимые подразделениями НИР-ОКР в отделениях, имеют преимущественно прикладной характер, т. е. связаны с практической разработкой новых изделий. В централизованном

подразделении выполняются главным образом поисковые исследования теоретического плана. Однако разделить данные по затратам на две группы. На группу теоретических исследований и на группу опытно-конструкторских разработок по признаку

подразделения. Где они выполнялись, не удалось. Неудачей окончилась и попытка разделения централизованных исследований на фундаментальные и прикладные.

В итоге нескольких последовательных пересмотров этой схемы классификации, наконец, была получена схема, к которой «подходили имевшиеся данные». Затем был разработан подходящий критерий оптимальности.

На рисунке показана схема классификации и основанная на ней концептуальная модель. На этой базе была построена также практически пригодная математическая модель. Она оказалась наилучшей моделью с точки зрения имевшихся данных, но, тем не менее, была значительно хуже, чем надеялись исследователи. Однако, к счастью, благодаря этой модели была получена ценная информация, которая прежде у руководства фирмы отсутствовала. Отсюда следует вывод: приближенная модель системы, позволяющая улучшить качество и ее функционирования, гораздо лучше точной модели, не обеспечивающей решения этой задачи.