Метод структуризации целей

Метод структуризации целей предусматривает количественное и качественное описание, сроки достижения и анализ иерархически распределенных взаимосвязанных и взаимообусловленных целей СУ. Структурированные цели часто представляют графически в виде "дерева" целей, отображающего связи между ними и средства их достижения. Построение такого "дерева" осуществляется на основе дедуктивной логики с использованием эвристических процедур. Оно состоит из целей нескольких уровней: генеральная цель - главные цели (подцели 1-го уровня) - цели 2-го уровня - подцели 3-го уровня и так до требуемого уровня. Для достижения генеральной цели необходимо реализовать главные цели (по существу эти цели выступают по отношению вышестоящей цели как средства); для достижения каждой из главных целей требуется реализовать соответственно свои более конкретные цели 2-го уровня и т.д. Обычно для построения "дерева" целей используют процедуры классификации, декомпозиции и ранжирования. Каждая подцель должна характеризоваться коэффициентом относительной важности. Сумма этих коэффициентов для подцелей одной цели должна равняться единице. Каждый уровень целей (подцелей) следует формировать по определенному признаку декомпозиции процесса их достижения, а любую цель (подцель) желательно относить к организационно обособленному подразделению или исполнителю.

Нормативный метод

Нормативный метод предусматривает использование совокупности определенных установленных нормативов, сравнение с которыми реальных показателей СУ может позволить установить соответствие системы, например, принятой концептуальной модели. Нормативы могут определить состав и содержание функций, трудоемкость их выполнения, численность персонала, тип ОСУ и др. Примером нормативов может быть норма управляемости, число допустимых уровней управления, нормы трудоемкости выполнения функций и т.п.

Параметрический метод

Параметрический метод основывается на количественном выражении исследуемых свойств СУ и установлении взаимосвязей между параметрами управляющей и управляемых подсистем. Это дает возможность на базе фактических данных определить форму зависимостей взаимосвязанных параметров и их количественное выражение. Зависимости параметров могут быть функциональными (проявляемые определенно и точно в каждом отдельно наблюдаемом случае - наблюдении) или корреляционными (определяемые на основе корреляционного метода).

Корреляционный (взаимосвязанный) метод

Корреляционный (взаимосвязанный) метод является одним из экономико-математических методов исследования, позволяющим определить количественную взаимосвязь между несколькими параметрами исследуемой системы. При этом корреляционная зависимость в отличие от функциональной может проявляться только в общем, среднем случае, то есть в массе случаев - наблюдений.

Первоначальной важнейшей задачей корреляционного метода является определение вида корреляционного уравнения (уравнения регрессии). Простейшим видом такого уравнения, характеризующим взаимосвязь между двумя параметрами, может быть уравнение прямой

У = а + в Х,

где Х, У - соответственно независимая и зависимая переменные;

а, в - постоянные коэффициенты.

Вывод о прямолинейном характере зависимости можно проверить путем простого сопоставления имеющихся данных или графическим способом (регистрацией в прямоугольной системе координат значений У и Х, расположение которых на графике позволяет сделать вывод о правильности или ошибочности представления о линейном характере зависимости между двумя изучаемыми параметрами).

Следующей задачей является определение постоянных коэффициентов связи между переменными параметрами, которые наилучшим образом будут отвечать имеющимся фактическим данным У и Х. В данном случае можно в качестве критерия оценки адекватности линейной зависимости фактическим данным использовать минимум суммы квадратов отклонений реальных статистических значений У от рассчитанных по уравнению принятой к применению прямой. Коэффициенты прямой при использовании данного критерия могут быть определены известным методом наименьших квадратов.

Примером линейной зависимости можно признать количество заместителей начальника У функционального отдела от числа работников Х в отделе и на основе статистических данных (для данного примера, как правило, не менее 20-25 пар) получить следующую зависимость

У = О,600 + 0,206 Х.

Величина исследуемого параметра довольно часто складывается под влиянием не одного, а нескольких факторов. В этом случае, например, при линейной связи всех факторов можно использовать линейное уравнение множественной корреляции следующего вида

У = а 0+а1Х1+а 2Х 2 +...+а нХ н.

Если же воздействие какого-либо фактора на исследуемый объект не может быть признано линейным, то соответствующие факторы могут включаться в уравнение не в первой, а в более высокой степени, например, во второй:

У = а 0+а1Х1+а 2Х2+а 3Х 23.

Корреляционные методы, особенно при множественной корреляции параметров, эффективно используются, как правило, в совокупности с другими экономико-математическими методами.

Новые экономические отношения и качественно иная система менеджмента требуют использования более современных методов анализа и проектирования систем. К одному из таких методов следует отнести метод ФСА, который, как показывают исследования, способен быть адекватным современным требованиям при проведении исследовательских работ по совершенствованию.

В любом случае, независимо от используемого конкретного метода, наибольший эффект и объективность исследовательских работ может быть достигнута комплексным применением приемлемых для целей исследования СУ методов. При этом одни из них могут быть эффективны на одном этапе исследования, а другие - на ином.