Типология управленческих решений

 

 

На уровне отдельной экономической организации классификация управленческих решений позволяет изучить их особенности и выбрать наиболее эффективные в условиях конкретной ситуации. Однако в связи со сложностью условий процесса разработки решений (числа влияющих факторов), целей принятия решений, требований и структуры решения создать простую и четкую их классификацию проблематично. Поэтому существуют различные классификации управленческих решений.

Многими авторами предлагается системный подход к решению задачи классификации решений, так как многообразие решений представляет собой некоторый комплекс, понимание которого облегчается на основе системного подхода, позволяющего раскрыть строгую систему и иерархию решений, соподчиненность и цикличность. В такой системе решений проявляются и общие признаки, и специфические особенности, присущие отдельным видам решений. Обобщив работы ученых в области управленческих решений, выделяют три подхода к классификации решений:

1. Решения подразделяют:

­ в зависимости от степени охвата и сложности регулируемых отношений и объекта, для которого они предназначены;

­ согласно длительности и времени, в пределах которого эти решения действуют;

­ по их значению и роли в развитии общества;

­ по объему и направленности содержащихся в решениях указаний и рекомендаций;

­ по степени обязательности выполнения решений соответствующими лицами.

2. Учитывая все виды управленческих решений, выделяют:

­ субъектно-объектные отношения;

­ содержание решений;

­ форму решений;

­ время действия решений.

3. Решения различаются по месту и функциям, которые они реализуют в процессах управления.

В обобщенном виде классификация управленческих решений представлена в таблице 1.

Таблица 1 – Классификация управленческих решений

 

№	Признак классификации	Виды управленческих решений
	Объект управления	Маркетинговые. Производственные. Финансовые. Кадровые.
	Характер процесса принятия решения	Интуитивные. Основанные на суждениях. Рациональные.
	Количество альтернатив	Стандартные Бинарные. Многоальтернативные. Инновационные.
	Сроки действия	Постоянные (о технике безопасности). Длительного действия (должностная инструкция). Периодические (ежеквартальные). Краткосрочные. Разовые (о премировании).
	Частота принятия решений	Единовременные Циклические. Частые.
	Форма	Письменные. Устные.
	Содержание	Производственные. Социально-политические. Экономические. Организационные. Технические
	Возможность автоматизации	Программируемые (связаны с большим объемом информации). Поддающиеся частичной автоматизации (когда необходимо переработать большой объем информации за короткий срок, автоматизация — в рамках частных задач). Принимаемые на основе только логического обоснования. Неисследованные (на основе интуиции и опыта работы)
	Время наступления последствий для объекта управления	Стратегические. Перспективные. Текущие. Оперативные. Стабилизационные
	Природа и специфика способов воздействия на объект управления	Политические. Экономические. Технические.
	Число субъектов, влияющих на принятие решения	Определяющие. Конкурентные. Адаптирующие.

 

Продолжение таблицы 1

 

№	Признак классификации	Виды управленческих решений
	Технология разработки решения	Организационные: - запрограммированные; - незапрограммированные. Компромиссы.
	Прогнозная эффективность	Ординарные: - неэффективные; - рациональные; - оптимальные. Синергетические. Асинергетические.
	Степень важности учета временных ограничений на разработку, принятие и исполнение решений	Решения в реальном масштабе времени. Решения, принимаемые в течение одного из этапов. Решения, не имеющие явных ограничений по времени их принятия.
	Состав и сложность реализации решений	Простые. Процессные: - алгоритмизированные; - размытые.
	Характер учета изменения условий реализации решения	Гибкие. Жесткие.

 

Рассмотрим требующие пояснения классификационные признаки подробнее.

По (2) характеру процесса принятия решения выделяют:

- интуитивные решения — выбор, сделанный только на основе ощущения того, что он правилен. Лицо, принимающее решение, не занимается при этом сознательным взвешиванием «за» и «против» по каждой альтернативе и не нуждается даже в понимании ситуации. То, что мы называем озарением или шестым чувством, и есть интуитивные решения;

- решения, основанные на суждениях, — выбор, обусловленный знаниями или накопленным опытом. Человек использует знание о том, что случалось в сходных ситуациях ранее, чтобы спрогнозировать результат альтернативных вариантов выбора в существующей ситуации. Опираясь на здравый смысл, он выбирает альтернативу, которая принесла успех в прошлом. Однако суждение невозможно соотнести с новой ситуацией, поскольку у руководителя отсутствует опыт, на котором он мог бы основать логический выбор. Сюда следует отнести любую ситуацию, новую для организации, например изменение ассортимента производимых изделий, разработку новой технологии или опробование системы вознаграждений, отличающейся от действующей. В сложной ситуации суждение может оказаться неверным, поскольку факторов,

которые необходимо учесть, слишком много для «невооруженного» человеческого разума, и он не в состоянии их все охватить и сопоставить;

- рациональные решения. Главное различие между решениями рациональным и основанным на суждении заключается в том, что первое не зависит от прошлого опыта. Рациональное решение обосновывается с помощью объективного аналитического процесса.

По (3) количеству альтернатив выделяют:

- стандартные решения — однозначный выбор, но он не имеет характер безоговорочной правильности и не вполне может соответствовать истинной причине проблемы;

- бинарные решения — выбор из двух диаметрально противоположных альтернатив. Обычно это конкурирующие альтернативы, которые вынуждают к выбору типа «да - нет», «или-или» (например, открыть еще один филиал или нет). Эти решения отличаются высокой степенью связанной с ними неопределенности. Бинарные решения отражают неестественное положение вещей. Примером может служить ситуация типа «изготовить или купить» в случае единственного источника снабжения. Для бинарного решения методы стандартного принятия решения следует модифицировать, главным образом, для увеличения возможных альтернатив выбора;

- многоальтернативные решения — многовариантная разновидность решений встречается не так часто, характеризуется множеством вариантов решения;

- инновационные решения — выбор при отсутствии очевидных альтернатив. В данном случае идет процесс переключения с рационального на творческое мышление, а затем снова на рациональное. При анализе вариантов решения может быть использован метод комбинирования лучших черт известных альтернатив.

По (5) частоте принятия решений выделяют:

- единовременные решения — решения крупных проблем. Примером таких решений может быть решение о создании или ликвидации предприятия;

- циклические решения — решения проблем, имеющих известный цикл. Пример менеджмента циклических решений: один раз в год принимаются решения по исполнению бюджета текущего года и принятию бюджета на следующий год;

- частые решения — решения, необходимость в принятии которых возникает в случайные моменты времени по несвязанным между собой проблемам настолько часто, что процесс можно считать непрерывным.

По (6) форме управленческие решения подразделяют на:

- письменные — преобладают в практике, т.к. более стабильны, упорядочены, фиксируют информацию, касаются важных вопросов и подкрепляются ответственностью за исполнение, без чего не может быть управления;

- устные решения — более оперативны и имеют большое значение в деятельности управленческого и производственного аппарата.

По (9) времени наступления последствий для объекта управления выделяют:

- стратегические решения — решения относительно набора действий, направленных на достижение целей организации посредством ее приспособления (адаптации) к изменениям внешней среды. Стратегическое решение реализуется через распределение ресурсов, адаптацию к внешней среде, внутреннюю координацию и организационное стратегическое предвидение. Инструмент принятия таких решений — стратегическое планирование, т.е. определение управленческого процесса создания и поддержания стратегического соответствия между целями фирмы, ее потенциальными возможностями и шансами в сфере маркетинга. Стратегическое планирование часто опирается на четко сформулированное программное заявление фирмы; изложение вспомогательных целей и задач; здоровый хозяйственный портфель и стратегию роста;

- перспективные решения — решения, направленные на принятие и реализацию перспективных планов;

- текущие решения — решения, развивающие и уточняющие перспективные решения и принимающиеся в рамках подсистемы или этапа одного из его циклов, например цикла разработки. Текущие решения охватывают производственные процессы по изготовлению и поставкам подсистем (основных блоков и комплектующих) изделия;

- оперативные решения — решения, охватывающие производственные процессы по изготовлению и поставкам элементов более низкого (по отношению к рассмотренным выше) уровня, доводящие плановое задание до конкретных исполнителей в каждом подразделении. Оперативные решения принимаются в отношении конкретного элемента нижнего уровня товара (например, материала упаковки) или элемента производственной системы (например, загрузки конкретного рабочего места на текущую рабочую смену);

- стабилизационные решения — решения, принимающиеся для обеспечения нахождения системы и ее подсистем в области управляемых или допустимых состояний.

По (11) числу субъектов, влияющих на принятие решения, выделяют:

- определяющие решения — решения, принимаемые одним специалистом или руководителем;

- конкурентные решения — решения, принимаемые двумя и более специалистами;

- адаптирующие решения — решения, принимаемые коллегиально, на основе оценок группы экспертов.

По (12) технологии разработки решения выделяют:

- организационные решения, цель которых — обеспечение движения к поставленным перед организацией задачам. Поэтому наиболее эффективным организационным решением становится выбор, который будет на самом деле реализован и внесет наибольший вклад в достижение конечной цели. Организационные решения можно квалифицировать как запрограммированные и незапрограммированные:

а) запрограммированные решения — результат реализации определенной последовательности шагов или действий, подобных тем, что предпринимаются при решении математического уравнения. Как правило, число возможных альтернатив ограничено, и выбор должен быть сделан в пределах направлений, заданных организацией. Программирование можно считать важным вспомогательным средством в принятии эффективных организационных решений. Определив, каким должно быть решение, руководство снижает вероятность ошибки. Происходит также экономия времени, поскольку подчиненным не приходится разрабатывать новую правильную процедуру всякий раз, когда возникает соответствующая ситуация. Неудивительно, что руководство часто программирует решения под ситуации, повторяющиеся с определенной регулярностью;

б) незапрограммированные решения — принимаются в ситуациях, которые в определенной мере новы, внутренне неструктурированны или сопряжены с неизвестными факторами. Поскольку заранее невозможно составить конкретную последовательность необходимых шагов, руководитель должен разработать процедуру принятия решения. К числу незапрограммированных можно отнести решения следующего типа: какими должны быть цели организации; как улучшить продукцию; как усовершенствовать структуру управленческого подразделения; как усилить мотивацию подчиненных. В каждой из подобных ситуаций (как чаще всего и бывает с незапрограммированными решениями) истинной причиной проблемы может быть любой из факторов. В то же время руководитель располагает множеством вариантов выбора;

- компромиссы — это решения, принимаемые с позиций системного подхода и учитывающие возможные последствия управленческого решения для всех частей организации.

По (13) прогнозной эффективности выделяют:

- ординарные решения — решения, при которых эффективность расходования ресурсов на единицу полученного эффекта соответствует нормам и нормативам, принятым для рассматриваемой отрасли, вида деятельности. Среди ординарных могут быть выделены следующие типы решений:

а) неэффективные — не позволяющие решить проблему;

б) рациональные — позволяющие решить проблему;

в) оптимальные — позволяющие решить проблему наилучшим в определенном критерием смысле образом или построить наилучшую систему в определенном критерием смысле;

- синергетические решения — решения, при которых эффективность расходования ресурсов на единицу полученного эффекта резко возрастает, т.е. эффект носит явно выраженный непропорционально возрастающий характер. Синергетические решения появляются, например, при разработке новых технологий. Поскольку эффект наиболее часто выражают в денежной форме, то наиболее часто синергетический эффект обнаруживается в финансовой сфере. В финансовом менеджменте такие решения называют эффектом рычага. Показатель синергии управленческого решения может включаться в состав критерия оценки эффективности, в частности как дополнительный параметр эффекта;

- асинергетические решения — это решения, приводящие к непропорциональному снижению эффективности системы и (или) операции. В числе наиболее частых причин таких решений можно назвать: запаздывание решения, отсутствие необходимых ресурсов, низкий уровень организации, мотивации и др.

По (14) степени важности учета временных ограничений выделяют:

- решения в реальном масштабе времени — решения, принимаемые и реализуемые достаточно быстро, чтобы контролировать и управлять объектом, в том числе и при возникновении нештатных ситуаций управления. К этой категории решений можно отнести все решения по реально протекающим процессам;

- решения, принимаемые в течение одного из этапов, — решения, ограниченные по времени рамками определенного этапа;

- решения, не имеющие явных ограничений по времени их принятия — это, прежде всего решения относительно начала какого-либо процесса или единичного действия.

По (15) составу и сложности реализации решения выделяют:

- простые решения — решения, реализуемые при выполнении одного действия;

- процессные решения — решения, реализуемые при выполнении некоторой совокупности взаимосвязанных действий:

а) алгоритмизированные решения — с четко определенными последовательностью, сроками выполнения составляющих действий и определенной ответственностью за их выполнение;

б) размытые решения — слабоструктурированные по составляющим действиям и срокам их выполнения, т.е. решения, в которых не произведено однозначного распределения обязанностей и (или) ответственности за реализацию действий, составляющих решения.

По (16) характеру учета изменения условий реализации решения выделяют:

- гибкие решения — решения, алгоритмы, реализации которых предусматривают различные варианты действий в зависимости от возникающих условий;

- жесткие решения — имеют единственный вариант реализации при любых условиях и состоянии субъектов и объектов управления.

В научной литературе предложено несколько классификаций задач принятия решений, основанных на различных системах признаков. Наиболее общими и существенными признаками классификации являются:

­ степень определенности информации;

­ использование эксперимента для получения информации;

­ количество лиц, принимающих решения;

­ количество целей;

­ содержание;

­ значимость и длительность действия.

По степени определенности информации задачи принятия решений подразделяют на три группы:

1) задачи в условиях определенности;

2) задачи в условиях вероятной определенности;

3) задачи в условиях неопределенности.

По использованию эксперимента для получения информации задачи принятия решений классифицируют на две группы:

1)задачи принятия решений по априорным (непроверенным или предварительным) данным;

2)задачи принятия решений по апостериорным (на основании опыта) данным.

По количеству лиц, принимающих решения, задачи разделяют на индивидуальные и групповые (коллективные).

По количеству целей различают одноцелевые и многоцелевые задачи принятия решений. Реальные управленческие решения, как правило, являются многоцелевыми. В этих задачах возникает проблема согласования противоречивых целей при выборе решений. Если цели представлены, формализовано, в виде целевых функций, то одноцелевые задачи называют однокритериальными, а многоцелевые — многокритериальными задачами принятия решений.

По содержанию задачи принятия решений классифицируют в зависимости от сферы деятельности. Различают экономические, технические, и другие виды задач.

По значимости и длительности действия выделяют долговременные, среднесрочные и краткосрочные решения.

Таким образом, тип задачи принятия решений определяет выбор рационального способа организации принятия решений.

В управленческой литературе можно встретить и другие признаки классификации управленческих решений.

Знание и правильное использование классификационных признаков решения свидетельствуют о понимании разработчиком решения стоящей перед ним задачи, в частности того, какого рода решение готовится. Это помогает лицу, разрабатывающему решение, более четко сформулировать и решать задачи этапов разработки решения. Например, использование классификационных признаков решения позволяет определить состав информации, необходимой для разработки решения. Это способствует концентрации усилий и более эффективному расходованию времени и средств при разработке решений.

Методы моделирования

 

В связи со сложностью многих управленческих ситуаций на этом этапе возникает необходимость представления исследуемого объекта в некоторой форме, отражающей его существенные свойства и замещающей его в ходе исследования и управления. Для этих целей могут использоваться методы моделирования.

Существует огромное множество конкретных моделей, используемых для разработки управленческих решений. Их число также велико, как и число проблем, для разрешения которых они были разработаны. В составе экономико-математических моделей можно выделить следующие:

­ модели линейного программирования;

­ оптимальные экономико-математические модели (имитационные модели, модели сетевого планирования и управления);

­ модели анализа динамики экономических процессов;

­ модели прогнозирования экономических процессов (трендовые модели на основе кривых роста, адаптивные модели прогнозирования);

­ балансовые модели;

­ эконометрические модели;

­ прочие прикладные модели экономических процессов: модель спроса и предложения, модели управления запасами, модели теории массового обслуживания, модели теории игр.

Рассмотрим подробнее некоторые из перечисленных моделей, наиболее часто использующиеся в практике управления.

1. Модели теории игр. Одна из важнейших переменных, от которой зависит успех организации, – конкурентоспособность. Очевидно, способность прогнозировать действия конкурентов означает преимущество для любой организации. Теория игр – это метод моделирования воздействия принятого решения на конкурентов.

Теорию игр изначально разработали военные с тем, чтобы в стратегии можно было учесть возможные действия противника. В бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, новые кампании поддержки сбыта, предложения дополнительного обслуживания, модификацию и освоение новой продукции. Если, например, с помощью теории игр руководство устанавливает, что при повышении цен конкуренты не сделают того же, оно, вероятно, должно отказаться от этого шага, чтобы не попасть в невыгодное положение в конкурентной борьбе.

Теория игр используется не так часто, как другие описываемые здесь модели, так как ситуации реального мира зачастую очень сложны и настолько быстро изменяются, что невозможно точно спрогнозировать, как отреагируют конкуренты на изменение тактики фирмы. Тем не менее, теория игр полезна, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы. Эта информация важна, поскольку позволяет руководству учесть дополнительные переменные или факторы, могущие повлиять на ситуацию, и тем самым повышает эффективность решения. Теории игр чаще всего используют при разработке управленческих решений в условиях неопределенности и риска.

2. Модели теории массового обслуживания используются для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к потребности в них. К ситуациям, в которых модели теории массового обслуживания могут быть полезны, можно отнести ожидание клиентами банка свободного кассира, очередь грузовиков под разгрузку на склад и т.д. Таким образом, принципиальная проблема заключается в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания: требуется больше людей для разгрузки грузовиков, больше кассиров и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального (грузовики не могут сделать лишнюю поездку из-за задержек под разгрузкой, потребители уходят в другой банк из-за медленного обслуживания).

Так, модели очередей снабжают руководство инструментом определения оптимального числа каналов обслуживания, которые необходимо иметь, чтобы в случаях чрезмерно малого и чрезмерно большого их количества сбалансировать издержки.

Системы массового обслуживания с ожиданием можно разбить на две большие группы:

а) замкнутые системы, в которых поступающий поток требований возникает в самой системе и ограничен. Например, мастер, задача которого – наладка станков в цехе, должен периодически их обслуживать. Каждый налаженный станок становится потенциальным источником требований на накладку. В подобных системах общее число циркулирующих требований конечно и чаще всего постоянно.

б) разомкнутые системы предполагают бесконечное число требований. Примерами подобных систем могут служить магазины, кассы вокзалов, портов и др.

Отмеченные особенности функционирования систем этих двух видов накладывают определенные условия на используемый математический аппарат. Рассмотрим алгоритмы, предназначенные для расчета качества функционирования разомкнутой системы массового обслуживания с ожиданием.

При изучении таких систем рассчитывают различные показатели эффективности обслуживающей системы. В качестве основных показателей могут быть вероятность того, что все каналы свободны или заняты, математическое ожидание длины очереди (средняя длина очереди), коэффициенты занятости и простоя каналов обслуживания и др.

Среднее число каналов, которое необходимо иметь, чтобы обслуживать в единицу времени все поступающие требования определяется по формуле 1:

 

, (1)

 

где λ – среднее число требований, поступающих за единицу времени;

1/μ – среднее время обслуживания одним каналом одного требования.

Заметим, что если:

 

< 1, (2)

 

где n – число требований, то очередь не может расти безгранично. Это условие означает, что число обслуживающих каналов должно быть больше среднего числа каналов, необходимых для того, чтобы за единицу времени обслужить все поступившие требования.

Важнейшими характеристиками работы систем массового обслуживания являются:

1) вероятность того, что все обслуживающие каналы свободны:

 

, (3)

 

где k – частота поступления требований за время t;

2) вероятность того, что занято ровно k обслуживающих каналов при условии, что общее число требований, находящихся на обслуживании, не превосходит числа обслуживающих аппаратов:

 

, при 1 ≤ k ≤ n; (4)

 

3) вероятность того, что в системе находится k требований в случае, когда их число больше числа обслуживающих каналов:

 

, при k ≥ n, (5)

 

4) вероятность того, что все обслуживающие каналы заняты:

, при < 1; (6)

 

5) среднее время ожидания требования в системе:

 

, при n < 1; (7)

 

6) средняя длина очереди:

 

, при n < 1; (8)

 

7) среднее число свободных от обслуживания каналов:

 

; (9)

 

8) коэффициент простоя каналов:

 

; (11)

 

9) среднее число занятых обслуживанием каналов:

; (12)

 

10) коэффициент загрузки каналов:

 

. (13)

 

При рассмотрении замкнутых систем массового обслуживания к постановке задачи следует добавить условие: поток поступающих требований ограничен, т.е. в системе одновременно не может находиться больше т требований (т – число обслуживаемых объектов).

3. Модели управления запасами используются для того, чтобы определить время размещения заказов на ресурсы и их количество, а также массу готовой продукции на складах. Любая организация должна поддерживать некоторый уровень запасов во избежание задержек на производстве и в сбыте.

Цель данной модели – сведение к минимуму отрицательных последствий накопления запасов, которые выражаются в определенных издержках. Эти издержки бывают трех основных видов:

­ на размещение заказов;

­ на хранение;

­ потери, связанные с недостаточным уровнем запасов или при исчерпании запасов. В этом случае продажа готовой продукции или предоставление обслуживания невозможно, кроме того, возникают потери от простоя производственных линий, в частности в связи с необходимостью оплаты труда работников, хотя они не работают в данный момент.

Поддержание высокого уровня запасов избавляет от потерь. Закупка в больших количествах материалов, необходимых для создания запасов, во многих случаях сводит к минимуму издержки на размещение заказов, поскольку фирма может получить соответствующие скидки и снизить объем «бумажной работы». Однако эти потенциальные выгоды перекрываются дополнительными издержками – расходами на хранение, перегрузку, выплату процентов, затратами на страхование, потерями от порчи, воровства и дополнительными налогами.

Кроме того, руководство должно учитывать возможность связывания оборотных средств избыточными запасами, что препятствует вложению капитала в приносящие прибыль акции, облигации или банковские депозиты. Разработано несколько специфических моделей, помогающих руководству установить, когда и сколько материалов заказывать в запас, какой уровень незавершенного производства и запаса готовой продукции поддерживать.

В практической деятельности организации часто используются следующие системы регулирования товарных запасов.

3.1. Система с фиксированным размером заказа – наиболее распространенная система, в которой размер заказа на пополнение запасов – постоянная величина, а поставка очередной партии товара осуществляется при уменьшении наличных запасов до определенного критического уровня, называемого точкой заказа. Регулирующие параметры системы с фиксированным размером заказа – это:

­ точка заказа, т.е. фиксированный уровень запаса, при снижении до которого организуется заготовка очередной партии товара;

­ размер заказа, т.е. величина партии поставки.

Данную систему часто называют «двухбункерной», т.к. запас хранится как бы в двух бункерах:

в первом – для удовлетворения спроса в течение периода между фактическим пополнением запаса и датой следующего ближайшего заказа;

во втором – для удовлетворения спроса в течение периода от момента подачи заказа до поступления очередной партии товара, т.е. во втором бункере хранится запас на уровне точки заказа.

3.2. Система с фиксированной периодичностью заказа – заказы на очередную поставку товарного запаса повторяются через равные промежутки времени. В конце каждого периода проверяется уровень запасов и определяется размер заказываемой партии. При этом запас пополняется каждый раз до определенного уровня, не превышающего максимальный запас. Таким образом, регулирующие параметры этой системы – это:

­ максимальный уровень запасов, до которого осуществляется их пополнение;

­ продолжительность периода повторения заказов.

Система с фиксированной периодичностью заказа эффективна, когда имеется возможность пополнять запас в различных размерах, причем затраты на оформление заказа любого размера невелики. Одним из достоинств этой системы можно считать возможность периодической проверки остатков на складе и отсутствие необходимости вести систематический учет движения остатков. К недостаткам системы относится то, что она не исключает возможность нехватки товарных запасов.

3.3. Система с двумя фиксированными уровнями запасов и фиксированной периодичностью заказа – допустимый уровень запасов регламентируется как сверху, так и снизу. Кроме максимального верхнего уровня запаса устанавливается нижний уровень (точка заказа).

Если размер запаса снижается до нижнего уровня раньше наступления фиксированного времени пополнения запаса, то делается внеочередной заказ. В остальных случаях система функционирует как система с фиксированной периодичностью заказа. В данной системе имеется три регулирующих параметра:

­ максимальный уровень запаса;

­ нижний уровень запаса (точка заказа);

­ длительность периода между заказами.

Первые два параметра постоянны, третий – частично переменный. Рассматриваемая система сложнее предыдущей, однако, она позволяет исключить возможность нехватки товарного запаса. Недостаток системы в том, что пополнение запасов до максимального уровня не может производиться независимо от фактического расходования запасов.

3.4. Система с двумя фиксированными уровнями запасов без постоянной периодичности заказа,или (s,S)–стратегия управления запасами, – эту систему называют также (S-s)–стратегией, или системой «максимум-минимум». Рассмотрим (s,S) –стратегию управления запасами более подробно. Это модификация предыдущей системы, но она устраняет недостаток предыдущей системы. В этой системе два регулирующих параметра:

­ нижний (критический) уровень запаса s;

­ верхний уровень запаса S.

Если через x обозначить величину запасов до принятия решения об их пополнении, через р – величину пополнения, а через у = х + р – величину запасов после пополнения, то (s,S)–стратегия управления запасами задается функцией (14):

 

x при x > s

y (x) =, (14)

S при x ≤ s

 

т.е. пополнения не происходит, если имеющийся уровень запасов больше критического уровня s; если имеющийся уровень меньше или равен s, то принимается решение о пополнении запаса обязательно до верхнего уровня S, так что величина пополнения равна p = S – х.

3.5. Саморегулирующиеся системы управления запасами. Рассмотренные выше системы регулирования запасов предполагают относительную неизменность условий их функционирования. На практике такое постоянство условий встречается редко, что вызвано изменениями потребности в товарных запасах, условиями их поставки и т.д. В связи с этим возникает необходимость создания комбинированных систем с возможностью саморегулирования (адаптации к изменившимся условиям). Создаются системы с изменяющимися периодичностью и размером заказов, учитывающие стохастические (недетерминированные) условия. В каждой такой системе в рамках соответствующей экономико-математической модели управления запасами устанавливается определенная целевая функция, служащая критерием оптимальности функционирования системы. В качестве целевой функции в моделях управления запасами чаще всего используется минимум затрат, связанных с заготовкой и хранением запасов, а также потери от дефицита. К элементам целевой функции при построении саморегулирующихся систем управления запасами относятся:

­ затраты, связанные с организацией заказа и его реализацией, начиная с поиска поставщика и кончая оплатой всех услуг по доставке товарных запасов на склад. Часть расходов, связанных с организацией заказов, не зависит от размера заказа, но зависит от количества этих заказов в год. Расходы, связанные с реализацией заказа, зависят от размера заказанной партии, причем расходы в расчете на единицу товара уменьшаются при увеличении размера партии;

­ затраты, связанные с хранением запаса. Часть издержек хранения носит суточный характер (плата за аренду помещений, за отопление и др.), другая часть прямо зависит от уровня запасов (расходы на складскую переработку товарных запасов, потери от порчи, издержки учета и др.). При расчетах на основе экономико-математических моделей управления запасами обычно пользуются удельной величиной издержек хранения, равной размеру издержек на единицу хранимого товара в единицу времени. При этом предполагают, что издержки хранения за календарный период прямо пропорциональны размеру запасов и длительности периода между заказами и обратно пропорциональны количеству заказов за этот период;

­ потери из-за дефицита, когда снабженческо-сбытовая организация несет материальную ответственность за неудовлетворение потребности потребителей по причине отсутствия запасов. Например, при неудовлетворенном спросе снабженческо-сбытовая организация может нести убытки в виде штрафа за срыв поставки. Вероятность дефицита – это ожидаемая относительная частота случаев нехватки товарной продукции в течение более или менее продолжительного интервала времени. Иногда вероятность дефицита определяется как частное от деления числа дней, когда товар на складе отсутствует, на общее число рабочих дней, например, в году.

4. Имитационное моделирование. Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все они – заменители реальности. Тем не менее, как метод моделирования имитация конкретно обозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Специалисты по производству и финансам могут разработать модели, позволяющие имитировать ожидаемый прирост производительности и прибылей в результате применения новой технологии или изменения состава рабочей силы. Специалист по маркетингу может создать модели для имитации ожидаемого объема сбыта в связи с изменением цен или рекламы продукции.

Имитация используется в ситуациях, слишком сложных для математических методов типа линейного программирования. Это может быть связано с чрезмерно большим числом переменных, трудностью математического анализа определенных зависимостей между переменными или высоким уровнем неопределенности.

Итак, имитация – это часто весьма практичный способ подстановки модели на место реальной системы или натурного прототипа. Экспериментируя на модели системы, можно установить, как она будет реагировать на определенные изменения или события, в случае если отсутствует возможность наблюдать эту систему в реальности. Если результаты экспериментирования с использованием имитационной модели свидетельствуют о том, что модификация ведет к улучшению, руководитель может с большей уверенностью принимать решение об осуществлении изменений в реальной системе.

5. Экономический анализ. Почти все руководители воспринимают имитацию как метод моделирования. Однако многие из них никогда не думали, что экономический анализ – очевидно, наиболее распространенный метод – это тоже одна из форм построения модели. Экономический анализ вбирает в себя почти все методы оценки издержек и экономических выгод, а также относительной рентабельности деятельности предприятия. 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.

Пример. Точка безубыточности(break-even point – ВЕР) – ситуация, при которой общий доход (total revenue – TR) становится равным суммарным издержкам (total costs – ТС). Для определения ВЕР необходимо учесть три основных фактора:

­ продажную цену единицы продукции (unit prise – Р) – доход фирмы от продажи каждой единицы товаров или услуг. Издательская компания, к примеру, получает 80% от розничной цены книги. Таким образом, при продаже одной книги за 100 руб. Р составит 80 руб.;

­ переменные издержки на единицу продукции (variable costs – VC) – фактические расходы, прямо относимые на изготовление каждой единицы продукции. Применительно к изготовлению книги это будут расходы на бумагу, обложку, услуги типографии, изготовление переплета и сбыт, а также выплата авторского гонорара. Естественно, совокупные переменные издержки растут с ростом объема производства;

­ общие постоянные издержки на единицу продукции (total fixed cost – TFC) — те издержки, которые, по меньшей мере, в ближайшей перспективе, остаются неизменными независимо от объема производства. Основные составляющие совокупных постоянных издержек издательской компании – расходы на редактирование, оформление и набор. Кроме того, часть управленческих расходов, расходы на страхование и налоги, аренду помещения и амортизационные отчисления переводятся в постоянные издержки в соответствии с формулой, установленной руководством. В нашем примере предположим, что постоянные издержки, связанные с производством книги, равны 200 тыс. руб.

Продажная цена за вычетом переменных издержек обозначает вклад в прибыль на единицу проданной продукции. При продажной цене книги 100 руб. и переменных издержках 60 руб. вклад составит 40 руб. Этот расчет позволяет руководству установить, сколько книг нужно продать, чтобы покрыть постоянные издержки в сумме 200 тыс. руб. Разделив 200 тыс. на 40, мы получим 5 тыс., т.е. именно столько книг необходимо продать, чтобы проект был рентабельным. В форме уравнения безубыточность выражается следующим образом (15, 16):

 

TFC = BEP × (P – VC), (15)

или

 

BEP = TFC / (P – VC). (16)

 

Используя формулы, мы получим на базе тех же данных те же результаты, как и при простом подсчете:

 

Р = 100 руб.;

VC = 60 руб.;

TFC = 200000 руб.;

ВЕР = TFC / (P – VC) = 200000 / 40 = 5000 книг.

 

Вычисление точки безубыточности, будучи сравнительно простой операцией, дает значительный объем полезной информации. Соотнося величину ВЕР и оценку объема продажи, получаемую методами анализа рынка, руководитель в состоянии сразу увидеть, будет ли проект прибыльным, как запланировано, и каков примерный уровень риска. Если анализ издательского рынка показал, что потенциал сбыта, составляет 8000 экземпляров, это значит, что издание будет прибыльным и сопряжено с относительно малым риском. Намерение продать всего, к примеру, 3500 книг было бы весьма рискованным.

Легко можно также установить, как влияет на прибыль изменение одной или большего числа переменных. Например, издатель увеличивает Р с 100 до 110 руб., ВЕР должна снизиться до 4000 книг, что должно произойти и при соответствующем изменении величины VC. Таким образом, анализ безубыточности помогает выявить альтернативные подходы, которые были бы более привлекательными для фирмы. Например, рынок сбыта научных книг гораздо уже, чем, скажем, рынок учебников по вводным курсам, поэтому издатели вынуждены выплачивать менее высокие гонорары авторам научных книг и отказываться от второго цвета при печати. Такой подход позволяет вдвое снизить общие издержки по сравнению с учебниками по вводным курсам. Отметим, однако, что в результате внешний вид книги ухудшается, а это может заставить потенциальных потребителей обратиться к продукции конкурента, в результате чего сбыт упадет ниже точки безубыточности.

Получив результаты по сбыту и данные по фактическим издержкам, руководство может вернуться к модели безубыточности для контрольной оценки. Если фактические значения постоянных и переменных издержек превышают те, что использованы для расчета точки безубыточности, это свидетельствует о необходимости корректирующих действий, Зачастую эти действия должны сводиться к новому анализу основы расчета. Как любые другие прогнозы и планы, те, что использованы в анализе безубыточности, могут быть ошибочными, и зачастую по причинам, не находящимся под контролем руководителя. К примеру, в начале 1990-х гг. многие издатели столкнулись с уменьшением прибыли в силу внезапного скачка цен на бумагу, который невозможно было полностью переложить на потребителей.

Объем производства, обеспечивающий безубыточность, можно рассчитать почти по каждому виду продукции или услуге, если соответствующие издержки удается определить.

Другие модели экономического анализа применяются для определения прибыли относительно инвестированного капитала, определения величины чистой прибыли, которую имеет в данный период фирма, и дивидендов на одну акцию внутри фирмы. Эти модели рассматриваются и курсах по финансам и бухгалтерскому учету.

6. Оптимальное линейное программирование. Необходимое условие оптимального подхода к планированию и управлению (принципа оптимальности) – гибкость, альтернативность производственно-хозяйственных ситуаций, в условиях которых приходится принимать планово-управленческие решения. Именно такие ситуации, как правило, и составляют повседневную практику хозяйствующего субъекта (выбор производственной программы, прикрепление к поставщикам, маршрутизация, раскрой материалов, приготовление смесей и т.д.).

Суть принципа оптимальности состоит в стремлении выбрать такое планово-управленческое решение , где x_j, () – его компоненты, которое наилучшим образом учитывало бы внутренние возможности и внешние условия производственной деятельности хозяйствующего субъекта.

Слова «наилучшим образом» здесь означают выбор некоторого критерия оптимальности, т.е. некоторого экономического показателя, позволяющего сравнивать эффективность тех или иных планово-управленческих решений. Традиционные критерии оптимальности – «максимум прибыли», «минимум затрат», «максимум рентабельности» и др.

Слова «учитывало бы внутренние возможности и внешние условия производственной деятельности» означают, что на выбор планово-управленческого решения (поведения) накладывается ряд условий, т.е. выбор осуществляется из некоторой области возможных (допустимых) решений D (эту область называют также областью определения задачи).

Таким образом, реализовать на практике принцип оптимальности – значит, решить экстремальную задачу вида:

 

max (min) f( ), (17)

∈ D,

 

где f( ) – математическая запись критерия оптимальности – целевая функция. Задачу условной оптимизации обычно записывают таким образом:

Вектор (набор управляющих переменных x_j, где ) называется допустимым решением, или планом задачи оптимального программирования, если он удовлетворяет системе ограничений. А тот план (допустимое решение), который составляет максимум или минимум целевой функции f(x₁,x₂, … x_n), называется оптимальным планом (оптимальным поведением, или просто решением) задачи оптимального программирования.

Таким образом, выбор оптимального управленческого поведения в конкретной производственной ситуации связан с проведением с позиций системности и оптимальности экономико-математического моделирования и решением задачи оптимального программирования.

7. IDEF-технологии моделирования. Своим появлением семейство стандартов IDEF (Integrated Definition – интегрированное определение) во многом обязано появившейся в 1980-х гг. технологии автоматизации разработки информационных систем CASE (Computer Aided Software Engineering). До настоящего времени эта технология с успехом применяется при разработке разнообразного программного обеспечения. Однако в последнее время CASE-технологии приобретают все большее распространение для моделирования и анализа деятельности предприятий, предоставляя богатый набор возможностей для оптимизации, или, в терминах CASE, реинжиниринга, технологических процедур, выполняемых этими предприятиями, – бизнес-процессов.

IDEF0, ранее известный как технология структурированного анализа и разработки SADT (Structured Analysis and Design Technique – технология структурного анализа и моделирования), был разработан компанией «SofTech, Inc.» в конце 1960-х гг. и представлял собой набор рекомендаций по построению сложных систем, которые предполагали взаимодействие механизмов и обслуживающего персонала. Подход SADT относится к классу формальных методов, используемых при анализе и разработке систем. В настоящее время используются методики функционального, информационного и поведенческого моделирования и проектирования, в которые входят IDEF-модели, приведенные в таблице 2.

 

Таблица 2 – Перечень моделей, использующих IDEF-модели

 

Название модели	Назначение
IDEF0	Функциональное моделирование (Function Modeling Method)
IDEFI и IDEFIX	Информационное моделирование (Information and Data Modelling Method)
IDEF2	Поведенческое моделирование (Simulation Modeling Method)
IDEF3	Моделирование деятельности (Process Flow and Object Stale Description Capture Method)
IDEF4	Объектно-ориентированное проектирование (Object-oriented Design Method)
IDEF5	Систематизация объектов приложения (Ontology Description Capture Method)
IDEF6	Использование рационального опыта проектирования (Design Rational Capture Method)
IDEF8	Взаимодействие человека и системы (Human-System Interaction Design)
IDEF9	Учет условий и ограничений (Business Constraint Discovery)
IDEF14	Моделирование вычислительных сетей (Network Design)

Удобные средства визуального представления информации, описанные в стандартах семейства IDEF, могут применяться как для описания деятельности произвольной компании, так и для принятия обоснованных решений в сфере реинжиниринга бизнес-процессов – оптимизации функционирования компании на рынке.

Таким образом, методы ситуационного анализа и методы моделирования представляют широкий спектр эффективных инструментов повышения качества и обоснованности управленческих решений на данном этапе процесса разработки управленческих решений.