Business Engineering Group | Главная страница Бизнес Инжиниринг Групп | Главная страница Написать письмо Написать письмо Карта сервера Карта сайта
Бизнес Инжиниринг Групп
ЧаВо Форум Контакты Прайс
ЧаВо
Форум
Контакты
Прайс
О фирме
Консалтинг
Обучение
Инструменты
Клиенты
е-Государство
Теория
Публикации
Инновационная экономика и организационный менеджмент

Организационное моделирование на основе онтологий

Обзор отечественного и зарубежного опыта

Онтологический инжиниринг и управление знаниями

Логика принятия решений в современном бизнесе

Хрестоматия по организационному менеджменту

Задайте нам вопрос

Имя:

Компания:

Телефон:

E-mail:

Вопрос:
Введите число на рисунке:
Ближайшие семинары
Новый этап регулярного менеджмента - организация деятельности сегодня. Узнайте об этом на семинарах «Бизнес Инжиниринг Групп»
подробнее подробнее...
Главная | Теория | Хрестоматия по организационному менеджменту | Янг С. «Системное управление организацией»
Янг С.  |  Системное управление организацией     Содержание

Выбор методов

Предположим, что мы располагаем списком методов для каждого из этапов процесса формирования решений и что все руководители подразделений достаточно компетентны, чтобы пользоваться этими методами. Возникает вопрос: чем должны они руководствоваться при выборе набора (или наборов) методов для данного входа процесса решения проблемы? Из списка методов видно, что для различных входов пригодны различные комбинации методов.

Из приведенных в примере двадцати пяти методов, которые могут быть использованы при решении проблемы, теоретически можно составить много различных комбинаций. Конечно, весьма желательно иметь систему, которая включает в себя широкий диапазон методов, поскольку входы процесса решения проблемы разнообразны. Однако если мы хотим получить наиболее эффективное решение, следует отобрать те конкретные инструменты, которые лучше всего подходят для конкретной проблемы. Специалисту, выполняющему второй этап процесса формирования решения, возможно, потребуется знать, что лучше применить в данном случае: теорию выборочного метода или исследование надежности; на третьем этапе специалист должен будет решить, воспользоваться ли методом частной или множественной корреляции, регрессионным или факторным анализом или ограничиться экспертной оценкой. В точности одинаковых проблем, по-видимому, не существует, поэтому каждая из них требует специального подхода. Однако введение такого разнообразия в процесс формирования решений не противоречит требованию о том, что процесс должен быть заранее определен.

Таким образом, встает вопрос, как, имея конкретный вход процесса решения проблемы и располагая множеством комбинаций или наборов возможных методов, определить набор методов, который может дать наилучший результат?

Выбор методов может производиться на основе следующих шести требований:

1)практическая применимость метода;
2)стоимость использования метода;
3)выход, получаемый при применении метода;
4)достоверность метода,
5)стабильность решения, получаемого с помощью метода,
6)сбалансированность данного метода с другими методами.

Сначала мы рассмотрим сущность каждого из этих требований, а затем кратко остановимся на возможных стратегиях формирования набора методов, удовлетворяющего этим требованиям.

1. Практическая применимость метода. Методы, используемые для формирования решений, могут быть эффективны лишь при определенных условиях, и возможность их применения может быть сужена различными ограничениями. Например, при корреляционном анализе объем выборки должен быть не меньше тридцати. А по поводу ограничений при использовании метода критического пути профессор Джеральд Томпсон высказался так:

«Был построен простой математический алгоритм нахождения критического пути. Однако этот алгоритм предполагает, что для выполнения всех работ в том порядке, как они представлены на графике, имеется достаточно ресурсов. Если же рабочая сила или число машин ограничены, то такой простой ответ (бикритический путь) уже не справедлив».

Если мы хотим применить линейное программирование, используемые функции должны быть линейными. Чтобы эффективно применять моделирование, модель, с помощью которой мы пытаемся понять или проконтролировать реальные процессы, должна достаточно хорошо описывать эту реальность. Ирвин Бросс высказал следующее замечание по поводу недостатков моделирования:

«Использование моделирования также имеет определенные недостатки. В моделировании всегда таятся те опасности, которые присущи любой абстракции. Математически приемлемая модель может явиться результатом чрезмерных упрощений, и нет гарантии, что силы и средства, вложенные в построение модели, окупятся удовлетворительными предсказаниями. Впрочем, такой гарантии не может дать никакой подход.

Символический язык также имеет ограничения. Получение полезных результатов с помощью манипулирования символическими обозначениями может оказаться не под силу математику. В таких случаях использование прямых методов может оказаться более эффективным. В проблемах карточных игр, таких как пасьянс, может оказаться легче разложить большое число пасьянсов и определить вероятности прямым подсчетом, чем пытаться определить эти вероятности с помощью математического анализа».

Если предварительное рассмотрение проблемы показывает, что условия, необходимые для эффективного применения данных методов, не выполняются, эти методы должны быть исключены из рассмотрения. Кроме того, могут быть обнаружены ограничения, которые окажут влияние на возможность применения методов. Это может быть ограничение во времени, затрачиваемом на решение, и если необходимо получить решение за одну-две недели, а методы требуют больше времени, то они отвергаются.

Другим серьезным ограничением может явиться недостаток квалифицированного персонала. Мы уже говорили, что независимо от принятых в системе методов выработки решений организация должна укомплектовывать систему управления персоналом, обладающим навыками, необходимыми для решения проблем с использованием выбранных методов (к этому мы еще вернемся позднее в этой главе). Однако иногда может возникать «дефицит» необходимых навыков. Некоторые методы очень сложны, и, если не хватает персонала соответствующей квалификации, то глубина анализа окажется временно ограниченной степенью подготовки имеющегося персонала. Различия персонала по уровню подготовки или по степени владения определенными методами требуют, чтобы руководство высшего уровня указывало не только то, какие методы следует использовать, но и какой персонал обладает необходимыми навыками для работы над данной проблемой.

Наконец, может возникнуть (хотя бы временно) ограничение, которое состоит в том, что перед системой формирования решений стоит слишком большое число проблем, подлежащих решению; это может вынудить руководство высшего уровня обратиться к использованию таких методов, которые требуют мало времени.

2. Стоимость использования метода является второй характеристикой, используемой при выборе методов решения проблемы. Стоимость формирования решения всегда должна быть меньше, чем стоимость выхода, получающегося от применения данного набора методов решения. Конечно, чтобы получить такую оценку, нужно иметь ясное представление как о стоимости применения методов, так и об их эффективности. И хотя, вероятно, достаточно точную оценку дать затруднительно, разумные пределы ее возможных значений установить можно.

При подсчете полной стоимости использования каких-либо средств анализа необходимо принять во внимание время, расходы на содержание персонала и на оборудование (обычно при использовании любых методов затрачивается машинное время). Почасовую оплату персонала и стоимость машинного времени установить нетрудно, что же касается общего времени решения проблемы, то оно может очень сильно изменяться в зависимости от таких факторов, как доступность данных и число переменных. Стоимость сбора данных является одной из самых существенных статей расхода при решении проблемы. Если сбор данных включает в себя опрос потенциальных клиентов, обслуживаемых через рынок, и если предполагаемый объем данных велик, то стоимость сбора данных окажется весьма большой.

Далее, использование таких методов решения проблем, как моделирование (имитация) систем (для построения статистической модели одной фазы какой-либо операции организации) может потребовать нескольких лет работы и отнять много времени у руководителей. Использование таких методов, несомненно, стоит больше, чем интуитивное решение руководителя (выбор решения на основе «опыта руководителя», его «мнения» или «чувства ситуации»), которое не требует от него много времени.

3. Выход, получаемый при применении метода – третья характеристика методов, используемая при выборе методов для процесса решения проблемы, – это их эффективность. Если в результате выбора определенного набора методов решения конечный результат – решение проблемы организации – даст более высокую прибыль, то этот набор будет, по-видимому, удовлетворительным. Хотя некоторые методы дадут довольно хорошие решения проблем организации, возможно, найдутся другие, которые позволят получить оптимальные решения. В тех случаях, когда решение проблемы обещает очень высокую отдачу, может оказаться желательным использовать более дорогие, но и более точные методы анализа и собирать большее количество данных. Например, если фирма, которая поставляет на рынок игрушки, использует сравнительно дорогостоящий метод выбора игрушки, производство которой должно значительно увеличить объем сбыта, то выбор этого метода оправдан, поскольку он обещает высокую отдачу.

Если решение проблемы требует от организации крупных расходов, то даже небольшое увеличение точности результатов может дать значительный положительный эффект. Например, если фирма тратит на рекламу 50 млн. долл. в год, то может оказаться целесообразным применить дорогостоящий метод решения проблемы, чтобы выяснить, нельзя ли достигнуть той же эффективности рекламы за 49 млн. долл.

В общем случае приходится довольствоваться приблизительно оптимальными решениями, поскольку при увеличении точности решения стоимость требуемого для этого метода может возрастать быстрее, чем любые выгоды, которых можно ожидать. Если же для достижения небольшого увеличения эффективности решения требуются значительные усилия, то суммарный эффект применения такого метода (за исключением редких случаев) будет весьма незначителен. Ясно, что в таких случаях не следует рисковать большими затратами только ради незначительных улучшений.

4. Достоверность метода. Четвертым фактором, который следует учитывать при выборе методов для решения проблемы, является обеспечиваемый методом уровень достоверности. Иными словами, нужно знать, сколь крупные ошибки в данном решении являются допустимыми. При формировании решения следует интересоваться не только оценкой ожидаемой отдачи, но также и тем, насколько достоверна эта оценка, каковы предполагаемые пределы ее погрешности. Например, руководитель может предложить решение с ожидаемой прибылью 50 000 ± ± 100 000 долл.

Некоторые методы дают высокую достоверность результатов, и специалист, решающий проблему, может быть вполне уверен, что полученные значения оценок и фактические значения будут почти совпадать.

Когда достоверность заранее известна, степень неопределенности или риска в выборе решения уменьшается, и тот, кто утверждает решение, может даже предпочесть решение, приносящее меньшую прибыль, если оно более достоверно. Общим примером метода, обеспечивающего высокую достоверность, может являться статистическая модель, если она позволяет по заданным изменениям в измеряемых переменных с большой точностью предсказать, какое влияние это окажет на зависимые переменные.

При использовании интуитивных методов для выработки решений достоверность редко может быть установлена до получения фактических результатов, поскольку очень трудно применить тесты к решениям, которые получены неформальным или несистематическим путем. Хотя первоначально решение может казаться весьма многообещающим, его фактические результаты могут существенно отличаться от ожидаемых. Поэтому пользующийся интуитивным методом не может быть уверен в том, что предсказанная им прибыль действительно будет находиться в заранее определенном диапазоне значений. Вообще, когда мы имеем дело с оценкой потенциально крупных выигрышей или потерь, наилучший подход состоит в выборе такого набора методов, который обеспечивает самую высокую достоверность оценки ожидаемой отдачи.

5. Стабильность решения. Пятой характеристикой, которую следует учитывать при выборе методов формирования решения, является продолжительность использования решения, т. е. его стабильность. Если предполагается, что решение будет использоваться часто и на протяжении относительно долгого времени, то требуется его строгая стандартизация. Если необходимо составить новую процедуру учета, которая будет использоваться ежедневно на протяжении пяти лет, то при ее разработке следует проявить максимум предусмотрительности.

При выборе стабильности решения необходимо учитывать изменение структуры взаимосвязей между внешними факторами, что может потребовать непрерывной модификации решений. В таких случаях тщательная отработка решения может оказаться излишней, ибо за то время, пока разрабатывается точное решение, ситуация, на которую оно было рассчитано, может измениться и решение потеряет смысл. Поэтому при наличии динамичной ситуации оказываются удовлетворительными грубые аппроксимации.

6. Сбалансированность методов. Последним критерием отбора методов для процесса решения проблемы является требование сбалансированности данного метода с другими методами набора. Это требование заставляет использовать для разных этапов формирования решения взаимно совместимые методы. Решение должно всегда рассматриваться в целом, поэтому следует выяснить, что происходит при прохождении проблемы через весь процесс формирования решения. Ясно, что качество решения не может быть выше, чем то, которое обусловливается наименее эффективным этапом процесса формирования решения. Например, если на этапе выявления проблем пользоваться примитивными методами сбора данных, то на других этапах не следует применять сложный регрессионный анализ. Заранее известно, что на этапе проверки результатов решения, в такой области деятельности организации, как отношения с внешней социальной средой, измерение эффективности решения сопряжено с трудностями. В этом случае следует всячески избегать построения сложных математических моделей на третьем и четвертом этапах процесса формирования решения.

Профессор Вэйнрайт Мартин описал интересный случай, характерный для этого аспекта процесса формирования решения. Одна организация поставила перед ним проблему, которая заключалась в определении частоты профилактики электрических трансформаторов (в то время эта организация проводила профилактику каждые четыре месяца). Доктор Мартин собрал необходимые данные и затем построил математическую функцию, описывающую зависимость результата профилактики от затрат на нее. Его анализ показал, что без всякого ущерба для оборудования (но со значительной экономией для организации) такая профилактика могла бы проводиться раз в три-четыре года. Впоследствии он узнал, что применение его рекомендаций натолкнулось на большие трудности, поскольку их реализация предполагала значительное сокращение персонала, занятого профилактикой. Поскольку одна из целей организации (поддержание уровня занятости) не была ему указана, а оставалась подразумеваемой, возникло противоречие между первым этапом (определением целей организации) и последующими этапами процесса формирования решения. В этом случае – хотя второй, третий и четвертый этапы процесса формирования решений были осуществлены четко – первый этап (определение целей организации) был выполнен неудовлетворительно. Доктору Мартину сказали, что целью организации было уменьшение ее расходов, однако после того, как он представил свои рекомендации, стало ясно, что это не так.

Аналогичное замечание было сделано профессором Расселом Л. Акоффом:

«Практика внедрения результатов исследования операций оказывает значительное влияние на его методы. Дело в том, что обычно решения проводятся в жизнь персоналом, математические познания которого недостаточны. Следовательно, если специалисты по исследованию операций хотят, чтобы рекомендуемые ими правила формирования решений использовались, они должны упростить эти правила и сделать их доступными руководителям и исполнителям. Чаще всего это означает, что специалисты по исследованию операций должны либо упростить свои элегантные решения настолько, чтобы ими было легко пользоваться, либо, забыв об элегантности, разрабатывать грубые, зато простые, правила формирования решения. Специалисты по исследованию операций постепенно убеждаются в том, что лучше сделать приближенное решение, которое используется, чем точное, но никому не нужное решение.

Потребность в грубых, но простых решениях может возникать в проблемах, где критическим фактором является время выработки решений, или там, где имеются ограничения на ресурсы. Во многих случаях такие «решения» не слишком далеки от «оптимальных» (в смысле, который придают этому термину поклонники точного оптимума). Именно это является целью специалистов по исследованию операций – обеспечить, чтобы эффективность находилась в допустимых пределах.

Из своей практики исследование операций извлекло и другой важный урок. Решение должно быть «переведено» на язык тех, кто будет им пользоваться. В процессе этого перевода и последующей работы группа исследования операций почти всегда находит такие аспекты ситуации, которые не были приняты ею во внимание и учет которых обычно требует корректировки предложенного решения. Между выдачей рекомендации и ее успешной реализацией лежит долгий путь, и в настоящее время специалисты по исследованию операций вырабатывают трезвый подход к преодолению трудностей этого пути» .

После того как организация приобретает некоторый опыт в использовании различных методов решения конкретных проблем, становится более ясным, чем различаются эти проблемы, и это само по себе облегчает выбор методов. Чтобы улучшить выбор методов, проблемы могут быть классифицированы. Характерным признаком одного класса проблем является то, что они имеют множество возможных состояний и требуют многошагового процесса решения. При решении таких проблем обычно оказывается полезным использование динамического программирования. Или, например, при решении проблем, включающем манипуляцию управляемыми переменными для воздействия на непосредственно неуправляемые переменные, может оказаться полезным регрессионный анализ. Поступающие проблемы могут быть также классифицированы на проблемы очередей, размещения и запасов.

Следует также записывать, для решения каких проблем какие методы использовались. Впоследствии на базе собранных данных можно оценить удачи и неудачи и предсказать, насколько примененные методы были эффективны при решении подобных проблем.

<< Назад  |  Содержание  |  Далее >>  

Разделы: 
 
Ждем ваших звонков:
+7 (812) 6703162
191015, Россия, Санкт-Петербург,
Фуражный пер., д.3
© 1999-2019 Бизнес Инжиниринг Групп
Написать письмо в службу поддержки сайта Бизнес Инжиниринг Групп
admin@bigc.ru www.bigc.ru  
  Рейтинг@Mail.ru
Главная Новости Контакты Поиск Персональный раздел
© 2006-2007 Разработка сайта - компания Lenvendo Работает на “1С-Битрикс: Управление сайтом”