Туристическая библиотека
  Главная Книги Методички Отчеты ВТО Диссертации Законы Каталог
Теорія туризму
Філософія туризму
Рекреація та курортологія
Види туризму
Економіка туризму
Менеджмент в туризмі
Маркетинг в туризмі
Інновації в туризмі
Транспорт в туризмі
Право і формальності в туризмі
Державне регулювання в туризмі
Туристичні кластери
Інформаційні технології в туризмі
Агро - і екотуризм
Туризм в Україні
Карпати, Західна Україна
Крим, Чорне та Азовське море
Туризм в Росії
Туризм в Білорусі
Міжнародний туризм
Туризм в Європі
Туризм в Азії
Туризм в Африці
Туризм в Америці
Туризм в Австралії
Краєзнавство, країнознавство і географія туризму
Музеєзнавство
Замки і фортеці
Історія туризму
Курортна нерухомість
Готельний сервіс
Ресторанний бізнес
Екскурсійна справа
Автостоп
Поради туристам
Туристське освіта
Менеджмент
Маркетинг
Економіка
Інші

<<< назад | зміст | вперед >>>

Мескон М., Альберт М., Хедоурі Ф.

ОСНОВИ МЕНЕДЖМЕНТУ

ГЛАВА 8: МОДЕЛІ І МЕТОДИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

Введення

Ефективне прийняття рішень необхідно для виконання управлінських функцій. Не дивно тому, що процес прийняття рішень - центральний пункт теорії управління. Наука управління намагається підвищити ефективність організацій шляхом збільшення здатності керівництва до прийняття обґрунтованих об'єктивних рішень у ситуаціях виключної складності за допомогою моделей і кількісних методів. В даній главі ми розглянемо особливості моделювання, типи використовуваних моделей і деякі широко використовувані методи прийняття рішень, а також методи прогнозування, що застосовуються в рамках науки управління. Наша мета не в тому, щоб показати, як насправді застосовуються ці методи (ця тема гідна окремого курсу), ми, швидше, хочемо дати вам уявлення про можливості науки управління.

Прочитавши цю главу, ви познайомитеся з перерахованими на цій сторінці термінами і визначеннями.

Наука управління

Походження і центральний об'єкт науки управління

Як ми дізналися з нашого огляду історії менеджменту, концепція про можливість застосування наукових принципів для підвищення ефективності організації зародилася, коли управління як наука було ще в зародковому стані. Систематичне додаток наукового методу до проблем управління було фундаментом наукового управління. Однак витоки школи управлінської думки мають недавнє походження.

Наука управління зародилася в Англії в час другої світової війни, коли група вчених одержала завдання на рішення складних військових проблем, таких, як оптимальне розміщення споруд цивільної оборони і вогневих позицій, оптимізація глибини підриву протичовнових бомб і конвою транспортних караванів. У 50-60-ті рр. методологія була оновлена, перетворена в цілий ряд специфічних методів і стала все більш широко застосовуватися для вирішення проблем в промисловості і прийняття рішень у різних ситуаціях. Сьогодні моделі та методи науки управління використовуються для вирішення таких завдань, як регулювання транспортних потоків в містах і оптимізація графіку руху в аеропортах, складання графіків роботи класів і аудиторій в університетах, управління запасами в супермаркетах та універмагах, розробка нових видів продукції; розподіл витрат на рекламу різних видів продукції, планування матеріального забезпечення, розподіл устаткування і трудових ресурсів для виробництва різних виробів на заводі, складання графіка ігор у вищій бейсбольній лізі на сезон.

Центральний пункт науки управління полягає в тому, щоб «забезпечити керівників організації наукової базою для вирішення проблем, пов'язаних із взаємодією компонентів в організації інтересах останньої як цілого». Це важливо для всіх організацій, але особливо важким може бути застосування цього принципу у великих організаціях чинності високим ступенем спеціалізації. Як вказують, Черчмен, Акофф і Арнофф:

«В організації кожна функціональна одиниця (відділення, відділ або сектор) зобов'язана виконувати частину загальної роботи. Кожна така частина необхідна для досягнення загальних цілей організації. Результат такого поділу праці полягає, однак, у тому, що кожне функціональне підрозділ розробляє власні цілі. Наприклад, виробничий відділ зазвичай займається цілями зниження виробничих витрат і збільшення обсягу виробництва. Відділ маркетингу намагається знизити до мінімуму витрати на одиницю обсягу збуту, довести обсяг до максимуму. Фінансовий відділ намагається оптимізувати політику капіталовкладень організації. Відділ кадрів докладає всі сили, щоб наймати хороших працівників при мінімальних витратах і утримувати їх в організації і т.п. Ці цілі не завжди узгоджуються, по суті, вони часто вступають в суперечність один з одним».

Фахівці штабних служб по моделювання прийняття рішень та відповідним методам намагаються оцінити компроміси, можливі у зв'язку з розходженням цілей, і виявити альтернативні рішення, що забезпечують баланс суперечливих цілей. Розуміння підходу з позицій науки управління допоможе вам більш ефективно спілкуватися зі штабними фахівцями і працювати з ними над формулюванням ефективних рішень проблем організації.

Відмітні особливості науки управління

Сьогодні можна зустріти поняття «наука управління», «наука про прийняття рішень», «системний аналіз», «наука про системах», але найчастіше «дослідження операцій», які використовуються як взаємозамінні. Ці терміни поширюються на кількісні методи. Багато автори виразно могли б віднести методи, які ми розглядаємо в наступних розділах, у зв'язку з управлінням операціями, плануванням і засобами контролю, до методів науки управління. Незалежно від бажаної термінології, відмітні особливості науки управління як підходу такі:

1. Використання наукового методу.
2. Системна орієнтація.
3. Використання моделей.

Фундаментальною процедурою будь-якого наукового дослідження, вперше використаного на практиці школою наукового управління, є НАУКОВИЙ МЕТОД. Він складається з трьох етапів (рис. 8.1.).

Научный метод в управлении
Рис. 8.1. Науковий метод в управлінні.

1. Спостереження. Мова йде про об'єктивному зборі й аналізі інформації з проблеми і ситуації. Приміром, якщо розглядається залежність між потребою у виробах і рівнем запасів, керівник повинен оцінювати, як змінюється рівень запасів в залежності від попиту. (Сьогодні у великих організаціях цей і майже всі інші аспекти наукового аналізу зазвичай проводиться фахівцями штабних підрозділів).

2. Формулювання гіпотези. Формулюючи гіпотезу, дослідник виявляє наявні альтернативи - варіанти дій і їх наслідки для ситуації, а також робить прогноз, заснований на цих спостереженнях. Мета - встановлення взаємозв'язку між компонентами проблеми. Коли, наприклад, спостереження показує, що запаси будуть знижуватися, якщо попит протягом місяця зросте на 10%, керівник може спертися на гіпотезу, згідно з якою приріст запасів на певну величину попередить їх скорочення в подібній ситуації.

3. Верифікація. У третій фазі верифікації або підтвердження достовірності гіпотези дослідник перевіряє гіпотезу, спостерігаючи результати прийнятого рішення. Продовжуючи наш приклад, зазначимо, що керівник може справді збільшити запаси на величину, рекомендовану штабним фахівцем. Якщо при цьому запаси не падають і не ростуть понад заходи, гіпотезу слід визнати правильною. Якщо все-таки виникає брак продукції із зростанням попиту або запаси зростають настільки, що витрати на їх утримання стають надмірними, гіпотезу слід визнати недостовірною. В цьому випадку керівник повинен повернутися до першого етапу, додати до наявної інформацію, зібрану на етапі перевірки гіпотези, а також інші дані, після чого сформулювати нову гіпотезу.

Застосовуючи науковий метод для вирішення проблем управління, необхідно пам'ятати, що організація - це відкрита система, складається з взаємопов'язаних частин. Тому другою особливістю наукового підходу до управління є системна орієнтація.

Третя особливість науки управління - використання моделей. Моделювання часто необхідно в силу складності проблем управління та труднощі проведення експериментів в реальному житті.

Моделювання - це концепція, якої приділено багато уваги у нашому обговоренні. Найбільш помітний і, можливо, найбільш значний внесок школи наукового управління полягає у розробці моделей, що дозволяють приймати об'єктивні рішення в ситуаціях, занадто складних для простий причинно-наслідкового оцінки альтернатив. Багато з таких моделей настільки складні, що не всякий середній керівник в змозі скористатися ними самостійно. Однак, відсутність ґрунтовного уявлення про моделі може призвести керівника до методу проб і помилок і прийняття необдуманих рішень, замість застосування перевірених методів.

Моделювання

Що таке модель

Хоча деякі моделі, що використовуються наукою управління, настільки складні, що без комп'ютера обійтися неможливо, концепція моделювання проста. За визначенням Шеннона: «МОДЕЛЬ - це уявлення об'єкта, системи або ідеї в деякій формі, відмінній від самої цілісності». Схема організації, приміром, це і є модель, що представляє її структуру. Всі теорії управління, описані в даній книзі, суть моделі роботи організації або будь-якої її підсистеми. Ви скоро переконаєтеся, що існує багато інших прикладів моделей, з якими ви вже знайомі.

Головною характеристикою моделі можна вважати спрощення реальної життєвої ситуації, до якої вона застосовується. Оскільки форма моделі менш складна, а не відносяться до справи дані, затуманивающие проблему в реальному житті, усуваються, модель часто підвищує здатність керівника до розуміння і вирішення постають перед ним проблем. Модель також допомагає керівникові поєднати свій досвід і здатність до судження з досвідом і думками експертів.

Необхідність моделювання

Існує ряд причин, що обумовлюють використання моделі замість спроб прямого взаємодії з реальним світом. До них відносяться природна складність багатьох організаційних ситуацій, неможливість проведення експериментів в реальному житті, навіть коли вони необхідні, і орієнтація керівництва на майбутнє.

СКЛАДНІСТЬ. Як всі школи управління, наука управління намагається бути корисною у вирішенні організаційних проблем реального світу. Може здатися дивним, що можливості людини підвищуються при взаємодії з реальністю за допомогою її моделі. Але це так, оскільки реальний світ організації виключно складний і фактичне число змінних, відносяться до конкретної проблеми, значно перевершує можливості будь-якого людини й осягти його можна спростивши реальний світ за допомогою моделювання.

ЕКСПЕРИМЕНТУВАННЯ. Зустрічається безліч управлінських ситуацій, у яких бажано випробувати й експериментально перевірити альтернативні варіанти вирішення проблеми. Звичайно, керівники фірми/були б праві, якби вклали мільйони доларів в нове виріб, спочатку не встановивши експериментально, що воно буде функціонувати як намічено, і, ймовірно, буде прийнято споживачами. Певні експерименти в умовах реального світу можуть і повинні бути виконані. Коли фірма «Боїнг» проектує новий літак, «Ніссан» новий автомобіль, «Ай Бі Ем» - нову модель комп'ютера, вони завжди виготовляють зразок, перевіряють його в реальних умовах і тільки потім починають повномасштабне виробництво. Але пряме експериментування такого типу дорого коштує і вимагає часу. Уявіть, скільки коштував би автомобіль і як мало було б у ньому нововведень, якщо б фірма «Дженерал Моторс» у насправді, виготовляла і відчувала кожну з тисяч деталей, придуманих інженерами фірми заради потенційних вдосконалень. І тут на допомогу приходять моделі. В прикладі 8.1. описано моделювання на фірмі «Ти Ар Дабл Ю».

ПРИКЛАД 8.1.
Як моделювання допомагає в роботі керівництву фірми «Ти Ар Дабл Ю»

Р-н Армбрастер - ексцентричний рухливий чоловік з темними проникливими очима і нервовими руками, постійно вычерчивающими в повітрі якісь креслення. Коли він навчався на інженера-механіка в університеті, в літній час працював у відділі листів фірми «Ти Ар Дабл Ю». За шість років роботи він занурився в аналітичні дослідження і статистику. Ступінь магістра по організації виробництва і управлінню отримав в університеті штату Оклахома, а потім додав до нього диплом магістра ділового адміністрування з маркетингу та фінансів в першому своєму університеті. Отримані наукові ступені допомогли йому, як він сам вважає, «уникнути розкладання паперів по шухлядах, перебуваючи в служінні у комп'ютера» на самому початку його кар'єри у фірмі.

Цю кар'єру він почав в 1965 р. як інженер по надійності у групі авіаційних двигунів. Але не до такої роботи він прагнув, тому в 1967 р. зайнявся комп'ютерним моделюванням для керівництва корпорації.

Моделювання на комп'ютерах тоді тільки починалося як засіб прогнозування для прийняття довгострокових стратегічних рішень та з метою відділення перспектив внутрішнього розвитку від прогнозів зростання через придбання нових підприємств. Серія пам'ятних записок та нарад переконали в необхідності цієї роботи. Засновник фірми Симон Рамо в записці від 1966 р. вперше сказав про необхідність побудови математичних кривих росту, за якими можна було б прогнозувати фінансові та оперативні результати діяльності на далеку перспективу з урахуванням різних економічних обставин. До часу, коли Армбрастер був призначений на нову посаду, через рік після цих подій, обсяг роботи значно зріс, але подання про роботу все ще були дуже непевними. «З 1967 р. я займаюся приблизно одним і тим же, але в різних конторах, тому що вони ніколи не знали, куди мене краще приткнути,» - каже він. Спочатку це був відділ обробки даних, потім бюро головного бухгалтера, потім робота при віце-президента з фінансів. «Це стало першим реальним визнанням суті моєї роботи», - говорить Армбрастер. Наступним його начальником став віце-президент по економіці, тобто його статус підвищився ще на один пункт. У 1973 р. була створена нова посада - віце-президент з планування і розвитку, і з тих пір Армбрастер очолює відділ при ньому.

Безсумнівно, його досягнення до теперішнього часу значні. «Не дивуюся, бачачи людей на зразок мене застряглими де-небудь в бухгалтерському відділі, - говорить г-н Армбрастер. - Моя продукція - це не те, що можна поширювати в організації. Вище керівництво повинно зрозуміти суть аналізу і захотіти отримати його результати настільки, аби нагнутися і підняти їх». Основна продукція Армбрастера і його молодого помічника Джона Кеога з дипломом МБА - «прогноз зверху-вниз», стопка машинописних аркушів, таблиць з фінансовими даними, діаграм і графіків, направляється президенту фірми тричі в році. У них прогнозуються основні фінансові та оперативні показники, включаючи прибуток, потреби в оборотному капітал і прибуток на капітал на п'ять років вперед; крім того збут фірми диференціюється по 15 сфер діяльності.

«Мета нашої роботи - зрозуміти, скільки саме показників роботи фірми в дійсності знаходиться під контролем керівництва і скільки їх залежить від примх економіки, - говорить Армбрастер. - Це допомагає керівництву вибирати варіант бажаного майбутнього і ті або інші цілі, а не просто відпускати корпорацію дрейфувати по волі хвиль». Наприклад: «Метлер може переглянути прогноз і сказати якомусь начальнику виробництва: «Забудь, що бізнес залежить від милості економіки. Використовуй своє час на творчість. Подумай, де і що ти можеш у себе зробити, щоб домогтися змін, - говорить г-н Армбрастер. - Ми довели, що керівництво може набагато твердіше тримати долю компанії в своїх руках, ніж прийнято було думати раніше».

За останні три роки короткострокова «від кварталу до кварталу» частина прогнозу типу «зверху-вниз» стала набагато точніше відображати очікувану від виробничої діяльності прибуток, ніж традиційні прогнози типу «знизу-вгору», що складаються щоквартально виробничими відділеннями.

Побудова різноманітних комп'ютерних моделей, роблять можливим саме прогнозування, перетворилося в кропітка процес наукових досліджень і розробок. Прогнозування все ще прогресує, стаючи більш деталізованим і точним. «Дані, що формуються під тиском вимог федеральних для всяких відомств типу Агентства з охорони навколишнього середовища, Податкового управління і т.п. - це не найкорисніші дані для управління компанією, тому доводиться йти від них і генерувати власні дані», - говорить Армбрастер.

Це змушує його висіти на телефоні для отримання потрібної інформації. Іноді доводиться наносити візити фінансистам виробничих відділень, щоб «завести друзів і переконати їх викопати з архівів те, що мені потрібно». Він додає: «Люди внизу дуже чутливі до запитам керівництва щодо даних, з-за яких від них можуть вимагати збільшити час роботи та старанність. Це завжди проблема». Якість інформації - болюче питання. «Іноді ми намагаємося заглянути в майбутнє з допомогою даних, а сміття, - каже він. - Я добре переношу подвійність, але деколи просто злить, що ніколи не можна бути впевненим у тому, що ти дійсно знаєш про те, що відбувається внизу. Він обережно домагався довіри до себе кілька років і охороняє його вельми ревно. Тим не менш неякісна інформація іноді прослизає в прогноз чинності спотворень з-за внутрішніх реорганізацій, зміни порядку закупівель та ведення звітності, я трапляється, при зустрічі з керівництвом справу для виробничника обертається погано. Нещодавно віце-президент одного з відділень «подзвонив і довго буквально «жував моє вухо», оскільки я представив наверх погані дані», - розповідає Армбрастер.

Інша проблема - час. Армбрастер, його помічник і эконометрист фірми ван Бусман близько 80% свого часу проводять разом, працюючи як група, щоб задовольнити зростаючі запити вищого керівництва, що вимагає інформації більше і швидше. «Є небезпека, що нас залюбят до смерті, - говорить Армбрастер. - Ми просто не можемо охопити все, що хочемо зробити». Замість обіду, він часто прослизає до комп'ютера, щоб зайнятися своїми розрахунками.

Армбрастер допускає, що, в певною мірою відчувається їм дефіцит часу створено їм самим. «Якщо б іноді я не складав якогось особливого доповіді, ніхто нічого б не втратив, оскільки вони навіть не знають, що він складається, - говорить він. - Але я знаю, що доповідь має бути складений і відчуваю себе зобов'язаним».

Джерело: Richard Martin, «The Managers,» The Wall Street Journal, April 18, 1977, p. 1. Reprinted by permission of The Wall Street Journal, Dow Jones & Co., Inc. 1977. All rights reserved.


Існують незліченні критичні ситуації, коли потрібно прийняти рішення, але не можна експериментувати в реальному житті. Наприклад, коли фірма «Фольксваген» вирішила побудувати виробниче підприємство в США, їй довелося вибирати місце з достатньою забезпеченням робочою силою, сприятливими умовами оподаткування та економічно підходить з погляду приймання необхідних матеріалів і відвантаження готових автомобілів. Їй довелося, потім визначати послідовність складання багатьох тисяч деталей моделі «Реббіт», з'ясовувати, які деталі завод міг би робити сам, а які купувати, встановлювати необхідні рівні запасів кожній деталі. Ясно, що фірма не могла вирішити ці проблеми, побудувавши в порядку експерименту в кожному можливому місці по заводу, та ще й за кількома проектів.

ОРІЄНТАЦІЯ УПРАВЛІННЯ НА МАЙБУТНЄ. Неможливо спостерігати явище, яке ще не існує і може бути ніколи не відбудеться, як і проводити прямі експерименти. Однак багато керівників прагнуть розглядати тільки реальне й відчутне, і це, в кінцевому рахунку, має виразитися в їхньому повороті до чого-то мабуть. Моделювання - єдиний до теперішнього часу систематизований спосіб побачити варіанти майбутнього і визначити потенційні наслідки альтернативних рішень, що дозволяє їх об'єктивно порівнювати. Як зазначає Девід Б. Херц:

«Керівник повинен вибрати кращу з наявних альтернатив, щоб розподілити свої ресурси, встановити для себе і інших послідовність дій, залучити нових люден і матеріальні ресурси. Для цього йому потрібно довіритися деякими описами особливостей і стабільності середовища, в якій проявляться наслідки рішень як у короткій, так і довгостроковій перспективі. Він повинен представляти всю невизначеність такого середовища, яка одночасно є неминучою і непередбачуваною».

Моделі науки управління найбільшою мірою пристосовані до цим цілям і як потужне аналітичне засіб дозволяють долати безліч проблем, пов'язаних з прийняттям рішень в складних ситуаціях.

Типи моделей

Перш ніж розглядати широко використовувані сучасними організаціями моделі і завдання, для вирішення яких вони найбільш придатні, необхідно коротко описати три базових типи моделей. Мова йде про фізичних, аналогових та математичних моделях.

ФІЗИЧНА МОДЕЛЬ. Фізична модель представляє те, що досліджується, за допомогою збільшеного чи зменшеного опису об'єкта або системи. Як вказує Шеннон: «Відмінна характеристика фізичної (званої іноді «портретної») моделі полягає в тому, що в деякому змісті вона виглядає як модельована цілісність».

Приклади фізичної моделі - синька креслення заводу, його зменшена фактична модель, зменшений у визначеному масштабі креслення проектувальника. Така фізична модель спрощує візуальне сприйняття і допомагає встановити, чи зможе конкретне устаткування фізично розміститися в межах відведеного для нього місця, а також дозволити сполучені проблеми, наприклад, розміщення дверей, прискорює рух людей і матеріалів. Автомобільні та авіаційні підприємства завжди виготовляють фізичні зменшені копії нових засобів пересування, щоб перевірити певні характеристики типу аеродинамічного опору. Будучи точною копією, модель повинна поводити себе аналогічно розробляється новому автомобілю чи літаку, але при цьому коштує вона багато менше справжнього. Подібним чином будівельна компанія завжди будує мініатюрну модель, перш ніж почати будівництво виробничого чи адміністративного корпусу або складу.

АНАЛОГОВА МОДЕЛЬ. Аналогова модель представляє досліджуваний об'єкт аналогом, який поводиться як реальний об'єкт, але не виглядає як такий. Графік, що ілюструє співвідношення між обсягом виробництва і витратами (рис. 8.2.), є аналоговою моделлю. Графік показує, як впливає рівень виробництва на витрати.

Аналоговая модель
Рис. 8.2. Аналогова модель (графік, є аналоговою моделлю, показує залежність між кількістю виробленої фарби та витратами з розрахунку на 1 галон).

Інший приклад аналогової моделі - організаційна схема. Вибудовуючи її, керівництво в стані легко уявити собі ланцюги проходження команд і формальну залежність між індивідами та діяльністю. Така аналогова модель явно більш простий і ефективний спосіб сприйняття і прояву складних взаємозв'язків структури великої організації, ніж, скажімо, складання переліку взаємозв'язків всіх робітників.

МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ. В математичної моделі, званої також символічною, використовуються символи для опису властивостей або характеристик об'єкту чи події. Приклад математичної моделі і її аналітичної сили як засобу, що допомагає нам розуміти виключно складні проблеми, - відома формула Ейнштейна Е = мс2. Якби Ейнштейн не зміг побудувати цю математичну модель, в якій символи замінюють реальність, малоймовірно, щоб у фізиків з'явилася навіть віддалена ідея про взаємозв'язок матерії та енергії.

Ймовірно, математичні моделі відносяться до типу моделей, що найчастіше використовуються при прийнятті організаційних рішень. Рис. 8.2. ілюструє залежність між обсягом виробництва і витратами, описувану за допомогою моделі: З = PV(0,1) + 2500. Згідно цієї моделі, витрати (З) дорівнюють обсягу виробництва (PV), помноженому на 0,1, плюс 2500. Нижче в даній главі ми розглянемо деякі поширені математичні моделі. Спочатку ж досліджуємо основні етапи побудови моделі.

Процес побудови моделі

Побудова моделі, як і управління, є процесом. Основні етапи процесу - постановка задачі, побудова, перевірка на достовірність, застосування і відновлення моделі.

ПОСТАНОВКА ЗАВДАННЯ. Перший і найбільш важливий етап побудови моделі, здатний забезпечити правильне рішення управлінської проблеми, полягає в постановці завдання. Правильне використання математики або комп'ютера не принесе ніякої користі, якщо сама проблема не буде точно діагностована. Згідно Шеннону: «Альберт Ейнштейн одного разу сказав, що правильна постановка завдання важливіше навіть, ніж її рішення. Для перебування прийнятного чи оптимального рішення задачі потрібно знати, в чому вона складається. Як ні просто і прозоро дане твердження, надто багато фахівці в науці управління ігнорують очевидне. Мільйони доларів витрачаються щорічно на пошуки елегантних і глибокодумних відповідей на невірно поставлені питання».

Розглядаючи цю тему, Чарлз Дж. Хітч, працював раніше в міністерстві оборони, вказує: «З досвіду знаю, що саме важкий для фахівця з системного аналізу - не техніка аналізу. По суті справи, методи, використовувані нами в бюро міністра оборони, як правило, прості і старомодні. Корисного і продуктивного аналітика відрізняє вміння сформулювати (спроектувати) завдання».

Далі, з того тільки, що керівник обізнаний про наявність проблеми, зовсім не випливає факт ідентифікації істинної проблеми. Керівник зобов'язаний уміти відрізняти симптоми від причин. Розглянемо для приклад фармацевтичну компанію, яка отримує безліч скарг від аптек з-за затримок з виконанням їхніх замовлень. Справжня проблема, як виявилося, не в цій затримці. Вивчення питання показало, що замовлення затримуються через виробничих труднощів на трьох хімічних підприємствах фірми. Це було викликано нестачею вихідних хімічних реагентів і запасних частин до обладнання, що в свою чергу було зумовлено неякісним прогнозуванням потреби в матеріалах і запасних частинах.

ПОБУДОВА МОДЕЛІ. Після правильної постановки задачі наступним етапом процесу передбачена побудова моделі. Розробник повинен визначити головну мету моделі, які вихідні нормативи або інформацію передбачається одержати, використовуючи модель, щоб допомогти керівництву вирішити поставлене перед ним проблему. Якщо продовжити наведений вище приклад, потрібна вихідна інформація повинна представляти точні нормативи часу і кількості підлягають замовлення вихідних матеріалів і запасних частин.

В доповнення до встановлення головних цілей, фахівець з науки управління повинен визначити - яка інформація потрібно для побудови моделі, що задовольняє цим цілям і видає на виході потрібні відомості. У нашому випадку необхідною інформацією буде точний прогноз потреби з кожного вихідного реагенту, відомості про характер закуповуються матеріалів у кожному виді продукції, очікуваної довговічності деталей обладнання, термін служби кожної деталі і т.п.

Може статися, часто з відомою часткою ймовірності, що ця необхідна інформація розкидана по багатьом джерел.

До інших факторів, що потребують урахування при побудові моделі, слід віднести витрати і реакцію людей. Модель, яка коштує більше, ніж уся завдання, що вимагає рішення з допомогою моделі, звичайно, не внесе ніякого вкладу в наближення до цілей організації. Подібним чином, надмірно складна модель може бути сприйнята кінцевими користувачами як загроза і відкинута ними. Таким чином, для побудови ефективної моделі керівникам і фахівцям з науки управління слід працювати разом, взаємно погоджуючи потреби кожної сторони. Школа наукового управління визнає ці потенційні проблеми. Модель, побудована з метою отримання інформації про те, як кидати м'яч у бейсболі, описана в прикладі 8.2.

ПРИКЛАД 8.2.
Гра в цифри з оклендську командою «А»

Ніхто з тих, хто пов'язаний з бейсбольною командою «А», що знаходиться в Окленді - містечку поблизу Сан-Франциско, - у минулому році не бачив більше кидків, ніж Джей Елвес. Справа в тому, що він бачив кожен кидок.

Починаючи з весняних тренувань і до початку жовтня він бачив кожен кидок і всі їх реєстрував. Як фахівець з комп'ютерної статистикою він провів весь сезон за пультом улюбленого комп'ютера моделі «Еппл II Плюс». Між справою Елвес може повідомити вам середній за останні два роки бал гравців Дуейна Мерфі проти Скотта МакГрегора, сказати, як тримав удар Майк Хіт проти кидків з лівої руки, як Дейв Лопес обходився з гравцями на фініші, і багато іншого.

Коментатори Лон Сіммонс і Білл Кінг знайшли матеріал чудовим і основну його частину запустили в ефір. Але тренер Білл Мартін комп'ютерні роздруківки вважав образою. «У мене ось тут, - казав Біллі, показуючи на свою голову. - Я не потребую цієї нісенітниці.»

Однак цифри допомагають виявити дещо пропущене з статистики за минулий сезон. Джеф Берроуз, приміром, набирав 0,220 вдень і 0,304 вечорами. Узин Гросс мав 0,321 на штучному покритті, але все 0,239 на траві. На Хіта (0,338) можна було ставити в позиції нападу проти таких бігунів, як Лопес (0,234). У цьому сезоні має намір зібрати Елвес набагато більш докладну інформацію. «У мене буде записано, куди був відбитий кожен м'ячик, - каже він, - куди потрапляють удари гравця на лінії, куди лягають його аути. Це дозволить визначити тенденції».

Так само важливо, що комп'ютерна інформація фіксує тенденції у грі суперника, і, якщо тренер бачить певну картину, він в змозі скоригувати гру захисників. «Ця робота стає захоплюючим, - каже Елвес, - коли ти дійсно впливаєш на гру».

Час від часу в минулому році і тренер Мартін виявляв інтерес. Так, гравець команди суперників Боб Оучинко як-то увечері сказав журналістам, що без проблем міг би побити оклендца Реггі Джексона. Мартін попросив Элвеса дати інформацію - ів насправді Реггі мав 1 до 9 проти Оучинко. Наступного разу Мартін вже не так чинив опір ідеї не ставити їх один проти одного.

Однак найчастіше Елвес працював безпосередньо на коментаторів. «Коли ігри проходять в Окленді, перед Біллом і Лоном варто по монітору, - розповідав він, - вони відразу бачать середній бал гравця за подач за сезон і його успіхи. Вони можуть отримати його показники вдома і на виїзді, проти конкретного подає, в іграх з конкретною командою, навіть його досягнення в тій чи іншій позиції».

«У бейсболі досить сильний людський елемент, - каже Елвес. - Якщо ви будете напирати на цифри, погубите гру. Ідея полягає в тому, щоб використовувати комп'ютер, але не давати йому поневолити мозок».

Тренер має намір використовувати інформацію Элвеса, в основному, для передігровому підготовки. «Гравці, обговорюючи майбутнього суперника, зазвичай сперечаються, хто, приміром, відбиває високо, а хто низько, або де зручніше за все стояти проти певної подачі. Наші подають будуть про все знати заздалегідь».

Джерело: San Francisco Chromicle, March 25, 1983, pp. 77, 80. Reprinted with permission.


ПЕРЕВІРКА МОДЕЛІ НА ДОСТОВІРНІСТЬ. Після побудови моделі її варто перевірити на достовірність. Один з аспектів перевірки полягає у визначенні ступеня відповідності моделі реальному світу. Фахівець з науки управління повинен встановити - чи всі істотні компоненти реальної ситуації вбудовані в модель. Це, звичайно, може виявитися непростою справою, якщо задача складна. Перевірка багатьох моделей управління показала, що вони не досконалі, оскільки не охоплюють усіх релевантних змінних. Природно, чим краще модель відображає реальний світ, тим вище її потенціал як засобу надання допомоги керівнику в ухваленні гарного рішення, якщо припустити, що модель не занадто складна у використанні.

Другий аспект перевірки моделі пов'язаний з установленням ступеня, у якій інформація, одержувана з її допомогою, дійсно допомагає керівництву впоратися з проблемою.

Продовжимо наш приклад. Якщо б модель для фармацевтичної фірми дійсно забезпечила керівництво достовірної інформацією про те, як часто і в яких кількостях слід замовляти матеріали і запасні частини, її можна було вважати корисною, оскільки вихідна інформація дозволила б керівництву прийняти ефективні коригуючі заходи щодо затримок поставок.

Хороший спосіб перевірки моделі полягає у випробуванні її на ситуації з минулого. Фармацевтична фірма могла б докласти свою модель до вирішення проблеми запасів за останні три року. Якщо модель точна, рішення проблеми запасів з використанням конкретних кількісних і часових показників повинно виявити конкретні причини, призвели до затримок. Керівництво могло б також визначити, чи змогла отримана на моделі інформація (якщо її вдалося б отримати) допомогти в вирішенні виробничих труднощів і ліквідації затримок.

ЗАСТОСУВАННЯ МОДЕЛІ. Після перевірки на достовірність модель готова до використання. Як говорить Шеннон, ні одну модель науки управління «не можна вважати успішно вибудованою, поки вона не прийнята, не зрозуміла, і не застосована на практиці» . Це здається очевидним, але найчастіше виявляється одним із найбільш тривожних моментів побудови моделі. Згідно з одним обстеження відділів, аналізують операції на корпоративному рівні, лише близько 60% моделей науки управління були використані повною або майже повною мірою. В інших обстеженнях також встановлено, що фінансові керівники американських корпорацій і західноєвропейські керуючі маркетингом недостатньо широко використовують моделі для прийняття рішень . Основна причина недовикористання моделей керівниками, які повинні їх застосовувати, можливо полягає в тому, що вони їх бояться або не розуміють.

Якщо моделі науки управління створюються фахівцями штабних служб (а так зазвичай і буває), лінійні керівники, для яких вони призначені, повинні брати участь у постановці задачі і встановлення вимог щодо інформації, одержуваної з моделі. Згідно дослідженнями, коли це має місце, застосування моделей збільшується на 50%. Крім того, таких керівників слід навчити використовувати моделі, пояснивши серед іншого, як модель функціонує, які її потенційні можливості і обмеження.

ОНОВЛЕННЯ МОДЕЛІ. Навіть якщо застосування моделі виявилося успішним, майже напевно вона зажадає оновлення. Керівництво може знайти, що форма вихідних даних не ясна або бажані додаткові дані. Якщо цілі організації змінюються таким чином, що це впливає на критерії прийняття рішень, модель необхідно відповідним чином модифікувати. Аналогічним чином, зміна в зовнішньому оточенні - наприклад, поява нових споживачів, постачальників або технологій - може знецінити допущення і вихідну інформацію, на яких ґрунтувалася модель при побудові.

Загальні проблеми моделювання

Як всі засоби і методи, моделі науки управління може призвести до помилок. Ефективність моделі може бути знижена дією ряду потенційних погрішностей. Найбільш часто зустрічаються - недостовірні вихідні допущення, обмежені можливості отримання потрібної інформації, страхи користувача, слабке використання на практиці, надмірно висока вартість.

НЕДОСТОВІРНІ ВИХІДНІ ДОПУЩЕННЯ. Будь-яка модель спирається на деякі вихідні припущення або передумови. Це можуть бути піддаються оцінці передумови, наприклад, що витрати на робочу силу в наступні шість місяців складуть 200 тис. дол. Такі припущення можна об'єктивно перевірити і прорахувати. Ймовірність того, що вони точні, буде висока. Деякі передумови не піддаються оцінці і не можуть бути об'єктивно перевірені. Припущення про зростання збуту в майбутньому році на 10% - приклад допущення, не піддається перевірці. Ніхто не знає напевно, чи відбудеться це дійсно. Оскільки такі передумови є основою моделі, то точність останньої залежить від точності передумов. Модель не можна використовувати для прогнозування, наприклад, потреби в запасах, якщо неточні прогнози збуту на майбутній період.

На додаток до допущеннях з приводу компонентів моделі, керівник формулює передумови щодо взаємозв'язків всередині неї. Приміром, модель, призначена допомогти в рішенні про тому, скільки галонів фарби різних типів слід виробляти, повинна, ймовірно, включати припущення щодо залежності між продажною ціною і прибутком, а також вартістю матеріалів і робочої сили. Точність моделі залежить також від точності цих взаємозв'язків.

ІНФОРМАЦІЙНІ ОБМЕЖЕННЯ. Основна причина невірогідності передумов і інших утруднень - це обмежені можливості в отриманні потрібної інформації, які впливають і на побудову, і на використання моделей. Точність моделі визначається точністю інформації з проблемі. Якщо ситуація надзвичайно складна, фахівець з науки управління може бути не в змозі отримати інформацію по всіх релевантних факторів або вбудувати її в модель. Якщо зовнішнє середовище рухлива, інформацію про неї слід оновлювати швидко, але це може бути нереалізованим або непрактичним.

Іноді при побудові моделі можуть бути проігноровані суттєві аспекти, оскільки вони не піддаються вимірюванню. Наприклад, модель визначення ефективності нової технології буде некоректною, якщо в неї вбудована тільки інформація про зниження витрат згідно з збільшенням спеціалізації. Як показано на прикладі вугільної шахти в гол. 3, важко передбачуване і вимірюється вплив психологічних установок робочих також відбивається на продуктивності. Якщо робітникам не подобається новий процес, то зростання витрат з причини прогулів, висока плинність кадрів і затори на виробничих лініях можуть перешкодити приросту продуктивності.

Загалом, побудова моделі найбільш важко в умовах невизначеності. Коли необхідна інформація настільки невизначена, що її важко одержати, виходячи з критерію об'єктивності, керівнику, можливо, доцільніше покластися на свій досвід, здатність до судження, інтуїцію і допомогу консультантів.

СТРАХ КОРИСТУВАЧІВ. Модель не можна вважати ефективною, якщо нею не користуються. Основна причина невикористання моделі полягає в тому, що керівники, яким вона призначена, не можуть цілком розуміти одержувані з допомогою моделі результати і тому її бояться застосовувати. Опитування журналом «Форчун» віце-президентів по виробництву з 500 фірм підтвердив, що основна перешкода для використання моделей науки управління віце-президентом - це недолік у них знань в цій області.

Група дослідників прийшла до висновку, для боротьби з цим можливим страхом фахівцям з кількісних методів аналізу слід значно більше часу приділяти ознайомленню керівників з можливостями і порядком використання моделей. Керівники повинні бути підготовлені до застосування моделей, а вищому керівництву слід підкреслювати, наскільки значно успіх організації залежить від моделей і як вони підвищують здатність керівників ефективно планувати і контролювати роботу організації.

СЛАБКЕ ВИКОРИСТАННЯ НА ПРАКТИЦІ. Згідно ряду досліджень рівень методів моделювання в рамках науки управління перевершує рівень використання моделей. Як зазначалося вище, одна з причин такого стану справ - страх. Інші причини - це недолік знань і опір змінам. Дана проблема підкріплює бажаність того, щоб на стадії побудови моделі штабні фахівці залучали до цієї справи користувачів. Коли люди мають можливість обговорити та краще зрозуміти питання, метод або передбачуване зміна, їх опір зазвичай знижується.

НАДМІРНА ВАРТІСТЬ. Вигоди від використання моделі, як і інших методів управління, мають з надлишком виправдовувати її вартість. При встановленні витрат на моделювання керівництву слід враховувати витрати часу керівників вищого і нижчого рівнів на побудова моделі і збір інформації, витрати і час на навчання, вартість обробки та зберігання інформації.

Огляд моделей науки управління

Число всіляких конкретних моделей науки управління майже так само велике, як і кількість проблем, для вирішення яких вони були розроблені. Нижче наводиться загальний опис деяких найбільш поширених типів. Наша мета полягає не в поясненні способів їх використання, а в тому, щоб допомогти вам краще зрозуміти можливості таких моделей і різновиди рішень, для яких вони призначені. Це дасть вам розуміння можливість ефективніше обмінюватися інформацією з вашої проблеми зі штабними фахівцями і розширити уявлення про те, як пропоновані ними моделі і методи можуть допомогти у прийнятті рішень.

ТЕОРІЯ ІГОР. Одна з найважливіших змінних, від якої залежить успіх організації, - конкурентоспроможність. Очевидно, здатність прогнозувати дії конкурентів означає перевагу для будь-якої організації. ТЕОРІЯ ІГОР - метод моделювання оцінки впливу прийнятого рішення на конкурентів.

Теорію ігор розробили військові з тим, щоб у стратегії можна було врахувати можливі дії противника. У бізнесі ігрові моделі використовуються для прогнозування реакції конкурентів на зміну цін, нові кампанії підтримки збуту, пропозиції додаткового обслуговування, модифікацію та освоєння нової продукції. Якщо, наприклад, за допомогою теорії ігор керівництво встановлює, що при підвищенні цін конкуренти не зроблять того ж, воно, ймовірно, має відмовитися від цього кроку, щоб не потрапити в невигідне положення в конкурентній боротьбі.

Теорія ігор використовується не так часто, як інші описувані тут моделі. На жаль, ситуації реального світу найчастіше дуже складні і настільки швидко змінюються, що неможливо точно спрогнозувати, як відреагують конкуренти на зміну тактики фірми. Тим не менш, теорія ігор корисна, коли потрібно визначити найбільш важливі і вимагаючі обліку чинники в ситуації прийняття рішень в умовах конкурентного боротьби. Ця інформація важлива, оскільки дозволяє керівництву врахувати додаткові змінні або чинники, що можуть вплинути на ситуацію, і тим самим підвищує ефективність рішення.

МОДЕЛІ ТЕОРІЇ ЧЕРГ. Модель теорії черг або модель оптимального обслуговування використовується для визначення оптимального числа каналів обслуговування по відношенню до потреби в них. До ситуацій, в яких моделі теорії черг можуть бути корисні, можна віднести дзвінки людей в авіакомпанію для резервування місця і отримання інформації, очікування в черзі на машинну обробку даних, майстрів по ремонту обладнання, черга вантажівок під розвантаження на склад, очікування клієнтами банку вільного касира. Якщо, наприклад, клієнтам доводиться занадто довго чекати касира, вони можуть вирішити перенести свої рахунки в інший банк. Подібним чином, якщо вантажівкам доводиться занадто довго чекати розвантаження, вони не зможуть виконати стільки поїздок за день, скільки належить. Таким чином, принципова проблема полягає у зрівноважуванні витрат на додаткові канали обслуговування (більше людей для розвантаження вантажівок, більше касирів, більше клерків, що займаються попереднім продажем квитків на літаки) і втрат від обслуговування на рівні нижче оптимального (вантажівки не можуть зробити зайву зупинку із-за затримок під розвантаженням, споживачі йдуть в інший банк або звертаються до іншої авіакомпанії з-за повільного обслуговування).

Згідно Доналд Р. Плейну і Гері Е. Кохенбергеру:

«Основна причина нестачі в каналах обслуговування полягає в короткострокових змінах частоти обертання споживачів за обслуговуванням, а також часу обслуговування. Це веде до надмірної пропускної здатності в певні моменти часу і появи черг в інші, хоча пропускна здатність могла б бути достатньою, якби здійснювався повний контроль за надходженням вимог і можна було б побудувати відповідний графік».

Моделі черг надають керівництво інструментом визначення оптимального числа каналів обслуговування, які необхідно мати, щоб збалансувати витрати у випадках надмірно малої і надмірно великої їх кількості.

МОДЕЛІ УПРАВЛІННЯ ЗАПАСАМИ. Модель управління запасами використовується для визначення часу розміщення замовлень на ресурси та їх кількості, а також маси готової продукції на складах. Будь-яка організація повинна підтримувати деякий рівень запасів для уникнення затримок на виробництві і в збуті. Для сухої очистки потрібна поставка необхідного кількості хімікатів, для лікарні - ліків, для виробничої фірми - сировини і деталей, а також певний заділ незавершеного виробництва і запас готової продукції.

Ціль даної моделі - зведення до мінімуму негативних наслідків накопичення запасів, що виражається в певних витратах. Ці витрати бувають трьох основних видів: на розміщення замовлень, на зберігання, а також втрати, пов'язані з недостатнім рівнем запасів. Останні мають місце при вичерпанні запасів. У цьому разі продаж готової продукції або надання обслуговування стають неможливими, а також виникають втрати від простою виробничих ліній, зокрема, у зв'язку з необхідністю оплати праці працівників, хоча вони не працюють в даний момент.

Підтримання високого рівня запасів позбавляє від втрат, обусловливаемых їх нестачею. Закупівля у великих кількостях матеріалів, необхідних для створення запасів, у багатьох випадках зводить до мінімуму витрати на розміщення замовлень, оскільки фірма може отримати відповідні знижки і знизити обсяг «паперової роботи». Однак ці потенційні вигоди перекриваються додатковими витратами типу витрат на зберігання, перевантаження, виплату відсотків, витрат на страхування, втрат від псування, крадіжки і додаткових податків. Крім того, керівництво повинне враховувати можливість зв'язування оборотних коштів надлишковими запасами, що перешкоджає вкладення капіталу в приносять прибуток акції, облігації або банківські депозити. Декілька специфічних моделей розроблено допомогу керівництву, охочому встановити, коли і скільки матеріалів замовляти в запас, який рівень незавершеного виробництва та запасів готової продукції підтримувати.

МОДЕЛЬ ЛІНІЙНОГО ПРОГРАМУВАННЯ застосовують для визначення оптимального способу розподілу дефіцитних ресурсів при наявності конкуруючих потреб. Згідно з опитуванням журналом «Форчун» віце-президентів по виробництву з 500 фірм, моделі лінійного програмування і управління запасами користуються в промисловості найбільшою популярністю. Лінійне програмування зазвичай використовують фахівці штабних підрозділів для вирішення виробничих труднощів. Деякі типові застосування цього методу в управлінні виробництвом перераховані в табл. 8.1.

Таблиця 8.1.

Типові варіанти застосування лінійного програмування в управлінні виробництвом
Планування виробництва. Складання графіків виробництва, що мінімізують загальні витрати з урахуванням витрат у зв'язку зі зміною ставки відсотка, заданих обмежень щодо трудових ресурсів та рівнями запасів.
Планування асортименту виробів. Визначення оптимального асортименту продукції, в якому кожному її виду властиві свої витрати і потреби в ресурсах (наприклад, визначення оптимальної структури виробництва компонентів для бензину, фарб, продуктів харчування для людини, кормів для тварин).
Маршрутизація виробництва виробу. Визначення оптимального технологічного маршруту виготовлення вироби, яке повинно бути послідовно пропущено через кілька обробних центрів, причому кожна операція центру характеризується своїми витратами та продуктивністю.
Управління технологічним процесом. Зведення до мінімуму виходу стружки при різанні сталі, відходів шкіри або тканини в рулоні або полотнище.
Регулювання запасів. Визначення оптимального поєднання продуктів на складі або в сховище.
Календарне планування виробництва. Складання календарних планів, які мінімізують витрати з урахуванням витрат на утримання запасів, оплату понаднормової роботи і замовлень на стороні.
Планування розподілу продукції. Складання оптимального графіка відвантаження з урахуванням розподілу продукції між виробничими підприємствами і складами, складами і магазинами роздрібної торгівлі.
Визначення оптимального розташування нового заводу. Визначення найкращого пункту розташування шляхом оцінки витрат на транспортування між альтернативними місцями розміщення нового заводу і місцями його постачання та збуту готової продукції.
Календарне планування транспорту Мінімізація витрат подання вантажівок під навантаження і транспортних судів до навантажувальних причалів.
Розподіл робітників. Мінімізація витрат при розподілі робітників за верстатів і робочим місцях.
Перевантаження матеріалів. Мінімізація витрат при маршрутизації руху коштів перевантаження матеріалів (наприклад, автонавантажувачів) між відділеннями заводу і доставці матеріалів з відкритого складу до місць їх переробки на вантажних автомобілях різної вантажопідйомності з різними техніко-економічними характеристиками.

Джерело: Richard Ст. Chase and Nicholas J. Aquilano, Production and Operations Management (Homewood, Ill.: Irwin, 1973), p. 244. © 1973 by Richard D. Irwin, Inc.

Нижченаведений приклад ілюструє просту ситуацію, в якій для прийняття рішення слід скористатися моделлю лінійного програмування. Керівник виробництвом повинен вирішити, скільки галонів фарби кожного з трьох її типів слід робити, щоб отримати найвищий прибуток. На рішення накладається кілька обмежень:

1. В наявності є лише 40 тис. фунтів вихідних реагентів - 10 тис. фунтів реагенту А, 18 тис. фунтів реагенту В і 12 тис. фунтів реагенту С.

2. Загальний час роботи обладнання 30 тис. ч.

3. На один галон фарби типу 1 витрачається один фунт реагенту А, 3/4 фунта реагенту В і 1 1/2 фунта реагенту, а також 1/8 год часу роботи обладнання. На один галон фарби типу 2 є один фунт реагенту А, 1/2 фунта реагенту В і 3/4 фунта реагенту, а також 1/4 год роботи устаткування. На один галон фарби типу 3 йде 1 1/4 фунта реагенту А, 1 1/4 фунта реагенту В і 1 1/2 реагенту З при 1/6 год часу роботи обладнання.

4. Чиста прибуток від продажу одного галона фарби типів 1,2 і 3 становить 0,80, і 0,65 1,25 дол. відповідно.

Завдання проілюстрована рис. 8.3. З допомогою моделі лінійного програмування керуючий може визначити, яке кількість фарби кожного типу виробляти при відомих запаси реагентів і наявний резерв часу роботи обладнання, а також з урахуванням внеску в прибуток фарби кожного типу. Не маючи такої моделі, вкрай складно прийняти оптимальне рішення навіть у порівняно простій ситуації.

Модель линейного программирования
Рис. 8.3. Модель лінійного програмування (лінійне програмування застосовується для рішення задач з декількома змінними, як наприклад, завдання про асортименті фарб в тексті).

ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ. Всі описані вище моделі мають на увазі застосування імітації в широкому сенсі, оскільки всі є замінниками реальності. Тим не менш як метод моделювання, ІМІТАЦІЯ конкретно означає процес створення моделі та її експериментальне застосування для визначення змін реальної ситуації. Як вказує Н. Підлогу Лумба: «Головна ідея імітації полягає у використанні якогось пристрою для імітації реальної системи для того, щоб дослідити і зрозуміти її властивості, поведінку і характеристики». Аеродинамічна труба - приклад фізично відчутній імітаційної моделі, використовуваної для перевірки характеристик розроблюваних літаків і автомобілів. Фахівці з виробництва та фінансів можуть розробити моделі, що дозволяють імітувати очікуваний приріст продуктивності і прибутків у результаті застосування нової технології або зміни складу робочої сили. Спеціаліст з маркетингу може створити моделі для імітації очікуваного обсягу збуту в зв'язку з зміною цін або реклами продукції. В цьому і наступних курсах по бізнесу ви можете відшліфувати своє вміння приймати рішення в ході однієї з складних комп'ютеризованих імітаційних ділових ігор.

Імітація використовується в ситуаціях, занадто складних математичних методів типу лінійного програмування. Це може бути пов'язано з надмірно великим числом змінних, трудністю математичного аналізу певних залежностей між змінними або високим рівнем невизначеності.

Отже, імітація - це часто дуже практичний спосіб підстановки моделі на місце реальної системи або натурного прототипу. Як пишуть Клод Макміллан і Річард Ф. Гонзалес: «Експерименти на реальних або прототипных системах коштують дорого і тривають довго, а релевантні змінні не завжди піддаються регулюванню» . Експериментуючи на моделі системи, можна встановити, як вона буде реагувати на певні зміни або події, в той час коли відсутня можливість спостерігати цю систему в реальності. Якщо результати експериментування з використанням імітаційної моделі свідчать про те, що модифікація веде до поліпшення, керівник може з більшою упевненістю приймати рішення про здійснення зміни в реальній системі.

ЕКОНОМІЧНИЙ АНАЛІЗ. Майже всі керівники сприймають імітацію як метод моделювання. Однак багато хто з них ніколи не думали, що економічний аналіз - очевидно найпоширеніший метод - це теж одна з форм побудови моделі. ЕКОНОМІЧНИЙ АНАЛІЗ вбирає в майже всі методи оцінки витрат і економічних переваг, а також відносної рентабельності діяльності підприємства. Типова «економічна» модель заснована на АНАЛІЗІ БЕЗЗБИТКОВОСТІ, методі прийняття рішень з визначенням точки, в якій загальний дохід зрівнюється з сумарними витратами, тобто точки, в якій підприємство стає прибутковим.

Точка беззбитковості (break-even point - ВЕР) означає ситуацію, при якій загальний дохід (total revenue - TR) стає рівним сумарним витратам (total costs - ТС). Для визначення ВЕР необхідно врахувати три основних фактора: продажну ціну одиниці продукції, змінні витрати на одиницю продукції та загальні постійні витрати на одиницю продукції. Ціна (unit-prise - Р) показує, який прибуток фірма отримає від продажу кожної одиниці товарів або послуг. Видавнича компанія, приміром, отримує 80% від роздрібної ціни книги: таким чином, при продажу однієї книги за 10 дол. Р складе 8 дол.

Змінні витрати на одиницю продукції (variable costs - VC) - це фактичні витрати, що прямо відносяться на виготовлення кожної одиниці продукції. Стосовно до виготовлення книги це будуть витрати на папір, обкладинку, друкарню, виготовлення палітурки і збут, а також виплата авторського гонорару. Природно, сукупні змінні витрати зростають з об'ємом виробництва. Постійні витрати - це ті витрати, які щонайменше найближчій перспективі залишаються незмінними незалежно від обсягу виробництва. Основні складові сукупних постійних витрат (total fixed cost - TFC) видавничої компанії - витрати на редагування, оформлення та набір. Крім того, частина управлінських витрат на страхування і податки, оренду приміщення та амортизаційних відрахувань переводиться в постійні витрати відповідно до формулою, встановленою керівництвом. У нашому прикладі припустимо, що постійні витрати, пов'язані з виробництвом книги, дорівнюють 200 тис. дол.

Продажна ціна за вирахуванням змінних витрат позначає внесок у прибуток на одиницю проданої продукції. Тоді при продажною ціною книги 10 дол. і змінних витратах 6 дол. цей внесок складе 4 дол. Це, в свою чергу, дозволяє керівництву встановити, скільки книг треба продати, щоб покрити постійні витрати в сумі 200 тис. дол. Розділивши 200 тис. на 4, ми отримаємо 50 тис., тобто саме стільки книг необхідно продати, щоб проект був рентабельним. У формі рівняння беззбитковість виражається наступним чином:

TFC = ВЕР х (Р - VC) або

Використовуючи формулу, ми отримаємо на базі тих же самих даних, такі ж результати, як і при простому підрахунку. А саме:

Ціна одиниці продукції (Р) = 10 дол.
Змінні витрати (VC) = 6 дол.
Сукупні постійні витрати (TFC) = 200 000 дол.

Звідси:

Обчислення точки беззбитковості, будучи порівняно простою операцією, дає значний обсяг корисної інформації. Співвідносячи величину ВІР і оцінку обсягу продажу, в ідеалі отримується методами аналізу ринку, керівник в змозі відразу побачити - чи буде проект прибутковим, як заплановано, і який приблизний рівень ризику. Якщо наш аналіз видавничого ринку показав, що потенціал збуту становить 80 000 примірників, це означає, що видання буде прибутковим і пов'язане з відносно малим ризиком. Намір продати все, приміром, 35 000 книг було б вельми ризикованим.

Легко можна також встановити - як впливає на прибуток зміна однієї або більшого числа змінних. Наприклад, видавець збільшує величину Р з 1 до 11 дол., ВЕР повинна знизитися до 40 000 книг, що має статися і при відповідному зміну величини VC. Таким чином, аналіз беззбитковості допомагає виявити альтернативні підходи, які були б більш привабливими для фірми. Видавці намагаються випускати наукові книги, але ринок їх збуту значно вже, ніж, скажімо, ринок підручників з ввідним курсом, тому їм доводиться виплачувати менш високі гонорари авторам наукових книг і відмовлятися від другого кольору при друку. Такий підхід дозволяє вдвічі знизити загальні постійні та змінні витрати порівняно з підручниками з ввідним курсом. Відзначимо, однак, що в внаслідок зовнішній вигляд книги погіршується, а це може змусити потенційних споживачів звернутися до продукції конкурента, в результаті чого збут впаде нижче точки беззбитковості.

Отримавши результати по збуту і дані по фактичним витратам, керівництво може повернутися до моделі беззбитковості для контрольної оцінки. Фактично певні постійні і змінні витрати, які перевищують ті, що використані для розрахунку точки беззбитковості, свідчать про необхідність коригувальних дій. Проте часто ці дії повинні зводитися до нового аналізу основи розрахунку. Як будь-які інші прогнози та плани, ті, що використані в аналізі беззбитковості, можуть бути помилковими, і найчастіше, з причин, що не знаходяться під контролем керівника. На початку 70-х рр., приміром, багато видавців зіткнулися з зменшенням прибутку в силу раптового непередбаченого стрибка цін на папір, який неможливо було повністю перекласти на споживачів.

Обсяг виробництва, що забезпечує беззбитковість, можна розрахувати майже по кожному виду продукції або послуги, якщо відповідні витрати вдається визначити. Це може бути число сидінь в літаку, які повинні бути зайняті пасажирами, число відвідувачів у ресторані, обсяг збуту нового типу автомобіля. Інші моделі економічного аналізу застосовуються для визначення прибутку на інвестований капітал, величини чистого прибутку, яку має в даний період фірма, та дивідендів на одну акцію всередині фірми. Ці моделі розглянуті в курсах з фінансів і бухгалтерського обліку. За суті справи, майже всі методи бухгалтерського обліку повинні бути засновані на відомих моделях економічного аналізу, що дозволяють визначити фінансовий стан та показники роботи фірми.

Уявімо ситуацію торгового агента, який вирішує, летіти йому літаком або їхати поїздом за місто, де знаходиться споживач. Якщо погода буде гарною, він може летіти і витратити на всю дорогу від воріт до воріт 2 год, а якщо доведеться їхати поїздом - 7 ч. Якщо він поїде поїздом, то втратить день на місці його роботи, який, за його оцінкою, міг би збільшити збут на 1500 дол. За оцінкою іногородній споживач повинен вручити йому замовлення на 3000 дол., якщо він особисто відвідає клієнта. Якщо він запланує летіти до клієнта, потім літак був змушений приземлитися через туману, доведеться замінити особисте відвідування телефонним дзвінком. Це призведе до зменшення замовлення іногороднього клієнта до 500 дол., зате агент зможе забезпечити замовлення на 1500 дол. будинку.

Наведені вище дані платіжної матриці відображають оцінку наслідків різних варіантів дій. Додатково представлені деякі припущення щодо ймовірності туману (який позначиться на літаку, але не на поїзді) і ясної погоди. Ми бачимо, що вірогідність ясної погоди у 10 разів вище, ніж туману. Далі, матриця показує, що, діючи по першому варіанту стратегії (літак), якщо погода буде гарною (9 шансів з 10), торговий агент за оцінкою продасть товарів на 4500 дол. (це і є результат чи наслідки). Три інші варіанти наслідків можна пояснити таким чином, ми опускаємо ці міркування.

Методи прийняття рішень

Практично будь-який метод прийняття рішень, що використовується в управлінні, можна технічно розглядати як різновид моделювання. Однак за традицією термін «модель» зазвичай відноситься лише до методів загального характеру, тільки що описаних вище, а також до численним їх специфічних різновидів. На додаток до моделювання, є ряд методів, здатних надати допомогу керівникові в пошуку об'єктивно обґрунтованого рішення щодо вибору з декількох альтернатив тієї, яка в найбільшою мірою сприяє досягненню цілей. Під заголовок даного розділу потрапляють платіжна матриця та дерево рішень, описані нижче. Для полегшення використання цих методів і взагалі підвищення якості прийнятих рішень керівництво користується прогнозуванням. Найбільш поширені методи прогнозування розглянуті в наступному розділі. Наша мета полягає в тому, щоб допомогти зрозуміти суть цих інструментів, а не навчити ними користуватися.

Платіжна матриця

Суть кожного прийнятого керівництвом рішення - вибір найкращої з декількох альтернатив з конкретним встановленим заздалегідь критеріями. (Якщо ви захочете згадати розгляд обмежень і критеріїв для прийняття рішень, зверніться до гол. 6). Платіжна матриця - це один з методів статистичної теорії рішень, метод, який може надати допомога керівнику у виборі одного з декількох варіантів. Він особливо корисний, коли керівник повинен встановити, яка стратегія в найбільшій мірі буде сприяти досягненню цілей.

За словами Н. Підлоги Лумбы: «Платіж являє собою грошову винагороду або корисність, що є наслідком конкретної стратегії в поєднанні з конкретними обставинами. Якщо платежі представити у формі таблиці або матриці), ми отримуємо платіжну матрицю», як показано на рис. 8.4. Слова «в поєднанні з конкретними обставинами» дуже важливі, щоб зрозуміти, коли можна використовувати платіжну матрицю і оцінити, коли рішення, прийняте на її основі, швидше за все буде надійним. В самому загальному вигляді матриця означає, що платіж залежить від певних подій, які фактично здійснюються. Якщо таке подія або стан природи не трапляється на ділі, платіж неминуче буде іншим.

Ймовірність тієї чи іншої погоди Туман (0,1) Ясна погода (0,9)
Стратегія 1: Літак
Стратегія 2: Поїзд
+ $ 2000
+ $ 3000
+ $ 4500
+ $ 3000
Рис. 8.4. Платіжна матриця.

Джерело. З роботи Martin К. Storr and Irving Stein, The Practice of Management Science (Englewoodood Cliffs, N.Y.: Prentice-Hall, 1976), p. 1. З дозволу.

В цілому платіжна матриця корисна, коли:

1. Є розумно обмежене число альтернатив або варіантів стратегії для вибору між ними.
2. Те, що може трапитися, з повною визначеністю не відомо.
3. Результати прийнятого рішення залежать від того, яка саме обрана альтернатива і які події в дійсності мають місце.

Крім того, керівник повинен розташовувати можливістю об'єктивної оцінки ймовірності релевантних подій і розрахунку очікуваного значення такої ймовірності. Керівник рідко має повну визначеність. Але також рідко він діє в умовах повної невизначеності. Майже у всіх випадках прийняття рішень керівникові доводиться оцінювати вірогідність або можливість події. З попереднього розгляду нагадаємо, що ймовірність варіює від 1, коли подія, безумовно, відбудеться, до 0, коли подія, безумовно, не відбудеться. Ймовірність можна визначити об'єктивно, як надходить гравець у рулетку, ставлячи на непарні номери. Вибір її значення може спиратися на минулі тенденції або суб'єктивну оцінку керівника, який виходить з власного досвіду дій в подібних ситуаціях.

Якщо ймовірність не була прийнята в розрахунок, рішення завжди буде зісковзувати в напрямку найбільш оптимістичних наслідків. Наприклад, якщо виходити з того, що інвестори на вдалою кінокартині можуть мати 500% на інвестований капітал, а при вкладенні в торговельну мережу - в найсприятливішому варіанті всього 20%, то рішення завжди повинно бути на користь кіновиробництва. Однак якщо взяти до уваги, що ймовірність великого успіху кінофільму вельми невисока, капіталовкладення в магазини стають більш привабливими, оскільки вірогідність отримання зазначених 20% дуже значна. Якщо взяти більш простий приклад, то виплати при ставки в заїзді на довгу дистанцію на скачках вище, оскільки вище ймовірність, що взагалі нічого не виграєш.

Ймовірність прямо впливає на визначення очікуваного значення - центральної концепції платіжної матриці. Очікуване значення альтернативи або варіанта стратегії - це сума можливих значень, помножених на відповідні ймовірності. Приміром, якщо ви вважаєте, що вкладення коштів (як стратегія дій) в кіоск для торгівлі морозивом з ймовірністю 0,5 забезпечить річний прибуток 5000 дол., з ймовірністю 0,2 - 10 000 дол. і з імовірністю 0,3 - 3000 дол., то очікуване значення складе:

5000 (0,5) + 10 000 (0,2) + 3000 (0,3) = 5400 дол.

Визначивши очікуване значення кожної альтернативи і розташувавши результати у вигляді матриці, керівник без зусиль може встановити, який вибір найбільш привабливий при заданих критеріях. Він, звичайно, відповідати найвищим очікуваному значенням. Дослідження показують: коли встановлено точні значення ймовірності, методи дерева рішень та платіжної матриці забезпечують прийняття більш якісних рішень, ніж традиційні підходи.

Дерево рішень

Дерево рішень - ще один популярний метод науки управління, використовуваний для вибору найкращого напряму дій з наявних варіантів. «ДЕРЕВО РІШЕНЬ - це схематичне представлення проблеми прийняття рішень». Як і платіжна матриця, дерево рішень дає керівникові можливість врахувати різні напрями дій, співвіднести з ними фінансові результати, скорегувати їх відповідно до приписаної їм імовірністю, а потім порівняти альтернативи» . Концепція очікуваного значення є невід'ємною частиною цього методу дерева рішень.

Методом дерева рішень можна користуватися в ситуаціях, подібних до описаної вище, у зв'язку з розглядом платіжної матриці. У цьому випадку передбачається, що дані про результати, ймовірності і т.п. не впливають на наступні рішення. Однак дерево рішень можна побудувати більш складну ситуацію, коли результати одного рішення впливають на наступні рішення. Таким чином, дерево рішень - це корисний інструмент для прийняття послідовних рішень.

На рис. 8.5. проілюстровано застосування методу дерева рішень для вирішення проблеми, яка вимагає певної послідовності рішень. Віце-президент з виробництва, у даний час випускає електричні газонокосарки, вважає, що розширюється ринок ручних косарок. Він повинен вирішити, чи варто переходити на виробництво ручних косарок, і якщо зробити це, - варто чи не варто продовжувати випуск електричних газонокосарок. Виробництво косарок обох типів зажадає збільшення виробничих потужностей. До прийняття рішення керівник зібрав релевантну інформацію про очікувані виграші у випадку тих чи інших варіантів дій і про ймовірність відповідних подій. Ця інформація представлена на дерево рішень.

Дерево решений
Рис. 8.5.Дерево рішень.

Використовуючи дерево рішень, керівник знаходить шляхом повернення від другої точки до початку найбільш переважний рішення - нарощування виробничих потужностей під випуск косарок обох типів. Це обумовлено очікуваним виграшем (3 млн. дол.), який перевищує виграш (1 млн. дол.) при відмові від такого нарощування, якщо в точці А буде низький попит на електричні косарки.

Керівник продовжує рухатися назад до поточного моменту (першої точки прийняття рішень) і розраховує очікувані значення у випадках альтернативних дій - виробництва тільки електричних або тільки ручних косарок. Очікуване значення для варіанту виробництва тільки електричних косарок становить 6,5 млн. дол. (0,7 х 8 млн. дол. + 0,3 х 3 млн. дол.). Подібним чином розраховується очікуване значення для варіанту випуску тільки ручних косарок, яке дорівнює всього 4,4 млн. дол. Таким чином, нарощування виробничих потужностей під випуск косарок обох типів є найбільш бажаним рішенням, оскільки очікуваний виграш тут найбільший, якщо події підуть, як передбачається.

Методи прогнозування

Багато допущення, з яких виходить керівник, відносяться до умов у майбутньому, над якими майже керівник не має ніякого контролю. Однак такого роду припущення необхідні для багатьох операцій планування. Ясно, що чим краще керівник зможе передбачити зовнішні і внутрішні умови стосовно майбутнього, тим вище шанси на складання здійсненних планів.

ПРОГНОЗУВАННЯ - це метод, в якому використовуються як накопичений у минулому досвід, так і поточні припущення щодо майбутнього з метою його визначення. Якщо прогнозування виконано якісно, результатом стане картина майбутнього, яку цілком можна використовувати як основу для планування. У прикладі 8.3. охарактеризовано методи прогнозування.

ПРИКЛАД 8.3.
Як зробити корисними прогнози ділової активності

Прогнози корисні для планування і здійснення ділових операції тільки в тому випадку, якщо компоненти прогнозу ретельно продумані, а обмеження, що містяться в прогнозі, відверто названі. Існує кілька способів зробити це:

Запитайте себе, для чого потрібен прогноз, які рішення будуть на ньому базуються. Цим визначається потрібна точність прогнозу. Деякі рішення приймати небезпечно, навіть якщо можлива похибка прогнозу - менше 10%. Інші рішення можна приймати безбоязно навіть при значно більш високою допустимої помилки.

Визначте зміни, які повинні відбутися, щоб прогноз виявився достовірним. Потім з обачністю оцініть ймовірність відповідних подій.

Визначте компоненти прогнозу. Подумайте про джерела даних.

Визначте, наскільки цінний досвід минулого у складанні прогнозу. Не настільки швидкі зміни, що заснований на досвіді прогноз буде марним? Дають дані подібним продуктів (або варіантів розвитку) підстави для складання прогнозу про долю вашого продукту? Наскільки просто або недорого можна буде отримати надійну інформацію про досвід минулого?

Визначте, наскільки структурованим повинен бути прогноз. При прогнозуванні збуту може бути доцільно виділити окремі частини ринку (розвиваються споживачі, стабільні споживачі, великі і дрібні споживачі, ймовірність появи нових споживачів тощо).

Джерело: Boardroom Reports, August 15, 1977, р. 10, in John С. Chambers, Satinder К. Mullick, Donald and D. Smith, An Executive's Guide to Forecasting (New York: Wiley, 1974). Reprinted from Boardroom Reports, Inc. Management's Source of Useful Information.


Прогнозування сьогодні - спеціалізована область з підрозділами. Існують організації, що займаються тільки прогнозуванням в конкретних сферах діяльності. Примітним прикладом служить інститут Геллапа, що спеціалізується на зборі та аналізі інформації, що дозволяє прогнозувати переваги і результати різних політичних і соціальних процесів. Багато фірм і відділень крупних підприємств проводять хитромудрий аналіз ринку, намагаючись спрогнозувати відношення споживачів до запланованих нових видів продукції.

Відповідні спеціалісти розробили декілька специфічних методів складання і підвищення якості прогнозів. В табл. 8.2. коротко описані основні різновиди прогнозів, що часто використовуються в поєднанні з плануванням діяльності організації. Результати прогнозування включаються в цілі організації, що визначаються керівництвом.

Таблиця 8.2.

Різновиди прогнозів
1. Економічні прогнози використовуються для передбачення загального стану економіки і об'єму збуту для конкретної компанії або по конкретному продукту.
2. Прогнози розвитку технології дозволять передбачити, розробки яких нових технологій можна очікувати, коли це може статися, наскільки економічно прийнятні вони можуть бути.
3. Прогнози розвитку конкуренції дозволяють передбачати стратегію і тактику конкурентів.
4. Прогнози на основі опитувань та досліджень дають можливість передбачити, що станеться в складних ситуаціях, використовуючи дані багатьох областей знання. Наприклад, майбутній ринок автомобілів можна оцінити тільки з урахуванням насувається зміни стану економіки, громадських цінностей, політичної обстановки, технології і стандартів по захист навколишнього середовища від забруднення.
5. Соціальне прогнозування, яким у теперішній час займається всього декілька крупних організацій, використовується для передбачення змін в соціальних установках людей і стану суспільства. Очевидно, фірма, що зуміла правильно передбачити відношення людей до таких питань, як прагнення до комфорту, схильність до матеріалізму або патріотизму або спрогнозувати, як зміниться якість життя або медичне обслуговування, може мати перевагу перед конкурентами, плануючи випуск нових товарів і надання нових послуг. Прогнозування такого роду може бути корисним в управлінні, особливо стосовно мотивації працівників. Наприклад, фірма «Дженерал Електрик» застосовує складний метод соціо-політичного прогнозування для підвищення якості перспективного планування в сфері трудових відносин.

Неформальні методи

ВЕРБАЛЬНА ІНФОРМАЦІЯ. Природно, що керівництво також покладається на різні джерела письмовій та усній інформації, як допоміжний засіб для прогнозування і розробки цілей. Методи збору вербальної, усної інформації, по суті справи, найбільш часто використовуються в аналізі зовнішнього середовища. Сюди слід віднести інформацію, одержувану з радіо - і телепередач, від споживачів, постачальників, конкурентів, на торгових нарадах, у професійних організаціях (таких як клуби Ротарі або Кивання), від юристів, бухгалтерів та фінансових ревізорів, консультантів.

Така вербальна інформація зачіпає всі основні фактори зовнішнього оточення, що представляють інтерес для організації. Вона має відверто мінливий характер, її легко отримати, і часто на неї цілком покладаються. Іноді, втім, дані можуть виявитися неточними, застарілими або страждають розпливчатістю. Якщо таке відбувається, та керівництво використовує неякісну інформацію для формулювання цілей організації, кількість проблем при здійсненні цілей може бути значним. Наприклад, ряд організацій випустив вироби тисяч найменувань, що призначалися до продажу у зв'язку з Олімпійськими іграми 1980 р. в Москві. Найсвіжіші вербальні дані свідчили про те, що США візьмуть участь в іграх. В останню хвилину президент Картер скасував поїздку американської команди в СРСР, і компанії залишилися з товарами мільйонної вартості, які нікому не були потрібні. У той же час відмова країн комуністичного блоку від участі в Іграх 1984 р. не став ні для кого великим сюрпризом і тому надав на американські фірми набагато менш помітне вплив.

ПИСЬМОВА ІНФОРМАЦІЯ. Джерела письмової інформації про зовнішньому оточенні - це газети, торгові журнали, інформаційні бюлетені, фахові журнали та річні звіти. Ще одним джерелом письмової інформації про конкурентів служить звіт 10К. Цей специфічний щорічний звіт складається за участю Комісії з цінних паперів і бірж всіма публічними акціонерними компаніями. В бібліотеках майже всіх коледжів і університетів є звіти 10К. Повторимо ще раз: хоча ця інформація легко доступна, вона страждає тими ж недоліками, що і вербальна інформація, а саме, вона може бути сухим і не особливо глибокою.

ПРОМИСЛОВЕ ШПИГУНСТВО. Нещодавно офіційні представники японських фірм «Хітачі» та «Міцубісі» -двох найбільших в світі постачальників електронних виробів, комп'ютерів і комплектуючих до них - були приголомшені: в ході хитромудрої секретної операції 18 співробітників високого рівня були заарештовані за спробу вкрасти секрети фірми «Ай Бі Ем».

Заарештованих звинуватили в передачі 645 тис. дол. таємному агентові ФБР за сучасну комп'ютерну технологію фірми «Ай Бі Ем» та відповідні технічні керівництва. Шпигунство - не новина в життя корпорацій. Іноді він виявлявся успішним способом збору даних про дії конкурентів, і ці дані потім використовувалися для переформулювання цілей організації. Тут ми згадали про промисловому шпигунстві для того, щоб попередити керівників про необхідність захищати дані, що мають статус вашої інтелектуальної власності.

Кількісні методи протезування

Кількісні методи можна використовувати для прогнозування, коли є підстави вважати, що діяльність у минулому мала певну тенденцію, яку можна продовжити в майбутньому, і коли наявної інформації достатньо для виявлення статистично достовірних тенденцій або залежностей. Крім того, керівник зобов'язаний знати, як використовувати кількісну модель, і пам'ятати, що користь від прийняття більш ефективного рішення повинні перекрити витрати на створення моделі.

Два типових методи кількісного прогнозування - це аналіз часових рядів і каузальне (причинно-наслідкове) моделювання.

АНАЛІЗ ЧАСОВИХ РЯДІВ. Іноді званий проектування тренду, аналіз часових рядів заснований на допущенні, відповідно якому те, що трапилося в минулому дає достатньо добре наближення в оцінці майбутнього. Цей аналіз являється методом виявлення зразків і тенденцій минулого та продовження їх в майбутнє. Його можна провести за допомогою таблиці або графіка шляхом нанесення на координатну сітку точок, відповідних подіям минулого, як показано на рис. 8.6.

Анализ временных рядов
Рис. 8.6. Аналіз часових рядів (цей аналіз використовується для оцінки перепектив збуту тракторів і заснований на картинах збуту в минулому. Зазначимо, що аналіз, зображений тут, еквівалентний побудови аналогової моделі. Насправді для виконання аналізу часових рядів потрібні розрахунки з використанням сучасних математичних методів).

Даний метод аналізу часто використовується для оцінки попиту на товари й послуги, оцінки потреби в запасах, прогнозування структури збуту, що характеризується сезонними коливаннями, або потреби в кадрах. Якщо, приміром, директор ресторану «Бюргер Кінг» хоче визначити, скільки фунтів гамбургера замовляти на листопад, він повинен обґрунтувати своє рішення цифрами листопадових продажів у минулі п'ять років. Аналіз даних може показати, що в минулому попит на гамбургери в листопаді падав на 10% через день Подяки. Він може також показати, що громад обсяг продажів у його ресторані за останні чотири роки зростав зі швидкістю 19% в рік.

Чим більш достовірно припущення про подібність майбутнього минулому, тим імовірніше точність прогнозу. Таким чином, аналіз часових рядів, ймовірно буде марний в ситуаціях з високим рівнем рухомості або коли відбулось значна, всім відома зміна. Наприклад, директор ресторану «Бюргер Кінг» не зміг би передбачити попит на гамбургери в листопаді, якщо б знав, що фірма «Мак Доналдс» зібралася відкрити свій ресторан поруч з рестораном в останній тиждень жовтня. Подібним чином, регіональна телефонна компанія змогла використовувати метод аналізу часових рядів для прогнозування попиту на рекламу в телефонному довіднику «Иелоу Пейдж» у прийдешньому році, оскільки її бізнес стабільний, а конкуренції практично немає. Тим не менш фірма «Ралф Лорен», ймовірно, не змогла б скористатися цим методом для прогнозування різдвяного попиту на нову модель чоловічих сорочок, оскільки конкуренція в області модної одягу виключно висока, а смаки та уподобання споживачів змінюються щороку.

КАУЗАЛЬНЕ (ПРИЧИННО-НАСЛІДКОВЕ) МОДЕЛЮВАННЯ. Каузальне моделювання - найбільш хитромудрий і математично складний кількісний метод прогнозування з числа застосовуваних сьогодні. Він використовується в ситуаціях з більш ніж однією змінною. Рівень особистих доходів, демографічні зміни і переважаюча ставка відсотка по заставних, наприклад, впливають на майбутній попит на нові односімейні будинки. КАУЗАЛЬНЕ МОДЕЛЮВАННЯ - це спроба спрогнозувати те, що відбудеться в подібних ситуаціях, шляхом дослідження статистичної залежності між розглянутим фактором й іншими змінними. Каузальний модель може показати, що всякий раз, коли ставка відсотка по заставних збільшується на 1%, попит на нові будинки падає на 5%.

На мові статистики ця залежність називається кореляцією. Чим тісніша кореляція, тим вище придатність моделі для прогнозування. Повна кореляція (1,000) буває в ситуації, коли в минулому залежність завжди була істинною. Якщо попит на кольорові телевізори завжди падав на 10%, коли валовий національний продукт знижувався на 4%, можна з упевненістю стверджувати, що теж саме в подібних обставинах станеться і в майбутньому. Фірма «Корнінг Гласс» по суті справи покладається каузальную модель, прогнозуючи попит на свої телевізійні трубки.

З каузальних найскладнішими є економетричні моделі, розроблені з ціллю прогнозування динаміки економіки. До таких відноситься Уортоновская модель Центра прогнозування Пенсільванського університету. Такі моделі являють собою тисячі рівнянь, які вирішуються тільки з застосуванням потужних комп'ютерів. Вартість моделей настільки висока, що навіть великі підприємства віддають перевагу використанню результати досліджень з застосуванням економетричної моделі, а не розробляти свої власні моделі. Незважаючи на складність, каузальные моделі дають не завжди правильні результати, про що з очевидністю свідчить неспроможність федерального уряду точно передбачити вплив різних своїх дій на економіку.

Якісні методи прогнозування

Як зазначалося вище, для використання кількісних методів прогнозування необхідно мати інформацію, достатньою для виявлення тенденції або статистично достовірної залежності між змінними. Коли кількість інформації недостатньо або керівництво не розуміє складний метод, або коли кількісна модель виходить надмірно дорогою, керівництво може вдатися до якісних моделей прогнозування. При цьому прогнозування майбутнього здійснюється експертами, до яких звертаються за допомогою. Чотири найбільш розповсюджених якісних методи прогнозування - це думка журі, сукупна думка збутовиків, модель очікування споживача і метод експертних оцінок.

ДУМКА ЖУРІ. Цей метод прогнозування полягає в з'єднанні і усередненні думок експертів в релевантних сферах. Наприклад, для прогнозування рентабельності виробництва нової моделі комп'ютера фірма «Контрол Дейта» може забезпечити наявної основною інформацією своїх менеджерів відділів виробництва, маркетингу і фінансів і попросити їх висловити думку про можливе збуті і його межах. Неформальним різновидом цього методу є «мозковий штурм», під час якого учасники спочатку намагаються генерувати як можна більше ідей. Тільки після припинення процесу генерування деякі ідеї піддаються оцінці. Це може віднімати багато часу, але часто дає корисні результати, особливо коли організація потребує безлічі нових ідей та альтернатив.

СУКУПНА ДУМКА ЗБУТОВИКІВ. Досвідчені торгові агенти часто чудово передбачають майбутній попит. Вони близько знайомі з споживачами і можуть прийняти в розрахунок їх недавні дії швидше, ніж вдасться побудувати кількісну модель. Крім того, добрий торговий агент на певному часовому відрізку часто «відчуває» ринок по суті справи точніше, ніж кількісні моделі.

МОДЕЛЬ ОЧІКУВАННЯ СПОЖИВАЧА. Як можна судити з назви, модель очікування споживача являється прогнозом, основаним на результатах опитування клієнтів організації. Їх просять оцінити власні потреби в майбутньому, а також нові вимоги. Зібравши всі отримані таким шляхом дані і зробивши поправки на пере - або недооцінку, виходячи з власного досвіду, керівник часто опиняється в стані точно передбачити сукупний попит.

МЕТОД ЕКСПЕРТНИХ ОЦІНОК. Він є більш формалізованим варіантом методу колективного думки. Спочатку метод був розроблений фірмою «Ренд Корпорейшн» для прогнозування подій, цікавлять військових. Метод експертних оцінок, в принципі, являє собою процедуру, яка дозволяє групі експертів приходити до згоди. Експерти, практикуючі в самих різних, але взаємопов'язаних областях діяльності, заповнюють докладний опитувальний лист з приводу розглядуваної проблеми. Вони записують також свої думки про неї. Кожний експерт потім отримує звід відповідей інших експертів, і його просять знову розглянути свої прогноз, і якщо він не співпадає з прогнозами інших, просять пояснити, чому це так. Процедура повторюється зазвичай три або чотири рази, доки експерти не прийдуть до єдиної думки.

Анонімність експертів є дуже важливим моментом. Вона допомагає уникнути можливого групового роздуми над проблемою, а також виникнення міжособистісних конфліктів на ґрунті відмінностей у статус або соціального фарбування думок експертів. Незважаючи на деякі сумніви в надійності, оскільки результат з очевидністю залежить від того, до яким саме експертам звертаються за консультацією, метод експертних оцінок з успіхом використовувався для прогнозування в самих різних сферах - від очікуваного збуту виробів до змін в таких складних структурах, як соціальні відносини і новітня технологія. Метод використовувався для оцінки військових можливостей СРСР в майбутньому, державної політики в області науково-технічного прогресу і для вимірювання якості життя в Америці.

Резюме

1. Методи науки управління підвищують якість рішень, що приймаються за рахунок використання наукового підходу, системної орієнтації та моделей.

2. Модель є представленням системи, ідеї або об'єкта. Керівникові часто доводиться використовувати моделі через складність організацій, неможливості проводити експерименти в реальному світі, необхідності заглядати в майбутнє. Основні типи моделей науки управління: фізичні, аналогові і математичні або символічні.

3. Етапи побудови моделі такі: постановка задачі, визначення інформаційних обмежень, перевірка на вірогідність, реалізація висновків і відновлення моделі.

4. Загальними проблемами моделювання є недостовірні передумови, інформаційні обмеження, погане використання результатів і надмірні витрати.

5. Теорія ігор - це метод, використовуваний для оцінки впливу якої-небудь дії на конкурентів. Моделями теорії черг можна користатися у відповідності з попитом на них. Моделі управління запасами допомагають керівнику синхронізувати розміщення замовлень на ресурси і оптимізувати їхні обсяги, а також визначати оптимальне для складу кількість готової продукції. Моделі лінійного програмування дозволяють установити оптимальний спосіб розподілу дефіцитних ресурсів між конкуруючими потребами в них. Імітаційне моделювання - це використання пристрою, яке імітує реальний світ. В економічному аналізі використовується ряд методів для визначення економічного становища організації або дії здійсненності з економічної точки зору.

6. Метод платіжної матриці корисний, коли потрібно установити, яка альтернатива здатна внести найбільший внесок у досягнення цілей. Очікуване значення наслідків (сума можливих значень, помножених на їх імовірності) необхідно визначити перш, ніж складати платіжну матрицю.

7. Дерево рішень дозволяє представити проблему схематично і порівняти можливі альтернативи візуально. Цей метод можна використовувати в застосуванні до складних ситуацій, коли результат прийнятого рішення впливає на наступні.

8. Прогнозування використовується для виявлення альтернатив і їх ймовірності. До кількісних методів прогнозування належать аналіз часових рядів і каузальне моделювання. Під якісними методами розуміються думки журі, сукупна думка збутовиків і метод експертних оцінок.

ПИТАННЯ ДЛЯ ПОВТОРЕННЯ

1. Які три відмітних властивості підходу до вирішення проблем на базі науки управління?
2. Обговоріть моделі трьох типів: фізичні, аналогові і математичні.
3. Опишіть етапи процесу побудови моделі.
4. Обговоріть наступні проблеми побудови моделі: інформаційні обмеження, страх користувачів, погане використання результатів і висока вартість.
5. Коротко опишіть моделі науки управління, розглянуті в главі.
6. Розгляньте наступні методи прийняття рішень: аналіз беззбитковості, метод платіжної матриці, метод очікуваних значень та метод дерева рішень.
7. Що таке прогнозування?
8. Розгляньте два типових кількісних методів прогнозування: аналіз часових рядів і каузальне моделювання.
9. Розгляньте чотири широко застосовуються якісні методи прогнозування: думка журі, сукупний думка збутовиків, метод очікування споживача і метод експертних оцінок.
10. Як керівник може становити корисні прогнози в середовищі бізнесу?

ПИТАННЯ ДЛЯ ОБГОВОРЕННЯ

1. Зведіть докупи різні визначення моделі, представлені в розділі, і запропонуйте власне її визначення.
2. Порівняйте кількісні і якісні методи прогнозування.
3. Девід Б. Херц каже: «Керівник повинен знаходити способи вибору між альтернативами для розподілу своїх ресурсів, визначення послідовності дій для себе та інших людей і для залучення нових фахівців різного профілю і матеріальних ресурсів». Як сучасний керівник може впоратися з цими проблемами?
4. Розгляньте різні технічні компоненти і людський фактор, про які повинен пам'ятати керівник, розробляючи модель.
5. Як керівник може подолати численні проблеми, природно виникають при побудові моделі?

Ситуація для аналізу: Прогнозування відвідин стадіону

Керуюча операціями «Метро-Стадиума» Кеті Макрэ прийняла ряд рішень щодо заходів на стадіоні з урахуванням імовірної їх відвідуваності. Кеті, наприклад, відповідала за рішення про те, скільки в кожному випадку відкривати кіосків і скільки охоронців і продавців викликати на роботу.

Коли Кеті тільки приступила до своєї роботі, вона дуже покладалася на суб'єктивні оцінки при прогнозуванні відвідуваності. Часто вона дзвонила керівникам спортивних команд або розважальних груп, зайнятих у майбутньому заході, і просила дати свої оцінки. Через рік Кеті розчарувалася в такому суб'єктивному підході до прогнозування. Одна з причин полягала в тому, що йшло дуже багато часу, щоб отримати оцінки інших людей. Однак найбільшою проблемою стала схильність всіх підряд, включаючи і саму Кеті, постійно завищувати очікувану відвідуваність. В результаті на стадіоні виявлявся надто багато липших працівників і запасів, що призводило до невиправданих втрат.

Кеті вирішила вивчити інші, більш об'єктивні методи прогнозування відвідуваності. Вона прийшла до висновку, що будь - вибраний нею метод повинен володіти двома характеристиками: (1) як тільки метод розроблений, він повинен забезпечити швидке і просте прогнозування, незалежно від події; (2) метод повинен використовувати інформацію, яка стає доступною лише за добу до заходу.

Проаналізувавши розділ про прогнозування в своєму старому підручнику з управління операціями, Кеті переконалася, що краще за інших підійде каузальний модель. Вона вимагає розробки математичної залежності виду:

А = с0 + c1X1 + з2Х2 + ... + cnXn,

де А - прогноз відвідуваності, всі Х - змінні, від яких, як вважається, залежить відвідуваність, всі с - константи, визначаються методом статистичного аналізу даних по минулим подіям. Якщо є значення каузальної змінної (всі X) для конкретної події, модель можна використовувати для розрахунку прогнозу відвідуваності (А).

Кеті зрозуміла також, що різним типам заходів повинні відповідати і різні моделі. Вона вирішила почати з розробки моделі для бейсбольних матчів. На першому етапі вона ідентифікувала каузальные змінні для вбудовування їх в модель. Виявилося, що однією з таких змінних повинно бути число квитків, проданих до моменту, коли до гри залишається 24 год.

Питання

1. Як ви вважаєте, чому склалася тенденція перебільшення очікуваної відвідуваності, коли використовувалися методи суб'єктивного прогнозування?
2. Володіє чи каузальний модель двома характеристиками, які бажані визначила Кеті?
3. Чи Можете ви запропонувати інші каузальные змінні для моделі прогнозування відвідуваності бейсбольних матчів? Пам'ятайте, що дані по кожній змінній повинні бути доступні до моменту, від якого до початку гри залишається 24 год.
4. Які небезпеки бачите ви в застосування каузальної моделі для прогнозування відвідуваності заходів на стадіоні? Що можна зробити, щоб звести ці небезпеки до мінімуму?

Література

1. С. West Churchman, R.L. Ackoff, and E.L. Arnoff, Introduction to Operations Research (New York: Wiley, 1957), p. 6.
2. Ibid., p. 4.
3. Robert E. Shannon, Systems Simulation: The An and Science (Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1975), p 4.
4. David Ст. Hertz, «The Changing Field of Management Science,» in Contemporary Management, ed. Joseph W. McGuire (Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1974), pp. 95-96.
5. Shannon, op. cit., p. 8.
6. Ibid., p. 25.
7. Charles J. Hitch, Decision Making for Defense (Berkeley: University of California Press, 1967).
8. J.M.F. Roccaferrera, Operations Research Models for Business and Industry (Chicago: South-Western, 1963), p. 28.
9. Shannon, op. cit., p. 32.
10. Efram Turbin, «A Sample of Operations Research on the Corporate Level,» Operations Research, vol. 2 (1972), pp. 708-721.
11. L. R. Crum, D. D. Klingman, and L. A. Tavis, «Implementation of Large-Scale Financial Planning Models: Solution Efficient Transformations,» Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 14 (1979), pp. 137-152; J.R.C. Wensley, «Effective Decision Aids in Marketing,» European Journal of Marketing, vol. 11 (1977), pp. 62-71.
12. Lars Lonnstedt, «Factors Related to the Implementation of Operations Research Solutions,» Interfaces, vol. 5, no.2,part I(1975).
13. АН. Rubinstein, «Some Organizational Factors Related to the Effectiveness of Management Science Groups in Industry.» Management Science, vol. 15 (1967).
14. Thad Ст. Green, W.B. Newsome, and S.R. Jones, «A Survey of the Applications of Quantitative Techniques to Production/Operations Management in Large Corporations,» Academy of Management Journal, vol. 20 (1977), p.670.
15. Ibid.
16. R. V. Brown, «Do Managers Find Decision Theory Useful?» Harvard Business Review, vol. 48 (1970), pp. 78-79; C. W. Churchman, «Managerial Acceptance of Scientific Decisions,» California Management Review, vol. 7 (1964), pp. 31-38; D. G. Malcolm, «On the Need for Improvement in Implementation of O. R.,» Management Science, vol. 11 (1965); Green, Newsome, and Jones, op. cit., pp. 669-676.
17. Shiv К. Gupta and John M. Gozzolino, Fundamentals of Operations Research for Management (San Francisco: Holden-Day, 1974), pp. 265-291.
18. Donald R. Plane and Gary A Kochenberger, Operations Researchfor Managerial Decisions (Homewood, III.: Irwin, 1972), p. 173.
19. Richard Ст. Chase and Nicholas J. Aquitano, Production and Operations Management (Homewood, III.: Irwin, 1973), pp. 313-376.
20. Green, Newsome, and Jones, op. cit.
21. N. Paul Loomba, Management: A Quantitative Perspective (New York: Macmillan, 1978), p. 394.
22. Claude McMillan and R. F. Gonzales, Systems Analysis: A Computer Approach to Decision Models (Homewood, III.: Irwin, 1973), p. 21.
23. Ibid., p. 20.
24. Loomba, op. cit., p. 50.
25. J. W. Hill, A.R. Bass and H. Rosen, «The Prediction of Complex Organizational Behavior A Comparison of Decision Theory with More Traditional Techniques,» Organizational Behavior and Human Performance, vol. 5 (1970), pp. 449-462.
26. Loomba, op. cit., p. 119.
27. Edward A. McCreary, «How to Grow a Decision Tree,» Think, March-April 1967, pp. 13-18.
28. John З. Chambers, S. K. Mullick, and D. Smith, «How to Choose the Right Forecasting Technique,» Harvard Business Review, July-August 1971, pp. 45-74.
29. Lesley Albertson and T. Cutler, «Delphi,» Futures, vol. 8, no. 5 (1976), pp. 397-404.
30. N. J. Centron and C.A. Ralph, Industrial Applications of Technological Forecasting (New York: Wiley, 1971).

Частина друга

Ситуація для аналізу 1

Дэвенпортский університет

«Ми хочемо Барфилда! Ми хочемо Барфилда! - так 50 тис. галасливих «фанатів» наполягали на повернення в футбольну команду Дэвенпортского університету її колишнього тренера Коуча Давида Барфилда.

Кілька останніх тижнів виявилися гарячими і для Барфилда, і для адміністрації університету. Звільнення Барфилда, беззмінного протягом 15 років тренера дэвенпортской команди, викликало обурення серед студентів, професорсько-викладацького складу та випускників університету, що національні служби інформації щодня розповсюджували по США повідомлення про події в Девенпорт.

Великий субсидований державою Дэвенпортский університет (30 тис. студентів) знаходиться на Середньому Заході. Спортивні змагання з Девенпорта, члени впливової Асоціації спортсменів центральних штатів, часто транслюються регіональним та загальнонаціональним телебаченням. Барфилд прийшов у Девенпорт 14 років тому. До цього в якості головного тренера невмирущою футбольної команди з невеликого Бакстер-коледжу, Барфилд протягом трьох років поспіль добивався першості своїх вихованців у національному чемпіонаті. Талантом Барфилда зацікавилися кілька великих університетів.

Дэвенпортский університет встановив Барфілду початкова платня в 17 500 дол. у рік. Він повинен був виконувати посаду головного тренера футбольної команди, поєднуючи цю роботу з функціями асистента професора по охорони здоров'я, фізичної культури і відпочинку.

Команда Барфилда домоглася показника в іграх 115/35 і брала участь у 10 показових іграх по завершенні сезону. У цей період Барфилд був явним улюбленцем місцевих «фанатів» і помітною фігурою Дэвенпортского кампуса.

З часом Барфилд укорінився і в місцевому діловому співтоваристві. До його платні у 52,5 тис. дол. у рік додалися 15 тис. дол. у рік за щотижневе участь у телешоу з оглядом недільних ігор дэвенпортской команди. Крім того, Барфилд заробляв більше 75 тис. дол. у рік на комерційному радіо, уклавши з ним контракт на регулярні виступи, а також від реклами, дозволивши використовувати свої фотопортрети. Використовуючи контакти з клубом ініціаторів підприємництва в Девенпорт, Барфилд вклав значні кошти в ряд місцевих проектів. Він став співвласником «Девенпорт Іпн» - 100-номерного мотелю через дорогу від кампуса. Він також увійшов до частку групи автомобільних дилерів міста і придбав пільговий пай в системі магазинів, що торгують свіжозамороженими продуктами харчування. Останнім часом він (разом з трьома іншими інвесторами) придбав великі ділянки землі в Девенпорт з наміром пустити їх під забудову житловими будинками. Ця неголосна діяльність раптово була перервана серією приголомшливих подій.

Барфилд придбав репутацію «жорстокого» тренера. Особливою суворістю відрізнялися його передсезонні збори, вимагали від гравців чималих зусиль. Ці збори влаштовувалися в Баттеруорте, містечку в 100 милях від Девенпорта. В протягом трьох тижнів гравці зобов'язані були викладатися тричі в день щодня. Після підйому у 5 год 30 хв вже о 6 год ранку починалася перша тренування. Слідом за сніданком належало півтори години дивитися який-небудь нудний фільм. За ланчем слідувала друга тренування (2,5 год). Вечірнє тренування присвячувалася вправам на координацію рухів і бігу. Незважаючи на такі навантаження, спортсмени-студенти буквально рвалися в команду Барфилда.

За два роки до описуваних подій університет запросив відомого захисника Элфреда Робінсона, який навчався тоді в середній школі в Уорреном, штат Огайо. До захвату всього університету Робінсон вирішив саме тут продовжувати освіту. На першому році Робінсон розчарував багатьох - молодий захисник не виправдав надій. Крім того, Робінсон погано сприймав роботу дэвенпортских тренерів і пропустив три збори. У школі йому дозволялося «йти своїм шляхом», але це було не в правилах Барфилда. Крім того, виявилися посередніми позначки Робінсона, він ледве дотягував до мінімально необхідного рівня.

Одного разу під час ігрового сезону Робінсон подав на Барфилда в суд, звинувачуючи його в тому, що він вдарив Робінсона під час гри. Університет заявив, що буде твердо стояти на стороні тренера та сплатити всі судові витрати. Робінсон мав репутацію порушника спокою, тому майже ніхто з гравців не звернув уваги на судовий розгляд, що відбувалося в період чергового тренувального збору. Робінсон не користувався популярністю у товаришів по команді, і багато хто вважав його знедоленим. Через два тижні після реєстрації судового позову Барфилд, який повертався додому з тренування, почув повідомлення по радіо про своє звільнення.

Повідомлення здивувало Барфилда, оскільки на початку цього дня він чув заява президента університету, в якому той підтверджував повну підтримку тренера і висловив упевненість у тому, що з тренера будуть зняті всі звинувачення.

Вирішивши, що радіоповідомлення - помилка, Барфилд зв'язався з директором спорту Боббі Уайтом.

«Боббі, це Девід. Тільки що я чув повідомлення по радіо про моє звільнення. Я тільки хотів переконатися в тому, що це помилка, щоб забути про цю історії,» - так говорив Барфилд.

«Девід, - відповів Уайт - я не думав повідомляти тобі про це по радіо, але адже ти знаєш, як працює преса. Я отримав три анонімних записки від твоїх гравців, в яких підтверджується, що ти вдарив Робінсона. Мені нічого не залишалося, окрім як звільнити тебе».

Питання

1. Яка головна проблема, очевидна в даному випадку?
2. Якби ви були директором, як повели б себе в цій ситуації?
3. Що слід було б зробити Барфілду?
4. Що б ви змінили для запобігання подібних подій?

Прийняття групових рішень в Центрі систем і досліджень фірми «Ханиуэлл»

Багато організацій створюють групи для прийняття рішень за різними питань - від найму працівників і фінансування коледжів до розробки і просування на ринок нових виробів. Центр систем і досліджень відділення «Аероспейс Дефенс енд Дивитн» фірми «Ханиуэлл» користується цим методом з 1971 р. і часто в дуже незвичайних ситуаціях. Центр вдається до групових рішень навіть з приводу заміни керівників вищої ланки.

Наріжним каменем групового підходу до Центру прийняття рішень є група управління Центром. У цю групу входить кілька керівників високого рангу, включаючи віце-президента Центру, інспектора, директора з кадрів, директорів з досліджень, розвитку, сучасного планування і удосконалення структури організації. Крім роботи в цій групі, кожен її член очолює групу керівників менш високого рівня у своєму відділі. Останні в свою чергу стоять на чолі груп, що складаються з контролерів і начальників технічних секторів. Група управління Центром збирається раз на два тижні, щоб розглядати різні питання, пов'язані з плануванням, кадрами та розподілом ресурсів.

Нещодавно була створена посаду директора з розвитку, який входить в склад групи управління Центром. У багатьох організаціях визначення необхідність заміни і підбір кандидатур входить в обов'язок віце-президента, якому в певній мірі допомагає директор по кадрам. Інші директори, однакові за рівнем директор з розвитку, не беруть участь в цій справі. У Центрі питання заміни знаходяться у віданні групи управління.

Група була дуже стурбована тим, щоб на цю посаду потрапив найбільш відповідний людина, тому директор з розвитку відповідає за розробку і реалізацію планів, стратегію маркетингу і ведення справ. Він несе також відповідальність за підтримання нормальних відносин фірми з споживачами. Група управління спочатку попросила інших керівників вищого рангу запропонувати кандидатури на цей пост і дати відомості по їх кваліфікації і зацікавленості в роботі такого роду. Потім відбувся «мозковий штурм».

Метою останнього стало складання списку кандидатів. Хоча члени групи мали різні думки щодо кваліфікації запропонованих кандидатів, на час складання списку групи про це тимчасово «забули». По завершенні «штурму» віце-президент Центру попросив кожного члена групи зібрати всі можливі відомості про кожному з кандидатів, що потрапили в список. Нарада з метою звуження списку претендентів на посаду призначили через тиждень.

На цій нараді члени групи почали висловлювати свої уподобання. При це одні говорили про те, як той чи інший кандидат показав себе на колишньому місце роботи, інші ж виділяли індивідуальні якості цих людей - стиль їх роботи, і життєві цінності. Незважаючи на відмінності у підходах і перевагах, група протягом години змогла скоротити список з десяти до п'яти осіб.

Після наради віце-президент зустрівся з начальниками решти п'яти претендентів і повідомив їм, кого саме вирішила разок в зв'язку з вакантною посадою група управління. Деякі з цих начальників негативно сприйняли новину про своїх підлеглих, а інші були сповнені ентузіазму. Директор по кадрам організував одногодинні співбесіди кандидатів з кожним із членів групи управління Центром. По завершенні інтерв'ювання було зібрано нараду для вибору найкращого кандидата.

Група управління ставить умовою згода всіх своїх членів з остаточним вибором кандидата. Вибраний, в кінцевому рахунку, кандидат цілком може не бути номером один для кожного члена групи, а раз так, він може не бути номером один для кожного члена групи. Тим не менше, кожен повинен прийняти загальне рішення і погодитися з ним.

Коли група зібралася, щоб зробити остаточний вибір, два кандидата з п'яти відсіялися дуже швидко, оскільки їм не вистачало досвіду такого роду, який, на думку групи, на даному місці обов'язковий. Після годинного обговорення група погодилася перемістити в кінець списку ще одного претендента. На думку групи, претендент не мав особливої схильності до управління із залученням пересічних працівників, і його дії могли виявитися неефективними в умовах Центру, де залучення всіх до участі в управлінні було принципом.

Зрештою, група розділилася між рештою двома кандидатами, кожен з яких був добре підготовлений для посади і хотів працювати на цьому місці. Більше півтори години члени групи обговорювали кваліфікаційні показники і управлінський стиль кожного з цих двох людей. Нарешті, рішення було прийнято. Всі члени групи були ним задоволені, а кандидатові запропонували зайняти нове місце.

Питання.

1. Що ви думаєте про процес прийняття групових рішень, практикується в Центрі систем і досліджень? Чи вважаєте ви, що процес забезпечує щось більше, ніж просто прийняття хороших рішень?
2. Яку роль повинні відігравати різні стилі обміну інформацією в ході нарад групи? Як можуть позначатися на таких нарадах різного роду бар'єри на шляху обміну інформацією?
3. Чи вважаєте ви, що рішення, прийняте групою, краще або гірше того, яке міг прийняти віце-президент поодинці? Що ви скажете про витратах часу на прийняття рішення?
4. Які потенційні моральні і матеріальні вигоди прийняття групових рішень?
5. Якого роду рішення найбільшою мірою відповідають груповим процесу? Яким рішенням цей процес протипоказаний?

Джерело: Tolly Kizilos and Roger Heinisch, «How a Management Team Selects Managers,» Harvard Business Review, September-October 1986, pp. 6-8,12.

<<< тому | зміст | вперед >>>






Все о туризме - Туристическая библиотека
На страницах сайта публикуются научные статьи, методические пособия, программы учебных дисциплин направления "Туризм".
Все материалы публикуются с научно-исследовательской и образовательной целью. Права на публикации принадлежат их авторам.