Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Модели и методы принятия решений 1 страница




Введение

Эффективное принятие решений необходимо для выполнения управленческих функций. Неудивительно поэтому, что процесс принятия решений — центральный пункт теории управления. Наука управления старается повысить эффективность организаций путем увеличения способности руководства к принятию обоснованных объективных решений в ситуациях исключительной сложности с помощью моделей и количественных методов. В данной главе мы рассмотрим особенности моделирования, типы используемых моделей и некоторые широко используемые методы принятия решений, а также методы прогнозирования, применяемые в рамках науки управления. Наша цель не в том, чтобы показать, как на деле применяются эти методы (эта тема достойна отдельного курса), мы, скорее, хотим дать вам представление о возможностях науки управления.

Прочитав эту главу, вы познакомитесь с перечисленными на этой странице терминами и определениями.

 

НАУКА УПРАВЛЕНИЯ

 

Происхождением центральный объект науки управления

 

Как мы узнали из нашего обзора истории менеджмента, концепция о возможности применения научных принципов для повышения эффективности организации зародилась, когда управление как наука было еще в зачаточном состоянии. Систематическое приложение научного метода к проблемам управления было фундаментом научного управления. Однако истоки школы управленческой мысли имеют недавнее происхождение.

Наука управления зародилась в Англии во время второй мировой войны, когда группа ученых получила задание на решение сложных военных проблем, таких, как оптимальное размещение сооружений гражданской обороны и огневых позиций, оптимизация глубины подрыва противолодочных бомб и конвоя транспортных караванов. В 50-60-е гг. методология была обновлена, преобразована в целый ряд специфических методов и стала все более широко применяться для решения проблем в промышленности и принятия решений в разных ситуациях. Сегодня модели и методы науки управления используются для решения таких задач, как регулирование транспортных потоков в городах и оптимизация графика движения в аэропортах, составление графиков работы классов и аудиторий в университетах, управление запасами в супермаркетах и универмагах, разработка новых видов продукции, распределение расходов на рекламу различных видов продукции, планирование материального обеспечения, распределение оборудования и трудовых ресурсов для производства разных изделий на заводе, составление графика игр в высшей бейсбольной лиге на сезон.

Центральный пункт науки управления состоит в том, чтобы «обеспечить руководителей организации научной базой для разрешения проблем, связанных со взаимодействием компонентов организации в интересах последней как целого». Это важно для всех организаций, но особенно трудным может быть применение этого принципа в крупных организациях в силу высокой степени специализации. Как указывают, Черчмен, Акофф и Арнофф:

«В организации каждая функциональная единица (отделение, отдел или сектор) обязана выполнять часть общей работы. Каждая такая часть необходима для достижения общих целей организации. Результат такого разделения труда состоит, однако, в том, что каждое функциональное подразделение разрабатывает собственные цели. Например, производственный отдел обычно занимается целями снижения производственных издержек и увеличения объема производства. Отдел маркетинга старается снизить до минимума расходы на единицу объема сбыта, довести тот объем до максимума. Финансовый отдел пытается оптимизировать политику капиталовложений организации. Отдел кадров прилагает все силы, чтобы нанимать хороших работников при минимальных издержках и удерживать их в организации и т.п. Эти цели не всегда согласуются, по существу, они часто вступают в противоречие друг с другом».

Специалисты штабных служб по моделированию принятия решений и соответствующим методам пытаются оценить компромиссы, возможные в связи с различием целей, и выявить альтернативные решения, обеспечивающие баланс противоречивых целей. Понимание подхода с позиций науки управления поможет вам более эффективно общаться со штабными специалистами и работать с ними над формулированием эффективных решений проблем организации.

 

Отличительные особенности науки управления

 

Сегодня можно встретить понятия «наука управления», «наука о принятии решений», «системный анализ», «наука о системах», но чаще всего «исследование операций», которые используются как взаимозаменяемые. Эти термины распространяются на количественные методы. Многие авторы определенно могли бы отнести методы, которые мы рассматриваем в последующих главах, в связи с управлением операциями, планированием и средствами контроля, к методам науки управления. Независимо от предпочитаемой терминологии, отличительные особенности науки управления как подхода таковы:

1. Использование научного метода.

2. Системная ориентация.

3. Использование моделей.

 

 

Рис. 8.1. Научный метод в управлении.

 

Фундаментальной процедурой любого научного исследования, впервые использованного на практике школой научного управления, является НАУЧНЫЙ МЕТОД. Он состоит из трех этапов (рис. 8.1.).

1. Наблюдение. Речь идет об объективном сборе и анализе информации по проблеме и ситуации. К примеру, если рассматривается зависимость между потребностью в изделиях и уровнем запасов, руководитель должен оценивать, как варьирует уровень запасов в зависимости от спроса. (Сегодня в крупных организациях этот и почти все другие аспекты научного анализа обычно проводится специалистами штабных подразделений).

2. Формулирование гипотезы. Формулируя гипотезу, исследователь выявляет имеющиеся альтернативы — варианты действий — и их последствия для ситуации, а также делает прогноз, основанный на этих наблюдениях. Цель — установление взаимосвязи между компонентами проблемы. Когда, например, наблюдение показывает, что запасы будут снижаться, если спрос в течение месяца возрастет на 10%, руководитель может опереться на гипотезу, согласно которой прирост запасов на определенную величину предупредит их сокращение в подобной ситуации.

3. Верификация. В третьей фазе верификации или подтверждения достоверности гипотезы исследователь проверяет гипотезу, наблюдая результаты принятого решения. Продолжая наш пример, отметим, что руководитель может в самом деле увеличить запасы на величину, рекомендованную штабным специалистом. Если при этом запасы не падают и не растут сверх меры, гипотезу следует признать правильной. Если все-таки возникает нехватка продукции с ростом спроса или запасы возрастают настолько, что расходы на их содержание становятся чрезмерными, гипотезу следует признать недостоверной. В этом случае, руководитель должен вернуться к первому этапу, добавить к имеющейся информацию, собранную на этапе проверки гипотезы, а также другие данные, после чего сформулировать новую гипотезу.

Применяя научный метод для разрешения проблем управления, необходимо помнить, что организация — это открытая система, состоящая из взаимосвязанных частей. Поэтому второй особенностью научного подхода к управлению является системная ориентация.

Третья особенность науки управления — использование моделей. Моделирование часто необходимо в силу сложности проблем управления и трудности проведения экспериментов в реальной жизни.

Моделирование — это концепция, которой уделено много внимания в нашем обсуждении. Наиболее заметный и, возможно, наиболее значительный вклад школы научного управления заключается в разработке моделей, позволяющих принимать объективные решения в ситуациях, слишком сложных для простой причинно-следственной оценки альтернатив. Многие из таких моделей настолько сложны, что не всякий средний руководитель в состоянии воспользоваться ими самостоятельно. Однако, отсутствие основательного представления о моделях может привести руководителя к методу проб и ошибок и принятию необдуманных решений, вместо применения проверенных методов.

 

МОДЕЛИРОВАНИЕ

 

Что такое модель

 

Хотя некоторые модели, используемые наукой управления, настолько сложны, что без компьютера обойтись невозможно, концепция моделирования проста. По определению Шеннона: «МОДЕЛЬ — это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности». Схема организации, к примеру, это и есть модель, представляющая ее структуру. Все теории управления, описанные в данной книге, суть модели работы организации или какой-либо ее подсистемы. Вы скоро убедитесь, что существует много других примеров моделей, с которыми вы уже знакомы.

Главной характеристикой модели можно считать упрощение реальной жизненной ситуации, к которой она применяется. Поскольку форма модели менее сложна, а не относящиеся к делу данные, затуманивающие проблему в реальной жизни, устраняются, модель зачастую повышает способность руководителя к пониманию и разрешению встающих перед ним проблем. Модель также помогает руководителю совместить свой опыт и способность к суждению с опытом и суждениями экспертов.

 

Необходимость моделирования

 

Существует ряд причин, обусловливающих использование модели вместо попыток прямого взаимодействия с реальным миром. К ним относятся естественная сложность многих организационных ситуаций, невозможность проведения экспериментов в реальной жизни, даже когда они необходимы, и ориентация руководства на будущее.

СЛОЖНОСТЬ. Как все школы управления, наука управления стремится быть полезной в разрешении организационных проблем реального мира. Может показаться странным, что возможности человека повышаются при взаимодействии с реальностью с помощью ее модели. Но это так, поскольку реальный мир организации исключительно сложен и фактическое число переменных, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека и постичь его можно, упростив реальный мир с помощью моделирования.

ЭКСПЕРИМЕНТИРОВАНИЕ. Встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Конечно, руководители фирмы/были бы не правы, если бы вложили миллионы долларов в новое изделие, сначала не установив экспериментально, что оно будет функционировать как намечено, и, вероятно, будет принято потребителями. Определенные эксперименты в условиях реального мира могут и должны быть выполнены. Когда фирма «Боинг» проектирует новый самолет, «Ниссан» — новый автомобиль, «Ай Би Эм» — новую модель компьютера, они всегда изготавливают образец, проверяют его в реальных условиях и только потом начинают полномасштабное производство. Но прямое экспериментирование такого типа дорого стоит и требует времени. Представьте, сколько стоил бы автомобиль и как мало было бы в нем нововведений, если бы фирма «Дженерал Моторс» в самом деле, изготавливала и испытывала каждую из тысяч деталей, придуманных инженерами фирмы ради потенциальных усовершенствований. И здесь на помощь приходят модели. В примере 8.1. описано моделирование на фирме «Ти Ар Дабл Ю».

 

 

ПРИМЕР 8.1.

Как моделирование помогает в работе руководству фирмы «Ти Ар Дабл Ю»

 

Г-н Армбрастер — эксцентричный подвижный человек с темными проницательными глазами и нервными руками, постоянно вычерчивающими в воздухе какие-то чертежи. Когда он учился на инженера-механика в университете, в летнее время работал в отделе писем фирмы «Ти Ар Дабл Ю». За шесть лет работы он погрузился в аналитические исследования и статистику. Степень магистра по организации производства и управлению получил в университете штата Оклахома, а затем добавил к нему диплом магистра делового администрирования по маркетингу и финансам в первом своем университете. Полученные научные степени помогли ему, как он сам считает, «избежать раскладывания бумаг по ящикам, находясь в услужении у компьютера» в самом начале его карьеры в фирме.

Эту карьеру он начал в 1965 г. как инженер по надежности в группе авиационных двигателей. Но не к такой работе он стремился, поэтому в 1967 г. занялся компьютерным моделированием для руководства корпорации.

Моделирование на компьютерах тогда только начиналось как средство прогнозирования для принятия долгосрочных стратегических решений и с целью отделения перспектив внутреннего развития от прогнозов роста через приобретение новых предприятий. Серия памятных записок и совещаний убедили в необходимости этой работы. Основатель фирмы Симон Рамо в записке от 1966 г. впервые сказал о необходимости построения математических кривых роста, по которым можно было бы прогнозировать финансовые и оперативные результаты деятельности на далекую перспективу с учетом разных экономических обстоятельств. Ко времени, когда Армбрастер был назначен на новую должность, через год после этих событий, объем работы значительно возрос, но представления о работе все еще были очень смутными. «С 1967 г. я занимаюсь примерно одним и тем же, но в разных конторах, потому что они никогда не знали, куда меня лучше приткнуть,» — говорит он. Сначала это был отдел обработки данных, затем бюро главного бухгалтера, потом работа при вице-президенте по финансам. «Это стало первым реальным признанием сути моей работы,» — говорит Армбрастер. Следующим его начальником стал вице-президент по экономике, т.е. его статус повысился еще на один пункт. В 1973 г. была создана новая должность — вице-президент по планированию и развитию, и с тех пор Армбрастер возглавляет отдел при нем.

Несомненно, его достижения к настоящему времени значительны. «Не удивляюсь, видя людей вроде меня застрявшими где-нибудь в бухгалтерском отделе, — говорит г-н Армбрастер. — Моя продукция — это не то, что можно распространять в организации. Высшее руководство должно понять суть анализа и захотеть получить его результаты настолько, чтобы нагнуться и поднять их». Основная продукция Армбрастера и его молодого помощника Джона Кеога с дипломом МБА — «прогноз сверху-вниз», стопка машинописных листов, таблиц с финансовыми данными, диаграмм и графиков, направляемая президенту фирмы трижды в году. В них прогнозируются основные финансовые и оперативные показатели, включая прибыль, потребности в оборотном капитале и прибыль на капитал на пять лет вперед; кроме того сбыт фирмы дифференцируется по 15 сферам деятельности.

«Цель нашей работы — понять, сколько именно показателей работы фирмы в действительности находится под контролем руководства и сколько их зависит от капризов экономики, — говорит Армбрастер. — Это помогает руководству выбирать вариант предпочтительного будущегои теили иные цели, а не просто отпускать корпорацию дрейфовать по воле волн». Например: «Метлер может посмотреть прогноз и сказать какому-нибудь начальнику производства: «Забудь, что бизнес зависит от милости экономики. Используй свое время на творчество. Подумай, где и что ты можешь у себя сделать, чтобы добиться изменений, — говорит г-н Армбрастер. — Мы доказали, что руководство может гораздо тверже держать судьбу компании в своих руках, чем принято было думать раньше».

За последние три года краткосрочная «от квартала к кварталу» часть прогноза типа «сверху-вниз» стала гораздо точнее отображать ожидаемую от производственной деятельности прибыль, чем традиционные прогнозы типа «снизу-вверх», составляемые ежеквартально производственными отделениями.

Построение разнообразных компьютерных моделей, делающих возможным само прогнозирование, превратилось в кропотливый процесс научных исследований и разработок. Прогнозирование все еще прогрессирует, становясь более детализированным и точным. «Данные, формируемые под давлением федеральных требований для всяких ведомств типа Агентства по охране окружающей среды, Налогового управления и т.п. — это не самые полезные данные для управления компанией, поэтому приходится уходить отнихи генерировать собственные данные», — говорит Армбрастер.

Это заставляет его висеть на телефоне для получения нужной информации. Иногда приходится наносить визиты финансистам производственных отделений, чтобы «завести друзей и убедить их выкопать из архивов то, что мне нужно». Он добавляет: «Люди внизу очень чувствительны к запросам руководства насчет данных, из-за которых от них могут потребовать увеличить время работы и усердие. Это всегда проблема». Качество информации — больной вопрос. «Иногда мы пытаемся заглянуть в будущее с помощью не данных, а мусора, — говорит он. — Я хорошо переношу двойственность, но порой просто злит, что нельзя никогда быть уверенным в том, что ты действительно знаешь о происходящем внизу. Он осторожно добивался доверия к себе несколько лет и охраняет его весьма ревностно. Тем не менее некачественная информация иногда проскальзывает в прогноз в силу искажений из-за внутренних реорганизаций, изменения порядка закупок и ведения отчетности, я случается, при встрече с руководством дело для производственника оборачивается плохо. Недавно вице-президент одного из отделений «позвонил и долго буквально «жевал мое ухо», поскольку я представил наверх плохие данные», — рассказывает Армбрастер.

Другая проблема — время. Армбрастер, его помощник и эконометрист фирмы ван Бусман около 80% своего времени проводят вместе, работая как группа, чтобы удовлетворить растущие запросы высшего руководства, требующего информации больше и скорее. «Есть опасность, что нас залюбят до смерти, — говорит Армбрастер. — Мы просто не можем охватить все, что хотим сделать». Вместо обеда, он часто проскальзывает к компьютеру, чтобы заняться своими расчетами.

Армбрастер допускает, что, в определенной мере, ощущаемый им дефицит времени создан им самим. «Если бы иногда я не составлял какого-нибудь особенного доклада, никто ничего бы не лишился, поскольку они даже не знают, что он составляется, — говорит он. — Но я знаю, что доклад должен быть составлен и чувствую себя обязанным».

Источник: 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.

 

 

Существуют бесчисленные критические ситуации, когда требуется принять решение, но нельзя экспериментировать в реальной жизни. К примеру, когда фирма «Фольксваген» решила построить производственное предприятие в США, ей пришлось выбирать место с достаточным обеспечением рабочей силой, благоприятными условиями налогообложения и экономически подходящее с точки зрения приемки необходимых материалов и отгрузки готовых автомобилей. Ей пришлось, затем определять последовательность сборки многих тысяч деталей модели «Рэббит», выяснять, какие детали завод мог бы производить сам, а какие покупать, устанавливать необходимые уровни запасов каждой детали. Ясно, что фирма не могла решить эти проблемы, построив в порядке эксперимента в каждом возможном месте по заводу, да еще и по нескольким проектам.

ОРИЕНТАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ НА БУДУЩЕЕ. Невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и может быть никогда не состоится, как и проводить прямые эксперименты. Однако многие руководители стремятся рассматривать только реальное и осязаемое, и это, в конечном счете, должно выразиться в их повороте к чему-то видимому. Моделирование — единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать. Как указывает Дэвид Б. Херц:

«Руководитель должен выбрать лучшую из имеющихся альтернатив, чтобы распределить свои ресурсы, установить для себя и других последовательность действий, привлечь новых люден и материальные ресурсы. Для этого ему нужно довериться некоторым описаниям особенностей и стабильности среды, в которой проявятся последствия решений как в краткой, так и долгосрочной перспективе. Он должен представлять всю неопределенность такой среды, которая является одновременно неизбежной и непредсказуемой».

Модели науки управления в наибольшей мере приспособлены к этим целям и как мощное аналитическое средство позволяют преодолевать множество проблем, связанных с принятием решений в сложных ситуациях.

 

 

Рис. 8.2. Аналоговая модель (график, являющийся аналоговой моделью, показывает зависимость между количеством произведенной краски и издержками в расчете на 1 галлон).

 

Типы моделей

 

Прежде чем рассматривать широко используемые современными организациями модели и задачи, для решения которых они наиболее пригодны, необходимо вкратце описать три базовых типа моделей. Речь идет о физических, аналоговых и математических моделях.

ФИЗИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ. Физическая модель представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Как указывает Шеннон: «Отличительная характеристика физической (называемой иногда «портретной») модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность».

Примеры физической модели — синька чертежа завода, его уменьшенная фактическая модель, уменьшенный в определенном масштабе чертеж проектировщика. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а также разрешить сопряженные проблемы, например, размещение дверей, ускоряющее движение людей и материалов. Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные характеристики типа аэродинамического сопротивления. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом стоит она много меньше настоящего. Подобным образом строительная компания всегда строит миниатюрную модель, прежде чем начать строительство производственного или административного корпуса или склада.

АНАЛОГОВАЯ МОДЕЛЬ. Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. График, иллюстрирующий соотношения между объемом производства и издержками (рис. 8.2.), является аналоговой моделью. График показывает, как влияет уровень производства на издержки.

Другой пример аналоговой модели — организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии легко представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязей всех работников.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ. В математической модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Пример математической модели и аналитической ее силы как средства, помогающего нам понимать исключительно сложные проблемы, — известная формула Эйнштейна Е = mс2. Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у физиков появилась даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии.

Вероятно, математические модели относятся к типу моделей, чаще всего используемых при принятии организационных решений. Рис. 8.2. иллюстрирует зависимость между объемом производства и издержками, описываемую с помощью модели: С = PV(0,1) + 2500. Согласно этой модели, издержки (С) равны объему производства (PV), умноженному на 0,1, плюс 2500. Ниже в данной главе мы рассмотрим некоторые распространенные математические модели. Сначала же исследуем основные этапы построения модели.

 

Процесс построения модели

 

Построение модели, как и управление, является процессом. Основные этапы процесса — постановка задачи, построение, проверка на достоверность, применение и обновление модели.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ. Первый и наиболее важный этап построения модели, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи. Правильное использование математики или компьютера не принесет никакой пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована. Согласно Шеннону: «Альберт Эйнштейн однажды сказал, что правильная постановка задачи важнее даже, чем ее решение. Для нахождения приемлемого или оптимального решения задачи нужно знать, в чем она состоит. Как ни просто и прозрачно данное утверждение, чересчур многие специалисты в науке управления игнорируют очевидное. Миллионы долларов расходуются ежегодно на поиск элегантных и глубокомысленных ответов на неверно поставленные вопросы».

Рассматривая эту тему, Чарлз Дж. Хитч, работавший ранее в министерстве обороны, указывает: «По опыту знаю, что самое трудное для специалиста по системному анализу — не техника анализа. По сути дела, методы, используемые нами в бюро министра обороны, как правило, просты и старомодны. Полезного и продуктивного аналитика отличает умение сформулировать (спроектировать) задачу».

Далее, из того только, что руководитель осведомлен о наличии проблемы, вовсе не следует факт идентификации истинной проблемы. Руководитель обязан уметь отличать симптомы от причин. Рассмотрим для примера фармацевтическую компанию, получающую множество жалоб от аптек из-за задержек с выполнением их заказов. Истинная проблема, как оказалось, не в этой задержке. Изучение вопроса показало, что заказы задерживаются из-за производственных затруднений на трех химических предприятиях фирмы. Это было вызвано нехваткой исходных химических реагентов и запасных частей к оборудованию, что в свою очередь было обусловлено некачественным прогнозированием потребности в материалах и запасных частях.

ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ. После правильной постановки задачи следующим этапом процесса предусмотрено построение модели. Разработчик должен определить главную цель модели, какие выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя модель, чтобы помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему. Если продолжить приведенный выше пример, нужная выходная информация должна представлять точные нормативы времени и количества подлежащих заказу исходных материалов и запасных частей.

В дополнение к установлению главных целей, специалист по науке управления должен определить — какая информация требуется для построения модели, удовлетворяющей этим целям и выдающей на выходе нужные сведения. В нашем случае необходимой информацией будет точный прогноз потребности по каждому исходному реагенту, сведения о характере закупаемых материалов в каждом виде продукции, ожидаемой долговечности деталей оборудования, сроке службы каждой детали и т.п.

Может случиться, часто с известной долей вероятности, что эта необходимая информация разбросана по многим источникам.

К другим факторам, требующим учета при построении модели, следует отнести расходы и реакцию людей. Модель, которая стоит больше, чем вся задача, требующая решения с помощью модели, конечно, не внесет никакого вклада в приближение к целям организации. Подобным образом, излишне сложная модель может быть воспринята конечными пользователями как угроза и отвергнута ими. Таким образом, для построения эффективной модели руководителям и специалистам по науке управления следует работать вместе, взаимно увязывая потребности каждой стороны. Школа научного управления признает эти потенциальные проблемы. Модель, построенная с целью получения информации о том, как бросать мяч в бейсболе, описана в примере 8.2.

 

ПРИМЕР 8.2.

Игра в цифры с оклендской командой «А»

 

Никто из тех, кто связан с бейсбольной командой «А», находящейся в Окленде — городке близ Сан-Франциско, — в прошлом году не видел больше бросков, чем Джей Элвес. Дело в том, что он видел каждый бросок.

Начиная с весенних тренировок и до начала октября он видел каждый бросок и все их регистрировал. Как специалист по компьютерной статистике он провел весь сезон за пультом любимого компьютера модели «Эппл II Плюс». Между делом Элвес может сообщить вам средний за последние два года балл игроков Дуэйна Мерфи против Скотта МакГрегора, сказать, как держал удар Майк Хит против бросков с левой руки, как Дейв Лопес обходился с игроками на финише, и многое другое.

Комментаторы Лон Симмонс и Билл Кинг нашли материал превосходным и основную его часть запустили в эфир. Но тренер Билл Мартин компьютерные распечатки счел оскорблением. «У меня все вот здесь, — говаривал Билли, показывая на свою голову. — Я не нуждаюсь в этой ерунде.»

Однако цифры помогают выявить кое-что пропущенное из статистики за прошлый сезон. Джеф Берроуз, к примеру, набирал 0,220 днем и 0,304 по вечерам. Узин Гросс имел 0,321 на искусственном покрытии, но всего 0,239 на траве. На Хита (0,338) можно было ставить в позиции нападения против таких бегунов, как Лопес (0,234). В этом сезоне Элвес намерен собрать гораздо более подробную информацию. «У меня будет записано, куда был отбит каждый мячик, — говорит он, — куда попадают удары игрока на линии, куда ложатся его ауты. Это позволит определить тенденции».

Так же важно, что компьютерная информация фиксирует тенденции в игре противника, и, если тренер видит определенную картину, он в состоянии скорректировать игру защитников. «Эта работа становится увлекательной, — говорит Элвес, — когда ты действительно влияешь на игру».




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-08; Просмотров: 322; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.012 сек.