Роль и место экономических информационных систем в управлении экономикой, финансами

Экономические системы существовали с момента появления общества, поскольку на любой стадии развития общество требует для своего управления систематизированной, предварительно подготовленной информации. Особенно это касается производственных процессов - процессов, связанных с производством материальных и нематериальных благ, т.к. они жизненно важны для развития общества. Именно производственные процессы совершенствуются наиболее динамично. А по мере их развития усложняется и управление ими, что, в свою очередь, стимулирует совершенствование и развитие информационных систем.

Потребность в управлении возникает в том случае, когда необходима координация действий членов некоторого коллектива, объединенных для достижения общих целей. Такими целями могут быть: обеспечение устойчивости функционирования или выживания объекта управления в конкурентной борьбе, получение максимальной прибыли, выход на международный рынок и т.д. Цели сначала носят обобщенный характер, а затем в процессе уточнения они формализуются управленческим аппаратом в виде целевых функций.

Система управления представляет собой совокупность объекта управления, например предприятия, и субъекта управления - управленческого аппарата (Рис. 1.) Последний объединяет в себе сотрудников, формирующих цели, разрабатывающих планы, вырабатывающих требования к принимаемым решениям, а также контролирующих их выполнение. В задачу же объекта управления входит выполнение планов, выработанных управленческим аппаратом, т.е. реализация той деятельности, для которой создавалась система управления.

Рис. 1 Структура системы

Оба компонента системы управления связаны прямой (П) и обратной (О) связями. Прямая связь выражается потоком директивной информации, направляемой от управленческого аппарата к объекту управления, а обратная представляет собой поток отчетной информации о выполнении принятых решений, направляемый в обратном направлении.

Директивная информация порождается управленческим аппаратом в соответствии с целями управления и информацией о сложившейся экономической ситуации, об окружающей среде. Отчетная информация формируется объектом управления и отражает внутреннюю экономическую ситуацию, а также степень влияния на неё внешней среды (задержки платежей, нарушения подачи электроэнергии, погодные условия, общественно-политическая ситуация в регионе и т.д.). Таким образом, внешняя среда влияет не только на объект управления: она поставляет информацию и управленческому аппарату, решения которого зависят от внешних факторов (состояния рынка, наличие конкуренции, величина процентных ставок, уровень инфляции, налоговая и таможенная политика).

Взаимосвязь информационных потоков (П и О), средства обработки, передачи и хранения данных, а также сотрудников управленческого аппарата, выполняющих операции по переработке данных, и составляет информационную систему экономического объекта.

Возрастание объемов информации в контуре управления, усложнение её переработки повлекло за собой сначала внедрение компьютерной техники на отдельных операциях, а затем расширение их применения. Традиционная информационная система стала качественно меняться. В управленческом аппарате появилось новое структурное подразделение, единственной функцией которого стало обеспечивать процесс управления достоверной информацией на основе средств вычислительной техники. В связи с этим в контуре управления появились новые информационные потоки, а старые потоки частично изменили своё направление. Часть традиционной информационной системы стала постепенно, но неуклонно трансформироваться в направлении все большей автоматизации обработки информации.

С учетом применения выделяются:

• технические информационные системы;

• экономические информационные системы;

• информационные системы в гуманитарных областях и др.

Таким образом любой системе управления экономическим объектом соответствует своя информационная система, называемая экономической информационной системой.

Экономическая информационная система (ЭИС) - это совокупности внутренних и внешних потоков прямой и обратной информационной связи экономического объекта, методов, средств, специалистов, участвующих в процессе обработки информации и выработке управленческих решений.

Информационная система является системой информационного обслуживания работников управленческих служб и выполняет технологические функции по накоплению, хранению, передаче и обработке информации. Она складывается, формируется и функционирует в регламенте, определенном методами и структурой управленческой деятельности, принятой на конкретном экономическом объекте, реализует цели и задачи, стоящие перед ним.

Современный уровень информатизации общества предопределяет использование новейших технических, технологических, программных средств в различных информационных системах экономических объектов.

Автоматизированная информационная система (АИС) представляет собой совокупность информации, экономико-математических методов и моделей, технических, программных, технологических средств и специалистов, предназначенную для обработки информации и принятия решений.

Создание АИС способствует повышению эффективности производства экономического объекта и обеспечивает качество управления.

С помощью АИС, к сожалению, может перерабатываться далеко не вся информация, используемая для управления объектом, поскольку на любом предприятии циркулируют огромные информационные потоки, играющие важную роль в принятии решений, но обработка которых, с помощью компьютерной техники невозможна (Рис. 2). Причина этого заключается в сложности структуризации информации и формализации процесса её переработки.

Рис. 2 Место ЭИС в контуре системы управления: П1, П2 – неформализуемая и формализуемая директивная информация (прямая связь); О1, О2 –не формализуемая и формализуемая часть информации обратной связи.

В АИС от объекта управления направляется только та часть информации (см. рис. 2) - О2, которую можно систематизировать и обрабатывать с помощью компьютерной техники. Аналогично от управленческого аппарата передается в АИС лишь часть директивной информации - П2, которая может быть соответствующим образом переработана и передана объекту управления. Доля информации, обрабатываемая в АИС, для различных уровней управления колеблется по отношению к общему объему от 10 до 20 %. В процессе управления принимаются решения трех категорий: стратегические, тактические и оперативные. В соответствии с этой классификацией управленческий аппарат обычно имеет трехуровневую иерархию.

11. Информационные технологии табличных процессоров.

Для обработки числовой информации, как правило, приме­няются такие информационные технологии, как табличные про­цессоры (электронные таблицы).

Электронная таблица — это специальная модель структури­рования, представления и обработки произвольной информа­ции, тесно связанная и с текстовыми документами, и с базами данных.

Основное назначение электронных таблиц — автоматизация рутинных табличных расчетов. Электронные таблицы нашли широкое применение в сфере бухгалтерского учета, финансового анализа, планирования, статистики и во многих других отраслях, где требуется производить большой объем вычислений.

Современные табличные процессоры позволяют не только проводить операции над числами в столбцах и строках, но и строить диаграммы, производить сложный финансово-экономи­ческий анализ, автоматизировать различные сферы бухгалтер­ской и экономической деятельности. Отличительными особен­ностями функциональных возможностей табличных процессо­ров от других базовых систем являются:

• широкие возможности по форматированию таблиц (выбор формы представления данных в таблице, определение типа

данных, автоматическое оформление таблиц и данных и т. д.);

• вычисления (математические, статистические, финансо­вые, функции даты и времени, логические и т. д.);

• создание и работа с объектами деловой компьютерной гра­фики (возможность построения двух- и трехмерных диа­грамм);

• выполнение табличными процессорами функций баз дан­ных (заполнение таблиц аналогично заполнению баз дан­ных, сортировка по ключам, обработка запросов к базе данных и т. д.);

• моделирование (поиск оптимальных решений для многих задач управления с помощью простых встроенных прие­мов);

• программирование с помощью встроенных языков макро­команд и макрофункций, проектирование элементов управ­ления для быстрого запуска созданных программ.

Наиболее популярными в мире табличными процессорами являются Microsoft Excel, Corel Quattro, Lotus. В России в на­стоящее время наибольшее распространение получил табличный процессор MS Excel, входящий в интегрированный пакет Microsoft Office (возможно, потому, что это единственный пол­ностью русифицированный современный табличный процес­сор). MS Excel позволяет:

• проводить сложные вычисления как с использованием оригинальных расчетных формул, так и с применением стандартных математических, статистических, финансовых и иных функций;

• осуществлять табличную обработку данных и представлять результаты расчетов в виде графиков и диаграмм;

• планировать, прогнозировать и распределять ресурсы;

• составлять статистические сводки и калькуляции, прово­дить аналитические расчеты и др.

12. Информационные технологии баз данных.

Для работы с файлами баз данных созданы специальные пакеты прикладных программ, называемые системой управления базами данных (СУБД). Средствами СУБД любой пользователь может соз­дать файлы БД, просматривать их, изменять, выполнять поиск, формировать отчеты произвольной формы. Кроме того, поскольку структура файлов БД записана на диске в его начале, можно от­крыть, просмотреть, выбрать данные и из чужого файла, создан­ного кем-то программно или средствами СУБД.

В настоящее время создано большое количество СУБД, имеющих приблизительно

СУБД предполагает работу пользователя с базой данных в раз­ных режимах:

• режим «ассистента» с использованием разветвленного меню; наиболее простой способ работы, не требующий специальной подготовки пользователя, кроме общих представлений о ра­боте с базами данных;

• командный режим, предполагающий диалог пользователя и системы на языке команд СУБД, требует от пользователя знания этого языка;

• программный режим, использующий язык СУБД и позво­ляющий создать пользовательские программы различной сте­пени сложности, удобно оформленные, выполняющие все функции, необходимые для решения задачи. Большинство современных комплексов программ, решающих экономиче­ские задачи, написаны на языках СУБД. Эти языки позволя­ют создать программы, имеющие удобный «дружественный» пользовательский интерфейс (взаимодействие пользователя с компьютерной системой).

Основные функции СУБД:

- управление данными во внешней памяти (на дисках);

- управление данными в оперативной памяти с использованием дискового кэша;

- журнализация изменений, резервное копирование и восстановление базы данных после сбоев;

- поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными).

Обычно современная СУБД содержит следующие компоненты:

- ядро, которое отвечает за управление данными во внешней и оперативной памяти, и журнализацию,

- процессор языка базы данных, обеспечивающий оптимизацию запросов на извлечение и изменение данных и создание, как правило, машинно-независимого исполняемого внутреннего кода,

- подсистему поддержки времени исполнения, которая интерпретирует программы манипуляции данными, создающие пользовательский интерфейс с СУБД

- а также сервисные программы (внешние утилиты), обеспечивающие ряд дополнительных возможностей по обслуживанию информационной системы.

Классификации СУБД

- По модели данных

*Иерархические

*Сетевые

*Реляционные

*Объектно-ориентированные

- По степени распределённости

*Локальные СУБД (все части локальной СУБД размещаются на одном компьютере)

*Распределённые СУБД (части СУБД могут размещаться на двух и более компьютерах).

-По способу доступа к БД

*Файл-серверные

На данный момент файл-серверные СУБД считаются устаревшими.

Примеры: Microsoft Access, Paradox, dBase, FoxPro, Visual FoxPro.

*Клиент-серверные

Примеры: Oracle, Firebird, Interbase, IBM DB2, MS SQL Server, Sybase, PostgreSQL, MySQL, ЛИНТЕР, Caché, MDBS.

*Встраиваемые

Примеры: OpenEdge, SQLite, BerkeleyDB, один из вариантов Firebird, MySQL, Sav Zigzag, Microsoft SQL Server Compact, ЛИНТЕР.

Большинство информационных систем в нашей стране исполь­зуют простейшие СУБД, которые функционируют на персональ­ных компьютерах. Такие системы покрывают первоначальные по­требности организаций, но они не перспективны.

Базой систем нового поколения являются профессиональные (многопользовательские, многоплатформенные) СУБД и архитек­тура «клиент — сервер», реализуемая на их основе.

Профессиональные СУБД обеспечивают выполнение более сложных операций. Они позволяют разработчику расширять сер­висные возможности — процедуры базы данных, которые вызыва­ются клиентом и выполняются сервером более производительно, чем компьютеры на рабочих местах пользователей. К профессио­нальным СУБД относятся Oracle, SyBase, Informix, Ingres, Progress. Перечисленные системы имеют средства обработки информации, распределенной по нескольким узлам сети. Распределенная обра­ботка данных позволяет разместить базу в различных узлах таким образом, чтобы отслеживать изменения на всех узлах и чтобы каж­дый компонент данных располагался на том узле, где он будет об­рабатываться.

Методы социологических и прикладных исследований

2. Методы получения количественных и качественных экспертных

оценок.

1. К методам получения количественных экспертных оценок относятся методы:

• непосредственной количественной оценки;

• средней точки;

• Черчмена-Акофа;

• метод лотерей;

Непосредственная количественная оценка используется как в случаях, когда необходимо:

• определить значение показателя, измеряемого количественно. В этом случае каждый из экспертов непосредственно указывает значение показателя для оцениваемого объекта. Это может быть конкретное численное значение или диапазон показателя;

• оценить степень сравнительной предпочтительности различных решений. В этом случае количественная оценка, указываемая экспертом, определяет степень их сравнительной предпочтительности.

Метод средней точки используется, когда альтернативных вариантов достаточно много. В качестве первого и второго альтернативных вариантов целесообразно выбирать наименее и наиболее предпочтительные альтернативные варианты. Значение третьего варианта будет находиться между точками первого и второго вариантов [(Bi+B2)/2]. Процедура завершается, когда определяется сравнительная предпочтительность всех участвующих в экспертизе альтернативных вариантов.

Метод Черчмена-Акофа используется при количественной оценке сравнительной предпочтительности альтернативных вариантов и допускает корректировку оценок, даваемых экспертами.Все альтернативные варианты ранжируются по предпочтительности, и каждому из них эксперт назначает количественные оценки, как правило, в долях единицы. Далее эксперт сопоставляет по предпочтительности альтернативный вариант а1 и сумму остальных альтернативных вариантов. Если он предпочтительнее, то значение а1 должно быть более суммарного значения остальных альтернативных вариантов. Если а1 менее предпочтителен, чем сумма остальных альтернативных вариантов, то он сравнивается с суммой остальных альтернативных вариантов, за исключением последнего. Если альтернативный вариант на каком-то шаге оказался предпочтительнее суммы остальных альтернативных вариантов, то а1 из дальнейших рассмотрений исключается. Этот процесс продолжается до тех пор, пока последовательно не будут просмотрены все альтернативные варианты.

Метод лотерей. Согласно этому методу для любой тройки альтернативных вариантов а1, а2, а3, упорядоченных в порядке убывания предпочтительности, эксперт указывает такую вероятность р, при которой альтернативный вариант а2 равноценен лотерее, при которой альтернативный вариант а1, встречается с вероятностью р, а альтернативный вариант а3, встречается с вероятностью 1-р. На основании последовательной оценки сравнительной предпочтительности некоторого числа троек альтернативных вариантов рассчитываются числа u1, u2,...,un, с помощью которых формируется линейная функция полезности

U1 P1 + U2 P2 +….. + Un Pn

где р1, р2,...,рn- вероятности, с которыми рассматриваются альтернативные варианты а1, а2,...,аn.

Эта формула позволяет сравнивать по предпочтительности различные лотереи, характеризующиеся различными вероятностями реализации альтернативных вариантов а1, а2.,аn.

2. К методам получения качественных экспертных оценок относятся.

• экспертная классификация;

• метод парных сравнений;

• ранжирование альтернативных вариантов;

• метод векторов предпочтений;

• дискретные экспертные кривые;

• кривые роста.

Экспертная классификация. Этот метод целесообразно использовать, когда необходимо определить принадлежность оцениваемых альтернативных вариантов к установленным и принятым к использованию классам. Эксперт в соответствии с имеющейся у него информацией об оцениваемом объекте и используемой им оценочной системой определяет, к какому из классов оцениваемый объект принадлежит.

Метод парных сравнений является одним из наиболее распространенных методов оценки сравнительной предпочтительно­сти альтернативных вариантов. При методе парных сравнений эксперту последовательно предлагаются пары альтернативных вариантов, из которых он должен указать более предпочтительный. Если эксперт относительно какой-либо пары объектов затрудняется это сделать, он вправе посчитать сравниваемые альтернативные варианты равноценными либо несравнимыми. После последовательного предъявления эксперту всех альтернативных вариантов определяется их сравнительная предпочтительность по оценкам данного эксперта.

Ранжирование альтернативных вариантов. Эксперту предъявляются отобранные для сравнительной оценки альтернативные варианты для их упорядочения по предпочтительности. При этом желательно использовать не более 30 альтернативных вариантов. Если альтернативных вариантов больше, то целесообразно использование соответствующих модификаций метода ранжирования. Например, ранжированию альтернативных вариантов может предшествовать их разбиение на упорядоченные по предпочтению классы с помощью метода экспертной классификации.

Метод векторов предпочтений чаще используется при необходимости получения коллективного экспертного ранжирования. Эксперту предъявляется весь набор оцениваемых альтернативных вариантов и предлагается для каждого альтернативного варианта указать, сколько, по его мнению, других альтернативных вариантов превосходит данный. Эта информация представляется в виде вектора, первая компонента которого - число альтернативных вариантов, которые превосходят первый; вторая компонента - число альтернативных вариантов, которые превосходят второй, и т. д. Так, например, если оценивается десять альтернативных вариантов, то вектор предпочтений может выглядеть так: (3, 7, 0, 4, 8, 6, 1, 9, 5, 2).

При коллективной экспертизе, проводимой с использованием метода векторов предпочтений, целесообразно рассчитать результирующее коллективное ранжирование, отражающее коллективную точку зрения всех экспертов.

Дискретные экспертные кривые. Если целью является разработка прогнозов или анализ динамики изменения показателей, характеризующих объект выработки и принятия управленческого решения, то целесообразно воспользоваться дискретными экспертными кривыми. При построении дискретной экспертной кривой определяется набор характерных точек, в которых наблюдается или ожидается смена тенденции изменения значений показателя от рассматриваемого параметра, а также значения показателя в характерных точках. На участках между характерными точками предполагается, что значения показателя изменяются линейно, т. е. две соседние характерные точки кривой могут быть соединены отрезками прямой линии. Если есть достаточно веские основания для того, чтобы определить нелинейные изменения значений показателя на участках кривой между соседними характерными точками, имеет смысл от дискретных экспертных кривых перейти к экспертным кривым. При построении экспертных кривых отрезки прямых линий могут быть заменены отрезками нелинейных кривых либо кривых, построенных непосредственно экспертами. Заметим, однако, что далеко не всегда мы располагаем информацией, позволяющей надежно судить о поведении кривой на участках между характерными точками. К тому же обработка результатов экспертных оценок, и в частности определение результирующей коллективной экспертной оценки, более надежна для дискретных экспертных кривых. Использование экспертных кривых позволяет более наглядно и надежно представить различные сценарии развития ситуации, что часто бывает необходимым при разработке прогнозов. Экспертные кривые могут эффективно использоваться как при анализе ситуации принятия решения, так и непосредственно при выработке и принятии управленческих решений.

Организационное поведение

1. Анализ и интерпретация эмпирических данных в социологических и

прикладных исследованиях

Социологическое исследование - это не только сбор данных. Цель его состоит в том, чтобы дать научно обоснованную интерпретацию изученных фактов. Заключительный этап эмпирического социологического исследования предполагает обработку, анализ и интерпретацию данных, получение эмпирически обоснованных обобщений, выводов и рекомендаций.

Обработка данных включает в себя следующие компоненты: 1) Редактирование и кодирование информации. Основное назначение этого шага состоит в унификации и формализации той информации, которая была получена в ходе исследования. 2) Создание переменных. Собранная на основании анкет информация в ряде случаев прямо отвечает на те вопросы, которые необходимо решить в исследовании, поскольку вопросы получили форму индикаторов в процессе операционализации. Сейчас же необходимо провести обратную процедуру, то есть перевести данные в форму, которая бы отвечала на вопросы исследования. 3) Статистический анализ. Этот шаг является ключевым в процессе анализа социологических данных. В ходе статистического анализа выявляются некоторые статистические закономерности и зависимости, которые позволяют социологу сделать определенные обобщения и выводы. Для проведения статистического анализа социологи используют большое число различных математических методов, позволяющих полно и всесторонне анализировать собранную информацию. В современной социологии для этой цели активно применяются ЭВМ, дополненные программами математико-статистической обработки.

Собранный первичный материал непригоден для теоретического анализа, его необходимо обработать (упорядочить, классифицировать). Можно выделить два класса процедур анализа: дескриптивные и аналитико-экспериментальные процедуры.

Дескриптивные процедуры включают в себя ряд методов.

Простая группировка - это классификация или упорядочение данных по одному признаку. Связывание фактов осуществляется здесь в соответствии с описательной гипотезой относительно ведущего признака группировки (или признака классификации). Так, в зависимости от гипотез можно сгруппировать выборочную совокупность по возрасту, полу, роду занятий, образованию, по высказанным суждениям и т.д.

Перекрестная группировка - это связывание данных предварительно упорядоченных по двум признакам (свойствам, показателям) с целью:

а) обнаружить какие-то взаимозависимости;

б) осуществить взаимоконтроль показателей, сформировать новый составной показатель, определить направление связей влияния одного явления на другое.

Одна из задач перекрестной классификации - поиск устойчивых связей, выявляющих струк­турные свойства изучаемого явления, поиск тенденции, динамики процесса.

Эмпирическая типологизация - наиболее сильный прием анализа по описательному плану. Этот метод можно характеризовать как поиск устойчивых сочетаний свойств социальных объектов (или явлений), рассматриваемых в соответствии с описательными гипотезами в нескольких измерениях одновременно. Задачи многомерной эмпирической типологизации свойств решают с помощью математических процедур распознавания образов - таксономии и кластерного анализа.

Теоретическая типологизация - обобщение признаков социальных явлений на основе идеальной теоретической модели, по теоретически обоснованным моделям и критериям. Такая типологизация, в отличие от эмпирической, есть условие прямой проверки теории путем сопоставления конструируемых типов с эмпирическими свидетельствами соответствия, или уклонений от идеальной модели. В теоретической типологизации критерии свойств выявляются путем логического анализа. Анализ эмпирических данных, согласно теоретической типологии, предполагает, во-первых, определение частот распределения по каждому типу; во-вторых, изучение распределения отклонений от идеализированных моделей по отдельным параметрам и, если возможно, измерение интенсивности и вероятности этих отклонений.

Статистический метод в социологии - совокупность методов и моделей прикладной статистики, используемых в социологии при сборе, обработке, анализе, моделировании и сопоставлении данных разных исследований. Большинство этих методов применяется в ряде социальных и гуманитарных наук, часть из них развита применительно к нуждам социологии. Эти методы можно разделить на две большие группы.

К первой группе можно отнести выборочный метод (выборка), описательную статистику, анализ связей и зависимостей, теорию статистических выводов, оценок и критериев, планирования экспериментов.

Вторая группа включает ряд методов многопеременной статистики, различных методов шкалирования, корреляционный, факторный, причинный анализ, а также большую группу статистических моделей, таксономические процедуры (математико-статистические методы многомерной типологизации социальных объектов, дополняющие корреляционный и факторный анализ).

Использование статистического метода с учетом специфики социологии позволяет проводить обработку больших массивов информации (единиц наблюдения, переменных операций), а следовательно, расширяет эмпирическую базу социологических исследований и сферу их приложения.

Выбор методов обработки и анализа информации зависит от целей и задач исследования, а также от способов измерения используемых показателей. Как правило, при решении реальных задач не удается обойтись одним каким-либо методом, поэтому их применяют комплексно - последовательно, на разных стадиях решения задачи, или параллельно, на одной и той же стадии, для более глубокого анализа материала.

Методы математической статистики имеют важное значение для выявления закономерностей и фактов, но они лишь средство, которое не должно заслонять собою цель. Достоверная статистическая тенденция - это все же не социологическая закономерность; выпадающие из общей картины индивидуальные значения, возможно, являются отражением закономерностей иного порядка, чем те, что выявляются с помощью математических методов.

4. Задачи выбора в логистике: выбор поставщика, перевозчика, формы собственности склада.

Принятие решения — это выбор оптимального варианта при заданной цели с учетом побочных условий. При принятии решений следует исходить из принципа рациональности — принимать решение следует с таким расчетом, чтобы с помощью имеющихся ограниченных средств и ресурсов организации обеспечить оптимальный результат при достижении поставленных целей.

Процесс принятия решений:

1. Определение проблемы в области логистики и факторов, влияющих на нее. Логистическая проблема устанавливается четко и осознанно.

2. Установка критерия решения и целей. Эксперты по логистике разрабатывают специфические и измеряемые цели.

3. Формулировка моделей и связей между целями и переменными. Разрабатывается модель, являющаяся формализованным представлением логистической ситуации. Модели могут содержать несколько переменных. Переменная — это измеряемое количество, которое может меняться или является предметом изменения.

4. Определение и оценка вариантов. Этот шаг означает генерацию наибольшего количества решений логистической проблемы.

5. Выбор наилучшего варианта. Это решение, которое наилучшим образом удовлетворяет и наиболее соответствует установленным целям.

6. Внедрение решения. Выполнение действий в соответствии с выбранным вариантом.

Задача принятия логистического решения возникает в том случае, когда при определенном состоянии внешней среды из нескольких вариантов выбирается тот, который лучше всего способствует осуществлению цели логистической системы организации. В соответствии с этим задача принятия логистических решений состоит из следующих трех компонентов:

· состояние внешней среды;

· логистические цели;

· варианты.

Состояние внешней среды представляет собой реальное положение дел, которое не может подвергаться воздействиям и контролироваться со стороны специалиста по логистике, принимающего решение в рамках горизонта планирования. Характеристики исходных данных для анализа состояния внешней среды:

· эндогенные — внутренне заданные, предопределенные предшествующими действиями специалиста по логистике;

· экзогенные — появившиеся независимо от предшествующих действий специалиста по логистике.

Турбулентность внешней среды определяется изменчивостью спроса. Уровень турбулентности зависит от следующих факторов:

· непостоянство факторов внешней среды;

· скорость изменений этих факторов;

· интенсивность конкуренции;

· технологические возможности предприятий;

· покупательские предпочтения:

· давление со стороны правительства и отдельных влиятельных групп.

Логистические цели представляют собой выражение желаемых конечных результатов или состояний логистической системы, которые должны быть достигнуты или возникнут как результат принятия решений специалистом по логистике. Логистическая цель характеризуется:

· содержанием;

· временным периодом;

· областью действия;

· масштабом.

Содержание цели характеризуется величиной, на которую должен влиять выбранный вариант. Эта величина может определяться:

· характеристикой (например, прибыль, оборот, общие затраты);

· изменением характеристики (например, увеличение оборота);

· отношением двух характеристик (например, рентабельность и прибыль/капитал).

Временной период устанавливает, за какое время должна быть осуществлена цель, и определяет, таким образом, временную область действия содержания цели. Так, например, различают кратко- и долгосрочные цели.

Масштаб цели (критерий цели, или целевое предписание) количественно определяет содержание цели. Возможны следующие варианты:

· оптимизация (например, максимизация прибыли, минимизация общих затрат);

· фиксирование (например, увеличение оборота на 10%);

· установление ограничений (например, затраты не превышают определенную величину).

Задачи, решаемые при формулировании целей:

· поиск целей — мероприятия, при которых устанавливаются исходные цели высшего порядка;

· уточнение целей — наиболее точное определение содержания цели, формы, терминов, носителей и ограничений отдельных целей;

· структурирование целей — иерархическое упорядочение всех найденных целей;

· проверка реализуемости целей направлена на то, чтобы определить, достижимы (осуществимы) ли отдельные цели с позиции структуры системы целей, наличия персонала, технико-экономических условий;

· выбор целей (принятие решений по целям) — действия, ведущие к принятию решения по той системе целей, которые фактически преследуются.

При подготовке логистического решения выявляются возможные варианты, т. е. разные пути достижения целей логистической системы, методы решения каждой логистической задачи, преимущества и недостатки каждого из них, с тем, чтобы можно было выбрать оптимальный, т. е. самый лучший в данных условиях. Затем набор основных вариантов представляется руководству предприятия. Варианты формулируются таким образом, чтобы они исключали друг друга. Руководство предприятия, будучи свободным от функциональных соображений и обладая более широким взглядом на совокупность всех существенных в данном случае факторов внешней среды, принимает окончательное решение.

Поиск вариантов — выявление, формулирование и анализ способов достижения целей логистической системы. Процесс поиска:

1. систематический и многосторонний поиск отдельных идей(указаний, подходов к решению логистической проблемы);

2. комбинирование отдельных идей в независимые варианты;

3. точная формулировка найденных вариантов;

4. анализ структуры вариантов и соотношений междучастными вариантами;

5. ограничение вариантов в допустимой области (отсев вариантов, которые не могут быть реализованы при существующих условиях и факторах внешней среды);

6. проверка полноты допустимой области.

Дата добавления: 2015-04-24