Принятие решений: основные виды моделей и методов принятия решения.
Модели и методы принятия решений
Наука управления (исследование операций, MS/OR) 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 промышленности и принятия решений в разных ситуациях. Сегодня модели и методы науки управления используются для решения таких задач, как регулирование транспортных потоков, составление графиков работы аудиторий в университетах, управление запасами в супермаркетах и на заводах, 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.
Операция – управляемое мероприятие, направленное на достижение цели. Цель исследования операций – количественное обоснование принимаемых решений.
Исследование операций базируется на научном методе, системном подходе и использовании моделей.
Научный метод: 1. Наблюдение (сбор и анализ информации) => 2. Формулирование гипотезы (предположения о существовании определенной зависимости между компонентами проблемы) => 3. Проверка гипотезы => Реализация решения (или модели), если гипотеза верна, или возврат к (1), если нет.
Модель - представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности (Клод Элвуд Шеннон, заложил основы теории информации и теории автоматов). Поведение модели описывается той же системой уравнений, что и поведение исходного объекта. Модели бывают портретные (уменьшенная или увеличенная копия, включая чертежи), аналоговые (ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой, например, организационная диаграмма) и математические (описание объекта при помощи математического аппарата).
12.1 Основные виды моделей и методов принятия решений
12.1.1 Линейное программирование
Общий вид моделей линейного программирования:
F(X) = c1*x1 + c2*x2 + … + cN*xN => max/min – линейная целевая функция
a11*x1 + a12*x2 + … + a1N*xN <= b1 - система линейных ограничений
a21*x1 + a22*x2 + … + a2N*xN >= b2
…………………………………………………………………………………………
aN1*x1 + aN2*x2 + … + aNN*xN = bN
x1, x2, … , xN >= 0
Пример 1. Задача об использовании ресурсов (задача планирования производства). Для изготовления 2 видов продукции используют 4 вида ресурсов. Известны затраты ресурсов на изготовление единиц продукции каждого вида и прибыль, получаемая от единицы продукции. Необходимо составить такой план производства продукции, при котором прибыль от ее реализации будет максимальной.
Пример 2. Транспортная задача. Имеется несколько поставщиков и потребителей с известными объемами предложения / спроса. Известна стоимость перевозки единицы продукции от каждого из поставщиков к каждому из потребителей. Необходимо найти такой план перевозок, чтобы перевезти все произведенные товары от поставщиков к потребителям и при этом минимизировать транспортные расходы.
При решении данных задач используется симплекс-метод и его модификации, а также специализированные методы решения транспортных задач. Симплекс-метод разработан независимо американцем Дж. Данцигом (1949) и советским математиком Леонидом Витальевичем Канторовичем (1939).
Одной из разновидностей моделей линейного программирования являются целочисленные модели: одна или несколько переменных по смыслу задачи могут быть только целыми числами и округление неправомерно (рабочие, станки и т. п.). Используется метод отсечения (Гомори) и метод ветвей и границ.
12.1.2 Нелинейное программирование
Либо целевая функция, либо система ограничений, либо они обе нелинейны. Используются метод множителей Лагранжа, квадратичное программирование и др.
12.1.3 Динамическое программирование
Решение проблемы состоит из нескольких этапов (элементов), и решение на каждом последующем этапе зависит от ранее принятых решений.
12.1.4 Теория игр
Теория игр помогает принимать решения в условиях неопределенности. Моделирует игровые ситуации, в которых 2 или более стороны (игроки) преследуют различные цели, а результаты любого действия каждой из сторон зависят от действий партнеров. Так как цели различны, то возникает конфликт между ними, и часто выигрыш одного игрока означает проигрыш другого. Эти ситуации часто случаются на практике (шахматы, домино, карты, военные действия, взаимоотношения поставщик - потребитель, банк - клиент, покупатель – продавец и т. п.). Иногда противоположным игроком считают Природу (которая вредит как может) – так называемые игры с Природой (игра в рулетку, игра на бирже и т. п.).
Для простоты будем рассматривать парные (участвуют 2 игрока) антагонистические (выигрыш одного игрока равен проигрышу другого) игры. Игра проходит следующим образом. На каждом этапе игроки делает по одному ходу. Личный ход – сознательный выбор игроком одного из возможных действий. Случайный ход – случайно выбранное действие. Стратегия игрока – совокупность правил, определяющих выбор его действия при каждом личном ходе в зависимости от сложившейся ситуации. Цель игроков – найти оптимальные стратегии (дающие максимальный выигрыш / минимальный проигрыш). Если игра состоит из нескольких этапов, то максимизируют средний выигрыш / минимизируют средний проигрыш.
Для каждого игрока можно составить платежную матрицу (матрицу игры). Пусть игру ведут игроки A и B. Построим платежную матрицу для игрока A. Ход игрока A соответствует выбору строки матрицы, ход игрока B – выбору столбца. На пересечении выбранной строки – столбца находится выигрыш игрока A (равный проигрышу игрока B). Например:
B1 B2 B3 B4
A1 3 3 6 8
A2 9 10 4 2
A3 7 7 5 4
Игрок A стремится максимизировать свой выигрыш, а игрок B – уменьшить его (навредить). Для любой строки, выбранной игроком A, игрок B будет выбирать столбец, дающий наименьший выигрыш игроку A. Для строки 1 – столбец 1 или 2 (выигрыш 3), для строки 2 – столбец 4 (2), для строки 3 – столбец 4 (4). Игрок A выберет в итоге строку 3, которая дает ему наибольший выигрыш при вреде со стороны игрока B (4). Это гарантированный выигрыш игрока A при любой стратегии игрока B. Он называется также нижней ценой игры или максимином.
Если поменять теперь роли игроков, то можно определить по аналогии гарантированный проигрыш игрока B – верхнюю цену игры или минимакс. Для любой столбца, выбранного игроком B, игрок A будет выбирать строку, дающую наибольший проигрыш игроку B. Для столбца 1 – строку 2 (проигрыш 9), для столбца 2 – строку 2 (10), для столбца 3 – строку 1 (6), для столбца 4 – строку 1 (8). Игрок B выберет в итоге столбец 3, который дает ему наименьший проигрыш при вреде со стороны игрока A (6).
Если бы нижняя и верхняя цены игры совпадали, то игра имела бы седловую точку, и игроки всегда выбирали бы один и тот же ход, т. е. имели бы чистые оптимальные стратегии. Но цены игры не совпадают, поэтому игроки должны выбрать в качестве оптимальных смешанные стратегии (содержат вероятность выбора каждой из строк / столбцов игроками на каждом этапе игры).
Задачи теории игр решаются с использованием методов линейного программирования.
12.1.5 Теория массового обслуживания (теория очередей)
Модель теории очередей используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к потребности в них. К ситуациям, в которых модели теории очередей могут быть полезны, можно отнести звонки людей через телефонную станцию, выход в Интернет через провайдера, обслуживание покупателей в магазине или банке, разгрузка грузовиков на транспортном терминале. В любом случае принципиальная проблема заключается в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания (больше оборудования на АТС, больше модемов у провайдера, больше кассиров и клерков, больше людей и техники для разгрузки грузовиков) и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального (потребители обращаются к другой компании, грузовики стоят под разгрузкой вместо использования их по прямому назначению).
12.1.6 Управление запасами
Модели управления запасами используется для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также массы готовой продукции на складах. Любая организация должна поддерживать некоторый уровень запасов во избежание задержек на производстве и в сбыте. Цель данной модели - сведение к минимуму отрицательных последствий накопления запасов, что выражается в определенных издержках.
Поддержание высокого уровня запасов избавляет от потерь, обусловливаемых их нехваткой. Закупка в больших количествах материалов, необходимых для создания запасов, во многих случаях сводит к минимуму издержки на размещение заказов, поскольку фирма может получить соответствующие скидки и снизить объем «бумажной работы». Однако эти потенциальные выгоды перекрываются дополнительными издержками типа расходов на хранение, перегрузку, затрат на страхование, потерь от порчи, воровства и дополнительных налогов. Кроме того, руководство должно учитывать возможность связывания оборотных средств избыточными запасами, что препятствует вложению капитала в приносящие прибыль акции, облигации и др.
Может быть выбрана одна из разновидностей моделей управления запасами: модель с фиксированным количеством, модель с фиксированным временем и др.
12.1.7 Сетевое планирование
Модели сетевого планирования используются при управлении сложными многоэтапными проектами (строительство здания, разработка нового продукта и т. п.) Методы сетевого планирования позволяют оптимизировать выполнение проекта, определить и улучшить характеристики его критических этапов и т. п.
12.1.8 Имитационное моделирование
Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все они являются заменителями реальности. В узком смысле, имитация состоит в использовании некоего устройства для имитации реальной системы для того, чтобы исследовать и понять ее свойства, поведение и характеристики. Имитация используется в ситуациях, слишком сложных для математически методов типа линейного программирования. Это может быть связано с чрезмерно большим числом переменных, трудностью математического анализа определенных зависимостей между переменными или высоким уровнем неопределенности. Примером может служить метод Монте-Карло.
12.1.9 Экономический анализ
Экономический анализ вбирает в себя почти все методы оценки издержек и экономических выгод, а также относительной рентабельности деятельности предприятия. Типичная экономическая модель основана на анализе безубыточности, методе принятия решений с определением точки (объема производства), в которой общий доход уравнивается с суммарными издержками, т.е. точки, начиная с которой предприятие становится прибыльным. Точка безубыточности (break-even point - BEP) определяется делением постоянных издержек на цену единицы продукции за вычетом переменных издержек на ее изготовление (данная формула может применяться в простейшем линейном случае).
12.1.10 Метод дерева решений
Дерево решений - схематичное представление проблемы принятия решений. Дерево решений дает руководителю возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы.
12.2 Методы прогнозирования
Многие допущения, из которых исходит руководитель, относятся к условиям в будущем, над которыми руководитель почти не имеет никакого контроля. Однако такого рода допущения необходимы для многих операций планирования.
Прогнозирование - метод, при котором используются как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Если прогнозирование выполнено качественно, результатом станет картина будущего, которую вполне можно использовать как основу для планирования.
12.2. 1 Неформальные методы
Используются различные источники письменной и устной информации как вспомогательное средство для прогнозирования и выработки цели: газеты, торговые журналы, информационные бюллетени, профессиональные журналы и годовые отчеты, а также промышленный шпионаж.
12.2.2 Количественные методы
Количественные методы можно использовать для прогнозирования, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации достаточно для выявления статистически достоверных тенденций или зависимостей. Кроме того, руководитель должен помнить, что выгоды от принятия более эффективного решения должны перекрывать расходы на создание модели:
Анализ временных рядов (построение трендов). Основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. Данный метод часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, или потребности в кадрах. Анализ временных рядов, вероятно будет бесполезен в ситуациях с высоким уровнем подвижности или когда произошло значительное, всем известное изменение.
Каузальное (причинно-следственное) моделирование. Используется в ситуациях с более чем одной переменной. Пытается спрогнозировать то, что произойдет в подобных (схожих) ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Применяет аппарат математической статистики (определяет корреляцию между факторами). Самыми сложными являются эконометрические модели, разработанные с целью прогнозирования динамики экономики, но даже они не всегда дают правильные результаты.
12.2.3 Качественные методы
Для использования количественных методов прогнозирования необходимо располагать информацией, достаточной для выявления тенденции или статистически достоверной зависимости между переменными. Когда количество информации недостаточно или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным методам прогнозирования:
Мнение жюри. Этот метод заключается в соединении и усреднении мнений экспертов в релевантных сферах. Например, можно попросить менеджеров отделов производства, маркетинга и финансов высказать мнение о возможном сбыте и его пределах. Одной из разновидностей этого метода является «мозговой штурм», во время которого участники пытаются генерировать как можно больше идей. Только после прекращения процесса генерирования некоторые идеи подвергаются оценке. Это может отнимать много времени, но зачастую дает полезные результаты, особенно когда организация нуждается во множестве новых идей и альтернатив.
Модель ожидания потребителя. Основывается на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования.
Метод экспертных оценок. Эксперты, практикующие в самых разных, но взаимосвязанных областях деятельности, заполняют подробный вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они записывают также свои мнения о ней. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свой прогноз, а, если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению. Анонимность экспертов является очень важным моментом. Она помогает избежать возможного группового размышления над проблемой, а также возникновения межличностных конфликтов на почве раз личий в статусе или социального окрашивания мнений экспертов.
Наука управления (исследование операций, MS/OR) 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 промышленности и принятия решений в разных ситуациях. Сегодня модели и методы науки управления используются для решения таких задач, как регулирование транспортных потоков, составление графиков работы аудиторий в университетах, управление запасами в супермаркетах и на заводах, 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.
Операция – управляемое мероприятие, направленное на достижение цели. Цель исследования операций – количественное обоснование принимаемых решений.
Исследование операций базируется на научном методе, системном подходе и использовании моделей.
Научный метод: 1. Наблюдение (сбор и анализ информации) => 2. Формулирование гипотезы (предположения о существовании определенной зависимости между компонентами проблемы) => 3. Проверка гипотезы => Реализация решения (или модели), если гипотеза верна, или возврат к (1), если нет.
Модель - представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности (Клод Элвуд Шеннон, заложил основы теории информации и теории автоматов). Поведение модели описывается той же системой уравнений, что и поведение исходного объекта. Модели бывают портретные (уменьшенная или увеличенная копия, включая чертежи), аналоговые (ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой, например, организационная диаграмма) и математические (описание объекта при помощи математического аппарата).
12.1 Основные виды моделей и методов принятия решений
12.1.1 Линейное программирование
Общий вид моделей линейного программирования:
F(X) = c1*x1 + c2*x2 + … + cN*xN => max/min – линейная целевая функция
a11*x1 + a12*x2 + … + a1N*xN <= b1 - система линейных ограничений
a21*x1 + a22*x2 + … + a2N*xN >= b2
…………………………………………………………………………………………
aN1*x1 + aN2*x2 + … + aNN*xN = bN
x1, x2, … , xN >= 0
Пример 1. Задача об использовании ресурсов (задача планирования производства). Для изготовления 2 видов продукции используют 4 вида ресурсов. Известны затраты ресурсов на изготовление единиц продукции каждого вида и прибыль, получаемая от единицы продукции. Необходимо составить такой план производства продукции, при котором прибыль от ее реализации будет максимальной.
Пример 2. Транспортная задача. Имеется несколько поставщиков и потребителей с известными объемами предложения / спроса. Известна стоимость перевозки единицы продукции от каждого из поставщиков к каждому из потребителей. Необходимо найти такой план перевозок, чтобы перевезти все произведенные товары от поставщиков к потребителям и при этом минимизировать транспортные расходы.
При решении данных задач используется симплекс-метод и его модификации, а также специализированные методы решения транспортных задач. Симплекс-метод разработан независимо американцем Дж. Данцигом (1949) и советским математиком Леонидом Витальевичем Канторовичем (1939).
Одной из разновидностей моделей линейного программирования являются целочисленные модели: одна или несколько переменных по смыслу задачи могут быть только целыми числами и округление неправомерно (рабочие, станки и т. п.). Используется метод отсечения (Гомори) и метод ветвей и границ.
12.1.2 Нелинейное программирование
Либо целевая функция, либо система ограничений, либо они обе нелинейны. Используются метод множителей Лагранжа, квадратичное программирование и др.
12.1.3 Динамическое программирование
Решение проблемы состоит из нескольких этапов (элементов), и решение на каждом последующем этапе зависит от ранее принятых решений.
12.1.4 Теория игр
Теория игр помогает принимать решения в условиях неопределенности. Моделирует игровые ситуации, в которых 2 или более стороны (игроки) преследуют различные цели, а результаты любого действия каждой из сторон зависят от действий партнеров. Так как цели различны, то возникает конфликт между ними, и часто выигрыш одного игрока означает проигрыш другого. Эти ситуации часто случаются на практике (шахматы, домино, карты, военные действия, взаимоотношения поставщик - потребитель, банк - клиент, покупатель – продавец и т. п.). Иногда противоположным игроком считают Природу (которая вредит как может) – так называемые игры с Природой (игра в рулетку, игра на бирже и т. п.).
Для простоты будем рассматривать парные (участвуют 2 игрока) антагонистические (выигрыш одного игрока равен проигрышу другого) игры. Игра проходит следующим образом. На каждом этапе игроки делает по одному ходу. Личный ход – сознательный выбор игроком одного из возможных действий. Случайный ход – случайно выбранное действие. Стратегия игрока – совокупность правил, определяющих выбор его действия при каждом личном ходе в зависимости от сложившейся ситуации. Цель игроков – найти оптимальные стратегии (дающие максимальный выигрыш / минимальный проигрыш). Если игра состоит из нескольких этапов, то максимизируют средний выигрыш / минимизируют средний проигрыш.
Для каждого игрока можно составить платежную матрицу (матрицу игры). Пусть игру ведут игроки A и B. Построим платежную матрицу для игрока A. Ход игрока A соответствует выбору строки матрицы, ход игрока B – выбору столбца. На пересечении выбранной строки – столбца находится выигрыш игрока A (равный проигрышу игрока B). Например:
B1 B2 B3 B4
A1 3 3 6 8
A2 9 10 4 2
A3 7 7 5 4
Игрок A стремится максимизировать свой выигрыш, а игрок B – уменьшить его (навредить). Для любой строки, выбранной игроком A, игрок B будет выбирать столбец, дающий наименьший выигрыш игроку A. Для строки 1 – столбец 1 или 2 (выигрыш 3), для строки 2 – столбец 4 (2), для строки 3 – столбец 4 (4). Игрок A выберет в итоге строку 3, которая дает ему наибольший выигрыш при вреде со стороны игрока B (4). Это гарантированный выигрыш игрока A при любой стратегии игрока B. Он называется также нижней ценой игры или максимином.
Если поменять теперь роли игроков, то можно определить по аналогии гарантированный проигрыш игрока B – верхнюю цену игры или минимакс. Для любой столбца, выбранного игроком B, игрок A будет выбирать строку, дающую наибольший проигрыш игроку B. Для столбца 1 – строку 2 (проигрыш 9), для столбца 2 – строку 2 (10), для столбца 3 – строку 1 (6), для столбца 4 – строку 1 (8). Игрок B выберет в итоге столбец 3, который дает ему наименьший проигрыш при вреде со стороны игрока A (6).
Если бы нижняя и верхняя цены игры совпадали, то игра имела бы седловую точку, и игроки всегда выбирали бы один и тот же ход, т. е. имели бы чистые оптимальные стратегии. Но цены игры не совпадают, поэтому игроки должны выбрать в качестве оптимальных смешанные стратегии (содержат вероятность выбора каждой из строк / столбцов игроками на каждом этапе игры).
Задачи теории игр решаются с использованием методов линейного программирования.
12.1.5 Теория массового обслуживания (теория очередей)
Модель теории очередей используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к потребности в них. К ситуациям, в которых модели теории очередей могут быть полезны, можно отнести звонки людей через телефонную станцию, выход в Интернет через провайдера, обслуживание покупателей в магазине или банке, разгрузка грузовиков на транспортном терминале. В любом случае принципиальная проблема заключается в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания (больше оборудования на АТС, больше модемов у провайдера, больше кассиров и клерков, больше людей и техники для разгрузки грузовиков) и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального (потребители обращаются к другой компании, грузовики стоят под разгрузкой вместо использования их по прямому назначению).
12.1.6 Управление запасами
Модели управления запасами используется для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также массы готовой продукции на складах. Любая организация должна поддерживать некоторый уровень запасов во избежание задержек на производстве и в сбыте. Цель данной модели - сведение к минимуму отрицательных последствий накопления запасов, что выражается в определенных издержках.
Поддержание высокого уровня запасов избавляет от потерь, обусловливаемых их нехваткой. Закупка в больших количествах материалов, необходимых для создания запасов, во многих случаях сводит к минимуму издержки на размещение заказов, поскольку фирма может получить соответствующие скидки и снизить объем «бумажной работы». Однако эти потенциальные выгоды перекрываются дополнительными издержками типа расходов на хранение, перегрузку, затрат на страхование, потерь от порчи, воровства и дополнительных налогов. Кроме того, руководство должно учитывать возможность связывания оборотных средств избыточными запасами, что препятствует вложению капитала в приносящие прибыль акции, облигации и др.
Может быть выбрана одна из разновидностей моделей управления запасами: модель с фиксированным количеством, модель с фиксированным временем и др.
12.1.7 Сетевое планирование
Модели сетевого планирования используются при управлении сложными многоэтапными проектами (строительство здания, разработка нового продукта и т. п.) Методы сетевого планирования позволяют оптимизировать выполнение проекта, определить и улучшить характеристики его критических этапов и т. п.
12.1.8 Имитационное моделирование
Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все они являются заменителями реальности. В узком смысле, имитация состоит в использовании некоего устройства для имитации реальной системы для того, чтобы исследовать и понять ее свойства, поведение и характеристики. Имитация используется в ситуациях, слишком сложных для математически методов типа линейного программирования. Это может быть связано с чрезмерно большим числом переменных, трудностью математического анализа определенных зависимостей между переменными или высоким уровнем неопределенности. Примером может служить метод Монте-Карло.
12.1.9 Экономический анализ
Экономический анализ вбирает в себя почти все методы оценки издержек и экономических выгод, а также относительной рентабельности деятельности предприятия. Типичная экономическая модель основана на анализе безубыточности, методе принятия решений с определением точки (объема производства), в которой общий доход уравнивается с суммарными издержками, т.е. точки, начиная с которой предприятие становится прибыльным. Точка безубыточности (break-even point - BEP) определяется делением постоянных издержек на цену единицы продукции за вычетом переменных издержек на ее изготовление (данная формула может применяться в простейшем линейном случае).
12.1.10 Метод дерева решений
Дерево решений - схематичное представление проблемы принятия решений. Дерево решений дает руководителю возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы.
12.2 Методы прогнозирования
Многие допущения, из которых исходит руководитель, относятся к условиям в будущем, над которыми руководитель почти не имеет никакого контроля. Однако такого рода допущения необходимы для многих операций планирования.
Прогнозирование - метод, при котором используются как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Если прогнозирование выполнено качественно, результатом станет картина будущего, которую вполне можно использовать как основу для планирования.
12.2. 1 Неформальные методы
Используются различные источники письменной и устной информации как вспомогательное средство для прогнозирования и выработки цели: газеты, торговые журналы, информационные бюллетени, профессиональные журналы и годовые отчеты, а также промышленный шпионаж.
12.2.2 Количественные методы
Количественные методы можно использовать для прогнозирования, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации достаточно для выявления статистически достоверных тенденций или зависимостей. Кроме того, руководитель должен помнить, что выгоды от принятия более эффективного решения должны перекрывать расходы на создание модели:
Анализ временных рядов (построение трендов). Основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. Данный метод часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, или потребности в кадрах. Анализ временных рядов, вероятно будет бесполезен в ситуациях с высоким уровнем подвижности или когда произошло значительное, всем известное изменение.
Каузальное (причинно-следственное) моделирование. Используется в ситуациях с более чем одной переменной. Пытается спрогнозировать то, что произойдет в подобных (схожих) ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Применяет аппарат математической статистики (определяет корреляцию между факторами). Самыми сложными являются эконометрические модели, разработанные с целью прогнозирования динамики экономики, но даже они не всегда дают правильные результаты.
12.2.3 Качественные методы
Для использования количественных методов прогнозирования необходимо располагать информацией, достаточной для выявления тенденции или статистически достоверной зависимости между переменными. Когда количество информации недостаточно или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным методам прогнозирования:
Мнение жюри. Этот метод заключается в соединении и усреднении мнений экспертов в релевантных сферах. Например, можно попросить менеджеров отделов производства, маркетинга и финансов высказать мнение о возможном сбыте и его пределах. Одной из разновидностей этого метода является «мозговой штурм», во время которого участники пытаются генерировать как можно больше идей. Только после прекращения процесса генерирования некоторые идеи подвергаются оценке. Это может отнимать много времени, но зачастую дает полезные результаты, особенно когда организация нуждается во множестве новых идей и альтернатив.
Модель ожидания потребителя. Основывается на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования.
Метод экспертных оценок. Эксперты, практикующие в самых разных, но взаимосвязанных областях деятельности, заполняют подробный вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они записывают также свои мнения о ней. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свой прогноз, а, если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению. Анонимность экспертов является очень важным моментом. Она помогает избежать возможного группового размышления над проблемой, а также возникновения межличностных конфликтов на почве раз личий в статусе или социального окрашивания мнений экспертов.