Таблиця 2.1. Типові варіанти застосування лінійного програмування в управлінні виробництвом

Завдання проілюстроване мал. 2.2. За допомогою моделі лінійного програмування керівник може визначити, яку кількість фарби кожного типу робити при відомих запасах реагентів і наявному резерві часу роботи устаткування, а також з урахуванням вкладу в прибуток фарби кожного типу. Не маючи такої моделі, украй складно прийняти оптимальне рішення навіть в порівняно простій ситуації.

Рис. 2.2. Модель лінійного програмування (лінійне програмування застосовується для вирішення завдань з декількома змінними, як наприклад, завдання про асортимент фарб в тексті)

Імітаційне моделювання. Усі описані вище моделі мають на увазі застосування імітації в широкому сенсі, оскільки усі є замінниками реальності. Проте як метод моделювання, ІМІТАЦІЯ конкретно означає процес створення моделі і її експериментальне застосування для визначення змін реальної ситуації. Як вказує Н. Пол Лумба: «Головна ідея імітації полягає у використанні деякого пристрою для імітації реальної системи для того, щоб досліджувати і зрозуміти її властивості, поведінку і характеристики». Аеродинамічна труба - приклад фізично відчутній імітаційній моделі, використовуваній для перевірки характеристик літаків, що розробляються, і автомобілів. Фахівці з виробництва і фінансів можуть розробити моделі, що дозволяють імітувати очікуваний приріст продуктивності і прибутків в результаті застосування нової технології або зміни складу робочої сили. Фахівець з маркетингу може створити моделі для імітації очікуваного об'єму збуту у зв'язку зі зміною цін або реклами продукції. У цьому і наступних курсах по бізнесу ви можете відшліфувати своє уміння приймати рішення в ході однієї із складних комп'ютеризованих імітаційних ділових ігор.

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

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

Економічний аналіз. Майже усі керівники сприймають імітацію як метод моделювання. Проте багато хто з них ніколи не думав, що економічний аналіз - очевидно найбільш поширений метод - це теж одна з форм побудови моделі. Економічний аналіз вбирає в себе майже усі методи оцінки витрат і економічних вигод, а також відносній рентабельності діяльності підприємства. Типова «економічна» модель заснована на Аналізі беззбитковості, методі ухвалення рішень з визначенням точки, в якій загальний дохід зрівнюється з сумарними витратами, тобто точки, в якій підприємство стає прибутковим.

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

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

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

TFC = ВІРИ х (Р - VC) або _

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

Ціна одиниці продукції (Р) = 10 дол.

Змінні витрати (VC) = 6 дол.

Сукупні постійні витрати (TFC) = 200000 дол.

Звідси:

Обчислення точки беззбитковості, будучи порівняно простою операцією, дає значний об'єм корисній інформації. Співвідносивши величину ВІРИ і оцінку об'єму продажу, в ідеалі отримувану методами аналізу ринку, керівник в змозі відразу побачити - чи буде проект прибутковим, як заплановано, і який зразковий рівень ризику. Якщо наш аналіз видавничого ринку показав, що потенціал збуту складає 80 000 екземплярів, це означає, що видання буде прибутковим і зв'язано з відносно малим ризиком. Намір продати усього, приміром, 35000 книг було б дуже ризикованим.

Легко можна також встановити - як впливає на прибуток зміна одній або більшого числа змінних. Наприклад, видавець збільшує величину Р з 1 до 11 дол., BEР повинна знизитися до 40000 книг, що повинно статися і при відповідній зміні величини VC. Таким чином, аналіз беззбитковості допомагає виявити альтернативні підходи, які були б привабливішими для фірми. Видавці намагаються випускати наукові книги, але ринок їх збуту набагато вужчий, ніж, скажімо, ринок підручників по ввідних курсах, тому їм доводиться виплачувати менш високі гонорари авторам наукових книг і відмовлятися від другого кольору при друці. Такий підхід дозволяє удвічі понизити загальні постійні і змінні витрати в порівнянні з підручниками по ввідних курсах. Відмітимо, проте, що в результаті зовнішній вигляд книги погіршується, а це може змусити потенційних споживачів звернутися до продукції конкурента, внаслідок чого збут впаде нижче за точку беззбитковості.

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

Обсяг виробництва, що забезпечує беззбитковість, можна розрахувати майже по кожному виду продукції або послузі, якщо відповідні витрати вдається визначити. Це може бути число сидінь в літаку, які мають бути зайняті пасажирами, число відвідувачів в ресторані, об'єм збуту нового типу автомобіля. Інші моделі економічного аналізу застосовуються для визначення прибутку на інвестований капітал, величини чистого прибутку, який має в цей період фірма, і дивідендів на одну акцію усередині фірми. Ці моделі розглянуті в курсах по фінансах і бухгалтерському обліку. По суті справи, майже усі методи бухгалтерського обліку мають бути засновані на відомих моделях економічного аналізу, що дозволяють визначити фінансовий стан і показники роботи фірми.

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

Приведені вище дані платіжної матриці відбивають оцінку наслідків різних варіантів дій. Додатково представлені деякі припущення відносно вірогідності туману (який позначиться на літаку, але не на потягу) і ясної погоди. Ми бачимо, що вірогідність ясної погоди в 10 разів вища, ніж туману. Далі, матриця показує, що, діючи по першому варіанту стратегії (літак), якщо погода буде хорошою (9 шансів з 10), торговий агент за оцінкою продасть товарів на 4500 дол. (це і є результат або наслідки). Три інші варіанти наслідків можна пояснити так само, ми опускаємо ці міркування.

Методи ухвалення рішень

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

Платіжна матриця

Суть кожного рішення, що приймається керівництвом, - вибір найкращої з декількох альтернатив за конкретними встановленими заздалегідь критеріями.

Платіжна матриця - це один з методів статистичної теорії рішень, метод, який може надати допомогу керівникові у виборі одного з декількох варіантів. Він особливо корисний, коли керівник повинен встановити, яка стратегія в найбільшій мірі сприятиме досягненню цілей.

По словах Н. Пола Лумби: «Платіж є грошовою винагородою або корисністю, що є наслідком конкретної стратегії у поєднанні з конкретними обставинами. Якщо платежі представити у формі таблиці (чи матриці), ми отримуємо платіжну матрицю», як показано на рис. 2.3. Слова «у поєднанні з конкретними обставинами» дуже важливі, щоб зрозуміти, коли можна використовувати платіжну матрицю і оцінити, коли рішення, прийняте на її основі, швидше за все буде надійним. У найзагальнішому вигляді матриця означає, що платіж залежить від певних подій, які фактично здійснюються. Якщо така подія або стан природи не трапляється на ділі, платіж неминуче буде іншим.

Рис. 2.3. Платіжна матриця

В цілому платіжна матриця корисна, коли:

1. Є розумно обмежене число альтернатив або варіантів стратегії для вибору між ними.

2. Те, що може статися, з повною визначеністю не відоме.

3. Результати прийнятого рішення залежать від того, яка саме вибрана альтернатива і які події насправді мають місце.

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

Якщо вірогідність не була врахована, рішення завжди зісковзуватиме у напрямі найбільш оптимістичних наслідків. Наприклад, якщо виходити з того, що інвестори на вдалій кінокартині можуть мати 500% на інвестований капітал, а при вкладенні в торгову мережу - в найсприятливішому варіанті усього 20%, то рішення завжди має бути на користь кіновиробництва. Проте якщо узяти в розрахунок, що вірогідність великого успіху кінофільму дуже невисока, капіталовкладення в магазини стають привабливішими, оскільки вірогідність отримання вказаних 20% дуже значна. Якщо узяти простіший приклад, то виплати при ставках в заїзді на довгу дистанцію на скачках вище, оскільки вище вірогідність, що не виграєш взагалі нічого.

Вірогідність прямо впливає на визначення очікуваного значення - центральній концепції платіжної матриці. Очікуване значення альтернативи або варіанту стратегії - це сума можливих значень, помножених на відповідну вірогідність. Приміром, якщо ви вважаєте, що вкладення засобів (як стратегія дій) в кіоск для торгівлі морозивом з вірогідністю 0,5 забезпечить вам річний прибуток 5000 дол., з вірогідністю 0,2 - 10 000 дол. і з вірогідністю 0,3 - 3000 дол., то очікуване значення складе: 5000 (0,5) + 10 000 (0,2) + 3000 (0,3) = 5400 дол.

Визначивши очікуване значення кожної альтернативи і розташувавши результати у вигляді матриці, керівник без зусиль може встановити, який вибір найпривабливіший при заданих критеріях. Він буде, звичайно, відповідати найвищому очікуваному значенню. Дослідження показують: коли встановлені точні значення вірогідності, методи дерева рішень і платіжної матриці забезпечують ухвалення якісніших рішень, ніж традиційні підходи.

Дерево рішень.

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

Методом дерева рішень можна користуватися в ситуаціях, подібних до описаної вище, у зв'язку з розглядом платіжної матриці. В цьому випадку передбачається, що дані про результати, вірогідність і тому подібне не впливають на усі наступні рішення. Проте дерево рішень можна побудувати під складнішу ситуацію, коли результати одного рішення впливають на наступні рішення. Таким чином, дерево рішень - це корисний інструмент для ухвалення послідовних рішень.

На мал. 2.4. проілюстровано застосування методу дерева рішень для вирішення проблеми, що вимагає певної послідовності рішень. Віце-президент по виробництву з компанії, що нині випускає електричні газонокосарки, вважає, що розширюється ринок ручних косарок. Він повинен вирішити, чи варто переходити на виробництво ручних косарок, і якщо зробити це, - коштує або не варто продовжувати випуск електричних газонокосарок. Виробництво косарок обох типів зажадає збільшення виробничих потужностей. До ухвалення рішення керівник зібрав релевантну інформацію про очікувані виграші у разі тих або інших варіантів дій і про вірогідність відповідних подій. Ця інформація представлена на дереві рішень.

Рис. 2.4. Дерево рішень

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

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

Методи прогнозування

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

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

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

Відповідні фахівці розробили декілька специфічних методів складання і підвищення якості прогнозів. У таблиці коротко описані основні різновиди прогнозів, часто використовуваних в з'єднанні з плануванням діяльності організації. Результати прогнозування включаються в цілі організації, визначувані керівництвом.

Таблиця 2.2. Різновиди прогнозів

Кількісні методи прогнозування

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

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

Аналіз тимчасових рядів. Іноді званий проектуванням тренду, аналіз тимчасових рядів заснований на допущенні, згідно з яким те, що сталося у минулому дає досить хороше наближення в оцінці майбутнього. Цей аналіз є методом виявлення зразків і тенденцій минулого і продовження їх в майбутнє. Його можна провести за допомогою таблиці або графіку шляхом нанесення на координатну сітку точок, що відповідають подіям минулого, як показано на рис. 2.5.

Рис. 2.5. Аналіз тимчасових рядів

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

Чим достовірніше припущення про подібність майбутнього минулому, тим вірогідніше точність прогнозу. Таким чином, аналіз тимчасових радов, ймовірно буде даремний в ситуаціях з високим рівнем рухливості або коли сталося значне, усім відома зміна. Наприклад, директор ресторану «Бюргер Кінг» не зміг би передбачити попит на гамбургери в листопаді, якби знав, що фірма «Мак Доналдс» зібралася відкрити свій ресторан поряд з його рестораном в останній тиждень жовтня. Так само, регіональна телефонна компанія змогла використовувати метод аналізу тимчасових рядів для прогнозування попиту на рекламу в телефонному довіднику «Иелоу Пейдж» в прийдешньому році, оскільки її бізнес стабільний, а конкуренції практично немає. Проте фірма «Ралф Лорен», ймовірно, не змогла б скористатися цим методом для прогнозування різдвяного попиту на нову модель чоловічих сорочок, оскільки конкуренція в області модного одягу виключно висока, а смаки споживачів міняються щороку.

Каузальне (причинно-наслідкове) моделювання. Каузальне моделювання - найбільш хитромудрий і математично складний кількісний метод прогнозування з числа вживаних сьогодні. Він використовується в ситуаціях з більш ніж однією змінною. Рівень особистих прибутків, демографічні зміни і переважаюча ставка відсотка по заставах, наприклад, впливають на майбутній попит на нові односімейні будинки. Каузальне моделювання - це спроба спрогнозувати те, що станеться в подібних ситуаціях, шляхом дослідження статистичної залежності між даним чинником і іншими змінними. Каузальна модель може показати, що всякий раз, коли ставка відсотка по заставах збільшується на 1%, попит на нові будинки падає на 5%.

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

З каузальних найскладнішими являються економетричні моделі, розроблені з метою прогнозування динаміки економіки. До таких відноситься Уортоновська модель Центру прогнозування Пенсильванського університету. Подібні моделі представляють з себе тисячі рівнянь, що вирішуються тільки із застосуванням потужних комп'ютерів. Вартість моделей настільки висока, що навіть великі підприємства вважають за краще використовувати результати досліджень із застосуванням економетричної моделі, а не розробляти свої власні моделі. Незважаючи на складність, каузальні моделі дають не завжди правильні результати, про що з очевидністю свідчить нездатність федерального уряду точно передбачати вплив різних своїх дій на економіку.

Якісні методи прогнозування

Як вказувалося вище, для використання кількісних методів прогнозування необхідно мати в розпорядженні інформацію, достатню для виявлення тенденції або статистично достовірної залежності між змінними. Коли кількість інформації недостатньо або керівництво не розуміє складний метод, або коли кількісна модель виходить надмірно дорогою, керівництво може удатися до якісних моделей прогнозування. При цьому прогнозування майбутнього здійснюється експертами, до яких звертаються за допомогою. Чотири найбільш поширених якісних методу прогнозування - ця думка жюрі, сукупна думка збувальників, модель очікування споживача і метод експертних оцінок.

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

Сукупна думка збувальників. Досвідчені торгові агенти часто прекрасно передбачають майбутній попит. Вони близько знайомі із споживачами і можуть врахувати їх недавні дії швидше, ніж вдасться побудувати кількісну модель. Крім того, хороший торговий агент на певному тимчасовому відрізку частенько «відчуває» ринок по суті справи точніше, ніж кількісні моделі.

Модель очікування споживача. Як можна судити по назві, модель очікування споживача є прогнозом, що ґрунтується на результатах опитування клієнтів організації. Їх просять оцінити власні потреби в майбутньому, а також нові вимоги. Зібравши усі отримані таким шляхом дані і зробивши поправки на пере - чи недооцінку, виходячи з власного досвіду, керівник частенько виявляється в змозі точно передбачити сукупний попит.

прогнозування управління якісний кількісний

Висновки

У основі кількісних методів прийняття рішень лежить науково - практичний підхід, що припускає вибір оптимальних рішень шляхом обробки (за допомогою ЕОМ) великих масивів інформації.

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

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

3. Етапи побудови моделі такі: постановка завдання, визначення інформаційних обмежень, перевірка на достовірність, реалізація виводів і оновлення моделі.

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

5. Теорія ігор - це метод, використовуваний для оцінки впливу якої-небудь дії на конкурентів. Моделями теорії черг можна користуватися відповідно до попиту на них. Моделі управління запасами допомагають керівникові синхронізувати розміщення замовлень на ресурси і оптимізувати їх об'єми, а також визначати оптимальну для складу кількість готової продукції. Моделі лінійного програмування дозволяють встановити оптимальний спосіб розподілу дефіцитних ресурсів між конкуруючими потребами в них. Імітаційне моделювання - це використання пристрою, який імітує реальний світ. У економічному аналізі використовується ряд методів для визначення економічного стану організації або здійсненності дії з економічної точки зору.

6. Метод платіжної матриці корисний, коли вимагається встановити, яка альтернатива здатна внести найбільший вклад в досягнення цілей. Очікуване значення наслідків (сума можливих значень, помножених на їх вірогідність) необхідно визначити перш, ніж складати платіжну матрицю.

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

8. Прогнозування використовується для виявлення альтернатив і їх вірогідності. До кількісних методів прогнозування відносяться аналіз тимчасових рядів і каузальне моделювання. Під якісними методами розуміються думки жюрі, сукупна думка збувальників і метод експертних оцінок.

Перелік літератури

1. Василик С.К. Ефективність діяльності акціонерного підприємства. - К., 1998.

2. Вопросы анализа и процедуры принятия решения/ Под. ред. Шахнова И.Ф. - М., Мир, 2001.

3. Евланов Л.Г. Основы теории принятия решений. - М.: Наука, 1999.

4. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. - М.: Наука, 2001.

5. Зайцев М.Г. Методы оптимизации управления для менеджеров (компьютерно-ориентированный подход). М.: «Дело» АНХ, 2008

6. Зайцев М.Г., Варюхин С.Е. Методы оптимизации управления и принятия решений. Примеры, задачи, кейсы. М.: Дело, 2007

7. Кабушкин Н.И. Основы менеджмента: учеб. пособие для вузов. Мн: Новое знание, 2002.

8. Карнадская Н.Л. Принятие управленческого решения: Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ, 1999 г.

9. Ларичев О.И. Наука и исскуство принятия решений. - М.: Наука, 2001.

10. Ли Якокка, Карьера менеджера, Мн.: «Парадокс», 2000 г.

11. М. Эддоус, Р. Стэнсфилд, Методы принятия решений, М.: ИНФРА-М -1999.

12. Маркелов А.Є. Методи та моделі прийняття рішень. - К., 2003.

13. Междисциплинарный словарь по менеджменту / Общ. ред. С.П. Мясоедова.-М.: Дело, 2005. - 256 с.

14. Мескон М., Альберт М, Хедоури Ф. Основы менеджмента. /Пер. с англ. - М: Дело ЛТД, 2000.

15. Планкетт Л., Выработка и принятие управленческих решений, М.: «ПРИОР» 1998 г.

16. Полуянова О.І. Розвиток методів аналізу і планування в акціонерному товаристві. - К., 2001.

17. Системи підпримки прийняття рішень/ В.Ф. Ситник, В.М. Гужва, В.М. Олейко. - К., Техніка, 2001.

18. Солонеу И.Л. Особливості прийняття управлінських рішень в умовах функціонування акціонерного товариства. - Харків, 2002.

19. Таха Х.А., 2005 Введение в исследование операций. Седьмое издание. Издательский дом «Вильямс», М. - 902 с. (Основной учебник по курсу)

20. Титова Н.Л. Разработка управленческих решений: курс лекций, - М., 2004

21. Фатхутдинов Р.А., Управленческие решения: Учебник. 4-е изд., перераб. И доп. - М.: ИНФРА-М, 2001 г.

Размещено на Allbest.ru