Роль менеджера в процессе создания количественных моделей для разработки управленческих решений

ПРИМЕНЕНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МЕТОДОВ

ДЛЯ АНАЛИЗА И ОБОСНОВАНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ»

Статкус А. В. к.э.н., доцент

СОДЕРЖАНИЕ

Глава 1. Математические модели и принятие управленческих решений

Глава 2. Линейные задачи оптимального планирования.

Глава 3. Транспортная задача и задача о назначениях.

Глава 4. Модели управления запасами

Глава 5. Оптимизационные задачи на графах

Глава 6. Принятие управленческих решений в условиях многокритериальности

Глава 7. Применение методов теории вероятностей и математической статистики для анализа и обоснования управленческих решений в условиях неопределенности

Глава 1. Математические модели и принятие управленческих решений

· Примеры применения количественных методов для обоснования управленческих решений

· Роль менеджера в процессе создания количественных моделей для разработки управленческих решений

· Классификация количественных моделей в управлении

· Модель нахождения точки безубыточности

· Простейшая модель обоснования ценовых решений

Примеры применения количественных методов для обоснования управленческих решений.

Любое управленческое решение должно быть ориентировано на достижение наилучших результатов с учетом тенденций развития внешней среды и ограниченных ресурсов, имеющихся в распоряжении компании. Приведем несколько примеров:

Выбор ассортимента. На имеющемся оборудовании компания может выпускать несколько видов изделий. Компания закупает необходимые ресурсы по сложившимся на рынке ценам и продает свою продукцию предприятиям оптовой и розничной торговли по фиксированным ценам. В таких условиях может быть сформулирована задача нахождения оптимального ассортимента (product – mix), который обеспечивает получение максимальной прибыли.

Выбор схемы доставки продукции к конечным потребителям. Компания имеет несколько заводов, которые выпускают однотипную продукцию и расположены в разных регионах страны. Руководство компании намерено организовать доставку продукции в ряд регионов с использованием системы промежуточных складов. Для построения эффективной системы товародвижения необходимо будет определить места расположения складов, их пропускные способности, выбрать варианты «прикрепления» поставщиков и потребителей к создаваемым складам.

Организация круглосуточного обслуживания клиентов. Многим компаниям из сферы услуг (банки, операторы мобильной связи, таксомоторные парки) приходится принимать решения о том, сколько сотрудников необходимо для круглосуточного обслуживания клиентов. Как сформировать график выхода сотрудников на работу с учетом меняющейся интенсивности потока клиентов в течение суток.

Роль менеджера в процессе создания количественных моделей для разработки управленческих решений.

Во многих случаях одной лишь интуиции менеджера оказывается недостаточно для того, чтобы оценить влияние различных факторов и возможных действий на конечный результат и выбрать наилучшее решение. Примерно к середине ХХ века в прикладной математике сформировалось самостоятельное направление исследований, получившее название – «исследование операций». В рамках этого направления к настоящему времени разработано множество моделей и методов для количественного анализа, обоснования и выбора управленческих решений. Имеются также многочисленные специализированные компьютерные системы, в которых реализованы основные методы исследования операций, например: QM for Windows, WinQSB, LINDO-LINGO. Для решения задач оптимального планирования и управления можно также использовать средства Mathcad.

В данном курсе возможности рассматриваемых методов анализа решений будут иллюстрироваться примерами с применением общедоступных средств Microsoft Excel, которые включаются в стандартную конфигурацию Microsoft Office и установлены на любом компьютере.

Менеджеры, работающие в разных компаниях, в различных секторах экономики, нередко склонны рассматривать проблемы, возникающие в их организациях, как уникальные, требующие разработки специальных методов решения. Но опыт работы специалистов по исследованию операций показывает, что многие задачи планирования и управления являются типовыми и для их решения вполне пригодны стандартные методы и модели. Вместе с тем, следует отдавать себе отчет в том, что построение формальной модели, применение математического аппарата для анализа построенной модели – это лишь этапы процесса принятия решения. Никакие технические и программные средства не снимают с менеджера ответственности за своевременное выявление проблем, организацию сбора необходимой информации, формулирование целей и ограничений, а также окончательный выбор и реализацию решения.

Процесс разработки и применения модели для выбора управленческих решений (представлен на рисунке 1.1) включает несколько этапов и предполагает взаимодействие менеджеров и специалистов по математическим методам. При возникновении проблемной (управленческой) ситуации именно менеджер должен:

· сформулировать (или уточнить) цели предложить показатели (метрики) для оценки степени достижения поставленных целей

· выделить основные (и второстепенные) факторы, которые следует учитывать в процессе анализа вариантов решений

· определить возможные направления воздействия на управляемый объект (управляющие переменные)

Чтоменеджер можетполучить, принимая участие в процессе построения и анализа математической модели:

· упорядочить (структурировать) свои собственные знания и представления об объекте управления

· выявить взаимосвязи между параметрами функционирования системы (за счет временного абстрагирования от ряда малозначительных факторов)

· оценить допустимые (и недостижимые) значения целевых показателей при имеющихся ресурсах

· определить допустимые границы изменения управляющих переменных, выход за которые приводит к снижению эффективности управленческих воздействий

Рисунок 1.1 Процесс разработки и применения математических моделей для обоснования управленческих решений

Менеджеры и аналитики должны осознавать, что разработка и настройка моделей, которые действительно будут способствовать повышению качества управленческих решений, может потребовать значительных усилий. При этом на начальных этапах, возможно, не следует стремиться к построению сложной модели. Дополнительные факторы, условия и ограничения можно вводить в модель последовательно, по мере накопления опыта работы.