Использование моделей на разных уровнях управления

Модели играют различную роль на разных уровнях управле­ния компанией. На верхнем уровне модели, как правило, предлагают информацию и помогают понять проблему, причем не обяза­тельно в форме рекомендуемых решений. Они используются в ка­честве средств стратегического планирования: чтобы предвидеть будущее, исследовать альтернативы, разработать несколько планов на случай непредвиденного развития событий, повысить гибкость производства и сократить время реакции на требования времени. На более низком уровне модели чаще используются для того, чтобы предложить рекомендуемые решения. Например, на многих заводах операции на конвейере полностью автоматизированы. Аналогично в некоторых случаях решения принимаются исключительно на осно­вании модели конкретной операции и после реализации требуют вмешательства специалиста только в исключительных ситуациях. Однако чаще вклад автоматизации в моделирование состоит в сборе и подготовке нужных данных. Эти данные затем используются спе­циалистами для периодического обновления табличных моделей, построенных в электронных таблицах. Пересмотренная модель по­вторно анализируется, рекомендуются новые решения, которые вновь интерпретируются и реализуются.

Модели по-разному используются на различных уровнях управления компанией по ряду причин. Чем ниже уровень организации, тем проще задачи и альтернативы. Взаимодействия легче описать количественно, зачастую более доступны точные данные, более определенной является и будущая среда реализации решения. Кроме того, достаточно часто повторяются ситуации принятия ре­шений, что позволяет амортизировать затраты на сбор данных и разработку модели за счет ее многократного использования. На­пример, на низшем уровне решение может заключаться в составле­нии расписания работы определенного станка. Известно, какие изделия на нем можно изготавливать, а также стоимость переналадки станка при переходе с одного вида продукции на другой. Задача модели - составить расписание, которое позволит изготовить необ­ходимое количество изделий в срок и минимизировать затраты на переналадку и храпение.

Сравните эту простую и очевидную проблему с принятием на высшем уровне решения, следует ли «делать инвестиции в разви­тие» или «выжать максимум из производства», стоимость которого может составлять многие миллиарды долларов. Конечно, модели можно применять и для таких общих и неопределенных проблем, но тогда в самих моделях оказывается слишком много неоднознач­ных предположений и неопределенностей. В таких случаях опреде­лить точность модели и достичь соглашения о целях моделирования бывает столь же сложно, как и найти соответствующее решение.

1.2.2. Цели моделирования и использование моде­лей

Способы использования моделей так же разнообразны, как и люди, которые их создают. С помощью моделей можно продать идею или проект, заказать оптимальное количество автомобилей или лучше организовать работу системы автомобильною сервиса. В любом случае модели обеспечивают структуру для целостного ло­гического анализа. Модели широко используются благодаря тому, что заставляют выполнить следующие действия:

1) Явно определить цели.

2) Определить и зафиксировать типы решений, которые влия­ют на достижение этих целей.

3) Выявить и зафиксировать взаимосвязи и компромиссы меж­ду этими решениями.

4) Тщательно изучить входящие в них переменные и опреде­лить возможность их измерения.

5) Разобраться, какие данные нужны для количественного оп­ределения значений переменных и найти способ описать их взаимное влияние.

6) Осознать, какие ограничения могут налагаться на значения этих переменных.

7) Обсудить идеи, что помогает членам группы управления в совместной работе.

Как следует из перечисленного выше, модель можно исполь­зовать в качестве целостного средства для оценки и обсуждения различных вариантов загрузки производственных мощностей пред­приятии сервиса, если каждый вариант или ряд решений оценивает­ся с одних и тех же позиций, согласно тем же формулам, описы­вающим взаимосвязи и ограничения. Более того, модели можно проверить непосредственно на практике и усовершенствовать, ис­пользуя опыт, что является разновидностью адаптивного обучения.

Наконец, следует отметить, что компьютерные модели пре­доставляют возможность систематически использовать мощные ме­тлы анализа, прежде недоступные. Такие модели позволяют опе­рировать огромным числом переменных и описывать их взаимосвя­зи, что не под силу сделать в уме.

Модели позволяют одновременно использовать аналитиче­ские возможности программной реализации математических мето­дов, возможности хранения данных и вычислительные ресурсы компьютеров.

1.3. Особенности использования моделей как сред­ства принятия управленческих решений

«Философия» моделирования призвана несколько сократить разрыв между способами использования моделей и реальными си­туациями. В учебных пособиях все задачи четко сформулированы, все данные точно известны, а решение можно охарактеризовать од­ним числом, приведенным в ответах. Очевидно, что в реальности все совсем иначе. Поэтому рассмотрим более подробно роль и место моделей в реальном мире.

Реализм

Ни одна модель не в состоянии полностью охватить реаль­ное п,. Каждая модель является некой абстракцией, т. е. описывает только некоторые возможные взаимосвязи реального мира и лишь приблизительно представляет отношения между ними. Из этого вытекает простое правило, определяющее, когда следует использовать модели.

Модель следует использовать в том случае, если с ее помо­щью принимаются более удачные решения, чем без нее.

Данный подход во многом напоминает подходы, применяе­мые в науке и технике. Модели могут не совсем точно описывать подъемные силы крыла самолета, но с их помощью удается конст­руировать более совершенные самолеты, чем без них. То же верно и для принятия управленческих решений.

Интуиция

Многие продолжают думать, что модели и интуиция при ре­шении реальных задач являются вещами взаимоисключающими. «Или мы творчески подходим к разрешению ситуации, или модели­руем ее с помощью компьютера». Это в корне неверный подход. Успешное (и творческое) использование моделей в значительной мере основано на суждениях и интуиции специалиста.

Интуиция играет важную роль в осознании проблемы и соз­дании модели. Сначала нужно определить, где можно применить количественную модель, т.е., прежде чем вкладывать средства в процесс моделирования, необходимо интуитивно почувствовать, что суть ситуации можно описать с помощью модели и получить полезный результат.

Интуиция не менее важна при интерпретации и реализации решения. Несмотря на то, что в ходе анализа многих предлагаемых в данной книге моделей получаются «оптимальные» решения, важ­но понимать, что такие решения являются оптимальными для фор­мальных абстракций (находящихся над пунктирной линией на рис. 1.2), но они могут и не быть таковыми в реальной ситуации.

Термин «оптимальность» относится к моделям, а не к реаль­ности. То, что оптимально в модели, отнюдь не всегда оптимально в реальной жизни.

Лишь иногда имеет смысл говорить об оптимальных решени­ях применительно к реальным ситуациям. Именно поэтому так важ­но удостовериться, что предложенные моделью решения имеют смысл и удовлетворяют интуитивным требованиям. Если рекомен­дации не соответствуют интуитивным соображениям, следует разо­браться, верна ли модель. Таким образом, чрезвычайно важно оце­нить модель и определить, насколько следует доверять ее рекомен­дациям. Может быть, понадобиться пересмотреть описание ситуа­ции или даже формулировку модели. Важно понимать, что модели­рование ни в коем случае не заменяет интуицию. Всегда нужно быть готовым к тому, что могут возникнуть какие-то изменения и старые решения перестанут верно отображать реальную ситуацию. Тем не менее, существует немало доказательств, что процесс моде­лирования можно успешно применять тогда, когда среда вокруг бизнес-ситуации меняется настолько, что стандартная политика или чисто практические методы становятся неадекватными.

Безусловно, нельзя гарантировать, что использование «хоро­шей» модели всегда даст хороший результат; но, несмотря на его несовершенство, этот подход - наиболее рациональный из всех воз­можных. Шансы правильно предсказать, когда некая модель будет давать хорошие реальные результаты, а когда - нет, существенно возрастут, если понять концепции, используемые в данной модели.

Описывая реальную ситуацию в виде постановки проблемы, вы тем самым переходите на абстрактный уровень процесса моделирования. Следовательно, проблемы как таковые действительно существуют в формальном мире, и, значит, существуют решения этих проблем, но только в формальном мире, а не в реальном. Ре­шения абстрактной проблемы редко могут служить готовыми ре­шениями реальных управленческих ситуаций. Эти решения нуждаются в тщательной интерпретации в реальном контексте, прежде чем буду т сделаны окончательные выводы. В результате реализуе­мое решение может значительно отличаться от ответа, полученного при анализе модели.

Если воспринимать ответы не просто как результаты, а рас­сматривать их в совокупности с постановками проблем, можно об­новить интуитивное первоначальное представление об управленческой ситуации. Таким образом, при моделировании нужно стараться глубже разобраться в ситуации, чтобы не только получить непосредственное преимущество в виде более удачного решения, но и отточить свою интуицию. Совершенная интуиция (или мудрость) в управленческих ситуациях является залогом успеха. Никогда не следует забывать, что: «цель моделирования - понимание, а не про­ст от ноты».

В процессе моделирования научный метод не применяется в традиционной форме, поскольку задача классического научного метода - устранить человеческие суждения, которые могут оказать необъективное воздействие на знания. Поэтому основой приобрете­ния научных знаний является проверка теорий и результатов посредством повторения управляемых экспериментов. К сожалению, в разрешении управленческих ситуаций практически невозможно проводить повторяемые контролируемые эксперименты в силу стоимостных и временных ограничений. Поэтому приходится ис­пользовать суждения человека в качестве (пусть и несовершенного) руководства на каждом шаге процесса моделирования. В процессе моделирования этап анализа модели является научным к том смыс­ле, что для получения рациональных выводов применяются логика и вычисления, однако во веем остальном прослеживается субъек­тивное влияние.

Специалист должен постоянно вмешиваться в процесс моде­лирования, поскольку только он может выступать арбитром при выборе содержимого абстракций, результирующей модели, ее ана­лизе, оценке результатов и их интерпретации. В конце концов, именно он несет ответственность за окончательное решение.

Другое очень важное преимущество моделирования - полез­ность модели как средства общения участников процесса принятия решения. Важные решения редко принимаются в одиночку, требу­ется сотрудничество многих людей, особенно при реализации окон­чательного решения. При надлежащем осуществлении процесса моделирования результирующая модель и полученные с ее помо­щью рекомендации по принятию решения могут стать мощными средствами командной стратегии, которые позволят объяснять и обсуждать идеи, получать отклики и осуществлять кооперацию.

Типы моделей

Существует три типа моделей.

Первый - физические модели. Такие модели используются в технике и являются физической копией объекта в уменьшенном или увеличенном виде.

Второй - аналоговые модели - используется настолько часто, что иногда это даже не осознается. Эти модели представляют мно­жество связей с помощью различных аналоговых посредников. Карта автодорог является аналоговой моделью территории, автомо­бильный спидометр представляет скорость с помощью аналогового отображения стрелки датчика, а круговая диаграмма представляет результаты социологического опроса в виде секторов круга.

Третий тип - символическая модель, в которой все понятия выводятся посредством количественно определенных переменных,- является наиболее абстрактной. Все связи представляются в мате­матическом, а не физическом или аналоговом виде. Например, фи­зики создают количественные модели вселенной, экономисты - ко­личественные модели экономики. Поскольку в символических мо­делях используются количественно определенные переменные, связанные уравнениями, их часто также называют математическими моделями, количественными моделями или табличными моделями (т.e. моделями на основе электронных таблиц).

Специалистам приходится работать со всеми тремя типами моделей, чаще всего - с аналоговыми моделями в форме диаграмм и графиков, а также с символическими моделями в виде электронной таблицы или отчетов информационно - управляющей системы. Краткая характеристика треx типов моделей представлена в табл.1.1.

Таблица 1.1. Типы моделей

Тип модели	Свойства	Примеры
Физическая модель	Осязаемость Понимание: простое Дублирование и совмест­ное использование: слож­ные Модификация и манипули­рование: сложные Сфера использования: наиболее узкая	макет автомобиля, макет станции тех­нического обслужи­вания, макет города
Аналоговая модель	Неосязаемость Понимание: более сложное Дублирование и совмест­ное использование: более простые Модификация и манипули­рование: более простые Сфера использования: Со­лее широкая	карта дорог, спидометр, круговая диаграмма
Символическая модель	Неосязаемость Понимание: самое сложное Дублирование и совмест­ное использование:самые простые Модификация и манипулирование: самые простые Сфера использования: са­мая широкая	имитационная мо­дель, алгебраическая модель, модель, построен­ная в электронной таблице

Несмотря на их различия, все модели имеют одно общее свойство. Любая модель является тщательно выбранной абстракци­ей реальности, которая отражает представления ее создателя о причинных связях в реальном мире.

В этом пособии основное внимание будет уделено созданию символических моделей (представленных в электронных таблицах и среде имитационного моделирования), их анализу с целью получе­ния числовых (в виде таблиц) и аналоговых (в виде диаграмм) ре­зультатов.