Применение моделирования в инновационной деятельности и его методологические ограничения

Проблему управления в условиях неопределенности принято решать путем моделирования. У специалистов сложилось мнение об универсальности и всемогуществе моделирования. Поэтому часто моделирование используется в качестве инструмента при планировании деятельности. Однако в практическом управлении компаниями к моделированию как к оптимизационному методу управления следует подходить осторожно.

Причиной является известное несоответствие между объектом и его моделью: модель – всего лишь упрощенное представление действительности. Модель – это теоретическое построение, имеющее некоторое отношение к реальности, которое может выступать в качестве самостоятельный объект анализа.

Поскольку построить абсолютно адекватную модель невозможно, встает вопрос об оптимально допустимой ее адекватности, которая позволит при данных условиях на данном временном промежутке пренебречь изменениями объекта. С другой стороны, как можно решать вопрос о количественной мере отличия математической модели объекта и самого реального объекта, если истинное (полное) описание самого объекта исследователю никогда не известно?

Любой реальный объект бесконечно сложен, и даже для его вербального описания, необходимого на предмодельной стадии, потребуется текст гигантского, практически исключающего возможность использования, объема. Тем более бессмысленно рассчитывать на моделирование объекта в виде тех или иных математических конструкций, т.е. элементов некоторого принципиально иного (математического) мира.

В общем случае цель моделирования – получение информации об объекте во времени начиная с познавательных целей и вплоть до получения конкретных данных для принятия управленческих решений.

Однако, если количественная мера адекватности модели не установлена, то вся идея проведения имитационных экспериментов не выдерживает элементарной критики. Пока этот вопрос не решен, ценность модели остается незначительной, а мы будем попросту имитировать собственное невежество!

В общем случае объект, его системное описание и модель соотносятся следующим образом:

Отсюда следует, что связь между объектом и его моделью носит опосредованный характер, поскольку между объектом и его моделью располагается системное описание объекта. При этом «зазор» между объектом и его системным описанием может быть весьма значительным.

Например, в системном описании предприятия может быть на самом деле отражен лишь процесс производства продукции, в то время как процессы воспроизводства ресурсов не отражаются, поскольку находятся вне интересов исследователя.

Логично считать, что если системное описание объекта S позволяет однозначно восстановить объект Q, то модель M, построенная на базе такого системного описания, можно назвать системной моделью объекта Q.

Специфика моделирования деятельности компаний определяется:

неустойчивостью статистических характеристик зависимостей, изменчивостью состава и нестационарностью действия факторов, влияющих на характер и протекание процессов, моделируемых на микроэкономическом уровне;

нестабильностью внешней среды предприятия;

присутствием значимого субъективного компонента (влиянием принимаемых на данном предприятии решений) в составе факторов микроэкономических процессов;

проблематичностью применения статистических методов и подходов в моделировании микрообъектов, в частности, трудностями формирования однородной генеральной совокупности из аналогичных объектов;

возможностью дополнения «внешней» количественной статистической информации о значениях моделируемых показателей «внутренней» качественной информацией о характере зависимости, получаемой непосредственно от инсайдеров;

отсутствием преемственности в моделировании, характерной для моделирования макрообъектов, ограниченностью публикаций о результатах моделирования выделенного процесса на данном микрообъекте, и др.

Кроме того, моделирования деятельности реальной компании осложняется следующими факторами:

неоднородностью производимой продукции;

нерегулярностью производства;

внутренними факторами, дестабилизирующими производство;

нарушениями регулярности снабжения;

задержками и нерегулярностью финансовых потоков;

изменением рыночных условий;

маркетинговыми особенностями продукции;

общей экономической, технологической и социальной обстановкой и др.

Большинство этих факторов и параметров системы носит вероятностный характер и, что самое главное, являются нестационарными.

Планирование и управление по усредненным характеристикам не дает должного эффекта, так как пока оно осуществляется, изменяются и сама система, и ее окружающая среда. В результате применение формальных математических моделей затруднено из-за недостаточности априорной информации, наличия плохо формализуемых факторов, нечеткости критериев оценки принимаемых решений.

Реальным подходом к решению задачи управления деятельности компании может являться отказ от поиска и реализации предельно оптимальной модели управления и переход к использованию приближенных решений (И.Б. Моцкус[5]). В этом случае ищутся варианты управления, находящиеся вблизи абсолютного оптимума, а не сам оптимум.

Можно считать, что в любой задаче существует некоторый порог сложности, переступить который можно только ценою отказа от требований точности решений. Если учесть стоимость компьютерной реализации решения, например, многоэкстремальных задач, то точные их методы решения могут оказаться невыгодными по сравнению с более простыми приближенными методами. Эффект, полученный от уточнения решения, не окупит дополнительных затрат на его отыскание.

К этому следует добавить стоимость получения результатов моделирования. В неё входят как цена разработки модели, так и цена ее реализации и получения требуемой информации.

Сомнение вызывает также сама возможность разработки процессов управления одновременно большим числом объектов, обладающих известной самостоятельностью действий и свободой поведения.

Вывод: управление инновационной деятельностью может быть принципиально только адаптивным.