К методам исследования систем управления относят. Краткое описание документа методы проведения исследования систем управления

Экономическая стабильность организации, ее выживаемость и эффективность деятельности в условиях рыночных отношений неразрывно связаны с ее непрерывным совершенствованием и развитием. При этом совершенствование

Введение

Краткие выводы

Список использованной литературы

Введение

Экономическая стабильность организации, ее выживаемость и эффективность деятельности в условиях рыночных отношений неразрывно связаны с ее непрерывным совершенствованием и развитием. При этом совершенствование организации должно осуществляться по принципу адаптации к внешней среде.

Сегодня четко прослеживаются факторы, определяющие необходимость постоянного совершенствования и адаптации организации. Это:

o рынок сбыта производимой или продаваемой продукции и вида услуг;

o рынок поставщика или рынок потребителя исходных материалов, энергии, товаров и услуг;

o финансовый рынок;

o рынок труда;

o окружающая природная среда.

Без учета этих факторов невозможно планировать стратегию развития. Поэтому успех любого предприятия или организации и возможность их выживания зависят от способности быстро адаптироваться к внешним изменениям. В постоянном стремлении поддерживать соответствие организации условиям внешней среды заключается принцип адаптивного управления. Он проявляется в динамичном освоении новой продукции, современной техники и технологии; применении прогрессивных форм организации труда, производства и управления, непрерывном совершенствовании кадрового потенциала.

В условиях динамичности современного производства и общества управление должно находиться в состоянии непрерывного развития, которое сегодня невозможно обеспечить без исследования тенденций и возможностей, без выбора альтернатив и направлений развития.

Система управления предприятиями должна отвечать современным рыночным условиям:

о обладать высокой гибкостью производства, позволяющей быстро менять ассортимент изделий (услуг). Это обусловлено тем. что жизненный цикл продукции (услуг) стал короче, а разнообразие изделий и объем выпуска разовых партий - больше;

о быть адекватной сложной технологии производства, требующей совершенно новых форм контроля, организации и разделения труда;

о учитывать серьезную конкуренцию на рынке товаров (услуг), в корне изменившую отношение к качеству продукции, потребовавшую организовать послепродажное обслуживание и дополнительные фирменные услуги;

о учитывать требования к уровню качества обслуживания потребителей и времени выполнения договоров, которые стали слишком высокими для традиционных производственных систем и механизмов принятия управленческих решений;

о учитывать изменение структуры издержек производства;

о принимать во внимание необходимость учета неопределенности внешней среды.

Это далеко не полный перечень проблем, с которыми приходится сталкиваться многим организациям. Для реализации их существует объективная необходимость в исследованиях, анализе существующего положения.

Различного рода нововведения проявляют себя на предприятиях в форме организационного совершенствования системы управления, что требует уточнения отдельных связей, параметров системы, применения более эффективных способов их реализации, повышения уровня надежности и т.д.
Организационное совершенствование системы (ее подсистем или элементов) затрагивает уже не только отдельные связи, но и структуру управления в целом. А это, в свою очередь, требует установления и обеспечения новых связей, устранения излишних связей, существенного измене- ния функций управления и способов принятия управленческих решений.

Развитие и совершенствование предприятия базируется на тщательном и глубоком знании деятельности организации, что требует проведения исследования систем управления.

Дисциплина "Исследование систем управления" занимает важное место в
Государственном стандарте по специальности "Менеджмент". Важность ее изучения продиктована настоятельной необходимостью построения таких организаций (предприятий, производственных объединений, корпораций, отдельных фирм), которые обеспечат выпуск высококачественной продукции (или услуги) в нужном объеме и ассортименте. Создать такую организацию без проведения исследований невозможно. Особую роль здесь играют исследования систем управления. Эта проблема была актуальной всегда, однако до недавнего времени она в большей степени решалась в рамках математических дисциплин, таких, как теория вероятностей, математическая статистика, логика, теория множеств и др.

Методы проведения исследования систем управления

1. Структуризация методов исследования систем управления

Эффективность исследования систем управления во многом определяется выбранными и использованными методами исследования.

Методы исследования представляют собой способы, приемы проведения исследований. Их грамотное применение способствует получению достоверных и полных результатов исследования возникших в организации проблем. Выбор методов исследования, интеграция различных методов при проведении исследования определяется знаниями, опытом и интуицией специалистов, проводящих исследования.

Всю совокупность методов исследования можно разбить на три большие группы: методы, основанные на использовании знаний и интуиции специалистов; методы формализованного представления систем управления (методы формального моделирования исследуемых процессов) и комплексированные методы.

Первая группа - методы, основанные на выявлении и обобщении мнений опытных специалистов-экспертов, использовании их опыта и нетрадиционных подходов к анализу деятельности организации включают: метод "Мозговой атаки", метод типа "сценариев", метод экспертных оценок (включая SWOT-анализ), метод типа
"Дельфи", методы типа "дерева целей", "деловой игры", Морфологические методы и ряд других методов.

Вторая группа - методы формализованного представления систем управления, основанные на использовании математических, экономико-математических методов и моделей исследования систем управления. Среди них можно выделить следующие классы:

аналитические (включают методы классической математики - интегральное исчисление, дифференциальное исчисление, методы поиска экстремумов функций, вариационное исчисление и другие, методы математического программирования, теории игр);

статистические (включают теоретические разделы математики - математическую статистику, теорию вероятностей - и направления прикладной математики, использующие стохастические представления - теорию массового обслуживания, методы статистических испытаний, методы выдвижения и проверки статистических гипотез и другие методы статистического имитационного моделирования);

теоретика множественные, логические, лингвистические, семиотические представления (разделы дискретной математики, составляющие теоретическую основу разработки разного рода языков моделирования, автоматизации проектирования, информационно-поисковых языков);

графические (включают теорию графов и разного рода графические представления информации типа диаграмм, графиков, гистограмм и т.п.).

Наибольшее распространение в экономике в настоящее время получили математическое программирование и статистические методы. Правда, для представления статистических данных, для экстраполяции тенденций тех или иных экономических процессов всегда использовались графические представления (графики, диаграммы и т.п.) и элементы теории функций
(например, теория производственных функций). Однако целенаправленное применение математики для постановки и анализа задач управления, принятия экономических решений разного рода (распределения работ и ресурсов, загрузки оборудования, организации перевозок и т.п.) началось с внедрения в экономику методов линейного и других видов математического программирования
(работы Л.В. Канторовича, В.В. Новожилова, С.А. Соколицына и др.).
Привлекательность этих методов для решения формализованных задач, какими обычно являются названные выше и другие экономические задачи на начальном этапе их постановки, объясняется рядом особенностей, отличающих методы математического программирования от методов классической математики.

При стремлении более адекватно отобразить проблемную ситуацию в ряде случаев целесообразно применять статистические методы, с помощью которых на основе выборочного исследования получают статистические закономерности и распространяют их на поведение системы в целом. Такой подход полезен при отображении таких ситуаций, как организация ремонта оборудования, определение степени его износа, настройка и испытание сложных приборов и устройств и т.д. Все более широкое применение находит статистическое имитационное моделирование экономических процессов и ситуаций принятия решений.

В последнее время с развитием средств автоматизации возросло внимание к методам дискретной математики: знание математической логики, математической лингвистики, теории множеств помогает ускорить разработку алгоритмов, языков автоматизации проектирования сложных технических устройств и комплексов, языков моделирования ситуаций принятия решений в организационных системах.

В настоящее время в экономике и организации производства применяются практически все группы методов формализованного представления систем. Для удобства их выбора в реальных условиях на базе математических направлений развиваются прикладные методы и предлагаются их классификации.

К третьей группе относятся комплексированные методы: комбинаторика, ситуационное моделирование, топология, графосемиотика и др. Они сформировались путем интеграции экспертных и формализованных методов.

Несколько в стороне стоят методы исследования информационных потоков.

Специалист по системному анализу должен понимать, что любая классификация условна. Она лишь средство, помогающее ориентироваться в огромном числе разнообразных методов и моделей. Поэтому разрабатывать классификацию нужно обязательно, но делать это следует с учетом конкретных условий, особенностей моделируемых систем (процессов принятия решений) и предпочтений, которым можно предложить выбрать классификацию.

2. Методы, основанные на использовании знаний и интуиции специалистов

Развитие системного анализа неразрывно связано с такими понятиями, как
"мозговая атака", "сценарии", "дерево целей", морфологические методы и т.п.
Перечисленные термины характеризуют тот или иной подход к активизации выявления и обобщению мнений опытных специалистов-экспертов (термин
"эксперт" в переводе с латинского означает "опытный"). Иногда все эти методы называют "экспертными". Однако есть и особый класс методов, связанных непосредственно с опросом экспертов, так называемый метод экспертных оценок (так как при опросах принято проставлять оценки в баллах и рангах), поэтому названные и подобные им подходы иногда объединяют термином "качественные" (оговаривая условность этого названия, так как при обработке мнений, полученных от специалистов, могут использоваться и количественные методы). Этот термин (хотя и несколько громоздкий) в большей мере, чем другие отражает суть методов, к которым вынуждены прибегать специалисты, когда они не только не могут сразу описать рассматриваемую проблему аналитическими зависимостями, но и не видят, какие из рассмотренных выше методов формализованного представления систем могли бы помочь получить модель Для принятия решения.

Возникновение перечисленных терминов, как правило, связано с конкретными условиями проведения исследований, или даже с именем автора подхода. Однако варианты последующего применения методов настолько разнообразны, что сейчас трудно говорить об однозначности использования приведенных терминов.

Дадим краткий обзор экспертных методов.

Концепция мозговой атаки получила широкое распространение с начала 50-х годов как "метод систематической тренировки творческого мышления", направленный на "открытие новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуитивного мышления". Методы этого типа известны также под названиями мозгового штурма, конференций идей, коллективной генерации идей
(КГЦ).

Обычно при проведении мозговой атаки, или сессий КГИ, стараются выполнить определенные правила, суть которых сводится к тому, чтобы обеспечить как можно большую свободу мышления участников КГИ и высказывания ими новых идей; для этого рекомендуется приветствовать любые идеи, даже если они вначале кажутся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценка идей проводится позднее), не допускается критика, не объявляется ложной идея и не прекращается обсуждение ни одной идеи. Требуется высказывать как можно больше идей (желательно нетривиальных), стараться создавать как бы цепные реакции идей.

В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения различают прямую мозговую атаку, метод обмена мнениями, методы типа комиссий, судов (когда одна группа вносит как можно больше предложений, а вторая - старается их максимально критиковать) и т.п. В последнее время иногда мозговую атаку проводят в форме деловой игры.

На практике подобием сессий КГИ являются разного рода совещания - конструктораты, заседания ученых и научных советов, специально создаваемых временных комиссий.

В реальных условиях достаточно трудно обеспечить жесткое выполнение требуемых правил, создать "атмосферу мозговой атаки", на конструкторатах и советах мешает влияние должностной структуры организации: трудно собрать специалистов на межведомственные комиссии. Поэтому желательно применять способы привлечения компетентных специалистов, не требующие обязательного их присутствия в конкретном месте и в конкретное время и устною высказывания своих мнений.

Методы типа "сценариев". Методы подготовки и согласования представлений о проблеме или анализируемом объекте, изложенных в письменном виде, получили название сценариев. Первоначально этот метод предполагал подготовку текста, содержащего логическую последовательность событий или возможные варианты решения проблемы, развернутые во времени. Однако позднее обязательное требование временных координат было снято, и сценарием стали называть любой документ, содержащий анализ рассматриваемой проблемы и предложения по ее решению или по развитию системы, независимо от того, в какой форме он представлен. Как правило, на практике предложения для подготовки подобных документов пишутся экспертами вначале индивидуально, а затем формируется согласованный текст.

Сценарий предусматривает не только содержательные рассуждения, помогающие не упустить детали, которые невозможно учесть в формальной модели (в этом собственно и заключается основная роль сценария), но и содержит, как правило, результаты количественного технико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами. Группа экспертов, подготавливающая сценарий, пользуется обычно правом получения необходимых справок от предприятий и организаций, необходимых консультаций.

На практике по типу сценариев разрабатывались прогнозы в отраслях промышленности. Разновидностью сценариев можно считать комплексные программы научно-техническою прогресса и его социально-экономических
Последствий,

Роль специалистов по системному анализу при подготовке сценария - помочь привлекаемым ведущим специалистам соответствующих областей знаний выявить общие закономерности системы; проанализировать внешние и внутренние факторы, влияющие на ее развитие и формирование целей; определить источники этих факторов; проанализировать высказывания ведущих специалистов в периодической печати, научных публикациях и других источниках научно- технической информации; создать вспомогательные информационные фонды (лучше автоматизированные), способствующие решению соответствующей проблемы.

В последнее время понятие сценария все больше расширяется в направлении как областей применения, так и форм представления и методов их разработки: в сценарий вводятся количественные параметры и устанавливаются их взаимозависимости, предлагаются методики подготовки сценария с использованием ЭВМ (машинных сценариев), методики целевого управления подготовкой сценария.

Сценарий позволяет создать предварительное представление о проблеме
(системе) в ситуациях, когда не удается сразу отобразить ее формальной моделью. Но все же сценарий - это текст со всеми вытекающими последствиями
(синонимия, омонимия, парадоксы), связанными с возможностью неоднозначного его толкования разными специалистами. Поэтому такой текст следует рассматривать как основу для разработки более формализованного представления о будущей системе или решаемой проблеме.

Методы экспертных оценок. Изучению возможностей и особенностей применения экспертных оценок посвящено много работ. В них рассматриваются формы экспертного опроса (разные виды анкетирования, интервью), подходы к оцениванию (ранжирование, нормирование, различные виды упорядочения и т.д.), методы обработки результатов опроса, требования к экспертам и формированию экспертных групп, вопросы тренировки экспертов, оценки их компетентности (при обработке оценок вводятся и учитываются коэффициенты компетентности экспертов, достоверности их мнений), методики организации экспертных опросов. Выбор форм и методов проведения экспертных опросов, подходов к обработке результатов опроса и т.д. зависит от конкретной задачи и условий проведения экспертизы. Однако существуют некоторые общие проблемы, которые нужно помнить специалисту по системному анализу.
Остановимся на них подробнее.

Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности обычно базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явления трактуется как случайная величина, отражением закона распределения которой является индивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значимости того или иного события. При этом предполагается, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок, получаемых от группы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным.

Однако в некоторых теоретических исследованиях это предположение подвергается сомнению. Например, предлагается разделить проблемы, для решения которых применяются экспертные оценки, на два класса. К первому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспечены информацией и для которых можно использовать принцип "хорошего измерителя", считая эксперта хранителем большого объема информации, а групповое мнение экспертов - близким к истинному. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости названных предположений недостаточно; экспертов нельзя рассматривать как "хороших измерителей", и необходимо осторожно подходить к обработке результатов экспертизы, поскольку в этом случае мнение одного (единичного) эксперта, больше внимания уделяющего исследованию малоизученной проблемы, может оказаться наиболее значимым, а при формальной обработке оно будет утрачено.
В связи с этим к задачам второго класса в основном должна применяться качественная обработка Результатов. Использование методов осреднения
(справедливых для "хороших измерителей") в данном случае может привести к существенным ошибкам.

Задачи коллективного принятия решений по формированию целей, совершенствованию методов и форм управления обычно можно отнести к первому классу. Однако при разработке прогнозов и перспективных планов целесообразно выявлять "редкие" мнения и подвергать их более тщательному анализу.

Другая проблема, которую нужно иметь ввиду при проведении системного анализа, заключается в следующем: даже в случае решения проблем, относящихся к первому классу, нельзя забывать о том, что экспертные оценки несут в себе не только узкосубъективные черты, присущие отдельным экспертам, но и коллективно-субъективные черты, которые не исчезают при обработке результатов опроса (а при применении Дельфи-процедуры даже могут усиливаться). Иными словами, на экспертные оценки нужно смотреть как на некоторую "общественную точку зрения", зависящую от уровня научно- технических знаний общества относительно предмета исследования, которая может меняться по мере развития системы и наших представлений о ней.
Следовательно, экспертный опрос - это не одноразовая процедура. Такой способ получения информации о сложной проблеме, характеризующейся большой степенью неопределенности, должен стать своего рода "механизмом" в сложной системе, т.е. необходимо создать регулярную систему работы с экспертами.

Следует обратить также внимание на то, что использование классического частотного подхода к оценке вероятности при организации проведения экспертных опросов бывает затруднительным, а иногда и невозможным (из-за невозможности доказать правомерность использования представительности выборки). Поэтому в настоящее время ведутся исследования характера вероятности экспертной оценки, базирующиеся на теории, размытых множеств
Заде, на представлении об экспертной оценке как степени подтверждения гипотезы или как вероятности достижения цели. Одной из разновидностей экспертного метода является метод изучения сильных и слабых сторон организации, возможностей и угроз ее деятельности - метод SWOT-анализа.

Методы типа "Делъфи". Метод "Дельфи", или метод "дельфийского оракула", первоначально был предложен О. Хелмером и его коллегами как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая способствовала бы снижению влияния психологических факторов при повторении заседаний и повышении объективности результатов. Однако почти одновременно "Дельфи"-процедуры стали средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке "дерева цели" и при разработке
"сценариев".

Основные средства повышения объективности результатов при применении
"Дельфи"-метода - использование обратной связи, ознакомление экспертов с результатами предшествующего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

В конкретных методиках, реализующих процедуру "Дельфи", это средство используется в разной степени. Так, в упрощенном виде организуется последовательность итеративных циклов мозговой атаки. В более сложном варианте разрабатывается программа последовательных индивидуальных опросов с помощью анкет-вопросников, исключающих контакты между экспертами, но предусматривающих ознакомление их с мнениями друг друга между турами.
Вопросники от тура к туру могут уточняться. Для снижения таких факторов, как внушение или приспособление к мнению большинства иногда требуется, чтобы эксперты обосновали свою точку зрения, но это не всегда приводит к желаемому результату, а напротив, может усилить эффект приспособляемости. В наиболее развитых методиках экспертам присваивают весовые коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе предшествующих опросов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при получении обобщенных результатов оценок.

В силу трудоемкости обработки результатов и значительных временных затрат первоначально предусматриваемые методики "Дельфи" не всегда удается реализовать на практике. В последнее время процедура "Дельфи" в той или иной форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования систем - морфологическому, сетевому и т.д. В частности, весьма перспективная идея развития методов экспертных оценок, предложенная в свое время В.М.
Глушковым, состоит в том, чтобы сочетать целенаправленный многоступенчатый опрос с "разверткой" проблемы во времени, что становится вполне реализуемым в условиях алгоритмизации такой (достаточно сложной) процедуры и использования компьютерной техники.

Для повышения результативности опросов и активизации экспертов иногда сочетают процедуру "Дельфи" с элементами деловой игры: эксперту предлагается проводить самооценку, ставя себя на место конструктора, которому реально поручено выполнять проект, или на место работника аппарата управления, руководителя соответствующего уровня системы организационного управления и т.д.

Идея метода дерева целей впервые была предложена У. Черменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности.

Термин "дерево" подразумевает использование иерархической структуры, полученной путем разделения обшей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые можно называть подцелями нижележащих уровней или, начиная с некоторого уровня, - функциями. Как правило, термин
"дерево целей" используется для иерархических структур, имеющих отношения строго древовидного порядка, но сам метод иногда применяется и в случае
"слабых" иерархий. Поэтому в последнее время все большее распространение получает предложенный В.М. Глушковым термин "прогнозный граф", который может представляться и в виде древовидной иерархической структуры, и в форме структуры со "слабыми" связями.

При использовании метода "дерево целей" в качестве средства принятия решений часто вводят термин "дерево решений". При применении "дерева" для выявления и уточнения функций управления говорят о "дереве целей и функций". При структуризации тематики научно-исследовательской организации удобнее пользоваться термином "дерево проблемы", а при разработке прогнозов
-- термином "дерево направлений развития (или прогнозирования развития)" или упомянутым выше термином "прогнозный граф".

Метод "дерева целей" ориентирован на получение полной и относительно устойчивой структуры целей, проблем, направлений, т.е. такой структуры, которая на протяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, происходящих в любой развивающейся системе. Для достижения этого при построении вариантов структуры следует учитывать закономерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур целей и функций.

Термином "морфология" в биологии и языкознании определяется учение о внутренней структуре исследуемых систем (организмов, языков) или сама внутренняя структура этих систем. Идея морфологического опроса мышления восходит к Аристотелю и Платону, к известной средневековой модели механизации мышления Р. Луллия. Однако в систематизированном виде методы морфологического анализа сложных проблем были разработаны швейцарским астрономом Ф. Цвикки, и долгое время морфологический подход к исследованию и проектированию сложных систем был известен под названием метода Цвикки.

Основная идея морфологического подхода - систематически находить наибольшее число, а в пределе - все возможные варианты решения поставленной проблемы или реализации системы путем комбинирования основных (выделенных исследователем) структурных элементов системы или их признаков. При этом система или проблема может разбиваться на части разными способами и рассматриваться в различных аспектах.

Отправными точками морфологического исследования Ф. Цвикки считает:

1) равный интерес ко всем объектам морфологического моделирования;

2) ликвидацию всех ограничений и оценок до тех пор, пока не будет получена полная структура исследуемой области;

3) максимально точную формулировку поставленной проблемы.

Кроме этих общих положений, Цвикки предложил ряд отдельных способов
(методов) морфологического моделирования: метод систематического покрытия поля (МСПП), метод отрицания и конструирования (МОК), метод морфологического ящика (ММЯ), метод экстремальных ситуаций (МЭС); метод сопоставления совершенного с дефектным (МССД), метод обобщения (МО).
Наибольшую известность получили три первых метода.

МСПП предполагает, ^то существует некоторое число так называемых "опорных пунктов" знания в любой исследуемой области- Этими пунктами могут быть теоретические положения, эмпирические факты, открытые законы, в соответствии с которыми протекают различные процессы, и т.д. Исходя из ограниченного числа опорных пунктов знания и достаточного числа принципов мышлений) морфологическим методом покрытия поля ищут все возможные решения поставленной проблемы.

Наиболее эффективными методами овладения новыми знаниями, методами хозяйствования и управления, являются деловые игры. Деловые игры - метод имитации выработан для принятия управленческих решений в различных ситуациях путем игры по заданным правилам группы людей или человека и компьютера. Деловые игры позволяют с помощью моделирования и имитации процессов выйти на анализ, решение сложных практических задач, обеспечить формирование мыслительной культуры, управления, мастерства общения, принятия решений, инструментальное расширение управленческих навыков.

Деловые игры выступают как средства анализа систем управления и подготовки специалистов.

Разработку деловой игры необходимо начинать с четкой формулировки ее назначения. После этого можно приступать к формировании) схемы игры и основных ее правил. В выбранной схеме функционирования надо предельно точно отразить опыт работы реальных систем, обратив особое внимание на структуру системы, целевые функции подсистем и системы в целом, на выбор управляющих воздействий и т.д. Одна из основных сложностей построения модели исследуемой ситуации заключается в том, что стремление к наиболее полному отражению исследуемой ситуации может привести к излишней детализации модели, которая в свою очередь повлечет за собой усложнение информационного обеспечения построенной модели. В результате этого увеличивается время, затрачиваемое на игру, затрудняется понимание происходящих процессов. Все это приводит к тому, что эффективность проведения игры снижается. Лучший способ избежать такого рода опасности заключается в том, чтобы постоянно помнить о конкретной цели проектируемой игры. Но при этом следует учитывать, что ситуации, анализируемые в игре, не должны быть упрошены до такой степени, что необходимое решение можно было бы найти непосредственно без глубокого анализа протекающих процессов, так как в этом случае результаты, полученные при анализе хозяйственной деятельности, будут носить поверхностный характер.

Формирование правил игры должно включать в себя описание методов оценки степени достижения целей игры. Если деловая игра моделирует системы, в которых цели могут формироваться только качественно, либо при количественном выражении трудно указать в явном виде связь степени достижения цели с истинными возможностями подсистем, то при построении игры особое внимание следует уделить разработке методов степени оценки достижения цели.

Опыт разработки и проведения деловых игр показывает, что деловую игру целесообразно представить как описание некоторой последовательности разделов. Как правило, описание игры включает девять разделов:

1. Общая характеристика

2. Описание ситуации

3. Цель игры

4. Задача центра

5. Задача участников игры

6. Формальная модель

7. Анализ формальной модели

8. Руководство для участников игры

9. Результаты проведения игры

Раздел 6 включается в описание игры, если формализация модели позволяет лучше понять суть игры, или если в дальнейшем предполагается провести анализ формальной модели.

Раздел 7 может отсутствовать, если известными математическими средствами провести анализ модели или невозможно или слишком громоздко.

Может отсутствовать и раздел 9, если нет опыта проведения деловой игры.

Каждая деловая игра состоит из нескольких партий. Одна партия большинства деловых игр состоит из трех этапов.

o I этап - сбор информации, т.е. сообщение элементами в вышестоящий орган
(центр) запрашиваемой информации;

o II этап - обработка полученной информации и выработка соответствующих решений;

o III этап - реализация полученных решений, подсчет значений целевых функций.

Количество партий, как правило, не ограничивается заранее, хотя возможны варианты, когда количество партий фиксировано.

По завершении игры проводится подведение итогов, анализ игры.

3. Методы формализованного представления систем управления

Для описания систем управления на практике используется ряд формализованных методов, которые в разной степени обеспечивают изучение функционирования систем во времени, изучение схем управления, состава подразделений, их подчиненности и т.д., с целью создания нормальных условий работы аппарата управления, персонализации и четкого информационного обеспечения управления.

Иначе говоря, обследование системы управления в рамках выбранного метода формализованного описания должно выявить оптимальные варианты построения, организации и функционирования реальной системы.

Применяемые методы формализованного описания систем управления должны способствовать в конечном итоге созданию четких организационных механизмов управления, используемых объектов.

Необходимость создания таких механизмов обусловлена внедрением новых методов хозяйствования, которые требуют как четкой регламентации управления, так и сокращения управленческих расходов.

Как известно, моделирование какого-либо объекта заключается в замене исходного объекта таким объектом (моделью), исследование которого можно провести эффективнее, т.е. легче, доступнее, быстрее, дешевле и т.д.

Существует много разновидностей моделей: графики и таблицы, физические модели, логические и математические выражения, машинные модели, имитационные модели.

Выбор конкретного метода формализованного описания, системы управления зависит от того, в каких условиях осуществляется обследование, какова ответственность исполнителей за принимаемые решения и какова степень регламентации управления в обследуемой организации.

В настоящее время разработано и опробовано целый ряд различных методик обследования и формализованного представления систем управления.

Они, как правило, существенно отличаются одна от другой и соответствуют разной глубине исследования и поставленным целям.

Ниже рассмотрим некоторые из этих методов.

Сетевой метод формализованного представления систем управления сводится к построению сетевой модели Для решения комплексной задачи управления.
Основой сетевого планирования является информационная динамическая сетевая модель, в которой весь комплекс расчленяется на отдельные, четко определенные операции (работы), располагаемые в строгой технологической последовательности их выполнения. При анализе сетевой модели производится количественная, временная и стоимостная оценка выполняемых работ. Параметры задаются для каждой входящей в сеть работы их исполнителем на основе нормативных данных либо своего производственного опыта.

Широкое распространение получили:

o сетевые модели построения в терминах событий (кружки), при этом события определяют результаты определенной выполненной работы, а дуги (стрелки) между ними определяют взаимосвязи работ;

o сетевые модели, построенные в терминах работ и событий, при этом стрелками изображаются выполняемые работы, а кружками - события (результаты выполненных работ);

o сетевые модели, построенные в терминах работ, при этом работа изображается кружком, под работой понимается процесс составления одного документа.

Указанные три разновидности сетевых моделей по-разному отражают содержание управленческой деятельности.

Если сетевая модель построена только в терминах событий, естественно в них фиксируются факты окончания определенных работ, она может быть информативна и точно отражать содержание управленческой деятельности, но моделировать во времени такую деятельность затруднительно, хотя в этом также есть большая необходимость.

Наиболее полной является сеть построения в терминах работ и событий. Она фиксирует состав управленческой деятельности, фиксирует определенные ее стадии, взаимосвязи между стадиями и их результаты. В то же время такая сеть не позволяет исследовать информационное содержание управления на уровне документов, поскольку каждая из работ, указанная в сети, как правило, оформляется многими документами. Тем не менее недостаток сетевой модели во многом компенсируется возможностью качественного анализа управленческой деятельности и ее моделированием во временном масштабе вручную или с использованием ЭВМ.

Значительные возможности исследования информационного обеспечения управления представляет сетевая модель, в которой под работой понимается процесс разработки одного документа. Имеются некоторые затруднения с расчетом таких сетей, поскольку в них исходных событий столько, сколько условий необходимо для начала всех работ. Идентификация работы и документа позволяет определить информационные потоки, выявить документооборот и все его проблемы, т.е. выявить многие дефекты управления.

Если сетевая модель детализирована в терминах работ (под работой понимается процесс заполнения одного документа), то она позволяет решать множество управленческих проблем: моделировать работу во времени, анализировать информационные потоки, приступить к распределению работ между исполнителями, т.е. полностью анализировать информационное обеспечение системы управления при решении конкретной управленческой проблемы.

Следует также сказать и о некотором специфическом использовании сетевой модели для ознакомления управленцев с определенной деятельностью и для их обучения. Такая необходимость возникает, когда содержание работ, заложенных в сетевой модели, постоянно в некотором интервале времени, а исполнители меняются регулярно. Возможно ли такое?

Проиллюстрируем сказанное на конкретном примере. Предположим, что мы построили сетевую модель на комплексе работ по проведению конференции, съезда и т.п. Такая сеть имеет четкое исходное событие (например, утверждение приказа о проведении мероприятия), четкое завершающее событие
(сдача отчета о проведении мероприятия), а если известны и конкретные организационные условия (время и место проведения), то такая сеть является типовой для проведения мероприятия определенного характера, а исполнители
(сотрудники различных организаций или подразделений) всегда меняются.
Построить конкретную сетевую модель не составляет труда, она конкретна, информативна, знакомит новых исполнителей с содержанием конкретной управленческой деятельности, обучает их.

Опыт построения таких сетей позволяет утверждать, что они значительно повышают результативность управления, при этом трудозатраты на управление значительно снижаются.

Модели сетевого планирования и управления (СПУ) характеризуются следующим:

o системным подходом при создании новых или модернизации уже сложившихся систем управления. При таком подходе разработка рассматривается как единый непрерывный процесс взаимосвязанных операций, направленных на достижение единой цели;

" возможностью алгоритмизировать расчет основных параметров сети
(продолжительность, трудоемкость, стоимость и др.);

o большей по сравнению с другими моделями унифицированностью и, как следствием этого, значительно меньшими затратами на разработку и внедрение.

Особенно эффективно применение сетевых методов при разработке сложных систем, когда в разработке участвует большое количество исполнителей. Какую бы сложную систему с помощью сетевых моделей мы ни описывали, правила построения сетевых графиков, алгоритмы их расчета, машинные программы остаются без изменений.

Весь процесс создания системы СПУ можно условно "разбить на три стадии.

1) стадия обследования: результаты обследования оформляются в виде сетевых графиков;

2) расчет и анализ сетевых графиков;

3) стадия оперативного управления.

На первой стадии выполняются следующие работы:

o составление структурных схем подразделений, участвующих в разработке;

o определение состава исходных документов, необходимых для выполнения той или иной работы:

o определение перечня работ, входящих в данную разработку;

o составление первичных сетевых графиков по видам работ;

o составление (сшивание) сводного сетевого графика.

Любая сложная система состоит, как правило, из большого числа элементов.
Система может быть представлена в виде иерархического дерева, называемого еще структурной схемой процесса управления (или объекта). Составление структурной схемы проводится с целью получения сведений о степени сложности всей системы и ее отдельных подсистем.

Расчленение работ, как правило, должно быть проведено вплоть до отдельных работ и подразделений, отвечающих за их выполнение.

Таким образом, в структурной схеме должны быть отражены функциональные признаки системы (например, перечень работ, выполняемых в подразделении) и организационная структура подразделений, участвующих в разработке, их взаимосвязь, т.е. должен быть составлен перечень работ с закрепленными за ними отечественными исполнителями.

Каждый ответственный исполнитель должен представить следующую информацию:

1) в какие отделы и главки направляются формы, по которым он является ответственным исполнителем;

2) какие документы для него являются исходными и откуда они поступают;

3) продолжительность и трудоемкость, затрачиваемую на составление каждой формы вне зависимости от того, является ли она итоговой или промежуточной.

В связи с тем что исполнение данных работ связано с многочисленными перерасчетами, корректировками и т.д., время, затрачиваемое на выполнение этих работ, является случайной величиной. Поэтому иногда применяется вероятностный метод оценки показателя продолжительности работ. После сбора необходимой информации каждый ответственный исполнитель составляет свой первичный сетевой график.

Сшивание первичных сетевых графиков заключается в соединении между собой выходных работ поставщиков и входных работ потребителей результатов.
Сшивание необходимо для того, чтобы объединить первичные сетевые графики, описывающие процесс выполнения отдельных работ, в свободный сетевой график, который отображает процесс всей разработки в целом. При сшивании необходимо согласовать граничные работы поставщика и потреби геля. Сшивание сетевого графика заключается в присвоении этим граничным работам общего кода. Для этого в графике потребителя граничном) входному событию присваивается код соответствующего выходного события поставщика. После проверки происходит сшивание сводного сетевого графика путем объединения частных сетевых графиков всех подразделении. участвующих в разработке, в общую часть. На второй стадии производят расчет и анализ сетевой модели.

Расчет сетевой модели осуществляется графическим или табличным методом.
Наиболее наглядным является графический метод, но он применяется при ограниченном количестве событий. Сетевой метод прост и позволяет быстро рассчитывать сети, имеющие несколько coi событий.

На третьей (последней) стадии создания и функционирования системы СПУ осуществляется оперативное управление объектом по сетевой модели.

Использование сетевых моделей позволяет:

равномерно распределить работу во времени, а также между подразделениями и исполнителями, более четко разграничить обязанности и ответственность каждое;п них за выполнение отдельных этапов работ;

перейти в дальнейшем к разработке типовых сетей графиков по выполнению работ на любом уровне управления рассматриваемой системы и к созданию единой системы сетевого планирования и управления (СПУ в целом по отрасли);

использовать сетевые графики в качестве математических моделей процесса планирования, просчитать на компьютере все возможные варианты управления процессами разработки, выделить функции, права и обязанности подразделений и ответственных исполнителей,

В последнее время для решения задач управления и анализа функционирования различных систем все шире применяется метод системной динамики (System
Dynamics), основы которого разработаны профессором Дж, Фор-рестером (США) в
50-х годах. Название этого метода не совсем точно отражает его сущность, так как при его использовании имитируется поведение моделируемой системы во времени с учетом внутрисистемных связей. Поэтому в ряде зарубежных работ в последние годы метод все чаще называют System Dynamics Simulation Modeling, и мы будем также называть его - имитационным динамическим моделированием.

Учитывая, что в литературе описываются в основном конкретные модели и результаты их исследования, целесообразно изложить в общих чертах методику построения и применения имитационных динамических моделей (ИДМ), а затем рассмотреть их применение в управлении.

Любую систему можно представить в виде сложной структуры, элементы которой тесно связаны и влияют друг на друга различным образом. Связи между элементами Moiyr быть разомкнутыми и замкнутыми (или контурными), когда первичное изменение в одном элементе, пройдя через контур обратной связи, снова воздействует на этот же элемент. Так как реальные системы обладают инерционностью, в их структуре имеются элементы, определяющие запаздывания передачи изменения по кон-ТУРУ связи.

Сложность структуры и внутренние взаимодействия обусловливают характер реакции системы на воздействия внешней среды и траекторию ее поведения в будущем: она может через какое-то время стать отличной от ожидаемой (а иногда даже противоположной), так как с течением времени поведение системы может измениться з-за внутренних причин, Именно поэтому целесообразно предварительно проверять поведение системы с no-Da Ю Модели что позволяет избежать ошибок и неоправданных затрат в настоящем и будущем.

При имитационном динамическом моделировании строится модель, адекватно отражающая внутреннюю структуру моделируемой системы; затем поведение модели проверяется на ЭВМ на сколь угодно продолжительное время вперед. Это дает возможность исследовать поведение как системы в целом, так и ее составных частей. Имитационные динамические модели используют специфический аппарат, позволяющий отразить причинно-следственные связи между элементами системы и динамику изменений каждого элемента. Модели реальных систем обычно содержат значительное число переменных, поэтому их имитация осуществляется на компьютере.

4. Методы исследования информационных потоков

Проведение исследования потоков информации предпроектного обследования системы управления предусмотрено методическими материалами по разработке организационных систем управления. Целью такого исследования является изучение и формализация информационных процессов. Исследования проводятся по заранее разработанной программе.

В программе указывается, что и в какой последовательности необходимо выполнить. Приведем пример такой программы.

При изучении форм документации, техники их заполнения и обработки выделяется примерный перечень вопросов;

o назначение документа;

o количество одновременно выписываемых экземпляров;

o наименование обязательных реквизитов и показателей документов;

o кем заполняются реквизиты и их показатели;

o правила формирования показателей;

o значимость каждого показателя;

o периодичность составления документов; частота разработки показателей.

Одновременно с изучением потоков документации целесообразно получить максимум сведений о функциях, которые осуществляются каждым подразделением органа управления и для выполнения которых предназначены сведения документации.

В связи с этим в программу исследования целесообразно включать вопросы, которые помогут выяснить функции, выполняемые конкретными подразделениями органа управления и его отдельными рабочими группами.

Объектами исследования являются документированные и недокументированные сообщения, отражающие процессы производственно-хозяйственной деятельности и управленческих работ, а также связанные с ними процессы формирования показателей и документов и маршруты их движения.

При исследовании процесса обработки данных в управляющей системе и ее подразделениях различаются процессы расчета показателей и процессы формирования документов. Расчет показателей осуществляется на основе определенных правил - процедур с исходными данными, которые проявляются в виде последовательности их обработки. Формирование документов производится на основе определенных правил подбора источников исходных показателей, самих данных и последовательности записи в форму документа.

Для обследования входящих и исходящих документов Применимы два основных метода. Метод инвентаризации и метод типических групп. При методе инвентаризации собираются сведения о всех документах. Он позволяет получить наиболее исчерпывающие сведения о п°токах информации. Однако в силу большой трудоемкости метод инвентаризации применяется очень редко.

Для обследования систематизированных массовых и

регулярно повторяющихся документов более часто используется метод типических групп, когда регистрации подлежит не каждый документ, а определенный тип однородных документов.

Наиболее распространенным является анализ потоков информации с помощью графического метода. Графический метод используется для описания потоков информации (главным образом документопотоков) небольшой размерности на макро уровне, для выявления общей структуры и функций системы управления, а также для совершенствования существующих потоков информации.

Основные элементы потока - документы. Отношение между ними изображаются в виде графической схемы. Процедуры преобразования моментов потока (обработки документов) записываются в виде кратких пояснений на схеме потока. Система координат графика двумерная. В заголовках столбцов записываются наименования структурных подразделений конкретной организации, в заголовках строк - наименования моментов или промежутков времени. Шкала может быть равномерной или неравномерной. Каждый документ на схеме изображен в виде прямоугольника с указанием номера документа. Стрелка, идущая ж документу
(от документа), показывает направления движения информации. Под документом даются краткие пояснения:

o какие процедуры осуществляются при обработке документа;

o какая информация из документа используется в данный момент в данном месте;

o как используется эта информация;

o какая информация записывается или изменяется в документе и почему;

o где можно найти подобные пояснения.

Анализ схемы позволяет проследить пути документов, выявить моменты их образования, операции, которые с ними осуществляются, порядок, в котором документы объединяются или расчленяются. В результате анализа схемы потока можно выявить объем, характер и сроки выполнения работ для каждого подразделения данной организации; излишний контроль за работой; полное отсутствие контроля; применение различных документов вместо одного, составленного в нескольких экземплярах; излишне длительное хранение документов; неоправданные задержки в обработке документов, а также и излишние передачи документов, вызванные плохим распределением обязанностей между различными подразделениями.

Графический метод является простым, наглядным, универсальным и экономичным методом описания потоков информации на макро уровне. Однако при увеличении размерности потока схема может стать настолько велика, что, потеряет свою ценность как средство анализа, или будет настолько поверхностна в деталях, что не окажет помощи при анализе потоков информации.

Таким образом, данный метод целесообразно использовать для анализа организации и совершенствования существующей схемы потоков информации на макро уровне.

Информационная модель позволяет символически выразить технологию подготовки управленческих решений, а также информационные взаимосвязи между сотрудниками конкретного подразделения, подразделениями предприятия и внешней средой.

Основное назначение информационной модели заключается в том, что она характеризует существующие потоки документированной информации, отражающие процессы управленческой деятельности.

Информационные модели характеризуют также последовательность управленческих работ в системе управления.

Краткие выводы

1. Эффективность исследования систем управления определяется выбранными методами исследования.

2. Всю совокупность методов исследования можно структурировать на методы, основанные на использовании знаний и интуиции специалистов, методах формализованного представления систем, комплектированных методах и методах исследования информационных потоков.

3. Методы, основанные на использовании знаний и интуиции специалистов включают методы типа "мозговой атаки", методы типа "сценариев", методы экспертных оценок, методы типа "Дельфи", методы структуризации типа "дерева целей", методы "деловой игры", морфологический подход.

4. Методы формализованного представления систем включают аналитические, статистические, теоретико-множественные, логические, лингвистические, семиотические, графические, структурно-лингвистические методы, имитационное динамическое моделирование.

Исследование систем управления как вид деятельности человека включает: распознавание существующих проблем и сложившихся ситуаций; определение их происхождения, свойств, содержания, закономерностей поведения и развития; установление места этих проблем и ситуаций в системе накопленных знаний; нахождение путей, средств, возможностей использования новых знаний о проблеме в практике ее разрешения; разработку вариантов решения проблемы, устранение трудностей, случайных ограничений, недостатков и пр.; выбор наилучшего варианта решения проблемы по критериям успеха, оптимальности и эффективности.

В современной науке существует несколько подходов к изучению системы управления организацией. Число этих подходов зависит от теоретико-методологических позиций авторов, которые могут вводить различные критерии для классификации. В качестве иллюстрации можно привести два примера:

популярный учебник М.Х.Мескона, М.Альберта, Ф.Хедоури «Основы менеджмента» авторы которого рассматривают 4 подхода в науке управления (на основе выделения научных школ, системный, процессуальный и ситуационный подходы);

учебное пособие Р.А. Фатхутдинова «Разработка управленческого решения», выделяющего 13 подходов: системный, комплексный, интеграционный, маркетинговый, функциональный, динамический, воспроизводственный, процессуальный, нормативный, количественный (математический), административный, поведенческий и ситуационный.

При внимательном рассмотрении можно увидеть, что, используя метод декомпозиции, возможно деление компонентов первого примера - учебника. Равно возможен и обратный процесс - синтез 13 подходов Р.А.Фатхутдинова в более общие категории.

В рамках данного курса используется системный подход рассмотрения организации.

Существующие в реальном мире совокупности объектов можно разбить на три больших класса: неорганизованные совокупности, неорганичные системы и органичные системы.

Неорганизованная совокупность лишена каких-либо существенных черт внутренней организации. Связи между ее составляющими носят внешний, случайный характер. Входя в состав такого объединения, или покидая его, составляющие не претерпевают каких-либо изменений.

Два других класса совокупностей - неорганичные и органичные системы - характеризует наличие связей между элементами и появление в целостной системе новых свойств, не присущих элементам в отдельности. При этом органичные системы - наиболее сложные из всех типов систем.

На понятие «связь» в системных исследованиях приходится немалая смысловая нагрузка, вокруг этой категории группируется вся проблематика, специфическая для системного подхода. В качестве варианта классификации связей можно привести следующие:

· связи взаимодействия (среди которых можно различить связи свойств и связи объектов). Они представляют собой наиболее широкий класс связей, так или иначе выступающий во всех иных типах связей;

· связи порождения, когда один объект выступает как основание, вызывающее к жизни другой;

· связи преобразования, которые в свою очередь подразделяются на:

o связи, реализуемые через определенный объект, обеспечивающий это преобразование (например, катализатор);

o связи, реализуемые путем непосредственного взаимодействия двух или более объектов, в процессе которого эти объекты порознь или совместно переходят из одного состояния в другое;

· связи строения (структурные);

· связи функционирования;

· связи развития, которые можно рассматривать как модификацию функциональных связей состояний;

· связи управления. В зависимости от конкретного вида могут образовывать разновидность либо функциональных связей, либо связей развития.

Исследования системы управления специфичны максимальной сложностью объекта в сравнении с системами техническими и биологическими, поскольку их основной элемент (человек) обладает субъективностью и широким диапазоном выбора поведения. Поэтому следует говорить об отсутствии однозначных причинно-следственных связей между элементами. Отсюда возникают два важных следствия: значительная неопределенность функционирования социальных систем; наличие границ управляемости системы.

Объективная сложность системы пропорциональна множеству составляющих ее элементов, числу уровней и подсистем, многообразию связей между ними, степени автономии частей. Системы управления могут различаться признаками типа лидерства, субкультуры, размерности и т.п., входя в состав более сложной системы. Сформулируем отличительные особенности науки, исследующей системы управления. К ним относится использование научного метода; системная ориентация и использование моделей.

Основные этапы использования научного метода показаны на рис. 1.

Теперь более подробно рассмотрим каждый из блоков.

Наблюдение подразумевает объективный сбор информации и анализ по имеющейся проблеме или ситуации.

Формулирование гипотез, выявление возможных альтернатив, а также их последствий для ситуации и создание прогноза, основанного на наблюдениях, имеют основной целью установление взаимосвязи между компонентами проблемы.

Верификация, то есть подтверждение достоверности или ложности гипотезы: если гипотеза верна, то исследователю можно переходить к реализации решения или его модели; если же гипотеза неверна, то необходимо вернуться к первому этапу (наблюдению).

Специфика системной ориентации при исследовании организации подразумевает расшифровку основных принципов управления ею :

· принцип иерархичности - сложные и большие системы рассматриваются как многоуровневые, требуя деления на элементы (звенья или ступени). Каждая ступень управляет нижестоящей, являясь объектом управления вышестоящей ступени;

· принцип необходимого разнообразия - управляющая система должна обладать не меньшей сложностью, чем управляемая, потому что невозможно спроектировать простую систему управления для сложной системы производства;

· принцип обратной связи подразумевает получение информации о результатах воздействия управляющей системы на управляемую систему путем сравнения фактического состояния с заданным (плановым). Цель состоит в установлении зависимости личных, коллективных и общественных интересов от результатов управленческих решений. Управление может осуществляться в случае, если управляющая система будет получать информацию об эффекте, достигнутом тем или иным действием управляемой системы, о достижении или недостижении запланированного результата.

Устойчивость системы обеспечивается двумя элементами самоорганизации: дифференциацией и лабильностью.

Дифференциация - это стремление системы к структурному и функциональному разнообразию элементов, которое обеспечивает не только условия возникновения и разрешения противоречий, но и определяет способность системы приспосабливаться к меняющимся условиям существования. Лабильность - это подвижность функций элементов при сохранении устойчивости структуры системы в целом.

Системные исследования - это особая форма научно-технической деятельности, ориентированная на специфические методы описания, изучения, конструирования и управления сверхсложными объектами, представляющими собой различного вида системы. Эти исследования носят междисциплинарный и синтетический характер.

В системных исследованиях существуют четыре уровня методологических знаний: философские основания системных исследований (например, категории пространства и времени); общенаучные методологические принципы и формы исследования систем различной природы (например, методы анализа и синтеза); конкретно-научная методология системного исследования в специальных научных дисциплинах (например, теория классовой борьбы в марксизме); методика и техника системных исследований конкретных объектов (например, методики оценки психологической совместимости в коллективе).

Одной из форм системных исследований является системный анализ - это разработка методов содержательного и формального системного описания объектов управления; выявление закономерностей их функционирования и развития, построение системной теории и практических методов управления этими объектами.

Исследовательские этапы системного анализа можно сформулировать следующим образом:

Определение целей и задач исследования и показателей степени их достижения;

Определение объекта и предмета исследования;

Целенаправленный сбор и обработка информации, относящейся к задаче;

Определение структуры объекта, описание его свойств, организации и условий существования;

Определение целей жизнедеятельности объекта;

Построение гипотез о механизме функционирования объекта;

Исследование объекта с помощью моделей и неформальных методов, включающее уточнение целей и гипотезы о функционировании объекта, корректировку моделей, определение перечня альтернатив управления;

Прогнозирование последствий реализации отобранных альтернатив и выбор из них наиболее рациональной альтернативы.

Использование моделирования необходимо в силу сложности проблем, присущих системам управления, и трудности проведения экспериментов в реальной жизни. В самом общем виде модель- это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности. Зафиксируем основные специфические черты данного понятия.

Необходимость моделирования обуславливается сложностью организационных ситуаций. Возможности человека при исследовании систем управления значительно повышаются в случае взаимодействия с реальностью на ее модели. Главной характеристикой модели является упрощение реальной ситуации. Модель предоставляет возможность экспериментирования, ибо в абсолютном большинстве случаев при исследовании организаций желательно на практике проверить альтернативные варианты решения проблем. Наконец, моделирование ориентирует управление на будущее, оно является единственным методом, позволяющим рассмотреть варианты грядущего и определить его потенциальные последствия.

Принято выделять следующие виды моделей:

- физическая (или портретная) - ее отличительной чертой является то, что она в некотором смысле выглядит как моделируемая реальность, уменьшенная или увеличенная (например, детская железная дорога или рекламная надувная бутылка пива). Этот вид модели упрощает визуальное восприятие, позволяет разрешить проблемы, сопряженные с человеческим восприятием;

- аналоговая (или подобная) представляет объект аналогом, при этом, не выступая таковой - это может быть график или организационная схема (например, пути эвакуации при пожаре);

- математическая (или символическая) - в данном случае для описания свойств или характеристик объекта (или события) служат символы. Эта разновидность моделей чаще всего используется в случае принятия организационных решений (например, это могут быть различные математические выражения).

Сформулируем основные требования, предъявляемые к различным моделям:

Удовлетворение требованиям полноты, адаптивности, обеспечение возможности изменений, рассмотрение большого числа вариантов и с большой точностью;

Достаточная абстрактность, чтобы допускать варьирование большим числом переменных. При этом нельзя терять физический смысл и возможность оценки полученных результатов;

Удовлетворение требованиям и условиям, ограничивающим время решения задачи;

Ориентация на реализацию с помощью существующих средств, физическая осуществимость на данном этапе развития техники с учетом ограничений организации;

Обеспечение получения полезной информации об объекте прогнозирования в плане поставленной задачи исследования;

Построение с использованием общепринятой терминологии;

Возможность проверки истинности, соответствия оригиналу, то есть проверку адекватности или верификацию;

Свойство робастности (устойчивости) по отношению к ошибкам в исходных данных.

Верификация при моделировании может осуществляться следующими способами:

- прямая верификация модели посредством разработки модели того же объекта с использованием другого метода;

- косвенная верификация модели на основе сопоставления результатов, полученных с использованием модели, с данными, полученными из других источников;

- консеквентная верификация модели в виде аналитического или логического выведения прогноза из ранее полученных прогнозов;

- верификация модели оппонентом путем опровержения критических замечаний оппонента по прогнозу;

- верификация модели экспертом в ходе сравнения прогноза с мнением эксперта;

- инверсная верификация модели проверкой адекватности прогнозной модели и объекта в ретроспективном периоде;

- структурная верификация на основе сопоставления структур без экспериментальной проверки и сопоставления в целом (эта процедура носит неформальный характер).

Нацеленность системных исследований на поиски системообразующих факторов, а не простых характеристик системного объекта, приводит к необходимости выделения из многообразия связей тех, которые можно назвать основными, ключевыми, главными (то есть, системообразующими).

Типичным примером таких связей являются связи управления. Их характеризует построение на основе определенной программы. Кроме того, они представляют собой способ реализации программы. Это означает, что над функционирующей или развивающейся системой всегда есть «нечто», заключающее в себе, в том или ином виде общую схему соответствующего процесса.

Это «нечто» и есть система управления, а связи управления - те средства, при помощи которых она реализует схему. Понимание связей управления позволяет указать важную характеристику систем: внутренняя иерархия систем такова, что обычно подсистемы любого уровня могут быть представлены в виде блоков, которые управляются извне . Это делает связи управления специфическими для систем и, следовательно, системообразующими.

Социальные системы, прежде всего, состоят из двух самостоятельных, но взаимосвязанных подсистем - управляемой иуправляющей , то есть из объекта и субъекта управления.

Куправляемой системе относятся все элементы и подсистемы, обеспечивающие процесс создания товаров или оказания услуг. К управляющей - обеспечивающие процесс управления, то есть целенаправленного воздействия на коллективы людей и ресурсы управляемой системы.

В науке существует несколько классических подходов, используемых при исследовании систем управления:

- традиционный - разрабатывает и использует принципы и правила управления, подходящие для любых типов организаций (универсальные правила). При этом управление понимается как простое одномерное взаимодействие людей в организации;

- системный - концентрируется на взаимодействии частей в организации и обращает внимание на важность изучения каждой отдельной части в контексте целого;

- ситуационный - утверждает, что не существует одного набора принципов (правил), который мог бы использоваться во всех ситуациях. При исследовании систем управления под ситуацией понимают «тройку»: состояние объекта управления» - «управляющие воздействия» - «последствия управ­ляющих воздействий» .

В ходе современных исследований систем управления формируются также социально-этический и стабилизационный подходы.

Социально-этический подход направлен на снижение вероятности принятия решений, способных привести к нанесению ущерба финансовой, тех­нологической, технической, кадровой, внешней и внутренней структурам орга­низаций.

Стабилизационный подход либо обеспечивает нахождение объекта управления в заданной области значений параметров, либо не допускает пере­ход этого объекта в область неуправляемых, недопустимых состояний. При этом постановка новых самостоятельных целей не предусматривается.

Одной из наук, связанных с исследованием систем управления, является кибернетика - дисциплина, изучающая вопросы управления, связи, контроля и регулирования, приема, хранения и обработки информации в любых сложных динамических системах. Основными свойствами кибернетики применительно к социальным системам являются следующие:

1. целое не является простой суммой частей, поскольку систему можно рассматривать как единство. Единство обеспечивается взаимодействием. Поэтому целое представляет собой новое качество, новые свойства которого отсутствуют у его элементов;

2. целостна та система, в которой внутренние связи частей между собой являются преобладающими по отношению к движению этих частей и к внешнему воздействию на них. Целое распадается, если суммарная энергия движения частей системы будет превышать энергию ее внутренних связей и если энергия внутренних связей частей будет меньше суммарной энергии внешних воздействий;

3. чтобы целостное воспринималось как система, оно должно иметь границы, отделяющие его от внешней среды. В социальных системах они ни жесткие, ни непроницаемые, ни замкнутые;

4. закрытые системы подвержены энтропии - тенденции к иссяканию. Открытые же системы не страдают энтропией, если входы в них по крайней мере равны используемой энергии их выходов;

5. чтобы открытая система продолжала существовать, она должна, по крайней мере, достичь такого состояния, при котором она усваивает достаточно входов, а также энергию и материалы, используемые в работе;

6. чтобы система достигла динамического равновесия, она должна обладать информационным входом - обратной связью, которая сообщает, действительно ли система достигла устойчивого состояния и не подвергается ли она опасности разрушения;

7. за исключением Вселенной, все системы являются подсистемами, составляя часть суперсистемы;

8. открытые системы тяготеют к нарастанию усложненности и дифференциации.

Пример тестовых заданий по курсу «Исследование систем управления»

1. Метод опросов:

Использует специально разработанные анкеты;

Должен применяться на репрезентативных выборках;

Позволяет получить достаточно точное отображение данной популяции;

Верны все ответы.

2. Независимая переменная всегда вводится:

В экспериментальную группу;

В контрольную группу;

В обе группы;

Все ответы неверны.

3. Что такое методы исследования?

Средства оптимизации исследования.

Определение состава проблемы.

Способы проведения исследования.

Исследовательские способности менеджера.

Алгоритм исследования.

4. Какой из перечисленных методов относится к общенаучным?

Статистический анализ.

Экспериментирование.

Социометрический анализ.

Тестирование.

Хронометрирование.

5. В чем преимущество методов тестирования?

Глубина раскрытия проблемы.

Простота и доступность, не требует специальных знаний.

Количественная определенность.

Позволяет исключить психологические и личностные нюансы.

Позволяет быстро получить информационный материал.

МАТЕРИАЛЫ ТЕКУЩЕГО, ПРОМЕЖУТОЧНОГО И ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ

ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ

1. Понятие научного эксперимента, его цели. Разновидности социальных экспериментов.

2. Этапы планирования эксперимента и логика его осуществления.

3. Понятие валидности, трактовка внутренней и внешней экспериментальной валидности. Причины невалидности эксперимента в социальных технологиях.

4. Хоторнские эксперименты Э.Мэйо как пример исследования социальной среды организации методом эксперимента.

5. Понятие наблюдения, цель его применения при исследовании системы управления.

6. Разновидности метода наблюдения: структуризованное и неструктуризованное; включенное и невключенное; полевое и лабораторное; систематическое и несистематическое и др. Стимулирующее наблюдение как разновидность включенного наблюдения.

7. Методы и способы повышения надежности данных наблюдаемого явления.

8. Преимущества и недостатки метода наблюдения.

9. Анализ документов – разновидность исследования системы управления. Основные типы носителей информации. Виды документов.

10. Специфика анализа художественной литературы и средств массовой информации как документальных источников.

11. Качественно - количественный анализ документов. Достоинства и недостатки метода анализа документов.

12. Сущность метода контент - анализа документов. Понятие смысловых единиц и единиц счета.

13. Преимущества и недостатки анализа личных документов.

14. Определение социологического опроса, основные этапы его проведения. Разновидности социологических исследований: разведывательное, описательное и аналитическое и др.

15. Анкетирование и интервьюирование - основные виды социологического исследования как социальной технологии, их достоинства и недостатки.

16. Понятие социальной группы и критерии для их выделения.

17. Программа социологического опроса и ее основные составляющие. Шкалы в социологическом опросе.

18. Понятие выборки в социологическом исследовании и ее типы. Закрытые (альтернативные и неальтернативные), полузакрытые и открытые разновидности вопросов.

19. Специфические свойства человеческой психики, которые препятствуют объективному отображению информации в ходе социологического опроса.

20. Организационная диагностика как метод исследования систем управления.

21. Объекты внутренней и внешней диагностики системы управления.

22. Модель шести ячеек М.Вайсборда. Модель соответствия Д.Надлера – М.Л.Ташмана.

23. Модель Н.Тичи. Клинико - историческое исследование Д.Левинсона.

24. Специфические черты диагностической модели жизненного цикла организации И. Адизеса.

25. Позиционный анализ, анализ силовых полей как метод исследования систем управления.

26. Экспертный опрос как метод как метод исследования систем управления; его основные разновидности.

27. Понятие экспертной оценки, достоинства и недостатки данного метода. Личностно – профессиональные требования, предъявляемые к эксперту.

28. Основные функции метода экспертной оценки. Коллективная и индивидуальная самооценка профессионализма экспертов.

29. Методы коллективных экспертных оценок: «круглый стол», «дельфийская техника».

30. Методы коллективных экспертных оценок: программное прогнозирование, эвристическое прогнозирование, коллективная генерация идей («мозговой штурм»).

31. Принципы командной организации групповой работы.

32. Основные этапы жизненного цикла управленческой «команды». Роль лидера в «команде».

33. Измерение результативности «командной» работы, система ролей и поощрений в команде.

34. Понятие организационной интервенции и изменения в людях как метод исследования систем управления.

35. Модели организационного изменения по К.Левину, Л.Грейнеру.

36. Понятия описания рабочего места и спецификации личности сотрудника в как метод исследования систем управления.

37. «План семи точек» А.Роджерса.

38. Ошибки при проведении деловой оценки персонала. Шкалы в управленческих тестах.

39. Понятие социальной инженерии и социальной технологии как метод исследования систем управления.

40. Организационно – деятельностные и инновационные игры в как метод исследования систем управления.

Введение…………………………………………………………………………...3

Общие понятия……………………………………………………………………4

Системный подход………………………………………………………………..5

Методы исследования систем управления………………………………………7

Моделирование систем………………………………………………………….13

Заключение……………………………………………………………………….20

ВВЕДЕНИЕ

Для проведения научного исследования в менеджменте значимым является владение методологией, исследовательскими приемами и методами. При проведении исследований на предприятиях перед исследователями ставятся цели, требующие не только анализа и выявления проблем, но и обоснования рекомендаций, предложенных для их разрешения. Оценка состояния, диагностика, профилактика негативных тенденций, поиск «узких мест» в системе управления, определение новых направлений деятельности требуют от менеджера системного видения, владения научно-категориальным аппаратом исследования. Для достижения цели исследования необходимо четко определить основные понятия: объект, предмет, новизну, практическую значимость, методы исследования; знать технологии управления, уметь определять проблему в исследовании процессов и систем управления, осуществлять системный анализ факторов прямого и косвенного воздействия, понимать эффективность, ограничения и условия использования различных методов.

Научное исследование - это один из видов познавательной деятельности, процесс выработки новых научных знаний, характеризуется полнотой, достоверностью, объективностью, воспроизводимостью, доказательностью, точностью и определенной степенью новизны. Научное исследование, как правило, проводится в предметных рамках определенного научного подхода с использованием группы научных методов. Теория и практика в научном исследовании неразрывны. Практика дает информацию, «ключ к размышлению», проблему, требующую решения, а теория располагает наработанным комплексом понятий, категорий и методов. Теория, полученные знания, научные достижения вновь и вновь апробируется практикой.

ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ

Система управления - совокупность взаимосвязанных элементов, способ реализации технологии управления, предполагающий воздействие на объект с целью изменения его состояния и процессных характеристик.

Реализация механизма управления проявляется в выполнении ряда функций: планирование, организация, мотивация, учет и контроль. Сложная система разбивается на функциональные подсистемы по следующим составляющим: персонал, финансы, сбыт, производство, инновации, качество, логистика, стратегия. В каждой функциональной подсистеме менеджмента используются свои квалификационные навыки, способы, методы, приемы, инфраструктура, материалы, оборудование, знания, и требуется определенный набор исследовательских приемов и процедур для изучения возникающих проблем. В наиболее общем виде под системой понимается совокупность взаимосвязанных элементов, образующих определенную целостность, некоторое единство.

Исследование систем управления - это вид деятельности, направленный на развитие и совершенствование управления в соответствии с постоянно изменяющимися внешними и внутренними условиями.

Объектом исследования в менеджменте является: предприятие, организация, система управления, процессы, т.е. непосредственно измеряемый качественными и количественными показателями реальный физический объект.

Предмет исследования - это система знаний, умений, навыков, методы, способы, факторы внешней и внутренней среды и процессы, происходящие в организации. Собственно, на предмет исследования и нацелен взгляд исследователя, ставящего перед собой задачу решения проблемы или изучения того или иного объекта с целью получения истинного знания о нем.

Основные виды исследований систем управления: маркетинговые, социологические, экономические, а также социально-экономические эксперименты, аудит как исследование, прогнозные и плановые исследования, отчетные, контрольные исследования, проектирование объектов испытаний, исследование качества продукции; исследования, проводимые в разных функциональных подсистемах менеджмента.

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД

Системный подход - это направление научного познания и практической деятельности, в основе которого лежит исследование любого объекта как сложной целостной социально-экономической системы. Основными принципами системного подхода являются: целостность, структуризация, иерархичность построения, множественность. При системном подходе на основе маркетинговых исследований сначала исследуются параметры «выхода», товары или услуги. Затем определяют параметры «входа», т.е. исследуется потребность в ресурсах (материальных, финансовых, трудовых и информационных), изучается организационно-технический уровень системы, параметры внешней среды, параметры процесса. Преимущество системного подхода заключается в возможности комплексной оценки производственно-хозяйственной деятельности, эффективной организации процесса принятия решений на всех уровнях управления.

Системный анализ позволяет выявить целесообразность создания либо совершенствования организации, определить, к какому классу сложности она относится, выявить наиболее эффективные методы научной организации труда, которые применялись ранее. Системный анализ деятельности предприятия либо организации проводится в основном на ранних стадиях работ по созданию конкретной системы управления. Это обусловлено трудоемкостью проектных работ по разработке и внедрению выбранной модели системы управления, обоснованием экономической, технической и организационной ее целесообразности. Системный анализ может включать ряд важных исследовательских работ:

1) выявление общих тенденций развития предприятия и его места в современной рыночной экономике;

2) установление особенностей функционирования предприятия и его отдельных подразделений;

3) выявление условий, обеспечивающих достижение поставленных целей;

4) сбор данных для проведения анализа и разработки мероприятий по совершенствованию действующей системы управления;

5) использование передового опыта других предприятий;

6) изучение условий адаптации выбранной (синтезированной) эталонной модели к условиям рассматриваемого предприятия.

В процессе системного анализа находятся следующие характеристики:

1) роль и место данного предприятия в отрасли;

2) состояние производственно-хозяйственной деятельности предприятия;

3) производственная структура предприятия;

4) система управления и ее организационная структура;

5) особенности взаимодействия предприятия с поставщиками, потребителями и вышестоящими организациями;

6) инновационные потребности (возможные связи данного предприятия с научно-исследовательскими и проектно-конструкторскими организациями);

7) формы и методы стимулирования и оплаты труда сотрудников

Системный анализ начинается с уточнения или формулировки целей конкретной системы управления (предприятия или компании) и поиска критерия эффективности, который должен быть выражен в виде конкретного показателя. Как правило, большинство организаций являются многоцелевыми. Множество целей вытекает из особенностей развития предприятия (компании) и его фактического состояния в рассматриваемый период времени, а также состояния окружающей среды (геополитические, экономические, социальные факторы).

Первостепенной задачей системного анализа является определение глобальной цели развития организации и целей функционирования. Имея конкретные, четко сформулированные цели, можно выявить и проанализировать факторы, способствующие либо препятствующие скорейшему достижению этих целей.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Методологический подход - система знаний, методов, понятийно-методическая база исследования, характеризующаяся определенным аспектом рассмотрения проблем. В рамках одного методологического подхода могут существовать ряд разных теорий, взглядов, положений, имеющих одну и ту же концептуальную основу исследования.

Общими методологическими подходами, используемыми для анализа подсистем управления, можно считать:

Рационалистический,

Поведенческий,

Системный,

Ситуационный,

Процессный,

Кибернетический,

Синергетический

Метод исследования - это способ получения нового знания, непосредственный инструментарий, с помощью которого проводится исследование. Метод исследования в менеджменте нацелен на практику организации, социально-экономической системы, и включает как категориальный аппарат исследования, так и эмпирический способ получения знания на основе большого массива данных - количественных и качественных показателей функционирования системы.

При проведении ИСУ может использоваться исключительно широкий арсенал разнообразных методов. Соответственно все они могут быть различным образом классифицированы. Например, методы исследования могут быть подразделены на:

• теоретические;
• эмпирические;
• теоретико-эмпирические.

При этом к теоретическим методам исследования можно отнести следующие:

• метод формализации, основанный на изучении содержания и структуры СУ в знаковой форме с помощью искусственных языков и символов, что может обеспечить краткость и однозначность результата исследования. Этот метод взаимосвязан с другими методами (моделирования, абстрагирования, идеализацией и т.п.);
• метод аксиоматизации, основанный на получении результатов исследования на базе логических аксиом;
• метод идеализации, предполагающий изучение элемента или компонента системы, наделенного некими гипотетическими идеальными свойствами. Это позволяет упростить исследования и получить результаты на основе математических вычислений с любой наперед заданной точностью;
• метод восхождения от абстрактного к конкретному, основанный на получении результатов исследования на базе перехода от логического изучения абстрактно расчлененного исследуемого объекта к целостному конкретному его познанию.

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД

Параметрический метод основывается на количественном и качественном описании исследуе­мых свойств СУ (объекта исследования) и установлении взаимосвя­зей между параметрами как внутри управляющей и управляемой подсистем, так и между ними. Это позволяет с помощью заранее избранной номенклатуры параметров на базе фактических данных количественно оценить исследуемый объект. Зависимости между параметрами могут быть как функциональными, так и корреляционными.

Каждая СУ обладает рядом специфических свойств, позволяю­щих отличить ее от любых других. Свойство СУ - объективная осо­бенность системы, проявляющаяся при ее создании и функциони­ровании.

Свойства будущей СУ формируются и учитываются при состав­лении задания на проектирование и непосредственно при самом проектировании. При создании новой системы эти свойства реализуются и конкретизируются. В процессе эксплуатации происходит проявление и поддержание свойств СУ. Чем сложнее СУ, тем более сложным комплексом свойств она обладает, тем сложнее формы их проявления.

Свойства могут быть простыми и сложными. Простое свойство это, например, численность управленческого персонала, срок служ­бы технических средств управления и др. Примером сложного свойства может служить производительность труда управ­ленцев, которая включает объем выполняемых функций и числен­ность персонала.

Любое свойство системы можно охарактеризовать словесно, чис­ленно, графически, в виде таблицы, функции, т.е. с помощью его при­знаков.

Признак - отличительная черта, характерная для какой-либо совокупности объектов. Примером качественных признаков могут служить тип ОСУ, метод управления, метод оценки СУ, способ рас­чета численности персонала и т.п. Существенным значением среди качественных признаков обладают альтернативные признаки, которые имеют только два взаимоисключающих варианта, например, наличие или отсутствие ошибок в работе персонала. Помимо качественных альтернативных признаков свойств СУ могут быть признаки многовариантные.

Для объективной оценки любой системы необходи­мо количественно охарактеризовать ее свойства. Количественную характеристику свойств объ­екта исследования дают параметры. Частным случаем параметра СУ является показатель - количе­ственная характеристика существенных свойств системы, значимых для ее существования и функционирования. Следовательно, параметр системы сле­дует воспринимать как более широкое понятие, так как он может характеризовать любые свойства системы или ее компонентов.

Качественные признаки также могут влиять на вид функцио­нальной зависимости показателей СУ от ее параметров. Например, используемый метод распределения функций управления в подразделении, являющийся качественным призна­ком, оказывает существенное воздействие на зависимость уровня качества выполняемых функций персонала от имеющегося в нали­чии профессионального состава (экономистов, маркетологов, ин­женеров и т.п.) - структурного параметра СУ. Кроме структурных существуют геометрические и другие параметры.

В параметрическом методе параметры выступают одной из важ­нейших базовых характеристик как элементов СУ, так и в целом всей системы. Они отражают взаимосвязи элементов, состояния и тенденции их развития.

Разделы параметрического исследования:

1. Общие характеристики системы, характеризующие целенаправленность, надежность, адаптивность, самоуправляемость, системность.
2. Параметры структуры: количество уровней, количество компонентов по уровням, структура численности, мощностей, фондов, финансового портфеля, парка оборудования и т.д., портфеля продукции и т.д., организационная структура, количество основных связей, интенсивность связей, степень непрерывности.
3. Параметры процессов: продолжительность (длительность цикла и его фаз), интенсивность, скорость, результативность, эффективность.
4. Параметры среды и положение организации в среде: объемы рынка и доля предприятия на рынке, размеры кредиторской и дебиторской задолженности, степень приверженности потребителей продукции предприятия.
5. Параметры материальной базы: величина производственных мощностей, в т.ч. по отдельным видам оборудования и технологическим переходам, конкретные параметры оборудования (ремонтная сложность, ремонтопригодность), фондовооруженность, энерговооруженность, размер производственных запасов.
6. Параметры персонала: общая численность, в т. ч. по подразделениям, численность по переходам, численность по потокам, численность по профессиональным и квалификационным группам, численность по образовательному уровню, по демографическим признакам.
7. Параметры продукта: объем выпускаемого продукта в натуральном выражении по отдельным видам, номенклатурным или ассортиментным группам, параметры качества продукта: себестоимость продукта, цена, объем производства в стоимостном выражении.
8. Параметры экономической эффективности: производительность (многозначно: по валовой, чистой, реализованной и т.д.), рентабельность (продаж, капитала, издержек и т. д.), фондоотдача.

Качественные и количественные признаки СУ тесно взаимосвя­заны между собой. При исследовании СУ в основном используются:

• количественные абсолютные и относительные параметры (как частные случаи - показатели). Показатели в абсолютном исчислении используются для описания исследуемых объектов (численность ППП, количество подразделений, затраты на персонал и т.п.), а относительные показатели для характеристики, например, темпов роста продаж, прибыли, численности, производительности труда персонала и т.п.;
• качественные признаки, в описательном виде характеризующие то или иное свойство системы (способ воздействия на управляемый объект, метод оценки и т.п.);
• классификационные признаки (параметры), характеризующие те свойства системы, которые не могут принимать участие в оценке, но позволяют отнести изучаемый объект к определенному классу (список специальностей сотрудников, перечень марок ТСУ, типов ОСУ);
• порядковые (ранговые) параметры, позволяющие качественно отличать друг от друга изучаемые объекты, что выражается в присвоении им, например, баллов (оценка успеваемости, оценка выступления спортсмена), разрядов (у рабочих, спортсменов, чиновников), должностных рангов (инженер 3, 2 и 1-й категории, старший, ведущий и главный инженер).

Показатели СУ могут быть единичными, комплексными, интегральными и обобщенными.

Единичный показатель СУ - показатель, относящийся только к одному из свойств СУ. Например, единичными показателями являют­ся численность ППП, количество функций управления. Его разновид­ностью выступает относительный единичный показатель, представляю­щий собой отношение единичного показателя к нормативному (базо­вому), выражаемому в относительных единицах или процентах.

Нормативный (базовый) показатель - показатель, принятый за исходный (эталонный) при сравнительных оценках СУ. В качестве базовых принимаются, например, показатели прогрессивных СУ или конкурентов.

Базовые показатели могут быть также единичными, комплекс­ными, интегральными и обобщенными.

Комплексный показатель - показатель, относящийся к несколь­ким свойствам продукции. С помощью данного показателя можно в целом охарактеризовать подсистему, элемент СУ.

Разновидностью комплексного показателя, позволяющего с экономической точки зрения оценить совокупность свойств системы, может служить показатель, отражающий соотноше­ние суммарного полезного эффекта от эксплуатации СУ и суммарных затрат на ее создание и эксплуатацию, определяемый по формуле:

К комплексным показателям принадлежат также групповые и обобщенные (определяющие) показатели.

Комплексный показатель СУ, относящийся к определенной группе ее свойств, называется групповым.

Обобщенный показатель СУ- показатель, относящийся к такой сово­купности ее свойств, по которой принято решение оценивать систему.

Вся рассмотренная система показателей (рис. 21), как правило, используется для оценки СУ.



Рис. 21

В связи с тем, что каждая СУ может иметь бесчисленное множе­ство свойств, показателей, соответственно, может быть такое же множество. В зависимости от цели использования выбирают опре­деленное количество показателей, которыми и оперируют. Для об­легчения практического использования показателей проводят их классификацию.

Большое значение при этом имеет единство методов классифи­кации, определения и применения показателей.

Классификация показателей может быть произведена:

• по количеству характеризуемых свойств, т. е. они могут быть единичными и комплексными (групповыми, интегральными, обобщенными);
• по способу выражения (размерными и безразмерными единицами измерения, в том числе с помощью баллов, процентов);
• по методу определения (социологическими, экспертными, расчетными, экспериментальными);

• по влиянию на качество при изменении абсолютного значения показателя (позитивные, негативные);
• по видам ограничения (не менее, не более, не менее и не более);

Показатели с ограничениями, характеризуя определенное свойство СУ, при превышении допустимого численного значения превращают эффект в нуль. Поэтому на такие показатели при проведении оценки следует обращать особое внимание. Их можно назвать показателями вето на эффект. В большей части это относится к показателям назначения, надежности, безопасности и экологичности.

• по стадии определения - показатели исследовательско-проектные и эксплуатационные (показатели, определяемые при исследовании и проектировании, называют исследовательско-проектными, а формирующиеся в ходе функционирования систем - эксплуатационными);
• по применению для оценки (базовыми, относительными);
• по отношению к различным свойствам (адаптивности, эффективности, гибкости, преемственности и т.д.).

Особое значение для объективной оценки имеют те показатели, которые классифицированы по видам ограничений нормативно-технической документации (НТД) их чис­ленных значений (рис. 7.8). В некоторых случаях величины допус­тимых ограничений определяются специалистами исходя из усло­вий использования и соответствующих требований потребителей.

При поведении оценки необходимо оговорить (как в ручных, так и машинных расчетах), что для показате­лей с ограничениями должно соблюдаться условие следующих видов. 1. Для позитивных показателей:

Рис. 7.8. Показатели системы управления, классифицированные по видам ограничения научно-технической документацией их численных значений

Показатели, имеющие ограничения

Неограниченные (некритические, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значений показателей)

Неограниченные позитивные (некритически позитивные, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значений показателей; при увеличении их численных значений эффект повышается)

Неограниченные негативные (некритически негативные, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значе­ний показателей; при увеличении их численных значений эффект снижается)

Ограниченные (критические, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей)

Ограниченные позитивные (критически позитивные, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей «снизу» и «не менее», для которых при увеличении их численного значения свойственно увеличение эффекта)

Ограниченные негативные (критически негативные, т.е. имею­щие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей «снизу» и «не более», для которых при увеличении их численного значения свойственно уменьшение эффекта)

Ограниченные позитивно-негативные (критические позитивно-негативные, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей от имеющегося номинального значения «снизу - сверху» и «не менее - не более», для которых при увеличении и уменьшении численного значения от номинального свойственно уменьшение эффекта)

Это означает, что при несоблюдении ограничений данный показатель равен нулю и уровень СУ также становится равным нулю. В большей части это относится к показателям назначения, надежности, безопасности и экологичности, так как значения их должны соответствовать требованиям стандартов или других НТД стран - потребителей данной продукции.

Объективная оценка СУ может быть дана только на основе системы взаимосвязанных параметров и показателей. При этом каждый показатель должен соответствовать требованиям:

• конкретизации и видоизменения в зависимости от целей оценки;
• развития и совершенствования объекта оценки;
• обеспечения единства количественных и качественных характеристик;
• адресности;
• сопоставимости;
• взаимосвязанности;
• простоты;
• информативности;
• достоверности и объективности.

Учитывая, что СУ предназначаются для дли­тельной эксплуатации, в качестве основных показателей надежно­сти системы, выпускающей продукцию первой категории, целесо­образно принять предельные вероятности исправной работы и от­каза. Эти вероятности могут быть выражены в качестве относительных долей времени, в течение которых система будет соответственно обеспечивать бесперебойное управление.

Общий порядок использования параметрического метода при исследовании объектов СУ предполагает следующие действия.

1. построить дерево свойств объекта исследования и его компо­нентов;
2. идентифицировать свойства свойств исследуемого объекта по классам;
3. определить номенклатуры параметров, характеризующих свойства исследуемого объекта СУ;
4. осуществить группировку избранных параметров;
5. провести шкалирование (по типам шкал: порядковая; интервалов; отношений; разностей; абсолютная) параметров;
6. осуществить нормирование значений параметров;
7. измерить значения параметров;
8. разработать модели взаимного соответствия сопоставляемых компонентов и параметров объекта (рис. 22);
9. рассчитать обобщенные оценки состояния объекта и его компонентов.

Рис. 22. Модель параметрического взаимного соответствия параметров системы управления

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

В статистическом анализе производится обра­ботка некоторой случайной выборки, под которой понимают­ся результаты N последовательных и независимых экспери­ментов со случайной величиной или событием. Выборка должна обеспечивать репрезентативность исследования. Объем обрабатываемой информации должен быть достаточен для полу­чения результатов с требуемой точностью и надежностью.

Используется для исследования про­цессов и объектов на основе массовых данных, полученных из статистической или учетной документации, по результатам разного рода обследований и экспериментов.

Статистический анализ может использоваться для изучения как внутренней, так и внешней среды. При изучении внутренней среды наибольшее значение имеет исследование: влияния различных факторов на формирование прибыли (формирование экономических показателей за счет влияния совокупности значимых факторов): формирования и развития персонала организации; формирования и развития потенциала организации; качества продукции и т. д.

В рамках изучения внешней среды большое значение имеет статистический анализ состояния рынка, анализ дифференциации спроса, оценка потребителей (их платежеспособности), конкурентов, поставщиков, деловых партнеров.

Наиболее употребительными методами статистического анализа систем управления являются: регрессионный анализ; корреляционный анализ; дисперсионный анализ; анализ временных рядов; факторный анализ.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ ставит своей задачей исследование зависимости одной случайной величины от ряда других слу­чайных и неслучайных величин (регрессия - зависимость ма­тематического ожидания случайной величины от значений других случайных величин). Например, после проведения N экспериментов на статистической модели получен набор реа­лизаций случайных величин { X i Y i ,}, i = 1, 2, 3, …, п, где X яв­ляется независимой переменной, а Y - функцией. Обработка этого массива случайных величин позволяет их представить в виде детерминированной линейной регрессивной модели типа:

Y= a 0 + a 1 X, (3.1)

где a 1 – коэффициент регрессии, среднее число единиц на которое увеличится или уменьшится результативный признак при изменении значения фактора на одну единицу;
a 0 – минимальное значение результативного признака при нулевом значении фактора.


(3.2)

где x j (0) являются «базовыми» значениями всех k перемен­ных, в окрестностях которых анализируется характер иссле­дуемого процесса.

Выражение (3.3) представляет собой линейную функцию, однако, если значения Δх j ,- достаточно велики или функция Y существенно нелинейна, то можно использовать разложение более высокого порядка.

При анализе регрессионной модели (3.3) значения коэффи­циентов a j показывают степень влияния j -й переменной на функцию Y , что позволяет разделить все переменные на «суще­ственные» и «несущественные». Наибольший интерес регрессионная модель представляет для прогноза поведения функций Y . В практической деятельности регрессионный ана­лиз часто используется для создания так называемой эмпириче­ской модели, когда, обрабатывая результаты наблюдений (или характеристики существующих систем), получают регрессион­ную модель и используют ее для оценки перспективных систем или поведения системы при гипотетических условиях.

Точность и надежность получаемых оценок зависят от чис­ла наблюдений и расположения прогностических значений х j относительно базовых (т.е. из­вестных на некоторый момент времени) х j (0) Чем больше раз­ность Δх j , тем меньше точность прогноза.

Корреляционный анализ

Корреляционный метод - один из экономико-математических методов исследования, позволяющий определить количественную взаимосвязь между несколькими явлениями исследуемой системы. Он используется для определения сте­пени взаимосвязи между случайными величинами (корреляция - зависимость между случайными величинами, выражающая тенденцию одной величины возрастать или убы­вать при возрастании или убывании другой).

Корреляционная зависимость в отличие от функциональной может проявляться только в общем, среднем случае, т.е. в массе случаев - наблюдений. Поэтому корреляция представляет собой вероятностную зависимость между явлениями, при которой средняя величина параметров одного из них изменяется в зависимости от других. Корреляция между двумя явлениями носит название парной, а между несколькими - множественной.

При использовании корреляционного метода выделяют функ­ цию, т.е. исследуемый результирующий показатель и факторные признаки, от которых зависит результирующий, - аргументы. Та­кая классификация проводится на основе качественного анализа, т.е. все возможные переменные подразделяют на зависимые и неза­висимые от изучаемого явления.

Корреляционные связи в зависимых переменных не могут быть жесткими и носят характер неполных связей. Если в случае увели­чении (или уменьшении) аргумента результирующий показатель (функция) также увеличивается (или соответственно уменьшается), то корреляционная связь называется прямой (положительной), а если наоборот - обратной (отрицательной). При отсутствии какой-либо зависимости функции от аргумента, корреляционная связь отсутствует.

Теснота корреляционной взаимосвязи при линейной зависимо­сти оценивается коэффициентами корреляции, при нелинейной за­висимости - корреляционным отношением.

Корреляционной характеристикой является коэффициент корреляции, равный математическому ожиданию произведе­ний отклонений случайных величин x i и х j от своих математи­ческих ожиданий и нормированный относительно среднеквадратических отклонений данных случайных величин.

Если число случайных величин больше двух (r > 2 ), то со­ставляется квадратная корреляционная матрица размером (r x r ), элементами которой является коэффициенты корреляции k ij , a диагональные элементы равны единице (т.е. k ij =1 ). Коэффици­енты корреляции изменяется от нуля до единицы, и чем больше его значение, тем теснее связь между случайными величинами.

Оценка коэффициентов корреляции рассчитываются по значениям оценок математических ожиданий и среднеквадратических отклонений, полученных путем статистической об­работки результатов реализаций случайных величин.

Следует отметить, что коэффициент корреляции может коле­баться в пределах от 1 до 0 и от 0 до + 1. Чем ближе рассчитываемый коэффициент корреляции к +1 (при прямой зависимости) и к -1 (при обратной зависимости), тем выше теснота связи. Соответ­ственно при коэффициентах корреляции +1 или -1 имеют место функциональные связи.

Важнейшая задача корреляционного метода - определение вида корреляционного уравнения (уравнения регрес­сии).

Простейшим видом такого уравнения, характеризующим взаи­мосвязь между двумя параметрами, может быть уравнение прямой (рис. 7.1):

Y= a + bX, (7.1)

где X, Y- соответственно независимая и зависимая переменные;

а, b - постоянные коэффициенты (а определяет начало отсчета, b - угол наклона прямой).

Примером однофакторной нелинейной зависимости может быть также формула другого вида, например при наличии степенной за­висимости:

Вывод о прямолинейном характере зависимости можно прове­рить путем простого сопоставления имеющихся данных или графи­ческим способом (регистрацией в прямоугольной системе координат значений У и X, расположение которых на графике позволяет сделать вывод о правильности или ошибочности представления о линейном характере зависимости между двумя изучаемыми параметрами).

Другая задача метода корреляционного анализа - определе­ние постоянных коэффициентов связи между переменными пара­метрами, которые наилучшим образом будут отвечать имею­щимся фактическим значениям Y и X.

В данном случае в качестве критерия оценки адекватности линейной зависимости фактическим данным можно исполь­зовать минимум суммы квадратов отклонений реальных ста­тистических значений Y от рас­считанных по уравнению при­нятой к применению прямой.

Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ используется для проверки стати­стических гипотез о влиянии на показатели качественных факторов, т.е. факторов, не поддающихся количественному измерению (например, качественный фактор - организация производства, влияющий на количественный показатель - прибыль от производства). В этом заключается его отличие от регрессионного анализа, в котором факторы выступают как параметры, имеющие количественную меру (например, коли­чественный фактор - затраты на производство).

В дисперсионном анализе качественный фактор представляется j -ми возможностями состояниями (например, возможными схемами организации производства), для оценки которых по каждому из них проводится n j экспериментов.

Далее рассчитываются статистические оценки в каждой n j группе экспериментов и в общей выборке N , а затем анализируется соотношение между ними. По этому соотноше­нию принимается или отвергается гипотеза о влиянии качест­венного фактора на показатель.

Анализ временных рядов используется при исследовании дискретного случайного процесса, протекающего на интерва­ле времени Т .

Результаты экспериментов или наблюдений, полученные на данном интервале, представляются в виде временного ряда, каждое значение Y i которого включает детерминированную f (t ) и случайную z (t ) составляющие:

Детерминированная составляющая описывает влияние де­терминированных факторов в момент времени t , влияние же множества случайных факторов описывает случайная состав­ляющая. Детерминированную часть временного ряда называ­ют трендом. Этот временной ряд описывается трендовой моделью:

k - количество функций времени, линейная комбинация

которых определяет детерминированную составляющую (i от 1 до k);

φ i (t ) - функция времени.

В процессе анализа вид функции времени φ i (t ) <0 постулируется исследователем в виде рабочей гипотезы. Это может быть степенная функция t n , либо тригонометрическая. Коэффициенты тренда и оценку дисперсии случай­ной составляющей определяют путем проведения статистиче­ской обработки результатов эксперимента или наблюдений.

С помощью представления случайного процесса в виде временных рядов можно, во-первых, исследовать динамику этого процесса, во-вторых, выделить факторы, существенным образом влияющие на показатели, и определить периодич­ность их максимального воздействия, в-третьих, провести ин­тервальный или точечный прогноз показателя Y на некоторый промежуток времени Δ t (точечный прогноз указывает лишь точку, возле которой может находиться прогнозируемый по­казатель, интервальный - интервал нахождения этого показа­теля с некоторой заданной вероятностью).

Факторный анализ

Для того чтобы обеспечить эффективное функционирование организации необходимо при принятии управленческих решений учитывать все существенные факторы, влияющие на функционирование и развитие предприятия, как внешние (влияющие на уровне макросреды и контактной среды), так и внутренние.

Факторный анализ является частью многомерного статистиче­ского анализа, входящего в математико-статистические методы. Сущность метода факторного анализа заключается в выделении из множества изучаемых факторов, влияющих на изучаемый объект, наиболее значимых.

Фактор представляет собой обычно независимую переменную, нередко называемую причиной, и находящуюся в логической зависимости со следствием изучаемого явления и определяющую его величину.

Например, используемая компьютерная техника и ее программное обеспечение выступают существенным фактором произ­водительности труда работников управления (бухгалтеров, менеджеров, экономистов и др.); изменяющиеся факторы трудовых затрат и производительности труда влияют на изменение объемов выпуска продукции.

Фактор может быть единичным, т.е. влияющим на следствие од­ной переменной, или комплексным, т.е. влияющий одновременно на несколько переменных. Комплексный фактор, связанный со всеми переменными, называют генеральным.

В отличие от корреляционного анализа рассматриваемый метод не требует подразделять все переменные на зависимые и независимые, так как в нем все переменные величины (факторы - причины), опре­деляющие явление, рассматриваются как равноправные. При этом следует учитывать, что некоторые из переменных величин могут быть в некоторый период времени стабильными, т.е. не изменяющимися.

Например, прирост объемов выпуска продукции при неиз­менности числа работающих в анализируемые периоды времени и при повышающейся производительности труда есть следствие изме­нения только одного фактора - производительности труда.

Описание влияния факторов на деятельность организации имеет высокую сложность, поскольку действие многих факторов имеет латентный (скрытый) характер.

Отбор факторов, влияющих на исследуемый объект, осуществ­ляется, как правило, на основе их классификации, теоретического обоснования и путем их качественного анализа. При этом необхо­димо учитывать взаимодействие факторов между собой. Число фак­торов должно быть ограниченным необходимым минимумом. От маловажных факторов нужно абстрагироваться.

Для каждого выбранного фактора следует предусматривать возможность его количественной оценки, так как она потребуется в дальнейшем при определении корреляционных зависи­мостей между ними и оценки влияния их на объект исследования.

Метод факторного анализа широко используется при анализе влияния различных факторов (труда, использования оборудования, использования производственных мощностей в целом, использова­ния сырья и материалов, организации производства, технологии и др.) на объемы производства, качество выпускаемой продукции, фонд заработной платы, итоги хозяйственной деятельности и раз­витие предприятия в целом.

Авдошина Зоя Александровна Старший преподаватель кафедры социологии, политологии и менеджмента Казанского государственного технического университета, доцент кафедры менеджмента Российской Международной Академиии Туризма (Казанский филиал)

Для проведения научного исследования в менеджменте значимым является владение методологией, исследовательскими приемами и методами. При проведении исследований на предприятиях перед исследователями ставятся цели, требующие не только анализа и выявления проблем, но и обоснования рекомендаций, предложенных для их разрешения. Оценка состояния, диагностика, профилактика негативных тенденций, поиск «узких мест» в системе управления, определение новых направлений деятельности требуют от менеджера системного видения, владения научно-категориальным аппаратом исследования. Для достижения цели исследования необходимо четко определить основные понятия: объект, предмет, новизну, практическую значимость, методы исследования; знать технологии управления, уметь определять проблему в исследовании процессов и систем управ-ления, осуществлять системный анализ факторов прямого и косвенного воздействия, понимать эффективность, ограничения и условия использования различных методов.

1. Методология и научно-категориальный аппарат исследований систем управления.

Анализируя теоретические основы исследования, менеджер рассматривает научные подходы, теории, концепции, парадигмы, сравнивает разные точки зрения на исследуемую проблему. На основе теоретического анализа формируется собственное видение проблемы и возможные пути ее разрешения. Из всей группы анализируемых методов, необходимо выбрать те, которые будут адекватны ситуации, сложившейся на предприятии. Исследование в любой из функциональных подсистем менеджмента должно сопровождаться расчетами, анализом количественных и качественных параметров. Значительное место в организации исследования на предприятиях занимает работа с информацией, ее анализ, идентификация, классификация и обработка данных. Банк данных предприятий включает большую группу документов, которые могут являться информационной основой исследования. Это СТП предприятия, устав, баланс и другие документы финансовой отчетности, структура, приказы, отчеты функциональных служб, планы, протоколы, нормативные документы, рекламации и т.д.

Получение данных экспертной оценки и социологические опросы существенно расширят проблемное поле исследования, позволят восполнить недостаток информации, полученной из других источников.

Система управления — совокупность взаимосвязанных элементов, способ реализации технологии управления, предполагающий воздействие на объект с целью изменения его состояния и процессных характеристик. Система управления включает следующие основные элементы:

• датчики информации о состоянии объекта управления,
• подсистема сбора и передачи этой информации,
• подсистема обработки и отображения этой информации,
• подсистема выработки управляющих воздействий,
• подсистема передачи управляющих воздействий.
• исполнительные устройства.

Реализация механизма управления проявляется в выполнении ряда функций: планирование, организовывание, мотивация, контроль, координирование. Сложная система разбивается на функциональные подсистемы по следующим составляющим: персонал, финансы, сбыт, производство, инновации, качество, логистика, стратегия. В каждой функциональной подсистеме менеджмента используются свои квалификационные навыки, способы, методы, приемы, инфраструктура, материалы, оборудование, знания, и требуется определенный набор исследовательских приемов и процедур для изучения возникающих проблем.

В наиболее общем виде под системой понимается со-вокупность взаимосвязанных элементов, образующих оп-ределенную целостность, некоторое единство.

Научное исследование — это один из видов познавательной деятельности, процесс выработки новых научных знаний, характеризуется полнотой, достоверностью, объективностью, воспроизводимостью, доказательностью, точностью и определенной степенью новизны. Исследование систем управления - это вид деятель-ности, направленный на развитие и совершенствование управления в соответствии с постоянно изменяющими-ся внешними и внутренними условиями. Научное исследование, как правило, проводится в предметных рамках определенного научного подхода с использованием группы научных методов. Теория и практика в научном исследовании неразрывны. Практика дает информацию, «ключ к размышлению», проблему, требующую решения, а теория располагает наработанным комплексом понятий, категорий и методов. Теория, полученные знания, научные достижения вновь и вновь апробируется практикой.

Методологический подход — система знаний, методов, понятийно-методическая база исследования, характеризующаяся определенным аспектом рассмотрения проблем. В рамках одного методологического подхода могут существовать ряд разных теорий, взглядов, положений, имеющих одну и ту же концептуальную основу исследования.

Общими методологическими подходами, используемыми для анализа подсистем управления, можно считать:

• рационалистический,
• поведенческий,
• системный,
• ситуационный,
• процессный,
• кибернетический,
• синергетический

Метод исследования — это способ получения нового знания, непосредственный инструментарий, с помощью которого проводится исследование. Метод исследования в менеджменте нацелен на практику организации, социально-экономической системы, и включает как категориальный аппарат исследования, так и эмпирический способ получения знания на основе большого массива данных - количественных и качественных показателей функционирования системы.

Объектом исследования в менеджменте является: предприятие, организация, система управления, процессы, т.е. непосредственно измеряемый качественными и количественными показателями реальный физический объект.

Предмет исследования — это система знаний, умений, навыков, методы, способы, факторы внешней и внутренней среды и процессы, происходящие в организации. Собственно, на предмет исследования и нацелен взгляд исследователя, ставящего перед собой задачу решения проблемы или изучения того или иного объекта с целью получения истинного знания о нем.

Основные виды исследований систем управления: маркетинговые, социологические, экономические, а также социально-экономические эксперименты, аудит как исследование, прогнозные и плановые исследования, отчетные, контрольные исследования, проектирование объектов испытаний, исследование качества продукции; исследования, проводимые в разных функциональных подсистемах менеджмента.

Системный подход - это направление научного познания и практической деятельности, в основе которого лежит исследование любого объекта как сложной целостной социально-эко-номической системы. Основными принципами системного подхода являются: целостность, структуризация, иерархичность построения, множественность. При системном подходе на основе маркетинговых исследований сначала исследуются параметры «выхода», товары или услуги. Затем определяют параметры «входа», т.е. исследуется потребность в ресурсах (материальных, финансовых, трудовых и информационных), изучается организационно-технический уровень системы, параметры внешней среды, параметры процесса. Преимущество системного подхода заключается в возможности комплексной оценки производственно-хозяйственной деятельности, эффективной организации процесса принятия решений на всех уровнях управления.

Системный анализ позволяет выявить целесообраз-ность создания либо совершенствования организации, определить, к какому классу сложности она относится, выявить наиболее эффективные методы научной органи-зации труда, которые применялись ранее. Системный анализ деятельности предприятия либо организации проводится в основном на ранних стадиях работ по созданию конкретной системы управления. Это обуслов-лено трудоемкостью проектных работ по разра-ботке и внедрению выбранной модели систе-мы управления, обоснованием экономической, технической и ор-ганизационной ее целесообразности.

Системный анализ может включать ряд важных исследовательских работ:

• выявление общих тенденций развития пред-приятия и его места в современной рыночной экономике;
• установление особенностей функционирования пред-приятия и его отдельных подразделений;
• выявление условий, обеспечивающих достижение по-ставленных целей;
• сбор данных для прове-дения анализа и разработки мероприятий по совершен-ствованию действующей системы управления;
• использование передового опыта других предприятий;
• изучение условий адаптации вы-бранной (синтезированной) эталонной модели к услови-ям рассматриваемого предприятия.

В процессе системного анализа находятся следующие характеристики:

1. роль и место данного предприятия в отрасли;
2. состояние производственно-хозяйственной деятель-ности предприятия;
3. производственная структура предприятия;
4. система управления и ее организационная структура;
5. особенности взаимодействия предприятия с по-ставщиками, потребителями и вышестоящими ор-ганизациями;
6. инновационные потребности (возможные связи данного предприятия с научно-исследовательскими и проектно-конструкторскими организациями);
7. формы и методы стимулирования и оплаты труда сотрудников

Системный анализ начинается с уточнения или формулировки целей конкретной систе-мы управления (предприятия или компании) и поиска критерия эффективности, который должен быть выра-жен в виде конкретного показателя. Как правило, большинство организаций являются многоцелевыми. Множество целей вытекает из особенностей развития предприятия (компании) и его фактического состоя-ния в рассматриваемый период времени, а также со-стояния окружающей среды (геополитические, эконо-мические, социальные факторы).

Первостепенной задачей сис-темного анализа является определение глобальной цели развития организации и целей функционирования. Имея конкретные, четко сформулированные цели, можно вы-явить и проанализировать факторы, способствующие либо препятствующие скорейшему достижению этих целей.

2. Общенаучные и частнонаучные методы исследования систем управления

Исследование систем управления в зависимости от уровня изучаемой проблемы, целей, задач исследования может носить глобальный или локальный характер. Глобальные проблемы как правило, носят системный, междисциплинарный характер, исследуются с использованием общенаучных методов. Проблемы, ограниченные по своим масштабам, имеющие ярко выраженную специфику исследуют в основном с применением частнонаучных методов.

Общенаучные методы применимы для исследований в предметных рамках ряда научных направлений: экономики, менеджмента, социологии, психологии и т.д. Изучение более узкой или специфической проблемы в одной избранной сфере проводится с использованием частнонаучных методов, применяемых в основном в избранном научном направлении. К примеру, методы изучения спроса на продукцию используются в маркетинговых исследованиях, а метод функционально-стоимостного анализа находит применение в экономике предприятий.

К общенаучным методам исследования в ИСУ относятся: контроль и диагностика проблем, системный анализ, экспертные методы исследования, моделирование и статистические исследования, морфологический анализ и функционально-декомпозиционное представление в форме агрегата, анализ и синтез понятий.

К частнонаучным методам можно отнести: определение выборки и методы социологических исследований, Дельфи, методы средневзвешенных критериев при оценке поставщиков, метод Монте-Карло, тестирование, параметрический метод, факторный анализ, функционально-стоимостный анализ, финансовый анализ, бюджетирование, калькулирование, хронометраж, фотография рабочего времени, метод Парето, применяемый для выявления наибольших затрат, связанных с дефектами и многие другие методы, применяемые в функциональных подсистемах менеджмента. Основополагающим в современных исследованиях по менеджменту является системный подход, в рамках которого анализируются факторы внешней и внутренней среды организации, а сама она рассматривается как открытая, динамично развивающаяся система.

Моделирование — метод прогнозирования возможных состояний объекта в будущем, способов достижения заданных параметров с применением моделей: предметных, знаковых, математических, имитационных, аналитических. Модель в исследовании систем управления — это упрощенное представление объекта, которое должно отвечать требованиям полноты адаптивности, обеспечивать возможность включения достаточно широких изменений. Модель должна быть достаточно абстрактной, чтобы допускать варьирование большим числом переменных, и ориентирована на реализацию с помощью существующих технических средств, т.е. должна быть физически осуществима на данном уровне развития науки и техники с учетом конкретного предприятия, выполняющего прогнозирование.

Примеры моделей, используемых в исследовании систем управления: функционально-декомпозиционное представление - агрегат, имитационная модель Монте-Карло, блочная модель, представленная в виде логической блок-схемы, функционально-стоимостная модель, модель Бостонской консультативной группы, факторная матрица, модель прогноза затрат и прибыли.

Имитационные модели в ИСУ строятся по аналогии с объектом исследования с использованием статистических методов. Для моделирования в случайных условиях был разработан метод статистических испытаний (метод Монте-Карло), основная идея которого состоит в моделировании случайных явлений посредством реализации «розыгрышей». Результаты такого моделирования обрабатывают с использованием вычислительной техники. Определяется тип и параметры распределения случайных величин. Допустим, мы называем единичным жребием любой элементарный опыт, в котором решается один из вопросов:

1. произошло или не произошло событие А?
2. какое из возможных событий А, B, С......произошло?
3. какое значение приняла случайная величина X ?

Реализация случайного явления основана на математическом законе больших чисел. Наиболее важным является принцип случайности появления части значений параметров и, следовательно, реализации модели в целом. Имитационное моделирование может быть применено для прогноза возможных состояний системы, динамики продаж, изменения конкурентной среды организации и т.д.

Функционально - декомпозиционное представление системы в форме агрегата дополняет математические методы моделирования, используемые в ИСУ. Общее представление системы наиболее удобно использовать в форме математической модели, например, в виде контуров обслуживания или агрегата (См.: Рис.1). Рассматривается абстрактная схема функционирования сложной системы, центральным звеном которой является агрегат. В каждый момент времени t агрегат находится в одном из возможных состояний Z(t). Состояние агрегата в фиксированный момент времени определяется управляющим воздействием g(t) в соответствии с оператором перехода Н с использованием зависимости:

Z(t) = H {Z(t°), g(t)}

Агрегат имеет входные контакты. На них поступают входные сигналы X(t), которые в соответствии с оператором G преобразуются в выходные сигналы Y(t). Данная схема допускает варьирование большим числом параметров, используемых для характеристики состояния системы, в то же время требует упрощения набора этих параметров до предельно абстрактной модели, наиболее полно отражающей основные из них, и позволяющая прогнозировать будущие тенденции развития. Наглядность и абстрактность является преимуществом рассматриваемой векторной модели.

Экспертные методы исследования систем управления — методы, основанные на анализе и усреднении различными способами мнений, суждений специалистов-экспертов по рассматриваемым вопросам. Часто сопровождаются созданием специальных рабочих групп специалистов, экспертной комиссии, сети экспертов.

Подбор экспертов осуществляется на основе анализа их компетентности, определяемой путем объективной оценки и самооценки экспертов, а также способом стабилизации экспертной сети.

Способ стабилизации экспертной сети состоит в отборе ряда компетентных специалистов, например 10 человек по избранной проблеме, которые выбирают еще такое же количество экспертов, и т.д. Данная процедура повторяется до образования достаточной сети экспертов. В данном случае речь идет о генеральной совокупности специалистов, компетентных в области прогнозируемой проблемы. Следующим этапом является формирование репрезентативной выборки из генеральной совокупности и создание необходимой экспертной комиссии.

Методы экспертных оценок: Дельфи, круглый стол, интервью, экспертный опрос, мозговой штурм, метод сценариев, метод средневзвешенных оценок, деловая игра, японский метод «ринги».

Дельфи — один из методов экспертного прогнозирования, основанный на последовательной оценке специалистами любых предложенных альтернатив. Может быть применен в процессе группового принятия управленческого решения посредством выбора наилучшей альтернативы. Результаты экспертных оценок заносятся в таблицу (См.таблица 1), где

Р - ранговая оценка, присваиваемая экспертом альтернативе в зависимости от степени ее значимости. Наиболее значимая альтернатива, например, решение сменить поставщика, ставится на первое место (1 ранг).

Б — балльная оценка дается экспертом от 1 до 10 баллов. За наивысший балл берется единица.

По каждой альтернативе определяется сумма произведений. Наименьшая сумма произведений указывает на наиболее значимую альтернативу.

Мозговой штурм — метод активизации творческой активности участников, основанный на спонтанном высказывании идей, которые формулируются и высказываются участниками в краткой и четкой форме. Критика идей в данный момент недопустима. Она возможна только после окончания мозговой атаки. Применяется правило — число высказанных идей важнее их качества. Основоположником метода является американский психолог А.Осборн. В мозговом штурме считается, что человека могут осенять гениальные идеи, если он высказывает мысли «сходу», предварительно не обдумывая, только полагаясь на свое подсознание. Метод основан на свободных ассоциациях идей.

Метод номинальной групповой техники построен на принципе ограничения межличностных коммуникаций. Свои предложения участники группы излагают в письменном виде самостоятельно и независимо от других. На следующем этапе каждый участник докладывает суть своего проекта, а представленные варианты рассматриваются членами группы без обсуждения и критики. Затем каждый член группы опять независимо от остальных, в письменном виде проставляет ранговые оценки рассмотренных идей. Проект, получивший наивысшую оценку принимается за основу решения. Метод позволяет организовать совместную работу группы, не ограничивая индивидуального мышления каждого участника. Близким методу номинальной групповой техники является японский метод принятия группового решения «ринги».

Метод средневзвешенных критериев является эффективным для оценки экспертами ряда альтернатив и вариантов слабо структурированных решений. Система взвешенных критериев может быть применена для оценки поставщиков продукции. На первом этапе экспертами дается оценка непосредственно критериев выбора. Предположим, цена за материал, размер минимальных поставок и т.д. Все критерии «взвешиваются» по отношению к главному критерию (См.:таблица 2). По выбранным взвешенным критериям оцениваются все возможные варианты решений. Допустим, четыре фирмы-поставщики продукции: А, Б, В, Г. На самом деле их может быть значительно больше. На этом этапе производится сравнительная оценка каждой фирмы по каждому критерию (См.:таблица 2).

На последнем этапе определяется суммарное взвешивание вариантов с учетом разной «весовой» категории каждого критерия, т.е. перемножаются весовые показатели критериев выбора на взвешенные варианты по каждой строке (См.: таблица 3). Суммарная взвешенная оценка показывает наиболее адекватную оценку фирм-поставщиков.

Основные методы социологических исследований: определение выборочной совокупности, опрос респондентов, интервью, анкетирование.

В менеджменте методы социологических исследований применяются для изучения проблем в функциональной подсистеме управления персоналом, исследования мотивации, удовлетворенности работников трудом, организационной культуры, способов усовершенствования организации труда, вопросов социальной ответственности бизнеса, отслеживания любых характеристик, связанных с социальными параметрами системы управления.

Виды социологических исследований: контент-анализ, аналитическое исследование, экспресс-анализ, пилотажное исследование, экспертный опрос.

Определение выборки в социологических исследованиях может проводится разными методами.

1. По формуле:
   n = 1 1 / (δ 2 +1/N), где
   δ — доверительный интервал допустимой ошибки, как правило берется в пределах 5 %.
   N — генеральная совокупность
   n — выборочная совокупность
2. По формуле:
   n = δ 2 t 1 /Δ 2 , где n — выборочная совокупность
   δ — дисперсия (степень однородности исследуемых единиц наблюдения)
   t — коэффициент доверия (заданная точность)
   Δ — предельная ошибка выборки.
3. Квотным методом. Берется 10 % единиц наблюдения генеральной совокупности.
4. Посредством определения статистических серий, т.е. однородных групп (гнезд).

Типы выборок

1. Квотная выборка — модель структуры генеральной совокупности, которая строится в виде квот (пропорций) распределения признаков изучаемых объектов.
2. Гнездовая выборка — метод выделения в генеральной совокупности однородных групп (гнезд), имеющих схожие признаки. Серии, попавшие в выборку, могут подвергаться сплошному или выборочному обследованию.
3. Шаговая выборка — систематическая случайная выборка, элементы которой отображены через какой-то определенный интервал исходного списка.
4. Простая случайная выборка — выборка, формируемая из элементов генеральной совокупности, совпадающих с номерами из таблицы случайных чисел.
5. Стихийная выборка — выборка, при которой критерии не задаются, практически опрос «первого встречного».

Тестирование как метод психологической диагностики находит широкое применение в исследовании систем управления персоналом. Тестирование применяется для стандартизированного измерения индивидуальных различий работников при отборе персонала, профессиональном обучении. Валидность тестового компонента теста — показатель, характеризующий его способность устойчиво различать профессиональную компетентность испытуемых. Высоковалидный компонент фиксирует высокий балл у более подготовленных испытуемых и низкий — у менее подготовленных.

Параметрический метод исследования систем управления основывается на количественном выражении исследуемых свойств системы и установления зависимости между рядом параметров. Обычно выделяют функциональные и корреляционные зависимости. Корреляционные в отличие от функциональных являются неполными и искажаются влиянием посторонних факторов. В случае функциональной связи коэффициент корреляции равен 1. Корреляционный метод применяется в производстве для разработки разного рода нормативов, анализе спроса и предложения. Простейшим видом корреляционного уравнения, характеризующего взаимосвязь между двумя параметрами, является уравнение прямой:

Y = a + bX,
Где Х,Y — независимая и зависимая переменные,
a,b — постоянные коэффициенты

Примером линейной зависимости может быть объем реализации Y от объема произведенной на предприятии продукции X. Вывод о прямолинейном характере зависимости можно проверить путем простого сопоставления данных и регистрацией их в прямоугольной системе координат. Важной задачей является определение постоянных коэффициентов связи между переменными параметрами, которые наилучшим образом отвечают значениям X,Y. В данном примере, факторы влияющие на объемы производства и реализации продукции. Величина исследуемого параметра довольно часто складывается под влиянием не одного, а нескольких факторов. Поэтому можно использовать линейное уравнение множественной корреляции.

Факторный анализ состоит в переходе от первоначального описания исследуемых объектов, заданных совокупностью большого числа непосредственно измеряемых признаков, к описанию наиболее значимых компонентов, отражающих наиболее существенные свойства явления. Эти главные компоненты содержат большую часть информации, заключенной в первоначальных переменных Х и объясняют большую часть их полной дисперсии. Такого рода переменные, называемые факторами, являются функциями исходных признаков. Для определения переменных, имеющих наибольшие факторные нагрузки, применяется расчет дисперсии, а также определяется вклад компонента в полную дисперсию. Переменные при использовании факторного анализа не подразделяются априорно на зависимые и независимые и рассматриваются как равноправные. В этом его отличие от параметрического метода, при котором берутся взаимозависимые переменные.

3. Исследование функциональных подсистем управления

Исследование подсистем менеджмента: персонала, производства, качества, финансов, маркетинга, логистики, осуществляется рядом общенанучных и частнонаучных методов. Применяемые методы специфичны для каждой функциональной подсистемы. Так, для исследования системы управления финансами используется коэффициентный анализ расчета финансовой устойчивости, ликвидности, кредитоспособности и т.д., для исследования менеджмента качества применяются метод Парето и Ишикава. Системный подход позволяет анализировать проблемы, возникающие на любом участке работы: в технологической цепочке, складировании, распределении денежных средств и т.д., комплексно и анализировать во взаимосвязи вопросы управления, появляющиеся в разных функциональных подсистемах менеджмента. К примеру, проблемы падения продаж, и следовательно, чистой прибыли, компании, может быть связана как с низким качеством реализуемой продукции (подсистема управления качеством), так и с неправильным хранением, транспортировкой (логистика), а возможно, с низким уровнем обслуживания покупателей (кадры). Выявление реальной причины падения продаж требует системного исследования в одной из функциональной подсистем управления с применением специальных методов. На деле, в реальной ситуации, причин падения продаж бывает сразу несколько. Поэтому в арсенале менеджера, использующего современные методы исследования, должны присутствовать наряду с методами диагностики проблем, разработки антикризисных мер, также и методы планирования, прогнозирования, профилактики негативных тенденций развития.

Частнонаучными методами исследования систем управления, используемыми для анализа подсистемы управления финансами, определения уровня риска инвестиционных проектов, слабых мест в хозяйственной деятельности организации являются методы экономического анализа. Они занимают значительное место в группе исследовательских приемов для изучения систем управления. Профессионализм менеджера заключается в овладении современными методами анализа, планирования и прогнозирования финансово-хозяйственной деятельности, определения ее взаимосвязи с аспектами маркетинговой деятельности.

Деятельность финансового менеджера включает: общий финансовый анализ и планирование; обеспечение предприятия финансовыми ресурсами (управление источниками средств; распределение финансовых ресурсов (инвестиционная политика и управление активами. Экономические исследования систем управления могут быть проведены на основе финансового анализа, бюджетирования, данных бухучета и аудита.

Финансовый результат подразумевает разность между доходами и расходами, а финансовая проблема — критическое рассогласование между желаемым и реальным финансовым состоянием объекта управления. При исследовании проблем, возникающих в ходе осуществления финансово-хозяйственной деятельности предприятия может применяться модель «издержки-объем-прибыль», коэффициентный анализ, сравнительный анализ проектов, бюджетирование как один из наиболее эффективных инструментов планирования.

Бухгалтерский учет как экономический метод исследования систем управления представляет информацию для экономического и финансового анализа, а аудит обеспечивает достоверность такой информации. Бухгалтерский баланс является основной отчетной и аналитической формой юридического лица. Сравнение балансов на начало и конец отчетного периода позволяет получать важную информацию о системе управления предприятием за отчетный период, предупреждать возможные проблемы в его финансовом состоянии, в т.ч. банкротство. Бухгалтерский баланс получают как результат бухгалтерского учета, который является системным описанием взаимосвязи ряда элементов: активов, обязательств, собственности.

Методы финансового анализа, бюджетирования, бухгалтерского учета и аудита осваиваются студентами - будущими менеджерами в ходе изучения курсов: «Бухгалтерский учет», «Экономика предприятия», «Экономический анализ», «Аудит» и т.д. В курсе «ИСУ» важной задачей, стоящей перед студентом, является овладение навыком системного исследования проблемы, осознания тесной взаимосвязи ряда факторов: ресурсного обеспечения, маркетинга, управления персоналом, стратегических подходов к бизнесу. Сегодня недостаточно только выполнить производственный план, необходимо думать о том, как продать произведенную продукцию, получить прибыль и существовать в подвижной среде бизнеса.

Экономические исследования систем управления необходимы для анализа риска и определения дальнейших перспектив деятельности организации. Для определения риска можно использовать статистический, экспертный и комбинированный методы. Их конкретное применение как инструментов финансового анализа прекрасно освещено Е.Стояной. Рассматривая данную методику, уделим внимание статистическому методу.

Анализ риска начинается с выявления его источников и причин. Риск измеряется как вероятность определенного уровня потерь. Так, в качестве допустимого риска можно принять угрозу полной потери прибыли от того или иного проекта или от предпринимательской деятельности в целом. Критический риск сопряжен уже не только с потерей прибыли, но и с недополучением предполагаемой выручки, когда затраты приходится возмещать за свой счет. Наиболее опасным для предпринимателя является катастрофический риск, приводящий к банкротству организации, потере инвестиций или даже личного имущества предпринимателя.

Суть статистического метода заключается в том, что изучается статистика потерь и прибылей предприятия, устанавливается величина и частота получения экономической отдачи и составляется прогноз на будущее. Под отдачей понимается экономическая рентабельность и эффективность затрат (инвестиций), которая рассчитывается как отношение прибыли к затратам, необходимым для ее получения.

Главные инструменты статистического метода расчета риска — вариация, дисперсия и стандартное отклонение. Вариация — это изменение количественной оценки признака при переходе от одного случая (варианта) к другому, например, изменение экономической рентабельности от года к году. Дисперсия — это мера разброса (рассеяния, отклонения) фактического значения признака от его среднего значения.

Для оценки степени риска сначала определяется средняя экономическая рентабельность, затем дисперсия и стандартное отклонение. На основе данных экономической рентабельности, к примеру за 10 лет, делается расчет дисперсии и прогнозируется ЭР (экономическая рентабельность) в следующем году. Определяется вероятность повторения признака, произведение вероятности на ЭР, квадрат последнего значения умножается на вероятность. Сумма всех значений в последнем столбце (См.: таблица 4) дает дисперсию — 16. Квадрат из дисперсии равен стандартному отклонению. Так, в примере, приведенном Е.Стояновой, прогнозируемая ЭР будет равна 14% с отклонением 4% либо в сторону возрастания, либо убывания.

Статистический способ расчета степени риска требует наличия большого массива данных, что является в ряде случаев затруднительным. Экспертный метод может быть дополнен статистическим. Определение риска необходимо для принятия важных инвестиционных решений. Определяя оптимальность того или иного проекта, предприниматель рассматривает во взаимосвязи с другими проектами, с уже налаженными видами деятельности. Если увеличивается отдача по одному проекту (виду деятельности), то отдача по другому может расти или наоборот, уменьшаться. Для измерения взаимосвязи между какими-либо видами деятельности в статистике используется показатель корреляции.

Корреляция — это связь между признаками, заключающаяся в изменении средней величины одного из них в зависимости от изменения значения другого. Корреляция может быть положительной или отрицательной. Если среднее значение какого-либо признака изменяется в одном направлении с изменением значения другого признака, говорят о положительной корреляции между ними. Допустим, с ростом доходов от производства процессоров увеличиваются доходы от производства системных плат. Если эти изменения разнонаправлены, то между данными признаками существует отрицательная корреляция. К примеру, с ростом доходов от производства системных плат доходы от производства радиоприемников уменьшаются.

Расчет корреляции делается на основе данных отклонений от среднего значения (См.: таблица 5).

Пример. Предприятие специализируется на производстве бытовой химии (стиральные порошки, чистящие средства, хозяйственное мыло и т.д.), и необходимо решить, чем выгоднее дополнить данное производство: производством моющих средств (шампунь, лосьон и т.д.) или хозяйственной утварью (тазы, мыльницы и т.д.) Ясно, что формирование успешного бизнес-портфеля зависит от целого ряда факторов, однако используемый метод позволит определить насколько те или иные бизнес-единицы, в данном случае продукты, взаимосвязаны между собой в плане экономической отдачи от проектов. Диверсификация с отрицательной корреляцией несколько уменьшает совокупную отдачу на предприятии, но сокращает риск резкого уменьшения доходов. Так, при составлении программы инвестиций можно уменьшить риск путем выбора проектов, находящихся в отрицательной корреляции между собой.

Преимущество тех или иных исследовательских методов, приемов, используемых в практике менеджмента, определяется возможностью получения управленческого эффекта, преодоления проблем и моделирования оптимального прогноза деятельности организации на перспективу.

Примером успешного иcпользования моделирования в стратегическом планировании является концепция Бостонской Консультативной Группы (BCG), которая также известна как модель «роста-доли».

Модель BCG представляет из себя матрицу, на которой бизнес-единицы изображены окружностями (См. рис.2). Ось абсцисс является логарифмической, поэтому коэффициент, характеризующий относительную долю рынка, занимаемую бизнес-областью, изменяется от 0,1 до 10. Доля рынка рассчитывается как отношение объема продаж организации в соответствующей бизнес-области к общему объему продаж у ее конкурента. По оси ординат берутся темпы роста рынка, определяемые объемами выпущенной продукции. В оригинальной версии BCG границей высоких и низких темпов роста является 10%-ое увеличение объема производства в год.

Каждая нанесенная на матрицу окружность характеризует только одну бизнес-единицу, присутствующую в бизнес-портфеле исследуемой организации. Например, организация, поставляющая на рынок молочные продукты питания, имеет в своем портфеле такие бизнес-единицы, как: сыры, йогурт, кисломолочные питьевые продукты (кефир, ряженка) и т.д. Величина нанесенной на матрицу окружности пропорциональна общему размеру всего рынка. Данный размер определяется простым сложением бизнеса организации и соответствующего бизнеса конкурентов. Иногда на окружности выделяется сегмент, характеризующий относительную долю бизнес-области организации на данном рынке. Размеры рынка оцениваются по объемам продаж, иногда по стоимости активов.

Матрица BCG состоит из четырех квадратов, имеющих образные названия: звезды, дойные коровы, трудные дети (дикие кошки), собаки.

«Звезды» как правило, новые бизнес-области, занимающие большую долю быстро растущего рынка, лидеры своих отраслей, гарантирующие организации высокие доходы.

«Дойные коровы» - это области, которые получили значительную долю рынка, однако со временем их рост замедлился. Несмотря на это они обеспечивают организациям значительные прибыли и помогают удерживать конкурентные позиции на рынке.

«Трудные дети» или «дикие кошки» конкурируют в растущих отраслях, но занимают небольшую долю рынка. Поэтому они, как правило, являются чистыми потребителями денежной наличности до тех пор, пока не изменится их рыночная доля, т.е. они не перейдут в позицию «звезд». Положение «диких кошек» самое неопределенное. При недостатке инвестирования они могут скатиться до положения «собаки».

Бизнес-области с небольшой долей рынка в медленно развивающихся отраслях — это «собаки». Им очень трудно удерживать свои позиции, и такой бизнес, как правило, сокращается.

Основное внимание в модели BCG сосредоточено на потоке денежной наличности, которая направляется на проведение операций в отдельно взятой бизнес-области. Уровень дохода или расхода денежной наличности находится в сильной зависимости от темпов роста рынка и относительной доли организации на этом рынке. На стадии зрелости и на заключительной стадии жизненного цикла успешный бизнес генерирует денежную наличность, а на стадии роста бизнеса происходит поглощение денежной массы.

Для поддержания непрерывности успешного бизнеса, свободная денежная масса, образующаяся в результате осуществления зрелого бизнеса, частично инвестируется в новые области бизнеса, которые в будущем могут стать источниками дохода. Если темпы роста рынка высокие в сравнении с другими рынками, то организация, размещающая свои бизнес-единицы в соответствующей области, очень скоро может получить отдачу от инвестиций.

Метод BCG апробирован как инструмент прогнозирования денежных потоков и формирования стратегического бизнес-портфеля, показывает нам, как можно успешно использовать весь комплекс исследовательских приемов в менеджменте.

Методы диагностики состояния, моделирования, прогнозирования, количественных расчетов, экспертной оценки применяются в разных функциональных подсистемах менеджмента, имеют свою специфику. Рассмотрим пример использования исследовательских процедур экспертных оценок и диагностики в подсистеме управления качеством.

Причинно-следственная диаграмма Ишикава — это экспертный метод, который впервые появился в Японии и применяется для выявления причин сбоя технологических процессов в том случае, если явные нарушения обнаружить сложно. С целью оценки состояния системы управления качеством группой экспертов определяются факторы влияния: качество труда, качество документации, качество средств труда и качество предметов труда. На следующем этапе для каждой составляющей определяются причины и строится причинно-следственная диаграмма, которая получила наименование «рыбьего скелета (См.: рис.3). Для каждого фактора, представленного в диаграмме, экспертным путем определяется весовой показатель, отражающий сравнительную оценку, вклад того или иного фактора в обеспечение качества.

Диаграмма Парето — известный метод, применяемый японскими группами качества для исследования проблем, связанных с дефектами. В соответствие с принципом Парето, любой дефект представляет собой результат действия целой группы причин, одна или две из которых выступают в качестве доминирующих. В системе контроля качества метод Парето используют для определения тех главных причин брака, которые ведут к самым существенным издержкам производства. Поскольку 80 % издержек приходится только на 20% всех возможных причин, то именно на их поиске и сосредотачиваются все усилия.

Диаграмма Парето объединяет гистограмму и кумуляту, размещенных на прямоугольной основе системы координат. Гистограмма представляет собой набор столбиков, которые иллюстрируют измеряемую величину, например, количество сведенных в конкретные группы дефектов. Кумулята — это возрастающая ломаная линия, отражающая процесс последовательного наращивания столбиков диаграммы.

При использовании диаграмм Парето составляющие, по которым производится анализ, объединяются в три группы: А,В,С.

В первую группу объединяют три фактора, которые по своей величине превосходят все остальные и располагают их в порядке убывания. Во вторую группу заносят три последующие фактора, в третью — все остальные факторы, выделяя в качестве последнего «прочие», т.е. которые не удалось разделить на составляющие.

Если проводить стоимостный анализ, то на группу А приходится 70-80% всех затрат, на группу В — 10-25 %, на группу С — 5-10 %.

Рассмотрим пример построения диаграммы Парето по данным о браке в производстве кровельных листов (См.: таблица 6).

Порядок построения диаграммы следующий:

1. Сбор данных о количестве видов брака, подсчет суммы потерь по каждому из видов.
2. Виды брака располагают на графике в порядке убывания суммы потерь (См.: рис.4). По оси абсцисс откладывают виды брака, по оси ординат — суммы потерь.
3. Строится гистограмма, где каждому виду брака соответствует свой столбик. Вертикальная сторона столбика соответствует величине потерь от данного вида брака.
4. Вычерчивается кумулятивная кривая (кривая Лоренца). На правой стороне графика откладывают значение кумулятивного процента, рассчитанного по трем группам: А,В,С. Например, в данном случае, берется сумма процентов видов брака 3,8,4 (коробление, боковой изгиб, отклонение от перпендикулярности), и она откладывается на процентной шкале на уровне соответствия ее видам брака. Так, 40,18+19,44+12,96 =72,58 %. Остальные группы В,С рассчитываются аналогичным образом.
5. На построенной диаграмме Парето указывают название, число данных, процент брака, сумму потерь.

Метод Парето дает наглядное представление о видах брака, вызывающих наибольшие потери. На японских предприятиях диаграмма вывешивается на стендах в рабочих группах — бригадах, кружках качества для получения своевременной информации и принятия соответствующих мер.

Диаграмма Парето — это метод, основанный на статистических данных, позволяющий быстро осуществлять диагностику дефектов с целью дальнейшего устранения слабых мест в системе управления качеством.

Используемые приемы диагностирования, выявления проблем, поиска оптимальных мер по усовершенствованию механизма функционирования систем управления требуют от руководителей знаний и навыков исследовательской работы.

Менеджер в своей деятельности, в какой бы функциональной подсистеме он не работал, должен владеть определенным комплексом наработанных исследовательских методов, иметь способность к самостоятельной формулировке и выдвижению гипотез, разработке задач исследования и их воплощению в жизнь в условиях ограничения времени и средств.

Основная

1. В.В. Глущенко, И.И.Глущенко. Исследование систем управления, г. Железнодорожный, Моск.обл.:ООО НПЦ «Крылья», 2000
2. Мишин В.М. Исследование систем управления. Учебное пособие, М.:ГАУ, 1998.
3. Игнатьева А.В.,Максимцов М.М. Исследование систем управления. — М.:ПРИОР,2002. — 384 с.
4. Архипов Н.И. Исследование систем управления. - М.: ПРИОР,2002. — 384 с.
5. Малин А.С., Мухин В.И. Исследование систем управления. — М.: ГУ ВШЭ, 2002. — 400 с.
6. Мыльник В.В., Титаренко Б.П., Волочиенко В.А. Исследование систем управления. — М.: Академический проект, 2003. — 352 с.
7. Исследование систем управления / Коротков Э.М., ред. — М.: ИНФРА, 2003. — 176 с.
8. Коротков Э.М. Исследование систем управления. — 2-е изд. — М.:Дека, 2003. 336 с.
9. Мухин В.И. Исследование систем управления: Анализ и синтез систем управления. — М.: Экзамен, 2003.- 384 с.
10. Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. — М.,1987.
11. Учебная программа, методические указания и контрольные задачи/ Сост.В,М.Мишин.- М.:ГАУ, 1998.
12. Семь нот менеджмента, М.:»Дедал АРТ», 1996.
13. Питер Дойль. Менеджмент. Стратегия и тактика, М., 1999.
14. Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте. — М.: РДЛ, 2002. — 256 с.
15. Гоберман В.А., Гоберман Л.А. Основы производственного менеджмента: моделирование операций и управленческих решений. — М.: Юрист, 2002. — 336 с.
16. Мащенко В.Е. Системное корпоративное управление. — М., 2003. — 251 с.
17. Анфилатов В.С. Системный анализ в управлении. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 368 с.
18. Красовский Ю.Д. Архитектоника организационного поведения. — М.: ЮНИТИ,2003. — 334 с.
19. Бочаров В.В. Инвестиционный менеджмент: Краткий курс. — СПб,2002. –160 с.
20. Морозов Ю.П., Гаврилов А.И., Городнов А.Г. Инновационный менеджмент. — 2-е изд. — М.:ЮНИТИ, 2003. –471 с.
21. Э.А.Уткин. Управление фирмой, М.: «Акалис», 1996.
22. Финансы/ В.М.Родионова, Ю.Я.Вавилов, Л.И.Гончаренко и др./ Под ред. В.М.Родионовой. — М.: Финансы и статистика, 1995. 432 с.
23. Е.Стоянова. Финансовый менеджмент. — М.: Перспектива, 1995. — 194 с.
24. Карпова Т.П. Управленческий учет. Учебник для вузов. — М: Аудит ЮНИТИ, 1998. — 144 с.
25. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование- планирование. Теория проектирования экспериментов. Г.Железнодорожный М.О., ТОО НПЦ «Крылья», 1997. -400 с.
26. Управление качеством. Учебник под редакцией д.э.н. профессора С.Д.Ильенковой. М.-1999.
27. Развитие комплексной оценки управления качеством продукции/ П.Е.Беленький, М.А.Козориз, Ю.И.Кайфман и др.; отв.ред.С.Г.Галуза/ - Киев,1981.
28. Управление качеством продукции. Международные стандарты ИСО 9000 - ИСО 9004, ИСО 8402. - М.,1988 - 96 с.
29. Статистические методы повышения качества / Перевод с англ.: Под ред. Х.Кумэ. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 301 с.
30. Перекалина Н.С. Качество в системе маркетинга. М.: из-во «Система», 1991. — 154 с.