 |
Школа науки управления: количественный подход, экономико-математические модели, их место в современном менеджменте.
|
|
|
|
2.1 Основные теоретические особенности количественной школы управления
Основной предпосылкой возникновения количественной школы управления, на наш взгляд является усложнение самого процесса управления, что было обусловлено бурным научно – техническим прогрессом послевоенных лет.
Послевоенное производство сначала ориентировалось на удовлетворение массовых потребностей, а по мере их насыщения на удовлетворение специфических потребностей, которые формировали рынки небольшой емкости. Это послужило толчком к появлению предпринимательских структур, образованию большого числа малых и средних предприятий.
Ключевыми факторами успеха на рынке стали гибкость, динамичность, адаптивность к требованиям окружающей среды. Ученые начали активно разрабатывать идеи открытости организаций как систем. Усложнение среды потребовало разработки и применения способов принятия решений в ситуации неопределенности. Развитие математических наук, статистики, информатики, а также компьютерной техники явилось предпосылкой появления новой научной школы, которая получила название количественной, или управленческой.
Ключевой характеристикой науки управления (количественной школы) является замена словесных рассуждений и описательного анализа моделями, символами и количественными значениями.
Представители данной школы осваивали различные стороны, компоненты и элементы объекта управления с помощью количественных методов, разрабатывали соответствующие экономические, математические и логические модели.
Количественный подход к управлению заключается в применении статистических методов, моделей оптимизации, информационных моделей и методов компьютерного моделирования.
|
|
|
В годы Второй мировой войны эти разработки оформились в управленческую дисциплину, нацеленную на эффективное распределение ресурсов по системе целей – исследование операций. Использование ее рекомендаций способствовало победам антигитлеровской коалиции, например успешному форсированию Ла-Манша англо-американскими войсками.
После окончания Второй мировой войны многие количественные методы, использовавшиеся при решении чисто военных проблем, стали широко применяться в сфере бизнеса. Основное внимание в вопросах управления с середины 1960-х гг. уделялось проблемам, связанным с применением современных технических средств управления, использованием широко внедряемых ЭВМ и различного рода прикладных программ, экономико-математическим моделированием, разнообразными методами системного анализа.
Появилось множество работ по данным проблемам, которые и были объединены в количественную школу, или школу науки управления (не путать с научным менеджментом). Основой всех методов и подходов этого направления являются категории математики или других точных наук. Достаточно большое число научных работ было основано на методах исследования операций, поэтому данное направление в менеджменте может носить еще и такое одноименное название.
Проблемы, рассматриваемые в рамках количественной школы, сразу же стали популярными. В 1970-х гг. на Западе существовало около 100 периодических изданий по вопросам исследования операций. Более 20 высших учебных заведений США регулярно готовили специалистов соответствующего профиля, а на многих крупных фирмах действовали особые группы или отделы по исследованию операций. Основным толчком к началу этих исследований послужило осознание необходимости комплексного изучения и поисков единого решения для сложного процесса с ясно выраженной целью (операции), поскольку решения отдельных частей общей задачи оказывались изолированными процессами, между тем как практика требовала единства всех частных решений.
|
|
|
В основе количественной школы менеджмента лежит понятие модели.
Модель – это форма представления реальности.
Математическая модель – это описание какого-либо класса явлений, выраженное с помощью математической символики.
Основные этапы построения модели перечислены ниже.
1. Уточнение постановки задачи.
2. Формулирование законов, связывающих основные параметры объекта.
3. Запись в математических выражениях сформулированных закономерностей,
4. Исследование модели на основе сопоставления фактических показателей деятельности с расчетными по модели (теоретический и / или экспериментальный анализ).
5. Накопление данных об изучаемом объекте и корректировка модели с целью введения дополнительных факторов и данных, ограничений, критериев.
6. Применение модели для решения задач управления объектом.
7. Развитие и совершенствование модели.
2.2 Математическое моделирование
Математическое моделирование экономических явлений и процессов с целью оптимизации процессов управления - область научно-практической деятельности, получившая мощный стимул к развитию во время и сразу после второй мировой войны[1]. Эта тематика развивалась в рамках интеллектуального движения, связанного с терминами «кибернетика», «исследование операций», а позже – «системный анализ», «информатика».
Впрочем, имелась и вполне практическая задача - контроль качества боеприпасов, вышедшая на первый план именно в годы второй мировой войны. Методы статистического контроля качества приносят наибольший экономический эффект среди всех экономико-математических методов управления. Только дополнительный доход от их применения в промышленности США оценивается как 0,8 % валового национального продукта США, т.е. 24 миллиардов долларов (в ценах 2003 г.)[2].
Важная проблема - учет неопределенности. Основное место она занимает в вероятностно-статистических моделях экономических и социально-экономических явлений и процессов.
Особое место занимают имитационные системы, позволяющие отвечать на вопросы типа: «Что будет, если...?». Основа имитации (смысл которой мы будем понимать как анализ экономического явления с помощью вариантных расчетов) - это математическая модель. Имитационная система - это совокупность моделей, имитирующих протекание изучаемого процесса, объединенная со специальной системой вспомогательных программ и информационной базой, позволяющих достаточно просто и оперативно реализовать вариантные расчеты[3]. Таким образом, под имитацией понимается численный метод проведения машинных экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение сложных систем в течение продолжительных периодов времени, при этом имитационный эксперимент состоит из следующих шести этапов[4]:
|
|
|
1) формулировка задачи;
2) построение математической модели;
3) составление программы для ЭВМ;
4) оценка пригодности модели;
5) планирование эксперимента;
6) обработка результатов эксперимента.
Имитационное моделирование (simulation modelling) широко применяется в различных областях, в том числе в экономике.
Экономико-математические методы управления можно разделить на несколько групп:
· методы оптимизации;
· методы, учитывающие неопределенность, прежде всего вероятностно-статистические;
· методы построения и анализа имитационных моделей;
· методы анализа конфликтных ситуаций (теории игр).
Во всех этих группах можно выделить статическую и динамическую постановки. При наличии фактора времени используют дифференциальные уравнения и разностные методы.
Теория игр (более подходящее название - теория конфликта, или теория конфликтных ситуаций) зародилась как теория рационального поведения двух игроков с противоположными интересами. Она наиболее проста, когда каждый из них стремится минимизировать свой средний проигрыш, т.е. максимизировать свой средний выигрыш. Отсюда ясно, что теория игр склонна излишне упрощать реальное поведение в ситуации конфликта. Участники конфликта могут оценивать свой риск по иным критериям. В случае нескольких игроков возможны коалиции. Большое значение имеет устойчивость точек равновесия и коалиций.
|
|
|
В экономике еще 150 лет назад теория дуополии (конкуренции двух фирм) О.Курно была развита на основе соображений, которые мы сейчас относим к теории игр. Новый толчок дан классической монографией Дж. фон Неймана и О. Моргенштейна, вышедшей вскоре после второй мировой войны. В учебниках по экономике обычно разбирается «дилемма заключенного» и точка равновесия по Нэшу (ему присуждена Нобелевская премия по экономике за 1994 г.)[5].
Моделирование процессов управления предполагает последовательное осуществление трех этапов исследования. Первый - от исходной практической проблемы до теоретической чисто математической задачи. Второй – внутриматематическое изучение и решение этой задачи. Третий – переход от математических выводов обратно к практической проблеме[6].
В области моделирования процессов управления, как, впрочем, и в иных областях применения математики, целесообразно выделять четверки составляющих:
ЗАДАЧА – МОДЕЛЬ - МЕТОД - УСЛОВИЯ ПРИМЕНИМОСТИ.
Задача, как правило, порождена потребностями той или иной прикладной области. Вполне понятно, что при этом происходит одна из возможных математических формализаций реальной ситуации. Например, при изучении предпочтений потребителей у экономистов - маркетологов возникает вопрос: различаются ли мнения двух групп потребителей. При математической формализации мнения потребителей в каждой группе обычно моделируются как независимые случайные выборки, т.е. как совокупности независимых одинаково распределенных случайных величин, а вопрос маркетологов переформулируется в рамках этой модели как вопрос о проверке той или иной статистической гипотезы однородности. Речь может идти об однородности характеристик, например, о проверке равенства математических ожиданий, или о полной (абсолютной однородности), т.е. о совпадении функций распределения, соответствующих двух совокупностям[7].
Задача может быть порождена также обобщением потребностей ряда прикладных областей. Одна и та же математическая модель может применяться для решения самых разных по своей прикладной сущности задач.
Важно подчеркнуть, что выделение перечня задач находится вне математики. Выражаясь инженерным языком, этот перечень является сутью технического задания, которое специалисты различных областей деятельности дают специалистам по математическому моделированию.
Метод, используемый в рамках определенной математической модели - это уже во многом, если не в основном, дело математиков. В эконометрических моделях речь идет, например, о методе оценивания, о методе проверки гипотезы, о методе доказательства той или иной теоремы, и т.д. В первых двух случаях алгоритмы разрабатываются и исследуются математиками, но используются прикладниками, в то время как метод доказательства касается лишь самих математиков.
|
|
|
Ясно, что для решения той или иной задачи в рамках одной и той же принятой исследователем модели может быть предложено много методов.
Методологический анализ - первый этап моделирования процессов управления, да и вообще любого исследования. Он определяет исходные постановки для теоретической проработки, а потому во многом и успех всего исследования[8]. Анализ динамики развития методов моделирования позволяет выделить наиболее перспективные методы. В частности, при вероятностно-статистическом моделировании наиболее перспективными оказались методы нечисловой статистики.
Литература
.
1. Карпов А.В. Психология групповых решений. М.: Юрист, 2000.
2. Карпов А.В. Психология менеджмента. М.: Гардарики, 1999.
3. Карпов А.В. Структурно-функциональная организация процессов принятия групповых решений.// Вопросы психологии, 2004, №1. С. 130-136
4. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. - М.: Наука,1979.
5. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. - М., 2002. – С.132.
[1] Неуймин Я.Г. Модели в науке и технике. История, теория, практика. - Л., 1984. – С.67.
[2] Орлов А.И. Менеджмент. – М., 2003. – С.264.
[3] Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. – М., 1969. – С.89.
[4] Фомин Г.П. Математические методы модели в коммерческой деятельности: Учебник. - М., 2001. – С.324.
[5] Репин В.В., Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению: Моделирование бизнес-процессов. – М., 2005. - 2-е изд. – С.234.
[6] Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. - М., 2002. – С.130.
[7] Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. - М., 2002. – С.132.
[8] Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. – М., 1969. – С.65.
|
|
|
