Sensitivity analysis (анализ чувствительности)

Модели, многократно задающие вопросы «что-если» для определения влия­ния на результаты изменений одного или более факторов.

Лицо, принимающее решение — ЛПР, — может изменить условия (путем вво­да, например, повышенных затрат на сырье или появление на рынке нового кон­курента с более низкими ценами) для определения того, каким образом новые условия могут повлиять на продажи. Компании часто используют такие про­граммные средства для выполнения специальных функций, реализуемых моде­лями финансового анализа и анализа степени риска.

Наиболее широко используются модели анализа чувствительности, в рамках которых неоднократно задается вопрос «что-если», и определяющих влияние изменений одного или более факторов на конечные результаты. Анализ «что-если» (основанный на известных или предполагаемых условиях) позволяет пользователю, изменяя некоторые значения, проверить результаты, чтобы луч­ше предсказать последствия, если произойдет изменение этих значений. Что произойдет, если поднять цену на 5% или увеличить рекламный бюджет на $100 тыс.? Что произойдет, если сохранить те же цену и рекламный бюджет? Для этой цели часто используются электронные таблицы, как, например, Microsoft Excel или Lotus 1-2-3 (рис. 13.2). Программными средствами для обратного анализа чувствительности пользуются с целью определения ответов на следующие воп­росы: «Если я хочу в следующем году продать 1 млн ед. продукции, то насколько следует уменьшить цену изделия?»

Пользовательский интерфейс СППР обеспечивает удобное взаимодействие между пользователями системы и инструментарием СППР. Удобный в работе и гибкий графический пользовательский интерфейс поддерживает диалог между

пользователем и СППР. Пользователями СППР могут быть менеджеры или слу­жащие, не желающие изучать сложный инструмент, поэтому интерфейс должен быть интуитивно понятным. В настоящее время большинство систем СППР стро­ится на основе web-интерфейса и использует его простоту, комплексность дей­ствия и возможности персонализации и настройки. Для успешного построения системы СППР требуется высокий уровень пользовательского участия, а также прототипирование для проверки соответствия требованиям.

Приложения СППР и киберкорпорация

Системы СППР могут различным образом применяться для поддержки приня­тия решений. В табл. 13.2 приведены примеры систем СППР, применяющиеся в известных организациях. Дата- и модель-ориентированные системы СППР ста­ли достаточно мощными и сложными, предоставляют многокомпонентную ин­формацию для принятия решений, позволяющую фирме точнее координировать как внутренние, так и внешние бизнес-процессы. Некоторые из этих СППР по­могают компаниям улучшить управление цепочкой поставок или спланировать сценарии для изменения бизнес-условий. Они могут также использоваться для точного регулирования отношений с клиентами. Некоторые системы пользуются данными всей компании, предоставленными системами предприятий. В настоя­щее время СППР также могут использовать интерактивные возможности Web для предоставления инструментов поддержки принятия решений как служащим, так и клиентам.

Для иллюстрации диапазона возможностей СППР отметим некоторые успеш­ные приложения СППР. Описанные далее в этой главе системы управления це­почкой поставок: фирм San Miguel и IBM, уже упоминавшаяся система планиро­вания производственной мощности CAPS фирмы IBM, система моделирования бизнеса Pioneer Natural Resources — это примеры модель-ориентированных си­стем СППР. Описанные далее в этой главе система сегментации клиентов Royal

Принятие решений по капиталовложениям

Ваша фирма Wilmington Tool and Die Corporation обсуждает покупку четырех новых рабочих станций САПР на общую сумму $250 тыс. для повышения про­изводительности путем эффективного превращения чертежей новых штам­пов в готовую продукцию с меньшим числом дефектов. Вы полагаете, что эти инвестиции увеличат чистый доход фирмы на $60 тыс. в год за пятилетний период, сократив издержки производства. По истечении пяти лет ваша фирма планирует продать рабочие станции за $50 тыс. Сумма, возвращаемая фир­мой после продажи использованного оборудования, называется его ликвид­ной стоимостью.

Вы хотите оценить эти расходы для принятия решения об удачности этих инвестиций. Капиталовложение считается удачным, если оно по крайней мере дает ту же норму прибыли от вложенных денег, что и инвестиции, сделанные во что-либо другое, например в банк, по определенной процентной ставке, заданной фирмой.

Повторите приведенное в гл. 11 обсуждение методов составления смет ка­питальных вложений и их окупаемости для инвестиций в информационные си­стемы. В следующей таблице показаны результаты использования метода приведения к чистой текущей стоимости для инвестиций фирмы Wilmington в новое САПР-оборудование. Общий поток наличности — это сумма произве­денной инвестициями дополнительной прибыли и ликвидационной стоимо­сти оборудования.

Чтобы рассчитать возврат от инвестиций в сегодняшних ценах, нужно сна- | чала вычислить текущую стоимость общего потока наличности от нового обо­рудования, обесцененного по существующей процентной ставке ссуды. Тогда начальная покупная цена оборудования в сегодняшних ценах вычитается из текущей стоимости общего потока наличности от инвестиций для получения чистой приведенной стоимости инвестиций. Если она положительна, то инве­стиции дают отдачу, а если отрицательна — следует отказаться от них.

В таблице показаны результаты вычислений в предположении, что процент­ные ставки равны 8%, а инвестиции ежегодно дают фирме $60 тыс. дополни­тельной прибыли. Поскольку инвестиции весьма чувствительны к изменениям в процентных ставках и экономическим условиям, в расчеты добавлен анализ чувствительности для определения, является ли станок хорошей инвестици­ей для широкого диапазона ситуаций. В таблице показано влияние на чистую

Bank of Canada и система анализа клиентов Della.com — это примеры ориентиро­ванных на данные СППР. Также будут изучены некоторые приложения геоин­формационных систем (ГИС), относящихся к специальной категории СППР для визуализации географических данных.

Применение СППР для управления цепочкой поставок

Принятие решений относительно цепочки поставок означает определение «кто, что, когда и где» закупает, транспортирует материалы и элементы через произ­водство продукции, распределение и поставку этих товаров клиентам.*Система СППР позволяет менеджерам всесторонне исследовать эту сложную цепочку

приведенную стоимость, если процентная ставка и годовой доход от использо­вания нового оборудования ниже или выше первоначальных предположений.

1. Какое решение следует принять руководству компании: принять или от­клонить эти инвестиции? Обоснуйте ответ.

2. Какие другие переменные или обстоятельства помимо процентной став­ки и дополнительной прибыли, произведенной новым оборудованием, также могут повлиять на возвращение от инвестиций?

3. Какие другие действия может предпринять управление, чтобы гаранти­ровать наличие прибыли на инвестированный капитал?

и найти среди огромного числа альтернатив оптимальные комбинации «эффек­тивность—стоимость». Главная цель управления может состоять в уменьшении полной стоимости при увеличении скорости и точности удовлетворения заказов клиентов. В «Окне технологий» показано, каким образом IBM использует систе­му СППР для управления цепочкой поставок.

Корпорация San Miguel Corporation использует систему СППР для управле­ния цепочкой поставок, распределяющей более 300 таких видов продукции, как пиво, ликер, молочные продукты и фуражное зерно, по всему архипелагу Филип­пин. Система Production Load Allocation ояределяет объем продукции, выпуска­емой каждой линией бутылочного разлива, и распределение продукции по скла-

дам. Эта система согласует стоимость выполнения заказа, издержки на транспор­тировку и затраты на покрытие дефицита с учетом частоты поставок и минимально­го числа заказов, в результате ежегодно экономит компании $180 тыс. (затраты на хранение товарно-материальных запасов). Система СППР может создать оп­тимальные планы распределения производства, основанные на минимизации затрат или на максимизации прибыли. Система корпорации San Miguel также позволяет перераспределять поставки и складские мощности для устранения диспропорции по вместимости и потребности. Менеджеры используют информа­цию системы для передачи большей части материально-технического обеспече­ния корпорации San Miguel сторонним поставщикам-логистам, чтобы ее собствен­ные грузовики для доставки продукции могли использоваться эффективнее. Компания установила, что только в одной столице Филиппин (Манила) это по­зволило уменьшить на 43% количество маршрутов, обслуживающих торговые районы (del Rosano, 1999).

Применение СППР для управления взаимоотношениями с клиентами

Системы СППР в целях управления взаимоотношениями с клиентами использу­ют проходку данных (для принятия решений о ценообразовании, сохранении клиентов, доле рынка и новых потоках дохода). Эти системы обычно объединяют информацию о клиентах, поступившую из множества систем, в крупные храни­лища данных и используют различные аналитические средства для ее разбиения на крошечные сегменты для индивидуального маркетинга (рис. 13.3). В «Органи-

зационном окне» будет показано, каким образом банк Royal Bank of Canada из­влек выгоду от использования СППР для этой цели.

Некоторые из СППР для управления взаимоотношениями с клиентами ис­пользуют данные, собранные из web-источников. В гл. 9 было описано, каким об­разом каждое действие, предпринимаемое посетителем некоторого web-сайта, заносится в журнал регистрации этого web-сайта. Компании могут хранить эти данные в web-домах (гл. 9) и осмысливать эти данные для ответа на вопросы, на­пример о том, что покупают клиенты и какая реклама вызывает наибольший тра­фик. Эти результаты помогают компаниям эффективнее проводить программы маркетинга, перепроектировать web-сайты с целью оптимизации трафика и де­литься с посетителями web-сайта персонифицированным опытом закупки. После анализа данных о трафике своего web-сайта компания 5maiterKids.com установи­ла, что многие посетители остались недовольны, поскольку поиск такой популяр­ной игрушки, как «Pokemon», закончился сообщением «результаты не найдены». После этого компания доработала свой web-сайт для автоматической демонстра­ции некоторых продаваемых ею изделий.

Другие СППР объединяют данные о транзакциях web-сайта с данными из си­стем предприятий. Как бюро подарков и накопитель Списка пожеланий Della.com переписывает данные о заказах на закупку из своей корпоративной системы и се­тевых журналов регистрации в хранилище данных клиентов. Используется про­граммное средство маркетингового анализа Epiphany для определения тенденций клиента, например откуда клиенты прибывают, как долго они задерживаются на сайте и какие рекламные средства привлекают самых выгодных клиентов. Сайт Della.com начинал деятельность как свадебное бюро, но оказалось, что постоян­ные клиенты более сезонны, чем первоначально предполагалось. В соответствии с этим руководство превратило web-сайт в широко известное бюро подарков.

Применение СППР для моделирования бизнес-сценариев

Ранее были описаны возможности управляемых моделями СППР для проведе­ния анализа по принципу «что—если» проблем в некоторых сферах деятельности фирмы. Системы СППР с весьма мощными возможностями анализа «что-если» и моделирования предназначены для имитации бизнес-сценария в целом. Подоб­ные СППР используют информацию из внутренних и внешних источников, по­могая менеджерам адаптировать стратегию к постоянно изменяющемуся множе­ству условий и переменных.

Например, в нефтегазовой промышленности насчитывается ряд переменных, связанных с работой энергетической компании, включая затраты на освоение и издержки производства, долей газа и нефти в месторождении. Большое количе­ство и сложные связи между этими переменными мешают менеджерам опреде­лить рентабельность в отношении стоимости их бизнес-решений. Руководство компании Pioneer Natural Resources (PNR) из Лас-Колинас (штат Техас) приняло решение о разработке СППР, способной предоставить более точную информа­цию, используемую для принятия таких решений.

В 1995 г. эксплуатационники PNR начали устанавливать все переменные управ­ления и схематически представлять все^бизнес-процессы компании с целью со­здания модели, отражающей влияние на бизнес изменений одной или более этих

I Банк Royal Bank полагается на ориентированную на данные СППР

«Прошли те времена, когда мы имели массовый приток клиентов, ежемесячно одинаковым образом обслуживаемых или получающих однотипные предло­жения», — говорит Шонин Брудер (Shauneen Bruder), главный вице-прези­дент североамериканского филиала банка Royal Bank of Canada. Вместо того чтобы посылать клиентам одинаковую маркетинговую информацию, Royal Bank для сегментации клиентов разработал СППР, составляющую сообщения для достаточно маленьких групп людей и предлагающую им товары, услуги и цены, наиболее для них привлекательные. Сегментация клиентов Royal Bank настолько эффективна, что позволяет достичь реактивности до 30% в кампа­ниях по организации и стимулированию сбыта по сравнению со средним для банковского дела показателем 3%.

Лежащая в основе этой СППР-системы технология базируется на объеди­нении данных из различных систем организации в хранилище данных. Глав­ная база данных клиентов Royal Bank — это файл ее маркетинговой инфор­мации (marketing information file, MIF). База данных содержит даже данные о транзакциях клиентов. Файл MIF получает данные из каждого заполненного I клиентом документа, а также данные из текущих счетов, кредитных карточек и корпоративных систем и систем для составления счетов Royal Bank. В рас­поряжении аналитиков банка есть широкий диапазон инструментов, поскольку они имеют доступ к файлу MIF, включая программное средство анализа дан­ных, SAS.

Запрашивая информацию в базе данных, аналитики могут идентифициро­вать клиентов по товарам, которые они могут купить, и вероятности их ухода из банка, а потом объединить эти данные с демографическими сведениями из внешних источников. Затем Royal Bank выделил одного или группу выгод­ных клиентов, которые, похоже, собираются уйти из банка. Для выявления та- |

переменных. Для корпорации Powersim из Херндона (штат Виржиния) компания PNR разработала прототип СППР, использующий Powersim как инструментарий имитационной разработки. Сначала эксплуатационники PNR проверили опыт­ный образец для моделирования нестабильного подразделения Gulf Coast фирмы PNR, имевшего весьма продолжительные производственные циклы.

Компания использует Powersim для создания модели планирования сценария и анализа «что-если». Например, моделируя с помощью Powersim различные сцена­рии, руководство PNR может определить, насколько больше нужно заплатить не­которой обслуживающей фирме, чтобы раньше запустить производство и полу­чить прибыль. Powersim работает на ПК под управлением Windows, использует программы электронных таблиц Microsoft Excel и программные средства базы данных Access для ввода и вывода значений бизнес-переменных.

Руководство компании уверено, что каждое из ее пяти подразделений потен­циально может поднять доходы на 25-40%, используя Powersim для моделиро­вания сценариев и упорядочения бизнес-переменных. Кроме того, технология моделирования обеспечивает руководство инструментарием, позволяющим на­ходить необходимые действия, требуемые для достижения желательного бизнес-

ких клиентов банк исследует банковское сальдо клиента (слишком низкое с не­давних пор), платежи по кредитным карточкам (также количественно умень­шившиеся и, возможно, оплачиваемые позднее, чем в прошлом) и депозиты (ставшие спорадическими). Эти признаки могут указать на клиента, недавно потерявшего работу, но они также могут выделить выгодного клиента, готовя­щегося перейти в другой банк. Используя свои обширные накопленные дан­ные, Royal Bank может быстро установить, прибылен ли бизнес этого клиента. Это делается путем исследования прошлого и текущего баланса, используют кредитный лимит Royal Bank и ссуду на покупку автомобиля или закладные банка. Кроме того, исходя из образа жизни и данных о семье определяется, что этот клиент на данном жизненном этапе, вероятно, будет нуждаться в кре­дитовании или в других услугах банка.

Идентифицировав такого клиента(ов), отдел маркетинга банка может сфор­мировать пакет таких привлекательных и дешевых банковских услуг, как бан­ковские ycnvrw, предоставляемые через Интернет, оплата счетов, неогра­ниченный доступ в режиме ATM, ограниченное количество разветвленных транзакций всего за $9,95 в месяц. Банк знает, что клиенты, использующие такой пакет услуг, остаются с банком почти натри года дольше, чем клиенты, не имеющие такого пакета. Если клиент не удовлетворен некоторым пакетом, служба маркетинга может сформировать пакет по индивидуальному заказу. Банк Royal Bank связывает свою базу данных клиентов и наследственные си­стемы с Web, поэтому он может предложить клиентам пакеты услуг в интер­активном режиме, поскольку они получают доступ к своим счетам через Ин­тернет.

Информация к размышлению. Каким образом клиентская система СППР банка Royal Bank изменила способ управления бизнесом?

Источники: Mehdith Wilson. «Slices of Life», CIO Magazine, August 15, 2000; Alan Radding. «Analyze Your Customers», Datamation, September 25, 2000.

...,.,„„,,,„.„....,.,.„.„,......_L..,._LJl,.............................,„,,„»......,.........................„,„,„„.....,,r._l...ui,₎nr.i.._J._l.,4_l,i._U,r₁n,.,..,.rn................„,-............................i-ti

результата, и моделировать последствия каждого рассматриваемого бизнес-реше­ния (Baldwin, 1998).

Геоинформационные системы

Геоинформационные системы (ГИС) — это специальная категория систем СППР, способных анализировать и отображать данные для планирования и принятия решений, используя оцифрованные карты. Программные средства могут соби­рать, хранить, управлять и отображать географически взаимосвязанную инфор­мацию, ассоциируя данные с точками, линиями и областями на карте. Таким образом, ГИС может использоваться для поддержки принятия решений, требу­ющих знаний о географическом распределении людей или других ресурсов, в на­учных исследованиях, управлении ресурсами и проектировании застройки. На-

⇐ Предыдущая108109110111112113114115116117Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: