Формализация процессов принятия решений в MRP производится с помощью различных методов исследования операций. На основе математических моделей, информационного и программного обеспечения имеется возможность реализовать функции расчета потребности в сырье и материалах, формирования графика производства и др. и выдавать на печать или на дисплей с различной периодичностью выходные формы. [c.23]
Подобная формализация и упорядочение информационной основы принятия решений позволяют в некоторой степени предотвратить выбор рутинного или излюбленного варианта действия. Необходимо сказать, что базисная модель принятия решений пригодна для обеспечения управленческой работы на самом высшем уровне управления экономикой, где в специфических [c.45]
Модели принятия решений поддерживают в первую очередь количественный анализ хозяйственных процессов. Означает ли это уменьшение роли или пренебрежение качественным анализом в процессе решения экономических задач Ни в коем случае Модели позволяют легче пройти этапы рутинного анализа—вплоть до их автоматизации. В результате высвобождается время субъекта управления для творческого качественного анализа, результаты которого являются основой дальнейшей формализации процесса подготовки управленческих решений. Качественный анализ продвигается вглубь и вширь, оставляя познанные области процесса для модельных описаний. Изменение качества внешних и внутренних условий хозяйствования обусловливает повторный качественный анализ и соответствующую корректировку моделей всего процесса решения управленческих задач. Развитие количественного анализа содействует развитию качественного анализа и, следовательно, повышению уровня управленческой работы. [c.60]
На уровне основного звена управления экономикой— объединений и предприятий—мы имеем дело с управлением процессами, относительно хорошо познанными и структурированными посредством систем учетных показателей и анализа хозяйственной деятельности. Это означает, что на данном уровне гораздо больше возможностей формализации управленческих процессов и применения моделей принятия решений. В этих целях и разработана обобщенная модель, соответствующая по своей структуре этапам анализа хозяйственной деятельности на предприятиях. Анализ отклонений фактических результатов реализации принятых решений от прогнозируемых по модели значений является, с одной стороны, основой для углубления процесса познания сущности управляемых процессов, с другой — основой для дополнения или корректировки моделей. [c.63]
Поскольку ученые, кажется, не могут прийти к соглашению по поводу единого, лучшего подхода, руководители компании вынуждены сами заниматься стратегическим планированием, прилагая все усилия, используя комбинацию опыта, интуиции и надежды. Соблюдение установленных норм данного процесса зависит от степени сложности товара/рынка, размера организации, а также степени турбулентности окружающей среды. Другими словами, степень формализации будет отчасти зависеть от доминантной модели принятия решений в организации. [c.774]
Классический кредитный анализ традиционно применяется банками для оценки кредитоспособности заемщика на основе таких показателей, как деловая репутация, размер капитала, уровень финансового рычага , колебания рентабельности, предлагаемое обеспечение и т. д. Однако проведение такого рода анализа требует больших затрат времени и средств на оплату труда квалифицированных экспертов. Поэтому банки стали склоняться к формализации процесса принятия решений по кредитованию, а с появлением современных математических методов неплатежеспособность стала предметом серьезных статистических исследований. Большинство исследований в этой сфере были построены на использовании дискриминантного анализа. Одна из наиболее успешных работ в этой области принадлежит Альтману, который опубликовал в 1968 г. описание своей Z-модели , получившей широкую известность и применение на практике. [c.342]
Повышение надежности и эффективности плановых и управленческих решений связано с формализацией в математических моделях множества различных факторов, влияющих на конечные результаты оптимизации. К числу таких факторов следует, прежде всего, отнести вероятностный характер технико-экономической информации, используемой для оценки состояния производственных систем в процессе принятия решений. Недостаточная достоверность исходной информации о состоянии внешней среды объектов управления и их внутренних взаимосвязях для различных типов производств имеет различную физическую природу. [c.50]
Соотношение формального и неформального аспектов разработки управленческого решения ве обусловлено как развитием математического аппарата и технических средств, так и формализацией процессов человеческого поведения. При всей сложности последнего уже имеются модели принятия ] уровне. На основе изучения природы биологических процессов разработаны нейронные механ] организме (мозге) человека при процедуре принятия решений [14]. Ярким подтверждением этому явл чемпиона мира Г.Каспарова с искусственным интеллектом. [c.18]
В построении математической модели вместе с ЛПР активно участвуют как исследователи (специалисты в области принятия решений), так и эксперты (специалисты в той области, которой принадлежит решаемая задача). Как правило, именно благодаря совместным напряженным усилиям указанных лиц удается построить приемлемую математическую модель, которая, с одной стороны, адекватно отражает конкретную ситуацию и с другой — допускает наилучшее решение за обозримое время. Этот первый этап, на котором происходит формирование математической модели этап формализации), невозможно запрограммировать заранее. Здесь многое зависит от опыта и интуиции всех участвующих сторон (не зря существует такое словосочетание как искусство формализации, отражающее исключительную сложность этого этапа). [c.152]
При разработке необходимого состава показателей для действующей организации проводится анализ сложившихся информационных потоков. Для проведения этого анализа ЦЭМИ и ряд других организаций разработали несколько методов от простейших графических до построения динамических информационных моделей, ориентированных на ЭВМ. Применение этих методов позволяет выявить избыточные и дублируемые показатели в системе, неоправданно сложные маршруты движения документов и на этой основе спроектировать новые, более рациональные потоки информации. Правда, подобные методы трудно применить к документам, содержащим литературный (канцелярский) текст. Малая формализация этих документов требует особой разработки методов анализа содержащейся в них информации для создания нормативных требований к составу информации, необходимой для принятия решений. Однако мы не будем углубляться в этот вопрос, а обратимся к методам разработки форм документов, так как в большинстве серьезных работ по этому вопросу даются лишь общие направления. [c.120]
За рубежом в последнее время приступили к реализации экологически осознанной концепции руководства и управления современными предприятиями, банками, организациями и фирмами, к созданию и внедрению в практическую деятельность комплексной методологии принятия решений по уменьшению разнообразных видов риска, сопровождающих производственно-хозяйственную и интеллектуально-управленческую деятельность субъектов рынка и лиц, принимающих решения, которая базируется на принципе оптимального соотношения эффект — затраты — риск с учетом многочисленных и противоречивых целей и критериев качества. Подобная постановка проблемы требует формализации социо-техно-экономических взаимосвязей существующих организационно-производственных систем и создания на их основе адекватных оптимизационных математических моделей, отражающих сущность и особенности современных социо-техно-экономических систем. [c.525]
Мы рассмотрели наиболее общие подходы к формализации процесса принятия управленческих решений, во-первых, сделав акцент на моделях имитационного характера, и во-вторых, безотносительно к тому, принимаются ли эти решения в отношении инвестиционных проектов или в какой-то другой области. В частности, метод построения деревьев решений весьма полезен в управленческом учете и, особенно, анализе на рынке ценных бумаг. Более подробно с возможностями этого метода, как в теоретическом, так и в практическом аспектах, можно ознакомиться по имеющейся оригинальной и переводной литературе [10,18,25]. [c.16]
С точки зрения аналитических потребностей высших уровней управления экономикой в теории принятия решений разработано достаточно средств формализации управленческих задач. Эти средства позволяют поддерживать такие прогрессивные принципы управления, как системность и многовариантность анализа, учет неопределенности развития условий хозяйствования, экономического риска, комплексность учета экономических, социальных и других последствий реализации решений. Уже применение базисной модели существенно содействует последовательной реализации данных принципов в процессе принятия решений. Модели упорядочивают связи между отдельными этапами подготовки решения управленческих задач, содействуют повышению системности и комплексности анализа. Упорядочение межэтапных связей позволяет также уточнить сущность и роль каждого отдельного этапа в процессе принятия реше- [c.62]
Условия определенности имеют место при наличии полной и достоверной информации о проблемной ситуации, целях, критериях, ограничениях, результатах реализации каждого альтернативного варианта решения. На практике такие условия встречаются не часто при принятии управленческих решений. Для этих условий возможна формализация на основе применения математических моделей и методов нахождения оптимального решения задачи принятия решения. [c.128]
Опыт применения в нефтеперерабатывающей промышленности детерминированных моделей, формализация которых осуществлялась в основном на базе методов линейного программирования, показал объективную необходимость привлечения аппарата нелинейного и стохастического программирования для повышения адекватности математического описания нефтеперерабатывающих производств реальным условиям принятия и реализации планово-управленческих решений. [c.3]
Формализация задач 1—5 в получивших широкое распространение моделях внутризаводского и регионального планирования осуществляется в предположении стабильности и детерминированности внешних и внутренних связей и условий реализации производственных процессов. В связи с этим необходимо отметить, что производственно-хозяйственная деятельность нефтеперерабатывающих предприятий и комплексов в большинстве случаев протекает в вероятностных условиях, когда принятие и реализация плановых и управленческих решений осуществляются при неполноте технико-экономической информации о состоянии внешней и внутренней сред. [c.13]
Формализация таких проблем, структурирование связанных с ними количественных данных составляют первый и важнейший этап работы менеджера с количественными методами - этап формулировки количественной модели управления. Разумеется, при этом невозможно избежать использования математической терминологии, обозначений, ключевых математических концепций и результатов. Однако автор стремился представить все это как знакомство с необходимыми элементами специального языка, без которого невозможно понимание формулировки количественной модели проблемы и применение полученных результатов для принятия управленческого решения. [c.16]
Определение организации предусматривает необходимость формального координирования взаимодействия участников. Структура организации определяет, каким образом должны быть распределены задачи управления, каковы формальные координирующие механизмы и модели взаимодействия. Для нее характерны комплексность, формализация и уровни принятия управленческих решений (рис. 3.27). [c.89]
Широкое распространение в мире получила система методов управления проектами, известная в России под названием сетевое планирование и управление (СПУ). Аппарат СПУ предназначен для решения двух основных проблем формирования календарного графика выполнения работ проекта и принятия эффективных решений в процессе его реализации. Эффект, достигаемый при использовании системы СПУ, обусловлен формализацией структуры проекта и количественным выражением его параметров, в первую очередь — временных. Это позволяет использовать строгий математический аппарат и средства вычислительной техники для анализа и синтеза сетевых графиков проектов. Система СПУ — один из наиболее известных примеров использования математического аппарата к решению задач экономико-управленческого характера. Она основана на графическом представлении комплекса работ в виде сетевой модели проекта, которая отражает логические последовательности и взаимосвязи между отдельными работами. Для формального отображения сетевых моделей применяется математический аппарат теории графов. [c.120]
Кроме того, каждый экономико-математический метод или подход акцентирует внимание, как правило, на определенной методике формализации конкретной задачи, определенных постулатах или аксиомах, принятых для данного метода. Например, метод линейного программирования с использованием системы алгебраических уравнений, неравенств и целевой функции позволяет находить оптимальные решения при заданных ограничениях. В этот математический аппарат трудно ввести понятия случайности, или вероятности, надежности или самоорганизации объекта. Точно также не представляется возможным ввести в эконометрические модели понятия цели управления, стратегии из теории игр и т.п. [c.14]
Формализация математической модели требует достаточно глубоких знаний системы, так как надо обосновать не только то, что должно войти в модель из модели концептуальной, но и то, что может быть отброшено без существенных искажений результатов моделирования (с целью упрощения модели). Основная проблема при создании математической модели заключается в нахождении компромисса между простотой модели и ее адекватностью исследуемой системе. Очевидно, что процесс разработки математической модели никогда не может быть полностью формализован. Поэтому разработчик модели должен принимать решение об исключении того или иного элемента из модели, руководствуясь своими знаниями системы, опытом разработки подобных моделей, а также оценочными расчетами. Именно в связи с этим принято считать, что моделирование является не только наукой, но и искусством. [c.26]
Система организации производства и материально-технического обеспечения "толкающего" типа (см. [С 94]). Система МРП (известная также под названиями МРП-1 и малая МРП) была разработана в 60-е годы. Создание системы МРП совпало с массовым распространением вычислительной техники. Благодаря разработке усовершенствованных вычислительных комплексов (системы ИБМ-360, ИБМ-370 и др.) впервые появилась возможность согласовывать и оперативно корректировать планы и действия снабженческих, производственных и сбытовых звеньев в масштабе фирмы с учетом постоянных изменений в реальном масштабе времени. Планы снабжения, производства и сбыта в системе МРП могут согласовываться в среднесрочной и долгосрочной перспективе, обеспечивается также текущее регулирование и контроль использования производственных запасов. Информационное обеспечение системы МРП включает данные плана производства (в специфицированной номенклатуре на определенную дату), файл материалов (данные на основе плана производства и включающие специфицированные наименования необходимых материалов с указанием их количества в расчете на единицу готовой продукции с классификацией по ряду признаков, в том числе сырье, детали, сборочные узлы), файл запасов (данные по необходимым для выполнения плана производства материальным ресурсам, как по имеющимся на складе, так и заказанным, но еще не поставленным, по срокам выполнения заказов, страховым запасам и др.). Формализация принятия решений в системе МРП производится с помощью различных методов исследования операций (см. [И 67]). На основе математических моделей, информационного и программного обеспечения имеется возможность решать ряд задач, в том числе расчет потребности в сырье и материалах, формирование графика производства и др. Система МРП широко распространена в промышленно развитых странах. В конце 80-х годов в США ее использовали или предполагали использовать большинство фирм с объемом продаж свыше 15 млн. долл. в год, в Великобритании - каждое третье производственное предприятие. Однако система МРП требует значительных затрат на подготовку первичных данных и предъявляет повышенные требования к их точности. Система МРП, ориентированная в первую очередь на решение задач материального учета и расчета потребности в сырье и материалах, не обеспечивает достаточно полного набора данных о других компонентах производственного процесса. Эти и другие недостатки системы обусловили необходимость ее совершенствования, разработку новой системы, известной под названием МРП-2 (см. [М 127]). Система МРП в настоящее время широко используется в комбинации с элементами системы Капбап (см. [К 13]). [c.185]
Заканчивая рассмотрение примера, отметим, что приведенная методика не является единственной и бесспорной. Она может быть существенно усложнена. В частности, вполне обоснованным могло бы быть прогнозирование безнадежных долгов, что нетрудно учесть при формулировании условия (1). Рассмотренная модель может быть дополнена субмоделями по прогнозированию, например, затрат на сырье и материалы по видам продукции. Наконец, подобные расчеты целесообразно выполнять в рамках имитационного моделирования, варьируя параметры (темп инфляции, изменение цен на сырье, темп наращивания объемов производства и т. п.). Будучи достаточно трудоемкими при ручной обработке информации, эти расчеты достаточно легко могут быть формализованы и выполнены в среде электронных таблиц, например, с помощью пакета типа Mi rosoft Ex el. Кроме того, не следует смущаться отсутствием пресловутой точности расчетов , равно как и наличием определенной условности в формализации модели. Подобные условности являются неизбежным спутником любых расчетов прогнозного характера. Важно помнить о том, что в такого рода расчетах нужна не точность, а выявление тенденций, при этом сами методики и получаемые в результате их применения результаты являются лишь некоторой материальной основой для принятия управленческих решений финансового характера. [c.230]
По мере накопления и обобщения опыта применения экономико-математических методов в нефтеперерабатывающей промышленности углубляется структуризация и формализация процессов принятия плановых и управленческих решений, повышается адекватность математических моделей объектам и процессам. Наибольшие успехи в этой области достигнуты при описании процесса принятия плановых решений в условиях полной определенности. В то же время необходимо отметить, что в Ьольшинстве случаев принятие и реализация решений происходят в условиях неполноты технико-экономической информации. [c.14]
Формализация математических моделей связана с рядом технических трудностей, успешное преодоление которых и определяет в конечном счете как адекватность описания моделирующего объекта, так и оптимальность принятых решений. К их числу относятся 1) выделение из значительного числа особенностей варьируемых параметров технологических процессов исследуемого объекта основных, причем в приемлемом для намеченного к применению метода оптимизации количестве 2) условная классификация выделенного множества параметров на определяющие и определяемые. Например, в аппроксимационной модели комплекса НПП (2.48) —(2.52) определяемыми параметрами являются переменные xkr, остальные параметры — определяющие. Нетрудно понять, что в зависимости от способа осуществления этого процесса модель оптимизации примет тот или иной вид. [c.46]
Третье направление моделей разработки решений основано на использовании теории игр. Данная условиях конфликтных ситуаций либо при принятии коллективных (совместных) решений. Основе выбор отправной точки (гарантирующего решения), с которой начинается совместная выработка лучш принцип этой теории - минимакс. Схема теории игр описывает принципы принятия решений практических ситуаций инновационного характера. Игра возможна с любым числом участников и р информированности. Формализации подвергаются лишь правила игры, а не поведение игроков. [c.50]
Одной из важнейших составляющих ИАСУ производством является информационная поддержка принятия решений, основанная, в частности, на использовании знаний. В качестве моделей представления знаний в настоящее время используются семантические сети, фреймы (вычислительные фреймы и вычислительные модели), продукционные правила, логические модели, аксиоматические модели и т. д. В связи с тем, что в СППР используются и хранятся разнородные знания, для их формализации используют интегрированную модель, включающую интенсиональную, экстенсиональную и процедурную составляющие. Интенсиональная со- [c.565]
Развитие аппарата современной математики вызывается практическими соображениями, связанными с распространением математических моделей и методов в самых различных сферах науки. Объекты, к которым сейчас применяются математические идеи, намного сложнее привычных объектов, традиционно изучавшихся математическими методами. Большая сложность новых объектов делает невозможным и нереальным решение задачи полной формализации протекающих в них процессов. Даже вероятностные модели оказываются слишком точными для подобных объектов и не могут быть построены из-за отсутствия нео бходимой статистической информации. Центральным звеном управления в этих новых объектах, как правило, является человек, характеризующийся всей гаммой потребностей, мотивов и целей, недоступных для полного анализа даже ему самому. Принятие решений в этих условиях происходит в многообъектной, многофункциональной системе, содержащей неопределенности, неизбежно связанные с человеком, его психикой, поведением. Они по необходимости должны носить многопараметрический, многокритериальный характер, основываться на анализе информации, который позволял вы находить достаточно рациональные решения, касающиеся (Производственных процессов, научных экспериментов, исследовательских разработок -и т. п. Но опыт кибернетики свидетельствует о том, что достигнуть этого довольно трудно. Отсюда оживленные поиски новых подходов и новых математических средств. Одним из направлений, в которых ныне активно ведется поиск, является теория нежестких объектов — размытых множеств, нечетких алгоритмов, расплывчатых понятий и т. п. [c.166]
Глава 14 не связана с ИИ, она посвящена нелинейной статистической модели Веге (Vaga, 1991). Эта модель, тем не менее, представляет собой попытку описания психологии человеческих групп на рынках количественными методами. Глава 15 охватывает взаимоотношения межд) двумя областями изучения. Поведенческие финансы эмпирически изучают процессы принятия решений инвесторами. Нечеткая логика математически моделирует пути принятия решений людьми. Две этих области дополняю1] друг друга, однако видимой попытки формализации их связи не существует. В главе 15 предпринимается такая попытка. В главе 16 рассматривается ряд практических применений нелинейных концепций в инвестиционных стратегиях. [c.216]
Для технического и математического обеспечения автоматизированных систем проектирования следует решить проблемы широкого внедрения принципов цифрового кодирования геометрической информации и методов обратного преобразования информации в чертежно-графическую разработки математических моделей, методики инженерно-технических и экономических расчетов, используемых в НИР и ОКР, и создания алгоритмов с программами их решения на ЭВМ систематизации математической формализации норм, правил, ТУ, ГОСТов на проектирование для использования их в САПР создания кодированных каталогов изделий, узлов, деталей, материалов, процессов составления кодированных каталогов научно-технической и патентной информации с выводом на копировальные устройства организации автоматизированных архивов, чертежей, справочной и нормативной документации формирования комплексных программ конструирования изделий, их узлов и элементов на базе синтеза частных программ инженерных расчетов выбора и обоснования критериев для принятия оптимальных решений на разных этапах НИР и ОКР алгоритмизации процессов НИ-ОКР, применения эвристических методов и программированных моделей мышления разработчиков разработки методов автоматизации распознавания образов для считывания графической и текстовой информации создания языков для общения ученого и инженера с машиной разработки комплексов технических средств САПР и АСНИ. [c.122]