Основные становища моделювання систем забезпечення управління у економіці

Основные становища моделювання систем забезпечення управління у экономике.

Созинов Андрію Сергійовичу.

Большой внесок у розробку теорії управління внесли закордонні та вітчизняні вчені. Роботи російських учених П. Л. Чебишева й О. М. Ляпунова є теоретичної основою вибіркового контролю за якістю. Вагомий внесок у розробку що застосовуються у час системам управління якістю внесли вітчизняні вчені І. Р. Венецкий, А. М. Довжин, американські вчені У. А. Шухарт, Еге. Дэминг, А. Фейгенбаум. [48].

Современное управління якістю розмірковує так, діяльність із управління якістю може бути ефективної по тому, як продукція зроблена, ця діяльність має здійснюватися під час виробництва. Важлива також діяльність із забезпечення якості, яка передує процесу виробництва.

Качество визначається дією багатьох випадкових, місцевих податків та піддається. Для попередження впливу цих факторів до рівня якості необхідна система управління. У цьому потрібні непоодинокі строкаті й епізодичні зусилля, а сукупність заходів постійного на процес створення продукту з підтримки відповідного рівня якості.

Управление якістю неминуче оперує поняттями: система, середовище, мета, програму і др.

Различают управляючу і керовану системи. Керована система представлена різними рівнями управління організацією (фірмою та інших. структурами). Керуюча система створює наразі і забезпечує менеджмент якості. [48]. Поява міжнародних стандартів ИСО серії 9000 на системи якості стало подальшим розвитком теорії та практики сучасного менеджменту якістю.

С кінця 80-х підприємства із ринковою економікою почали займатися розробкою, впровадженням і сертифікацій систем менеджменту якості. Сформувався системний підхід до менеджменту якості.

Серьезное увагу стало приділятися як якості продукції, а й якості надання з. Це пов’язано з тим, що минуле десятиріччя у багатьох країнах із ринковою економікою характеризується бурхливим зростанням сфери послуг. При цьому надання послуг не протиставляється виробництву продукции.

Система управління продукції спирається ми такі взаємозалежні категорії управління: об'єкт, мети, чинники, суб'єкт, методи, функції, кошти, принцип, вид, тип критеріїв та інших.

Под управлінням якістю продукції розуміють постійний, планомірний, цілеспрямована процес на всіх щаблях на чинники та умови, який би створення продукції оптимального якості і повноцінне її використання [52, з. 28].

Система управління продукції входять такі функції:

1. Функції стратегічного, тактичного та оперативної управління.

2.Функции прийняття рішень, управляючих впливів, аналізу та обліку, информационно-контрольные.

3. Функції спеціалізовані й загальні всім стадій життєвого циклу продукції.

4. Функції управління з науково-технічним, виробничим, економічним і соціальним чинникам й умовам.

Стратегические функції включають:

прогнозирование і аналіз базових показників якості;

определение напрямів проектних і конструкторських робіт;

анализ досягнутих результатів якості виробництва;

анализ інформації про рекламациях;

анализ інформації про споживчому попиті.

Тактические функції:

управление сферою виробництва;

поддержание лише на рівні заданих показників якості;

взаимодействие з керованими об'єктами і довкіллям.

Система управління продукції є сукупність управлінських органів прокуратури та об'єктів управління, заходів, методів і коштів, вкладених у встановлення, забезпечення та підтримка високого рівня якості продукції. У цьому разі, під час проектування і аналізі системам управління, зокрема і системами управління маркетинговими процесами, провідної ролі починають грати методи моделювання таких систем. Оскільки врахувати значну кількість параметрів, які впливають забезпечення якості системам управління можна тільки шляхом застосування різних про чисельні методов.

Имитационное моделювання (simulation) одна із наймогутніших методів аналізу економічних систем. У випадку, під імітацією розуміють процес проведення на ЕОМ експериментів із математичними моделями складних систем реального світу.

В час процеси прийняття рішень економіки спираються досить великий арсенал економіко-математичних методів [41,42]. Ці праці є введенням у економіко-математичне моделювання і може служити учебно-практическим посібником по системному дослідженню об'єктів імітаційного моделювання складних економічних систем (підприємств, банків, транспортних, видобувних і енергетичних систем) і процесів прийняття рішень (політичних, економічних, соціальних, екологічних). Питанням моделювання економічних систем також присвячені роботи В.І. Малыхина [53], Є.В. Бережний [11].

Системное дослідження будь-якої проблеми починається з його розширення до сукупності взаємозалежних проблем, тобто. перебування системи проблем, істотно пов’язаних з досліджуваної проблемою, не враховуючи яких вона може бути розв’язана [68]. Поняття системи давно ввійшло у звичку терміном. Ми використовуємо його щоразу, коли необхідно описати якесь складне явище чи об'єкт, у якого багатьма складовими частинами різного призначення, пов’язаними між собою загальними законами функціонування. [41]. Ми говоримо «систему управління підприємством» і розуміємо: сукупність осіб і підрозділів адміністративного апарату управління (директор, головний інженер, плановий відділ, відділ праці та заробітної плати, начальники виробничих підрозділів, і т.п.); поєднання різних рівнів і деяких видів субординації з-поміж них, обумовлене конкретними завданнями кожного підрозділу; структуру інформаційних зв’язків і взаємозв'язків, необхідні функціонування системи управління у відповідність до загальної метою управління предприятием.

При экономико-математическом моделюванні поняття системи дається на більш формалізованому вигляді, очищеному від змістовних характеристик елементів, відносин порядку й перетинів поміж ними. Розглянемо логічний послідовність визначень, з яких витікає поняття системи [41].

Первым, самим елементарним рівнем описи системи є безліч елементів чи розмаїтість елементів безлічі. Під розмаїттям елементів безлічі розуміють сукупність будь-яких об'єктів, що є складовими частинами системи. Вище ми перераховували сукупність елементів, входять до системи управління підприємством. Народне господарство є також системою та складається з безлічі різноманітних елементів чи об'єктів, як-от галузі, управляючі органи, органи матеріально-технічного постачання і т.п.

Если й усе розмаїття елементів безлічі розосередити у порядку, тобто. впорядкувати по будь-яким ознаками, приміром з вирішуваним завданням, підпорядкованості, відповідальності держави і т.п., одержимо впорядковану сукупність елементів безлічі. Наприклад, у системі народного господарства кожна галузь має певні завдання і цілі. Отже, частиною упорядкованим сукупності елементів системи народного господарства може бути опис галузей у певної послідовності. Такі описи, приміром, дає Держкомстат Росії під час складання звітів про діяльність галузей народного хозяйства Дополнение упорядкованого безлічі елементів сукупністю зв’язків і взаємозв'язків утворює деяку організацію. Отже, під організацією розуміють сукупність розмаїття елементів безлічі, відносин порядку й перетинів поміж елементами.

Системой [41] називатимемо організацію, творчу цілісне єдність і має загальну мета функціонування. Організація стає системою лише за наявності загальної мети функціонування всім її елементів. На цьому визначення системи бере свою назву системний підхід — метод дослідження організацій, що мають спільну мета. Поняття організації та системи відносні, оскільки елементи та зв’язку з-поміж них можуть бути агрегированы до більших і розчленовані більш дрібні. Тому залежно від рівня роздрібнення елементів і зв’язків всередині кожної організації та системи у яких можна виділити інших організацій і системы.

Если у системі змінюються відносини порядку між елементами чи взаємозв'язку, то кажуть, що систему змінює свою структуру. Наприклад, для підприємства відбулася реорганізація апарату управління, змінена відповідальність і підпорядкованість з метою зменшення числа проміжних ланок проходження інформації. Підприємство випускає те ж продукцію, мета функціонування підприємства не змінилася. І тут очевидна на зміну структури системи управління предприятием.

Таким чином, під структурою системи усвідомимо спосіб її існування, фіксуючий цілком конкретні пріоритети і взаємозв'язку її елементів. Для кожної системи можна побудувати кілька типів структур.

Понятие структури можна використовувати як системі, але й організації. Структура організації — це спосіб складання організації з його элементов.

После визначення проблеми, отриманої на етапі формування системи, наступним по важливості етапом аналізу стає виявлення цілей.

Наиболее важким і найбільш творчим етапом системного аналізу є формування альтернатив та віднайдення найкращою альтернативи в заданому безлічі з допомогою критеріїв. Від критеріїв потрібно якомога більшу схожість із цілями, щоб оптимізація за критеріями відповідала максимальному наближення до цели.

Следующий етап — процес створення моделі реальної системи та проведення експериментів на цієї моделі із єдиною метою зрозуміти поведінка системи та оцінити різні стратегії, щоб забезпечити функціонування даної системи. У процесі досліджень модель безупинно корегується, і модифікується, щоб відображати ті аспекти, які відповідають завданням исследования.

Конечная мета системного аналізу — зміна існуючої ситуації у відповідність до поставленими цілями. Тому остаточне судження правильність і корисності системного аналізу або про його неправильності можна зробити на основі результатів його практичного применения.

С створенням методології підходу і появою сучасних ЕОМ при проведенні досліджень став доступний такий рівень складності математичних моделей, що визначається поняттям «імітаційна модель». З огляду на, що колег і аналіз останньої перестав бути традиційним у сфері управління маркетингом підприємства, хоча роботи у цьому напрямі ведуться, зупинимося докладніше на основні принципи, що застосовується апараті та методиці використання імітаційного моделирования.

Под моделлю розуміється уявлення об'єкта, системи чи якогось поняття на деякою формі, відмінній від форми їхньої реальної існування. Вона служить засобом, що допомагають в поясненні, розумінні чи вдосконаленні системи. Оскільки імітація одна із видів моделювання, спочатку розглянемо ряд загальних питань побудови моделей.

Среди численних функцій моделей як основних можна назвати такі, як засіб осмислення дійсності, засіб спілкування, засіб навчання дітей і тренажу, інструмент прогнозування, засіб постановки експериментів та інших. Всі ці функції, своєю чергою, породжують два типу моделей:

описательные;

предписывающие.

В першому випадку модель служить до пояснень та найкращого розуміння об'єкта, тоді як у другому модель дозволяє спрогнозувати характеристики об'єкта, що визначають його поведінка. Модель що зобов’язує типу, зрозуміло, є і описової, але не навпаки. Вже перших працях з кібернетиці М. Вінера [18], А. А. Ляпунова [51] та інших проблеми моделі було сформульовано дуже суворо й послідовно, а подальших дослідженнях розроблено як теоретично, так і практически.

Классификация моделей можна здійснити численними способами, кожен із яких служить певної виховної мети. Серед типових груп моделей, які можна покладено основою системи класифікації, такі [17,43]:

статические і динамічні (щодо останнього вхідні і вихідні перемінні моделі є функціями часу);

дискретные (значення змінних моделі беруться тільки з кінцевого безлічі) і безперервні (з безперервністю змінних);

детерминированные і стохастические (моделювання складних систем з урахуванням випадкових збурюючих чинників);

натурные, аналогові, математичні та інших.

В останньому варіанті класифікації зручно представляти моделі у вигляді безперервного спектра (від точних моделей чи макетів реальних об'єктів до абстрактних математичних моделей). Максимально схожими на реальний изучаемый об'єкт виявляються натурні моделі. До них належать як макети у натуральний зріст (наприклад, наземна модель космічного корабля), і зменшені чи збільшені моделі об'єктів, виконані певному масштабе.

Более абстрактними є аналогові моделі, у яких властивість одного реального об'єкта представляється іншим властивістю аналогічного із поведінки об'єкта. Аналогову модель іншого типу викликає кожен графік, де відстань між точками відображає такі характеристики реального об'єкта, як час, кількість одиниць, приріст коштів, збільшити кількість покупців тощо. п. Ще однією прикладом є наші різноманітних схемы.

Дальнейшее підвищення рівня абстрактності призводить до моделювання, часто званому іграми (планировочные, військові, управлінські). Тут у взаємодія вступають люди і машинні компоненти. Приміром, в ділових іграх людина взаємодіє зі інформацією, котра надходить від ЕОМ, яка моделює все інші властивості системи, та приймає рішення з урахуванням отриманої інформації. Продовжуючи процес збільшення рівня абстрактності, дійшли повністю машинному моделированию.

Вершиной цього процесу є математичні моделі, у яких до подання вихідного об'єкта використовуються символи, а чи не фізичні устрою. Звичайним прикладом таких моделей є різноманітних рівняння: алгебраїчні, диференціальні, разностные тощо. п. У такій вигляді записуються і имитационные динамічні модели.

В своє чергу, математичні моделі можуть класифікуватися за цілою низкою ознак. Приміром, характером відображуваних властивостей реального об'єкта вони діляться на функціональні моделі, які відображатимуть процеси функціонування об'єкту і часто мають вид рівнянь, і структурні моделі, які відображатимуть лише структурні (зокрема, геометричні), де властивості об'єкту і часто представлені у різноманітних графов.

Теперь звернемося безпосередньо до процесу моделювання. Він містить у собі етапи створення моделі реальної системи, проведення в цій моделі експериментів із метою осмислення поведінки системи, оцінки різних стратегій управління системою та ін. Усе це підказує низку істотних чорт, що ними мати хороша модель. Так, їй треба быть:

простой і зрозумілої для користувача;

целенаправленной;

надежной в експлуатації (себто наявності гарантій від абсурдних результатів);

удобной під управлінням й жорстоке поводження (спілкування із нею має бути легким);

полной з погляду можливостей рішення головних завдань;

адаптивной (легкий перехід решти модифікаціям і відновлення даних);

допускающей поступові зміни (будучи спочатку простий, вони можуть у взаємодії з користувачем ставати дедалі більше складної).

Необходимость виконання більшості цих вимог очевидна, водночас слід враховувати, що часто суперечать одна одній. Так, вимога повноти може приходити що суперечило з простотою і цілеспрямованістю моделі. Насправді вдаються до розумного компромісу залежно від цілей розв’язуваної задачи.

В числі відзначених вимог, однією з важливих вимог є властивість цілеспрямованості моделі. У зв’язку з цим варто звернути пильну увагу до цілі й завдання, які має вирішувати дана система, і навіть на відповідність моделі і вихідного объекта.

Перечисленные вище критерії ставляться до моделям довільного виду. Основними вимогами, що висуваються до математичним моделям, є адекватність, універсальність, економічність. Перше їх відбиває ступінь збіги передбачених з допомогою моделі значень параметрів об'єкта зі справжніми значеннями цих параметрів і добре пов’язують із забезпеченням прийнятною точности.

Универсальность визначається применимостью моделі до аналізу численних однотипних об'єктів багатьом режимів їх работы.

Основоположником імітаційного динамічного моделювання економіки з права вважається Дж. Форрестер [96,97,98]. У цих монографіях не лише розробив технологію побудови имитационных моделей (кібернетика підприємства), а й зумів дати раду на ЕОМ, створивши спеціальну мову динамічного програмування DYNAMO. Надалі технологія Дж. Форрестера застосовувалася, і застосовується при рішенні завдань управління підприємством, галуззю тощо. За тридцять років, що минув з створення імітаційного динамічного моделювання воно стало необхідним інструментом економіки та медичної екології.

Сущность методу імітаційного динамічного моделювання ось у чому: модель є систему рівнянь, що пов’язують між собою основні обрані нами основні перемінні моделі, звані рівнями моделі і темпами (котрі характеризують швидкості зміни рівнів моделі з часом). Процес моделювання у разі полягає у розв’язанні цієї системи рівнянь на комп’ютері. З використанням методу імітаційного динамічного моделювання як пріоритетне завдання є розробка моделі, встановлення перетинів поміж перемінними і впорядкування рівнянь функціонування модели.

Согласно визначенню Дж. Форрестера [96]: Імітаційне моделювання — це процес створення моделі реальної системи та проведення експериментів в цій моделі з метою зрозуміти поведінка цією системою і оцінити різні стратегії, щоб забезпечити її функціонування. Процес розробки імітаційної моделі включає у собі кілька этапов:

определение проблеми;

определение чинників, які взаємодіють у разі виникнення можна побачити симптомів;

выявление причинно-наслідкових зв’язків;

формулировку загальних правил, наскільки можна пояснюють, як з урахуванням наявних потоків інформації.

построение математичну модель, що включає правила прийняття рішень, джерела інформації та взаємодія компонентів системи;

проверка адекватності моделі реальному об'єкту (у разі масової фізичної культурі в муніципальному образовании);перестройку у межах моделі організаційного взаємодії і керував прийняття рішень (у разі, певних педагогічних впливів) задля досягнення бажаного результату.

Процедура побудови імітаційної моделі представлена на Рис. 1.4.

Алгоритм імітаційного моделювання схематично можна наступним образом:

1. Постановка завдання й визначення типу модели.

На цьому етапі головною є здатність формулювати проблему. Постановка завдання, зазвичай, виявляється безперервним процесом, постійним в ході дослідження. Нова інформація, що стосується обмежень завдань і мінуси можливих альтернативних варіантів, періодично використовується для відновлення формулювання і постановки задачи.

2. Формулювання модели.

3. Перевірка модели.

Здесь важлива «правдивість результатів», функціональна корисність моделі, а чи не доказ справедливості самої структури моделі. Слід також встановити вихідні припущення, основі яких будувалася дана модель. Оцінюючи адекватності моделі необхідні серію перевірок. Наприклад, варто переконатися за відсутності абсурдних відповідей, якщо параметри моделі приймати граничні значення. Використовуються також такі методи оцінки адекватності, як перевірка вихідних припущень і перевірка перетворень інформації від входу до выходу.

4. Експериментування і аналіз чувствительности.

Так як у будь-якій моделі є параметри, поставлені з невисокою точністю, важливо визначити рівень чутливості результатів до варіації. При сильному вплив похибки вихідних даних на результат то, можливо поставили завдання визначення вихідних даних із вищої точностью.

5. Реалізація задуму і документирование.

Сформулированные вище становища носять найзагальніший характер. Під час розробки кожної конкретної моделі треба враховувати високий рівень індивідуальності процесу моделювання. На думку Р. Шеннона [103], «…моделювання — це мистецтво, а не наука. Немає твердих і легень правил про те, чого не слід або що варто робити для побудови модели».

.

Список литературы

Для підготовки даної роботи було використані матеріали із російського сайту internet.