Системный подход к созданию и использованию имитационных моделей в управлении предприятием

Размещено на http://www.allbest.ru/

Системный подход к созданию и использованию имитационных моделей в управлении предприятием

А.М. Гатаулин

С.А. Аристов

В научно-популярной литературе довольно часто используется прием, согласно которому из давнего прошлого в наше время переносится какой-либо известный ученый и знакомится с уровнем развития техники и технологии. При этом проводится мысль, что выдающийся ученый эпохи Возрождения или даже Древней Греции довольно быстро бы разобрался в механическом устройстве паровой машины, двигателя внутреннего сгорания, автомобиля, самолета и т. п. Электрические же системы этих машин и механизмов, не говоря уже об электронных устройствах и системах, были бы недоступны его пониманию.

Немного изменим этот прием и представим, что на современное промышленное предприятие попали основоположники кибернетических подходов к управлению, например Стаффорд Бир или Дж. Форрестер, которые впервые опубликовали свои работы по этому вопросу совсем недавно, практически в масштабах одного поколения. Рискнем предположить, что бы их поразило или удивило. Думается, в первую очередь они бы поразились огромным прогрессом в области производительности ЭВМ. Для демонстрации этих достижений часто приводятся примеры, показывающие, что используемая ныне любым школьником «персоналка» превосходит по своим вычислительным возможностям суммарные возможности всех ЭВМ середины прошлого века. Вторым фактом, уже негативного свойства, удивившим основоположников имитационных методов поддержки принятия решений, наверное, явилось бы то, насколько мало используются эти возможности ЭВМ в процессах принятия решений и как незначительно продвинулись эти вопросы со времени создания классических трудов по имитационному моделированию.

По мнению Стаффорда Бира, в процессе развития науки об управлении, прежде всего, предпринимались усилия к тому, чтобы ускорить процесс формирования финансовой отчетности и лишь затем ускорить процесс реакции на ее итоги. С. Бир так комментирует этот процесс: «Однако история остается историей, касается ли она недавних или давно прошедших событий. Множество экономических учреждений не может разобраться с тем, что произошло, пока не пройдет несколько месяцев; даже лучшие из них вынуждены ожидать, когда данные будут получены и проанализированы. Стоит предпринять огромные усилия, чтобы прорваться через барьер, на котором написано «сейчас», с тем чтобы управляющие занимались тем, чем можно управлять, а именно - будущим, каким бы близким оно ни было. Это лучше, чем изучать сведения о том, чего уже нельзя исправить, а именно о прошлом, даже если оно свершилось минуту назад. Конечно, прошлое учит, но на него нельзя повлиять» [2].

Однако и в настоящее время компьютеризация промышленных предприятий в основном направлена на сбор и обобщение самой разной информации, чаще всего связанной с вопросами оперативного учета и бухгалтерской отчетности, и мало что дает в плане совершенствования процесса принятия решений.

Каковы же причины достаточно сложного процесса внедрения имитационных методов поддержки принятия решений в повседневную практику управления?

Первая группа причин связана с субъективным восприятием вмешательства компьютерных систем в процесс управления, который многие из участников этого процесса считают искусством. Дж. Форрестер [6] отмечает интересную аналогию между психологией восприятия автоматизации процесса принятия решений в области военного командования и в области управления экономическими системами. Как известно, по мере ускорения развертывания военных действий по необходимости произошло переключение внимания с тактических решений на стратегические, предусматривающие возможные события и заранее устанавливающие порядок принятия решений. Для осуществления этой задачи надо было преобразовать «тактические суждения и опыт» военных решений в комплекс формальных правил и процедур. При этом было убедительно показано, что тщательно отобранные формальные правила могут обеспечить краткосрочные тактические решения, которые более совершенны, чем основанные на суждениях людей и принятые в условиях спешки либо на основе недостаточного практического опыта военачальников. В итоге оказалось, что те же люди, которые встретили начало работы над формализацией правил военно-тактических решений заявлениями, что машина не в состоянии заменить их военное образование и боевой опыт, через 10 лет приняли как наилучший и совершенно обыденный вариант автоматическую отдачу военно-боевых распоряжений. Дж. Форрестер предлагает использовать полученный таким путем практический опыт установления основ для принятия решений и определения содержания так называемого «компетентного суждения» для использования систем управления, так как, по мнению автора, существует строго определенный базис, на котором основывается практика решений, принимаемых хозяйственными руководителями.

Можно наблюдать и некоторую, часто необоснованную, уверенность в понимании технологических, экономических и других проблем среди новых собственников и управленцев, осваивающих новые для себя виды бизнеса, связанного с производством продукции, например, в области агропромышленного сектора. Академик Д.С. Львов приводит следующее наблюдение по поводу состояния управления на предприятиях: «Если по вопросам макроэкономики далеко не каждый индивидуум и даже не каждый экономист имеет свое продуманное и «выстраданное» мнение. то при рассмотрении объектов микроэкономического уровня (в первую очередь производственных предприятий) ареной соперничества воззрений являются объекты, с которыми сталкивается в жизни каждый. Тем более разнообразны способы объяснения и предсказания принятия тех или иных решений на отечественных предприятиях, переживающих длительный переход от одной системы к другой и находящихся в нестабильной экономической среде» [4].

Помимо указанных выше причин, редкость использования методов моделирования в практике управления можно объяснить и существующими взглядами на создание имитационных моделей, которые чаще всего разрабатываются без использования системного подхода. Для того, чтобы осуществить эти принципы, разработчикам необходимо преодолеть ряд противоречивых требований к имитационным моделям.

В философских словарях противоречие определяется как диалектическое взаимодействие противоположных, взаимоисключающих сторон и тенденций предметов и явлений, которые вместе с тем находятся во внутреннем единстве и взаимопроникновении, выступая источником самодвижения и развития объективного мира и познания.

Какие же противоречия можно выделить в разделах экономической теории, связанных с методологией моделирования экономических систем и процессов и разработкой их имитационных моделей?

Первое противоречие связано непосредственно с использованием экономических теорий. Не секрет, что по большей части их авторы ориентируются на использование своих теорий в учебных курсах, что приводит к значительным упрощениям рассматриваемых явлений. Вследствие этого возникает следующее противоречие:

Экономическая теория должна быть простой, чтобы быть понятной большому числу обучающихся, и не должна быть простой, так как она должна всесторонне отражать сложные процессы и явления.

По этому поводу Р. Нельсон и С. Уинтер пишут:

«Следует обратиться к основным учебникам, используемым в более или менее стандартных курсах микроэкономики, преподаваемых в колледжах. В этих учебниках и курсах теоретические основы дисциплины излагаются упрощенно. Примечательно, что в лучших из этих учебников отстаивается научная ценность абстрактных понятий и формальных теоретических построений; в то же время очень мало говорится в оправдание сильных упрощений и откровенных абстракций, к которым прибегают авторы учебников. Мало места уделяется и предостережениям по поводу надежности прогнозов, предлагаемых теорией в различных ситуациях. Нельзя не признать элемента карикатурности в том, что учебники, предназначенные для студентов второго-третьего курсов колледжа, уполномочены нами представлять современную экономическую теорию. Многие сильные упрощения, к которым обычно прибегают. делаются в этих курсах по причинам, связанным с недостаточной подготовленностью студентов, а не потому, что научная дисциплина не в состоянии предложить ничего лучшего» [8. С. 25].

Для создания эффективных средств принятия управленческих решений, основанных на методологии имитационного моделирования, необходимо объединение усилий многих специалистов различных областей, что вряд ли может быть осуществлено для многих научно-исследовательских коллективов и фирм по разработке программного обеспечения в области управления. Поэтому при создании моделей их разработчики часто ориентируются на довольно абстрактные теории или модели, далекие от нужд и требований практических управленцев.

Следующее противоречие, схожее с описанным выше, связано с разработкой математических моделей для исследования экономических систем:

Математическая модель должна включать в себя много переменных, чтобы описывать сложные экономические системы, и не должна включать в себя много переменных, чтобы иметь возможность быть использованной для моделирования конкретного процесса или явления.

Так, например, Дж. Форрестер в своем исследовании [6] при построении динамической имитационной модели производственно-сбытовой системы из шести потоков, характеризующих, по мнению автора, деятельность предприятия, включил в модель потоки информации, заказов и материалов и не включил потоки оборудования, денежных средств и рабочей силы. Кроме того, Форрестер отмечает и другие многочисленные факторы, влияющие на поведение системы: политику расширения предприятия, порядок установления и производства цен, образ действия конкурентов и проч. В качестве причины ограничения количества потоков и компонентов, используемых в модели, Форрестер отмечает: «В идеале представляется желательным отразить все эти элементы в динамической модели предприятия. На практике это сопряжено с большими трудностями и, что особенно важно, детализация имитируемой системы усложняет ее модель в такой степени, что она в ряде случаев утрачивает свою четкость и познавательную ценность. Поэтому важно, чтобы исследователь умел в нужных случаях проявить разумное ограничение. Кроме того, необходимо применять четкий целевой подход к имитации действия системы, не стремясь обязательно полностью отразить все многообразие ее функций и определяющих факторов, а последовательно анализируя различные стороны этой деятельности и постепенно подключая соответствующие важнейшие факторы, чтобы отчетливо выделить влияние каждого из них, а затем и совокупное воздействие их сочетаний» [6. С. 35].

Такой подход, безусловно, удобен для исследования абстрактных экономических систем, но вряд ли может быть применен к разработке и использованию систем поддержки принятия решений (СППР) в управлении реальным предприятием. В идеале такая система должна быть готова к моделированию любой возникающей в практике управления ситуации, даже такой, которую не могли предвидеть заранее ни разработчики, ни пользователи. Можно очень долго разрабатывать на предприятии имитационную СППР, применять ее для решения рутинных задач, доказывать ее эффективность, но если при возникновении какой-то критической ситуации, требующей быстрого принятия решения, окажется необходимым долго дорабатывать или полностью разрабатывать какие-то части системы, все прошлые доводы об ее эффективности окажутся несостоятельными для пользователей.

Противоречие, связанное с количеством включенных в модель компонентов, приводит к возникновению следующего противоречия, связанного с тем, создается ли модель для решения какой-либо конкретной проблемы или делается попытка создания универсальной модели, способной не только выяснить последствия тех или иных проблем в системе или внешней среде, но и выявить в ходе имитационного эксперимента проблемы, которые были неочевидны до создания модели. Это противоречие может быть сформулировано следующим образом:

При написании математической модели следует заранее определять проблемы, которые будут исследоваться с ее помощью, и не следует заранее определять эти проблемы, так как это приводит к малой универсальности модели.

В подавляющем большинстве исследований построение имитационной модели предлагается начинать с определения проблемы, то есть формулирования конкретного производственного или организационного вопроса, который подлежит изучению при помощи проведения имитационного эксперимента. Так, в указанном выше исследовании Дж. Форрестер подчеркивает: «Первым шагом в изучении системы является четкое определение исследуемой проблемы и тех вопросов, на которые надо получить ответ. Нужно ставить только такие вопросы, которые связаны с проблемами, касающимися деятельности ограниченного участка промышленного предприятия. Позднее мы можем шире заняться всей областью управления» [6. С. 24].

Последнее предложение показывает, что Дж. Форрестер прекрасно понимал ограниченность подхода, при котором самостоятельная имитационная модель пишется под каждую проблему. Естественно, это было вызвано пионерским содержанием рассматриваемого подхода, уровнем развития электронно-вычислительной техники и состоянием организации ее использования, когда трудно было даже представить, что на сотнях рабочих мест управленцев и производственников будут установлены персональные компьютеры, несопоставимые по своим возможностям с теми, какие использовались во время написания «Индустриальной динамики». Дж. Форрестер указывает пути совершенствования моделей: «нельзя ограничить базу построения модели какой-либо узкой научной дисциплиной. Мы должны располагать возможностью включать в модель технические, правовые, организационные, экономические, психологические, трудовые, денежные и исторические факторы. Все они должны найти надлежащее место при определении взаимодействий составных частей системы».

Однако и по сей день многие исследования в области поддержки принятия решений начинаются с формулирования проблемы, для которой потом будет разрабатываться имитационная модель. Для более или менее сложных экономических систем такой подход приводит к крайнему упрощению реальной системы, иначе за время разработки модели проблема станет явно неактуальной из-за происходящих изменений во внешней среде или из-за исчезновения самой системы, если эта проблема была действительно значимой для ее функционирования. Поэтому такой подход может быть применим для исследования вновь проектируемых или достаточно условных учебных систем и вряд ли может быть использован в качестве средства инструментальной поддержки принятия решений в реальной практике управления.

Следует отметить, что одним из преимуществ метода имитационного моделирования является то, что он позволяет «предсказать неочевидные нежелательные явления в системе» [3]. Поэтому целесообразно разрабатывать как можно более универсальную модель, позволяющую не только моделировать все многообразие возникающих перед исследователем или управленцем задач, но и формулировать задачи, возникающие в процессе экспериментирования или практического использования СППР.

В этом проявляются особенности двух подходов применения моделей в повседневной практике реального их использования и создания уникальных моделей для теоретического изучения каких-либо проблем. Форрестер считает: «Понятие пригодности модели как абстрактная категория, не связанная с поставленной задачей, лишено смысла. Модель, которая превосходна для решения одной задачи, может привести к ложным выводам и, следовательно, быть хуже, чем просто бесполезная модель, при решении другой» [6. С. 103]. По его мнению, целью динамического моделирования промышленного предприятия является улучшение системы управления. Способность модели предсказывать состояние реальной системы в некоторый определенный момент в будущем не является достаточно убедительным свидетельством полезности модели». С последним утверждением трудно согласиться.

Подход, предусматривающий создание модели для решения какой-либо проблемы, безусловно, правомерен и эффективен для использования в научных исследованиях, но для использования в СППР он недостаточно универсален. Можно сделать вывод, что в имитационном моделировании существует два разных метода создания моделей:

для моделирования конкретной, заранее определенной проблемы;

для моделирования деятельности системы в условиях постоянного изменения ее внутренней и внешней среды.

Практика управления требует использования моделей как первого, так и второго вида. Однако очевидно, что большое количество разнообразных моделей и компьютерных программ не может быть использовано в управлении производственным предприятием. Для этого необходимо создание универсальных многофункциональных имитационных СППР. По поводу полезности использования моделей С.Б. Огнивцев высказывает следующую точку зрения: «В настоящее время существует широкий спектр мнений и взглядов на возможности использования моделей. Крайние точки зрения таковы: первая -- использование моделей искусственно - представляет собой чисто математические экзерсисы и не имеет практической ценности; вторая -- необходимо изучить и описать объект исследования, и тогда все конкретные проблемы могут быть решены при правильном использовании этой единой полной модели» [5. С. 86]. Данная точка зрения приводит к необходимости рассмотрения следующего противоречия:

Модель должна быть полной, чтобы позволять рассматривать любые проблемы, и не может быть полной, так как проблемы возникают постоянно и не могут быть полностью предусмотрены на этапе создания модели.

Противоречия могут быть полностью разрешены не тогда, когда условия выполняются по принципу «или-или», а когда одновременно выполняются оба противоречивых условия по принципу «и-и». Это может быть осуществлено путем создания многофункциональных имитационных СППР, включающих в себя наряду с контуром регламентного планирования (модели которого могут быть разработаны достаточно полно) контуры нерегламентного планирования и внешней среды (модели которых при традиционном подходе требуют постоянной доработки [1]. Разрешение вышеуказанных противоречий возможно осуществить за счет использования в СППР наряду с «обычными» компонентами универсальные компоненты, позволяющие моделировать воздействия на измерители деятельности экономической системы при практически любых изменениях ее внешней или внутренней среды.

Такой подход может быть обеспечен за счет того, что процессы разработки стратегических планов и контроля их выполнения можно представить как процессы, состоящие из совокупности отдельных элементов, связанных между собой и имеющих набор показателей (характеристик). Соответственно, на основе использования таких элементов разрабатываются модули подсистемы нерегламентного планирования. Подобные элементы подсистемы позволяют для каждого мероприятия по осуществлению решения обеспечить единый подход, позволяющий исследовать влияние этого мероприятия на конечную эффективность рассматриваемого варианта плана без подробного раскрытия производственных или каких-либо иных процессов.

Каждый элемент имеет следующие характеристики (см. рисунок):

Продолжительность Li -- время от начала реализации элемента до его завершения. Следует отметить, что отдельные характеристики элемента могут обладать свойствами предварительного действия или последействия по отношению к элементу, например, оплата элемента может выполняться как на условиях предоплаты, так и после его реализации. Свойство последействия элемента может проявляться в том, что система после реализации элемента получает новые свойства, например повышение пропускной способности по выпуску какого-либо вида продукции.

Дата начала элемента T i -- измеряется в днях относительно начала года. n

Совокупность движения денежных средств -- сумма поступлений ZPj и сумма выбытия ZVk денежных средств, связанных с этим элементов и разнесенных по дням совершения соответствующих транзакций.

Совокупность разнесения поступающих и выбывающих денежных средств n к затратам Z Zj и доходам Z D_k. Порядок определения затрат и доходов связан с действующим законодательством и учетной политикой предприятия.

К определению характеристик элемента

Необходимость планирования связанных со временем характеристик элемента вызывает необходимость введения абсолютной и относительной шкал отсчета для каждой из характеристик элемента. Основные характеристики элемента при инвестиционном планировании не зависят от начала исполнения элемента по абсолютной шкале и «проецируются» на нее в зависимости от даты начала элемента Ti . Характеристики бизнес- проекта, связанные с абсолютной шкалой времени, отмечены индексом «а», а характеристики, связанные с относительной шкалой времени, -- индексом «г».

При вводе в проект каждого нового элемента и значений относительных величин для каждого i-го дня этого элемента происходят следующие изменения каждой из абсолютных величин проекта:

Использование такого подхода позволяет совместить в одной компьютерной имитационной СППР модули регламентного и нерегламентного планирования и преодолеть перечисленные выше противоречия, ограничивающие использование средств поддержки принятия решений в практическом управлении предприятиями различных отраслей.

Список литературы

компьютеризация имитационный управление моделирование

1. Аристов, С.А. Методологические подходы к разработке имитационных моделей для систем поддержки принятия решений / С.А. Аристов // Вестн. Челяб. гос. ун-та. 2007. № 5 (83). С. 6--25.

2. Бир, С. Мозг фирмы / С. Бир. 2-е изд., стер. М.: Едиториал УРСС, 2005. 416 с.

3. Иозайтис, В.С. Экономико-математическое моделирование производственных систем / В.С. Иозайтис, Ю.А. Львов. М.: Высш. шк., 1991. 192 с.

4. Львов, Д.С. Экономика развития / Д.С. Львов. М.: Экзамен, 2002. 512 с.

5. Огнивцев, С.Б. Разработка и реализация систем ведения агропромышленного производства на основе новых информационных технологий: дис. ... д-ра экон. наук / С.Б. Огнивцев. М., 1995. 395 с.

6. Форрестер, Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика): пер. с англ. / Дж. Форрестер. М.: Прогресс, 1971. 340 с.

7. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука / Р. Шеннон. М.: Мир, 1978. 417 с.

8. Эволюционная теория экономических изменений : пер. с англ. / Р.Р Нельсон, С.Дж. Уинтер. М.: Дело, 2002. 536 с.

Размещено на Allbest.ru