2) Процесс моделирования и процедура построения моделей

На рис представлен процесс моделирования. Диаграмма процесса состоит из верхней и нижней частей, разделенных пунктирной линией Ниже пунктирной линии находится реальный мир, с которым ежедневно сталкиваются , призванные принимать решения в сложных ситуациях (например, распределять ресурсы между конкурирующими задачами производства, составлять расписание дейст­вий или разрабатывать маркетинговую стратегию) Процесс моделирования начинается с исследования ситуации, требующей решения (в левом нижнем углу диаграммы)

Рис. 1. Процесс моделирования

В прошлом при принятии решений привыкли полагаться главным образом на свою интуицию Хотя интуиция, особенно опытных менеджеров, имеет большое значение, она по определению лишена рационального аналитического начала. Руководствуясь при при­нятии решений исключительно интуицией, может делать выводы только из конеч­ных результатов ранее принятых решений, а такое обучение слишком дорого обходится

Процесс моделирования, представленный на рис. над пунктирной линией, реко­мендует набор действий, которые должны дополнить (не заменить!) интуицию при при­нятии решений. При этом создается формализованная количественная модель проблем­ных аспектов управленческой ситуации, представляющая существо проблемы

Построенная количественная модель анализируется с целью получения определенных результатов или выводов, следующих исключительно из модели, независимо оттого, ка­кие предположения и абстрактные построения лежали в ее основе После этого получен­ные результаты интерпретируются для существующей реальной ситуации с учетом тех факторов, которые не учитывались ранее в процессе формализации задачи. Процесс мо­делирования, дополненный опытом и интуицией, позволяет принять более удачное решение и многому научиться.

Требования к моделям

Реализм

Ни одна модель не в состоянии полностью охватить реальность. Каждая модель является некой абстракцией, т.е описы­вает только некоторые возможные взаимосвязи реального мира и лишь приблизительно представляет отношения между ними Из этого вытекает простое прагматическое прави­ло, определяющее, когда следует использовать модели: «Модель следует использовать в том случае, если с ее помощью принимаются более удачные решения, чем без нее».

Интуиция

Некоторые продолжают думать, что модели и интуиция в управлении яв­ляются вещами взаимоисключающими: "Или мы творчески подходим к разрешению си­туации, или моделируем ее с помощью компьютера" Это в корне неверный подход. Ус­пешное (и творческое) использование моделей в значительной мере основано на сужде­ниях и интуиции.

Интуиция играет важную роль в осознании проблемы и создании модели. Сначала нужно определить, где можно применить количественную модель, т е., прежде чем вкла­дывать средства в процесс моделирования, необходимо интуитивно почувствовать, что суть ситуации можно описать с помощью модели и получить полезный результат.

Интуиция не менее важна при интерпретации и реализации решения. Несмотря на то что в ходе анализа многих предлагаемых в данной книге моделей получаются "оптимальные" решения, важно понимать, что такие решения являются оптимальными для формальных абстракций (находящихся над пунктирной линией на рис.), но они могут и не быть таковыми в реальной ситуации.

Термин "оптимальность" относится к моделям, а не к реальности. То, что оптимально в модели, отнюдь не всегда оптимально в реальной жизни.

Лишь иногда имеет смысл говорить об оптимальных решениях применительно к ре­альным ситуациям в управлении бизнесом (гораздо реже, чем в государственном управ­лении). Именно поэтому так важно, чтобы удостоверился, что предложенные моделью решения имеют смысл и удовлетворяют его интуитивным требованиям. Если рекомендации не соответствуют интуитивным соображениям, следует разобраться, верна ли модель. Таким образом, чрезвычайно важно оценить модель и определить, насколько следует доверять ее рекомендациям. Может понадобить­ся пересмотреть описание ситуации или даже формулировку модели. Важно понимать, что моделирование ни в коем случае не заменяет интуицию. Было бы непростительной ошибкой слепо принять решение на основании модели лишь потому, что "так следует из Excel". Могла измениться деловая среда, и модель, дававшая хорошие решения, может предложить плохой совет. Всегда нужно быть готовым к тому, что возникнут какие-то изменения и старые решения перестанут срабатывать Тем не менее существует немало доказательств, что процесс моделирования можно успешно применять тогда, когда среда вокруг бизнес-ситуации меняется настолько, что стандарт­ная политика или чисто практические методы становятся неадекватными

Безусловно, нельзя гарантировать, что использование "хорошей" модели всегда даст хоро­ший результат; но, несмотря на его несовершенство, этот подход— наиболее рациональный из всех возможных. Более того, как и сам процесс моделирования, управленческие ситуации в действительности развиваются скорее циклически, чем последовательно Это означает, что они возникают повторно и нуждаются в повторном рассмотрении и обработке Этот факт служит основной мотивацией для изучения количественных моделей, шансы правильно пред­сказать, когда некая модель будет давать хорошие реальные результаты, а когда — нет, сущест­венно возрастут, если понять концепции, используемые в данной модели.

Все модели (и простые, и сложные) создаются человеком. К сожалению, не существу­ет экспертных систем для построения моделей (за исключением очень узких специализи­рованных приложений) Возможно, когда-нибудь революция в вычислительной технике и программном обеспечении приведет к созданию автоматизированных пакетов для по­строения моделей управления Однако в настоящее время построение моделей в значи­тельной степени является искусством, которое требует определенного воображения, а также владения техническими знаниями.

Для моделирования ситуации вначале нужно представить ее структурированным об­разом, т е необходимо выработать некий способ, который позволит систематически об­думать данную ситуацию Следует помнить, что чаще всего приходится иметь дело с фор­мулировками управленческих ситуаций в виде неких признаков, а не в форме четкой по­становки проблем. Например, торговый представитель компании в Лос-Анджелесе со­общает, что главный конкурент обошел вашу фирму, предложив обработку заказов по электронной почте через Internet В повседневном смысле — это управленческая пробле­ма, но в нашем понимании — это признак Постановка проблемы включает в себя воз­можные решения и метод измерения их эффективности — две ключевые составные части любой модели Структурирование — это искусство переходить от симптома к четкой по­становке проблемы Это исключительно важное умение, которым должен обладать , чтобы успешно разрабатывать модели

При количественном моделировании бизнес-среды необходимо описывать взаимо­действия многих переменных. Для этого нужно сформулировать математическую модель. В следующих главах приводится много примеров построения моделей. Чтобы конкрет­ные примеры не ввели вас в заблуждение, необходимо помнить, что в реальном мире обычно не существует единственно верного способа построения модели Различные мо­дели могут дать различные представления об одной и той же ситуации, как на картинах Пикассо и Ван-Гога один и тот же предмет будет выглядеть по-разному. Хотя моделиро­вание является искусством, в нем, как и в искусстве в целом, существуют общие принци­пы. Процесс моделирования можно условно разделить на три этапа.

1. Изучение среды с целью структурирования управленческой ситуации

2. Формализация представления о ситуации

3. Построение символической (количественной) модели.

Изучение среды

Новички в моделировании обычно недооценивают значение первого этапа— изуче­ния бизнес-среды с целью структурирования управленческой ситуации В результате по­ставленная проблема зачастую является не адекватным обобщением реальной ситуации, а всего лишь описывает некий ее признак Многие факторы, например, внутриорганиза-ционные конфликты, различия в целях начальников и подчиненных, а также общая сложность ситуации, могут мешать правильно представить ситуацию Пред­полагается, что определенные факты известны, в то время как на самом деле это не так При структурировании управленческой ситуации создатель модели должен выбрать и вычленить из всей среды аспекты, присущие рассматриваемой ситуации Важнейшей составляющей успеха является опыт — как создания моделей, так и работы в соответст­вующей среде

Формализация

Второй этап, формализация представления о ситуации, заключается в концептуаль­ном анализе, во время которого необходимо принять определенные предположения и упрощения Поскольку рассматриваемая управленческая ситуация включает в себя це­ли и решения, их необходимо явно указать и определить Может существовать несколько способов определить переменные решения, и не всегда сразу удается найти наиболее подходящее определение Цели также могут быть не вполне ясны Даже самые способные могут не иметь точного представления о том, какие результаты они хотят по­лучить Проблемы возникают и в том случае, когда целей слишком много и необходимо выбрать одну из них (Как будет показано, обычно невозможно одновременно оптимизи­ровать две различные цели Поэтому, как правило, бессмысленно пытаться получить "наибольшую прибыль при минимальных вложениях" или "максимальные блага для большинства людей")

На рис 2 представлен первый (зачастую наиболее важный) этап формализации управ­ленческого решения для формулировки задачи — выявление основных концептуальных со­ставляющих модели На данном этапе детали работы модели не рассматриваются Основ­ное внимание уделяется определению 1) входов, т е того, что модель должна обрабатывать, и 2) выходов— того, что модель производит. Модель на данном этапе называется "черным ящиком", поскольку еще не известно, какая логика будет реализована в модели

Рис. 2. Модель в виде черного ящика"

После определения входов и выходов модели необходимо разбить их на две категории Входы, именуемые внешними переменными, делятся на решения — переменные, контро-

лируемые ом, и параметры — переменные, которыми управлять не мо­жет ' Примерами переменных решения могут служить сумма, в которую оценива­ет свой продукт, размещение производственного оборудования или решение, продавать филиал или нет Примеры параметров цены, назначаемые конкурентами на аналогичные товары или услуги, физические ограничения объема складского помещения, стоимость единицы сырья или прогнозируемое количество осадков. Многие неконтролируемые вход­ные величины могут быть неизвестны заранее. Трактуя их как параметры, можно строить модель так, как если бы они были известны. Позднее можно конкретизировать численные значения данных величин, проанализировав данные и оценив эти значения, или просто за­дать предполагаемые значения величин при анализе модели.

Выходы, называемые внутренними переменными, делятся на показатели эффективно­сти (или критерии) — переменные, которые определяют степень приближения к цели, и результирующие переменные, которые отражают другие следствия моделирования и по­могают понимать и интерпретировать результаты работы модели. Критерии особенно важны, так как именно они используются, чтобы определить, насколько удалось прибли­зиться к конечной цели Поэтому критерии часто называют целевыми функциями. Приме­рами целевых функций являются доход, доля рынка, совокупные издержки, дисциплина работников, удовлетворение клиента, доходы от инвестиций. Примеры результирующих переменных— разбивка дохода по статьям, количество проданных изделий, уплаченные налоги и другие величины, которые полезно знать.

Таблица 1 Терминология моделирования

Термин	Формальное определение	Пример
Переменная решения	Контролируемая внешняя входная величина	Объем инвестиций
Параметр	Неконтролируемая внешняя входная величина	Процентная ставка
Результирующая пере­менная	Внутренняя выходная переменная	Выплаченные ко­миссионные
Показатель эффективно­сти (критерий)	Внутренняя переменная, используемая для оценки решения (целевая функция)	Дивиденды

Построение модели

После завершения формализации (в устной или письменной форме) символическую модель необходимо построить

Как следует из опыта, основной вклад в построение модели на данном этапе состоит в том, чтобы разработать внутри "черного ящика" математические уравне­ния, связывающие переменные. Чтобы преодолеть при моделировании "синдром чис­того листа", можно вначале использовать упрощенные связи, которые затем уточняются. К уточнению следует отнестись со всей ответственностью, поскольку эти связи в сово­купности с данными становятся основой всего процесса моделирования. Этой теме уде­лено достаточно внимания в последующих главах Главная же идея состоит в том, что один с помощью современных методов использования электронных таблиц в состоянии создать и проанализировать множество практических моделей Даже в более сложных ситуациях, требующих создания межотраслевой группы, предварительное мо­делирование может осуществить один эрудированный.

Основанием для такого утверждения может служить то, что большинство связей мо­дели представляют собой простые бухгалтерские уравнения (Прибыль = Доход — Общие расходы) или физические определения (Количество_месяцев = 12 х Количество_лет) и, следовательно, знакомы и понятны каждому Остальные связи модели раз­работать сложнее, однако в большинстве управленческих моделей сложных уравнений сравнительно немного Чтобы разработать корректное математическое представление взаимосвязи двух или нескольких переменных как части общей логики модели, необхо­дим определенный опыт Можно воспользоваться следующим методом начертить гра­фик, отражающий требуемую зависимость, т е начать не с математического уравнения, а с его графика, а затем подобрать соответствующее данному графику уравнение ² Дан­ный метод используется также для анализа необработанных данных, что может потребо­ваться при оценке значений параметров Мы назвали этот метод "моделированием на ос­нове данных", ему посвящен следующий раздел.