Компьютерные технологии в разработке управленческих решений.

Содержание

Введение
Глава 1. Современные подходы к процессу разработки управленческих решений
1.1. Понятие и сущность управленческих решений
1.2. Характеристика процесса принятия управленческого решения
1.3. Имитационное моделирование в процессе принятия управленческих решений
Выводы
Глава 2. Анализ деятельности предприятия ГУП «Водоканал СПб»
2.1. История создания и стратегия развития предприятия
2.2. Анализ организационной структуры предприятия
2.3. Анализ эффективности использования трудовых ресурсов предприятия
Выводы
Глава 3. Проведение имитационного эксперимента для принятия управленческих решений в сфере изменений организационной культуры предприятия ГУП «Водоканал СПб»
3.1. Разработка показателей организационной культуры предприятия
3.2. Алгоритм реализации имитационного эксперимента по анализу динамики изменений уровня организационной культуры предприятия
3.3. Обоснование экономической эффективности использования комплексной имитационной модели
Выводы
Заключение
Список литературы
Приложения

Компьютерные технологии в разработке управленческих решений.

1. Формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования. На этом этапе определяется и детально изучается объект моделирования, те стороны его функционирования, которые представляют интерес для заказчика. Результатом данного этапа является содержательное описание объекта моделирования с указанием целей имитационного моделирования. Содержательное описание составляется в терминологии реальной системы, на языке предметной области, понятном заказчику.
Общая последовательность действий на этом этапе следующая:21
1) сбор данных об объекте моделирования;
2) составление содержательного описания объекта моделирования;
3) изучение проблемной ситуации – определяется постановка задачи;
4) уточнение целей моделирования;
5) осуществляется выбор метода моделирования.
Цели моделирования определяют общий замысел модели и определяют все последующие этапы имитационного моделирования. Поэтому необходимо правильно сформулировать цели моделирования заранее. Для решения этой проблемы используется следующий системный подход (рис. 2.).22
Рис. 2. Системный подход по определению целей
моделирования и методов их решения
2. Разработка концептуального описания. На этом этапе составляется концептуальная модель – т.е. логико-математическое описание моделируемой системы в соответствии с формулировкой проблемы. Основное содержание этого этапа – формулировка общей цели модели, переход от реальной системы к логической схеме ее функционирования (рис. 3).23
Здесь приводится описание объекта в терминах математических понятий и алгоритмизация функционирования ее компонент. Концептуальное описание представляет собой упрощенное алгоритмическое отображение реальной системы. При разработке концептуальной модели определяются границы системы, приводится описание внешней среды, выделяются существенные элементы и дается их описание, формируются переменные, параметры, функциональные зависимости как для отдельных элементов и процессов, так и для всей системы, ограничения, целевые функции (критерии).
Рис. 3. Переход от реальной системы к логической схеме ее функционирования
Построение концептуальной модели начинается с того, что на основе цели моделирования устанавливаются границы моделируемой системы, определяются воздействия внешней среды. Выдвигаются гипотезы и фиксируются все допущения (предположения), необходимые для построения имитационной модели. Обсуждается уровень детализации моделируемых процессов.
Далее осуществляется декомпозиция системы. Определяются наиболее существенные в смысле сформулированной проблемы элементы системы и взаимодействия между ними, составляется функциональная модель, приводится описание внешней среды. В описание системы должны быть включены критерии эффективности функционирования системы. Затем в модели определяют некоторую комбинацию таких составляющих, как компоненты, переменные, параметры, функциональные зависимости, ограничения, целевые функции (критерии).
3. Определение структуры и требований к моделируемой программе. На третьем этапе имитационного исследования осуществляется формализация объекта моделирования. Процесс формализации сложной системы включает: выбор способа формализации; составление формального описания системы.
Основная задача этапа формализации – дать формальное описание системы, свободное от второстепенной информации, имеющейся в содержательном описании и алгоритмическое представление объекта моделирования. Цель формализации – получить формальное представление логико-математической модели, т.е. алгоритмов поведения
компонент системы и отразить на уровне моделирующего алгоритма взаимодействия между собой этих компонент.24
4. Построение математической модели исследуемой системы. На данном этапе формальное описание модели сложной системы преобразуется в модель в соответствии с некоторой методикой (дисциплиной) программирования, с применением языков и систем моделирования. Важным моментом здесь является корректный выбор инструментального средства для реализации имитационной модели.
Одним из лучших и универсальным пакетом имитационного моделирования является AnyLogic, разработка компании «Экс Джей Текнолоджис». Данный пакет имитационного моделирования позволяет создавать модели непрерывных систем, модели дискретно-событийных систем, модели динамических систем, модели системной динамики, стохастические модели и агентные модели.
5. Разработка программы моделирования. Основные методы получения исходных данных:25
1) из существующей документации на систему (например, финансовая и техническая документация – для производственных систем);
2) физическое экспериментирование. Часто для задания исходной информации необходимо провести натурные эксперимент на моделируемой системе или ее прототипах.
При моделировании, прежде всего, необходимо определить, насколько хорошо модель представляет моделируемую систему. На реальную систему воздействуют переменные G*, которые можно измерять, но нельзя управлять, параметры Х*, которые исследователь может изменять в ходе натурных экспериментов. На выходе системы возможно измерение выходных характеристик Y*. При этом существует некоторая неизвестная исследователю зависимость между ними Y*=f* (Х*, G*). Таким образом, подход в оценке адекватности состоит в сравнении выходов модели и реальной системы при одинаковых (если возможно) значениях входов.26
(1)
где: Ф – фактическое значение; П – прогнозируемое значение.
Также важным инструментом имитационной модели является графическое представление промежуточных результатов и выходных данных, а также анимация процесса моделирования. Наиболее эффективными являются такие представления данных, как гистограммы, временные графики отдельных переменных за весь период моделирования, графики взаимозависимости, круговые и линейчатые диаграммы.
6. Верификация и валидация имитационной модели. Валидация и верификация имитационной модели связаны с обоснованием внутренней структуры модели, в ходе этих процедур проводятся испытания внутренней структуры и принятых гипотез, исследуется внутренняя состоятельность модели. Процедуры верификации проводят, чтобы убедиться, что модель ведет себя так, как было задумано. В общем случае валидация предполагает проверку соответствия между поведением имитационной модели и исследуемой реальной системы. Валидация модели является подтверждением того, что модель в пределах рассматриваемой области приложений ведет себя с удовлетворительной точностью в соответствии с целями моделирования.
Основными структурными компонентами системы принятия решений являются: банк моделей, банк знаний и диалоговый процессор со средствами проблемной ориентации. Основой интеграции всех компонентов в единый комплекс является информационное обеспечение, позволяющее осуществлять информационное и функциональное взаимодействие моделей, входящих в состав системы принятия решений, а также информационную поддержку процесса системного моделирования и принятия решений. Разработка такого рода проектов моделирующих систем, конечно, предполагает более совершенный инструментарий.
Анализ рынка информационных технологий позволяет выявить следующие основные тенденции в области современных систем моделирования. По данным последних обзоров, публикуемых в Интернете, куда информация предоставляется предприятиями-производителями программного обеспечения для имитационного моделирования, сегодня на рынке информационных технологий фигурирует порядка шестидесяти программных продуктов аналитического типа, ориентированных на имитационное моделирование. Диапазон и разнообразие данных программных продуктов продолжает расти, отражая тенденцию устойчивого спроса на него.
Изучение технологических и функциональных возможностей этих систем моделирования позволило составить общее представление о ситуации на рынке информационных технологий и выявить основные тенденции в области современных систем моделирования, наиболее существенные из которых будут рассмотрены ниже.
В качестве доминирующих базовых концепций формализации и структуризации в современных системах моделирования используются:27
1) для дискретного моделирования – системы, основанные на описании процессов (рrосеss description) или на сетевых концептах (network paradigms). В их числе – системы Extend, Arena, ProModel, Withness, Taylor, Gpss/H-Proof и др.
2) для систем, ориентированных на непрерывное моделирование, – модели и методы системной динамики, среди которых – Powersim, Vensim, Dynamo, Stella, Ithink и др.
Большинствоё систем моделированияё имеютё удобный, легко интерпретируемыйё графическийё интерфейс, системныеё потоковыеё диаграммыё илиё блок-схемыё реализуютсяё наё идеографическомё уровне, т.е. рисуются, параметрыё моделейё определяютсяё черезё подменю. Сохраняютсяё элементыё программирования дляё отдельныхё элементовё моделиё илиё созданияё специализированныхё блоковё подготовленнымё пользователем, такё называемоеё авторскоеё моделированиеё (например, вё системеё Extend существует встроенныйё язык Моdl дляё созданияё специализированныхё блоков). Системыё моделированияё имеютё развитыеё средстваё мультипликацииё (аnimation), подчасё весьмаё сложную, происходящуюё вё реальномё времени, как, например, вё ТАYLOR.28
Имитационныеё системыё становятсяё всеё болееё проблемно- ориентированными. Известны системыё моделированияё производственныхё систем различногоё назначенияё (ТОМАС, SIRE и др). медицинскогоё обслуживанияё (МЕDМОDEL), вё областиё телекоммуникацийё (СОМNET) иё др. Дляё этогоё вё проблемно-ориентированныеё системыё моделированияё включаютсяё абстрактныеё элементы, языковыеё конструкцииё иё наборыё понятий, взятыеё непосредственно изё предметнойё областиё исследований. Определенныеё преимуществаё имеютё системыё моделирования, декларирующиеё своюё проблемнуюё ориентацию, например, пакет Rethink, ориентирующийсяё наё реинжиниринг, что, безусловно, влияет наё доступностьё иё привлекательностьё имитационногоё моделирования.29
В Приложении 2 представлен пример возможной структуры интегрированной системы управления организациями в составе систем управления отношениями с клиентами (СRМ), планирования ресурсов (ЕRP), управления документами (DMS) и других.30
Некоторые характеристики для ряда систем моделирования приведены в Приложении 3.31 Разработчики систем моделирования используют различные подходы для реализации стратифицированных моделей. Ряд программных продуктов такие, как AUTOMOD, ProModel, TAYLOR, WITNESS и др., поддерживают интеграцию моделей на основе создания вложенных структур. В системах Arena и Extend реализован подход к стратификации, основанный на построении иерархических многоуровневых структур.
Наиболее перспективным является структурно-функциональный подход, реализованный, например, в системах моделирования Ithink и Rethink, базирующийся на методологии структурного анализа и проектирования. При такой технологии есть возможность для реализации нескольких уровней представления моделей, при этом используется высокоуровневое представление в виде блок-схем с применением САSE-средств, а на нижнем уровне модели могут отображаться, например, потоковыми схемами и диаграммами.32
Выводы
Управленческое решение – это сознательный выбор наиболее оптимальной альтернативы, либо упорядочение выбранных лучших (или всех альтернатив), которые осуществляет лицо, принимающее решение, в результате анализа альтернатив, исходя из поставленных целей и с учетом ограниченности ресурсов в процессе осуществления им функций управления и решения конкретных задач организации.
Управленческие решения характеризуют следующие признаки: возможность выбора из множества альтернативных вариантов: если нет альтернатив, то нет выбора и, следовательно, нет и решения; наличие цели: бесцельный выбор не рассматривается как решение; необходимость волевого акта лица, принимающего решение при выборе альтернативы.
Современные тенденции в области имитационного моделирования связаны с развитием проблемно-ориентированных систем, созданием встроенных средств для интеграции моделей в единый модельный комплекс; технологический уровень современных систем моделирования характеризуется большим выбором базовых концепций формализации и структуризации моделируемых систем, развитыми графическими интерфейсами и анимационным выводом результатов.
Список литературы
1. Аверилл М.Л. Имитационное моделирование. – СПб: Питер, 2010. – 244 с. (Серия: Классика Computer Science)
2. Балдин К.В., Уткин В.Б., Воробьев С.Н. Управленческие решения. – М: Юнити, 2010. – 236 с.
3. Бусыгин А.В. Эффективный менеджмент. – М.: Финпресс, 2010. – 156 с.
4. Волчков С., Балахонова И. Бизнес-моделирование для совершенствования деятельности предприятия // КомпьютерПресс. – 2008. – № 11. – С. 4-11.
5. Волчков С. Балахонова П. Моделирование для непрерывного улучшения бизнес-процессов на базе стандартов ЕRP и ISO // Методы менеджмента качества. – 2009. – № 2. – С. 22-28.
6. Дал У., Мюрхауг Б., Нюгорд К. Универсальный язык моделирования. – М., 2008. – 316 с.
7. Емельянов А.А., Власова Е.А. Имитационное моделирование в экономических информационных системах. – М., 2009. – 108 с.
8. Иванов А.И., Малявина А.В. Разработка управленческих решений. – М.: Калита, 2009. – 275 с.
9. Имитационное моделирование // http://www.interface.ru/home.asp?artId=1557
10. Имитационное моделирование // http://www.ntfnt.ru/po/imat.htm
11. Имитационное моделирование бизнес-процессов. Как отображаются характеристики процессов при моделировании // http://www.olap.ru/home.asp?artId=272 
12. Имитационное моделирование для оптимизации структурно-функциональных моделей // http://simulation.narod.ru/
13. Имитационное моделирование и прикладное прогнозирование // http://www.3dvok.com/ru/imitation-modelling.html
14. Кабушкин Н.И. Основы менеджмента. – Минск: «Новое знание», 2008. – 336 с.
15. Карданская Н.Л. Принятие управленческого решения. – М.: ЮНИТИ, 2009. – 311 с.
16. Карпов Ю. Имитационное моделирование систем. – СПб.: БХВ-Петербург, 2008. – 400 с.
17. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. – М.: Статистика, 2009. – 221 с.
18. Кузнецов Ю.В., Подлесных В.И. Основы менеджмента. – СПб.: ОЛБИС, 2007. – 192 с.
19. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. – М.: ИНФРА-М, 2010. – 140 с.
20. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента / Пер. с англ. – М.: «Дело», 2007. – 702 с.
21. Никольский А.А. Технология принятия управленческих решений. – М.: МГАГП, 2008. – 349 с.
22. Павловский Ю.Н.. Имитационные модели и системы. М.: 2008. – 134 c
23. Ременников В.В. Разработка управленческого решения. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. – 376 с.
24. Розанова В.А. Психология управленческой деятельности. Учебно-практическое пособие. – М.: Изд-во «Альфа-Пресс», 2008. – 264 с.
25. Сменцарев Г. Объектно-ориентировапные технологии и имитационное моделирование. // РС ‚ Week / Russian Edition. – 2010. – № 26. – С. 41-43.
26. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. – 120 с.
27. Становление и развитие имитационного моделирования // http://www.simulation.org.ua/show.php?mode=art&id=1
28. Титова Н.Л. Разработка управленческих решений // Курс лекций http://www.ecsocman.edu.ru/db/msg/206858.html
29. Тихомиров Ю.А. Управленческое решение. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. – 341 с.
30. Туо Дж. Сравнение четырех пакетов имитационного моделирования // Компьютеруик. – 2010. – № 5 – С. 35-39.
31. Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения. М.: ИНФРА-М, 2008. – 314 с.
32. Фахрутдинова А.З., Бойко Е.А. Разработка управленческого решения: Учебно-методический комплекс. – Новосибирск: СибАГС, 2008. – 140 с.
33. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. – М., 2008. – 418 с.
Приложения
Приложение 1
Технологические этапы разработки ИМ и их последовательность
Приложение 2
Пример возможной структуры интегрированной системы управления компаниями в составе систем управления отношениями с клиентами (CRM), планирования ресурсов (ERP), управления документами (DMS) и др.
Приложение 3
Технологические характеристики современных систем моделирования
Система моделирования
Производи
тель ПО
Приложения
Моделирующая среда и поддержка
Графическая конструкция ИМ
Авторское моделирова
ние, программирова
ние моделей
Анимация (в реальном времени)
Поддержка анализа результатов
ARENA
System Modeling Corporation
Производст
во, анализ бизнес-процессов, дискретное моделирова
ние
Блок-схемы
+
+
+
EXTEND
Imagine That, Inc.
Стратегичес
кое плани
рование, бизнес-моделирова
ние
Компоновочные блоки, непрерывные и дискретные модели
+
язык Modl
+
Анализ чувствитель
ности
GPSS/H-PROOF
Wolverine Software Corporation
Общего назначения, производст
во, транс
Порт и др.
Блок-схемы
+
+
ANOVA
ITHINK ANALYST
High Performance System, Inc.
Управление финансовы
ми потоками, реинжини
ринг пред
приятий, банков, инвести
ционных компаний и др.