Наблюдать явление, которое еще не существует и, возможно, никогда не состоится, как и проводить непосредственные эксперименты с ним не представляется возможным. Моделирование же, в данной ситуации, единственный систематизированный способ определить варианты будущего и выявить возможные последствия альтернативных решений, с их последующим объективным сопоставлением.
2.2 Подходы к моделированию управленческого решения
Моделирования часто используется в процессе решении сложных управленческих задач, поскольку дает возможность избежать существенных трудностей и затрат, неизбежных при экспериментировании в реальной жизни. Базисом моделирования выступает потребность в относительном упрощении реальной ситуации либо события, однако такое упрощение не должно нарушать ключевых закономерностей действия непосредственно исследуемой системы.
Таким образом, модель выступает объектом, который в ходе исследования (принятия решения) заменяет оригинал так, что его изучение предоставляет новые знания об объекте оригинале.
Различают следующие типы моделей:
физическая;
математическая;
аналоговая (организационная схема, график).
Процесс построения моделей состоит из нескольких этапов:
постановка задачи;
построение модели;
проверка модели относительно достоверности описания моделируемого процесса, явления либо объекта;
использование модели;
обновление модели в ходе исследования либо реализации.
Модель выступает представлением реальности определенной системы посредством дублирования ее ключевых свойств, характеристик и представлений.
Преимущества применения моделей:
Модели не требуют больших издержек и затрат времени, чем в сравнении с проведением экспериментов с реальными системами.
Модели дают возможность, к примеру, ставить вопрос «что будет, если…».
Модели способствуют содержательному систематическому подходу к анализу определенной проблемы.
Модели требуют уточнения ограничений и цели по отношению к проблеме.
Модели способны сократить время, которое необходимо для принятия решения.
Основные ограничения при использовании моделей:
Модели могут быть относительно дорогими и требовать длительного времени на их разработку и проверку.
Модели часто не используются и неверно трактуются исходя из их математической сложности.
Модели снижают роль информации, не поддающейся вычислению.
Модели часто обладают предпосылками, которые чрезмерно упрощают реальные переменные.
Среди категорий моделей, выделяют следующие:
Алгебраические модели. Алгебра выступает базовым математическим инструментом, который можно использовать с целью решения общих операционных проблем, среди которых: анализ критической точки и анализ затраты–прибыль.
Статистические модели. Так как многие решения включают неопределенность, важно представлять вероятностное распределение и статистическую теорию. Среди статистических моделей можно выделить их следующие вилы:
прогнозирование — создания проекций на будущее таких переменных, как, к примеру, затраты и продажи.
теория принятия решений — применяться в деревьях решений и таблицах решений, с целью способствования в представлении и решении проблем в условиях риска.
Модели линейного программирования, представляющие собой метод моделирования распределения ресурсов по соответствующим переменным.
Модели теории очередей, способствуют проведению оценки системы сервиса посредством определения таких факторов, как длина очереди, время ожидания и коэффициент использования.
Имитационные модели – имитация посредством технических средств, позволяет построить модель сценарии развития на будущее.
Модель запасов – применяется с целью помощи в управлении активами посредством выдачи рекомендаций по количеству и времени заказа.
Сетевые модели – представляют планирование работ проектного характера, к примеру, в процессе составления календарного плана выполнения операций, включающих в себя большое число взаимосвязанных операций, а также определение продолжительность выполнения работ, их стоимость и т.д.
