Модель – это система, располагающаяся между исследователем и предметом его исследования. Существуют следующие виды моделей:
физические (модель здания, прибора, машины), математические (система формул, тождеств и неравенств, описывающая какой-либо процесс, явление), логические (система понятий, описывающая явление, процесс, предмет), модели общественно-экономических формаций, модели структур, методов и т.п. Рассмотрим основные из них.
Физическая модель представляет то, что исследуется с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы в том или ином масштабе. По утверждению Шеннона, отличительная характеристика физической модели (которую иногда называют портретной) – то, что она выглядит как «моделируемая целостность».
Пример физической модели – чертеж завода, выполненный в определенном масштабе. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места. Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить их определенные характеристики. Ситуации, описывающие социально-экономические системы, как правило, не представляются в виде физических моделей.
Аналоговая модель представляет исследуемый объект – аналог, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит таковым.
Пример аналоговой модели – схема организационной структуры предприятия. Выстраивая ее, руководство в состоянии представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидуумами и их деятельностью. Аналоговая модель является более простым и эффективным способом проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем составление перечня взаимосвязей между всеми работниками. Таким образом, аналоговая модель может представлять ситуацию или какие-либо ее элементы.
В математической модели (называемой также символической) используются символы для описания свойств или характеристик объектов или событий. Пример математической модели как средства, помогающего решать исключительно сложные проблемы, – известная формула А. Эйнштейна Е = мс2. Если бы А. Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, что у физиков появилась бы даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии. Математические модели относятся к типу моделей, чаще всего используемых при принятии организационных решений. Математические модели, например такие как статистические формулы, широко используются при описании и анализе управленческих ситуаций.
Основные этапы процесса построения моделей:
· постановка задачи;
· построение модели;
· проверка модели на достоверность;
· применение модели.
Постановка задачи – наиболее важный этап построения модели, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы. Использование математики или компьютера не принесет пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована. А. Эйнштейн отмечал, что правильная постановка задачи важнее даже, чем ее решение. Огромные средства расходуются ежегодно на поиски элегантных и глубокомысленных ответов на неверно поставленные вопросы. В этом смысле очень важно уже до процедуры написания ситуации представить себе, чего желательно достигнуть в результате исследования.
При построении модели менеджер должен определить главную цель модели, выходные нормативы или информацию, которую предполагается получить, чтобы помочь руководству разрешить определенную проблему. В дополнение к установлению главных целей разработчик должен определить, какая информация требуется для построения модели. Другим важным фактором, требующим учета при построении модели, являются расходы. Модель, которая стоит больше, чем вся задача, решаемая с ее помощью, конечно, не внесет никакого вклада в достижение целей организации.
Один из аспектов проверки модели на достоверность – определение степени соответствия модели реальному миру. Разработчик должен установить, все ли существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель. Чем полнее модель отражает реальный мир, тем выше ее потенциал как средства оказания помощи руководителю в принятии эффективного управленческого решения.
Другой аспект проверки модели на достоверность – установление, в какой степени информация, получаемая с ее помощью, помогает руководителю разрешить проблему. Хороший способ проверки модели – опробование ее на ситуации из прошлого. После проверки на достоверность модель готова к использованию. По утверждению Шеннона, ни одну модель «нельзя считать успешно выстроенной, пока она не принята, не понята и не применена на практике». Это очевидно, но зачастую этот этап построения моделей оказывается одним из самых трудных. Согласно результатам исследования лишь около 60% моделей науки управления были использованы в полной или почти в полной мере – в силу того, что руководители проявляют опасение или непонимание. Разновидностью моделирования является имитация. Имитация как метод исследования системы управления – это процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Главная идея имитации – использование некоего устройства для имитации реальной системы с тем, чтобы исследовать и понять ее свойства, поведение и характеристики. Аэродинамическая труба – пример физически осязаемой имитационной модели, используемой для проверки характеристик разрабатываемых самолетов и автомобилей. Итак, имитация – это часто самый практичный способ подстановки модели на место реальной системы. Экспериментируя на модели системы, можно установить реакции на определенные изменения или события. Если результаты экспериментирования с использованием имитационной модели свидетельствуют о том, что модификация способствует улучшению, руководитель может с большей уверенностью принимать решения об осуществлении изменений в реальной системе.
Таким образом, имитационная модель представляет собой модель системы, исследование которой осуществляется путем эксперимента, воспроизводящего процесс функционирования или развития системы. Такой эксперимент называется имитационным. Процесс и форма моделирования с помощью имитационных моделей называется имитационным моделированием.
В конце 1980_х гг. в имитационном моделировании стали использоваться ЭВМ. В зависимости от степени формализации исследуемой системы и способа построения моделирующего алгоритма различают:
· моделирование с применением численных методов;
· вероятностное, или статистическое, моделирование с использованием специальных алгоритмических языков моделирования.
Имитационное моделирование, по существу, является простым переложением на машинный язык описаний моделируемых систем.
Специальные программы, обслуживающие модель, генерируют различные конкретные реализации входного сигнала моделируемой системы и строят в соответствии с введенным в ЭВМ описанием системы выходной сигнал. Далее, как и в обычном (натурном) эксперименте полученные результаты обрабатываются с помощью специальных программ, характеризующих поведение исследуемой системы, определяющих различные качественные характеристики и т.п.
Имитационное моделирование как метод исследования представляет собой способ перенесения реальности в виртуальный мир посредством описания необходимых правил и законов с использованием математического логического программного аппарата.
В настоящее время имеется великое множество моделей, позволяющих отрабатывать принятие управленческих решений в тех или иных сферах. Так, концерн «ФИАТ» имеет в своем распоряжении модель автомобильной отрасли, позволяющую имитировать различные управленческие ситуации и тестировать специалистов и менеджеров среднего звена. В экономически развитых странах многие фирмы имеют модель своей отрасли, собственного производства, экспериментирование с которой позволяет разрабатывать и принимать различные управленческие решения. Как правило, вложенные в такие программы средства окупаются в течение одного-двух лет.
Разновидностью имитационного моделирования является метод имитационных игр. В настоящее время имитационные игры получили широкое распространение в качестве, с одной стороны, метода обучения, с другой – инструмента системного анализа, направленного на исследование функционирования сложных организационно-хозяйственных механизмов. Предшественником современных имитационных игр являются шахматы.
Метод имитационных игр применительно к хозяйственным организациям был впервые использован в СССР. Управленческая игра, названная организационно_производственными испытаниями, использовалась в 1932 г. в качестве организационной и технической базы лабораторных экспериментов на одной из ленинградских ткацких фабрик.
В 1955 г. была разработана первая машинная игра американской фирмы «Рэнд корпорэйшн», предназначенная для офицеров службы материального снабжения военно-воздушного флота. В игре имитировалось управление снабжением запасными частями военно-воздушных баз США, размещенных по всему миру. Следует отметить, что проблематика игры была экономической.
В ходе поисков новых форм обучения, которые позволили бы провести практические занятия в области принятия решений по управлению фирмой, группа ученых Американской ассоциации управления совместно с другими организациями разработала в 1956 г. управленческую игру с применением ЭВМ. Впервые эта игра была проведена 27 мая 1957 г. при участии 20 президентов крупных фирм.
Осенью того же года начал работать семинар ассоциации по принятию решений, в котором этой игре уделялось значительное внимание. С тех пор имитационные игры, моделирующие функционирование производственно-хозяйственной организации, стали называться деловыми, или управленческими. К имитационным можно отнести, например, ролевые игры, когда имитируется деятельность работников организации, реализующих определенные управленческие функции, с использованием ситуаций в качестве элемента игры, в виде задания.
В общенаучных методах используется также экстраполяция.
Экстраполяция (от лат. extra – сверх и polire – делать гладким, отделывать) – процедура, служащая для перенесения и распространения свойств, отношений или закономерностей с одной предметной области на другую. Она основана на предположении о неизменности факторов, определяющих течение рассматриваемого процесса.
В исследованиях управленческих ситуаций экстраполяция применяется как метод прогнозирования. Одним из ограничений в использовании метода является то, что экстраполяционный прогноз может быть получен на период, во временном протяжении равном не более 1/3 базового. Простота и доступность метода позволяют широко использовать его при прогнозировании на ближайшую перспективу с корректировкой на другие (не являющиеся параметрами прогнозирования) факторы, влияющие на исследуемый процесс.
Недостатки метода – возможность переноса отрицательных тенденций прошлого в будущее, а также невозможность учета современных тенденций в развитии объекта прогнозирования. Для повышения эффективности экстраполяции при анализе ситуации необходимо четко определить какие параметры ситуации, какие количественные показатели прогнозируются и насколько они могут измениться в перспективе.
Кроме рассмотренных в процессе исследования ситуаций могут быть использованы следующие методы:
· Метод измерения позволяет дать в определенных единицах измерения численную оценку исследуемого свойства объекта.
· Метод сравнения позволяет определить различия или общность исследуемого объекта с аналогом (эталоном, образцом и т.д. в зависимости от цели исследования).
· Метод абстрагирования основан на мысленном отвлечении от несущественных свойств исследуемого объекта и изучении в дальнейшем наиболее важных его сторон на модели.
· Метод анализа и синтеза основан на использовании различных способов расчленения изучаемого объекта на элементы, отношения (анализ) и соединения в единое целое отдельных его элементов (синтез).
Для выбора и обоснования методов исследования ситуации можно проводить специальные методологические исследования.
Методологические исследования следует понимать как выбор и применение одного из целенаправленных методов, выработку принципиально новых или выявление существенных особенностей имеющейся методики. Их характерными чертами являются:
· объективная оценка конкретного метода;
· выявление новых существенных особенностей его алгоритма и их обоснование;
· разработка нового метода, дающего весомые преимущества при анализе ситуаций;
· историческая преемственность предлагаемого принципиально нового методического решения;
· экономическое обоснование усовершенствованного метода. Расчетно-аналитические методы требуют не только получения точных и достоверных научных фактов, но и математических расчетов.
В практике аналитической работы с управленческими ситуациями широко применяются сравнение, группировка взаимодействующих факторов, разработка системы взаимосвязанных аналитических показателей, элиминирование (исключение) влияния отдельных факторов на объект исследования. Для количественной оценки влияния отдельных факторов на обобщающие показатели прибегают к составлению различных расчетных формул, использованию балансового метода и т.д. Распространение получили также производственный и социальный эксперименты (для политических, управленческих, экономических наук, психологии, социологии). В экономических исследованиях используют две основные формы эксперимента:
1) прямой эксперимент – в виде опробования группы приемов, методов т.д.;
2) социологические исследования, а также:
· метод абстрагирования – основан на мысленном отвлечении от несущественных свойств исследуемого объекта и изучении в дальнейшем наиболее важных его сторон на модели.
· метод анализа и синтеза – основан на использовании различных способов расчленения изучаемого объекта на элементы, отношения (анализ) и соединения в единое целое отдельных его элементов (синтез).