Модель и метод. Моделирование и его роль в принятии управленческого решения. Основные проблемы моделирования

Процесс моделирования часто применяется при решении сложных проблем в управлении, так как позволяет избежать значительных трудностей и издержек при проведении экспериментов в реальной жизни. Основой моделирования является необходимость относительного упрощения реальной жизненной ситуации или события, вместе с тем это упрощение не должно нарушать основных закономерностей функционирования изучаемой системы. Т.о. модель – это объект, который в процессе исследования (принятия решения) замещает объект оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте оригинале.

Типы моделей:

- физическая,

- аналоговая (организационная схема, график),

- математическая (использование символов для описания действия или объектов).

Процесс построения моделей состоит из нескольких этапов:

- постановка задачи;

- построение модели;

- проверка модели на достоверность описания данного процесса, объекта или явления;

- применение модели;

- обновление модели в процессе исследования или реализации.

Модель есть представление реальности конкретной системы путем дублирования ее важных свойств, представлений и

характеристик.

Преимущества использования моделей.

1. Модели менее дороги и требуют меньше времени, чем экспериментирование с реальными системами.

2. Они позволяют менеджерам задавать, например, вопрос «Что будет, если…» («Что будет, если мои затраты на запасы увеличатся на 3% в следующем году,— как изменится моя прибыль?»).

3. Они способствуют содержательному систематическому подходу к анализу проблем.

4. Они требуют от менеджеров уточнять ограничения и цели по отношению к проблеме.

5. Они могут помочь сократить время, необходимое для принятия решений.

Основные ограничения при использовании моделей.

1. Модели могут быть дорогими и требующими длительного времени на разработку и тестирование.

2. Они часто не используются и неправильно понимаются по причине их математической сложности.

3. Они уменьшают роль и значение не поддающейся вычислению информации.

4. Они часто имеют такие предпосылки, которые слишком упрощают переменные реального мира.