Общенаучные и частнонаучные методы исследования систем управления

Исследование систем управления в зависимости от уровня изучаемой проблемы, целей, задач исследования может носить глобальный или локальный характер. Глобальные проблемы как правило, носят системный, междисциплинарный характер, исследуются с использованием общенаучных методов. Проблемы, ограниченные по своим масштабам, имеющие ярко выраженную специфику исследуют в основном с применением частнонаучных методов.

Общенаучные методы применимы для исследований в предметных рамках ряда научных направлений: экономики, менеджмента, социологии, психологии и т.д. Изучение более узкой или специфической проблемы в одной избранной сфере проводится с использованием частнонаучных методов, применяемых в основном в избранном научном направлении. К примеру, методы изучения спроса на продукцию используются в маркетинговых исследованиях, а метод функционально-стоимостного анализа находит применение в экономике предприятий.

К общенаучным методам исследования относятся: контроль и диагностика проблем, системный анализ, экспертные методы исследования, моделирование и статистические исследования, морфологический анализ и функционально-декомпозиционное представление в форме агрегата, анализ и синтез понятий.

К частнонаучным методам можно отнести: определение выборки и методы социологических исследований, Дельфи, методы средневзвешенных критериев при оценке поставщиков, метод Монте-Карло, тестирование, параметрический метод, факторный анализ, функционально-стоимостный анализ, финансовый анализ, бюджетирование, калькулирование, хронометраж, фотография рабочего времени, метод Парето, применяемый для выявления наибольших затрат, связанных с дефектами и многие другие методы, применяемые в функциональных подсистемах менеджмента. Основополагающим в современных исследованиях по менеджменту является системный подход, в рамках которого анализируются факторы внешней и внутренней среды организации, а сама она рассматривается как открытая, динамично развивающаяся система.

Моделирование — метод прогнозирования возможных состояний объекта в будущем, способов достижения заданных параметров с применением моделей: предметных, знаковых, математических, имитационных, аналитических. Модель в исследовании систем управления — это упрощенное представление объекта, которое должно отвечать требованиям полноты адаптивности, обеспечивать возможность включения достаточно широких изменений. Модель должна быть достаточно абстрактной, чтобы допускать варьирование большим числом переменных, и ориентирована на реализацию с помощью существующих технических средств, т.е. должна быть физически осуществима на данном уровне развития науки и техники с учетом конкретного предприятия, выполняющего прогнозирование.

Примеры моделей, используемых в исследовании систем управления: функционально-декомпозиционное представление - агрегат, имитационная модель Монте-Карло, блочная модель, представленная в виде логической блок-схемы, функционально-стоимостная модель, модель Бостонской консультативной группы, факторная матрица, модель прогноза затрат и прибыли.

Имитационные модели в ИСУ строятся по аналогии с объектом исследования с использованием статистических методов. Для моделирования в случайных условиях был разработан метод статистических испытаний (метод Монте-Карло), основная идея которого состоит в моделировании случайных явлений посредством реализации «розыгрышей». Результаты такого моделирования обрабатывают с использованием вычислительной техники. Определяется тип и параметры распределения случайных величин. Допустим, мы называем единичным жребием любой элементарный опыт, в котором решается один из вопросов:

1. произошло или не произошло событие А?

2. какое из возможных событий А, B, С......произошло?

3. какое значение приняла случайная величина X?

Реализация случайного явления основана на математическом законе больших чисел. Наиболее важным является принцип случайности появления части значений параметров и, следовательно, реализации модели в целом. Имитационное моделирование может быть применено для прогноза возможных состояний системы, динамики продаж, изменения конкурентной среды организации и т.д.

Функционально - декомпозиционное представление системы в форме агрегата дополняет математические методы моделирования, используемые в ИСУ. Общее представление системы наиболее удобно использовать в форме математической модели, например, в виде контуров обслуживания или агрегата (См.: Рис.1). Рассматривается абстрактная схема функционирования сложной системы, центральным звеном которой является агрегат. В каждый момент времени t агрегат находится в одном из возможных состояний Z(t). Состояние агрегата в фиксированный момент времени определяется управляющим воздействием g(t) в соответствии с оператором перехода Н с использованием зависимости:

Z(t) = H {Z(t°), g(t)}

Агрегат имеет входные контакты. На них поступают входные сигналы X(t), которые в соответствии с оператором G преобразуются в выходные сигналы Y(t). Данная схема допускает варьирование большим числом параметров, используемых для характеристики состояния системы, в то же время требует упрощения набора этих параметров до предельно абстрактной модели, наиболее полно отражающей основные из них, и позволяющая прогнозировать будущие тенденции развития. Наглядность и абстрактность является преимуществом рассматриваемой векторной модели.

Экспертные методы исследования систем управления — методы, основанные на анализе и усреднении различными способами мнений, суждений специалистов-экспертов по рассматриваемым вопросам. Часто сопровождаются созданием специальных рабочих групп специалистов, экспертной комиссии, сети экспертов.

Подбор экспертов осуществляется на основе анализа их компетентности, определяемой путем объективной оценки и самооценки экспертов, а также способом стабилизации экспертной сети.

Способ стабилизации экспертной сети состоит в отборе ряда компетентных специалистов, например 10 человек по избранной проблеме, которые выбирают еще такое же количество экспертов, и т.д. Данная процедура повторяется до образования достаточной сети экспертов. В данном случае речь идет о генеральной совокупности специалистов, компетентных в области прогнозируемой проблемы. Следующим этапом является формирование репрезентативной выборки из генеральной совокупности и создание необходимой экспертной комиссии.

Методы экспертных оценок: Дельфи, круглый стол, интервью, экспертный опрос, мозговой штурм, метод сценариев, метод средневзвешенных оценок, деловая игра, японский метод «ринги».

Дельфи — один из методов экспертного прогнозирования, основанный на последовательной оценке специалистами любых предложенных альтернатив. Может быть применен в процессе группового принятия управленческого решения посредством выбора наилучшей альтернативы. Результаты экспертных оценок заносятся в таблицу (См.таблица 5.1), где

Р - ранговая оценка, присваиваемая экспертом альтернативе в зависимости от степени ее значимости. Наиболее значимая альтернатива, например, решение сменить поставщика, ставится на первое место (1 ранг).

Б — балльная оценка дается экспертом от 1 до 10 баллов. За наивысший балл берется единица.

П = Р x Б

По каждой альтернативе определяется сумма произведений. Наименьшая сумма произведений указывает на наиболее значимую альтернативу.

Таблица 5.1

Мозговой штурм — метод активизации творческой активности участников, основанный на спонтанном высказывании идей, которые формулируются и высказываются участниками в краткой и четкой форме. Критика идей в данный момент недопустима. Она возможна только после окончания мозговой атаки. Применяется правило — число высказанных идей важнее их качества. Основоположником метода является американский психолог А.Осборн. В мозговом штурме считается, что человека могут осенять гениальные идеи, если он высказывает мысли «сходу», предварительно не обдумывая, только полагаясь на свое подсознание. Метод основан на свободных ассоциациях идей.

Метод номинальной групповой техники построен на принципе ограничения межличностных коммуникаций. Свои предложения участники группы излагают в письменном виде самостоятельно и независимо от других. На следующем этапе каждый участник докладывает суть своего проекта, а представленные варианты рассматриваются членами группы без обсуждения и критики. Затем каждый член группы опять независимо от остальных, в письменном виде проставляет ранговые оценки рассмотренных идей. Проект, получивший наивысшую оценку принимается за основу решения. Метод позволяет организовать совместную работу группы, не ограничивая индивидуального мышления каждого участника. Близким методу номинальной групповой техники является японский метод принятия группового решения «ринги».

Метод средневзвешенных критериев является эффективным для оценки экспертами ряда альтернатив и вариантов слабо структурированных решений. Система взвешенных критериев может быть применена для оценки поставщиков продукции. На первом этапе экспертами дается оценка непосредственно критериев выбора. Предположим, цена за материал, размер минимальных поставок и т.д. Все критерии «взвешиваются» по отношению к главному критерию (См.:таблица 2). По выбранным взвешенным критериям оцениваются все возможные варианты решений. Допустим, четыре фирмы-поставщики продукции: А, Б, В, Г. На самом деле их может быть значительно больше. На этом этапе производится сравнительная оценка каждой фирмы по каждому критерию (См.:таблица 5.2).

Таблица 5.2 - Сравнительная оценка каждой фирмы по каждому критерию

На последнем этапе определяется суммарное взвешивание вариантов с учетом разной «весовой» категории каждого критерия, т.е. перемножаются весовые показатели критериев выбора на взвешенные варианты по каждой строке (См.: таблица 5.3). Суммарная взвешенная оценка показывает наиболее адекватную оценку фирм-поставщиков.

Таблица 5.3 - Суммарное взвешивание вариантов

Основные методы социологических исследований: определение выборочной совокупности, опрос респондентов, интервью, анкетирование.

В менеджменте методы социологических исследований применяются для изучения проблем в функциональной подсистеме управления персоналом, исследования мотивации, удовлетворенности работников трудом, организационной культуры, способов усовершенствования организации труда, вопросов социальной ответственности бизнеса, отслеживания любых характеристик, связанных с социальными параметрами системы управления.

Виды социологических исследований: контент-анализ, аналитическое исследование, экспресс-анализ, пилотажное исследование, экспертный опрос.

Определение выборки в социологических исследованиях может проводится разными методами.

1. По формуле:
n = 1¹ / (δ² +1/N), где
δ — доверительный интервал допустимой ошибки, как правило, берется в пределах 5 %.
N — генеральная совокупность
n — выборочная совокупность

2. По формуле:
n = δ²t¹ /Δ², где n — выборочная совокупность
δ — дисперсия (степень однородности исследуемых единиц наблюдения)
t — коэффициент доверия (заданная точность)
Δ — предельная ошибка выборки.

3. Квотным методом. Берется 10 % единиц наблюдения генеральной совокупности.

4. Посредством определения статистических серий, т.е. однородных групп (гнезд).

Типы выборок

1. Квотная выборка — модель структуры генеральной совокупности, которая строится в виде квот (пропорций) распределения признаков изучаемых объектов.

2. Гнездовая выборка — метод выделения в генеральной совокупности однородных групп (гнезд), имеющих схожие признаки. Серии, попавшие в выборку, могут подвергаться сплошному или выборочному обследованию.

3. Шаговая выборка — систематическая случайная выборка, элементы которой отображены через какой-то определенный интервал исходного списка.

4. Простая случайная выборка — выборка, формируемая из элементов генеральной совокупности, совпадающих с номерами из таблицы случайных чисел.

5. Стихийная выборка — выборка, при которой критерии не задаются, практически опрос «первого встречного».

Тестирование как метод психологической диагностики находит широкое применение в исследовании систем управления персоналом. Тестирование применяется для стандартизированного измерения индивидуальных различий работников при отборе персонала, профессиональном обучении. Валидность тестового компонента теста — показатель, характеризующий его способность устойчиво различать профессиональную компетентность испытуемых. Высоковалидный компонент фиксирует высокий балл у более подготовленных испытуемых и низкий — у менее подготовленных.

Параметрический метод исследования систем управления основывается на количественном выражении исследуемых свойств системы и установления зависимости между рядом параметров. Обычно выделяют функциональные и корреляционные зависимости. Корреляционные в отличие от функциональных являются неполными и искажаются влиянием посторонних факторов. В случае функциональной связи коэффициент корреляции равен 1. Корреляционный метод применяется в производстве для разработки разного рода нормативов, анализе спроса и предложения. Простейшим видом корреляционного уравнения, характеризующего взаимосвязь между двумя параметрами, является уравнение прямой:

Y = a + bX,
Где Х,Y — независимая и зависимая переменные,
a,b — постоянные коэффициенты

Примером линейной зависимости может быть объем реализации Y от объема произведенной на предприятии продукции X. Вывод о прямолинейном характере зависимости можно проверить путем простого сопоставления данных и регистрацией их в прямоугольной системе координат. Важной задачей является определение постоянных коэффициентов связи между переменными параметрами, которые наилучшим образом отвечают значениям X,Y. В данном примере, факторы влияющие на объемы производства и реализации продукции. Величина исследуемого параметра довольно часто складывается под влиянием не одного, а нескольких факторов. Поэтому можно использовать линейное уравнение множественной корреляции.

Факторный анализ состоит в переходе от первоначального описания исследуемых объектов, заданных совокупностью большого числа непосредственно измеряемых признаков, к описанию наиболее значимых компонентов, отражающих наиболее существенные свойства явления. Эти главные компоненты содержат большую часть информации, заключенной в первоначальных переменных Х и объясняют большую часть их полной дисперсии. Такого рода переменные, называемые факторами, являются функциями исходных признаков. Для определения переменных, имеющих наибольшие факторные нагрузки, применяется расчет дисперсии, а также определяется вклад компонента в полную дисперсию. Переменные при использовании факторного анализа не подразделяются априорно на зависимые и независимые и рассматриваются как равноправные. В этом его отличие от параметрического метода, при котором берутся взаимозависимые переменные.