Основные направления и методы прогнозирования и моделирования в управлении

Основные направления и методы прогнозирования и моделирования в управлении

 

Ме́неджмент (от англ. management, от гл. англ. manage, из итал. maneggiare — обращаться с инструментом, от лат. manus — рука) — функция организации, которая заключается в согласовании усилий группы людей для достижения поставленных целей при действенном и эффективном использовании имеющихся ресурсов.

Управление (философия) — деятельность субъекта по изменению объекта для достижения некоторой цели. Управление (в организации) — синоним понятия менеджмент. А именно процессы планирования, контроля над исполнением, оптимизации, организации процессов, в том числе возможного изменения структуры, мотивации исполнителей. Часто говорят, что управление это функция организации (учреждения).

Прогноз (от греч. πρόγνωσις — предвидение, предсказание) — предсказание будущего с помощью научных методов или сам результат предсказания.

Прогноз - это научная модель будущего события, явлений и т.п.).

Прогнозирование, разработка прогноза; в узком значении — специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо процесса.

Прогнозирование объединяет единая цель: определение характера протекания процесса в будущем. Множество методов решения задачи прогнозирования имеет одну общую идею: обнаружение связей между прошлым и будущим, между информацией о процессе в контролируемый период времени и характером протекания процесса в дальнейшем. От того, насколько точно описаны исследуемые связи, будет зависеть точность прогнозирования.

Прогнозирование — один из важнейших видов деятельности человека на сегодняшний день. Ещё в древние времена прогнозы позволяли людям рассчитывать периоды засух, даты солнечных и лунных затмений и многих других явлений.
С появлением вычислительной техники прогнозирование получило мощнейший толчок развития. Одним из первых применений вычислительных машин был расчёт баллистической траектории снарядов, то есть, фактически, прогноз точки падения снаряда на землю. Такой вид прогноза называется статическим прогнозом.

Существуют две основные категории прогнозов: статические и динамические. Ключевое отличие состоит в том, что динамические прогнозы предоставляют информацию о поведении исследуемого объекта на протяжении какого-либо значительного интервала времени. В свою очередь, статические прогнозы отражают состояние исследуемого объекта лишь в единственный момент времени и, как правило, в таких прогнозах фактор времени, в котором объект претерпевает изменения, играет незначительную роль.
На сегодняшний день существует большое количество инструментов, позволяющих строить прогнозы. Все они могут быть подвергнуты классификации по многим признакам:

 

Сравнительная таблица

 

Название инструмента	Сфера применения	Реализуемые модели	Требуемая подготовка пользователя	Готовность к эксплуатации
Microsoft Excel, OpenOffice.org	широкого назначения	алгоритмические, регрессионные	базовые знания статистики	требуется значительная доработка (реализация моделей)
Statistica, SPSS, E-views	исследовательская	широкий спектр регрессионных, нейросетевые	специальное математическое образование	коробочный продукт
Matlab	исследовательская, разработка приложений	алгоритмические, регрессионные, нейросетевые	специальное математическое образование	требуется программирование
SAP APO	бизнес-прогнозирование	алгоритмические	не требуются глубокие знания	требуется значительная доработка (под бизнес-процессы)
ForecastPro, ForecastX	бизнес-прогнозирование	алгоритмические	не требуются глубокие знания	коробочный продукт
Logility	бизнес-прогнозирование	алгоритмические, нейросетевые	не требуются глубокие знания	требуется значительная доработка (под бизнес-процессы)
ForecastPro SDK	бизнес-прогнозирование	алгоритмические	требуются базовые знания статистики	требуется программирование (интеграция с ПО)
iLog, AnyLogic, iThink, Matlab Simulink, GPSS	разработка приложений, моделирование	имитационные	требуется специальное математическое образование	требуется программирование (под специфику области)

Успешность прогнозирования зависит от таких условий: объема и качества информации о прогнозируемом процессе, объекте управления; правильности формулирования задачи прогнозирования и обоснованности выбора способа ее решения; наличия необходимых вычислительных средств и вычислительного аппарата в соответствии с выбранным методом. Из-за отсутствия этих условий прогнозирование может стать невозможным. Важнейшее из них — формулирование задачи, поскольку она определяет требования к объему и качеству информации, математический аппарат и точность прогноза. Информация о прогнозируемом объекте (процессе) черпается из результатов контроля деятельности, статистики.

Современные технологии прогнозирования основаны на использовании различных математических теорий: функциональный анализ, теория рядов, теория экстраполяции и интерполяции, теория вероятности, математическая статистика, теория случайных функций и случайных процессов, корреляционный анализ, теория распознавания образов. Чтобы обосновать выбор того или иного средства прогнозирования, необходимо иметь возможность количественно оценить его качество.

Источниками информации для прогнозов являются вербальные и письменные тексты, получаемые в процессе коммуникаций между людьми или в открытой печати. Для добывания необходимой информации отдельными структурами частного бизнеса организуется промышленный шпионаж. Информацию из открытой печати получают, используя приемы: структурно-морфологический; определения публичной активности; выявления групп патентных документов; анализа показателей; терминологического и лексического анализа.

Для прогнозирования в практической деятельности применяются различные количественные и качественные методы.

· (структурированные) Количественные методы (приемы) базируются на информации, которую можно получить, зная тенденции изменения параметров или имея статистически достоверные зависимости, характеризующие производственную деятельность объекта управления. Примеры этих методов анализ временных рядов, каузальное (причинно-следственное) моделирование.

· (неструктурированные) Качественные методы основаны на экспертных оценках специалистов в области принимаемых решений, например методы экспертных оценок, мнение жюри (усреднение мнений экспертов в релевантных сферах), модели ожидания потребителя (опрос клиентов).

· (слабо структурированные) Смешанные методы содержат качественные и количественные элементы с доминированием, как правило, качественных и неопределённых составляющих.

(Для прогнозирования преступности в зависимости от конкретных условий используются самые разнообразные методы, как общенаучные, так и частнонаучные. Наибольшее распространение получили такие методы, как метод экстраполяции, моделирования, экспертных оценок; сравнительные методы и методы социального экспериментировани.)

Основные направления и методы прогнозирования

К основным методам прогнозирования относятся:

Статистические методы

• Статистика — отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных. Статистика как наука включает разделы: теоретическая статистика (общая теория статистики), прикладная статистика, математическая статистика, экономическая статистика, эконометрика, правовая статистика, демография, медицинская статистика, технометрика, хемометрика,биометрика
, наукометрика, иные отраслевые статистики и др.

Экспертные методы

• Область применения. Экономическая конъюнктура. Решение проблем научно-технического прогресса. Развитие объектов большой сложности.
• Предназначение, решаемые задачи. Для объекта, развитие которого не поддается предметному описанию, математической формализации. В условиях отсутствия достоверной статистики относительно объекта управления. В условиях большой неопределенности. При отсутствии ЭВМ. В экстремальных ситуациях.
• Особенности применения. По экспертным оценкам 7-9 специалистов. Выработка коллективного мнения группы экспертов. Требуется много времени для опроса и обработки данных.

Экспертное оценивание — процедура получения оценки проблемы на основе группового мнения специалистов (экспертов). Совместное мнение обладает большей точностью, чем индивидуальное мнение каждого из специалистов. Данный метод можно рекомендовать для получения качественных оценок, ранжирования – например, для сравнения нескольких проектов по их степени соответствия заданному критерию.

Экспертное оценивание предполагает создание разума, обладающего большими способностями по сравнению с возможностями отдельного человека. Источником сверхвозможностей мультиразума является поиск слабых ассоциаций и предположений, основанных на опыте отдельного специалиста. Экспертный подход обладает большими возможностями по решению задач, не поддающихся решению обычным аналитическим способом:

Выбор лучшего варианта решения среди имеющихся.

Прогнозирование развития процесса.

Поиска возможного решения сложных задач.

Коллективная генерация идей

• Область применения. Получение блока идей по прогнозированию и принятию решений.
• Предназначение, решаемые задачи. Определение всего возможного круга вариантов развития управляемого объекта. Определение альтернативного круга факторов, воздействующих на объект прогноза. Получение сценария развития объекта управления
• Особенности применения. Синтез объекта прогноза, мультифакторный анализ событий со стороны определяющих это событие факторов.

Морфологический анализ

• Область применения. При малом объеме информации об изучаемой проблеме для получения систематизирования по всем возможным ее решениям.
• Предназначение, решаемые задачи. Прогнозирование возможного исхода фундаментальных исследований. При открытии новых рынков, формировании новых потребностей.
• Особенности применения. Структурные взаимосвязи между объектами, явлениями и концепциями. Всеобщность предполагает использование полной совокупности знаний об объекте. Необходимое требование — полное отсутствие предварительных суждений. Содержит этапы: формулирование проблемы; анализ параметров; построение «морфологического ящика», содержащего все решения; изучение всех решений.

Прогнозирование по аналогии

• Область применения. Разрешение ситуаций, привычных для лиц, принимающих решения.
• Предназначение, решаемые задачи. Решение ситуационных управленческих задач.
• Особенности применения. Использование метода при наличии аналогов объектов, процессов. Применение метода требует специальных навыков.

Исследование операций

Исследование операций (ИО) (англ. Operations Research (OR)) — дисциплина, занимающаяся разработкой и применением методов нахождения оптимальных решений на основе математического моделирования, статистического моделирования и различных эвристических подходов в различных областях человеческой деятельности. Иногда используется обозначение математические методы исследования операций. Можно выделить некоторые примеры задач, с которыми ИО приходится сталкиваться:

Задача о ранце,

Задача коммивояжёра,

Транспортная задача,

Задача об упаковке в контейнеры,

Задачи диспетчеризации такие как Open Shop Scheduling Problem, Flow Shop Scheduling Problem, Job Shop Scheduling Problem и т. д.

Характерной особенностью исследования операций есть системный подход к поставленной проблеме и анализ. Системный подход является главным методологическим принципом исследования операций. Он заключается в следующем. Любая задача, которая решается, должна рассматриваться с точки зрения влияния на критерии функционирования системы в целом. Для исследования операций характерно то, что при решении каждой проблемы могут возникать новые задачи. Важной особенностью исследования операций есть стремление найти оптимальное решение поставленной задачи (принцип «оптимальности»). Однако на практике такое решение найти невозможно по таким причинам: 1) отсутствие методов, дающих возможность найти глобально оптимальное решение задачи; 2) ограниченность существующих ресурсов (к примеру, ограниченность машинного времени ЭВМ), что делает невозможным реализацию точных методов оптимизации. В таких случаях ограничиваются поиском не оптимальных, а достаточно хороших, с точки зрения практики, решений. Приходится искать компромисс между эффективностью решений и затратами на их поиск. Исследование операций дает инструмент для поиска таких компромиссов.

ИО тесно связано с наукой управления (англ. Management Science), системным анализом, математическим программированием, теорией игр, теорией оптимальных решений, эвристическими подходами, метаэвристическими подходами и методами искусственного интеллекта, такими как теория удовлетворения ограничений и нейронные сети.

Под операциями обычно понимают целенаправленные управляемые процессы. Природа их может быть различной - это могут быть военные действия, производственные процессы, коммерческие мероприятия, административные решения, и т.д., и т.п., и пр., пр… Что интересно -операции эти (совершенно несхожие по своей природе) могут быть описаны одними и теми же математическими моделями (!), более того, анализ этих моделей позволяет лучше понять суть того или иного явления и даже предсказать его дальнейшее развитие.

Базисный метод исследования операций являет собой системный анализ операций, а также объективную сравнительную оценку потенциальных результатов этих действий.

Так, например, увеличение производства продукции на заводе предполагает одновременное и взаимосвязанное решение большого количества отдельных проблем:

реконструкция предприятия;

заказ оборудования, сырья и материалов;

подготовка рынка сбыта;

оптимизация технологии;

изменение системы оперативно-производственного планирования и диспетчирования;

организационная перестройка и т.д.

При анализе потенциальных результатов принимаемых решений необходимо учитывать такие составляющие, как неопределенность, случайность и риск. Решением подобных задач занимаются специалисты области экономики, математики, статистики, инженерии, социологии, психологии и др.

Таким образом, среди специфических особенностей исследования операций, можно выделить междисциплинарный характер.

 

ИО используют в основном крупные западные компании в решении задач планирования производства (контроллинга

, логистики, маркетинга) и прочих сложных задач. Применение ИО в экономике позволяет понизить затраты или, по другому сформулировав, повысить продуктивность предприятия (иногда в несколько раз!). ИО активно используют армии и правительства многих развитых стран для решения комплексных задач снабжения армий, продвижения армий, развития новых видов вооружений, развития стратегий войн, развития межгосударственных торговых механизмов, прогнозирования развития (например, климата) и т. д. Решение комплексных задач повышенной важности производится методами ИО на суперкомпьютерах, но разработки ведутся на простых ПК. Применять методы ИО можно и на малых предприятиях, используя ПК.

Исследование операций реализуется, главным образом, с целью дать предварительное количественное обоснование применяемых решений, так как они являются комплексными, предполагающими большие затраты. Решения осуществляются различными способами или так называемыми стратегиями/альтернативами. Операционные исследования обеспечивают также сравенние возможных вариантов организации операции, позволяют дать оценку возможному влиянию на результат частных факторов, выявить уязвимые области, то есть те составляющие системы, неправильное функционирование которых способно оказать непосредственно негативное влияние на успех операции и т.п.

Из обозначенного выше очевидным представляется базис задач исследования операций, который выражен в поиске путей оптимального использования имеющихся ресурсов для достижения определенной цели.

 

Рис. 1. Виды или приемы моделирования.

К материальным относятся такие способы моделирования, при которых исследование ведется на основе модели, воспроизводящей основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта.

От предметного моделирования принципиально отличается идеальное моделирование, которое основано не на материальной аналогии объекта и модели, а на аналогии идеальной, мыслимой. Идеальное моделирование носит теоретический характер.

Физическим принято называть моделирование, при котором реальному объекту противопоставляется его увеличенная или уменьшенная копия, допускающая исследование (как правило в лабораторных условиях) с помощью последующего перенесения свойств изучаемых процессов и явлений с модели на объект на основе теории подобия.

Пример физических модели:планетарий в астрономии.

Аналоговое моделирование основано на аналогии процессов и явлений, имеющих различную физическую природу, но одинаково описываемых формально (одними и теми же математическими уравнениями, логическими схемами и т.п.) Наиболее простой пример – изучение механических колебаний с помощью электрической схемы, описываемой теми же дифференциальными уравнениями. Здесь неоценимую услугу принес изобретенный в 50-х годах прошлого века осциллограф.

Под интуитивным понимается моделирование, основанное на интуитивном представлении об объекте исследования, не поддающемся формализации либо не нуждающемся в ней. В этом смысле, например, жизненный опыт каждого человека может считаться его интуитивной моделью окружающего мира.

Знаковым называется моделирование, использующее в качестве моделей знаковые преобразования какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, формулы, наборы символов и т. д., а также совокупность законов, по которым можно оперировать с выбранными знаковыми образованиями и их элементами.

Игровые модели

Деловая игра – имитационная модель, состоящая из последовательности ряда взаимосвязанных реальных ситуаций и символических действий участников, определённых целями и заданными правилами игры. Деловые игры используются в основном для обработки и принятия решений.

Основные направления и методы прогнозирования и моделирования в управлении

 

Ме́неджмент (от англ. management, от гл. англ. manage, из итал. maneggiare — обращаться с инструментом, от лат. manus — рука) — функция организации, которая заключается в согласовании усилий группы людей для достижения поставленных целей при действенном и эффективном использовании имеющихся ресурсов.

Управление (философия) — деятельность субъекта по изменению объекта для достижения некоторой цели. Управление (в организации) — синоним понятия менеджмент. А именно процессы планирования, контроля над исполнением, оптимизации, организации процессов, в том числе возможного изменения структуры, мотивации исполнителей. Часто говорят, что управление это функция организации (учреждения).

Прогноз (от греч. πρόγνωσις — предвидение, предсказание) — предсказание будущего с помощью научных методов или сам результат предсказания.

Прогноз - это научная модель будущего события, явлений и т.п.).

Прогнозирование, разработка прогноза; в узком значении — специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо процесса.

Прогнозирование объединяет единая цель: определение характера протекания процесса в будущем. Множество методов решения задачи прогнозирования имеет одну общую идею: обнаружение связей между прошлым и будущим, между информацией о процессе в контролируемый период времени и характером протекания процесса в дальнейшем. От того, насколько точно описаны исследуемые связи, будет зависеть точность прогнозирования.

Прогнозирование — один из важнейших видов деятельности человека на сегодняшний день. Ещё в древние времена прогнозы позволяли людям рассчитывать периоды засух, даты солнечных и лунных затмений и многих других явлений.
С появлением вычислительной техники прогнозирование получило мощнейший толчок развития. Одним из первых применений вычислительных машин был расчёт баллистической траектории снарядов, то есть, фактически, прогноз точки падения снаряда на землю. Такой вид прогноза называется статическим прогнозом.

Существуют две основные категории прогнозов: статические и динамические. Ключевое отличие состоит в том, что динамические прогнозы предоставляют информацию о поведении исследуемого объекта на протяжении какого-либо значительного интервала времени. В свою очередь, статические прогнозы отражают состояние исследуемого объекта лишь в единственный момент времени и, как правило, в таких прогнозах фактор времени, в котором объект претерпевает изменения, играет незначительную роль.
На сегодняшний день существует большое количество инструментов, позволяющих строить прогнозы. Все они могут быть подвергнуты классификации по многим признакам:

 

Сравнительная таблица

 

Название инструмента	Сфера применения	Реализуемые модели	Требуемая подготовка пользователя	Готовность к эксплуатации
Microsoft Excel, OpenOffice.org	широкого назначения	алгоритмические, регрессионные	базовые знания статистики	требуется значительная доработка (реализация моделей)
Statistica, SPSS, E-views	исследовательская	широкий спектр регрессионных, нейросетевые	специальное математическое образование	коробочный продукт
Matlab	исследовательская, разработка приложений	алгоритмические, регрессионные, нейросетевые	специальное математическое образование	требуется программирование
SAP APO	бизнес-прогнозирование	алгоритмические	не требуются глубокие знания	требуется значительная доработка (под бизнес-процессы)
ForecastPro, ForecastX	бизнес-прогнозирование	алгоритмические	не требуются глубокие знания	коробочный продукт
Logility	бизнес-прогнозирование	алгоритмические, нейросетевые	не требуются глубокие знания	требуется значительная доработка (под бизнес-процессы)
ForecastPro SDK	бизнес-прогнозирование	алгоритмические	требуются базовые знания статистики	требуется программирование (интеграция с ПО)
iLog, AnyLogic, iThink, Matlab Simulink, GPSS	разработка приложений, моделирование	имитационные	требуется специальное математическое образование	требуется программирование (под специфику области)

Успешность прогнозирования зависит от таких условий: объема и качества информации о прогнозируемом процессе, объекте управления; правильности формулирования задачи прогнозирования и обоснованности выбора способа ее решения; наличия необходимых вычислительных средств и вычислительного аппарата в соответствии с выбранным методом. Из-за отсутствия этих условий прогнозирование может стать невозможным. Важнейшее из них — формулирование задачи, поскольку она определяет требования к объему и качеству информации, математический аппарат и точность прогноза. Информация о прогнозируемом объекте (процессе) черпается из результатов контроля деятельности, статистики.

Современные технологии прогнозирования основаны на использовании различных математических теорий: функциональный анализ, теория рядов, теория экстраполяции и интерполяции, теория вероятности, математическая статистика, теория случайных функций и случайных процессов, корреляционный анализ, теория распознавания образов. Чтобы обосновать выбор того или иного средства прогнозирования, необходимо иметь возможность количественно оценить его качество.

Источниками информации для прогнозов являются вербальные и письменные тексты, получаемые в процессе коммуникаций между людьми или в открытой печати. Для добывания необходимой информации отдельными структурами частного бизнеса организуется промышленный шпионаж. Информацию из открытой печати получают, используя приемы: структурно-морфологический; определения публичной активности; выявления групп патентных документов; анализа показателей; терминологического и лексического анализа.

Для прогнозирования в практической деятельности применяются различные количественные и качественные методы.

· (структурированные) Количественные методы (приемы) базируются на информации, которую можно получить, зная тенденции изменения параметров или имея статистически достоверные зависимости, характеризующие производственную деятельность объекта управления. Примеры этих методов анализ временных рядов, каузальное (причинно-следственное) моделирование.

· (неструктурированные) Качественные методы основаны на экспертных оценках специалистов в области принимаемых решений, например методы экспертных оценок, мнение жюри (усреднение мнений экспертов в релевантных сферах), модели ожидания потребителя (опрос клиентов).

· (слабо структурированные) Смешанные методы содержат качественные и количественные элементы с доминированием, как правило, качественных и неопределённых составляющих.

(Для прогнозирования преступности в зависимости от конкретных условий используются самые разнообразные методы, как общенаучные, так и частнонаучные. Наибольшее распространение получили такие методы, как метод экстраполяции, моделирования, экспертных оценок; сравнительные методы и методы социального экспериментировани.)