CC BY
50
Финансовый менеджмент
особенности имитационных моделей для поддержки принятия решений в управлении предприятием
с.а. Аристов,
кандидат технических наук, доцент кафедры «финансы и кредит» Челябинского государственного университета
Имитационное моделирование (ИМ) — метод прикладного системного анализа, который, в принципе, является мощным инструментом исследования сложных систем, в том числе и таких, управление которыми связано с принятием решений в условиях неопределенности. По сравнению с другими методами ИМ позволяет рассматривать большое число альтернатив, улучшать качество управленческих решений и точнее прогнозировать их последствия. Однако применение этого метода в практическом управлении остается в настоящее время большой редкостью.
Компьютеризация промышленных предприятий в основном направлена на сбор и обобщение самой разной информации, чаще всего связанной с вопросами оперативного учета и бухгалтерской отчетности, но мало что дает в плане совершенствования процесса принятия решений. По мнению Стаффорда Бира [4], в процессе развития науки об управлении и процесса последнего прежде всего предпринимались усилия к тому, чтобы ускорить процесс формирования финансовой отчетности и лишь затем ускорить процесс реакции на ее итоги. С. Бир так комментирует этот процесс: «Однако история остается историей, касается ли она недавних или давно прошедших событий. Множество экономических учреждений не может разобраться с тем, что произошло, пока не пройдет несколько месяцев; даже лучшие из них вынуждены ожидать, когда данные будут получены и проанализированы... Стоит предпринять огромные усилия, чтобы прорваться через барьер, на котором написано «сейчас», с тем чтобы управляющие занимались тем, чем можно управлять, а именно — будущим,
каким бы близким оно ни было. Это лучше, чем изучать сведения о том, чего уже нельзя исправить, а именно — прошлым, даже если оно свершилось минуту назад. Конечно, прошлое учит, но на него нельзя повлиять».
Каковы же причины достаточно сложного процесса внедрения имитационных методов поддержки принятия решений в повседневную практику управления?
Первая группа причин связана с субъективным восприятием вмешательства компьютерных систем в процесс управления, который многие из участников этого процесса считают искусством. Дж. Фор-рестер [7] отмечает интересную аналогию между психологией восприятия автоматизации процесса принятия решений в области военного командования и в области управления экономическими системами. Как известно, по мере ускорения развертывания военных действий по необходимости произошло переключение внимания с тактических решений на стратегические, предусматривающие возможные события и заранее устанавливающие порядок принятия решений. Для осуществления этой задачи надо было преобразовать «тактические суждения и опыт» военных решений в комплекс формальных правил и процедур. При этом было убедительно показано, что тщательно отобранные формальные правила могут обеспечить краткосрочные тактические решения, которые более совершенны, чем основанные на суждениях людей и принятые в условиях спешки, либо на основе недостаточного практического опыта военачальников. В итоге оказалось, что те же люди, которые встретили начало работы над формализацией правил военно-
72
финансы и кредит
тактических решений заявлениями, что «машина не в состоянии заменить мое военное образование и боевой опыт», через 10 лет приняли как наилучший и совершенно обыденный вариант автоматическую отдачу военно-боевых распоряжений.
Можно наблюдать и некоторую, часто необоснованную, уверенность в понимании технологических, экономических и других проблем среди новых собственников и управленцев, осваивающих новые для себя виды бизнеса, особенно, связанного с производством продукции. Академик Д. С. Львов делает следующее наблюдение по поводу состояния вопроса управления на предприятиях: «Если по вопросам макроэкономики далеко не каждый индивидуум, а даже не каждый экономист имеет свое продуманное и «выстраданное» мнение..., то при рассмотрении объектов микроэкономического уровня (в первую очередь, производственных предприятий) ареной соперничества воззрений являются объекты, с которыми сталкивается в жизни каждый. Тем более разнообразны способы объяснения и предсказания принятия тех или иных решений на отечественных предприятиях, переживающих длительный переход от одной системы к другой и находящихся в нестабильной экономической среде» [6].
Однако, как бы ни было удобно разработчикам имитационных моделей считать, что косность руководителей является единственной причиной незначительного распространения методов моделирования в практике управления, следует отметить, что как сами модели, так и методология их использования во многих случаях не готовы для их непосредственного применения в практике управления.
Так, В. Ф. Комаров отмечает, что внедрение математических методов и ЭВМ в управление экономическими системами осуществляется с немалыми трудностями. «Причиной многих из них является то, что научные исследования зачастую ограничиваются разработкой собственно экономико-математических моделей. При этом не уделяется внимания тому, как встроить модели в живую практику управления. Неявно делается расчет на то, что производственники сами сумеют применить модели для целей планирования или анализа [5, с. 5]». Аналогичный вывод делает и Стаффорд Бир: «... управляющие далеко не наивные люди; они хорошо знают, что в действительности происходит. Глупо пытаться покровительственно инструктировать их в отношении «реальной жизни». Но они обратятся к автору, если сочтут, что он объясняет важный для них предмет» [4].
Имитационные модели должны создаваться целенаправленно для конкретных лиц, принимающих решения (ЛПР), и выдавать рекомендации в такой форме, в которой они будут целиком и полностью понятны и приемлемы для ЛПР. Чем ближе идеология имитационной модели и разработанной на ее основе системы поддержки принятия решений к привычной идеологии управления, тем легче она будет воспринята управленцами-практиками. Хотя часто просто необходимо ломать сложившиеся стереотипы, являющиеся препятствием к совершенствованию процессов принятия решений.
Неоднозначен вопрос и о том, для кого в первую очередь предназначены системы поддержки принятия решений. Возникает необходимость более тщательного рассмотрения содержания термина «лицо, принимающее решение» в соотношении с термином «система поддержки принятия решений». Во многих, если не в большинстве исследований, подразумевается, что процесс принятия решений протекает в такой последовательности. Руководитель осознает возникновение какой-либо проблемы, использует какого-либо рода систему поддержки принятия решений, с ее помощью выбирает оптимальный (рациональный, удовлетворительный) вариант и принимает его к исполнению. В теории принятия решений руководитель и ЛПР обычно отождествляются.
Следует отметить, что далеко не всегда формальный руководитель может принимать окончательные решения, например, они не могут быть приняты без учета мнения собственника, формально не участвующего в процессе управления. Это зависит как от уровня решения, так и от сложившейся практики управления. Но с точки зрения эффективности использования имитационных систем поддержки принятия решений (СППР) возникает и множество других проблем, касающихся процессов проработки решений и их последующего утверждения. Лица, занимающиеся рассмотрением различных вариантов решения какой-либо проблемы, могут сознательно или бессознательно предоставлять ЛПР варианты решений, более подходящие для них самих, чем для других участников процесса управления и собственников предприятия. Даже по одному решению у различных участников процесса принятия решения возникают различные, зачастую противоположные, требования. Естественно, противоречивые требования предъявляются и к системам поддержки принятия решений. Каждый участник процесса принятия решений разного уровня управленческой иерархии предъявляет к
ним свои требования и хочет видеть отражение в принятом решении своих взглядов на содержание принимаемых решений и их эффективность.
Таким образом, у разных участников проявляются различные требования к используемым в процессе управления СППР, причем эти требования зачастую противоречат друг другу. Так, финансисты обычно не склонны глубоко вникать в процессы планирования производства и в планировании финансовых потоков и в управлении финансами опираются на сведения и расчеты производственников, которые, в свою очередь, не располагают реальными сведениями о наличии и использовании финансовых средств.
Для процесса поддержки принятия решений большое значение имеет не только то, кто принимает окончательное решение, но и то, кто его обосновывает. Поэтому наряду с использованием в процессе принятия решения такого понятия, как ЛПР, необходимо ввести и понятие ЛОР — лицо, обосновывающее решение. Именно эти участники процесса управления во многом определяют набор альтернативных вариантов решений, обосновывают их эффективность и влияют на окончательный выбор решения, утверждаемого ЛПР.
При использовании же компьютерной системы поддержки принятия решений необходимо иметь в виду наличие и еще одного «лица» — реального или условного, воплощающего собой взгляды разработчика системы на процесс управления, методы обоснования управленческих решений и определение их эффективности. Это лицо можно назвать ЛРС — лицо, разрабатывающее систему. Естественно, что таких лиц при разработке достаточно сложной СППР может быть очень много, но идеология разработки отдельных модулей системы определяется одним, реже — несколькими разработчиками, имеющими свои взгляды на необходимость включения в систему тех или иных методов автоматизации процессов планирования.
Самой неблагоприятной является ситуация, при которой взгляды на отдачу от применения (СППР) у трех указанных участников процесса подготовки решения совершенно различны. В этом случае вряд ли приходится говорить об эффективности использования такой системы. При этом могут быть различные причины такого резкого расхождения взглядов на необходимость разработки и использования СППР у участников процесса управления. В одном случае это может быть и недостаточно адекватная реальным проблемам предприятия система, далекая от реальных нужд руководства и рассматриваемая ими как
ненужная игрушка. В другом случае это может быть система, опередившая по своим возможностям сложившуюся на предприятии практику управления. Остальные случаи этой ситуации занимают какие-то промежуточные положения между указанными крайними ситуациями, причем, если первый случай требует доработки системы до необходимой степени адекватности, то второй предполагает обучение управленцев предприятия.
Часто встречается ситуация, при которой ЛПР предпочитает при вынесении решения руководствоваться мнениями специалистов, подготавливающих решения практически без использования СППР на основании старых «проверенных» методов. В этой ситуации вряд ли возможна объективная оценка предлагаемых решений. К тому же многие участники процесса управления и подготовки решения значительную часть рабочего времени занимаются выполнением не своих непосредственных функций, а проведением рутинных расчетов.
В другой ситуации СППР используется в основном участниками процесса управления не самого высокого уровня управленческой иерархии. Обычно в этом случае автоматизируется составление регламентных технологических планов и заданий, выполняются стандартные расчеты или автоматически заполняются стандартные плановые и отчетные формы. Лицо, принимающее решение, в такой ситуации не имеет возможности использовать для принятия решения средства автоматизированной поддержки и вынужден полагаться на мнения и результаты расчетов своих специалистов, обосновывающих решения.
Идеальным является случай, когда требования, предъявляемые к возможностям СППР, у всех участников процесса управления и разработчиков системы совпадают. При этом возможно как полное исключение из процесса принятия решений лиц, обосновывающих решение, так и оставление их в этом процессе, но с новыми функциями — ввода в систему данных и альтернативных вариантов по своим подсистемам в системе управления.
Помимо вышеуказанных, существует и еще одна проблема, препятствующая широкому распространению методов моделирования в поддержке принятия управленческих решений. Проблема эта заключается в традиционном подходе к созданию имитационных моделей, который заключается в том, что построение имитационной модели всегда предлагается начинать с определения проблемы, которая подлежит исследованию при помощи проведения имитационного эксперимента.
74
финансы и кредит
Так, в своем исследовании Дж. Форрестер подчеркивает: «Первым шагом в изучении системы является четкое определение исследуемой проблемы и тех вопросов, на которые надо получить ответ. Нужно ставить только такие вопросы, которые связаны с проблемами, касающимися деятельности ограниченного участка промышленного предприятия. Позднее мы можем шире заняться всей областью управления» [7, с. 24].
Последнее предложение показывает, что Дж. Форрестер прекрасно понимал ограниченность подхода, при котором самостоятельная имитационная модель пишется под каждую проблему. Естественно, это было вызвано пионерским содержанием рассматриваемого подхода, уровнем развития электронно-вычислительной техники и состоянием организации ее использования, когда трудно было даже представить, что на сотнях рабочих мест управленцев и производственников будут установлены персональные компьютеры, несопоставимые по своими возможностям с теми, какие использовались во время написания «Индустриальной динамики». Дж. Форрестер указывает пути совершенствования моделей: «.нельзя ограничить базу построения модели какой-либо узкой научной дисциплиной. Мы должны располагать возможностью включать в модель технические, правовые, организационные, экономические, психологические, трудовые, денежные и исторические факторы. Все они должны найти надлежащее место при определении взаимодействий составных частей системы».
Многие исследования в области поддержки принятий решений и в настоящее время начинаются с формулирования проблемы, для которой потом будет разрабатываться имитационная модель. Для более или менее сложных экономических систем такой подход приводит к крайнему упрощению реальной системы, иначе за время разработки модели проблема станет явно неактуальной из-за происходящих изменений во внешней среде или из-за исчезновения самой системы, если эта проблема была действительно значимой для ее функционирования. Поэтому такой подход может быть применим для исследования вновь проектируемых или достаточно условных учебных систем и вряд ли может быть использован в качестве средства инструментальной поддержки принятия решений в реальной практике управления.
Следует отметить, что одним из преимуществ метода имитационного моделирования является то, что он позволяет предсказать неочевидные
нежелательные явления в системе. Поэтому целесообразно разрабатывать как можно более универсальную модель, позволяющую не только моделировать все многообразие возникающих перед исследователем или управленцем задач, но и формулировать задачи, возникающие в процессе экспериментирования.
В этом проявляются особенности двух подходов применения моделей в повседневной практике реального ее использования и создания уникальных моделей для теоретического изучения каких-либо проблем. Форрестер считает: «Понятие пригодности модели как абстрактная категория, не связанная с поставленной задачей, лишено смысла. Модель, которая превосходна для решения одной задачи, может привести к ложным выводам и, следовательно, быть хуже, чем просто бесполезная модель, при решении другой [7, с. 103]». По его мнению: «Целью динамического моделирования промышленного предприятия является улучшение системы управления. Способность модели предсказывать состояние реальной системы в некоторый определенные момент в будущем не является достаточно убедительным свидетельством полезности модели». С последним утверждением трудно согласиться.
Подход, предусматривающий создание модели для решения какой-либо проблемы, безусловно, правомерен и эффективен для использования в научных исследованиях, но для использования в СППР он недостаточно универсален. Можно сделать вывод, что в имитационном моделировании существуют два разных метода создания моделей:
1) для моделирования конкретной, заранее определенной проблемы;
2) для моделирования деятельности системы в условиях постоянного изменения ее внутренней и внешней среды.
Практика управления требует использования моделей как первого, так и второго вида. Однако очевидно, что большое количество разнообразных моделей и компьютерных программ не может быть использовано в управлении производственным предприятием. Для этого необходимо создание универсальных многофункциональных имитационных СППР [1,2,3].
На рисунке схематично изображена структура имитационной СППР, удовлетворяющая требованию многофункциональности.
В такой структуре можно выделить три контура.
Контур 1 включает в себя модули имитационной системы, разработанные для сложившейся
Структура многофункциональной имитационной СППР: 1, 2, 3 — контуры
структуры предприятия. Для этих модулей характерна практически полная определенность балансовых соотношений в области технологических процессов, нормирования затрат и их распределения по готовой и промежуточной продукции. Потребность в применении этих модулей, как правило, связана с процедурами регламентного планирования. Имитационные модели данного контура могут быть построены на основе используемых специалистами стандартных методик расчетов по соотношению между входами и выходами основных и вспомогательных производственных процессов, нормированию затрат всех ресурсов на осуществление технологических процессов.
В моделях, разработанных для этого контура, как правило, используются детерминированные переменные, но при наличии необходимого количества статистических наблюдений возможно использование и стохастических переменных. В этом случае также очевидно то, что в СППР нерационален подход, по которому имитационные модели делятся на модели с детерминированными или стохастическими переменными. Значительно более перспективным является подход к разработке моделей, при котором в одной и той же модели в зависимости от поставленных задач, имеющейся информации по свойствам переменных и других причин одни и те же переменные могут являться как случайными, так и детерминированными.
Имитационные модели первого контура предназначены в основном для решения задач регла-
ментного планирования, но они могут быть использованы и для поддержки решений в области стратегического планирования. Например, при обосновании стратегий перехода в рамках имеющихся производственных мощностей на использование новых видов сырья, выпуска новых видов продукции и аналогичных решениях для математического описания процессов не требуется изменения уравнений балансовых соотношений, достаточно только рассмотрения изменения значений параметров зависимостей. Но в силу того, что многие производственные процессы носят продолжительный характер, по признаку продолжительности осуществления решения они могут быть формально отнесены к решениям стратегического планирования.
Контур 2 выделен на рисунке пунктирной линией, пунктиром изображены также его элементы и взаимосвязи между ними. При традиционном подходе к созданию имитационных моделей этот контур должен содержать в себе модели тех подсистем, которые на период проведения имитационного эксперимента не входили в структуру производственной системы. Такие решения рассматриваются, например, при обосновании проектов создания новых производственных мощностей, подразумевающих использование не применяемого ранее технологического оборудования и производственных процессов. Формально модели этого контура не отличаются от моделей первого контура, в них также должны быть описаны балансовые соотношения всех видов. Отличием моделей первого контура от моделей второго контура является только то, что они ранее не были включены в СППР. Для рассмотрения же эффективности различных вариантов альтернативных решений, связанных с элементами второго контура, с организационной точки зрения требуется или создание моделей новых для системы элементов с доведением их до уровня компьютерных программ, или наличие некого подобия конструктора, в котором имеются модели для всех возможных процессов, связанных с предыдущей основной деятельностью производственного предприятия.
Контур 3 на рисунке соответствует внешней среде производственной системы, изменения в которой оказывают разнообразные воздействия на
значения параметров и переменных имитационной СППР. Совершенно очевидно, что специалисты отдельного производственного предприятия не в состоянии иметь модели всех возможных процессов, происходящих во внешней среде, и заниматься моделированием этих процессов. Но прогнозы изменения каких-либо состояний внешней среды, в значительной степени влияющих на функционирование предприятия, всегда крайне важны для руководителей предприятий. Поэтому с многофункциональных СППР должны быть решены вопросы взаимодействия модулей первого и второго контуров с контуром внешней среды. Взаимодействие это может осуществляться за счет промежуточных моделей, учитывающих влияние внешней среды на экзогенные переменные системы.
Обобщая сказанное выше, можно выделить следующие особенности моделей, предназначенных для использования в имитационных СППР, по сравнению с моделями, предназначенными для других целей:
1. Имитационные модели должны органично вписываться в систему принятия решений на предприятии и выдавать рекомендации в понятной для ЛПР форме.
2. В отличие от традиционных моделей, предназначенных для исследования заранее определенной проблемы, модели для СППР должны в принципе давать возможность моделирования любой ситуации, возникающей с изменением внешней и внутренней среды предприятия.
3. Имитационные модели для СППР должны обладать свойством многофункциональности, т. е. позволять осуществлять все многообразие функций, присущих имитационным моделям.
Использование многофункциональных имитационных систем, позволяющих обобщить взгляды и опыт разработчиков имитационной СППР и ее пользователей, позволяет значительно повысить эффективность использования таких систем при решении разнообразных управленческих задач.
Литература
1. Аристов С. А. Использование многофункциональных имитационных систем поддержки принятия решений в управлении предприятием/ Вестник Оренбургского государственного университета. 2006. № 8. С. 70 - 76.
2. Аристов С. А. Многофункциональные имитационные системы поддержки принятия решений в управлении предприятием// Труды 28-й международной научной школы-семинара «Системное моделирование социально-экономических процессов» им. акад. С. С. Шаталина. Часть I, Нижний Новгород, 2005. - С. 89 - 93.
3. Аристов С. А. Многофункциональные системы поддержки принятия решений в управлении структурными изменениями промышленного предприятия/ Монография «Реструктуризация и устойчивое развитие экономических систем», Санкт-Петербург, 2006, с. 297 — 312.
4. Бир Стаффорд. Мозг фирмы: Пер. с англ. Изд. 2-е. - М.: Едиториал УРСС, 2005.
5. Комаров В.Ф. Управленческие имитационные игры. - Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1 989 с.
6. Львов Д.С. Экономика развития. М.: «Экзамен», 2002. - 512 с.
7. ФоррестерДж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика) / Пер с англ. -М.: Прогресс. - 1971.
