Dom » Izračuni » Inteligentno upravljanje projektima i simulacijsko modeliranje. Inteligentno upravljanje projektima i studije slučaja simulacijskog modeliranja u upravljanju projektima

Inteligentno upravljanje projektima i simulacijsko modeliranje. Inteligentno upravljanje projektima i studije slučaja simulacijskog modeliranja u upravljanju projektima

Osnovne definicije u upravljanju projektima. Praćenje napretka projekta. Organizacione strukture. Mrežni grafikon. privremeni modeli. Upravljanje resursima. Praćenje napretka projekta. Ganga Chart. Raspored ranog početka/kasnog početka. Matrix Project. Metoda kritičnog puta (CPM). Način evaluacije i revizije programa (Program Evaluation and Report Technique - PERT). Model vremena i troškova. Samostalni projekat (Pure Project). Struktura raščlanjivanja projektnog rada (WBDS). Upravljanje projektima ( upravljanje projektima). Funkcionalni projekat (Funkcionalni projekat). Modeliranje razvoja proizvoda i izbor tehnološkog procesa u proizvodnom sektoru Dizajn proizvoda. Dizajniranje toka proizvodnje. Analiza procesa. Kriterijumi za izvrsnost u procesu stvaranja proizvoda. Analiza rentabilnosti. Karta virtuelne fabrike tehnološki proces. (DIJAGRAM TOKA PROCESA). Matrix "kuća kvaliteta" (House of Quality). Kontinuirani protok. Prikazana proizvodnja (Job Shop). Matrica proizvoda i procesa. Funkcionalna analiza troškova (Value Analysis / Value Engineering). Tehnologije u proizvodnji. Integrisani proizvodni sistemi. Tehnologije u uslužnom sektoru. Procjena povrata ulaganja u tehnologiju. Automatizovani sistemi planiranje i upravljanje proizvodnjom (Automated Manufacturing Planning and Control Systems - MP&CS). Automatizovani sistemi za rukovanje materijalima (AMH). Fleksibilni proizvodni sistemi (Flexible Manufacturing Systems - FMS). Integrisani proizvodni sistemi (Computer-Integrated Manufacturing - CIM). Uredska automatizacija (Office Automation). Sistem kompjuterskog projektovanja (CAD). Klijent/Server sistemi. Podrška odlučivanju i ekspertni sistemi. Sistemi za prepoznavanje slika (Sistemi za obradu slika. Elektronska razmjena podataka - EDI). MODUL 3: MODEL DIZAJN USLUGA I ODABIR SERVISNOG PROCESA Suština usluga. Operativna klasifikacija usluga. Dizajn uslužnih organizacija. Strukturiranje servisnih kontakata. Tri vrste servisnih sistema. Usluga u okruženju korisnika (Field-Based Services). Usluga u okruženju uslužnog preduzeća (Facilities-Based Services). Service Package. Servisne garancije (Servisne garancije). Service Plan(Nacrt usluge). Matrica servisnog sistema (Service-System Design Matrix). Service Focus Modeliranje upravljanja redovima Ekonomska suština problema redova. Sistem čekanja. modeli redova. Računarsko modeliranje redova čekanja. Intenzitet dolaznog toka (Stopa dolaska). Intenzitet usluge (Stopa usluge). Konačni red (Finite Queue). Višekanalna, višefazna struktura (Multichannel, Multiphase). Jednokanalna, jednofazna struktura (Single Channel, Single Phase). Red Poissonova distribucija. Sistem čekanja. Eksponencijalna distribucija. Modeliranje upravljanja kvalitetom Zahtjevi kvaliteta i troškovi osiguranja kvaliteta. Kontinuitet poboljšanja. Šintoistički sistem. Totalno upravljanje kvalitetom (TQM). Troškovi osiguranja kvaliteta (Cost of Quality - COQ). Kvalitet dizajna. Kvalitet na izvoru. Kontinuirano poboljšanje (CI). "Zero Defects" (Zero Defects). Definicija mjerila (Benchmarking). Indikatori kvaliteta (Dimenzije kvaliteta). Poka Yoke postupak. Usklađenost kvaliteta. ISO standardi 9000. Ciklus "planiranje - izvršenje - provjera - reakcija" (PDCA Cycle - Plan-Do-Check-Act). MODUL 4 "MODELIRANJE PROIZVODNIH KAPACITETA I PROCESA RADA" Strateško planiranje kapaciteta. Fleksibilnost kapaciteta. Decision Tree. Stopa iskorištenosti kapaciteta. Proizvodni kapacitet (Kapacitet). Rezerva snage (Capacity Cushion). Strateško planiranje kapaciteta. Snaga fokusiranja (Capacity Focus). Efekat obima proizvodnje (ekonomija obima). Pravo na vrijeme (JIT) proizvodni sistemi JIT logika. Japanski pristup produktivnosti. Sjevernoameričke varijante JIT-a. JIT sistemski zahtjevi. JIT u uslužnom sektoru. Automatska kontrola kvaliteta (Automatska kontrola). Potpuna kontrola kvaliteta (TQC). "Pulling" (povlačenje) proizvodni sistem "Kanban" (Kanban Pull System). Grupna tehnologija (Group Technology). Kvalitet na izvoru. Krugovi kvaliteta. Metoda zamrznutog prozora. Preventivno održavanje i popravka opreme (Preventive Maintenance). Mreža specijalizovanih fabrika (Focused Factory Network). Just-In-Time (JIT) sistem. Stepeni raspored (Raspored nivoa). Upravljanje odozdo prema gore (Bottom-Round Management). Postavljanje proizvodnih i uslužnih objekata Kriterijumi za postavljanje proizvodnih objekata. Načini lociranja industrijskih preduzeća. Postavljanje uslužnih objekata. Analitički Delphi model. Metoda centra gravitacije. Regresijski model. Sistemi "faktorskog rejtinga" (Factor-rating system). Ardalan Heuristic Method. Postavljanje opreme i raspored prostorija Glavni načini postavljanja opreme. Postavljanje opreme po tehnološkom principu. Postavljanje proizvodnje prema predmetnom principu. Balansiranje montažne linije (Assembly-Line Balancing). Metoda sistematskog planiranja rasporeda (SLP). Izgled ureda. Prioritetni odnos. Postavljanje opreme prema principu predmeta (Product Layout). Postavljanje opreme po principu grupne tehnologije (Group Technology Layout). Postavljanje opreme po principu servisiranja fiksnog objekta (Fixed-Position Layout). Postavljanje opreme po tehnološkom principu (Proces Layout). Lokacija usluge i trgovinska preduzeća(Izgled maloprodajnih usluga). "Servicescape" (Servicescape). Uporedni metod kompjuterskog postavljanja proizvodnih objekata (Computerized Relative Allocation of Facilities Technique - CRAFT). Takt (vrijeme ciklusa).

MODUL 5 "MODELIRANJE PROCESA RADA I REGULACIJA RADA" Odluke koje se donose prilikom planiranja procesa rada. Bihevioralni aspekti u planiranju procesa rada. Fiziološki aspekti u planiranju procesa rada. Metode rada. Mjerenje i regulacija rada. Sistemi finansijskih podsticaja za rad.

Mjerenje rada (Work Measurement). Metoda posmatranja uzorka (Work Sampling). MOST (Most Work Measurement Systems) metoda normalizacije. Metode mjerenja radnog vremena (Methods Time Measurement). Standardi mikroelemenata (Elemental Standard-Time Data). Sistemi za racionalizaciju mikroelemenata (Predetermined Motion-Time Data Systems - PMTS). Vremenska norma (standardno vrijeme). Normalno vrijeme. Planiranje procesa rada (Job Design). Sistemi rada sa proširenim odgovornostima (Job Enrichment). Sistemi finansijskih podsticaja (Financial Incentive Plans). Sociotehnički sistemi rada (Sociotechnical Systems). Specijalizacija rada. Učešće u prihodu (Gain Sharing). Učešće u dobiti (Profit Sharing). Fiziologija rada (Work Physiology). Tajming (Proučavanje vremena). Modeliranje upravljanja nabavkom. Upravljanje nabavkom Upravljanje lancem snabdevanja. Nabavka. Kupovina na vreme. Globalni izvori snabdevanja. potoci elektronske informacije u opskrbi. Outsourcing. Brzi odgovor (Quick Response - QR). Vrijednost tereta (Value Density). Nabavka "baš na vrijeme" (Just-in-Time Purchasing). Logistika. "Proizvodi ili kupi" (napravi ili kupi). Strateško partnerstvo. Upravljanje materijalnim tokovima (Material Management). Lanac opskrbe. Efikasan odgovor na zahtjeve potrošača (Efficient Consumer Response - ECR). Predviđanje Upravljanje potražnjom. Vrste predviđanja. komponente potražnje. Metode kvalitativnog predviđanja. Analiza vremenskih serija. Kauzalno (uzročno) predviđanje. Izbor metode prognoze. Predviđanje fokusiranja. Računarsko predviđanje.

Analiza vremenskih serija. Grupna saglasnost (Konsenzus panela). Zavisna potražnja. Istraživanje tržišta. Alpha konstante zaglađivanja. Grass Roots. Delphi metod Izvršna presuda. Independent Demand. Uzročna (uzročna) veza (Kauzalna veza). Predviđanje zasnovano na linearnoj regresiji (Linear Regression Forecasting). sezonski faktor(Sezonski faktor). Pokretni prosjeci. Desezonizacija potražnje. Srednja apsolutna devijacija. Tracking Signal. Trend Effect. Prognoza fokusiranja (Focus Forecasting). Eksponencijalno izglađivanje.

Kumulativno planiranje

Vrste planiranja. Hijerarhijsko planiranje proizvodnje. Kumulativno planiranje proizvodnje Metode kumulativnog planiranja. Dugoročno, srednje i kratkoročno planiranje (Long-, Intermediate- and Short-Range Planning). Zalihe gotovine (inventar na raspolaganju). Glavni proizvodni plan (MPS). Planiranje zahtjeva za kapacitetom (CRP). Grubo planiranje kapaciteta. Mješovita strategija. Agregatno planiranje Strategije planiranje proizvodnje(Strategije planiranja proizvodnje). Čista strategija.

Ovaj članak je planiran kao prva publikacija u nizu članaka o inteligentnom upravljanju projektima.
U publikaciji će se ukratko raspravljati o pitanjima simulacije upravljanja projektima (PM) i intelektualizacije PM-a.

Pretpostavlja se da čitalac ima površno poznavanje teorije upravljanja projektima i analize sistema, a moguće i projektovanja informacionih sistema. Dubinsko poznavanje svih ili neke od oblasti može izazvati neodoljivu želju da napišete komentar, što je dobrodošlo!...ili dobaciti nešto teško autoru...
Pa počnimo.

1. Model projekta

U skladu sa PMBoK 5 (1), postoji nekoliko oblasti znanja o upravljanju projektima (nećemo se doticati svih njih). U svakoj od oblasti projekat se razmatra iz različitih uglova, izdvajaju se sve vrste subjekata/objekata, metode upravljanja i njihov uticaj na projekat, kao način organizovanja rada za postizanje specifične svrhe ili rješavanje problema. Ovdje samo ukratko opisujemo tipične objekte koji se mogu identificirati u upravljanju projektima, njihove karakteristike, odnose, kao i opću mehaniku simulacije i njenu korespondenciju sa životnim ciklusom projekta.

Tipični objekti i njihove karakteristike
Projekt ima sljedeće karakteristike: menadžer, naziv, tip, planirani datum početka, stvarni datum početka, planirani datum završetka, stvarni datum završetka, trenutno stanje životnog ciklusa, početni bilans projekta, tekući bilans projekta.
Karakteristike izračunate ili utvrđene na osnovu drugih objekata: projektni tim, procenat izvršenih radova, zaostajanje ili prednjačenje u obimu izvedenih radova, zaostajanje ili prednjačenje u terminima, planirani trošak.
Zadatak/Posao- ovdje su naznačene karakteristike slične projektu, kojima se dodaju: preuzimač, odgovorni izvršilac, vrsta obavljenog posla, projekat, mjesto, procenat završenosti.
Karakteristike izračunate ili određene na osnovu drugih objekata: redosled izvođenja u okviru projekta, sastav izvođača, istorija promena stanja, cena izvršenja zadatka/rada.
materijalni resurs(stalna sredstva): vrsta objekta, datum registracije, datum puštanja u rad, naziv, knjigovodstvena vrijednost.
Obračunava se ili utvrđuje: amortizacija, trenutno stanje, gdje se trenutno koristi, raspored korištenja.
Potrošni resurs(sirovine, rezervni dijelovi): vrsta resursa, početne zalihe, lokacija, rok isporuke, rok trajanja.
Procijenjene ili utvrđene: tekuće rezerve, intenzitet potrošnje
Osoblje: puno ime, stalni radni odnos.
Procijenjeno ili utvrđeno: raspoloživost za posao, kompatibilnost sa drugim zaposlenima, trenutna lokacija za vrijeme trajanja posla, gdje je uključeno, raspored rada.
Rizik: vjerovatnoća nastanka, trošak štete, opis, trajanje utjecaja, indikator okidača rizika.
Proračunati ili utvrđeni: mjere za otklanjanje posljedica, mjere za sprječavanje nastanka ili izbjegavanja, trošak, vrijeme implementacije.

Odnosi i zavisnosti
Projekat--zadatak- izvode se u rokovima projekta.
zadatak--zadatak- može imati hijerarhijski odnos (vertikalni), može imati odnos u obliku indikacije sekvence izvršavanja (horizontalno).
Materijalni resursi -- zadatak– vezan je kroz odnos rasporeda prema zadatku, što ukazuje na raspored korištenja.
Potrošni resurs - zadatak– vezan je kroz odnos rasporeda prema zadatku sa naznakom potrebne margine za njegovu realizaciju.
Osoblje - zadatak– može se koristiti u okviru više zadataka, za koje je naznačen raspored rada i procenat korišćenja u zadatku.
Rizik--[Objekat]– kada se specificira odnos sa [Objekat], ukazuje se verovatnoća pojave.
Naravno, ovo nije potpuna lista objekata.

Mehanika
Svaki ciklus modeliranja odgovara određenom vremenu - 1 dan/sat projekta koji se izvodi. Da bismo to učinili, prihvatit ćemo sve termine i intervale u projektu - višekratnike 1 dan/sat. Dijagram simulacijske petlje je prikazan u nastavku:

Ciklus simulacije je sljedeći:

Postavite početne vrijednosti za projekat koji će se simulirati. Izrađuje se projekat, priprema se raspored projekta, stablo rizika. U ovoj fazi su dostupne i funkcije intelektualne podrške za upravljanje projektima, ali ovaj korak se ne može završiti bez donosioca odluka.
Iteracija počinje određivanjem efektivnih vrijednosti.
Izvođenje takta. Svaki ciklus simulacije izvodi sljedeće operacije:
- resursi se troše na zadatke,
- provjerava se vjerovatnoća kvarova (rizika),
- izvodi se određeni obim radova sa spiska radova za projekat,
- finansijske transakcije za projekat.
Pohranjuje izračunate vrijednosti za određenu mjeru
Provjera uslova za završetak simulacije.
Završetak simulacije i izlaz rezultata (analitičke, agregirane i detaljne vrijednosti po koracima simulacije). Na kraju simulacije pohranjuju se posljednje (konačne) vrijednosti i razlozi za prekid simulacije.
Izdavanje korisniku (ili donosiocu odluka - donosiocu odluka) informacija o stanju projekta bez upotrebe optimizacija, analitičkih modula i podrške odlučivanju. Korisnik treba reagirati na trenutno stanje (ako je potrebno) ili nastaviti simulaciju.
Evaluacija korisničkih upravljačkih odluka na osnovu trenutnih vrijednosti, kao i retrospektiva njihovih promjena i upravljačkih odluka koje korisnik donosi korištenjem algoritama optimizacije, analitičkih modula i podrške odlučivanju.

U skladu sa životnim ciklusom projekta razlikujemo:

inicijalizacija i planiranje projekta - 1 korak
implementacija projekta - 2-5, 7 i 8 korak ciklusa
završetak projekta - korak 6

Opće napomene
Svi podaci srednjih koraka simulacije se pohranjuju i akumuliraju unutar trenutne simulacije. U daljem radu optimizacijskih algoritama (u 8. koraku ciklusa simulacije) mogu se koristiti podaci kako trenutne tako i prethodno završene simulacije (prilagođene za rezultat završetka simulacije).
Kod nekoliko istovremenih projektnih aktivnosti, simulacija za njih se izvodi kao paralelno (tj. simultano se izvršavanje), u nedostatku neslaganja o korištenim resursima.
Ako postoji više zaposlenih/vrsta resursa, simulacija se radi za svakog od njih paralelno (tj. troše se istovremeno), ako nema neslaganja o korištenim resursima.

2. Tehnologije implementacije

Glavna pitanja koja se razmatraju:

pohranjivanje strukture podataka projekta u bazi podataka
interfejs za interakciju korisnika sa strukturom baze podataka
alati za implementaciju servera simulatora
interfejs za interakciju između baze podataka i servera simulatora
pohranjivanje neuronske mreže i međukoraci iteracije simulatora
interakcija između interfejsa aplikacije i neuronske mreže

Kako je lako vidjeti objekte projekta i veze između njih, lako ih je predstaviti u obliku relacija baze podataka i pohraniti u ovom obliku također nije teško, tj. relaciona baza podataka će biti dovoljna - MySQL, na primjer.
Za razvoj interfejsa, izabraćemo Yii 2 framework (i odgovarajući tehnološki stek - PHP, HTML, itd.).
Implementacija servera simulacije - Node.js
Implementacija neuronske mreže za Node.js poput -
Interakcija sa frontendom (Yii2) i Node.js - github.com/oncesk/yii-node-socket
Pitanje formata skladištenja same neuronske mreže ostaje otvoreno, što podliježe sljedećim zahtjevima:

Odraz svojstava neuronske mreže (odnosi, težine veza, itd.)
Siguran pristup (izbjegnite direktan utjecaj korisnika na mrežu)
Sposobnost treniranja mreže.

3. Kontrolna logika

Za svaku od oblasti znanja o upravljanju projektima postoje iskazi problema i opisane matematičke metode za njihovo rješavanje, s kojima je autor površno upoznat. U zavisnosti od modela upravljanja, poznavanje ovih pravila i metoda rešavanja problema trebalo bi preraspodeliti između sistema i korisnika. Modeli upravljanja su sljedeći: (1)

upravljanje sa obavještenjima- sistem ne utiče na objekat (projekat), ali prikazuje obaveštenja o promenama indikatora i mogućnosti izvođenja radnji (od donosioca odluke se traži donošenje odluka i maksimalno znanje).
interaktivna kontrola- sistem nudi kontrolne radnje, ali odluka ostaje na donosiocu odluke (odlučivanje ostaje na donosiocu odluke).
heuristička kontrola- sistem sam donosi odluke i izvršava neke radnje (donosilac odluka je isključen iz procesa upravljanja).

Sama implementacija upravljanja sastoji se u praćenju i analizi ukupnosti karakteristika projekta i procjeni njihovog odstupanja od „normalnog“ za određeno vrijeme, uzimajući u obzir dinamiku njihove promjene. Kontrolne akcije se biraju na osnovu dobijenih podataka (tj. ako se takva kombinacija karakteristika nekog efekta poklapa), kao i analiziraju slični projekti sa sličnim situacijama i odluke koje se u njima donose. U skladu sa stepenom ili stepenom odstupanja mogu se primeniti određene metode uticaja:

Preraspodjela resursa između zadataka;
Redistribucija radne resurse između zadataka;
Reprogramiranje zadataka;
Planiranje nabavke;
Izbjegavanje ili poduzimanje mjera za otklanjanje posljedica rizika.

Za metode utjecaja bitne su sljedeće karakteristike: stepen usklađenosti sa situacijom, trajanje implementacije, cijena implementacije, moguće vrijeme početka implementacije. Za određivanje primjenjivog načina izlaganja važno je:

Karakteristike koje su odredili stručnjaci.
Dostupnost informacija u akumuliranoj bazi podataka o završenim projektima.

Logično je izgraditi ove mehanizme koristeći neuronske mreže i fuzzy logiku. Ovi algoritmi se mogu koristiti kako u fazi inicijalizacije i planiranja projekta, tako iu fazi njegove implementacije. Moguće je izvršiti analizu - kako promijeniti karakteristike nakon primjene kontrolne akcije.

4. Intelektualizacija simulacije

To. u fazi taktnog izvršenja, donosilac odluke može biti potpuno isključen iz procesa upravljanja. Šta je potrebno za ovo? Za modeliranje događaja potrebna su preciziranja nekih karakteristika (približnih). Da bi izvršio kontrolne radnje, sistem mora "znati" neke dodatne informacije o predmetnoj oblasti, na primjer:
1. Preraspodjela resursa između zadataka.

zamjenjivost resursa - može se postaviti pomoću tabela matrice korespondencije;
vjerovatnoća kvara resursa - vjerovatnoća je naznačena u rasponu od Xmin do Xmax;
mogućnost paralelne upotrebe od strane više izvršilaca - kao logičko svojstvo zadatka.

2. Preraspodjela radnih resursa između zadataka.

zamjenjivost i nekompatibilnost osoblja - može se postaviti matričnim tabelama korespondencije;
produktivnost rada - kao izračunata vrednost na osnovu podataka o: radnom iskustvu, starosti, usavršavanju itd.
omjer vrste obavljenog posla i vještina potrebnih za njegovu realizaciju na sličan način rješavaju matrice;
vjerovatnoća izostanka radnih resursa (vjerovatnoća bolesti) - vjerovatnoća je naznačena u rasponu od Xmin do Xmax;
mogućnost paralelnog izvršavanja jednog rada od strane više izvođača - kao logičko svojstvo zadatka.

3. Promjena rasporeda zadataka.

da li je moguće suspendovati zadatak, ili bi izvršenje trebalo da bude kontinuirano - kao logičko svojstvo zadatka;
da li je zadatak uključen u "kritični put" (tj. vrijeme njegove implementacije direktno utiče na tajming završetka projekta) određuje sistem "u hodu".

4. Planiranje nabavke.

intenzitet potrošnje resursa - određuje sistem "u hodu".
mogućnost kupovine potrebnu opremu- kao logičko svojstvo zadatka.

5. Izbjegavanje ili poduzimanje mjera za otklanjanje posljedica rizika.

vjerovatnoća kvarova opreme - vjerovatnoća je naznačena u rasponu od Xmin do Xmax;
moguće opcije za izbjegavanje i otklanjanje posljedica - rješavaju se matricama ili listama usklađenosti (sa naznakom stepena usklađenosti).

Ovo nije potpuna lista zadataka. Ovdje je potrebno napomenuti i činjenicu da ne može postojati univerzalno rješenje ni za jedan projekat, a ono što je dobro za jedan projekat je smrt za drugi. To. potrebne su određene ključne karakteristike, njihove kombinacije i njihove vrijednosti koje bi omogućile tipkanje i klasifikaciju, odabir sličnih projekata za obuku sistema, na primjer:

vrste uključenih resursa;
vrste dodijeljenih zadataka;
kvalifikacije i vještine uključenog osoblja;
veličina budžeta;
trajanje projekta;
uspjeh projekta;
broj učesnika itd.

Daleko od posljednje uloge igrat će faktor neizvjesnosti i gore opisanih karakteristika i karakteristika samog projekta.

5. Više agencija

Kao što je gore navedeno, nesuglasice o korištenju resursa mogu biti kako unutar projekta između zadataka, tako i između različitih projekata koji koriste iste resurse. Da bismo pojednostavili rad sa resursima, izabraćemo agenta, kojeg ćemo nazvati "Resource Arbiter". Za njega će se obratiti agenti "Projekata". neophodna sredstva, što će omogućiti preraspodjelu čak i rezerviranih resursa ovisno o važnosti (kritičnosti) zadataka ili projekata koji se izvode.

Zaključak

Šta će dati takvo simulacijsko modeliranje ili simulacija upravljanja projektom? Odgovor je jednostavan:

upravljanje sa obavještenjima- može se koristiti kao obuka ili testiranje donosioca odluka za poznavanje određenih principa ili sposobnost rješavanja problema vezanih za upravljanje projektima.
interaktivna kontrola- razvoj nekih praksi i njihovo testiranje na modelu. To će omogućiti promjenu modela kako bi odgovarao situaciji, ili obrnuto, da bi se ocijenilo ovladavanje metodama rješavanja PM problema od strane samog donosioca odluke (samoispitivanje).
heuristička kontrola- mogućnost velikog broja simulacijskih vožnji i akumulacije određenog iskustva (podataka) o tim simulacijama za njihovu dalju analizu.

Međutim, sama imitacija i simulacija nije krajnji cilj. Kao rezultat akumulacije dovoljno tačnih jednostavnih i složenih modela u bazi simulacije, razvoja i otklanjanja grešaka u ponašanju simulacionog modela i modula koji obavljaju interaktivnu interakciju i heurističko upravljanje (bez donosioca odluka), moguće je koristiti akumulirana pravila i algoritmi za kontrolu (ili inteligentnu podršku kontrole) stvarnih projekata (3).
Implementacija ovakvog sistema u vidu SaaS rješenja, uz uključivanje određenog broja učesnika, omogućit će pristup radnom iskustvu (bezličnom) drugih učesnika (uz mogućnost učenja sistema).

Pošaljite svoj dobar rad u bazu znanja je jednostavno. Koristite obrazac ispod

Studenti, postdiplomci, mladi naučnici koji koriste bazu znanja u svom studiranju i radu biće vam veoma zahvalni.

Objavljeno na http://www.allbest.ru/

1. Metodasituaciono modeliranje u menadžerskom odlučivanju

situaciono modeliranje zasniva se na modelskoj teoriji mišljenja, u okviru koje je moguće opisati glavne mehanizme za regulisanje procesa donošenja odluka. U središtu teorije modela mišljenja leži ideja o formiranju informacijskog modela objekta i vanjskog svijeta u strukturama mozga. Ovu informaciju osoba percipira na osnovu znanja i iskustva koje već posjeduje. Korisno ljudsko ponašanje se gradi formiranjem ciljne situacije i mentalnom transformacijom početne situacije u ciljnu. Osnova za konstruisanje modela je opis objekta u obliku skupa elemenata međusobno povezanih određenim odnosima koji odražavaju semantiku predmetne oblasti.

Modeliranje složenih ekonomskih, političkih, društvenih situacija sa povratne informacije i veliki broj kontrolnih parametara zahteva specijalizovane pakete alata, uključujući interni jezik opisa modela, alate za numeričku integraciju, optimizatore i razvijen interfejs.

Danas jedan od efikasne načine analiza kritičnih situacija, kao i funkcionisanje složenih organizaciono-tehničkih kompleksa su sistemi situacionog modeliranja.

Implementacija formiranja strategije preduzeća zasnovana na upotrebi metoda situacionog modeliranja uključuje implementaciju nekoliko faza:

Opravdanost formiranja strategije zasnovane na strateškoj analizi realnih uslova za funkcionisanje industrijskog preduzeća;

Razvoj i upotreba određene vrste modeli ili njihova kombinacija za formalizirani opis situacija;

Modeliranje razvoja situacija po različitim scenarijima promjena u vanjskom i internom okruženju poduzeća;

Uključivanje što većeg broja menadžera, stručnjaka i izvođača u proces modeliranja situacija.

Tradicionalno se smatra da situacioni pristup treba koristiti samo kada se rešavaju aktuelni organizacioni problemi. Ali formiranje strategije razvoja uključuje uzimanje u obzir trenutnih okolnosti, unutrašnjeg i eksternog okruženja preduzeća i drugih faktora. Ovo nam omogućava da donesemo zaključak o prikladnosti primjene situacijskog pristupa u predmetu koji se proučava.

Situaciono modeliranje omogućava rješavanje zadataka kao što su praćenje podataka, analiza trendova u razvoju situacije, predviđanje i modeliranje ponašanja na strateškom i operativnom nivou. Sistemi situacionog modeliranja su univerzalni alat za upravljanje i podršku donošenju odluka najveće organizacije, organi javne vlasti i dr razne kompanije. Najvažnija komponenta ovdje su sredstva dinamičkog (imitacionog) modeliranja, koja omogućavaju izračunavanje mogućih posljedica različitih scenarija. U procesu situacionog modeliranja koriste se metode optimizacije za pronalaženje najboljeg rješenja, procjenu rizika, predviđanje i vođenje poslovnih igara.

Posljednjih godina aktivno se razvijaju tehnologije otkrivanja znanja u bazama podataka (KDD). Bazirano na KDD tehnologiji, veliki broj softverskih proizvoda pogodan za rješavanje informacijskih i kognitivnih problema. Elementi automatske obrade i analize podataka postaju sastavni dio koncepta „skladišta podataka“ (data mining). Najveći značaj mogu imati tekstualno-analitički sistemi (TAS), koji omogućavaju izvlačenje i analizu znanja neophodnih za donošenje odluka iz velikih nizova informacija.

Softverski alati za upravljanje dokumentima i ekstrakciju znanja, kao i moćni alati za pravljenje izveštaja, omogućavaju vam da agregirate elemente različitih opisa u jednom radnom prostoru i istovremeno date pogled na problem sa različitih tačaka gledišta. Posebna sekcija situacionog centra organizuje praćenje i vizualizaciju ključnih parametara, izdvajanje implicitnih znanja iz tekstova i podataka, kao i generisanje i objavljivanje izveštaja. Zahvaljujući implementaciji navedenih funkcija, postaje moguće organizirati kompjutersku obradu podataka ne od aplikacije do aplikacije, već od jednog problema do drugog, što omogućava izgradnju jedinstvenog sistema za donošenje kolektivnih odluka.

Da bismo dali definiciju situacionog sistema, potrebno je prvo razumeti koncept situacije. Sama riječ se svakodnevno koristi u različitim aspektima i ponekad je neodvojiva od pojmova kao što su stanje, događaj, proces, pozicija itd. Osnivači situacionog menadžmenta, Klykov [Klykov, 1974a] i Pospelov, u svojim ranim radovima jasno identifikuju situaciju sa državom. Situacija (diskretni skup) se shvata kao skup transakcija (operativnih elemenata) koji se nalaze u određenim tačkama statičkog sistema [Pospelov, 1972]. Kasnije, autori proširuju koncept dodavanjem informacija o odnosima između objekata: „Trenutna situacija je ukupnost svih informacija o strukturi objekta i njegovom funkcionisanju u datom trenutku„[Pospelov, 1986]. Sve informacije podrazumijevaju i uzročne veze, koje se mogu izraziti mnogim uzastopnim događajima ili procesima. U tom smislu, situacija se suštinski razlikuje od stanja i događaja, koji mogu odgovarati samo jednom trenutku u vremenu.

Rice. 1 - Klasifikacija situacija.

Neki autori, pokušavajući da odvoje situaciju od države, smatraju je sinonimom za tu riječ odnos. Drugi istraživači ovog pitanja predstavljaju situaciju kao neku vrstu generalizirajućeg koncepta. Na sl.1. data je klasifikacija situacija.

Ovaj pristup je prilično kontroverzan i kontroverzan, ali, ipak, ukazuje na glavne elemente koji se mogu koristiti za utvrđivanje situacije. Na osnovu toga mogu se razlikovati dva važna svojstva situacije: višestrukost i heterogenost početnih podataka. Važno je napomenuti da je situacija uvijek svojevrsna procjena (analiza, generalizacija) skupa podataka. Štaviše, ova procjena je subjektivna, jer zavisi od sredstava i metoda generalizacije određene osobe (sistem čovek-mašina).

Sumirajući sve gore navedene formulacije, situacija se može definirati na sljedeći način: Situacija sistema je procjena (analiza, generalizacija) sveukupnosti karakteristika objekata i odnosa među njima, koji se sastoje od stalnih i uzročno-posljedičnih veza koje zavise od događaja koji su se dogodili i procesa koji se odvijaju..

Poziva se generalizovani opis (prikaz) sistema koji koristi situacije situacioni model(CM). U tom smislu, svi situacioni sistemi se mogu nazvati sistemima situacionog modeliranja (SSM). Skraćeni naziv za ovu klasu sistema je eufoničniji od "SS" i razlikuje se od uobičajenih skraćenica za termine kao što su semiotički sistem, semantička mreža i situaciona mreža.

Vrlo često se SM pogrešno naziva simulacija, čime se izjednačava situaciono modeliranje sa simulacijom. Ako sistem samo prikazuje informacije, a razumijevanje situacije formira isključivo subjekt, onda se on (sistem) ne razlikuje od sistema za praćenje. Svaki program u kojem se kreira model, ili uređaj koji emituje stvarne objekte, može se nazvati CCM, SC ili situaciona soba.

Da bismo suzili klasu sistema koji se razmatra, uvodimo sljedeću definiciju: SMS se odnosi na skup softverskih i hardverskih alata koji vam omogućavaju pohranjivanje, prikaz, simulaciju (simulaciju) ili analizu informacija na osnovu SMS-a.

Prilično je teško dati jasnu definiciju pojma „situacijski centar“ (SC). U samom opšti pogled situacioni centar (soba ili sala) može se nazvati prostorijom u kojoj se posmatra trenutna situacija ili analizira moguća situacija. Međutim, ovakvim pristupom, svaka prostorija u kojoj se nalazi posmatrač i televizija koja emituje vijesti o stanju u zemlji može se smatrati prostorijom situacije. Ako se u prostoriji nalaze i radio, telefon, faks, kompjuter i geografska karta, onda se soba može nazvati personalnim SC.

SC se može podijeliti na vanjski i interni. Eksterni SC služe kao tehničko ili informativno okruženje potrebno operativnom osoblju da procijeni situaciju. Interni SC rade sa konceptom situacije na nivou prikaza, modeliranja, analize ili kontrole. Naime, interni SC automatizuju obradu same situacije, dok eksterni automatizuju početne podatke neophodne za njenu identifikaciju i analizu. Za dalje razmatranje, prihvatićemo sljedeću definiciju SP-a (interno):

SC je skup softverskih i hardverskih alata, naučnih i matematičkih metoda i inženjerskih rješenja za automatizaciju procesa prikaza, modeliranja, analize situacije i upravljanja.

SC je skup različitih SMS, naučnih i matematičkih metoda i inženjerskih rješenja za automatizaciju procesa upravljanja.

Struktura SC, kao i svaki automatizovani kontrolni sistem, uključuje različite vrste softver (softverski, tehnički, lingvistički, itd.). SC ima 4 glavna nivoa: naučno-matematički, inženjerski, softverski i tehnički. Naučno-matematički nivo je skup naučne teorije, metode, algoritmi, istraživanje i razvoj potrebni za implementaciju drugih nivoa. Omogućava da se potkrijepi svrsishodnost stvaranja SC-a, da se utvrdi efikasnost njegovog funkcionisanja, da se integrišu heterogene komponente, da se izvrši ispravna i pravovremena ispravka grešaka.

Inženjerski nivo predstavlja specifične odluke u izboru i razvoju hardvera i softvera. Uključuje potrebne tehnološke i dizajnerske proračune, modele tehnički uređaji i prostorije, specifikacije programa, algoritmi rada itd.

Program i tehnički nivoi sadrže odgovarajuću sigurnost neophodnu za implementaciju gornji nivoi zadaci i funkcije. Nivoi uključuju sljedeće obavezne komponente:

--mjerenje (senzorsko okruženje);

--informacioni (situacioni ili simulacioni) model okruženja;

--srijeda informatička podrška;

--okruženje za podršku hardveru;

--vizualizacijsko okruženje;

--operativni tim.

Ispod mjerenje (ili senzorno) SC okruženje se shvata kao skup hardverskih i softverskih alata koji služe za dobijanje informacija o stanju problematičnog okruženja. To mogu biti antenski sistemi, komunikacioni kanali, video i audio prenosi, senzori itd. Glavni zadatak mjernog okruženja je osigurati adekvatnost informacionog modela SC za neki odabrani fragment stvarnog svijeta.

Informacioni (situacioni ili simulacioni) model okruženja je skup od najmanje sljedećih komponenti [Gasov, 1990]: tematska komponenta koja određuje skup modeliranih koncepata problemskog okruženja; prostorna komponenta koja definira prostorne odnose između objekata modela; grafička komponenta koja specificira mapiranje objekata modela u skup grafičkih simbola (grafički primitivi). trezor za rješavanje menadžerskih odluka

Okruženje informacione podrške -- ovo je skup programa i tokova informacija koji osiguravaju funkcionisanje informacionog modela i vizuelnog okruženja SC. Prije svega, ovo uključuje CCM, ekspertne sisteme i simulacione sisteme. Karakteristična karakteristika svakog SC-a je vezivanje situacionog modela za teren, tako da se mogu uključiti geografski informacioni sistemi. Na primjer, izvještaj [Friedman, 1999] razmatra sistem za podršku odlučivanju koji koristi situaciono modeliranje zasnovano na GIS-u. Za procjenu razvoja situacija mogu se koristiti sistemi predviđanja zasnovani na neuronskim mrežama i genetskim algoritmima. Efikasnost grafičkog i tekstualnog predstavljanja može se postići upotrebom fraktalne i kognitivne grafike.

Okruženje za podršku hardveru-- ovo je skup tehničkih računarskih alata koji obezbeđuju funkcionisanje okruženja informacione podrške SC: računari, kancelarijska oprema, mrežna oprema itd.

Vizualizacijsko okruženje-- ovo je skup ekrana za kolektivnu i individualnu upotrebu, koji pruža informacijski i komandni interfejs između ljudskog operatera i hardverskog i softverskog okruženja SC-a.

Operativno osoblje -- je tim stručnjaka sa sopstvenim internim organizacijske strukture. Svrha operativnog osoblja je da na osnovu analize informacionog modela realne situacije, formiranog od strane hardverskog i softverskog okruženja sistema, obezbijedi rješenje skupa redovnih zadataka SC-a.

2. Etičke osnove za pripremu menadžerskih odluka. moralna odluka

Proces donošenja menadžerske odluke neraskidivo je povezan sa njegovom informacionom podrškom. U tržišnoj ekonomiji nezavisni, nezavisni proizvođači roba i usluga, kao i svi oni koji osiguravaju kontinuitet ciklusa „nauka – tehnologija – proizvodnja – marketing – potrošnja“ neće moći uspješno poslovati na tržištu bez informacija. Poduzetniku su potrebne informacije o drugim proizvođačima, o potencijalnim potrošačima, o dobavljačima sirovina, komponenti i tehnologije, o cijenama, o stanju na robna tržišta i tržišta kapitala, o stanju u poslovnom životu, o općoj ekonomskoj i političkoj situaciji ne samo u svojoj zemlji, već iu svijetu, o dugoročnim trendovima ekonomskog razvoja, perspektivama razvoja nauke i tehnologije i mogućim rezultatima, o zakonskim uslovima menadžment, itd.

Razlozi postojanja različitih pristupa problemu izbora rješenja i njegove racionalnosti mogu se pronaći tek kada je jasno da, budući da je odlučivanje u menadžmentu sistematizovan proces, onda sistemska priroda ovog procesa treba da bude u funkciji uticaj nekog faktora koji deluje kao osnova ili temelj na kome se grade svi ovi pristupi - ekonomski, socijalni, bihejvioralni itd. Pod pretpostavkom da se proces odlučivanja sastoji od četiri faze: motivacija za donošenje odluke; mehanizam razvoja tehnologije i rješenja; izbor odluke (voljni čin - motivacija); rezultati odluke (posledica izbora su unapred motivisani), onda je polazna tačka motivacija. Međutim, motivacija u psihološkom smislu nije ništa drugo do uslovljavanje voljnih radnji određenim motivirajućim uzrocima.

Pitanje odgovornosti za donošenje menadžerskih odluka stavlja težak materijalni, moralni i politički teret na donosioce odluka. Međutim, odgovornost se u ovom kontekstu isprepliće sa konceptom vlasništva, tačnije sa vlasništvom prava svojine, bilo direktno (kao u privatnoj organizaciji) ili indirektno (kao u slučaju kolektivnih ili javne organizacije). I moć i njene hijerarhije u privredna organizacija neodvojivi su, kao što je poznato, od prava svojine.

Etička pitanjačesto se javljaju u menadžmentu. Oni idu daleko dalje od uobičajenih pitanja o podmićivanju, dosluhu i krađi, prodiru u oblasti kao što su korporativno zaduživanje, politika, marketing i kapitalna ulaganja.

“Tačno”, “istinito” i “pošteno” su etički koncepti. Oni izražavaju sud o ponašanju ljudi, što se smatra pravednim. Vjerujemo da postoje ispravni i pogrešni načini ponašanja prema drugim ljudima, ispravni i pogrešni postupci, poštene i nepravedne odluke. Ova uvjerenja su naša moralna mjerila. Moralne norme su različite za različite pojedince, jer su i vrijednosti na kojima se te norme zasnivaju različite; i niko sa sigurnošću ne može reći da je određena moralna norma ispravna ili pogrešna, pod uslovom da ta norma zaista odražava naše obaveze prema drugim članovima zajednice, a ne samo u našu korist. Problem je u tome što je prilično teško, čak iu najjednostavnijoj situaciji, napraviti razliku između "nas" i "drugih" i između "beneficija" i "obaveza", a posebno je teško napraviti tu razliku u menadžmentu. Zašto? U posao su uvijek uključene različite grupe ljudi - menadžeri dalje raznim nivoima i sa različitim funkcijama, radnici s različitim vještinama i stupnjevima obuke, dobavljači različitih materijala, distributeri različitih proizvoda, zajmodavci različitih vrsta, dioničari različitih holdinga i građani različitih zajednica, država i zemalja - i korist za jednog može poslužiti kao negacija dužnosti u odnosu na druge specifične grupe ljudi.

Etičke dileme su zapravo i menadžerske dileme, jer su sukob između ekonomskog učinka organizacije (mjerenog prihodima, troškovima i profitom) i društvenog odraza njenog učinka (manifestira se u obavezama prema ljudima unutar i izvan organizacije). Priroda ovih obaveza se, naravno, može tumačiti na više načina, ali najčešće uključuju mjere zaštite lojalnih zaposlenika, stvaranje konkurentnih tržišta i proizvodnju proizvoda i usluga korisnih i sigurnih za članove zajednice.

U detaljnom ispitivanju relativno manjeg problema sa kojim se anksiozni menadžer suočava pokušavajući da razume prirodu gornje etičke dileme, može se izvući pet zaključaka o složenosti menadžerske etike:

1. Većina etičkih odluka ima najšire moguće implikacije.

Rezultati menadžerskih odluka i akcija nisu ograničeni na posledice prvog nivoa. Naprotiv, njihovi rezultati se protežu na cijelo društvo, a ovo proširenje je suština etičke dileme: odluke menadžera imaju utjecaj na druge ljude – kako unutar organizacije tako i unutar društva – koji su izvan njihove kontrole, ali ipak se mora uzeti u obzir prilikom donošenja odluka. Mito mijenja vladine procedure. Zagađenje životne sredine utiče na zdravlje članova zajednice. Upotreba opasnih materijala može uništiti život pojedinca. Ovdje postoji dilema jer većina ljudi prepoznaje široke implikacije menadžerske akcije. Dilema proizilazi iz postojanja višestrukih alternativa, mješovitih ishoda, sumnjivih slučajeva i ličnog angažmana koji komplikuju proces donošenja odluka koji dovode do gore navedenih radnji.

2. Većina etičkih odluka ima više alternativa.

Uobičajeno se vjeruje da su etička pitanja u menadžmentu u osnovi dihotomna - izbor između "da" i "ne" i bez drugih alternativa. Da li menadžer treba da plati mito ili ne? Da li fabrika treba da zagađuje vazduh ili ne? Da li kompanija treba da proizvodi opasne proizvode ili ne? Iako dihotomna struktura predstavlja etička pitanja u oštroj suprotnosti, ona ne odražava tačno menadžersku dilemu. Kao što pokazuju brojni primjeri, pri donošenju etičkog izbora potrebno je razmotriti više alternativa.

3. Većina etičkih odluka ima različite rezultate.

Općenito se pretpostavlja da su etička pitanja u menadžmentu u velikoj mjeri suprotna financijskoj dobiti i društvenim troškovima. Platite indirektno mito, ali zadržite komercijalni obim uvezene robe kroz trenutnu isporuku. Prouzročiti određenu štetu zračnoj ili vodenoj sredini, ali izbjeći nepotrebne troškove za ugradnju i rad postrojenja za tretman. Razviti neki proizvod koji je opasan za ljude, ali smanjiti troškove materijala i rada. Poput dihotomnog okvira, model antitetičkog ishoda oštro predstavlja etička pitanja, ali ne prikazuje tačno menadžersku dilemu. Društvene koristi i troškovi, kao i finansijski prihodi i rashodi povezani su sa gotovo svim etičkim alternativama izbora.

4. Većina etičkih odluka ima sumnjive posljedice.

Općenito se pretpostavlja da su etička pitanja u menadžmentu bez rizika ili sumnje, s poznatim ishodom za svaku alternativu. Platite mito i brzo nabavite svoju uvezenu robu. Investirajte u postrojenje za prečišćavanje otpadnih voda i emisija će biti smanjena za X posto po Y troškovima rada. Napravite potpuno siguran proizvod uz dodatnu cijenu od Z dolara po jedinici. Deterministički model – to jest model bez vjerovatnoća – pojednostavljuje proces analize, ali ne opisuje precizno menadžersku dilemu. Jer uopće nije jasno do kakvih će posljedica dovesti bilo koja od razmatranih alternativa, a uopće nije jasno do kakvih će posljedica dovesti većina prihvaćenih etičkih odluka.

5. Većina etičkih odluka je u vlastitim interesima.

Općenito se vjeruje da su etička pitanja u menadžmentu uglavnom bezlična, odvojena od života i karijera menadžera. Zapravo, svaka karakterna osobina pojedinog menadžera nepogrešivo je prisutna u odlukama koje donosi, a često želja za napredovanjem u vlastitoj karijeri nadmašuje menadžerove očigledne obaveze prema drugim članovima organizacije ili zajednice, iako u njegovim vlastitim očima njegovi postupci može biti prilično motiviran sa stanovišta vlastite karijere.morala.

Etičke odluke nisu jednostavan izbor između ispravnog i pogrešnog; oni su složeni sudovi o ravnoteži između ekonomskog i društvenog ponašanja organizacije. Treba li postojati ravnoteža između ekonomskog i društvenog ponašanja? Kako postići ovaj balans? Ovdje su relevantne tri metode analize: ekonomska, pravna i etička.

1. Ekonomska analiza-- sposobnost da se sa stanovišta mikroekonomske teorije mnogi problemi menadžmenta sagledaju kao da imaju određeni etički sadržaj, oslanjajući se na bezlične tržišne sile u izboru rješenja između ekonomskog i društvenog ponašanja.

2. Pravna analiza-- sposobnost sagledavanja svakog od problema koji imaju etički sadržaj, na osnovu pravne teorije, oslanjajući se na bezlične društvene snage u izboru između "ispravnog" i "pogrešnog". Ovdje je temeljno uvjerenje da demokratsko društvo može stvarati svoja vlastita pravila i da ako ljudi i organizacije slijede ta pravila, onda će članovi tog društva biti tretirani što je pravednije moguće.

3. Etička analiza- sposobnost sagledavanja svakog od problema koji imaju moralni sadržaj, koristeći strukturu normativne filozofije, oslanjajući se na osnovne principe u izboru između "ispravnog" i "pogrešnog". Uvjerenje koje je u osnovi normativne filozofije je da ako svi racionalno misleći pojedinci u društvu djeluju na istim principima korisnosti i logike, onda će i članovi tog društva biti tretirani što je pravednije moguće.

Ukratko, postoje tri oblika analize koje mogu pomoći u postizanju relativno ispravne ravnoteže između ekonomskog i društvenog ponašanja. Ovi oblici analize su: ekonomska, zasnovana na bezličnim tržišnim silama; legalne, zasnovane na bezličnim društvenim silama; i filozofske, zasnovane na ličnim principima i vrednostima.

Ali ni ekonomska, ni pravna, ni filozofska analiza u izolaciji nije sasvim zadovoljavajuća kao sredstvo za rješavanje etičkih dilema. Kada pokušavamo da pronađemo ravnotežu između ekonomskog i društvenog ponašanja organizacije, nijedan od oblika nam ne daje metodu odlučivanja o toku akcije koju možemo sa sigurnošću reći - "ispravno", "ispravno" i "fer". ".

Ekonomska analiza. Potraga za Paretovom optimalnošću kroz bezlične tržišne sile je prilično privlačna – sve što trebamo učiniti je maksimizirati prihod i minimizirati troškove, a tržišni odnosi, zajedno s političkim odlukama, eliminirati ili negirati štetu i gubitak koje nanosimo drugima. Međutim, sa mikroekonomskom teorijom postoje i praktični i teorijski problemi. Moramo priznati da tržišta nisu toliko efikasna, a glasači nisu toliko velikodušni.

Pravna analiza. Atraktivan je i koncept bezličnih društvenih procesa – sve što treba da uradimo je da se povinujemo zakonu, i tada možemo da osetimo da sledimo kolektivne moralne standarde većine stanovništva. Međutim, ovaj koncept se raspada kada se suočimo s procesom u kojem se individualne norme, uvjerenja i vrijednosti institucionaliziraju u pravnu strukturu. Mora se priznati da ima previše razlika, previše kompromisa između individualnih moralnih vrijednosti i standarda i nacionalnih pravnih zakona.

Filozofska analiza. Koncept lične racionalne analize je takođe privlačan – sve što treba da uradimo je da svoje odluke zasnivamo na jednom moralnom principu (preferencija ili doslednost) ili na jednoj vrednosti (pravda ili sloboda) – ali racionalna analiza ima inherentnu manu. Kada pokušavamo upotrijebiti bilo koji od principa ili bilo koju od vrijednosti u moralnoj rezonanci, nalazimo da moramo dodati drugi princip ili drugu vrijednost (često u direktnom sukobu s prvom) uzročnom lancu kako bismo došli do logičkog zaključak. Moramo priznati da kombinacija suprotstavljenih principa ili vrijednosti ne može biti racionalna.

Ako jedna od odluka ili radnji generiše adekvatan finansijski prinos, u skladu je sa važećom zakonskom regulativom, pruža značajne koristi za većinu članova zajednice, kada je moguće poželeti da se svi suoče sa istim skupom alternativa i osnovnih faktora kao i “pošteno” u smislu povećanja potencijala za društvenu saradnju, i “nepristrasno” u smislu iskorištavanja sposobnosti drugih da naprave svoj izbor – tada možemo reći da je odluka ili akcija “ispravna”, “ispravna” i "fer".

Spisak korišćene literature

1. Mardas A. N., Mardas O. A. Organizacioni menadžment. Sankt Peterburg: "Petar", 2003. - 336 str.

2. Pereverzev M.P., Shaidenko N.A., Basovitsky L.E. Menadžment M.: INFRA-M, 2003. - 288 str.

3. Khomutskaya L. P. Etički problemi menadžmenta. // Etičko i estetsko: 40 godina kasnije. Materijali sa naučnog skupa. 26-27. septembra 2000. Sažeci izvještaja i govora. St. Petersburg: St. Petersburg Philosophical Society, 2000. P. 160-164

4. Emerson G. Savremeni menadžment. M.: "NORMA", 2005 - 434 str.

Hostirano na Allbest.ru

Slični dokumenti

Vrste informacija i kriterijumi za njihovu evaluaciju. Informacioni sistem i upravljačko računovodstvo. Informaciona priprema upravljačkih odluka. faze informatička obuka prilikom donošenja menadžerskih odluka. Formiranje adaptivnog sistema poslovnih modela.

sažetak, dodan 09.10.2010

Donošenje odluka kao komponenta menadžerske funkcije. Priprema menadžerskih odluka u savremenim organizacijama. Efikasnost procesa donošenja i implementacije upravljačkih odluka korištenjem elemenata modeliranja u DOO "Magnit-NN".

seminarski rad, dodan 23.02.2012

Klasifikacija upravljačkih odluka. Koncept "rizika" u menadžmentu moderne organizacije. Upravljanje rizicima u razvoju upravljačkih odluka. Procjena rizika. Osnovne tehnike i metode upravljanja rizicima u donošenju menadžerskih odluka.

seminarski rad, dodan 19.11.2014

Utjecaj informacija i profesionalnosti osoblja na neizvjesnosti. Primjer njihovog razmatranja pri donošenju upravljačkih odluka. Analiza eksternih i unutrašnje okruženje. Preporuke za unapređenje analize problema obračuna neizvjesnosti u menadžerskom odlučivanju.

seminarski rad, dodan 06.01.2012

Koncept upravljačke odluke. Karakteristike modeliranja problemske situacije. Proces razvoja rješenja u teškim situacijama. Osnovni i alternativni koncepti, klasični i retrospektivni model procesa donošenja menadžerskih odluka.

seminarski rad, dodan 20.12.2010

Suština analize situacije donošenja menadžerskih odluka. Metode organizacije ekspertize: metoda slučaja, dvokružno ispitivanje, faktorska analiza i višedimenzionalno skaliranje. Analiza situacije u državnim organima moć u donošenju menadžerskih odluka.

seminarski rad, dodan 26.07.2010

Suština i klasifikacija rizika. Tehnike razvoja i odabira upravljačkih odluka pod rizikom. Glavna karakteristika turističke kompanije. Rizik u donošenju menadžerskih odluka u turističkom preduzeću LLC Romanova Olga's Travel Company.

seminarski rad, dodan 21.01.2014

Pojam i vrste metoda za izradu upravljačkih odluka. Istorija razvoja sovjetske škole razvoja menadžerskih odluka. Suština i karakteristike primjene ekonomskih, matematičkih i ekspertske metode razvoj upravljačkih odluka u preduzeću.

seminarski rad, dodan 20.12.2009

Suština i funkcije menadžerskih odluka, njihova klasifikacija i faze razvoja. Metode donošenja upravljačkih odluka zasnovane na matematičkom modeliranju i kreativnom razmišljanju. Značajke "brainstorminga", njegove prednosti i mane.

seminarski rad, dodan 06.03.2014

Esencija i karakteristike rješenja. Klasifikacija upravljačkih odluka. Opis raspodjele ovlasti odlučivanja. Proučavanje upravljačke strukture i metoda donošenja menadžerskih odluka u organizaciji DOO "Leader".

1. Model projekta

U skladu sa PMBoK 5 (1), postoji nekoliko oblasti znanja o upravljanju projektima (nećemo se doticati svih njih). U svakoj od oblasti projekat se razmatra iz različitih uglova, izdvajaju se sve vrste subjekata/objekata, metode upravljanja i njihov uticaj na projekat, kao način organizovanja rada za postizanje određenog cilja ili rešavanje problema. Ovdje samo ukratko opisujemo tipične objekte koji se mogu identificirati u upravljanju projektima, njihove karakteristike, odnose, kao i opću mehaniku simulacije i njenu korespondenciju sa životnim ciklusom projekta.

Postavite početne vrijednosti za projekat koji će se simulirati. Izrađuje se projekat, priprema se raspored projekta, stablo rizika. U ovoj fazi su dostupne i funkcije intelektualne podrške za upravljanje projektima, ali ovaj korak se ne može završiti bez donosioca odluka.
Iteracija počinje određivanjem efektivnih vrijednosti.
Izvođenje takta. Svaki ciklus simulacije izvodi sljedeće operacije:
- resursi se troše na zadatke,
- provjerava se vjerovatnoća kvarova (rizika),
- izvodi se određeni obim radova sa spiska radova za projekat,
- finansijske transakcije za projekat.
Pohranjuje izračunate vrijednosti za određenu mjeru
Provjera uslova za završetak simulacije.
Završetak simulacije i izlaz rezultata (analitičke, agregirane i detaljne vrijednosti po koracima simulacije). Na kraju simulacije pohranjuju se posljednje (konačne) vrijednosti i razlozi za prekid simulacije.
Izdavanje korisniku (ili donosiocu odluka - donosiocu odluka) informacija o stanju projekta bez upotrebe optimizacija, analitičkih modula i podrške odlučivanju. Korisnik treba reagirati na trenutno stanje (ako je potrebno) ili nastaviti simulaciju.
Evaluacija korisničkih upravljačkih odluka na osnovu trenutnih vrijednosti, kao i retrospektiva njihovih promjena i upravljačkih odluka koje korisnik donosi korištenjem algoritama optimizacije, analitičkih modula i podrške odlučivanju.

U skladu sa životnim ciklusom projekta razlikujemo:

inicijalizacija i planiranje projekta - 1 korak
implementacija projekta - 2-5, 7 i 8 korak ciklusa
završetak projekta - korak 6

2. Tehnologije implementacije

Glavna pitanja koja se razmatraju:

pohranjivanje strukture podataka projekta u bazi podataka
interfejs za interakciju korisnika sa strukturom baze podataka
alati za implementaciju servera simulatora
interfejs za interakciju između baze podataka i servera simulatora
pohranjivanje neuronske mreže i međukoraci iteracije simulatora
interakcija između interfejsa aplikacije i neuronske mreže

Kako je lako vidjeti objekte projekta i veze između njih, lako ih je predstaviti u obliku relacija baze podataka i pohraniti u ovom obliku također nije teško, tj. relaciona baza podataka će biti dovoljna - MySQL, na primjer.
Za razvoj interfejsa, izabraćemo Yii 2 framework (i odgovarajući tehnološki stek - PHP, HTML, itd.).
Implementacija servera simulacije - Node.js
Implementacija neuronske mreže za Node.js, na primjer - habrahabr.ru/post/193738
Interakcija sa frontendom (Yii2) i Node.js - github.com/oncesk/yii-node-socket
Pitanje formata skladištenja same neuronske mreže ostaje otvoreno, što podliježe sljedećim zahtjevima:

Odraz svojstava neuronske mreže (odnosi, težine veza, itd.)
Siguran pristup (izbjegnite direktan utjecaj korisnika na mrežu)
Sposobnost treniranja mreže.

2. Kontrolna logika

upravljanje sa obavještenjima- sistem ne utiče na objekat (projekat), ali prikazuje obaveštenja o promenama indikatora i mogućnosti izvođenja radnji (od donosioca odluke se traži donošenje odluka i maksimalno znanje).
interaktivna kontrola- sistem nudi kontrolne radnje, ali odluka ostaje na donosiocu odluke (odlučivanje ostaje na donosiocu odluke).
heuristička kontrola- sistem sam donosi odluke i izvršava neke radnje (donosilac odluka je isključen iz procesa upravljanja).

Preraspodjela resursa između zadataka;
Preraspodjela radnih resursa između zadataka;
Reprogramiranje zadataka;
Planiranje nabavke;
Izbjegavanje ili poduzimanje mjera za otklanjanje posljedica rizika.

Karakteristike koje su odredili stručnjaci.
Dostupnost informacija u akumuliranoj bazi podataka o završenim projektima.

3. Intelektualizacija simulacije

zamjenjivost resursa - može se postaviti pomoću tabela matrice korespondencije;
vjerovatnoća kvara resursa - vjerovatnoća je naznačena u rasponu od Xmin do Xmax;
mogućnost paralelne upotrebe od strane više izvršilaca - kao logičko svojstvo zadatka.

2. Preraspodjela radnih resursa između zadataka.

zamjenjivost i nekompatibilnost osoblja - može se postaviti matričnim tabelama korespondencije;
produktivnost rada - kao izračunata vrednost na osnovu podataka o: radnom iskustvu, starosti, usavršavanju itd.
omjer vrste obavljenog posla i vještina potrebnih za njegovu realizaciju na sličan način rješavaju matrice;
vjerovatnoća izostanka radnih resursa (vjerovatnoća bolesti) - vjerovatnoća je naznačena u rasponu od Xmin do Xmax;
mogućnost paralelnog izvršavanja jednog rada od strane više izvođača - kao logičko svojstvo zadatka.

3. Promjena rasporeda zadataka.

da li je moguće suspendovati zadatak, ili bi izvršenje trebalo da bude kontinuirano - kao logičko svojstvo zadatka;
da li je zadatak uključen u "kritični put" (tj. vrijeme njegove implementacije direktno utiče na tajming završetka projekta) određuje sistem "u hodu".

4. Planiranje nabavke.

intenzitet potrošnje resursa - određuje sistem "u hodu".
mogućnost kupovine potrebne opreme - kao logično svojstvo zadatka.

5. Izbjegavanje ili poduzimanje mjera za otklanjanje posljedica rizika.

vjerovatnoća kvarova opreme - vjerovatnoća je naznačena u rasponu od Xmin do Xmax;
moguće opcije za izbjegavanje i otklanjanje posljedica - rješavaju se matricama ili listama usklađenosti (sa naznakom stepena usklađenosti).

vrste uključenih resursa;
vrste dodijeljenih zadataka;
kvalifikacije i vještine uključenog osoblja;
veličina budžeta;
trajanje projekta;
uspjeh projekta;
broj učesnika itd.

Daleko od posljednje uloge igrat će faktor neizvjesnosti i gore opisanih karakteristika i karakteristika samog projekta.

4. Više agencija

Kao što je gore navedeno, nesuglasice o korištenju resursa mogu biti kako unutar projekta između zadataka, tako i između različitih projekata koji koriste iste resurse. Da bismo pojednostavili rad sa resursima, izabraćemo agenta, kojeg ćemo nazvati "Resource Arbiter". Njemu će se agenti „Projekata“ obratiti za potrebne resurse, što će omogućiti preraspodjelu čak i rezerviranih resursa u zavisnosti od važnosti (kritičnosti) zadataka ili projekata koji se izvode.

Zaključak

Šta će dati takvo simulacijsko modeliranje ili simulacija upravljanja projektom? Odgovor je jednostavan:

upravljanje sa obavještenjima- može se koristiti kao obuka ili testiranje donosioca odluka za poznavanje određenih principa ili sposobnost rješavanja problema vezanih za upravljanje projektima.
interaktivna kontrola- razvoj nekih praksi i njihovo testiranje na modelu. To će omogućiti promjenu modela kako bi odgovarao situaciji, ili obrnuto, da bi se ocijenilo ovladavanje metodama rješavanja PM problema od strane samog donosioca odluke (samoispitivanje).
heuristička kontrola- mogućnost velikog broja simulacijskih vožnji i akumulacije određenog iskustva (podataka) o tim simulacijama za njihovu dalju analizu.

Spisak korištenih izvora

pmlead.ru/?p=1521 . [na internetu]
www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/564. [na internetu]
us.analytics8.com/images/uploads/general/US_2010-10_Whitepaper_BI_Project_Management_101.pdf . [na internetu]

Jedna od karakteristika moderne nauke o menadžmentu je upotreba modela. Kao što su primijetili M. Mescon, M. Albert i F. Hedouri, najznačajniji i možda najznačajniji doprinos škole naučnog menadžmenta je razvoj modela koji omogućavaju donošenje objektivnih odluka u situacijama koje su previše složene za jednostavnu uzročnu procjenu alternativa.

Prema definiciji R. E. Shanona, "model je reprezentacija objekta, sistema ili ideje u nekom obliku različitom od same cjeline." U tom smislu, sve teorije menadžmenta, zapravo, su modeli rada organizacije ili bilo kojeg njenog podsistema. Glavna karakteristika modela je pojednostavljenje stvarne situacije na koju se primjenjuje. Nakon kreiranja modela, varijablama se dodeljuju kvantitativne vrednosti. Ovo vam omogućava da objektivno uporedite i opišete svaku varijablu i odnose između njih.

Razlozi za aktivnu upotrebu metode modeliranja:

Prirodna složenost mnogih organizacijskih situacija;

Nemogućnost izvođenja eksperimenata u pravi zivotčak i kada su potrebne;

Liderska orijentacija za budućnost.

Stoga je modeliranje situacije moćan analitički alat za prevazilaženje mnogih problema povezanih s donošenjem odluka u složenim situacijama.

Glavne faze izgradnje modela:

1. Rafiniranje iskaza problema.

2. Formulacija zakona koji se odnose na glavne parametre objekta.

3. Zapisivanje u matematičke izraze formulisanih pravilnosti.

4. Proučavanje modela na osnovu poređenja stvarnih pokazatelja učinka sa onima izračunatim prema modelu (teorijska i/ili eksperimentalna analiza).

5. Akumulacija podataka o objektu koji se proučava i korekcija modela u cilju uvođenja dodatnih faktora, ograničenja i kriterijuma.

6. Primjena modela za rješavanje problema upravljanja objektima.

7. Razvoj i unapređenje modela.

Prilikom modeliranja upravljačke situacije mogu se koristiti tri osnovna tipa modela: fizički, analogni i matematički modeli.

Fizički model omogućava vam da istražite nešto uz pomoć uvećanog ili smanjenog opisa objekta ili sistema. Na primjer, dizajnerski crtež smanjen na određenu skalu.

analogni model predstavlja predmet koji se proučava kao analog koji se ponaša kao pravi objekat, ali ne izgleda kao takav. Na primjer, grafikon koji ilustruje odnos između obima proizvodnje i troškova, ili organizacioni dijagram preduzeća.

Matematički (simbolički) model koristi simbole da opiše svojstva ili karakteristike objekta ili događaja. Ova vrsta modela se vjerovatno najčešće koristi u donošenju organizacijskih odluka.

1930-ih godina 20ti vijek na razmeđu matematike, statistike i ekonomske teorije nastala je nova grana ekonomske nauke - ekonometrija. Teorija menadžmenta brzo je tražila metode ekonometrijske analize.

Ekonometrija- naučna disciplina čiji je predmet proučavanje kvantitativne strane ekonomskih pojava i procesa pomoću matematičke i statističke analize.

Glavni alat ekonometrije je ekonometrijski model, čiji je zadatak da testira ekonomske teorije na stvarnom materijalu koristeći metode matematičke statistike. Među njegovim krajnjim primijenjenim zadacima u menadžmentu izdvajaju se dva: predviđanje razvoja upravljačke situacije i simulacija različitih mogućih scenarija za njen razvoj.

Prilikom konstruisanja ekonometrijskog modela koriste se metode analize kao što su regresiona analiza, analiza vremenskih serija, sistemi simultanih jednačina, kao i druge metode i alati teorije verovatnoće i ekonomske statistike.

U najopštijem obliku, svaki ekonometrijski model izgrađen kao sistem linearnih jednačina može se napisati na sledeći način:

gdje je y vektor trenutnih vrijednosti varijabli endogenog modela;

A – matrica koeficijenata interakcije između trenutnih vrijednosti endogenih varijabli modela;

Z je matrica koeficijenata uticaja zaostalih (lag) varijabli modela na trenutne vrijednosti endogenih i simuliranih indikatora;

C je matrica koeficijenata vanjskih utjecaja;

h – vektor vrijednosti egzogenih indikatora modela;

t je indeks vremenskog perioda;

I – indeks kašnjenja (lag);

p je trajanje maksimalnog zaostajanja.

Broj različitih specifičnih modela koji se koriste u upravljanju je jednako velik koliko i broj problema zbog kojih su razvijeni. Najčešći tipovi modela koji se koriste u analizi, razvoju rješenja i predviđanju razvoja procesa upravljanja su: teorija igara, model teorije čekanja, model upravljanja zalihama, model linearno programiranje i simulacijsko modeliranje.

Teorija igara je metoda modeliranja uticaja odluke na konkurente. Ovo je matematička metoda za proučavanje optimalnih strategija u igricama, odnosno analizu optimalnog donošenja odluka u uslovima konflikta. U ovom slučaju, sukob i igra su svojevrsni matematički sinonimi. Pod igrom se podrazumijeva proces u kojem učestvuju dvije ili više strana koje se bore za ostvarivanje svojih interesa.

Jedan američki matematičar dao je veliki doprinos razvoju teorije igara John Nash. Prije J. Nasha, matematičari su se bavili takozvanim igrama sa nultom sumom, u kojima je dobitak jedne strane jednak gubitku druge. J. Nash je razvio metodologiju za analizu igara sa nenultim zbrojem - klasu igara u kojoj zbir pobjedničkih učesnika nije jednak zbiru gubitaka učesnika koji su poraženi. Primjer igre bez nulte sume bi bili pregovori o povećanju plata između sindikata i menadžmenta kompanije. Takva konfliktna situacija može završiti ili dugim štrajkom u kojem trpe obje strane, ili postizanjem obostrano korisnog sporazuma. Također, J. Nash je matematički modelirao situaciju u kojoj obje strane koriste idealnu strategiju, koja vodi stvaranju stabilne ravnoteže.

Praktična primjena teorije igara omogućava, s jedne strane, predviđanje akcija konkurenata organizacije, as druge strane, omogućava prevladavanje unutarorganizacijskih sukoba njihovim modeliranjem, uzimajući u obzir sve komponente. . Budući da su stvarne situacije upravljanja vrlo složene i brzo se mijenjaju, teorija igara se ne koristi tako često kao drugi opisani modeli. Ipak, neophodno je kada je potrebno odrediti najvažnije faktore koje je potrebno uzeti u obzir u situaciji donošenja odluka u konkurentskom okruženju.

Model teorije redova, ili optimalan model usluge, koristi se za određivanje optimalnog broja servisnih kanala u odnosu na potrebu za njima. Modeli čekanja su alat za određivanje optimalnog broja uslužnih kanala koje treba imati kako bi se uravnotežili troškovi u slučajevima premalo ili previše. Situacije u kojima je ovaj model primjenjiv su, na primjer, klijenti banke koji čekaju besplatnog blagajnika, čekaju u redu za obradu mašinskih podataka, popravljaju opremu itd.

Model upravljanja zalihama koristi se za određivanje vremena naručivanja resursa i njihove količine, kao i mase gotovih proizvoda u skladištima. Svrha ovog modela je minimiziranje negativnih efekata akumulacije zaliha, izraženih u određenim troškovima. Postoje tri glavne vrste ovih troškova: naručivanje, skladištenje i gubici zaliha.

Model linearnog programiranja koristi se za određivanje najboljeg načina alociranja oskudnih resursa u prisustvu konkurentskih potreba. Linearno programiranje obično koriste članovi osoblja za rješavanje proizvodnih problema.

Prema anketama, modeli linearnog programiranja i upravljanja zalihama su najpopularniji među menadžerima u praksi.

Budući da su svi razmatrani modeli "zamjene za stvarnost", oni podrazumijevaju upotrebu imitacije. Ali imitacija kao metoda modeliranje označava proces kreiranja modela i njegovu eksperimentalnu primjenu za određivanje promjena u stvarnoj situaciji. Tipično, simulacija se koristi u situacijama koje su previše složene za matematičke metode kao što je linearno programiranje. To je zbog velikog broja varijabli, teškoće matematičke analize određenih odnosa između varijabli ili visokog nivoa neizvjesnosti.

Jedan od oblika izgradnje modela je ekonomske analize. Analiza rentabilnosti se smatra tipičnim „ekonomskim modelom“.

Specifična metoda modeliranja je neuro-lingvističko modeliranje. Istovremeno, NLP nije baš kvantitativna metoda. Zasniva se na mehanizmima i metodama modeliranja subjektivnog iskustva ljudi. Glavni zadaci NLP-a su modeliranje specifičnih ili izuzetnih sposobnosti za njihovu kasniju asimilaciju od strane drugih ljudi. NLP modeliranje se često koristi u menadžmentu osoblja, na primjer, kada se gradi učinkovita komunikacija.

Metode odlučivanja. Teorija donošenja odluka ima za cilj povećanje racionalnosti menadžerskih odluka. Ova teorija se može posmatrati kao dalji razvoj operativno istraživanje. Predmet teorije menadžerskih odluka je sam proces donošenja odluka, formiranje principa izbora, razvoj kriterijuma evaluacije i metoda za odabir odluka koje su najrelevantnije za postavljene ciljeve.

Gotovo svaka metoda odlučivanja koja se koristi u menadžmentu može se tehnički smatrati nekom vrstom modeliranja. Tradicionalno, međutim, izraz "model" odnosi se samo na metode general. Osim modeliranja, postoji niz metoda koje će vam pomoći da donesete objektivno utemeljenu odluku da odaberete između nekoliko alternativa.

onaj koji najviše doprinosi postizanju ciljeva organizacije. U tom smislu, glavne metode donošenja odluka su matrica isplate i stablo odlučivanja.
Matrica plaćanja je jedna od metoda statističke teorije odlučivanja. Ova metoda pomaže menadžeru u odabiru jednog od nekoliko rješenja. Na primjer, u odabiru strategije koja je najpovoljnija za postizanje ciljeva.

Stablo odluka je metoda koja se koristi za odabir najboljeg pravca akcije od dostupnih opcija. Stablo odlučivanja je šematski prikaz problema odlučivanja. Kao i matrica isplate, stablo odluka daje menadžeru mogućnost da „uzima u obzir različita područja djelovanja, korelira s njima finansijski rezultati, prilagodite ih prema vjerovatnoći koja im je dodijeljena, a zatim uporedite alternative. Sa ove tačke gledišta, sastavni dio metode stabla odlučivanja je koncept očekivane vrijednosti. U najvećoj mjeri, ovaj alat je primjenjiv za donošenje dosljednih odluka.

Mora se naglasiti da metode predstavljene u ovom poglavlju nikako nisu potpuna lista kvantitativnih istraživačkih metoda koje se koriste u savremenoj nauci o menadžmentu. Međutim, oni daju opću ideju o različitim klasama (tipovima) istraživačkih metoda i metoda donošenja odluka.

Dakle, treba primijeniti kvantitativni pristup menadžmentu statističke metode, optimizacijski modeli, informacioni modeli i metode kompjuterske simulacije. Upotreba različitih metoda razvijenih u okviru kvantitativnog pristupa može značajno poboljšati kvalitet odluka koje se donose na osnovu upotrebe naučnog pristupa, modeliranja situacije i sistemske istraživačke orijentacije.

______________________________________________________________________________________________________________________

Meskon M., Albert M., Hedouri F. Osnove menadžmenta: per. sa engleskog. Moskva: Delo, 2005, str.226.

Ayvazyan S. A. Osnove ekonometrije. Moskva: UNITI, 2001, str. 19–20.

Meskon M., Albert M., Hedouri F. Osnove menadžmenta: per. sa engleskog. Moskva: Delo, 2005, str.236.

Meskon M., Albert M., Hedouri F. Osnove menadžmenta: per. sa engleskog. Moskva: Delo, 2005, str. 241–242.

Izlaz tutoriala:

Istorija upravljanja: tutorial/ E. P. Kostenko, E. V. Mihalkina; Južni federalni univerzitet. - Rostov na Donu: Izdavačka kuća Južnog federalnog univerziteta, 2014. - 606 str.

Inteligentno upravljanje projektima i simulacijsko modeliranje. Inteligentno upravljanje projektima i studije slučaja simulacijskog modeliranja u upravljanju projektima

1. Model projekta

2. Tehnologije implementacije

3. Kontrolna logika

4. Intelektualizacija simulacije

5. Više agencija

Zaključak

Pošaljite svoj dobar rad u bazu znanja je jednostavno. Koristite obrazac ispod

Slični dokumenti

1. Model projekta

2. Tehnologije implementacije

2. Kontrolna logika

3. Intelektualizacija simulacije

4. Više agencija

Zaključak

Spisak korištenih izvora

Popularno