Acasă » Planuri de afaceri » Management inteligent de proiect și modelare prin simulare. Modelarea deciziilor de management Modelarea situațională în managementul proiectelor

Management inteligent de proiect și modelare prin simulare. Modelarea deciziilor de management Modelarea situațională în managementul proiectelor

Definiții de bază în managementul proiectelor. Monitorizarea progresului proiectului. Structuri organizatorice. Diagrama rețelei. modele temporare. Managementul resurselor. Urmărirea progresului proiectului. Diagrama Ganga. Programe de pornire devreme/pornire târziu. Proiectul Matrix. Metoda căii critice (CPM). Metoda de evaluare și revizuire a programelor (Tehnica de evaluare și raportare a programelor - PERT). Model timp-cost. Un proiect independent (Pure Project). Structura de defalcare a lucrărilor de proiect (WBDS). Management de proiect ( management de proiect). Proiect funcțional (Proiect funcțional). Modelarea dezvoltării produsului și alegerea procesului tehnologic în sectorul de producție Design de produs. Proiectarea fluxului de producție. Analiza procesului. Criterii de excelență în procesul de creare a unui produs. Analiza pragului de rentabilitate. Virtual Factory (Virtual Factory) Harta procesului tehnologic. (DIAGRAMA FLUXULUI DE PROCES). Matrix „house of quality” (Casa calității). Flux continuu. Producția prezentată (Job Shop). Matricea produs-proces. Analiza costurilor funcționale (Analiza valorii / Ingineria valorii). Tehnologii în producție. Sisteme de producție integrate. Tehnologii în sectorul serviciilor. Evaluarea rentabilității investiției în tehnologie. Sisteme automatizate planificarea și managementul producției (Sisteme automate de planificare și control a producției - MP&CS). Sisteme automate de manipulare a materialelor (AMH). Sisteme flexibile de fabricație (Flexible Manufacturing Systems - FMS). Sisteme integrate de fabricație (Computer-Integrated Manufacturing - CIM). Automatizare de birou (Automatizare de birou). Sistem proiectare asistată de calculator(Computer-Aided Design - CAD). Sisteme client/server. Sprijin decizional și sisteme expert. Sisteme de recunoaștere a imaginilor (Image Processing Systems. Electronic Data Interchange - EDI). MODULUL 3: MODELE DE PROIECTARE SERVICII ȘI SELECTAREA PROCESULUI DE SERVICII Esența serviciilor. Clasificarea operațională a serviciilor. Proiectarea organizațiilor de servicii. Structurarea contactelor de service. Trei tipuri de sisteme de servicii. Serviciu în mediul clientului (Servicii pe teren). Serviciu în mediul întreprinderii de servicii (Facilities-Based Services). Pachet de servicii. Garanții de servicii (Garanții de servicii). Plan de service(Planul de service). Matrice serviciu-sistem (Service-System Design Matrix). Focalizarea serviciului Modelarea managementului cozilor Esența economică a problemei cozilor. Sistem de așteptare. modele de coadă. Modelarea computerizată a cozilor. Intensitatea fluxului de intrare (Rata de Sosire). Intensitatea serviciului (Rata de serviciu). Coada finală (Coadă finită). Structură multicanal, multifază (Multichannel, Multiphase). Structură monocanal, monofazată (Single Channel, Single Phase). Coadă Distribuția Poisson. Sistemul de așteptare. Distribuție exponențială. Modelarea managementului calitatii Cerințe de calitate și costuri de asigurare a calității. Continuitatea îmbunătățirilor. Sistemul Shinto. Managementul calității totale (TQM). Costul asigurării calității (Cost of Quality - COQ). Calitatea designului. Calitate la Sursa. Îmbunătățirea continuă (CI). „Zero defecte” (Zero Defects). Definiția unui benchmark (Benchmarking). Indicatori de calitate (Dimensiuni de calitate). Procedura Poka Yoke. Calitatea conformității. Standardele ISO 9000. Ciclul "planificare - executie - verificare - reactie" (Ciclul PDCA - Planifica-Efectueaza-Verifica-Act). MODULUL 4 „MODELAREA CAPACITĂȚILOR DE PRODUCȚIE ȘI A PROCESULUI DE LUCRU” Planificarea strategică a capacității. Flexibilitate de capacitate. Arborele de decizie. Rata de utilizare a capacității. Capacitate de producție (Capacitate). Rezervă de putere (pernă de capacitate). Planificarea strategică a capacității. Puterea de focalizare (Capacity Focus). Efectul de scară al producției (Economie de scop). Sisteme de producție Just-in-time (JIT). Logica JIT. Abordarea japoneză a performanței. Variante nord-americane ale JIT. Cerințe de sistem JIT. JIT în sectorul serviciilor. Control automat al calității (Inspecție automată). Control total al calității (TQC). Sistem de producție „Pulling” (tragere) „Kanban” (Kanban Pull System). Tehnologia de grup (Tehnologia de grup). Calitate la Sursa. Cercuri de calitate. Metoda de înghețare a ferestrei. Întreținerea preventivă și repararea echipamentelor (Preventive Maintenance). O rețea de fabrici specializate (Focused Factory Network). Sistem Just-In-Time (JIT). Program în trepte (Level Schedule). Management de jos în sus (Managementul de jos în sus). Amplasarea instalațiilor de producție și servicii Criterii de amplasare a instalațiilor de producție. Metode de plasare întreprinderile industriale. Amplasarea obiectelor de serviciu. Model analitic Delphi. Metoda centrului de greutate. Model de regresie. Sisteme „Factor-rating” (Sisteme Factor-rating). Metoda Euristică Ardalan. Amplasarea echipamentelor și amenajarea spațiilor Principalele moduri de amplasare a echipamentelor. Amplasarea echipamentelor conform principiului tehnologic. Plasarea producției conform principiului subiectului. Echilibrarea liniei de asamblare (Assembly-Line Balancing). Metoda Systematic Layout Planning (SLP). Aspect birou. Relație prioritară. Amplasarea echipamentelor conform principiului subiectului (Dispunerea produsului). Amplasarea echipamentelor conform principiului tehnologiei de grup (Group Technology Layout). Amplasarea echipamentelor conform principiului deservirii unui obiect fix (Fixed-Position Layout). Amplasarea echipamentelor conform principiului tehnologic (Process Layout). Locația serviciului și întreprinderi comerciale(Dispunerea serviciului de vânzare cu amănuntul). „Peisaj de servicii” (Servicescape). Metoda comparativă de amplasare computerizată a instalațiilor de producție (Tehnica de alocare relativă computerizată a facilităților - CRAFT). Tact (Timp ciclului).

MODULUL 5 „MODELAREA PROCESULUI DE MUNCA SI REGLEMENTAREA MUNCII” Deciziile de planificare procesul muncii. Aspecte comportamentale în planificarea procesului de muncă. Aspecte fiziologice în planificarea procesului de muncă. Metode de muncă. Măsurarea și reglarea muncii. Sisteme de stimulente financiare pentru munca.

Măsurarea forței de muncă (Work Measurement). Metoda de observare a probelor (Work Sampling). Metoda de normalizare MOST (Most Work Measurement Systems). Metode de măsurare a timpului de lucru (Metode Time Measurement). Standarde de microelement (Elemental Standard-Time Data). Sisteme de raționalizare cu microelemente (Predetermined Motion-Time Data Systems - PMTS). Norma de timp (Timp standard). Ora normală. Planificarea procesului de muncă (Job Design). Sisteme de lucru cu responsabilități extinse (Job Enrichment). Sisteme de stimulare financiară (planuri de stimulare financiară). Sisteme sociotehnice ale muncii (Sisteme sociotehnice). Specializarea Muncii. Participarea la venituri (Partajarea câștigului). Participarea la profit (Partajarea profitului). Fiziologia travaliului (Fiziologia muncii). Timing (Studiu de timp). Modelarea managementului aprovizionării. Managementul achizitiilor Managementul lanțului de aprovizionare. Achiziții. Cumpărând exact la timp. Surse globale de aprovizionare. cursuri informatii electroniceîn aprovizionare. Externalizarea. Răspuns rapid (Quick Response - QR). Valoarea încărcăturii (densitatea valorii). Achiziții „just la timp” (Just-in-Time Purchasing). Logistică. „Produce sau cumpără” (Face sau Cumpără). Parteneriat strategic. Control fluxurile de materiale(Managementul materialelor). Lanț de aprovizionare. Răspuns eficient la solicitările consumatorilor (Efficient Consumer Response - ECR). Prognoza Managementul cererii. Tipuri de prognoză. componente ale cererii. Metode de prognoză calitativă. Analiza serii temporale. Prognoza cauzală (cauzoală). Alegerea metodei de prognoză. Concentrarea predicției. Prognoza computerizată.

Analiza serii temporale. Consimțământul grupului (Consensul panelului). Cerere dependentă. Cercetare de piata. Constante de netezire Alpha. Rădăcini de iarbă. Metoda Delphi Hotărârea executivă. Cerere independentă. Conexiune cauzală (cauzoală) (Relație cauzală). Prognoza bazată pe regresie liniară (Linear Regression Forecasting). Factorul sezonier. Medii mobile. Desezonalizarea cererii. Abaterea medie absolută. Semnal de urmărire. Efect de tendință. Focus Forecasting. Netezire exponențială.

Planificarea cumulativă

Tipuri de planificare. Planificarea ierarhică a producției. Planificarea cumulativă a producţiei.Metode de planificare cumulativă. Planificare pe termen lung, mediu și scurt (planificare pe termen lung, intermediar și scurt). Stoc de numerar (inventar la îndemână). Programul principal de producție (MPS). Planificarea cerințelor de capacitate (CRP). Planificarea generală a capacității. Strategie mixtă. Planificarea agregată Strategii planificarea productiei(Strategii de planificare a producției). Strategie pură.

Acest articol este planificat ca prima publicație dintr-o serie de articole despre managementul inteligent al proiectelor.
Publicația va discuta pe scurt problemele simulării managementului de proiect (PM) și intelectualizării PM.

Se presupune că cititorul are cunoștințe superficiale despre teoria managementului de proiect și analiza de sistem, precum și eventual cu proiectarea sistemelor informaționale. Cunoașterea aprofundată în toate sau unul dintre domenii poate provoca o dorință irezistibilă de a scrie un comentariu, ceea ce este binevenit!... sau arunca ceva greu asupra autorului...
Deci sa începem.

1. Model de proiect

În conformitate cu PMBoK 5 (1), există mai multe domenii de cunoaștere a managementului de proiect (nu le vom atinge pe toate). În fiecare dintre domenii, proiectul este considerat din unghiuri diferite, se disting tot felul de entități/obiecte, metode de management și impactul acestora asupra proiectului, ca modalitate de organizare a muncii pentru a realiza scop specific sau rezolvarea problemelor. Aici descriem doar pe scurt obiectele tipice care pot fi identificate în managementul proiectelor, caracteristicile, relațiile acestora, precum și mecanica generală a simulării și corespondența acesteia cu ciclul de viață al proiectului.

Obiecte tipice și caracteristicile lor
Proiect are următoarele caracteristici: manager, nume, tip, data de începere planificată, data de începere efectivă, data de încheiere planificată, data de încheiere reală, starea curentă a ciclului de viață, soldul de deschidere al proiectului, soldul curent al proiectului.
Caracteristici calculate sau determinate pe baza altor obiecte: echipa de proiect, procent de lucru finalizat, decalaj sau avans în cantitatea de muncă efectuată, decalaj sau avans în termeni, cost planificat.
Sarcină/Slujbă- aici sunt indicate caracteristici similare proiectului, la care se adauga urmatoarele: acceptant, executant responsabil, tipul lucrarii executate, proiect, loc, procent de finalizare.
Caracteristici calculate sau determinate pe baza altor obiecte: succesiunea de execuție în cadrul proiectului, componența executanților, istoricul schimbărilor de stat, costul finalizării sarcinii/lucrării.
resursa materiala(imobilizari): tipul obiectului, data inregistrarii, data punerii in functiune, denumirea, valoarea contabila.
Calculat sau determinat: amortizare, stare curentă, unde este utilizat în prezent, program de utilizare.
Resursa consumabila(materii prime, piese de schimb): tipul de resursă, stocurile inițiale, locația, data livrării, data expirării.
Estimată sau determinată: rezerve de curent, intensitatea consumului
Personal: nume complet, plasament permanent.
Estimată sau determinată: disponibilitate pentru muncă, compatibilitate cu alți angajați, locație curentă pe durata lucrării, acolo unde este implicat, program de lucru.
Risc: probabilitatea de apariție, costul daunei, descrierea, durata influenței, indicatorul de declanșare a riscului.
Calculat sau determinat: măsuri de eliminare a consecințelor, măsuri de prevenire a apariției sau evaziunii, cost, momentul implementării.

Relații și dependențe
Proiect - sarcină- se realizează în limitele de timp ale proiectului.
Sarcină -- sarcină- poate avea o relație ierarhică (verticală), poate avea o relație sub forma unei indicații a secvenței de execuție (orizontală).
Resursă materială -- sarcină– este legat prin relația dintre program și sarcină, indicând programul de utilizare.
Resurse consumabile - sarcină– se leagă prin raportul dintre program și sarcină, indicând marja necesară pentru implementarea acesteia.
Personal - sarcină- poate fi utilizat în cadrul mai multor sarcini, pentru care sunt indicate programul de lucru și procentul de utilizare în sarcină.
Risc--[Obiect]– la precizarea relației cu [Obiect] se indică probabilitatea de apariție.
Desigur, acest lucru nu este lista completa obiecte.

Mecanica
Fiecărui ciclu de simulare îi corespunde un timp fix - 1 zi/oră de executare a proiectului. Pentru a face acest lucru, vom accepta toți termenii și intervalele din proiect - multipli de 1 zi/oră. Diagrama buclei de simulare este prezentată mai jos:

Ciclul de simulare este următorul:

Setați valorile inițiale pentru proiectul care urmează să fie simulat. Se creează un proiect, se pregătește un program de proiect, un arbore de risc. În această etapă sunt disponibile și funcțiile de suport intelectual pentru managementul proiectelor, dar acest pas nu poate fi finalizat fără un decident.
Iterația începe cu determinarea valorilor efective.
Executarea unei bătăi. Fiecare ciclu de simulare efectuează următoarele operații:
- resursele sunt cheltuite pe sarcini,
- se verifică probabilitatea defecțiunilor (riscurilor),
- o anumită cantitate de muncă este efectuată din lista de lucrări pentru proiect,
- tranzactii financiare pentru proiect.
Stochează valorile calculate pentru o anumită măsură
Verificarea condițiilor de terminare a simulării.
Finalizarea simulării și obținerea rezultatelor (valori analitice, agregate și detaliate prin pași de simulare). La sfârșitul simulării, se salvează ultimele valori (finale) și motivele pentru terminarea simulării.
Emiterea către utilizator (sau factor de decizie - decident) a informațiilor despre starea proiectului fără utilizarea de optimizări, module de analiză și suport de decizie. Utilizatorul trebuie să reacționeze la starea curentă (dacă este necesar) sau să continue simularea.
Evaluarea deciziilor de management al utilizatorilor pe baza valorilor actuale, precum și o retrospectivă a modificărilor acestora și a deciziilor de management luate de utilizator folosind algoritmi de optimizare, module de analiză și suport de decizie.

În conformitate cu ciclul de viață al proiectului, vom distinge între:

inițializarea și planificarea proiectului - 1 pas
implementarea proiectului - pasul 2-5, 7 și 8 al ciclului
finalizarea proiectului - pasul 6

Remarci generale
Toate datele etapelor intermediare de simulare sunt salvate și acumulate în simularea curentă. În timpul lucrărilor ulterioare ale algoritmilor de optimizare (la a 8-a etapă a ciclului de simulare), pot fi utilizate datele atât ale simulărilor finalizate curente, cât și ale anterioare (ajustate pentru rezultatul finalizării simulării).
Cu mai multe activități simultane de proiect, simularea acestora se realizează ca și în paralel (adică se simula execuția simultană), în absența neînțelegerilor privind resursele utilizate.
Dacă există mai multe angajați/tipuri de resurse, simularea se realizează pentru fiecare dintre aceștia în paralel (adică sunt consumați simultan), dacă nu există neînțelegeri privind resursele utilizate.

2. Tehnologii de implementare

Principalele probleme luate în considerare:

stocarea structurii datelor proiectului în baza de date
interfață pentru interacțiunea utilizatorului cu structura bazei de date
instrumente de implementare a serverului de simulare
interfață pentru interacțiunea dintre baza de date și serverul simulatorului
stocarea rețelei neuronale și etapele intermediare de iterație ale simulatorului
interacțiunea dintre interfața aplicației și rețeaua neuronală

Deoarece este ușor de văzut obiectele proiectului și legăturile dintre ele, este ușor de reprezentat sub formă de relații de baze de date relaționale și stocarea în această formă nu este, de asemenea, dificilă, i.e. va fi suficientă o bază de date relațională - MySQL, de exemplu.
Pentru a dezvolta interfața, vom alege cadrul Yii 2 (și stiva de tehnologie corespunzătoare - PHP, HTML etc.).
Implementarea serverului de simulare - Node.js
Implementarea unei rețele neuronale pentru Node.js, de exemplu - habrahabr.ru/post/193738
Interacțiunea cu frontend (Yii2) și Node.js - github.com/oncesk/yii-node-socket
Întrebarea formatului de stocare al rețelei neuronale în sine rămâne deschisă, care este supusă următoarelor cerințe:

Reflectarea proprietăților rețelei neuronale (relații, greutăți ale conexiunilor etc.)
Acces securizat (evitați impactul direct al utilizatorului asupra rețelei)
Capacitatea de a antrena rețeaua.

2. Logica de control

Pentru fiecare dintre domeniile de cunoaștere a managementului de proiect, există enunțuri de probleme și metode matematice descrise de rezolvare a acestora, cu care autorul este familiarizat superficial. În funcție de modelul de control, cunoașterea acestor reguli și metode de rezolvare a problemelor ar trebui redistribuită între sistem și utilizator. Modelele de management sunt următoarele: (1)

management cu notificări- sistemul nu afectează obiectul (proiectul), dar afișează notificări despre modificări ale indicatorilor și despre posibilitatea de a efectua acțiuni (luarea deciziei și cunoștințe maxime sunt cerute de la decident).
control interactiv- sistemul ofera actiuni de control, dar decizia ramane la decident (luarea deciziei ramane la decident).
controlul euristic- sistemul ia decizii și realizează unele acțiuni pe cont propriu (factorul de decizie este exclus din procesul de management).

Implementarea managementului propriu-zis constă în monitorizarea și analizarea totalității caracteristicilor proiectului și evaluarea abaterii acestora de la „normal” pentru un timp dat, ținând cont de dinamica schimbării acestora. Acțiunile de control sunt selectate pe baza datelor obținute (adică, dacă o astfel de combinație de caracteristici ale oricărui efect se potrivește), precum și proiecte similare cu situații similare și sunt analizate deciziile luate în cadrul acestora. În funcție de gradul sau nivelul de abatere, pot fi aplicate anumite metode de influență:

Redistribuirea resurselor între sarcini;
Redistribuirea resurselor de muncă între sarcini;
Reprogramarea sarcinilor;
Planificarea achizițiilor;
Evadarea sau luarea de măsuri pentru eliminarea consecințelor riscurilor.

Pentru metodele de influență sunt importante următoarele caracteristici: gradul de conformitate cu situația, durata implementării, costul implementării, timpul posibil de începere a implementării. Pentru a determina modul de expunere aplicabil, este important:

Caracteristici specificate de experți.
Disponibilitatea informațiilor în baza de date acumulată a proiectelor finalizate.

Este logic să construim aceste mecanisme folosind rețele neuronale și logica fuzzy. Acești algoritmi pot fi utilizați atât în etapa de inițializare și planificare a proiectului, cât și în etapa de implementare a acestuia. Este posibil să se efectueze o analiză - cum se modifică caracteristicile după aplicarea acțiunii de control.

3. Intelectualizarea simulării

Acea. în etapa de executare tact, decidentul poate fi exclus complet din procesul de management. Ce este nevoie pentru asta? Pentru modelarea evenimentelor sunt necesare perfecţionarea unor caracteristici (aproximative). Pentru a efectua acțiuni de control, sistemul trebuie să „știe” câteva informații suplimentare despre domeniul subiectului, de exemplu:
1. Redistribuirea resurselor între sarcini.

interschimbabilitatea resurselor - poate fi stabilită prin tabele matrice de corespondență;
probabilitatea eșecului resurselor - probabilitatea este indicată în intervalul de la Xmin la Xmax;
posibilitatea utilizării paralele de către mai mulți executanți – ca proprietate logică a sarcinii.

2. Redistribuirea resurselor de muncă între sarcini.

interschimbabilitatea și incompatibilitatea personalului - pot fi stabilite prin tabele matrice de corespondență;
productivitatea muncii - ca valoare calculată pe baza datelor privind: experiență de muncă, vârstă, pregătire avansată etc.
raportul dintre tipurile de muncă efectuate și abilitățile necesare pentru implementarea acesteia este rezolvat în mod similar prin matrice;
probabilitatea de absenteism a resurselor de muncă (probabilitatea de îmbolnăvire) - probabilitatea este indicată în intervalul de la Xmin la Xmax;
posibilitatea executării în paralel a unei lucrări de către mai mulți interpreți - ca proprietate logică a sarcinii.

3. Modificarea programului de sarcini.

este posibilă suspendarea sarcinii sau execuția ar trebui să fie continuă - ca proprietate logică a sarcinii;
dacă sarcina este inclusă în „calea critică” (adică, momentul implementării acesteia afectează direct momentul finalizării proiectului) este determinat de sistemul „din mers”.

4. Planificarea achizițiilor.

intensitatea consumului de resurse – determinată de sistemul „din mers”.
oportunitate de cumpărare echipamentul necesar- ca proprietate logică a sarcinii.

5. Evitarea sau luarea de măsuri pentru eliminarea consecințelor riscurilor.

probabilitatea defecțiunilor echipamentelor - probabilitatea este indicată în intervalul de la Xmin la Xmax;
posibile opțiuni de sustragere și eliminare a consecințelor – rezolvate prin matrice sau liste de conformitate (indicând gradul de conformare).

Aceasta nu este o listă exhaustivă de sarcini. Aici este, de asemenea, necesar de remarcat faptul că nu poate exista o soluție universală pentru niciun proiect, iar ceea ce este bun pentru un proiect este moartea pentru altul. Acea. sunt necesare anumite caracteristici cheie, combinațiile lor și valorile lor, care ar permite tastarea și clasificarea, selectarea proiectelor similare pentru antrenarea sistemului, de exemplu:

tipuri de resurse implicate;
tipuri de sarcini atribuite;
calificările și aptitudinile personalului implicat;
mărimea bugetului;
durata proiectului;
succesul proiectului;
numărul de participanți etc.

Departe de ultimul rol va fi jucat de factorul de incertitudine atât al caracteristicilor descrise mai sus, cât și al caracteristicilor proiectului în sine.

4. Multi-agenție

După cum sa menționat mai sus, dezacordurile cu privire la utilizarea resurselor pot fi atât în cadrul proiectului între sarcini, cât și între proiecte diferite care utilizează aceleași resurse. Pentru a simplifica munca cu resurse, vom selecta un agent, pe care îl vom numi „Resource Arbiter”. La el se vor adresa agenții „Proiecte” pentru resursele necesare, ceea ce va face posibilă redistribuirea chiar și a resurselor rezervate în funcție de importanța (criticitatea) sarcinilor sau proiectelor în curs de îndeplinire.

Concluzie

Ce va oferi astfel de modelare de simulare sau simulare de management de proiect? Raspunsul este simplu:

management cu notificări- poate fi folosit ca instruire sau testare a factorilor de decizie pentru cunoasterea anumitor principii sau capacitatea de a rezolva probleme legate de managementul proiectelor.
control interactiv- dezvoltarea unor practici si testarea lor pe model. Acest lucru va face posibilă schimbarea modelului pentru a se potrivi cu situația, sau invers, pentru a evalua stăpânirea metodelor de rezolvare a problemelor PM de către însuși decident (autoexaminare).
controlul euristic- posibilitatea unui număr mare de rulări de simulare și acumularea anumitor experiențe (date) despre aceste simulări pentru analiza lor ulterioară.

Cu toate acestea, imitația și simularea în sine nu este scopul final. Ca urmare a acumulării de modele simple și complexe suficient de precise în baza de simulare, dezvoltarea și depanarea comportamentului modelului de simulare și modulelor care realizează interacțiune interactivă și control euristic (fără decident), este posibilă utilizarea reguli și algoritmi acumulați pentru a controla (sau a susține controlul inteligent) proiecte reale ( 3).
Implementarea unui astfel de sistem sub forma unei soluții SaaS, cu implicarea unui anumit număr de participanți, va permite accesul la experiența de lucru (impersonală) a altor participanți (cu posibilitatea de a învăța sistemul).

Lista surselor utilizate

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

1. Enunțarea problemei managementului situațional (filozofia abordării situaționale)

modelare situațională este o ramură a activității analitice de sistem care se confruntă cu o renaștere în lumea modernă.

Prima încarnare – pur științifică – a avut loc cu câteva decenii în urmă în legătură cu obiecte și sarcini mai mult „romantice” decât practice: modelarea gândirii, strategiile de joc, modelarea creșterii sau comportamentul multifactorial. Obiectele au fost definite ca „complexe”, adică cele în raport cu care este imposibilă o descriere strictă funcțională sau exhaustivă a „matricei” (prin enumerarea tuturor valorilor parametrilor), ceea ce le aduce în clasa obiectelor „carteziane” cu cauzalitate liniară. O indicație a „cuibării” sistemelor unul în altul (descompunere) avea un sens mai filozofic (epistemologic) decât unul formal, matematic. Totuși, toate acestea au căpătat treptat o justificare științifică riguroasă sub formă de cibernetică, teoria mulțimilor, teorii matematice ale reprezentării proceselor neliniare și teoria catastrofelor.

modelare situațională se bazează pe rigoarea abordărilor teoretice, dar conține în plus mijloace de modificare a condițiilor „în ciuda” restricțiilor formale. Din punct de vedere pur tehnic, cea mai recentă adăugare ca instrument de modelare a apărut tocmai în ultimii ani datorită dezvoltării aplicațiilor informatice (programare orientată pe obiecte, tehnologii de caz, GUIși alte instrumente de vizualizare). Ca răspuns la dezvoltarea acestor capacități, se trage în sus unul sau altul aparat proiectat teoretic: modelare probabilistică, logica fuzzy... Deci modelarea situațională, cu toate acestea inițiale „de vis” (anunțată ca o încercare de a prezenta procese complexe în categorii). al limbajului uman normal, limbajul situațiilor, spre deosebire de cel respectat necondiționat, dar limbajul calculului integro-diferențial, care este greu de legat de situații specifice) - modelarea situațională devine atât mai posibilă, cât și mai corectă din punct de vedere. de strictă validitate teoretică.

În cele din urmă, ultima remarcă în legătură cu problema unei reprezentări holistice a obiectelor este că sarcina stabilită în mod conștient de modelare situațională conduce consumatorul modelului (într-o aplicație comercială, șeful întreprinderii) în „realitatea virtuală”: este propus să „reproducă” situațiile. Scenariile jucate nu trebuie să devină realitate, dar pot avertiza - și aceasta este utilitatea lor necondiționată.

Mod de implementare a modelării situaționale – - un set de locuri de muncă organizate inteligent cu descărcare și completare automată a informațiilor (inclusiv convertoare de date), proceduri pentru construirea de modele, analiza situației, rularea modelelor, reprezentarea grafică a scenariilor pierdute.

modelare situațională este una dintre abordările de modelare. Pe lângă modelarea situațională, există și , .

Procesul de modelare poate fi împărțit în două părți: proiectarea sistemului (modelare) și simularea modelului (simulare). Termenul imitație nu este folosit în mod deliberat, deoarece este de obicei asociat cu . Rezultatul designului este un model prezentat în limbajul adecvat pentru descrierea (reprezentarea) cunoștințelor, al cărui element principal este conceptul .

Necesitatea utilizării unei abordări situaționale pentru modelare și control este determinată de următoarele proprietăți ale sistemelor complexe: [Pospelov, 1986; Klykov, 1980]

Unicitatea.Fiecare obiect are o astfel de structură și funcționează în așa fel încât sistemul său de management trebuie construit ținând cont de toate calitățile sale și nu i se poate aplica nicio procedură standard de management standard.
Absența unui scop oficial al existenței. Nu toate obiectele pot formula clar scopul existenței lor.
Lipsa de optimitate. Consecința primelor puncte este incompetența stabilirii problemei clasice de optimizare.Din lipsa unui scop de existență (în cadrul teoriei controlului), este imposibil să se construiască un criteriu de control obiectiv pentru obiectele luate în considerare. Criteriul de control devine subiectiv, în întregime dependent de decident (DM).
Dinamism. În timp, structura și funcționarea obiectelor se schimbă.
Descriere incompletă. De regulă, o echipă de experți care cunosc obiectul controlului nu este capabilă să formeze imediat astfel de informații, ceea ce cu siguranță ar fi suficient pentru a crea un sistem de control pentru obiect.
Un număr semnificativ de subiecte. În multe obiecte de management, oamenii sunt elemente ale structurii lor. Comportamentul lor individual este practic imposibil de luat în considerare la crearea unui sistem de control și sunt necesare tehnici speciale pentru a neutraliza impactul acestora asupra funcționării obiectului de control.
Dimensiune mare. Un sistem complex se caracterizează printr-o dimensiune mare, care nu permite simularea lui într-un timp scurt.
informații informale. Adesea, pentru a lua o decizie, este necesar să se țină cont de concepte slab formalizate.

2. Metode de modelare situațională

Pentru a descrie situații, se folosesc limbaje și modele semiotice (situaționale), dintre care se pot distinge următoarele abordări principale:

rețele situaționale discrete (DSN);
coduri RX;
logica predicatului;
cod semantic universal.

Rețeaua situațională este o rețea semantică complexă. Fiecare situație este descrisă printr-un grafic (rețea) direcționat, iar hipergrafele sunt folosite pentru a reprezenta imbricarea („situații de situații”), i.e. un fragment al rețelei semantice care definește situația poate fi considerat ca un nod al rețelei. În primele zile, noțiunea de hipergraf nu era folosită; în schimb, fiecare autor a introdus notația de înlocuire.

Codurile RX sunt un limbaj de relații binare și au următoarea intrare ca construct de bază: x 1 =x 2 r 2 x 3 , unde x i este un obiect sau ; r i - raport.

Codul semantic universal folosește triplul SAO ca construct de bază, care corespunde subiectului S care efectuează acțiunea A asupra obiectului O.

Pentru a implementa limbaje semiotice într-un computer, se folosesc limbaje de reprezentare a cunoștințelor. Cea mai apropiată abordare a descrierii construcțiilor semiotice este rețeaua semantică. Cu toate acestea, rețelele sunt foarte lente atunci când se utilizează operațiuni de căutare, astfel încât structurile sunt adesea reprezentate folosind logica predicatelor [Devyatkov, 2001], cadrelor [Pospelov, 1990] și producțiilor [Gavrilova, 2001].

Trebuie remarcat faptul că metodele de reprezentare a cunoștințelor în sisteme situaționale și modelarea prin simulare. Situațiile acționează ca vârfuri ale rețelei. Dacă se aplică rețele Petri, atunci vârfurile (pozițiile) vor fi situații, iar tranzițiile vor fi evenimente.

În special, este posibil să se aloce metode de vizualizare a situațiilor. Acestea vizează rezolvarea problemelor de afișare optimă a informațiilor pe monitoare (metode scenarii [Bogatyrev, 2002], metoda hărții abstracte) și descompunerea imaginilor prin secțiuni ale unui model situațional. Lucrarea [Isaev, 1994] prezintă un limbaj de vizualizare adaptiv.

Link-uri: : Istoria apariţiei. Metoda managementului situațional
a apărut în legătură cu necesitatea modelării proceselor în timpul
luarea deciziilor în sisteme cu un element activ (uman). LA
Se bazează pe trei premise principale.
Prima premisă este psihologia, care a început studiul
pentru a descrie principiile și modelele de luare a deciziilor umane în operă
situatii active. Sunt cunoscute lucrările psihologilor sovietici în acest sens
regiune - V.N. Pușkin, B.F. Lomov, V.P. Zinchenko și alții. V.N. Pușkin a formulat așa-numita teorie a modelului
riu de gândire. El a arătat că mecanismul psihologic
661 reglementarea actelor de comportament uman este strâns legată de construcție
în structurile creierului modelului informaţional al obiectului şi
lumea exterioară, în cadrul căreia procesul de
management bazat pe percepția umană a informațiilor din exterior și
experiența și cunoștințele existente. Baza pentru construirea unui model
sunt reprezentări conceptuale ale obiectelor și relațiilor
între ele, reflectând semantica sferei de activitate selectate
uman (domeniu). Modelul obiect are
structura pe mai multe niveluri și definește acele informații
contextul în care au loc procesele de management. Cum
cu cât un astfel de model informativ al unui obiect este mai bogat și cu atât este capabil de mai mare
manipularea cunoștințelor, cu atât calitatea este mai mare
decizii, comportament uman mai divers. V.N. Pușkin
a identificat mai întâi trei caracteristici importante ale procesului de adopție
decizii: posibilitatea de clasificare a situaţiilor în co
respectarea soluțiilor standard de management; principal
nu deschiderea sistemelor mari; limitare semnificativă
limbaj de descriere a spațiului de stare și soluții ale obiectului
management.
A doua premisă a metodei managementului situațional
au fost ideile obținute în studiile despre semio
tiki, știința sistemelor de semne. Acestea sunt lucrările lui Yu.A. Schreide-
ra, Yu.D. Apresyan. A fost definită o structură tridimensională
semn în orice sistem de semne: numele semnului, reflectând sin
aspect taxi; conţinutul semnului, exprimându-şi semanul
aspect tic; scopul semnului, care determină pragmatismul acestuia
aspect logic (triunghiul lui Frege). În semiotica aplicată
semne, ale căror variante sunt cuvinte, propoziții, tehnologie
o sută, au început să fie considerate ca sisteme care înlocuiesc realul
obiecte, procese, evenimente din lumea exterioară. Agregate
semnele cu relaţii între ele au devenit astfel la modă
analogi pseudofizici ai sistemelor reale de func
acționariat și management. De aceea situaționalul
managementul a fost numit și modelare semiotică,
întrucât limbajul semnelor este suficient pentru descriere şi procese
funcţionarea obiectului cu gradul de aproximare cerut.
A treia premisă este legată de evoluțiile din domeniul informației
motoarele de căutare matematice și încercările de a crea un formal
limbaj de descriere și prezentare a științelor tehnice cu scopul de a auto-
662 matizatsiya lucrează la rezumarea publicațiilor științifice și organizarea
nizarea proceselor de căutare, stocare și prezentare a informațiilor
mation. În cadrul acestor studii, E.F. A fost o vreme
limba a fost elaborată și studiată, care mai târziu a primit numele limbii
coduri gh. Acest limbaj și-a găsit implementarea în informații
ci motorul de căutare BIT, care a avut succes și de destul de mult timp
a funcționat la Institutul de Cibernetică al Academiei de Științe a RSS Ucrainei.
Pe baza teoriei modelului de gândire V.N. Pușkin, limbi
ka gKh "Kodo E.F. Skorokhodko și semiotica D.A. Pospelov și pentru
cei Yu.I. Klykov a formulat în 1965 un nou cybernet
conceptul logic de control al sistemelor mari în formă
metoda de management situațional.
Esența metodei
Conceptul de situație este luat ca bază pentru management.
obiect de descriere, analiză și luare a deciziilor. anchetator
dar, sunt necesare mijloace adecvate - descrieri, clase
ficţiunea, învăţarea şi transformarea situaţiilor în conformitate cu
deciziile luate.
Clasificarea situațiilor a fost justificată de existența,
pe baza analizei structurii sarcinilor de control în sisteme mari
max, la fiecare nivel de control al ansamblului de situatii, numarul
care este disproporţionat de mare în comparaţie cu multitudinea de
posibile soluții de management. Problema de decizie trak
a fost formulată ca o problemă a găsirii unei astfel de împărţiri a ansamblului de situaţii
împărțiri în clase, în care fiecare clasă le corespundea
decizie, cea mai oportună din punctul de vedere al criteriilor date
ev functionare. În prezența unei astfel de partiții, căutarea re
soluția într-o anumită situație s-a redus la găsirea unei clase și corelarea
dându-i decizii de conducere. Cu toate acestea, o astfel de setare
problema este valabila pentru sistemele de control in care numarul de
situații potențiale (PVS) depășește semnificativ
(uneori cu mai multe ordine de mărime) numărul de soluții posibile
pentru management. Acest caz corespunde independent de context
modul meu de a deriva soluții atunci când întregul set de PVS este împărțit
este împărțit în clase în așa fel încât fiecare clasă, în conformitate
Decizia a fost luată cu privire la management. Cazul când
seturi de situații și decizii erau fie comparabile ca putere
sau mai mult ca acest fapt să poată fi
tanovit, a fost considerat și dezvoltat ulterior în lucrările lui L.S. Pe-
gadskaya și școala ei.
663 Baza limbajului pentru descrierea întregului set de situaţii a fost
sunt luate ideile limbajelor de coduri r-dr și lanțuri sintagmatice. Rolul mno
caracteristicile obiectelor de domeniu și-au jucat echivalentele semnului
valențe în limbajul natural, adică cuvinte-nume, și în rol de relație
cuvinte-nume corespunzătoare legăturilor reale
între obiecte sau procese. Ca gramatică a unei limbi
managementul situațional (YaSU) au fost regulile de generare
concepte și relații noi, transformarea și clasa lor
ficțiuni (vezi Limbajul managementului situațional).
Cea mai importantă idee a metodei este formarea unei semiotici
modele de obiecte prin învăţarea să ia decizii. în care
Au fost luate în considerare două moduri de învățare: de către un expert, care știe bine
domeniul cercetat sau pe baza analizei
pentru un set de situaţii specifice şi decizii de management.
Evident, acest din urmă caz este mai lung, nu garantează
completitudinea descrierii, necesită prezența statisticilor situațiilor și, când
deciziile luate în ele, ceea ce este departe de a fi întotdeauna posibil. De aceea
practica generală a devenit în principal utilizarea primei
abordare a învățării. Cu toate acestea, prezența în YaSU a mijloacelor de generalizare
clasificarea şi clasificarea situaţiilor oferă o fundamentală
capacitatea de a crea modele care pot fi îmbunătățite
funcţiile de luare a deciziilor în condiţii schimbătoare
roboții obiect de control. Cu alte cuvinte, creează o oportunitate
capacitatea de a „crește” modelul obiect pentru condiții date
functionare.
Dezvoltarea modelării situaționale. În 1973 L.S. Ghicitoare-
Skye (Bolotova) a dezvoltat un alt tip nou de sistem
tema managementului situațional, care a luat în considerare clasa sistemelor
control în care puterile ansamblurilor de situaţii posibile
iar deciziile de management sunt comparabile sau necunoscute. Prev
trebuia să împartă în acest fel întregul set de situații în clase
deodată, astfel încât fiecărei clase i se atribuie o structură
runda unei soluții tipice. La următoarea etapă a soluției, aceasta
structura a fost redefinită în procesul de interpretare şi concretizare
tizarea soluţiei şi luarea în considerare a restricţiilor existente asupra resursei
sy. Astfel, fiecare soluție tipică de control
și. structura sa este pusă în corespondență cu M. și, în consecință,
pe lângă mulțimea С/ = (t/p U2,...UJ, un set de structuri
turul soluțiilor tipice M = (Mp M2,...M^).
664 Apoi, pentru fiecare structură, con
text-strat de cunoștințe, care are o structură cadru și include
conţinând reguli de interpretare a situaţiilor din cadrul unei structuri date
tururi si multe procedee pentru transformarea si imitarea lor.
A fost dezvoltat și un model logic-semiotic de inferență
decizii pe o ierarhie a structurilor decizionale.
Este evident că în al doilea caz este mult mai complicat
problema construirii unui model de domeniu (DOM). Times
opera MPO este încă o artă, necesită aplicare
niya de cea mai înaltă calificare a analiștilor de sistem. Necesar
sa raspund la cateva intrebari:
Cum sunt stabilite limitele domeniului de subiect selectat?
zonă?
Cum se formează un limbaj opi consistent?
analiza tuturor seturi de situații și procese pentru MPO cu complexe
Noe, structură ierarhică și distribuită?
Cum se formează sistemul de cunoștințe despre MPO, dos
măcinare pentru a-ți atinge obiectivele?
Cum se „manifesta” interacțiunile necesare
acțiuni între participanții la procesele de management și de luare a deciziilor
cum sunt descrise?
Cum se iau deciziile în contextul
note, incertitudine și ambiguitate?
Ca rezultat al cercetării și dezvoltării sistemelor aplicate
management situațional, a fost creată o metodologie end-to-end
și tehnologie pentru proiectarea sistemelor de control situațional
sisteme mari, inclusiv instrumentele necesare
instrumente și sisteme bazate pe limbajele REFAL și LISP.
După cum rezultă din descrierea limbajului managementului situațional (vezi) și
organizarea unui model de management situaţional, chiar şi atunci, în anii '70.
Secolul XX, sistemele de control situațional (SSU) au avut totul cu
semne ale sistemelor expert moderne (ES) cel puțin
A 2-a generație, adică ES dinamic. Aceasta şi prezenţa semioţilor
modelul logic al obiectului de control și procesele funcționale ale acestuia
sub forma unui sistem de reguli de tip producție și firesc
interfață în limbaj cu dezvoltatorii și utilizatorii și
prezenţa unei logici temporale încorporate care asigură funcţionarea
SSU în timp real și simulare. Aceasta și inst
Instrumente software rumental pentru implementarea SCS pe baza
limbile LISP și REFAL. Mai mult, specialiști casnici
665 ați creat sisteme mari și chiar le-ați pus în practică
parte a sistemelor de control automate industriale.
Exemple.
Sistem de management situațional „Aviaremont”, realizat
determinat de filiala Odesa a Institutului de Economie al Academiei de Științe a RSS Ucrainei ca
parte a ACS „Aviaremont” pentru TsNIIASU (Riga).
Sistem de control situațional al expedierii
volumul și aterizarea aeronavelor, dezvoltate pentru VNIIRA (Lenin
grindină).
Sistem de programare a sesiunilor de comunicații prin satelit.
O serie de sisteme motiv special si etc. .
În Occident, apoi la noi, s-a dezvoltat euristica
ceva programare (anii 60 ai secolului XX), inteligență artificială
(vezi) - AI (anii 70 ai secolului XX), dar la noi, în spatele cortinei, e rău
imaginat ce se întâmplă în străinătate. Cei care au avut acces la ame
sursele ricane și occidentale, nu au înțeles această direcție
leniya și credea că AI este ceva complet diferit și nu
Nu are nimic de-a face cu managementul situațional. Schimba totul
elan în 1975, când a IV-a Internațională
conferință despre IA, la care au participat aproape toate majoritățile
oameni de știință de frunte ai lumii în domeniul inteligenței artificiale. Aici este tog
Da, a devenit clar că atât specialiștii noștri, cât și practicienii străini
ki fac același lucru, dar din puncte de vedere diferite.
Experții autohtoni au mers „de sus” și au încercat să rezolve
probleme care sunt clare metodologic și conceptual, dar nu încă
prevazut cu mijloace de baza – nici teoretice nici de alt fel
instrumental. Conferința i-a ajutat pe mulți să realizeze și op
a-şi determina locul în procesul internaţional de mişcare spre
minte artificială. La școlile ulterioare, seminarii,
simpozioane din întreaga Uniune despre managementul situațional deja în
1975, au fost clar articulate probleme care au împiedicat dezvoltarea
dezvoltarea managementului situațional. Aceasta este în primul rând
modele de reprezentare a cunoștințelor botka și sisteme instrumentale
Subiecte de asistență software SSU.
Până în 1980, existau zeci de SSU-uri cu diferite grade de dezvoltare.
tannoy. Cele mai multe dintre ele sunt demonstrații și cercetări
probe de corp. Nu existau deloc mostre comerciale. Inainte de
Au fost aduse puține modele industriale din mai multe motive:
lipsa instrumentalului sisteme software adus
la stadiul de probe comerciale; lipsa de cultură adusă
666 instrumente software la stadiul comercial; dispărut
impactul înțelegerii noii paradigme într-un mediu larg de dezvoltare
kov ACS; oportunități și beneficii de subfinanțare din
clădiri ale sistemelor instrumentale comerciale de înveliș.
Oamenii de știință occidentali au trecut la AI „de jos”, de la jocuri cu cuburi, scaune
tiki-tac-toe etc. Erau interesați roboți inteligențiși
planificarea comportamentului lor. Prin urmare, aceste sarcini sunt încă
sunt clasice atunci când predau fundamentele teoretice ale IA.
Pe ele au fost dezvoltate toate modelele principale de reprezentare.
generarea de cunoștințe: producție, rețele semantice, cadre.
Din 1977, stratificarea a început în rândurile „situaționiştilor”.
Scoala D.A. Pospelova, V.A. Vagin, L.T. Verișor și unii
altele, mai apropiate de studiile teoretice pe gen
a poziției lor (Academia de Științe a URSS, universități), s-au reorganizat rapid
terminologie străină și a stăpânit realizările Occidentului. aceasta
a fost ușor de făcut, deoarece diferența era în mare parte termi
nologic.
La începutul anilor 80. au apărut sistemele expert (vezi), și aici
s-a dovedit că, în esență, par să coincidă cu SSU,
așa cum ni le imaginam. Și acest termen părea mai reușit
nym, a devenit rapid la modă. Drept urmare, la începutul anilor 1990
Secolului 20 aproape toţi „situaţioniştii” erau angajaţi în ES.
Astfel, sa dovedit că controlul situațional
a jucat la noi rolul de bază pentru un număr mare de special
experți în inteligența artificială (vezi).

Revizuiți articolul (rezumat): „ MODELARE SITUAȚIONALĂ SAU MANAGEMENT SITUATIONAL» din discipline « Teoria sistemelor și analiza sistemelor în organizațiile de management»

Modelarea este principala metodă de studiere a sistemelor de producție și economice. Modelarea este înțeleasă ca un astfel de mod de afișare a realității obiective, în care se folosește un model special construit pentru studierea originalului, reproducând anumite proprietăți (de regulă, doar esențiale) ale fenomenului (procesului) real studiat.

Un model este un obiect de orice natură care poate înlocui obiectul studiat, astfel încât studiul acestuia să ofere informații noi despre obiectul studiat.

În conformitate cu aceste definiții, conceptul de modelare include construirea unui model (cvasi-obiect) și operații asupra acestuia pentru a obține informații noi despre obiectul studiat. Din punct de vedere al utilizării, un model poate fi înțeles ca o afișare a sistemului care este convenabilă pentru analiză și sinteză. Între sistem și modelul său există o relație de corespondență, care vă permite să explorați sistemul prin studiul modelului.

Tipul de model este determinat în primul rând de întrebările la care este de dorit să se răspundă cu ajutorul modelului. Pot exista grade diferite de corespondență între model și sistemul simulat.

Adesea, modelul reflectă doar funcția sistemului, iar structura modelului (și adecvarea acestuia la sistem) nu joacă un rol, este considerat ca o cutie neagră.

Modelul de simulare include deja o singură afișare atât a funcțiilor sistemului, cât și a esenței proceselor care au loc în acesta.

Modelarea ca metodă de cunoaștere se bazează pe faptul că toate modelele reflectă realitatea într-un fel sau altul. În funcție de cum și prin ce mijloace, în ce condiții, în raport cu ce obiecte de cunoaștere se realizează această proprietate, apare o mare varietate de modele. Există o serie de principii pentru clasificarea modelelor de natură diferită, dintre care cele mai semnificative sunt următoarele:

- după modul de afişare a realităţii, şi, în consecinţă, după aparatul de construcţie (forme);

- prin natura conţinutului obiectelor simulate).

După metoda de afișare sau aparatul de construcție se disting două tipuri de modele (Fig. 7.2): material și mental, sau ideal.

Orez. 7.2. Clasificarea modelului

Modelele materiale sunt modele care sunt construite sau selectate de om, există obiectiv, fiind întruchipate în metal, lemn, sticlă, elemente electrice, organizații biologice și alte structuri materiale.

Modelele materiale sunt împărțite în trei subspecii.

Modelele similare din punct de vedere spațial sunt structuri concepute pentru a afișa proprietățile sau relațiile spațiale ale unui obiect (modele de case, fabrici, cartiere ale orașului, o rețea de transport, amplasarea echipamentelor într-un atelier etc.). O condiție prealabilă pentru astfel de modele este asemănarea geometrică.

Modelele similare din punct de vedere fizic sunt modele materiale care vizează reproducerea diferitelor tipuri de conexiuni fizice și dependențe ale obiectului studiat (modele de baraje ale centralelor electrice de nave și avioane). Baza construcției unor astfel de modele este asemănarea fizică - aceeași natură fizică și identitatea legilor mișcării.

Modelele similare din punct de vedere matematic sunt modele care au, într-o măsură sau alta, același formalism matematic care descrie comportamentul unui obiect și al unui model (analog cu un computer, modele funcționale cibernetice). Modelele de materiale similare din punct de vedere matematic sunt învelișuri reale sau fizice ale unor relații matematice, dar nu relațiile în sine.

Modelele mentale (sau ideale) sunt împărțite în trei subspecii:

- modele descriptive (conceptuale) în care relaţiile sunt exprimate în imagini de limbaj;

- modele vizual-figurative ale căror imagini în minte sunt construite din elemente senzorio-vizuale;

- semn (inclusiv modele matematice în care elementele obiectului și relațiile lor sunt exprimate cu ajutorul semnelor (inclusiv simboluri și formule matematice).

Clasificarea modelelor după natura obiectelor care se modelează, datorită diversităţii lor extreme, nu pare adecvată aici.

Scopul final al modelării este de a studia nu modelul ca atare, ci un alt obiect de studiu care este diferit de acesta, dar reprodus de acesta.

Evident, nici un model nu poate și nu trebuie să reproducă în totalitate toate aspectele și detaliile fenomenelor studiate: o întreprindere poate fi caracterizată din diverse puncte de vedere - un director sau inginer șef, un contabil, un furnizor sau un inginer energetic.

În conformitate cu aceasta, atât natura, cât și construcția modelului vor fi diferite.

Modelarea, ca metodă de cunoaștere științifică, se bazează pe capacitatea unei persoane de a abstrage trăsăturile sau proprietățile inițiale ale diferitelor fenomene (procese) și de a stabili o anumită relație între ele. Acest lucru creează oportunitatea de a studia fenomene sau procese în mod indirect, și anume, prin studierea unor modele care sunt analoge cu acestea în anumite privințe strict definite.

În cazul general, este adecvată următoarea secvență de modelare a sistemului: o descriere conceptuală (cercetare) a sistemului, formalizarea acestuia și, în final, dacă este necesar, algoritmizarea și cuantificarea sistemului.

Atunci când modelăm sistemele de producție și economice, împreună cu metodele matematice formalizate de analiză utilizate pentru subsisteme individuale sau procese private, este, de asemenea, necesar să se utilizeze metode euristice pentru analiza producției în acelea dintre elementele și relațiile sale care nu sunt susceptibile de formalizare. Iar atunci când se folosesc metode matematice, din cauza multitudinii de variabile, de multe ori trebuie să apelezi la simplificări, să folosești metode de descompunere și agregare a variabilelor. Ca urmare, soluțiile capătă un caracter aproximativ, calitativ.

Datorită prezenței în mare sisteme complexe managementul organizatoric și de producție al legăturilor și conexiunilor dificile sau deloc formalizate, pentru studiul lor este necesară folosirea preponderent de modele descriptive, expunând sistemul la descompunere în subsisteme funcționale separate; apoi căutați acele subsisteme care se pretează formalizării matematice, modelând astfel elementele individuale ale întregului proces de producție.

Scopul final al modelării sistemului de producție și economic este pregătirea și adoptarea unei decizii manageriale de către conducătorul întreprinderii.

Modelele de producție și sisteme economice pot fi distinse prin următoarele caracteristici:

- în scopuri de modelare;

- pe sarcini (funcţii) de conducere;

- pe etape (proceduri) de management;

– asupra metodelor de modelare matematică.

În funcție de obiectivele modelării, există modele concepute pentru:

– proiectarea sistemelor de control;

– evaluări de performanță;

– analiza capacităților întreprinderii în diverse conditii activitățile sale;

– dezvoltarea de solutii optime in diverse situatii de productie;

– calculul structurilor organizatorice ale sistemului de management;

– calculul suportului informativ etc.

Specificul modelelor acestei subdiviziuni de clasificare se exprimă în primul rând în alegerea criteriilor de performanță adecvate, precum și în procedura de implementare a rezultatelor simulării.

În funcție de sarcinile (funcțiile) managementului, există modele de programare, managementul dezvoltării întreprinderii, controlul calității produselor etc. Modelele acestei divizii sunt axate pe sarcini specifice de producție și economice și, de regulă, ar trebui să ofere rezultate numerice.

În funcție de stadiul (procedura) automatizării controlului, modelele pot fi informaționale, matematice, software. Modelele acestei subdiviziuni vizează etapele corespunzătoare ale mișcării și procesării informațiilor.

În funcție de aparatul matematic aplicat, modelele pot fi împărțite în cinci mari grupe: extremă, programare matematică (planificare), probabilistică, statistică și teoretică a jocurilor.

Modelele extreme includ modele care fac posibilă găsirea extremului unei funcții sau funcționale. Acestea includ modele construite folosind metode grafice, metoda lui Newton și modificările acesteia, calculul variațiilor, principiul maxim al lui Pontryagin etc. Pe baza capacităților acestor metode, ele sunt utilizate în primul rând pentru rezolvarea problemelor de reglare operațională.

Modelele de programare matematică (planificare) includ modele de programare liniară, programare neliniară, programare dinamică. Aceasta include de obicei și modele de planificare a rețelei.

Programarea matematică combină o serie de metode matematice concepute pentru a aloca cel mai bine resursele limitate disponibile - materii prime, combustibil, forta de munca, timp, precum și să întocmească cele mai bune (optime) planuri de acțiune adecvate.

Modelele probabilistice includ modele construite folosind aparatul teoriei probabilităților, modele ale proceselor aleatoare de tip Markov (lanțuri Markov), modele ale teoriei cozilor de așteptare etc.

Modelele probabilistice descriu fenomene și procese de natură aleatorie, de exemplu, cele asociate cu tot felul de abateri și erori nesistematice (defecte de fabricație etc.), influența dezastrelor naturale, posibile defecțiuni ale echipamentelor etc.

Modelele statistice includ modele de analiză secvențială, metoda testelor statistice (Monte Carlo), etc. Aceasta include și metode de căutare aleatorie.

Metoda de testare statistică constă în faptul că cursul unei anumite operațiuni este redat, ca și cum ar fi copiat de un computer, cu toate accidentele inerente acestei operațiuni, de exemplu, la modelarea sarcinilor organizaționale, forme complexe de cooperare diverse intreprinderi etc Aplicarea acestei metode se numește modelare prin simulare.

Metodele de căutare aleatoare sunt folosite pentru a găsi valori extreme ale funcțiilor complexe care depind de un număr mare de argumente. Aceste metode se bazează pe utilizarea unui mecanism de selecție aleatorie a argumentelor prin care se realizează minimizarea. Metodele de căutare aleatoare sunt utilizate, de exemplu, în modelarea structurilor de management organizațional.

Modelele teoretice de joc sunt concepute pentru a justifica deciziile în condiții de incertitudine, ambiguitate (incompletitudine a informațiilor) ale situației și riscul asociat. Metodele teoriei jocurilor includ teoria jocurilor și teoria deciziei statistice.

Teoria jocurilor este o teorie a situațiilor conflictuale. Este utilizat în cazurile în care incertitudinea situației este cauzată de posibilele acțiuni ale părților aflate în conflict.

Modelele teoretice de joc pot fi folosite pentru a justifica deciziile manageriale în condiții de conflicte industriale și de muncă, atunci când se alege linia corectă de conduită în raport cu clienții, furnizorii, antreprenorii etc.

Teoria deciziilor statistice este folosită atunci când incertitudinea situației este cauzată de circumstanțe obiective care fie sunt necunoscute (de exemplu, unele caracteristici ale materialelor noi, calitatea noii tehnologii etc.), fie sunt de natură aleatorie (condiții meteorologice). , timpul posibil de defectare a componentelor individuale ale produsului etc.).

Modelele teoretice ale jocurilor ar trebui utilizate în pregătirea, desfășurarea și evaluarea rezultatelor jocurilor de afaceri.

Toate modelele matematice pot fi, de asemenea, subdivizate în modele de evaluare a eficienței și modele de optimizare.

Modelele de evaluare a performanței sunt concepute pentru a dezvolta caracteristicile producției și managementului. Acest grup include toate modelele probabilistice. Modelele de evaluare a performanței sunt „input” în raport cu modelele de optimizare.

Modelele de optimizare sunt concepute pentru a selecta cel mai bun curs de acțiune sau linie de comportament în condiții date. Acest grup include modele extreme și statistice, modele de programare matematică, precum și modele teoretice de joc.

Unele dintre cele mai comune modele utilizate în rezolvare sarcini de producție, precum și pentru formarea structurilor organizatorice pentru managementul producției.

Direcția principală de modelare a managementului producției și sistemelor economice este crearea modelelor de management al producției.

În prezent, au fost dezvoltate și sunt aplicate modele ale următoarelor funcții de management al producției:

– planificarea producţiei şi activităţilor economice ale întreprinderii;

– Managementul operational;

– regulament operațional;

– managementul aprovizionării materiale și tehnice a producției;

- managementul vanzarilor produse terminate;

– managementul pregătirii tehnice a producţiei.

De asemenea, a fost dezvoltat un sistem de modele interconectate de producție și management.

Modele de planificare a producţiei şi a activităţii economice a întreprinderii. Funcția obiectivă a modelelor acestui grup prevede:

- maximizarea criteriului de eficiență a activității de producție a întreprinderii pe baza capacităților disponibile și a resurselor furnizate;

– minimizarea consumului de resurse în cadrul criteriului de eficiență specificat.

Modelele de planificare a activității de producție a unei întreprinderi se împart în: modele de prognoză, modele de planificare tehnică și economică, modele de planificare operațională a producției.

Modelele predictive sunt modele care se bazează fie pe metode matematice (cel mai mici pătrate, prag, netezire exponențială), fie pe metode de judecată expert.

Modelele de planificare tehnică și economică se bazează pe metodele de programare (planificare) matematică. Rezultatele finale ale producției, de exemplu, suma profitului, sunt de obicei alese ca principal criteriu de eficiență (funcția obiectivă) la elaborarea unui plan optim. Ca restricții, se iau restricții privind complexitatea produselor, timpul de funcționare a echipamentului, resursele etc. Deoarece valoarea unora dintre aceste restricții este aleatorie (de exemplu, timpul de funcționare al echipamentului), se utilizează o abordare probabilistică pentru a rezolva astfel de probleme de optimizare. Modelele tipice de optimizare a planificării tehnice și economice sunt modele de calcul al planului optim, al repartiției program de producție pe perioade calendaristice încărcare optimă echipamente. Aceste modele sunt construite folosind metode de optimizare matematică.

Modelele operaționale de planificare a producției sunt de obicei combinate cu modele de management operațional.

Modele de management operațional. Sarcinile principale ale managementului operațional sunt programarea operațională a producției, contabilitatea sistematică și controlul asupra implementării. planuri calendaristice, precum și reglementarea operațională a procesului de producție.

Modelele tipice de management operațional sunt modele pentru calcularea mărimii optime a loturilor de produse și calcularea programului optim de lansare-eliberare a loturilor de piese (programare).

Pot fi create modele pentru calcularea dimensiunii optime a loturilor de produse atât în raport cu formularea simplă, cât și cu formularea completă a problemei. Într-un cadru simplu, determinarea mărimii producției sau achiziționării unui lot de piese, la care costurile anuale sunt minime, se reduce la problema obișnuită de a găsi minimul unei funcții. În formularea completă, se găsește un astfel de set de dimensiuni de lot care corespunde costurilor totale minime pentru schimbarea echipamentelor și deducerile pentru lucrări în curs, cu restricții privind durata schimbărilor, resursele echipamentelor, interdependența dimensiunilor lotului în operațiunile conexe, și asigurarea angajării lucrătorului. Rezolvarea acestei probleme se realizează cu ajutorul metodelor de optimizare matematică.

Modelele pentru planificarea calculelor pot fi:

- statistic cu optimizare prin căutare aleatorie;

– simulare cu un set de reguli de preferință;

- euristică, folosită în cazurile în care este imposibil să se creeze algoritmi riguroși, dar este nevoie să se utilizeze informații și să se evalueze fapte care nu au o expresie cantitativă.

Modele de reglare operațională. Aceste modele sunt menite să asigure că abaterea rezultatelor activităților de producție de la indicatorii planificați este menținută în limitele specificate. În acest caz se folosesc modele de două tipuri: modele de reglare după criteriul optimității, modele de reglare prin abatere.

Modelele de control după criteriul optimității se bazează pe faptul că după o măsurătoare specifică a stării efective a procesului de producție se întocmește un plan care conduce în mod optim procesul la o stare prestabilită la sfârșitul perioadei de planificare.

Modelele de control al abaterilor se bazează pe faptul că, după o anumită măsurătoare, procesul de producție este adus cât mai curând posibil la graficul întocmit inițial.

Construcția ambelor modele se realizează folosind aparatul de optimizare matematică utilizat în teoria controlului automat.

Modele de management al aprovizionării materiale și tehnice a producției. Problema centrală a gestionării aprovizionării materiale și tehnice a producției este sarcina de a determina volumul necesar de stocuri pentru toate tipurile de aprovizionare. În acest caz, se pot construi două modele fundamental diferite de gestionare a stocurilor - cu o dimensiune fixă a comenzii și cu un nivel fix de stoc. Există și un model intermediar care fixează atât plafonul de stoc, cât și Nivel inferior Ordin.

Construcția modelelor de gestionare a stocurilor se realizează folosind metode speciale de optimizare matematică, care se numesc „teoria managementului stocurilor”.

Modele de management al vânzărilor pentru produse finite. Principala problemă a gestionării comercializării produselor finite este sarcina de a calcula planul anual de aprovizionare cu produse finite. Pentru rezolvarea acestei probleme, folosind metode de optimizare matematică, se construiește un model de optimizare a planului anual de aprovizionare cu produse finite. În acest caz, costul produselor vândute acționează ca o funcție obiectivă, ca restricții - cerința ca volumul total de produse livrate tuturor consumatorilor într-un anumit interval de timp să nu depășească volumul producției pentru același timp, iar totalul volumul de livrări către consumator pentru toate intervalele de timp nu depășește aplicația lunară.

Modele de management al pregătirii tehnice a producţiei. Pregătirea tehnică a producției include etapele de proiectare și pregătire tehnologică.

Cu ajutorul modelării matematice pot fi rezolvate trei sarcini principale de gestionare a pregătirii tehnice a producției:

– determinarea perioadei minime de implementare a unui set de măsuri antrenament tehnic producție sub restricții privind nivelul resurselor disponibile;

- definiție cost minim implementarea unui set de măsuri pentru pregătirea tehnică a producției cu restricții privind momentul implementării acesteia și nivelul disponibilității resurselor;

- determinarea nivelului minim de consum al resurselor limitate cu o restrângere a costului și a calendarului de implementare a măsurilor de pregătire tehnică a producției.

Procesul de pregătire tehnică a producției este reprodus cel mai complet și convenabil de modelul de rețea. Modelul de rețea face posibilă luarea în considerare a caracterului probabilistic a unor astfel de parametri de bază ai operațiunilor tehnice de pregătire a producției, precum durata lucrării și intensitatea consumului de resurse.

Optimizarea se realizează prin utilizarea metodelor de programare matematică (în special, metoda simplex) și a căutării aleatorii (statistice).

Alături de modelele individuale considerate care implementează principalele funcții de conducere a procesului de producție, există și un sistem de modele interconectate de producție și management. Esența acestui sistem de modele, construit folosind aparatul matematic al teoriei mulțimilor, al teoriei grafurilor și al recalculului, este următoarea. Ca seturi, considerăm un set de produse fabricate de o întreprindere și un set de resurse utilizate în acest proces. Procesul de producție care asigură eliberarea multor produse este descris printr-un grafic agregat și proces tehnologic producția unui produs individual - designul și graficul tehnologic al acestuia. Setul de resurse care susțin producția este format din subseturi de resurse de muncă, echipamente și componente și materiale rare. Starea producției în orice moment în timp poate fi descrisă printr-un vector, care este un set de produse finite, semifabricate și unități de asamblare produse în acel moment. În mod similar, cu ajutorul unui vector, se determină și starea resurselor în orice moment în timp. În acest caz, traiectoria planificată a procesului de producție va fi descrisă printr-o funcție vectorială.

Cu o astfel de formulare a problemei, managementul optim al întreprinderii în perioada de planificare poate fi găsit pe baza următoarei cerinţe: pe setul de planuri fezabile definite de funcţia vectorială, găsiţi un plan care maximizează profitul, cu condiţia ca probabilitatea al implementării acestuia și profitul la nivelul stabilit nu va fi mai mic decât un nivel dat, iar resursele cheltuite nu le vor depăși pe cele disponibile.

Modelarea structurilor organizatorice de management are ca scop imbunatatirea, optimizarea sistemului de management al intreprinderii. Este un pas preliminar necesar în automatizarea managementului sistemelor de producție și economice, care necesită o muncă pregătitoare serioasă.

Teoria cozilor de aşteptare este folosită ca aparat matematic pentru modelarea structurilor de management organizaţional. În același timp, elementele sistemului de așteptare sunt luate ca elemente ale sistemului de control, fiecare dintre ele fiind conceput pentru a rezolva o problemă specifică de management. Pentru toate sarcinile - elemente, este prevăzut un sistem de priorități în ordinea soluției. Pentru fiecare sarcină, sunt cunoscute și caracteristicile fluxurilor de intrare ale cerințelor de serviciu - soluția problemelor de control corespunzătoare.

Un element al unui sistem de control care rezolvă o anumită problemă are unul sau mai mulți convertori de informații, care sunt fie specialiști cu o anumită calificare, fie mijloace tehnice.

Eficacitatea sistemului de control este evaluată prin calitatea și durata serviciului pentru rezolvarea problemelor de control, ținând cont de prioritățile și complexitatea acestora.

Modelarea sistemelor de asteptare poate fi realizata atat analitic cat si statistic. Cea mai mare aplicație în modelarea structurilor organizaționale de management primite metoda statistica, așa-numita metodă de testare statistică (metoda Monte Carlo). Această metodă este preferată pe motiv că permite rezolvarea unor probleme de mare complexitate pentru care nu există o descriere (formulă) analitică sau aceasta din urmă este extrem de complexă.

Modelul statistic vă permite să configurați un experiment matematic similar cu unul la scară largă, pentru a simula structura organizatorică a managementului în cel mai ieftin mod și într-un timp acceptabil. În același timp, este necesar să se țină seama de dezavantajele specifice ale metodei de testare statistică, dintre care principalele sunt timpul relativ lung de simulare și natura particulară a soluțiilor obținute, determinată de valorile fixe ale parametrii sistemului de aşteptare.

La modelarea cu ajutorul aparatului matematic al teoriei cozilor, structura sistemului de management al întreprinderii este considerată ca un set de elemente de funcționare interconectate. Astfel de elemente dintr-un sistem real sunt direcția și departamentele funcționale ale managementului: producție și tehnică, planificare, aprovizionare etc.

Ca urmare a funcționării în comun a acestor elemente în sistemul de control, informațiile de stat sunt convertite în informații de comandă, care stau la baza managementului întreprinderii.

Elementele - diviziuni menționate ale sistemului de management al întreprinderii constituie un lanț, a cărui analiză a funcționării poate fi suficient de formalizată pentru optimizarea procesului de management. Cel mai simplu lanț care oferă o bună aproximare a realității este un lanț strict secvenţial de elemente. La modelarea unui astfel de lanț, sunt posibile două abordări: reprezentarea cvasi-regulată și reprezentarea aleatorie. Într-un model cvasi-regular, modelarea este efectuată pentru fiecare element separat, în funcție de indicatori mediați.

Într-un model aleatoriu, estimările statistice sunt calculate pentru fiecare cerere de serviciu care trece nu prin elemente individuale, ci prin sistem ca întreg.

Alături de modelarea structurilor organizatorice de control folosind lanțuri de elemente, există o metodă de descriere matematică a structurii organizatorice a unui sistem de control folosind rețele stocastice liniare, care sunt una dintre clasele sistemelor de așteptare multifazice. În acest model, informațiile trec, de asemenea, secvențial printr-un număr de elemente ale sistemului de control, fiecare dintre acestea fiind descris folosind aparatul matematic al teoriei cozilor de așteptare. Odată cu trecerea secvențială a informațiilor prin elementele rețelei, au loc tranziții de tipul Markov. Structura unei astfel de rețele cu tranzițiile corespunzătoare este reprezentată de un anumit grafic. Este compilată o matrice de tranziție stocastică.

Întrucât funcția obiectivă (criteriul eficienței) în modelarea matematică a structurilor de management organizațional, de regulă, poate fi descrisă doar statistic, optimizarea se realizează în principal prin metode numerice, dintre care metodele de programare dinamică și de căutare statistică sunt cele mai utilizate.

Rezolvarea problemei de optimizare prin metoda programarii dinamice este implementata prin compilarea unei ecuatii functionale recurente (ecuatia Bellman) pentru fiecare pas al procesului de control.

Optimizarea structurilor organizatorice de management prin metoda căutării statistice, în ciuda restricțiilor mai puțin stricte impuse criteriilor de eficiență și a ipotezelor care descriu fizica fenomenului cu această metodă, nu a primit încă, în raport cu problema luată în considerare, o evaluare destul de bună. distribuție largă.

Modelarea jocurilor ocupă un loc aparte printre metodele utilizate pentru automatizarea managementului sistemelor de producție și economice. O caracteristică distinctivă a acestei metode este implicarea persoanelor implicate în dezvoltarea și desfășurarea unui joc de afaceri pentru a modela procesul de management. În acest caz, un joc de afaceri este înțeles ca o imitație de către un grup de oameni a rezolvării unor probleme individuale a activităților economice sau organizaționale ale unei întreprinderi, efectuate pe un model obiect într-un mediu cât mai apropiat de cel real.

Introducerea în modelul unei persoane ca element al organizării managementului face posibilă luarea în considerare a comportamentului acestuia în cazurile în care acesta nu poate fi descris adecvat folosind modele matematice cunoscute astăzi; vă permite să rezolvați astfel de sarcini de management care nu se încadrează în cadrul metodelor formalizate existente.

Jocul de afaceri introduce momente psihologice și emoționale în procesul de pregătire și luare a deciziilor manageriale, încurajând utilizarea experienței anterioare a managerilor, a intuiției acestora în acest proces, dezvoltând capacitatea de a lua decizii euristice. Jocul de afaceri se desfășoară în raport cu o sarcină managerială specifică conform unui scenariu atent dezvoltat în prealabil. Modelul general de joc se formează ca un set de modele private create de participanți - persoane care pregătesc și iau decizii manageriale.

Modelul de joc de afaceri include atât părți formalizate, cât și neformalizate. Participanții la joc acționează după anumite reguli. Aceștia sunt ghidați de instrucțiuni special dezvoltate pentru a juca jocul, precum și de datele situației pe care le au la dispoziție.

În conformitate cu scenariul jocului, participanții primesc periodic informații introductive despre schimbările în situație. Atunci când își pregătesc deciziile, participanții la jocul de afaceri evaluează situația și fac calculele necesare manual sau cu ajutorul unui computer. În acest caz se folosesc elemente formalizate, pregătite în prealabil ale modelului de joc, corespunzătoare metode moderne cercetare operațională.

Gestionând cursul unui joc de afaceri, liderul acestuia evaluează deciziile participanților, stabilește rezultatele acțiunilor acestora și le aduce pe acestea din urmă jucătorilor. Dacă este necesar, șeful jocului poate schimba setarea, aducând aceste modificări participanților sub formă de intrare. Evaluarea acțiunilor participanților la joc se realizează prin calcule, metode experte, precum și pe baza experienței liderului, a intuiției și a bunului simț al acestuia.

Principalul tip de simulare de joc realizat la întreprinderi este un joc de afaceri de producție. Scopul său este de a îmbunătăți formele existente și de a dezvolta noi forme de organizare a managementului producției, elaborarea de documente de orientare, restructurarea producției etc.

Ca modele de desfășurare a jocurilor de afaceri, sunt utilizate pe scară largă metodele de planificare și management al rețelei (NPM), construite pe baza diagrame de rețea. La rezolvarea problemelor de planificare se folosesc metode de programare dinamică, iar la rezolvarea problemelor de alocare a resurselor - programare liniară.

Pentru a instrui personalul de management, un joc de afaceri de producție poate fi desfășurat într-o versiune educațională, adică un joc de afaceri educațional. Sarcina sa principală este de a forma angajații și de a le îmbunătăți abilitățile de management. Dacă este necesar, se folosește și un joc educațional de afaceri pentru a certifica directorii întreprinderilor în îndeplinirea sarcinilor lor. atributii oficiale precum şi atunci când sunt promovaţi într-o poziţie superioară.

Mai multe despre subiectul 7.2. Situații de modelare:

3.2.6. Pierderi din dezastre naturale, incendii, accidente și alte situații de urgență, inclusiv costurile asociate cu prevenirea sau eliminarea consecințelor dezastrelor naturale sau situațiilor de urgență