Математические методы управления экономической надежностью производственных систем

Размещено на http: //www. allbest. ru/

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

доктора экономических наук

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

Математические методы управления экономической надежностью производственных систем

Коровин Дмитрий Игоревич

Иваново 2006

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Ивановский

государственный университет»

Научный консультант доктор экономических наук, профессор Егоров Владимир Николаевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Глухов Владимир Викторович

доктор экономических наук, профессор Тютюкин Виктор Константинович

доктор экономических наук Ермолаев Михаил Борисович

Ведущая организация Центральный экономико-математический институт РАН РФ (г.Москва)

Защита состоится «10» февраля 2007 г. в 10 часов на заседании

Диссертационного совета Д 212.063.04 при ГОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет» по адресу: 153000, г. Иваново, пр. Ф.Энгельса, 7, ауд. Г 101.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО

«Ивановский государственный химико-технологический университет».

Автореферат разослан «_»____________200_г.

Ученый секретарь диссертационного совета С.Е. Дубова

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

управление надежность экономический математический

Актуальность темы исследования. Применение термина "надежность" по отношению к экономическим системам стало актуальным в последние годы. При этом характер задач в таких направлениях экономической науки как "управление рисками", "организация производства", "управление персоналом", "управление конфликтами" соответствует духу и идеям, реализуемым в классической теории надежности, используемой в технике. В связи с этим, некоторые исследователи используют термин "надежность" и элементы соответствующей теории в своих работах. Поэтому возникает необходимость построения логической структуры, позволяющей применять математический аппарат, используемый при решении локальных задач, к решению глобальной задачи стабильности производственной деятельности.

Классическая теория надежности рассматривается обычно в контексте технических проблем. Надежность в этом случае есть свойство объекта выполнять заданные функции, сохраняя во времени значения установленных эксплуатационных показателей в заданных пределах, соответствующих заданным режимам и условиям использования, технического обслуживания, ремонтов и транспортировки. Основными задачами этой теории являются расчет и поиск оптимальных условий эксплуатации объектов.

При оценке надежности как качества функционирования производственно-экономических систем на первый план должен выступать вопрос соотношения затрат и результатов, то есть вопрос экономической эффективности. В связи с этим под надежностью производственных систем понимается свойство данных систем эффективно функционировать во времени.

Один из актуальных подходов в экономической теории надежности основывается на попытке использовать существующие технические термины для экономического анализа мероприятий, повышающих техническую надежность производства.

Более узкий подход предлагает отнести надежность экономической системы к характеристикам планирования производства, определяющим уменьшение рисков непредвиденных затрат на обеспечение бесперебойной работы оборудования. В западной практике этот подход реализуется в проведении так называемого сценарного анализа или стресс-анализа.

Многие авторы увеличение надежности производственной системы рассматривают как уменьшение экономических рисков, а под надежностными мероприятиями понимаются процедуры управления рисками.

В последнее время подчеркивается актуальность надежности финансовой деятельности предприятия. В рамках финансово-экономических дисциплин термин “надежность” используется для характеристики такого финансового состояния предприятия, при котором объем наличного капитала достаточен для выполнения поставленной цели или обеспечивает его нормальное функционирование.

Подобное разнообразие подходов указывает на важность изучения проблем надежности, как экономической характеристики. Однако любой из существующих ныне подходов нельзя признать таким, в котором надежность не наталкивалась бы на возникающие противоречия, связанные с логическим обоснованием. Некоторые подходы можно признать устаревшими, так как современные взгляды на исследуемые проблемы делают используемые в них методы неактуальными. Это приводит к невозможности построения строгих математических моделей, что, в свою очередь, может лишь ограничить возможности анализа экономических процессов.

Степень научной разработанности проблемы. Научно-методологическую основу диссертационного исследования составили исследования как отечественных, так и зарубежных ученых. В контексте исследуемых нами проблем надежности экономической деятельности предприятий существенные результаты получены Ю.А.Львовым, О.Г. Туровцем, В.М. Гранатуровым, Г.Б. Клейнером, В.М. Полтеровичем, В.Р.Окороковым, С. Роузфилдом, Е.Г. Патрушевой, В.Н. Егоровым, В.И. Эдельманом. Математические основы моделирования заложены в работах С.А. Айвазяна, Р.Беллмана, Ю.К. Беляева, Б.В. Гнеденко, Л. Заде, А.Н. Ильченко, А.Д. Соловьева, В.Н. Тамашевича, А.Я. Хинчина, Е.М. Четыркина, Р. Шеннона, А.Н. Ширяева.

Существенные результаты, относящиеся к вопросам финансовой устойчивости (важнейшей составляющей управления надежностью предприятия), использованные автором диссертации в исследованиях получены в работах Н.А.Амосовой, Р.М. Качалова, И.Г Кукукиной, Д.В. Лелецкого, В.Т. Севрука, Ю.А. Соколова А.Д. Шеремета.

Отдельные вопросы надежности функциональных подсистем, поднимаемые в диссертационном исследовании, изучены такими учеными как Т.Н.Береза, Э.В. Гирусов, В.В. Глухов, В.Н Лопатин, А.Д. Саулин, Е.Ю.Хрусталев.

Однако системная экономическая теория надежности и целостная методология управления надежностью, по нашему мнению, ещё не созданы.

Цель и задачи диссертационного исследования. Цель диссертационного исследования заключается в разработке новых математических методов управления надежностью экономической деятельности производственных систем.

Для реализации данной цели необходимо решение ряда задач, имеющих научное значение:

· обосновать основные понятия и подходы к исследованию управления надежностью экономической системы;

· разработать логические принципы, повышающие надежность экономической деятельности предприятия;

· создать новые математические методы принятия решений, соответствующих различным принципам выбора тех или иных надежностных мероприятий;

· оценить потенциальные возможности и модельные риски классических математических моделей в рамках новых понятий надежности экономических систем и исследовать способы их развития;

· разработать методику применения теории полезности к анализу принятия решений в управлении надежностью;

· разработать методы имитационного моделирования управления надежностью, требующие наименьших финансовых затрат;

· применить новейшие математические результаты к решению задач математического моделирования;

· ввести в научный оборот новое понятие надежности, при толковании которого используются субъективные факторы.

Объекты и предмет диссертационного исследования. Объектами диссертационного исследования являются математические модели, используемые для применения в управлении надежностью. Предметом исследования является методология, методы и инструменты управления надежностью производственными системами.

Теоретической и методологической базой диссертационного исследования являются принципы системного анализа, теории вероятностей, математической статистики, теории организации производства, стратегического и финансового менеджмента, психологии управления.

Методической основой диссертационного исследования являются системный подход, методы экономико-математического моделирования, статистического анализа.

Информационной базой исследования являются научные результаты, опубликованные в научных журналах экономического и финансового направления.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в постановке и решении крупной научной проблемы- развитие теории и методологии управления надежностью производственных систем и разработке методов их реализации.

Основные результаты, содержащие научную новизну и раскрывающие сущность указанной проблемы, заключаются в следующем.

1.Определены основные принципы управления экономической надежностью производственных систем, отличные от классического понимания. Данные принципы основаны на том, что надежность экономической системы, являясь характеристикой процесса, измеряется в терминах системы оценки, принимаемой менеджером, а, следовательно, зависит от субъективных факторов. Это определяет необходимость исследования надежности на стадии принятия решений, что принципиально меняет восприятие возникающих проблем.

2. Сформулированы алгоритмы теории полезности, используемые для исследования процессов принятия решений по управлению надежностью. Предложен способ применения функционала Неймана-Моргенштерна для анализа принятия решений в рамках функциональных подсистем предприятия. Исследован механизм учета субъективных факторов в данной модели. Это позволило построить качественно новый математический аппарат принятия решений и применить его к управлению надежностью.

3. Разработаны модели, с помощью которых исследована возможность исправления логических ошибок в функционировании классических механизмов формирования спроса и предложения.

4. Разработаны математические модели, описывающие принятие решений и анализ проведения различных надежностных мероприятий в функциональных подсистемах предприятия. Построены следующие экономико-математические модели:

· модель оптимального распределения средств при совместной реализации нескольких надежностных мероприятий, учитывающая субъективные факторы, влияющие на принятие решений;

· модель сетевого планирования, использующая имитационный подход. В отличие от классического подхода, в данной модели исключены возможные ошибки, порождаемые некорректным использованием вероятностных принципов;

· модель планирования материального обеспечения производства, основанная на применении Марковского управляемого процесса;

· модель, динамического программирования (оптимизация проведения ремонтных работ), в которой принцип решения основывается на методе Дейкстры (в отличие от классических изложений);

· математическая модель управления качеством на текстильных предприятиях;

· модель расчета параметров систем контроля качества с бездефектным планом первого вхождения;

· модель выбора маркетинговой стратегии автомобильной компании, использующая анализ, подобный стресс-тестингу, основанному на исследование большого числа возможных сценариев;

· модель принятия маркетинговой стратегии развития текстильного предприятия, использующая учет субъективного восприятия рисков менеджерами, принимающими решения;

· модель возможного экологического страхования промышленных предприятий.

Разработана методика расчета параметров работы системы массового обслуживания при проектировании торгового предприятия.

5. Предложены новые теоретические результаты, позволяющие применять методы нечеткой логики при принятии решений по увеличению надежности производственных систем. Впервые исследована зависимость решения, принимаемого с помощью методов нечеткой логики, от вида функций принадлежности. Это позволяет менеджеру понимать сущность процесса производства аналитических выводов и более адекватно принимать окончательные решения.

6. Предложены новые методы постановки задач финансового проектирования и их решения. Исследована задача о гибких бюджетах и разработан оригинальный метод решения.

7. Поставлена и решена задача определения оптимальных параметров факторингового контракта. Данное решение является новым в практике проектирования факторинговых мероприятий и позволяет учитывать интересы всех сторон договора.

8. Поставлена и решена задача определения оптимальных параметров лизингового контракта. Впервые при расчете параметров учитывалась возможность флуктуации ставки дисконтирования. Для этого использовались принципы имитационного моделирования.

9. Поставлена и исследована задача оптимизации портфеля ценных бумаг в случае нестабильной доходности.

Использование построенных автором математических моделей на основе имитационных методов стало возможно лишь в последнее время. Это обусловлено развитием вычислительной техники с применением которой сокращаются затраты на проведение моделирования экономических процессов.

Практическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в возможности их широкого использования при управлении надежностью производственных систем. На практике апробированы математические модели управления качеством. Теоретические достижения используются в учебных процессах по программам высшего профессионального образования. Разработанные методы используются в работе судебных экспертов УВД Ивановской области.

Достоверность и обоснованность научных положений, основных выводов и положений диссертационного исследования подтверждается обобщением зарубежного и отечественного опыта управления надежностью производственных систем, использованием современных методов научного анализа, а также апробацией в научных дискуссиях.

Апробация результатов работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на международных научно-практических конференциях по экономическим и техническим проблемам в Иванове, Санкт-Петербурге, Пензе, Ярославле и других городах.

Публикации результатов исследования. Основные положения диссертационного исследования опубликованы в 32 печатных работах общим объемом 54,3 п.л. (на долю автора 33,4 п.л.). В том числе по материалам диссертации выпущены 2 монографии объемом 42 п.л..

Объем и структура диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, шести глав основного текста, заключения и списка использованных литературных источников и приложений. Основной текст работы изложен на 380 страницах, содержит 75 рисунков и 33 таблицы.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении изложено обоснование актуальности темы диссертационного исследования, сформулированы её цели, задачи, научная новизна и практическая ценность.

В первой главе «Определения и понятия экономической теории надежности производственных систем» анализируются научные подходы к понятию «надежность», описываются основные принципы математической теории надежности, используемой в технических системах, исследуется подход к проблеме надежности производственных объектов, основанный на позициях системного анализа. Проведенный анализ позволяет указать на то, что во многих подходах надежность слабо связана с субъективными факторами, существенно влияющими на принятие решений. Сделан вывод, что надежность удобнее рассматривать в более широком смысле, раздвигающем рамки упомянутых трактовок данного понятия.

Поэтому необходимо определить причины нарушения стабильности в деятельности предприятия. Спектр таких нарушений велик, и возникает потребность разделить их по функциональному признаку. Меры, направленные на повышение стабильности будут различаться по функциональному признаку. Это значит, что логичным будет определять надежность управления производственной системой, используя надежность её функциональных подсистем.

Под функциональной подсистемой мы будем понимать структурированную совокупность производственных действий и принципов, направленных на обеспечение выполнения строго определенного круга задач одного характера. Выделяются такие подсистемы, как: организационная, техническая, технологическая, маркетинговая, коммуникационная, транспортная, финансовая, юридическая, энергетическая, информационная, экологическая, социальная, подсистема целей, подсистема планирования и подсистема управления.

В каждой конкретной ситуации в рамках той или иной функциональной подсистемы перед менеджером встаёт задача определить приоритеты в реализации тех или иных мероприятий, увеличивающих надежность производственной системы. Такой выбор будет согласовываться с текущим положением дел и тактической целью предприятия. Оптимальное установление приоритетов, а следовательно, и распределение финансовых, интеллектуальных, людских ресурсов и ресурса времени будет означать повышение надежности функционирования предприятия.

Приведенный анализ причин появления нестабильности в работе производственных подсистем, основанный на принципах их функционального строения, позволяет наметить пути повышения надежности этих систем. К ним можно отнести: обеспечение технической надежности оборудования, в котором наиболее часто возникают отказы; создание подсистем организации и управления производством, соответствующих не только рассматриваемому статическому состоянию системы, но и учитывающих перспективы её развития; совершенствование планирования работы системы, позволяющего, в частности, учитывать заранее прогнозируемые изменения в её работе; создание коммуникационной системы, основанной на надежных партнерских отношениях с поставщиками сырья и полуфабрикатов, а также с потребителями готовой продукции; жесткое соблюдение требований экологической чистоты производства; широкое развитие социальной подсистемы; создание современных, технически оснащенных информационных служб; создание производственных резервов; выработку мероприятий, направленных на стабилизацию финансовой устойчивости предприятия.

Реализация мероприятий, вытекающих из перечисленных выше направлений повышения надежности, приводит к созданию системы, которая характеризуется высокой надежностью функционирования при отсутствии воздействующих на неё внешних и внутренних случайных факторов. Однако подобные возмущения неизбежно появятся в процессе работы системы. Для ликвидации связанной с ними производственной нестабильности создаются резервы производственных ресурсов. В данной ситуации возникают два пути повышения надежности работы производственных систем: обеспечение минимально необходимого устойчивого функционирования их подсистем (не рассчитанного на появление стохастических воздействий) и резервирование производственных ресурсов. В действительности отказ от анализа случайных возмущений может свести применение перечисленных мер к бесполезному увеличению издержек. При этом необходимо иметь в виду, что факт выполнения предприятием большинства плановых показателей не является подтверждением надежности системы. Позитивный исход можно объяснить благоприятным, но маловероятным стечением обстоятельств. Ожидать, что подобное развитие ситуации сохранится в будущем, не представляется возможным. В соответствии с этим можно предположить, что понятие надежности необходимо рассматривать в стохастическом смысле, а характеризовать объекты как надежные можно только на основании данных многократного их использования. Но производственные и финансовые процессы невозможно оценить на основании результатов повторяемых реализаций. Следовательно, подход к определению надежности должен свестись к моделированию реализаций и их анализу.

Заметим, что рассмотрение термина «надежность» со статистических позиций основывается на том очевидном факте, что любая производственная система не является замкнутой, и в каждый момент времени на неё оказывают влияние множество внешних (экзогенных) факторов. Продолжительность их влияния, характер, моменты начала и окончания, интенсивность являются зачастую труднопрогнозируемыми параметрами. В связи с этим предполагать, что производственная система будет откликаться на различные воздействия в штатном, плановом режиме не представляется возможным. Не следует предполагать, что можно адекватно описать работу системы детерминированной моделью, в которой отсутствует возможность случайных отклонений. Необходимо учитывать то, что с течением времени всякая производственная система пытается перераспределить различные ресурсы для достижения поставленной задачи. Такое перераспределение обусловлено появлением управленческих решений, направленных на стабилизацию процесса. Сами решения, возможно принимаемые на локальном уровне, могут оказаться рассогласованными. Поэтому возможен негативный эффект. Кроме того, любое перераспределение приводит к дополнительным затратам, что сказывается на получении прибыли и функционировании системы в будущем. В связи с этим мы считаем, что наиболее адекватным является статистический подход к определению надежности.

Далее предлагается рассматривать аналитический прогноз показателя деятельности не как некоторую константу (детерминированную оценку), а как некоторую случайную величину. Тогда удобно описывать закономерности аналитическими формулами - плотностями распределения. С формальной точки зрения применение надежностных мероприятий можно считать преобразованием совокупности показателей производственной деятельности, при котором распределения этих показателей некоторым образом изменяются. Характерными особенностями такого преобразования можно считать следующие:

Величина значения дисперсии случайной величины должна уменьшаться. Высокая дисперсия характеризует высокую степень неопределенности в прогнозе показателя. Надежностные мероприятия направлены именно на то, чтобы избежать возникновения неблагоприятных исходов, значительно уклоняющихся от заранее планируемых.

Если мероприятия изменяют характер функционирования системы, то можно ожидать, что после их проведения распределение показателя будет принадлежать другому семейству распределений.

Стабильность в функционировании предприятия в такой ситуации будет определяться не только способностью производственных подразделений выполнять плановые задания в срок и в соответствии с предъявляемыми требованиями, но и способностью соответствующих служб реагировать на изменение конъюнктуры рынка, способностью гибко использовать лимитированные и дорогостоящие ресурсы, способностью управлять качеством выпускаемой продукции.

Надежной будем считать такую систему, которая подготовлена к быстрой адаптации при случайном изменении внешних и внутренних параметров. Одной из важнейших характеристик надежности системы можно считать её способность адаптироваться к случайным изменениям внешней среды. Эта способность реализуется за счет подготовленных заранее мероприятий, запасенных ресурсов, разработанных планов и т.д.. В дальнейшем мероприятия, направленные на уменьшение вероятности понести незапланированные издержки будем называть надежностными.

Актуальной проблемой является построение алгоритма, позволяющего согласовать различные надежностные мероприятия и распределять средств на их одновременное проведение.

Наиболее сложной задачей можно считать определение уровня рисков. Даже в случае изучения надежности каждой отдельной подсистемы мер возникают проблемы оценивания рисков.

Таким образом, в главе анализируются методы решения задач управления надежностью производственных систем. Указывается на существование логических противоречий, связанных с восприятием менеджерами системных положений в сфере согласования интересов, создания экспертных процедур, выдвижения целей в оптимизационных задачах.

Во второй главе «Риски. Классификация. Учет. Модели принятия решений. Влияние рисков на принятие решений» проведен критический обзор известных классификаций рисков, описываются различные способы учета и измерения рисков. Каждый способ учета и измерения риска в конкретной ситуации может представлять математическую модель процесса учета неопределенности.

При реализации способа, основанного на количественных вероятностных методах, предполагается построение вероятностного пространства, определение случайной величины, значения которой являются, например, величинами потерь. Различные характеристики этой случайной величины и значения функционалов, в аргументы которых данная величина входит, принято воспринимать как степень риска. Рассматриваются наиболее популярные показатели: среднее случайной величины, значение среднеквадратичного отклонения, отношение возможных максимальных или средних потерь к объему собственных финансовых ресурсов, "инвестиции с учетом риска" (Value At Risk, VAR) и "прибыль с учетом риска" (Earnings At Risk EAR). Производственные компании используют и неколичественные методы измерения риска. К ним относятся метод стресс-тестинга, метод построения карт риска. В качестве методов управления рисками предлагаются такие, как: метод диверсификации, метод хеджирования, метод страхования, качественные методы управления риском (предупреждение риска, избежание риска и его локализация и компенсация). Построены модели принятия управленческих решений, использующие описанные выше методы оценки рисков. Во всех схемах присутствуют общие черты. Во-первых, ЛПР (Лицо Принимающее Решение) из множества возможных сценариев под воздействием аналитической информации производит отбор оптимального (в понимании ЛПР). Анализируя большое число факторов риска, показателей, ЛПР вынужден упорядочить сценарии по некоторому принципу. Возможно, этот принцип имеет некоторый аналитический показатель. На этом основано большинство экспертных методов. По результатам экспертного опроса строится некоторый обобщенный показатель, являющийся линейной функцией оценок экспертов с коэффициентами-весами, определяющими значимость оценки. Принцип упорядочивания сценариев (выбор оптимального) может не представлять собой аналитическую функцию. Он может являться "описательным правилом", то есть такой процедурой, описать которую аналитически не представляется возможным. Возможно, что ЛПР и не задумывается над механизмом выбора оптимального сценария и действует "по наитию", доверяясь некоторому иррациональному началу. Если результаты такого выбора успешны, то говорят о наличии опыта у ЛПР.

Способность человека обобщать опыт предыдущих событий и на основе такого обобщения делать выводы является результатом ассоциативного восприятия. Известны математические модели, основанные на теории нейронных сетей, описывающие процесс принятия решения в этом случае. Это означает, что можно получить, весьма приближенную, модель принятия решений. Во всех схемах факторы риска и информация о состоянии объекта и внешней среды играют роль существенных ограничений.

Основной стратегической целью деятельности многих крупных компаний, применяющих специальные методики учета рисков и практикующих применение надежностных мероприятий для уменьшения риска, является получение стабильной (а не большей) прибыли. Тем не менее, вопрос об эффективности проведения тех или иных надежностных мероприятий остается открытым.

В диссертационном исследовании анализируется проблема влияния стремления к полезности на принятие управленческих решений. В классических изложениях основополагающими принципами управленческой мотивации являются механизмы Вальраса и Маршалла. Выявляются возможные нарушения этих механизмов в различных сферах экономической деятельности. При этом экономическая деятельность разделяется на пять подгрупп:

А - рынки с свободной конкуренцией для основных групп товаров (считаем, что в РФ такой рынок отсутствует); Б - неэффективные рынки в силу неполной максимизации прибыли и полезности; В - рынки, на которых существует сговор; Г - государственно-административные бюрократические системы, обязательные виды деятельности, когда людей заставляют в силу традиций или по принуждению делать то, что они не стали бы делать по своему желанию; К - криминальные рынки. Указывается, на то, что механизмы достижения равновесной цены Вальраса и Маршалла неэффективны во всех группах. Анализируется, какие условия налагаются для достижения наибольшей полезности в каждой из групп. Делается вывод, что в настоящее время экономическая деятельность в РФ не есть средство увеличения полезности

Основной вывод состоит в том, что необходимо учитывать принадлежность товарного рынка, к одному из типов, описанных выше. С одной стороны, принадлежность к тому или иному типу рынка будет определять адекватность математических моделей, которые обычно ориентируются на поведение потребителей с совершенного рынка. С другой, тип рынка накладывает ограничения на варианты действий, которые руководитель выбирает при принятии решения. Множества альтернативных вариантов различны для каждого типа рынков, хотя и имеют непустое пересечение.

Актуальным вопросом является определение зависимости мотивации принятия решений от типа личности, их принимающей. Мотивация каждого ЛПР, согласовываясь с объективными ограничениями внешней среды, порождает внутреннюю цель деятельности. Заметим, что это не цель деятельности предприятия, а лишь цель, которую ставит себе менеджер при реализации своих функций.

Набор ряда ограничений определяет тактическую цель предприятия, достижение которой при реализации мероприятия будет считаться успехом. Будем называть её декларируемой целью предприятия. Решение о выборе сценария реализации этой цели происходит под воздействием отношения ЛПР к вышеперечисленным факторам (как ЛПР относится к их достоверности и расстановке приоритетов). Несомненно, выбор происходит при согласовании декларируемой тактической цели предприятия с внутренними целями ЛПР. В соответствии с идеями, выдвигаемыми в работах А.Адлера, Г.Б Клейнера выделяются две основные группы целей и, соответственно, два типа личности агентов, для которых эти цели являются доминирующими.

Первый тип близок к хорошо известному в классической теории homo economicus (HЕ), второй тип можно было бы назвать homo institutius (HI)- «человек институциональный». При этом принадлежность к тому или иному типу является устойчивой чертой личности данного субъекта и может измениться только в результате помещения субъекта в необычные, экстремальные условия.

Анализируется тот факт, что если рассматривать модельные аспекты выбора ЛПР как решения оптимизационной задачи на максимум, то для представителей homo economicus достижение материальной выгоды относится к критериальной части задачи, а институциональные характеристики ситуации - к налагаемым на перерменные величины условиям, в то время как для homo institutius наоборот.

Указывалось, что поведение HЕ можно описать моделью, в которой решается оптимизационная задача:

Материальная выгода =F(P(X)) max, G=G(X)D,

где Х - совокупность значений параметров экономической системы, относительно которых необходимо принять решение; P=P(X)- либо функция, определяющая прибыль предприятия, либо функция, определяющая стабильность получения прибыли, либо композиция показателей прибыли и стабильности. Это определяется тем, каким образом организована система поощрения ЛПР, являющегося HЕ, что, в свою очередь, определяет вид функции F. Функция G - функция определяемая восприятием и интерпретацией информации об ограничениях и возникающих рисках; D - область допустимых значений функции G(X) в восприятии агента. Можно ожидать, что для многих HЕ функция G будет ослаблять ограничения, которые устанавливаются, например, в оптимизационных задачах, решаемых в концепции рационального выбора.

Для представителей HI -класса задача может быть описана так

Выгода=F(S(X)) max, L=L(X) D.

В этом случае значения функции S=S(X) определяются достижением или не достижением декларированной цели предприятия; функция F-определяется некоторым соответствием между достижением декларированной цели предприятия и сменой (укреплением) символических ресурсов -выгоды для HI. Функция L в этом случае достаточно жестко определяет ограничения, и, возможно, L будет усиливать ограничения, которые устанавливаются в оптимизационных задачах, решаемых в концепции рационального выбора, дополняя их условиями социально-нравственного характера.

Термин "выгода" должен пониматься нами достаточно условно. "Выгода" HI не наделена материальным выражением.

Далее рассматривается отношение ЛПР к риску как к некоторому аспекту, определяющему применение мероприятий, направленных на повышение надежности производственных систем. Разные люди (и HE, и HI) относятся к риску по-разному. Для того, чтобы понять особенности принятия разными людьми тех или иных решений применяют принципы теории полезности. В диссертации сформулированы основные положения этой теории в контексте исследований автора.

Основополагающим объектом теории полезности является функция полезности

u=u(x),

определяющая полезность денежной суммы размера x для ЛПР. Ясно, что такая функция u(x) должна быть монотонно неубывающей, определенной на множестве R+=[0; ).

При проведении априорного анализа прибыль, которая может реализоваться в результате производственной деятельности, рассматривается нами как вероятностное распределение

F=F(x).

Полезность мероприятия для ЛПР будет оцениваться с помощью безусловной полезности лотереи (функции Неймана-Моргенштерна):

,

где u=u(x) -

функция полезности, присущая отношению к риску самого ЛПР. Сравнение двух вариантов действия (F(x) - отсутствие мероприятий по резервированию подсистемы и Fрез(x) - вариант развития ситуации в результате резервирования) сводится к сравнению значений двух функционалов Неймана-Моргенштерна.

Если обозначить через хбэ значение денежной суммы, которая для ЛПР равноценна U(F), то такое значение будет определять аналог M после учета отношения ЛПР к возможной неопределенности (заметим, не неопределенность, а только отношение к ней).

Таким образом, мы определяем способ измерения степени неприятия риска менеджером как разность

.

Выводом является то, что анализ принятия решения о резервировании в той или иной функциональной подсистеме необходимо производить, имея ввиду, что отношение к возникающим в каждой подсистеме рискам определяет нелинейное восприятие количественных показателей эффективности. Такое восприятие моделируется с помощью функций полезности и функций Неймана-Моргенштерна. Рассматривается, какие факторы производства, экономические параметры и иные аспекты могут оказать влияние на характер поведения функции полезности в указанной окрестности. Очевидно, определение того, в какой мере субъективные аспекты искажают рациональное восприятие экономической ситуации (именно такое восприятие предлагается рассматривать в ЛЮБОЙ ныне существующих экономических теориях) является сложной задачей, формализация которой позволит анализировать принятие того или иного решения. Наиболее важными можно считать:

1. Цели ЛПР, его принадлежность к некоторой категории в HE-HI типологии, его квалификация.

2. Цели (декларируемая цель) и характер производства.

3. Обратимость процессов.

4. Новизна мероприятий.

5. Срок действия мероприятия (оборачиваемость средств).

6. Необходимость в привлечении кредитов (следовательно, и произведение отложенных платежей).

7. Отношение менеджеров к структуре капитала фирмы.

8. Количество агентов, участвующих в мероприятиях.

9. Наличие внешних факторов, способных оказать существенное влияние на результаты резервирования.

10. Возможность проведения анализа, адекватного ситуации.

11. Степень давления Верховного управления (Совета акционеров, владельцев предприятия) и возможность ЛПР противодействовать этому давлению.

Для решения проблемы выбора в контексте предлагаемой теории, необходимо произвести следующее.

1. Исходя из преследуемых целей, менеджер определяет тот показатель, который необходимо подвергнуть сравнению для управления надежностью функциональных подсистем (без ограничения общности предполагаем этот показатель величиной прибыли). Необходимо помнить, что изначально возможная прибыль рассматривается как случайная величина .

2. Необходимо определить в подсистемах N возможных вариантов проведения мероприятий, направленных на повышение надежности функционирования производственной системы, описав распределение возможной прибыли в каждом случае:

Fi=Fi(x) (i=1,2,…,N).

Построение таких функций можно производить путем проведения технико-экономического анализа, учитывающего широкий спектр возможных флуктуаций параметров, оказывающих влияние на конечный показатель. Либо, на основании подобной информации, вид функции Fi(x) можно определить статистическими методами или используя приемы имитационного моделирования.

3. Указать отношение менеджера к риску в каждом случае, задав соответствующие функции полезности:

ui=ui(x), i=1,2,…,N.

4. Определить значение функционала Неймана-Моргенштерна

или значения безусловных эквивалентов стоимостей хбэ и на основании этого делать выводы.

В приложении диссертации рассмотрена задача оптимального распределения средств при совместной реализации нескольких надежностных мероприятий с применением функции полезности и функционала Неймана-Моргенштерна.

В вопросах оптимизации функционирования предприятия принято считать, что менеджеры признают главной целью максимизацию прибыли предприятия. Однако проверка их поведения обнаруживает, что эта цель не является у них доминирующей. Стремление менеджмента обеспечить себе высокое качество жизни не является тайной для многих людей, ничего не выигрывающих от этого стремления, и они, негодуя по этому поводу, тормозят развитие предприятия. Это торможение проявляется в отсутствии ориентации на ту конфликтную ситуацию, которая возникает при постановке задачи максимизации прибыли менеджером, для которого целевой функцией является совершенно не та величина, которая объявляется в задаче. Как отмечалось, использование функции полезности сглаживает риск, возникающий в этой ситуации несоответствия целей менеджера и предприятия.

В последнее время широкое распространение получило применение методов нечеткой логики для анализа принятия решений по увеличению надежности подсистем. В диссертационном исследовании описываются основные принципы математических процедур логических выводов. Анализу подвергнуты подходы, предлагающие использовать методы нечеткой логики без предварительного анализа аналитического аппарата, используемого при формировании выводов. Произведен сравнительный анализ нечётких систем, являющихся моделями одинакового для всех систем процесса и отличающихся только нечёткими функциями. Указывается на существование зависимости выводов, которые производит экспертная система от применяемого в модели инструмента, выбор которого в существующей экономической практике использования подобных систем производится произвольно.

Полученные результаты позволяют утверждать: применение достаточно корректных математических методов пользователями, не понимающими математическую сущность заложенных математических моделей и объектов в общем случае должно приводить к получению неадекватных прогнозов. Это приведет к отказу от использования математических, логических методов и кризису управления. Выходом в данной ситуации является необходимость участия в процедурах принятия решений специалистов с необходимым образованием и опытом интерпретации условий в терминах фази-алгоритма.

Для анализа надежности различного рода хозяйственных, финансовых, маркетинговых и др. мероприятий необходим аналитический аппарат, целью которого является получение оценок экономических показателей с учетом возможных рисков.

Многие экономико-математические методы в ситуации неполной информации становятся непригодными. Либо математические ограничения моделей не дают возможность учитывать многовариантность исходов, либо аналитический аппарат не позволяет учесть субъективизм, неизменно сопутствующий принятию менеджером управленческих решений. Истоками субъективного отношения к проблеме принятия «правильного» решения на основании некоторого анализа является недоверие к строгим, детерминированным выводам математических моделей, неспособных учесть весь спектр возможных изменений экономического состояния реального объекта.

Выходом из этой ситуации предполагается использование предложенных методов. В некоторой мере проблема учета риска как характеристики отношения ЛПР к неопределенностям решена и в методе, использующем теорию полезности, и в методе, использующем нечеткую логику. Применение деления производственной системы на функциональные подсистемы в этом случае даёт возможность более детального анализа отношения менеджеров к неопределенностям. Характер этих неопределенностей и аспекты отношения, определяются функциональными особенностями подсистемы и квалификацией менеджера.

Третья глава «Оптимизация резервов в организационной подсистеме предприятия» посвящена анализу мероприятий, повышающих надежность организационной подсистемы предприятия. Производится определение целей и принципов целеполагания в экономической теории надежности. Отмечается, что производственный процесс имеет большое число лиц, являющихся выгодоприобретателями при функционировании предприятия. Каждый субъект имеет свои собственные цели, которые он пытается реализовать.

Для анализа деятельности всего предприятия необходимо определить критерий оптимальности - функцию цели, достижению которой должно быть подчинено существование объекта. Очевидно, что таковой будет цель увеличения выгод собственников предприятия. Именно эта группа лиц будет определять стратегическое планирование деятельности предприятия и характер решения возникающих текущих задач. Остальные цели будут целями подчиненных групп лиц, влияющими на организацию производства косвенно. Задачей менеджмента будет достижение собственных выгод путем оптимизации функции цели собственников.

Анализируются цели и влияние на процесс таких категорий, как наемные рабочие, покупатели, государственные институты. Приходим к выводу, что производственная система действительно искусственная структура. В то же время она является объективным единством закономерно упорядоченных, связанных и взаимодействующих друг с другом личностных и вещественных частей, элементов и их отношений, объединенных для достижения не общих целей, а цели максимизации выгоды собственника. В такой трактовке всякая производственная система рассматривается в диссертации как инструмент (в техническом значении), позволяющий достигать цели различных групп собственников.

Для лиц, владеющих правом собственности на предприятие, невозможность достижения цели приводит к смене инструмента. Это осуществляется при реализации одной из возможностей - продажи контрольного пакета акций, продажи предприятия, его ликвидации и приобретении более удобного инструмента путем покупки контрольного пакета акций, покупки предприятия, создании нового производства. Отсутствие условий для подобных мероприятий (нехватка средств, обязательства, выполнение которых затруднено) влечет к реструктуризации инструмента (переориентации производства, смене технологий, изменению товарного ассортимента, изменению маркетинговой и ценовой политики, уменьшению затрат и т.д.). Все это связано с изменением правил обращения с инструментом, то есть с изменением организации производства.

В дальнейшем анализе производится отказ от рассмотрения целей действия и рассматриваются цели субъектов, которые эти действия производят. Исследование целей без характера источников их полагания, а, значит, без анализа потенциальных возможностей их достижения и вариации, является нарушением системного подхода. Поэтому будем приписывать цели субъектам, исследуя мотивацию принятия этих целей, возможности их достижения и поддержания.

Основным выводом можно считать следующее. При проведении планирования деятельности предприятия можно оптимизировать систему организации производства, так что она будет преследовать цели, не совпадающие с целями действия. Существенное расхождение в целеполагании приведет к конфликту интересов, снижающему эффективность использования предприятия.

Одной из причин недостаточного качества продукции и надежности производственной деятельности является нечеткое декларирование правил, определяющих организационный и технологический порядок производства. Регламентирование всех производственных процедур, установление ответственности за их ненадлежащее выполнение является одной из основных задач организации производства. Важной проблемой является согласование действий представителей различных функциональных подсистем на стадии проектирования бизнес-процессов.

В диссертационном исследовании анализируется математический аппарат, применяемый в сетевом планировании. Цель анализа - указать некорректность применения известного из классических источников аппарата сетевого планирования. В работе построен контрпример, указывающий на возможность получения существенной ошибки при использовании классического метода. Причинами ошибки является следующее:

1. Выводы, используемые в классической модели, используют результаты предельной теоремы теории вероятностей, условия которой в ряде практических случаев не выполняются. Статистическая гипотеза о принадлежности выборки, полученной имитационным методом к семейству нормального распределения, отвергается.

2. В классическом случае решается задача о сумме независимых случайных величин, являющихся временами выполнения работ, расположенных на критическом пути. Однако в действительности, при вариации времени выполнения работ, критический путь может оказаться нефиксированным маршрутом. Поэтому в этом случае необходимо решать вероятностную задачу о распределении максимума сумм случайных величин.

Предлагается алгоритм решения, использующий имитационное моделирование. Достоинством этого метода можно считать простоту его реализации и отсутствие необходимого в подобных случаях специализированного программного обеспечения. Далее в главе описываются логические принципы планирования материального обеспечения производства. Особое внимание уделяется определению размеров запасов материалов. Для эффективного управления запасами используют два способа регулирования. Это управление объемом заказа и моментом его исполнения. В производстве, подвергающемся существенному влиянию случайных факторов, возникает ситуация, в которой потребление-спрос на материалы является случайным. Далее построен собственный метод решения такой задачи, основанной на реализации управляемой Марковской цепи. Математически данная проблема сводится к задаче целочисленного программирования. Целевая функция имеет вид

min, P(sk=0), k=1,2,…,T1, МsT +yT>s.

Здесь: t - спрос на материалы в t-ый (t=0, 1, 2, … T) дискрет времени,

P(t=k)=qt, k=1,2,..

N, где N - максимально возможный спрос, который ограничивается вместимостью склада; yt - количество единиц материала, которое подвозится на склад в момент времени t, причем на y0 и yT - объемы материала в начальный и конечный момент, наложены численные ограничения;

s1=y01,-

остаток материала в момент времени

t=; s2=s1+y12,-

остаток материала в момент времени t=2, …;

sk=sk1+yk1k,-

остаток материала в момент времени t=k; - положительное достаточно малое наперед заданное число, определяет то, что вероятность нарушения производственного ритма ограничена малым числом .

Пусть состояние системы в момент t отождествляется с количеством единиц материала - значением st. Состояние с номером 1 - это состояние, которое определяет срыв работы, поэтому для того, чтобы сделать попадание в это состояние неблагоприятным, определим p11(k)=1. Это означает, что выход из данного состояния невозможен. Вероятности перехода из момента t в момент t+1 сведены в стохастические матрицы Рk. Процесс пополнения запаса yt единицами материала в момент t определим матрицей Ut. Таким образом, распределение значений st, определяемое как вектор t, k-ая компонента которого является вероятностью того, что в момент t (до пополнения запаса) число единиц материала равно k1 и определяется как:

1=0P1, 2=0P1U1P2, 3=0P1U1P2U3P3, ….., T=0P1U1P2…UTPT.

Таким образом получим задачу

min, P(sk=0)= k, 1 , где 1=(1,0,0…,0), k, +yT>s.

Приведен пример решения модельной задачи, использующей метод направленного перебора с использованием дерева «возможных вариантов».

Следующая задача является классической задачей оптимизации процесса без последействия. Новым является решение, использующее методом теории графов. Мы предлагаем решать данную задачу с помощью нового для данного класса задач алгоритма, основанного на использовании метода Дейкстры нахождения минимального пути в ориентированном графе.

Анализируется возможность модельных ошибок в планировании организации технологических потоков. Всякое предприятие представляется как некоторая динамическая система. Эта система содержит огромное число элементов, поведение каждого из которых предсказать невозможно ввиду огромного числа взаимодействий. Учёт влияния каждого взаимодействия на показатели совокупностей элементов - отдельная задача, которую пытаются решить различными математическими методами. Для определения адекватного поведения системы необходимо знание решений всевозможных таких задач, которые, в свою очередь, сами могут основываться на методах, позволяющих указывать лишь приближенный ответ. Таким образом точность определения экономических показателей требует больших затрат времени и интеллектуальных ресурсов. В предлагаемом случае его можно сформулировать так: увеличение точности определения поведения системы, необходимое для уменьшения производственных затрат, влечет увеличение затрат. Поэтому построение любой экономико-математической модели производственной системы приводит к появлению ещё одного риска - риска применить для анализа недостаточную, "дешевую" модель и получить неадекватные решения, приводящие впоследствии к деструкции системы. С другой стороны, можно провести исследование, требующее существенных затрат, получить решение, которое, в силу указанных выше причин, не будет определять "точного" поведения системы. Такой риск будем называть модельным.

Рассматривается пример модельной ошибки, производимой при построении модели оптимизации резервов механообрабатывающих производств. В примере в качестве переменных функции цели f выбраны средние. Однако при детальном вероятностном анализе дисперсии функции f, аргументами которой являются случайные величины, могут существенно различаться. Это означает, что точность детерминированного подхода недостаточна. Рассмотрены различные распределения исходных случайных величин с одними и теми же средними и получены результаты, указывающие на существенную зависимость выводов от вида исходных распределений. Для уменьшения модельного риска предлагается следующий план исследования: сбор статистических данных для построения интересующей статистики на конкретном производстве; проверка гипотезы об однородности этих данных во времени; проверки гипотез о виде распределения и значений моментов исследуемой выборки; анализ наиболее предпочтительных распределений. В работе приводятся наиболее частые в практике (удобные для моделирования и допускающие доказательное объяснение) плотности распределения времени запаздывания и интенсивности окончания запаздывания.

Приведены две частные модели, посвященные организации контроля качества на предприятиях. Первая из них описывает структуру управления качеством на текстильных предприятиях. Данная задача решалась в ходе внедрения автоматической системы контроля и предлагалась в качестве концепции функционирования программной оболочки. Описаны три решенные в рамках диссертационной работы проблемы: проблема объёма выборки, проблема построения поверхности отклика, проблема проверки адекватности. Для решения первой задачи предлагается метод, названный и разработанный в диссертационном исследовании методом "каскада", решение второй проблемы классическое, но предлагается анализ возможных ошибок при её решении. В отличие от методов проверки адекватности, которыми пользуются в теории планирования и организации эксперимента, в рассматриваемом случае затруднительно применять параметрические методы для проверки адекватности модели. В работе предлагается использовать непараметрические критерии.