Метод удельной цены основан на формировании цен по одному из главных параметров качества товара. Удельная цена получается как частное от деления цены на основной параметр качества товара.

Рыночная экономика предъявляет к новым товарам более жесткие требования: рост цен на новые товары должен отставать от улучшения качества. Для этого цену уменьшают с помощью коэффициента торможения.

Во избежание грубых ошибок метод удельной цены используется лишь для ориентировочных оценок. Его недостаток в том, что цена определяется на основе только одного параметра, а воздействие на цену других параметров не учитывается.

Ценовой метод баллов заключается в использовании экспертных оценок значимости параметров товаров. При применении данного метода для определения конкретных цен действует следующий алгоритм:

Отбор основных параметров. Начисление баллов по каждому параметру. Суммирование баллов по базовому и искомому товару. Расчет цен на товары по соотношению суммарных баллов.

Цена на искомый (новый) товар (Ц н) ценовым методом баллов рассчитывается по формуле

где Ц б - цена базового товара;

Б нi - балльная оценка i-го параметра нового товара;

Б бi - балльная оценка i-го параметра базового товара (эталона).

Ценовой метод регрессии состоит в определении эмпирических формул (регрессионных уравнений) зависимости цен от величин нескольких основных параметров качества в рамках параметрического ряда товаров. При этом цена выступает как функция от параметров

Ц = f (х 1 , х 2 , х 3 ,..., х n),

где х 1 , х 2 , х 3 ,..., х n - основные параметры качества товаров.

Этот метод позволяет моделировать изменение цен в зависимости от совокупности их параметров, строго определять аналитическую форму связи, а также использовать уравнения регрессии для определения цен товаров, входящих в данный параметрический ряд.

В результате формируется взаимосвязанная система цен на товары.

Методы стимулирования сбыта продукции имеют главной целью ускорение реализации продукции и получение тем самым большего размера прибыли.

С учетом современной практики в рамках методов стимулирования сбыта принято выделять следующие:

Методы максимизации продаж с учетом эластичности спроса. При эластичном спросе в качестве рычага стимулирования сбыта используется снижение цены, при неэластичном спросе - повышение.

Эластичный спрос характерен для конкурентного рынка и для таких категорий продукции, как продукты питания не первой необходимости, товары длительного пользования, подверженные быстрому моральному старению, рост цен на которые может вызвать значительное снижение спроса из-за наличия возможности выбора. Отечественная практика дает тому яркие примеры: по мере роста цен на дорогостоящие колбасные изделия, сыр, фрукты население резко сокращает их потребление и начинает интенсивнее покупать простые молочные продукты и хлеб, цены на которые в ряде областей регулируются государством.

Вместе с тем эластичный спрос может наблюдаться, когда при относительно незначительном снижении цены спрос возрастает в заметно большей степени. Это касается хорошо сохраняющихся продуктов питания первой необходимости (сахар, соль, крупы), товаров длительного пользования, не подверженных моральному старению (ювелирные изделия, недвижимость).

Неэластичный спрос наблюдается, если рост цен на данный товар не вызывает существенного сокращения объема покупок. Это все слабо или вообще незаменяемые товары: соль, сахар, алкоголь, табачные изделия и т. д.

Методы психологического ценообразования. В условиях современного рынка очень популярны методы стимулирования сбыта, которые получили название «методы психологического ценообразования». Методы данной группы базируются на активном использовании особенностей психологии покупателей, поэтому наиболее широко применяются при продаже потребительской продукции и обстоятельно рассматриваются в системе маркетинга.

Примером служит метод расчленения цен. Его суть заключается в том, что продавец объявляет на данный товар не один, а несколько ценовых показателей.

Первоначально продавец объявляет тот ценовой показатель, который покупателю наиболее понятен и интересен. Например, при продаже мебельных гарнитуров на ценнике стоит цена за сам гарнитур. Затем, когда покупатель принимает решение заключить договор о покупке, продавец объявляет ему дополнительные показатели: расценки за транспортировку, сборку и др. Чем длиннее ряд ценовых показателей, тем труднее покупателю провести сопоставление. Если у покупателя есть возможность вести переговоры о снижении цены, продавец часто снижает один из показателей за счет повышения другого, еще не объявленного показателя.

Этот метод чаще всего используют при продаже относительно сложных товаров, реализация которых обычно сопровождается дополнительными услугами.

Другой яркий пример психологического ценообразования - метод ценовых подарков . При этом различают подарки действительные и мнимые.

Действительные подарки являются, по сути, скидками с цены и используются в случае угрозы прекращения сбыта товара в силу его морального старения. Выбор прямой скидки с цены, или действительного подарка, диктуется особенностями психологии покупателей.

Однако чаще прибегают к мнимым подаркам. В этих случаях при продаже основного относительно более дорогого изделия продавец предлагает в качестве подарка более дешевое изделие. Стоимость последнего включается в стоимость основного изделия. Этот прием широко практикуется при продаже товаров, продолжающих пользоваться спросом, в целях оживления спроса. В качестве подарка предлагаются, например, кассеты при продаже видео- и радиотехники и пленки при продаже фотоаппаратуры.

Метод ценовых подарков применяется при следующих условиях:

· В качестве подарка должны предлагаться изделия (услуги), пользующиеся спросом. Принцип нагрузок, как отмечалось выше, в условиях рынка не работает.

· Подарок должен быть ориентирован не только на потребителя, но и на покупателя, и на лицо, стимулирующее покупку. В роли лиц, стимулирующих покупку, чаще всего выступают дети. Широкий ассортимент товаров снабжают красочными вкладышами, игрушками. Под давлением детей родители покупают этот товар. Детей же интересует не сам товар, а сопровождающие его элементы, т. е. дети выступают в этом случае не потребителями и не покупателями, а лицами, стимулирующими покупку.

Для современной отечественной практики методы психологического ценообразования очень важны: их применение не требует сложных расчетов и инвестиций, а эффект, как свидетельствует практика, получается значительный.

Ценообразование является сложным и противоречивым процессом, в ходе которого приходится прибегать к различным компромиссам, учитывать интересы предприятия, действия конкурентов, рыночные условия, психологию покупателей и многие другие аспекты. Определение политики цен и умелое использование цен в практической работе предприятий с целью решения стоящих перед предприятием задач требуют от работников экономических служб знаний основных теоретических и методологических вопросов ценообразования. Наука о ценообразовании имеет свою методологию, представляющую собой совокупность общих принципов ценообразования, методов разработки цен, методов формирования системы цен и их регулирования. Научность методологии определяется степенью познания экономических законов. Достаточно четкая методология ценообразования позволяет разрабатывать и применять на практике конкретные методы расчета уровней и соотношений цен, т.е. служит научным обоснованием методик расчета цен на конкретные товары. Применяемые на практике методы расчета цен на конкретные товары имеют особенности, обусловленные особенностями товаров, способов их производства и прочими факторами. Однако отдельные различия в методах расчета конкретных цен существуют только в рамках единой методологии, что обеспечивает создание и функционирование в масштабах всего хозяйственного механизма единой системы цен.

Рассмотренная выше общая стратегия оценки статистических гипотез в первую очередь определяет применение так называемых параметрических методов математической статистики.

Параметрические методы основаны на некоторых, как правило, вполне вероятных предположениях о характере распределения случайной величины. Обычно параметрические методы, используемые в анализе экспериментальных данных, основаны на предположении нормальности распределения этих данных. Следствием такого предположения является необходимость оценки исследуемых параметров распределения. Так, в случае рассматриваемого далее t -теста Стьюдента такими оцениваемыми параметрами являются математическое ожидание и дисперсия. В ряде случаев делаются дополнительные предположения по поводу того, как параметры, характеризующие распределение случайной величины в разных выборках, соотносятся между собой. Так, в тесте Стьюдента, который часто используют для сравнения средних значений (математического ожидания) двух рядов данных на предмет их однородности или неоднородности, дополнительно делается предположение об однородности дисперсий распределения случайных величин в двух генеральных совокупностях, из которых эти данные были извлечены.

Достоинством методов параметрического анализа данных является тот факт, что они обладают достаточно высокой мощностью. Под мощностью теста имеют в виду его способность избегать ошибки второго рода, или β-ошибки. Чем меньше оказывается β-ошибка, тем выше мощность теста. Иными словами, мощность теста = 1 – β.

Высокая мощность параметрических тестов, или критериев, обусловлена тем, что данные методы требуют, чтобы имеющиеся данные были описаны в метрической шкале . Как известно, к метрическим шкалам относят интервальную шкалу и шкалу отношений, которую иногда еще называют абсолютной шкалой. Интервальная шкала позволяет исследователю выяснить не только отношения равенства или неравенства элементов выборки (как это позволяет сделать шкала наименований ) и не только отношения порядка (как это позволяет сделать шкала порядка ), но также и оценивать эквивалентность интервалов. Абсолютная шкала вдобавок к этому позволяет оценивать эквивалентность отношений между элементами множества, полученными в ходе измерения. Именно поэтому метрические шкалы относят к сильным измерительным шкалам. Благодаря этой силе параметрические методы позволяют более точно выразить различия в распределении случайной величины при условии истинности пулевых или альтернативных гипотез.

Следует также отметить, что в целом параметрические методы статистики более разработаны в теории математической статистики и поэтому применяются значительно шире. Практически любой экспериментальный результат может быть оценен с помощью какого-либо из этих методов. Именно такие методы и рассматриваются преимущественно в учебниках и руководствах по статистическому анализу данных.

В то же время трудности, связанные с использованием методов параметрического анализа в статистике, состоят в том, что в ряде случаев априорные предположения о характере распределения исследуемых случайных величин могут оказаться неверными. И эти случаи весьма характерны именно для психологических исследований в тех или иных ситуациях.

Так, если сравнивать две выборки с помощью t -теста Стьюдента, можно обнаружить, что распределение наших данных отличается от нормального, а дисперсии в двух выборках значительно разнятся. В этом случае использование параметрического теста Стьюдента может до некоторой степени исказить выводы, которые хочет сделать исследователь. Такая опасность увеличивается, если значения вычисленной статистики оказываются близкими к граничным значениям квантилей, которые используются для принятия или отвержения гипотез. В большинстве случаев, однако, как, например, в случае использования t -теста, некоторые отклонения от теоретически заданных предположений оказываются некритичными для надежного статистического вывода. В других случаях такие отклонения могут создавать серьезную угрозу такому выводу. Тогда исследователи могут разрабатывать специальные процедуры, которые могут скорректировать процедуру принятия решения по поводу истинности статистических гипотез. Назначение этих процедур состоит в том, чтобы обойти или смягчить слишком жесткие требования параметрических моделей используемой статистики.

Один из вариантов таких действий исследователя, когда он обнаруживает, что полученные им данные по своим параметрам отличаются от того, что задано в структурной модели используемого параметрического теста, может состоять в том, чтобы попытаться преобразовать эти данные к нужному виду. Например, как отмечалось в гл. 1, измеряя время реакции, можно избежать высокого значения асимметрии его распределения, если использовать для анализа логарифмы получаемых значений, а не сами значения времени реакции.

Другой вариант действий состоит в отказе от использования каких-либо априорно заданных предположений о характере распределения случайной величины в генеральной совокупности. А это означает отказ от параметрических методов математической статистики в пользу непараметрических.

Непараметрическими называют методы математической статистики, при которых не выдвигаются какие-либо априорные предположения о характере распределения исследуемых данных и не предполагается каких-либо допущений о соотношении параметров распределения анализируемых величин. В этом заключается главное достоинство этих методов.

В полной мере преимущество непараметрической статистики раскрывается тогда, когда результаты, полученные в эксперименте, оказываются представленными в более слабой неметрической шкале , представляя собой результаты ранжирования. Такая шкала называется шкалой порядка. Конечно, в ряде случаев исследователь может преобразовать эти данные к более сильной интервальной шкале, используя процедуры нормализации данных, но, как правило, оптимальным вариантом в этой ситуации является применение именно непараметрических тестов, специально созданных для статистического анализа.

Как правило, тесты непараметрической статистики предполагают оценивание имеющихся соотношений ранговых сумм в двух или более выборках, и на основании этого формулируется вывод о соотношении этих выборок. Примерами таких тестов являются критерий знаков, критерий знаковых рангов Уилкоксона, а также U-критерий Манна – Уитни, которые используются в качестве аналога параметрического t -теста Стьюдента.

В то же время, если результаты измерения оказываются представленными в более сильной шкале, использование непараметрической статистики означает отказ от части информации, содержащейся в данных. Следствием этого является опасность возрастания ошибки второго рода, свойственной этим методам.

Таким образом, методы непараметрической статистики оказываются более консервативными по сравнению с методами параметрической статистики. Их использование грозит в большей мере ошибкой второго рода, т.е. ситуацией, когда исследователь, например, не может обнаружить отличия двух выборок, когда такие отличия на самом деле имеют место. Иными словами, такие методы оказываются менее мощными по сравнению с параметрическими методами. Поэтому использование параметрической статистики в анализе экспериментальных данных, отличающихся от простого ранжирования, как правило, является предпочтительным.

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД

Параметрический метод основывается на количественном и качественном описании исследуе­мых свойств СУ (объекта исследования) и установлении взаимосвя­зей между параметрами как внутри управляющей и управляемой подсистем, так и между ними. Это позволяет с помощью заранее избранной номенклатуры параметров на базе фактических данных количественно оценить исследуемый объект. Зависимости между параметрами могут быть как функциональными, так и корреляционными.

Каждая СУ обладает рядом специфических свойств, позволяю­щих отличить ее от любых других. Свойство СУ - объективная осо­бенность системы, проявляющаяся при ее создании и функциони­ровании.

Свойства будущей СУ формируются и учитываются при состав­лении задания на проектирование и непосредственно при самом проектировании. При создании новой системы эти свойства реализуются и конкретизируются. В процессе эксплуатации происходит проявление и поддержание свойств СУ. Чем сложнее СУ, тем более сложным комплексом свойств она обладает, тем сложнее формы их проявления.

Свойства могут быть простыми и сложными. Простое свойство это, например, численность управленческого персонала, срок служ­бы технических средств управления и др. Примером сложного свойства может служить производительность труда управ­ленцев, которая включает объем выполняемых функций и числен­ность персонала.

Любое свойство системы можно охарактеризовать словесно, чис­ленно, графически, в виде таблицы, функции, т.е. с помощью его при­знаков.

Признак - отличительная черта, характерная для какой-либо совокупности объектов. Примером качественных признаков могут служить тип ОСУ, метод управления, метод оценки СУ, способ рас­чета численности персонала и т.п. Существенным значением среди качественных признаков обладают альтернативные признаки, которые имеют только два взаимоисключающих варианта, например, наличие или отсутствие ошибок в работе персонала. Помимо качественных альтернативных признаков свойств СУ могут быть признаки многовариантные.

Для объективной оценки любой системы необходи­мо количественно охарактеризовать ее свойства. Количественную характеристику свойств объ­екта исследования дают параметры. Частным случаем параметра СУ является показатель - количе­ственная характеристика существенных свойств системы, значимых для ее существования и функционирования. Следовательно, параметр системы сле­дует воспринимать как более широкое понятие, так как он может характеризовать любые свойства системы или ее компонентов.

Качественные признаки также могут влиять на вид функцио­нальной зависимости показателей СУ от ее параметров. Например, используемый метод распределения функций управления в подразделении, являющийся качественным призна­ком, оказывает существенное воздействие на зависимость уровня качества выполняемых функций персонала от имеющегося в нали­чии профессионального состава (экономистов, маркетологов, ин­женеров и т.п.) - структурного параметра СУ. Кроме структурных существуют геометрические и другие параметры.

В параметрическом методе параметры выступают одной из важ­нейших базовых характеристик как элементов СУ, так и в целом всей системы. Они отражают взаимосвязи элементов, состояния и тенденции их развития.

Разделы параметрического исследования:

1. Общие характеристики системы, характеризующие целенаправленность, надежность, адаптивность, самоуправляемость, системность.
2. Параметры структуры: количество уровней, количество компонентов по уровням, структура численности, мощностей, фондов, финансового портфеля, парка оборудования и т.д., портфеля продукции и т.д., организационная структура, количество основных связей, интенсивность связей, степень непрерывности.
3. Параметры процессов: продолжительность (длительность цикла и его фаз), интенсивность, скорость, результативность, эффективность.
4. Параметры среды и положение организации в среде: объемы рынка и доля предприятия на рынке, размеры кредиторской и дебиторской задолженности, степень приверженности потребителей продукции предприятия.
5. Параметры материальной базы: величина производственных мощностей, в т.ч. по отдельным видам оборудования и технологическим переходам, конкретные параметры оборудования (ремонтная сложность, ремонтопригодность), фондовооруженность, энерговооруженность, размер производственных запасов.
6. Параметры персонала: общая численность, в т. ч. по подразделениям, численность по переходам, численность по потокам, численность по профессиональным и квалификационным группам, численность по образовательному уровню, по демографическим признакам.
7. Параметры продукта: объем выпускаемого продукта в натуральном выражении по отдельным видам, номенклатурным или ассортиментным группам, параметры качества продукта: себестоимость продукта, цена, объем производства в стоимостном выражении.
8. Параметры экономической эффективности: производительность (многозначно: по валовой, чистой, реализованной и т.д.), рентабельность (продаж, капитала, издержек и т. д.), фондоотдача.

Качественные и количественные признаки СУ тесно взаимосвя­заны между собой. При исследовании СУ в основном используются:

• количественные абсолютные и относительные параметры (как частные случаи - показатели). Показатели в абсолютном исчислении используются для описания исследуемых объектов (численность ППП, количество подразделений, затраты на персонал и т.п.), а относительные показатели для характеристики, например, темпов роста продаж, прибыли, численности, производительности труда персонала и т.п.;
• качественные признаки, в описательном виде характеризующие то или иное свойство системы (способ воздействия на управляемый объект, метод оценки и т.п.);
• классификационные признаки (параметры), характеризующие те свойства системы, которые не могут принимать участие в оценке, но позволяют отнести изучаемый объект к определенному классу (список специальностей сотрудников, перечень марок ТСУ, типов ОСУ);
• порядковые (ранговые) параметры, позволяющие качественно отличать друг от друга изучаемые объекты, что выражается в присвоении им, например, баллов (оценка успеваемости, оценка выступления спортсмена), разрядов (у рабочих, спортсменов, чиновников), должностных рангов (инженер 3, 2 и 1-й категории, старший, ведущий и главный инженер).

Показатели СУ могут быть единичными, комплексными, интегральными и обобщенными.

Единичный показатель СУ - показатель, относящийся только к одному из свойств СУ. Например, единичными показателями являют­ся численность ППП, количество функций управления. Его разновид­ностью выступает относительный единичный показатель, представляю­щий собой отношение единичного показателя к нормативному (базо­вому), выражаемому в относительных единицах или процентах.

Нормативный (базовый) показатель - показатель, принятый за исходный (эталонный) при сравнительных оценках СУ. В качестве базовых принимаются, например, показатели прогрессивных СУ или конкурентов.

Базовые показатели могут быть также единичными, комплекс­ными, интегральными и обобщенными.

Комплексный показатель - показатель, относящийся к несколь­ким свойствам продукции. С помощью данного показателя можно в целом охарактеризовать подсистему, элемент СУ.

Разновидностью комплексного показателя, позволяющего с экономической точки зрения оценить совокупность свойств системы, может служить показатель, отражающий соотноше­ние суммарного полезного эффекта от эксплуатации СУ и суммарных затрат на ее создание и эксплуатацию, определяемый по формуле:

К комплексным показателям принадлежат также групповые и обобщенные (определяющие) показатели.

Комплексный показатель СУ, относящийся к определенной группе ее свойств, называется групповым.

Обобщенный показатель СУ- показатель, относящийся к такой сово­купности ее свойств, по которой принято решение оценивать систему.

Вся рассмотренная система показателей (рис. 21), как правило, используется для оценки СУ.



Рис. 21

В связи с тем, что каждая СУ может иметь бесчисленное множе­ство свойств, показателей, соответственно, может быть такое же множество. В зависимости от цели использования выбирают опре­деленное количество показателей, которыми и оперируют. Для об­легчения практического использования показателей проводят их классификацию.

Большое значение при этом имеет единство методов классифи­кации, определения и применения показателей.

Классификация показателей может быть произведена:

• по количеству характеризуемых свойств, т. е. они могут быть единичными и комплексными (групповыми, интегральными, обобщенными);
• по способу выражения (размерными и безразмерными единицами измерения, в том числе с помощью баллов, процентов);
• по методу определения (социологическими, экспертными, расчетными, экспериментальными);

• по влиянию на качество при изменении абсолютного значения показателя (позитивные, негативные);
• по видам ограничения (не менее, не более, не менее и не более);

Показатели с ограничениями, характеризуя определенное свойство СУ, при превышении допустимого численного значения превращают эффект в нуль. Поэтому на такие показатели при проведении оценки следует обращать особое внимание. Их можно назвать показателями вето на эффект. В большей части это относится к показателям назначения, надежности, безопасности и экологичности.

• по стадии определения - показатели исследовательско-проектные и эксплуатационные (показатели, определяемые при исследовании и проектировании, называют исследовательско-проектными, а формирующиеся в ходе функционирования систем - эксплуатационными);
• по применению для оценки (базовыми, относительными);
• по отношению к различным свойствам (адаптивности, эффективности, гибкости, преемственности и т.д.).

Особое значение для объективной оценки имеют те показатели, которые классифицированы по видам ограничений нормативно-технической документации (НТД) их чис­ленных значений (рис. 7.8). В некоторых случаях величины допус­тимых ограничений определяются специалистами исходя из усло­вий использования и соответствующих требований потребителей.

При поведении оценки необходимо оговорить (как в ручных, так и машинных расчетах), что для показате­лей с ограничениями должно соблюдаться условие следующих видов. 1. Для позитивных показателей:

Рис. 7.8. Показатели системы управления, классифицированные по видам ограничения научно-технической документацией их численных значений

Показатели, имеющие ограничения

Неограниченные (некритические, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значений показателей)

Неограниченные позитивные (некритически позитивные, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значений показателей; при увеличении их численных значений эффект повышается)

Неограниченные негативные (некритически негативные, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значе­ний показателей; при увеличении их численных значений эффект снижается)

Ограниченные (критические, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей)

Ограниченные позитивные (критически позитивные, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей «снизу» и «не менее», для которых при увеличении их численного значения свойственно увеличение эффекта)

Ограниченные негативные (критически негативные, т.е. имею­щие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей «снизу» и «не более», для которых при увеличении их численного значения свойственно уменьшение эффекта)

Ограниченные позитивно-негативные (критические позитивно-негативные, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей от имеющегося номинального значения «снизу - сверху» и «не менее - не более», для которых при увеличении и уменьшении численного значения от номинального свойственно уменьшение эффекта)

Это означает, что при несоблюдении ограничений данный показатель равен нулю и уровень СУ также становится равным нулю. В большей части это относится к показателям назначения, надежности, безопасности и экологичности, так как значения их должны соответствовать требованиям стандартов или других НТД стран - потребителей данной продукции.

Объективная оценка СУ может быть дана только на основе системы взаимосвязанных параметров и показателей. При этом каждый показатель должен соответствовать требованиям:

• конкретизации и видоизменения в зависимости от целей оценки;
• развития и совершенствования объекта оценки;
• обеспечения единства количественных и качественных характеристик;
• адресности;
• сопоставимости;
• взаимосвязанности;
• простоты;
• информативности;
• достоверности и объективности.

Учитывая, что СУ предназначаются для дли­тельной эксплуатации, в качестве основных показателей надежно­сти системы, выпускающей продукцию первой категории, целесо­образно принять предельные вероятности исправной работы и от­каза. Эти вероятности могут быть выражены в качестве относительных долей времени, в течение которых система будет соответственно обеспечивать бесперебойное управление.

Общий порядок использования параметрического метода при исследовании объектов СУ предполагает следующие действия.

1. построить дерево свойств объекта исследования и его компо­нентов;
2. идентифицировать свойства свойств исследуемого объекта по классам;
3. определить номенклатуры параметров, характеризующих свойства исследуемого объекта СУ;
4. осуществить группировку избранных параметров;
5. провести шкалирование (по типам шкал: порядковая; интервалов; отношений; разностей; абсолютная) параметров;
6. осуществить нормирование значений параметров;
7. измерить значения параметров;
8. разработать модели взаимного соответствия сопоставляемых компонентов и параметров объекта (рис. 22);
9. рассчитать обобщенные оценки состояния объекта и его компонентов.

Рис. 22. Модель параметрического взаимного соответствия параметров системы управления

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

В статистическом анализе производится обра­ботка некоторой случайной выборки, под которой понимают­ся результаты N последовательных и независимых экспери­ментов со случайной величиной или событием. Выборка должна обеспечивать репрезентативность исследования. Объем обрабатываемой информации должен быть достаточен для полу­чения результатов с требуемой точностью и надежностью.

Используется для исследования про­цессов и объектов на основе массовых данных, полученных из статистической или учетной документации, по результатам разного рода обследований и экспериментов.

Статистический анализ может использоваться для изучения как внутренней, так и внешней среды. При изучении внутренней среды наибольшее значение имеет исследование: влияния различных факторов на формирование прибыли (формирование экономических показателей за счет влияния совокупности значимых факторов): формирования и развития персонала организации; формирования и развития потенциала организации; качества продукции и т. д.

В рамках изучения внешней среды большое значение имеет статистический анализ состояния рынка, анализ дифференциации спроса, оценка потребителей (их платежеспособности), конкурентов, поставщиков, деловых партнеров.

Наиболее употребительными методами статистического анализа систем управления являются: регрессионный анализ; корреляционный анализ; дисперсионный анализ; анализ временных рядов; факторный анализ.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ ставит своей задачей исследование зависимости одной случайной величины от ряда других слу­чайных и неслучайных величин (регрессия - зависимость ма­тематического ожидания случайной величины от значений других случайных величин). Например, после проведения N экспериментов на статистической модели получен набор реа­лизаций случайных величин { X i Y i ,}, i = 1, 2, 3, …, п, где X яв­ляется независимой переменной, а Y - функцией. Обработка этого массива случайных величин позволяет их представить в виде детерминированной линейной регрессивной модели типа:

Y= a 0 + a 1 X, (3.1)

где a 1 – коэффициент регрессии, среднее число единиц на которое увеличится или уменьшится результативный признак при изменении значения фактора на одну единицу;
a 0 – минимальное значение результативного признака при нулевом значении фактора.


(3.2)

где x j (0) являются «базовыми» значениями всех k перемен­ных, в окрестностях которых анализируется характер иссле­дуемого процесса.

Выражение (3.3) представляет собой линейную функцию, однако, если значения Δх j ,- достаточно велики или функция Y существенно нелинейна, то можно использовать разложение более высокого порядка.

При анализе регрессионной модели (3.3) значения коэффи­циентов a j показывают степень влияния j -й переменной на функцию Y , что позволяет разделить все переменные на «суще­ственные» и «несущественные». Наибольший интерес регрессионная модель представляет для прогноза поведения функций Y . В практической деятельности регрессионный ана­лиз часто используется для создания так называемой эмпириче­ской модели, когда, обрабатывая результаты наблюдений (или характеристики существующих систем), получают регрессион­ную модель и используют ее для оценки перспективных систем или поведения системы при гипотетических условиях.

Точность и надежность получаемых оценок зависят от чис­ла наблюдений и расположения прогностических значений х j относительно базовых (т.е. из­вестных на некоторый момент времени) х j (0) Чем больше раз­ность Δх j , тем меньше точность прогноза.

Корреляционный анализ

Корреляционный метод - один из экономико-математических методов исследования, позволяющий определить количественную взаимосвязь между несколькими явлениями исследуемой системы. Он используется для определения сте­пени взаимосвязи между случайными величинами (корреляция - зависимость между случайными величинами, выражающая тенденцию одной величины возрастать или убы­вать при возрастании или убывании другой).

Корреляционная зависимость в отличие от функциональной может проявляться только в общем, среднем случае, т.е. в массе случаев - наблюдений. Поэтому корреляция представляет собой вероятностную зависимость между явлениями, при которой средняя величина параметров одного из них изменяется в зависимости от других. Корреляция между двумя явлениями носит название парной, а между несколькими - множественной.

При использовании корреляционного метода выделяют функ­ цию, т.е. исследуемый результирующий показатель и факторные признаки, от которых зависит результирующий, - аргументы. Та­кая классификация проводится на основе качественного анализа, т.е. все возможные переменные подразделяют на зависимые и неза­висимые от изучаемого явления.

Корреляционные связи в зависимых переменных не могут быть жесткими и носят характер неполных связей. Если в случае увели­чении (или уменьшении) аргумента результирующий показатель (функция) также увеличивается (или соответственно уменьшается), то корреляционная связь называется прямой (положительной), а если наоборот - обратной (отрицательной). При отсутствии какой-либо зависимости функции от аргумента, корреляционная связь отсутствует.

Теснота корреляционной взаимосвязи при линейной зависимо­сти оценивается коэффициентами корреляции, при нелинейной за­висимости - корреляционным отношением.

Корреляционной характеристикой является коэффициент корреляции, равный математическому ожиданию произведе­ний отклонений случайных величин x i и х j от своих математи­ческих ожиданий и нормированный относительно среднеквадратических отклонений данных случайных величин.

Если число случайных величин больше двух (r > 2 ), то со­ставляется квадратная корреляционная матрица размером (r x r ), элементами которой является коэффициенты корреляции k ij , a диагональные элементы равны единице (т.е. k ij =1 ). Коэффици­енты корреляции изменяется от нуля до единицы, и чем больше его значение, тем теснее связь между случайными величинами.

Оценка коэффициентов корреляции рассчитываются по значениям оценок математических ожиданий и среднеквадратических отклонений, полученных путем статистической об­работки результатов реализаций случайных величин.

Следует отметить, что коэффициент корреляции может коле­баться в пределах от 1 до 0 и от 0 до + 1. Чем ближе рассчитываемый коэффициент корреляции к +1 (при прямой зависимости) и к -1 (при обратной зависимости), тем выше теснота связи. Соответ­ственно при коэффициентах корреляции +1 или -1 имеют место функциональные связи.

Важнейшая задача корреляционного метода - определение вида корреляционного уравнения (уравнения регрес­сии).

Простейшим видом такого уравнения, характеризующим взаи­мосвязь между двумя параметрами, может быть уравнение прямой (рис. 7.1):

Y= a + bX, (7.1)

где X, Y- соответственно независимая и зависимая переменные;

а, b - постоянные коэффициенты (а определяет начало отсчета, b - угол наклона прямой).

Примером однофакторной нелинейной зависимости может быть также формула другого вида, например при наличии степенной за­висимости:

Вывод о прямолинейном характере зависимости можно прове­рить путем простого сопоставления имеющихся данных или графи­ческим способом (регистрацией в прямоугольной системе координат значений У и X, расположение которых на графике позволяет сделать вывод о правильности или ошибочности представления о линейном характере зависимости между двумя изучаемыми параметрами).

Другая задача метода корреляционного анализа - определе­ние постоянных коэффициентов связи между переменными пара­метрами, которые наилучшим образом будут отвечать имею­щимся фактическим значениям Y и X.

В данном случае в качестве критерия оценки адекватности линейной зависимости фактическим данным можно исполь­зовать минимум суммы квадратов отклонений реальных ста­тистических значений Y от рас­считанных по уравнению при­нятой к применению прямой.

Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ используется для проверки стати­стических гипотез о влиянии на показатели качественных факторов, т.е. факторов, не поддающихся количественному измерению (например, качественный фактор - организация производства, влияющий на количественный показатель - прибыль от производства). В этом заключается его отличие от регрессионного анализа, в котором факторы выступают как параметры, имеющие количественную меру (например, коли­чественный фактор - затраты на производство).

В дисперсионном анализе качественный фактор представляется j -ми возможностями состояниями (например, возможными схемами организации производства), для оценки которых по каждому из них проводится n j экспериментов.

Далее рассчитываются статистические оценки в каждой n j группе экспериментов и в общей выборке N , а затем анализируется соотношение между ними. По этому соотноше­нию принимается или отвергается гипотеза о влиянии качест­венного фактора на показатель.

Анализ временных рядов используется при исследовании дискретного случайного процесса, протекающего на интерва­ле времени Т .

Результаты экспериментов или наблюдений, полученные на данном интервале, представляются в виде временного ряда, каждое значение Y i которого включает детерминированную f (t ) и случайную z (t ) составляющие:

Детерминированная составляющая описывает влияние де­терминированных факторов в момент времени t , влияние же множества случайных факторов описывает случайная состав­ляющая. Детерминированную часть временного ряда называ­ют трендом. Этот временной ряд описывается трендовой моделью:

k - количество функций времени, линейная комбинация

которых определяет детерминированную составляющую (i от 1 до k);

φ i (t ) - функция времени.

В процессе анализа вид функции времени φ i (t ) <0 постулируется исследователем в виде рабочей гипотезы. Это может быть степенная функция t n , либо тригонометрическая. Коэффициенты тренда и оценку дисперсии случай­ной составляющей определяют путем проведения статистиче­ской обработки результатов эксперимента или наблюдений.

С помощью представления случайного процесса в виде временных рядов можно, во-первых, исследовать динамику этого процесса, во-вторых, выделить факторы, существенным образом влияющие на показатели, и определить периодич­ность их максимального воздействия, в-третьих, провести ин­тервальный или точечный прогноз показателя Y на некоторый промежуток времени Δ t (точечный прогноз указывает лишь точку, возле которой может находиться прогнозируемый по­казатель, интервальный - интервал нахождения этого показа­теля с некоторой заданной вероятностью).

Факторный анализ

Для того чтобы обеспечить эффективное функционирование организации необходимо при принятии управленческих решений учитывать все существенные факторы, влияющие на функционирование и развитие предприятия, как внешние (влияющие на уровне макросреды и контактной среды), так и внутренние.

Факторный анализ является частью многомерного статистиче­ского анализа, входящего в математико-статистические методы. Сущность метода факторного анализа заключается в выделении из множества изучаемых факторов, влияющих на изучаемый объект, наиболее значимых.

Фактор представляет собой обычно независимую переменную, нередко называемую причиной, и находящуюся в логической зависимости со следствием изучаемого явления и определяющую его величину.

Например, используемая компьютерная техника и ее программное обеспечение выступают существенным фактором произ­водительности труда работников управления (бухгалтеров, менеджеров, экономистов и др.); изменяющиеся факторы трудовых затрат и производительности труда влияют на изменение объемов выпуска продукции.

Фактор может быть единичным, т.е. влияющим на следствие од­ной переменной, или комплексным, т.е. влияющий одновременно на несколько переменных. Комплексный фактор, связанный со всеми переменными, называют генеральным.

В отличие от корреляционного анализа рассматриваемый метод не требует подразделять все переменные на зависимые и независимые, так как в нем все переменные величины (факторы - причины), опре­деляющие явление, рассматриваются как равноправные. При этом следует учитывать, что некоторые из переменных величин могут быть в некоторый период времени стабильными, т.е. не изменяющимися.

Например, прирост объемов выпуска продукции при неиз­менности числа работающих в анализируемые периоды времени и при повышающейся производительности труда есть следствие изме­нения только одного фактора - производительности труда.

Описание влияния факторов на деятельность организации имеет высокую сложность, поскольку действие многих факторов имеет латентный (скрытый) характер.

Отбор факторов, влияющих на исследуемый объект, осуществ­ляется, как правило, на основе их классификации, теоретического обоснования и путем их качественного анализа. При этом необхо­димо учитывать взаимодействие факторов между собой. Число фак­торов должно быть ограниченным необходимым минимумом. От маловажных факторов нужно абстрагироваться.

Для каждого выбранного фактора следует предусматривать возможность его количественной оценки, так как она потребуется в дальнейшем при определении корреляционных зависи­мостей между ними и оценки влияния их на объект исследования.

Метод факторного анализа широко используется при анализе влияния различных факторов (труда, использования оборудования, использования производственных мощностей в целом, использова­ния сырья и материалов, организации производства, технологии и др.) на объемы производства, качество выпускаемой продукции, фонд заработной платы, итоги хозяйственной деятельности и раз­витие предприятия в целом.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

1. Понятие о методе параметрического исследования систем управления

2. Классификация методов параметрического исследования

3. Виды исследований систем управления, обусловливающие использование параметрических методов

4. Значение применения методов параметрического исследования

Заключение

Список литературы

Введение

Параметрический анализ обобщает результаты вышерассмотренных видов анализа и синтеза и выполняется для оценки эффективности системы управления на основе определения количественных значений ее показателей.

Сущностью параметрического анализа является определение необходимой и достаточной совокупности показателей, характеризующих все исследуемые свойства системы, и формирование зависимостей, характеризующих суммарный эффект от применения системы или ее элементов.

Цель параметрического анализа - оценка эффективности системы управления на основе определения количественных значений ее показателей.

Объектами исследования параметрического анализа являются частные и обобщенные показатели системы, образующие иерархическую структуру.

С помощью показателей верхнего уровня определяют внешние свойства анализируемой (разрабатываемой) системы и оценивают ее влияние на эффективность решения задач системой более высокого уровня. Показатели нижнего уровня - частные показатели (параметры) системы, которые характеризуют ее структуру, процессы функционирования, информационные потоки или другие свойства.

Цель работы - рассмотреть особенности параметрического исследования систем управления.

1. Рассмотреть понятие о методе параметрического исследования.

2. Дать классификацию методов параметрического исследования.

3. Выявить виды исследований систем управления, обусловливающие использование параметрических методов.

4. Определить значение применения методов параметрического исследования.

1. Понятие о методе параметрического исследования систем

управления

Сущностью метода является выявление и устранение физических противоречий, присущих исходной системе.

Физические противоречия - это взаимоисключающие требования, предъявляемые к элементу системы, состоящие в том, что один из характеризующих его параметров должен иметь два различных значения. При этом параметр элемента называется узловым параметром, а характеризуемый им элемент - узловым элементом.

Очевидно, что для одновременного улучшения каких-либо двух противоречивых показателей системы необходимо заменить соответствующий им узловой элемент объектом, удовлетворяющим требованиям, зафиксированном в физическом противоречии.

В общем случае базу параметрического метода образуют системы, выполняющие ту или иную функцию и удовлетворяющие требованиям какого-либо физического противоречия.

Применение метода возможно в двух вариантах: эвристический (с «ручным» алгоритмом поисковых задач) и направленный (с применением «машинных» алгоритмов).

Все элементы базы эвристического варианта параметрического метода описываются только по одному признаку - «удовлетворять требованиям физического противоречия». А признак «выполнять функцию …» определяется пользователем в результате анализа производных систем на предмет однофункциональности с исходной системой .

Для условий рынка в составе как управляемой, так и управляющей подсистем системы организации следует (помимо целей и стратегии, также ресурсов на входе системы, внешних условий и факторов, влияющих на систему) выделить результирующие, ресурсные и функционально-организационные группы элементов.

Цель параметрического исследования заключается в поиске наиболее эффективных вариантов строения системы управления и организации ее функционирования и развития. Но это общее представление о цели. В реальности проведение параметрического исследования преследует множество целей, например, мониторинг качества управления, формирование атмосферы творчества и инноваций системе управления, своевременное распознавание проблем, обострение которых в будущем может осложнить работу, повышение квалификации персонала управления, оценка стратегий и пр.

В своем процессуальном осуществлении параметрическое исследование может быть построено по-разному. Оно может начинаться с разработки цели и последовательно проводиться до достижения определенного результата, проходя этапы гипотезы или концепции, предварительных рекомендаций или только лишь подготовительных работ .

2. Классификация методов параметрического исследования

параметрический исследование управление оргпроектирование

Классификация - это разделение явлений, а следовательно и понятий, характеризующих их, на определенные классы, позволяющие увидеть специфику явлений, их разнообразие, свойства, связи и зависимости, общее и специфическое и посредством этого вникнуть в сущность.

Принципы:

Принцип единства критерия для выделения групп одного порядка.

Принцип соразмерности деления явлений и понятий.

Принцип альтернативности и взаимоисключения выделяемых групп. Не должны выделенные явления относится и к одной, и к другой классификационной группе.

Принцип многоступенчатости классификации, отражающий возможность делать последовательно ступенчатую классификацию

Принцип полноты классификации для каждой ее ступени. Нельзя делить только часть объекта на виды, а другую на подвиды.

Декомпозиция - это особый вид классификации, не допускающий произвольного критерия. Декомпозиция предназначена для установления связанных между собой содержательных элементов некоторой объективной целостности.

Стратификация - это определение слоев (страт) в многослойном явлении, т.е. зависимостей особого вида. В исследовании управления такими стратами могут быть внешняя и внутренняя среда фирмы, технические средства и человеческие ресурсы, стратегия и тактика управления и т.д.

Обобщение - это логическая операция, заключающаяся в том, что для некоторой группы явлений находится новое, более широкое по объему понятие, отражающее общность свойств этих явлений на уровне нового знания о них.

Практический успех классификации определяется следующими правилами:

Правило соразмерности

Правило раздельности членов деления

На протяжении определенной классификационной операции нельзя изменять основание деления, его критерий

Комбинаторная классификация. При проведении классификации нередко встречаются ситуации, когда объекты классификации могут иметь несколько равносущественных признаков, которые могут быть основанием классификации. В этом случае можно совместить две иерархические классификации посредством построения матрицы.

Типология - это группировка объектов на основе их подобия некоторому образцу, который именуется типом, эталоном, или идеальным образом. Здесь каждое явление приближается к одному из эталонов.

Отличие типологии от классификации в том, что типология допускает существование таких явлений, которые не соответствуют ни одному из выделенных типов. Типология превосходит классификацию своей универсальностью. Она является первоначальной операцией любых систематизаций .

3. Виды исследований систем управления, обусловливающие

использование параметрических методов

Процесс исследования - это последовательность этапов его осуществления, комбинация и последовательность различных операций и процедур, выбор и сочетание приоритетов.

Современная наука имеет обширный и богатый арсенал методов исследования. Но успех исследования в значительной мере зависит от того по каким критериям мы выбираем методы для проведения того или конкретного исследования и в какой комбинации мы используем эти методы. Выбор методов исследования и комбинаторное их использование являются системным представлением о всей совокупности общенаучных методов исследования.

Первым шагом в понимании системы общенаучных методов исследования является классификация методов, позволяющая упорядочить представление об их связях и особенностях. Всю совокупность методов исследования можно разделить на две группы: эмпирические и мыслительно-логические методы исследований. Эмпирические методы построены на практической деятельности, осмысление которой дает нам представление о сути и особенностях событий и ситуаций.

В эмпирических методах существуют две группы - методы наблюдений и методы эксперимента. Первая группа характеризует исследования с минимальным вмешательством в исследуемые события и ситуации, вторая предполагает создание ситуаций, для изучения особенностей поведения системы - особенности в обычных условиях могут быть незаметны, но в экспериментальных условиях, а иногда и экстремальных, они проявляются в полной мере. Методы наблюдений могут быть разделены на методы прямого и косвенного наблюдения. Прямое наблюдение - это наблюдение в реальном масштабе времени и на основе непосредственного общения или прямых коммуникаций. Косвенное наблюдение - это наблюдение основывающееся на опосредованных связях и коммуникациях и дифференциации временного режима (выбор специальных отрезков времени).

Проведение исследований систем управления требует от исследователя знания важнейших принципов построения и функционирования таких систем, которые должны быть присущи современным экономическим условиям. Применительно к системам управления принципы представляют собой основные правила, положения, идеи, определяющие направления их построения и функционирования и которыми должны руководствоваться кадры управления в своей деятельности.

Среди всех видов принципов для систем управления следует выделить параметрическое исследование. Вместе с тем необходимо отметить, что исходным (главным) принципом должен являться принцип системности, во многом определяющий все другие .

Как при построении, так и функционировании систем управления, в первую очередь, необходимо учитывать ряд объективных общих принципов: сбалансированного демократического централизма, преимущественно оптимального сочетания единоначалия и коллегиальности, ответственности, активизации и стимулирования, делегирования полномочий, заинтересованной творческой работы всех кадров управления.

Наряду с указанным следует руководствоваться общесистемными принципами, среди которых необходимо отметить: целенаправленность, реализуемая формированием в составе систем управления целевых и соответствующих линейных, функциональных и обеспечивающих подсистем управления; делимость, реализуемая декомпозицией формируемой системы и ее подсистем на элементы; иерархичность, реализуемая формированием многоуровневой структуры системы с учетом делегирования полномочий на соответствующий уровень управления (отдела, цеха, участка, бригады и т.д.);

Взаимодейственность, реализуемая посредством взаимодействия формируемых и функционирующих подсистем систем управления как между собой, так и со всеми другими внешними по отношению к организации системами. При этом следует устанавливать приоритетность одних целей по отношению к другим или принимать взаимосвязанные цели нескольких систем, осуществляя взаимосвязанные процессы по их достижению; согласованность, обеспечивающая согласование целей и задач организации при взаимодействии всех иерархических вертикальных и относительно автономных горизонтальных звеньев управления; оперативность, обеспечивающая своевременное принятие управленческих решений по предотвращению и (или) оперативному устранению отклонений;

Комплексность, реализуемая взаимной увязкой всех формируемых элементов, подсистем, стадий жизненного цикла продукции, иерархических уровней и вместо комплекса организационных, экономических, социальных, научно-технических, производственных и других мероприятий по управлению;

Систематичность, определяющая постоянное непрерывное выполнение всех работ по управлению, их ритмичность и долговременность действия;

Преемственность, которая должна проявляться как при создании системы, так и при ее функционировании и совершенствовании. Выражаться она может, прежде всего, в максимальном использовании передового отечественного и зарубежного опыта системного управления;

Научность, реализуемая разработкой мероприятий и воздействий на основе достижений науки и техники с учетом объективных законов и закономерностей системного управления;

Автономность, достигаемая обеспечением относительной самостоятельности функционирования структурных элементов и подсистем систем управления; экономичность, предполагающая снижение затрат на управление в общих расходах организации;

Перспективность развития, обеспечивающая перспективу развития организации как системы; оптимальность, предполагающую многовариантную проработку управленческих решений и выбор наиболее целесообразного для организации варианта;

Устойчивость, предусматривающая удержание системы в относительно стабильном состоянии и обеспечивающая выживание организации в условиях конкуренции;

Комфортность, предусматривающая создание для человека, как основного элемента системы, максимума удобств для творческой работы и реализации своих возможностей;

Специализация работ, обеспечивающая рациональное разделение управленческого труда в системах управления; концентрация, обеспечивающая выполнение однотипных задач в одном подразделении и (или) концентрацию усилий управленческих работников на решении основных целей и задач организации;

Адаптивность, предусматривающую обеспечение приспособляемости системы организации к изменяющимся внешним и внутренним условиям;

Замкнутость (замкнутость управленческого процесса), реализуемая выполнением в системе, подсистемах и элементах полного общефункционального цикла, включая планирование, организацию, координацию работы и т.д.

Параметрический метод основывается на количественном выражении исследуемых свойств систем управления и установлении взаимосвязей между параметрами управляющей и управляемых подсистем. Это дает возможность на базе фактических данных определить форму зависимостей взаимосвязанных параметров и их количественное выражение. Зависимости параметров могут быть функциональными (проявляемые определенно и точно в каждом отдельно наблюдаемом случае - наблюдении) или корреляционными (определяемые на основе корреляционного метода).

Проведение параметрического исследования на основе научного аппарата системного анализа в общем плане включает совокупность следующих последовательно выполняемых работ: определение объекта исследования; постановка целей, задач и определение критериев их достижения; определение "границ" внутренней и внешней среды и осуществление структуризации исследуемой системы; разработка экономико-математической модели (параметризация, установление зависимостей между параметрами, моделирование) системы; исследование модели системы; сбор, обработка, анализ информации и обобщение результатов; проверка обоснованности результатов исследования; окончательная формулировка результатов исследования.

В ряде литературных источников для общего случая исследований рекомендуется проводить следующий состав работ: постановка целей и задач; предварительный анализ имеющейся информации, условий и методов решения; формулировка исходных гипотез; планирование и организация экспериментов; проведение эксперимента; анализ и обобщение полученных результатов; проверка исходных гипотез на основе полученных фактов; окончательная формулировка новых фактов и законов, обоснований, научных прогнозов и т.д.

Приведенные составы работ исследований во многом идентичны. Однако их конкретный перечень большей части зависит от цели и вида проводимого исследования, характера, содержания и специфики его исследуемого объекта систем управления, для которых исследования носят прикладной характер (такие исследования составляют подавляющее большинство всех исследовательских работ управляющих подсистем организаций), предназначаются для использования или функционируют, в основном, в условиях: действующих организаций, где требуется систему систематически совершенствовать или преобразовать; формирования новой организации из числа действующих при их укрупнении или разукрупнении; строительства новой организации, когда необходимо создать совершенно новую систему.

Могут быть и иные условия (например, при реконструкции организации, изменении производственного профиля и т.п.), но все они являются частным случаем предыдущих условий.

Для того, чтобы исследовать, разработать и внедрить новую или усовершенствованную систему управления в конкретной организации, необходимо осуществить довольно сложные работы по их оргпроектированию. Это является одной из важнейших задач менеджмента организаций. Организации, имеющие относительно эффективно действующие системы управления, имеют более основательную базу для их исследования и дальнейшего совершенствования.

Вместе с тем, организация исследований этих систем требует от менеджеров организации как исключительно творческого и вдумчивого подхода, так и обязательно глубоких знаний и опыта оргпроектирования. Системы управления, внедренные по рационально разработанным проектам исследовательского характера, являются, как правило, эффективно действующим инструментом системного менеджмента.

Оргпроектирование как инструмент исследования систем управления в последние десятилетия зарекомендовало себя достаточно положительно. При этом подтверждено возможность использования системного подхода в оргпроектировании как объективной необходимости, определяемой рыночными отношениями, усилением конкуренции, возрастанием объемов производства, сложности продукции, технологии производства и других элементов систем.

Таким образом, в процессе исследования (с учетом работ по проектированию и реализации) систем управления можно выделить следующие последовательные стадии работ: подготовительную, исследовательско-проектную, реализации (внедрения) и совершенствования, включающие ряд соответствующих этапов. Подготовительную стадию исследований в случаях, предусматривающих внедрение его результатов, то есть включающих в том числе выполнение работ по проектированию систем и реализации всех проектных решений, можно не без оснований называть предпроектной. Конкретный же состав этапов работ каждой из стадий исследования систем во многом зависит от тех условий, в которых они осуществляются .

Очевидно, что исследования, разработка и реализация систем управления требуют определенных затрат. Однако мировая практика показывает, что все ресурсные вложения в системы управления следует рассматривать не как затраты, а как инвестиции. Это связано с тем, что деятельность по управлению, в том числе по обеспечению качества и конкурентоспособности продукции, в рамках систем управления носит, в основном, предпринимательский и инновационный характер. Поэтому необходимо более глубоко обосновывать целесообразность подобного рода инвестиций и их эффективность.

Методическим инструментом, которым можно конструктивно воспользоваться для решения данной задачи, является известное в условиях рыночной экономики так называемое бизнес-планирование. Поэтому на подготовительной стадии проведения исследований вместо в ряде случаев следует разрабатывать бизнес-план исследования систем управления. Общее руководство всеми работами, связанными с исследованиями и созданием систем управления, целесообразно осуществлять менеджерам высшего звена. Более того, для наших условий будет более эффективнее, если этими работами будет руководить непосредственно первый руководитель (генеральный директор) организации.

Безусловно, роль менеджеров высшего звена в создании систем управления очень значима. От них во многом зависит, насколько и в каком соответствии будут заложены в систему и будут выполняться в реальности процедуры, разработанные в соответствии с принципами системного управления, международных стандартов. В разработке систем управления следует предусмотреть участие подавляющего большинства подразделений и служб предприятия. Особая роль при этом принадлежит специализированным подразделениям, непосредственно осуществляющим в организации работу по совершенствованию систем управления. Наряду со штатными подразделениями к созданию этих систем следует привлекать консультационные, научно-исследовательские и другие специализированные внешние организации, а также отдельных профессиональных работников по системному анализу и оргпроектированию систем управления .

4. Значение применения методов параметрического исследования

Параметрическое исследование по своему предназначению направлено на обеспечение высокой эффективности, достижение целей и решение конкретных задач организации. По вопросам определения и оценки эффективности как исследования системного управления, так и производства известны различные методические подходы. При этом все они на первом этапе учитывали, в основном, только экономические последствия управленческих решений и их результатов. На таком подходе базировались практически все традиционные методики (их условно можно отнести к первому поколению).

Попытки выразить различные виды экономической, социальной и экологической эффективности в универсальных единицах измерения (в данном случае в стоимостных) обусловили бесперспективность такого подхода. Это связано с игнорированием качественной противоречивости и неравнозначной приоритетности рассматриваемых сторон эффективности. При определении эффективности системного управления следует учитывать, в первую очередь, общечеловеческие требования, направленные на обеспечение необходимой безопасности каждого потребителя, всего общества и экологического благополучия.

Данные стороны результатов системного управления должны стать приоритетными по сравнению с экономической эффективностью. Вместе с тем в условиях рыночных отношений, при невозможности обеспечить преимущества перед конкурентами в части экономического эффекта (при бесспорном выполнении требований по безопасности, экологичности и социальной направленности), следует принимать более рациональные решения по управлению.

Таким образом определение эффективности исследований системного управления должно основываться на принципах и подходах, учитывающих приоритетные общечеловеческие ценности и адаптированные к условиям рыночных отношений. В соответствии с таким подходом эти принципы должны иметь следующее содержание. Принцип приоритетности социальных и экологических эффектов означает, что при оценке эффективности исследований системного управления необходимо учитывать в первую очередь социальные и экологические эффекты с одновременной их проверкой по критериям безопасности и экологичности.

Принцип комплексного подхода, означающего необходимость учета при определении экономической эффективности всех возможных затрат при исследовании, создании и функционировании систем управления, а также возникающие экономические результаты (последствия) создания и использования продукции и предоставляемых услуг (результатов деятельности организации) на всех стадиях жизненного цикла и уровнях управления. При этом необходимо учитывать все эффекты, получаемые не только на внутреннем рынке, но и внешнем.

Таким образом, расчет экономического эффекта в результате реализации исследований системного управления необходимо проводить относительно всей хозяйственной системы организации. При этом надо иметь ввиду, что в рамках конкретной подсистемы, как правило, выполняется только определенная технологическая операция, составляющая всего лишь часть общей работы по удовлетворению определенной потребности. Эта потребность полностью удовлетворяется лишь в результате совместного действия ряда подсистем, т.е. в рамках всей системы. Кроме того надо иметь ввиду экономические эффекты, получаемые за счет решений по управлению во всех элементах а также в других взаимосвязанных с ними системах (например, выполнения плана поставок, охраны окружающей среды и др.) .

Реализация принципа комплексного подхода при определении экономического эффекта системного управления и научно-обоснованных направлений улучшения деятельности требует рассмотрения всего состава подсистем систем управления организации в целом. При этом систематизируются частные качественные и количественные показатели структур, процессов функционирования и информации, полученные ранее, а также определяются обобщённые, интегральные показатели, характеризующие внешние свойства анализируемой системы и её отдельных элементов.

Параметрический анализ обобщает результаты структурного, функционального и информационного анализа и выполняется с целью оценки эффективности системы управления на основе определения количественных значений её показателей. Объектами исследования параметрического анализа являются частные и обобщённые показатели системы, образующие иерархическую структуру. Верхнему уровню такой структуры соответствуют показатели, определяющие внешние свойства анализируемой системы и позволяющие оценивать её влияние на эффективность решения задач надсистемой более высокого уровня, а нижним уровням будут соответствовать отдельные частные показатели элементов системы управления.

Общая процедура параметрического анализа включает следующие операции: определение объекта анализа; выделение показателей исходного и общесистемного уровней; разработка методов и средств для определения показателей; разработка методов оценки показателей; планирование анализа объекта исследования; предварительная оценка состояния объекта; измерение и оценка показателей всех уровней исследования объекта; оформление результатов анализа.

Заключение

Выбор параметрического подхода к исследованию оказывает самое существенное влияние на процесс его проведения и результативность, так как от этого во многом зависит направленность всех исследовательских работ. Большая часть изучаемых объектов - динамичные, внутренне взаимосвязанные объекты, взаимодействующие с внешней средой, поэтому одним из наиболее приемлемых подходов их исследования является параметрический.

Данный подход происходит из сущности параметров, которые представляют собой учение о всеобщих связях явлений и наиболее общих закономерностях развития бытия и мышления. Базовым законом этого учения выступает закон единства и борьбы противоположностей, а основополагающим принципом - принцип всеобщих связей явлений. Это значит, что для изучения какого-либо предмета необходимо рассмотреть все его стороны и параметры. При этом развитие, как общий процесс, проходит периодически повторяющиеся ступени, но каждый раз на более высоком уровне и все это осуществляется по спирали.

Параметрический подход во многом определил развитие целого спектра других подходов, и в первую очередь системного. Он рассматривает управленческую деятельность как непрерывное выполнение комплекса определенных взаимосвязанных между собой видов деятельности и общих функций управления (прогнозирование и планирование, организация и т.д.).

Причем выполнение каждой работы и общих функций управления здесь также рассматриваются в виде процесса, т.е. как совокупность взаимосвязанных непрерывно выполняемых действий, преобразующих некоторые входы ресурсов, информации и т.п. в соответствующие выходы, результаты.

Список литературы

1. Глущенко В.В. Исследование систем управления. / В.В. Глущенко. - М.: Норма, 2008. - 390 с.

2. Игнатьева А.В. Исследование систем управления: Учебное пособие. / А.В. Игнатьева. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - 420 с.

3. Короткое Э.М. Исследование систем управления: Учебник. / Э.М. Короткое. - М.: ДЕКА, 2008. - 365 с.

4. Мельник М.В. Анализ и оценка систем управления на предприятиях. / М.В. Мельник. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 315 с.

5. Мишин В.М. Исследование систем управления: Учебное пособие. / В.М. Мишин. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 410 с.

6. Рузавин Г.И. Методология научного исследования: Учебное пособие. / Г.И. Рузавин. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - 315 с.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Классификация методов исследования систем управления. Круг проблем и сферы практического использования отдельных методов. Требования, предъявляемые к тестам. Методы социально-экономического эксперимента и параметрического исследования, факторный анализ.

курсовая работа , добавлен 20.12.2015


Роль исследования в развитии организации. Характеристика методов исследования систем управления и обоснование выбора методов. Анализ элементов системы управления и направления совершенствования системы управления. Решение конкретных задач организации.

курсовая работа , добавлен 16.03.2014


Формы организации исследования систем управления. Консультирование как форма организации процесса исследования систем управления. Состав стадий и этапов исследования систем управления. Источники получения информации для исследования СУ.

курсовая работа , добавлен 11.12.2006


Условия проведения исследования систем управления (СУ). Формы организации СУ и их характеристика. Консультирование как форма организации процесса исследования. Понятия и методологические положения, стадии выполнения управленческого консультирования.

реферат , добавлен 13.05.2009


Методология и организация исследования систем управления, разработка концепции исследования. Источники получения сведений о деятельности организации, характеристика этапов проведения исследований. Стратегические направления в развитии организации.

реферат , добавлен 20.02.2013


Структуризация методов исследования систем управления, использование знаний и интуиции специалистов. Методы формализованного представления систем управления, исследование информационных потоков. Современные рыночные условия для системы управления.

реферат , добавлен 17.09.2010


Значимость системы управления в достижении целей и решении задач, стоящих перед организациями. Характеристика методов исследования систем управления. Развитие теории и практики построения новых и совершенствования действующих систем управления.

курсовая работа , добавлен 08.01.2011


Понятие исследования и характеристика исследования систем управления. Цель, объект и предмет исследования. Исследования и их роль в научной и практической деятельности. Характеристика исследования систем управления. Основные подходы к исследованию систем

курсовая работа , добавлен 14.12.2008


Сущность и процессы диверсификации. Состав и система диверсифицированных методов исследования. Методы интуитивного поиска в исследовании систем управления. Особенности метода "мозгового штурма". Сущность метода синектики в исследовании управления.

курсовая работа , добавлен 26.02.2010


Состав и характеристика элементов и подсистем системы управления. Теоретические, эмпирические, теоретико-эмпирические методы исследования. Структуризация методов исследования систем управления по способу и источнику получения информации об объектах.

Сущностью метода является выявление и устранение физических противоречий, присущих исходной системе.

Физическими противоречия - это взаимоисключающие требования, предъявляемые к элементу системы, состоящие в том, что один из характеризующих его параметров должен иметь два различных значения. При этом параметр элемента называется узловым параметром, а характеризуемый им элемент – узловым элементом.

Очевидно, что для одновременного улучшения каких-либо двух противоречивых показателей системы необходимо заменить соответствующий им узловой элемент объектом, удовлетворяющим требованиям, зафиксированном в физическом противоречии.

В общем случае базу параметрического метода образуют системы, выполняющие ту или иную функцию и удовлетворяющие требованиям какого-либо физического противоречия.

Применение метода возможно в двух вариантах: эвристический (с «ручным» алгоритмом поисковых задач) и направленный (с применением «машинных» алгоритмов).

Все элементы базы эвристического варианта параметрического метода описываются только по одному признаку – «удовлетворять требованиям физического противоречия». А признак «выполнять функцию …» определяется пользователем в результате анализа производных систем на предмет однофункциональности с исходной системой.

В основу формирования базы данных положен принцип выбора из множества объектов с парными свойствами, т. е. объектов, удовлетворяющих требованиям соответствующего физического противоречия.

В описании объекта с парными свойствами указывают как сами эти свойства, так и условия их реализации.

14 приемов устранения эвристических противоречий. Чем меньше номер приема, тем выше вероятность с его помощью устранить физические противоречия.

Прием 1. Заменить узловой элемент системой, состоящей из двух элементов, каждый из которых характеризуется одним из значений параметра, указанного в формуле физического противоречия (ФФП).

Прием 2. заменить узловой элемент объектом, различные части которого имеют различные значения параметра, указанного в ФФП.

Прием 3. Заменить узловой элемент системой, состоящей из множества одинаковых элементов, каждый из которых характеризуется одним значением параметра, указанного в ФФП, а система в целом - другим значением.

Прием 4 Заменить узловой элемент объектом, который характеризуется двумя параметрами, аналогичными узловому параметру, каждый из которых имеет одно из значений, указанных в ФФП.

Прием 5. Изменить условия в которых находится узловой элемент, таким образом, чтобы его различные части имели различные значения параметра, указанного в ФФП.

Прием 6. Изменить условия, в которых находится узловой элемент, т.о., чтобы на различных стадиях жизненного цикла исходной системы он характеризовался различными значениями параметра, указанного в ФФП.

Прием 7. Заменить узловой элемент объектом, который на различных стадиях жизненного цикла исходной системы характеризуется различными значениями параметра, указанного в ФФП.

Прием 8. Заменить узловой элемент объектом, который претерпевает превращение в другой объект, при этом каждый из них характеризуется одним из значений, указанных в ФФП.

Прием 9. Включить узловой элемент в состав системы, которая характеризуется одним значением параметра, указанного в ФФП, а узловой элемент – другим значением.

Прием 10. Заменить узловой элемент объектом, который характеризуется параметром, аналогичным узловому параметру, с таким значением, что его по отношению к различным внешним объектам можно было бы считать «различным».

Прием 11. Изменить условия, в которых находится узловой элемент, т.о., чтобы он превратился в другой объект, причем перед превращением он характеризовался бы одним значением параметра, указанным в ФФП, а после превращения - другим значением.

Прием 12. Изменить условия, в которых находится узловой элемент, т.о., чтобы одна из его частей претерпевала превращения в другой объект, который характеризовался бы одним значением параметра, указанным в ФФП, а оставшаяся часть узлового элемента – другим элементом.

Прием 13. Изменить условия, в которых находится узловой элемент, т.о., чтобы он характеризовался двумя различными параметрами, аналогичными узловому параметру, каждый из которых имел бы одно из значений, указанных в ФФП.

Прием 14. Рассмотреть узловой элемент как систему, которая характеризуется одним значением параметра, указанного в ФФП, а одним из ее элементов – другим значением.

Выбор приемов осуществляется в соответствии с правилами:

Если указанные в ФФП показатели характеризуют исходную систему на различных стадиях и фазах жизненного цикла, то лучшие результаты дает применение приемов устранения физического противоречия «во времени» – приемы 6, 7, 8, 11.

Если указанные в ФФП показатели одновременно присущи исходной системе, то лучшие результаты дает применение приемов устранения физического противоречия «в пространстве» - приемы 1, 2, 5, 12.

Если по условиям поисковой задачи замена элементов недопустима, то лучшие результаты дает применение приемов «изменения условий» - приемы 5, 6, 9, 11, 12, 13.

Если требования к элементу сформулированы с т.з. различных внешних объектов или исходя из различных систем отсчета, то – 10, 4.

Если требуется получить наиболее простое решение поисковой задачи, то – 3, 4, 10.

Методы классификации, декомпозиции, стратификации и типологии

Классификация – это разделение явлений, а следовательно и понятий, характеризующих их, на определенные классы, позволяющие увидеть специфику явлений, их разнообразие, свойства, связи и зависимости, общее и специфическое и посредством этого вникнуть в сущность.

Принципы:

• Принцип единства критерия для выделения групп одного порядка.
• Принцип соразмерности деления явлений и понятий.
• Принцип альтернативности и взаимоисключения выделяемых групп. Не должны выделенные явления относится и к одной, и к другой классификационной группе.
• Принцип многоступенчатости классификации, отражающий возможность делать последовательно ступенчатую классификацию
• Принцип полноты классификации для каждой ее ступени. Нельзя делить только часть объекта на виды, а другую на подвиды.

Декомпозиция – это особый вид классификации, не допускающий произвольного критерия. Декомпозиция предназначена для установления связанных между собой содержательных элементов некоторой объективной целостности.

Стратификация – это определение слоев (страт) в многослойном явлении, т. е. зависимостей особого вида. В исследовании управления такими стратами могут быть внешняя и внутренняя среда фирмы, технические средства и человеческие ресурсы, и тактика управления и т. д.

Обобщение – это логическая операция, заключающаяся в том, что для некоторой группы явлений находится новое, более широкое по объему понятие, отражающее общность свойств этих явлений на уровне нового знания о них.

Практический успех классификации определяется следующими правилами:

• Правило соразмерности
• Правило раздельности членов деления

На протяжении определенной классификационной операции нельзя изменять основание деления, его критерий

Комбинаторная классификация. При проведении классификации нередко встречаются ситуации, когда объекты классификации могут иметь несколько равносущественных признаков, которые могут быть основанием классификации. В этом случае можно совместить две иерархические классификации посредством построения матрицы.

Типология – это группировка объектов на основе их подобия некоторому образцу, который именуется типом, эталоном, или идеальным образом. Здесь каждое явление приближается к одному из эталонов.

Отличие типологии от классификации в том, что типология допускает существование таких явлений, которые не соответствуют ни одному из выделенных типов. Типология превосходит классифкацию своей универсальностью. Она является первоначальнй операцией любых систематизаций.