Операционный менеджмент

Министерство науки и образования Украины

Крымская академия природоохранного и курортного строительства

Факультет экономики и менеджмента

Кафедра маркетинга и менеджмента

Опорный конспект лекций

по дисциплине

«Операционный менеджмент»

1.   Процесс принятия решений

Каковы преимущества и ограничения использования моделей

В чем суть табличного и графического метода принятия решений

Дать характеристику типам и видам моделей решений

2.   Прогнозирование

Типы прогнозов и подходы к прогнозированию

Шаги системы прогнозирования

Дать определение компонентам временных серий

Характеристика методов прогноза

3. Теория очередей

Дать определение характеристикам прибытия линейных систем ожидания

Дать определение характеристике очереди линейных систем ожидания

Характеристика конфигураций систем обслуживания

Определение моделей очередей

4. Стратегия товара

Дать определение стадиям разработки товара

Как используется командный подход при разработке товара?

Влияние жизненного цикла товара на операционные стратегии

Документирование товара

5. Стратегия процесса

Сравнительная характеристика процессов (сфокусированный на процессе, сфокусированный на продукте, повторяющийся процесс)

Управление спросом и управление мощностью предприятия

Провести анализ критической точки

1. Процесс принятия решений

Преимущества и ограничения использования моделей решений

 

«Хорошее» решение использует аналитическое принятие решений, базируется на логике, рассматривает все возможные данные, возможные альтернативы и предполагает следующие шесть шагов.

1. Определение проблемы и факторов, которые влияют на нее. Это означает необходимость установить проблему четко и осознанно, что в большинстве случаев является наиболее важным и трудным шагом.

2. Установка критерия решения и целей. Менеджеры должны разработать специфические и измеряемые цели. Большинство фирм имеет более чем одну цель максимизации прибыли.

3. Формулировка моделей и связей между целями и переменны ми. Разрабатывается формализованное представление ситуации — модель. Большинство моделей, представленных в этой книге, содержит одну и более переменных. Переменная — это измеряемое количество, которое может меняться или которое есть пред мет изменения.

4. Определение и оценка альтернатив. Этот шаг означает гене рацию наибольшего количества решений проблемы (обычно бы строго). Диапазон или набор альтернатив — это то, что менеджеры хотят получить.

5. Выбор наилучшей альтернативы. Это решение, которое наилучшим образом удовлетворяет и наиболее соответствует установленным целям.

6. Внедрение решения. Выполнение действий в соответствии с выбранной альтернативой — это иногда наиболее сложная фаза. принятия решения, требующая привязки задач и расписания внедрения.

Следует отметить, что эти шаги не всегда идут друг за другом без некоторых возвратов и циклов. Обычно приходится модифицировать один или более шагов, прежде чем конечный результат будет внедрен. Принятия «хороших» решений в операционных проблемах требует выполнения всех шести вышеуказанных шагов.

Преимущества и недостатки использования моделей. Математические модели являются инструментами, широко принятыми менеджерами по следующим причинам.

1. Модели менее дороги и требуют меньше времени, чем экспериментирование с реальными системами.

2. Они разрешают операционным менеджерам задавать, на пример, вопрос «Что будет, если...» («Что будет, если мои затраты на запасы увеличатся на 3% в следующем году,— как изменится моя прибыль⁰»).

3. Они построены для решения проблем менеджмента и по поощряют ввод данных во стороны менеджера.

4. Они способствуют содержательному систематическому под ходу к анализу проблем.

5. Они требуют от менеджеров уточнять ограничения и цели по отношению к проблеме.

6. Они могут помочь сократить время, необходимое для принятия решений

Основные ограничения при использовании моделей

1. Модели могут быть дорогими и требующими длительного времени на разработку и тестирование.

2. Они часто не используются и неправильно понимаются по причине их математической сложности.

3. Они уменьшают роль и значение не поддающейся вычислению информации.

1.         Они часто имеют такие предпосылки, которые слишком упрощают переменные реального мира

Табличный и графический методы принятия решений

Основы теории принятия решений. Вне зависимости от сложности решения или сложности средства, используемого для анализа решения, все, принимающие решения, сталкиваются с альтернативами и состоянием природы. Будем использовать следующие обозначения.

1. Термины: а) альтернатива — направление действия или стратегия, которая может быть выбрана принимающим решение (например, не брать зонт завтра); б) состояние природы — ситуация, на которую принимающий решение не может влиять или имеет очень слабое влияние (например, завтрашняя погода).

2. Символы, используемые для дерева решений:

а) — это узел решения, из которого может быть выбрана одна или несколько альтернатив;

б) — это узел состояния природы, из которого может появиться одно состояние природы.

Чтобы представлять альтернативы решений менеджера, мы можем развивать деревья решений или таблицы решений, используя вышеупомянутые обозначения.

При конструировании дерева решений (дерева целей) мы должны быть уверены, что все альтернативы или состояния природы находятся на правильных и логических местах и что мы включили все возможные альтернативы и состояния природы.

ПРИМЕР 1

Компания рассматривает возможность производства и маркетинга складских навесов. Рассмотрение этого проекта требует разработки большого или малого завода. Рынок для этого товара может быть благоприятным или неблагоприятным. Компания, конечно, имеет еще и такой выбор, как не строить производственную линию вообще. Дерево решений для этой ситуации представлено на рис. 1.

Рис 1. Дерево решений компании по производству складских навесов

Табличный метод принятия решений. Мы можем также по строить таблицу решений или платежную таблицу, чтобы помочь компании определить ее альтернативы. Для любых альтернатив и определенного состояния природы имеется следствие или выход, который обычно представляется в денежном выражении. Это называется условным значением. Заметим, что все альтернативы в примере 2 записываются в левой части таблицы, а состояния природы записываются в верхней части таблицы, условные значения (платы) находятся внутри таблицы.

ПРИМЕР 2

Мы создаем таблицу для компании, включающую условные значения, которые базируются на следующей информации. Случай благоприятного рынка — большой завод даст чистую прибыль компании 200 тысяч долларов, если рынок неблагоприятный, то чистые потери будут 180 тысяч долларов. А малый завод принесет 100 000 долларовый доход в случае благоприятного рынка; чистые потери в 20 тысяч долларов появятся, если рынок будет неблагоприятным.

Таблица 1

Решения с условными значениями

Альтернативы	Состояния природы
	Благоприятный рынок, тыс. $	Неблагоприятный рынок, тыс. $
Строить большой завод Строить малый завод Ничего не строить	200 100 0	-180 -20 0

Принятие решений в условиях неопределенности. Если имеется полная неопределенность того, какое состояние природы в таблице решений может появиться (это значит, что мы даже не можем оценить вероятность для каждого возможного исхода), то в этом случае мы обращаемся к трем критериям для принятия решений в условиях неопределенности.

1. Махimax — этот критерий находит альтернативу, которая максимизирует максимальный выход или следствие для каждой альтернативы. Мы находим максимальный выход внутри каждой альтернативы и затем выбираем альтернативу с максимальным значением. Поскольку этот критерий решения располагается на альтернативе с наивысшим возможным результатом, его можно назвать «оптимистическим» критерием решения.

2. Махimin — этот критерий отыскивает альтернативы, которые максимизируют минимальный выход или следствие для каждой альтернативы, т. е. сначала мы находим минимальный выход внутри каждой альтернативы и затем выбираем альтернативу с максимальным значением. Поскольку этот критерий решения позволяет найти альтернативу с наименьшей возможной потерей, его можно назвать «пессимистическим» критерием решения.

3. Равновероятный критерий — этот критерий решения находит альтернативу с наивысшим средним выходом. Сначала мы рассчитываем средний выход для каждой альтернативы, который является суммой всех исходов, деленной на количество исходов. Затем выбираем альтернативу с максимальным значением. Равно вероятный подход предполагает, что вероятности появления состояний природы равны и поэтому каждое состояние природы равновероятно.

ПРИМЕР 3

Рассматриваем каждый из этих подходов для компании. Используя таблицу решений из примера 2, определим maximax и maximin и равновероятный критерии решения.

1. Мaximax-выбор—строить большой завод. Это есть максимум от максимального значения внутри каждого ряда или альтернативы.

2. Маximin-выбор — ничего не делать. Это максимум из минимальных значений внутри каждого ряда или альтернативы.

3. Равновероятный выбор — строить малый завод. Это максимум из средних значений каждой альтернативы. Этот подход предполагает, что нес выходы для каждой альтернативы равновероятны.

Таблица 2

Решения в условиях неопределенности

Альтернативы	Состояния природы		Максимум, в ряду, $	Минимум в ряду, $	Среднее по ряду, $
	Благоприятный рынок, $	Неблагоприятный рынок, $
Строить большой завод Строить малый завод Ничего не строить	200 000 100000 0	-180000 -20 000 0	200 000 100000 0	-180000 -20 000 0	10000 40000 0

Махimax Махimin Равновероятный

 

Типы и виды моделей решений

 

Теория принятия решений — это аналитический подход для вы бора альтернативы или направления действия.

Существуют три типа моделей решений в теории принятия решений. Они зависят от степени определенности возможных выходов или последствий, с которыми встречается принимающий решения.

1. Принятие решений в условиях определенности — принимающий решение знает с определенностью последствия или выход любой альтернативы или выбранного решения.

Например, принимающий решение знает с полной определенностью, что 100-долларовый депозит на счете даст увеличение на 100$ в балансе его счета.

2. Принятие решений в условиях риска — принимающий решение знает вероятность появления результата или последствий для каждого выбора. Мы можем не знать, будет ли дождь завтра утром, но мы можем знать, что вероятность дождя — 0,3.

3. Принятие решений в условиях неопределенности — принимающий решения не знает вероятность появления результата для каждой альтернативы. Например, вероятность того, что демократ будет президентом через 20 лет от сегодняшнего дня, неизвестна.

Категории математических моделей. Общая структура проблемы, с которой мы сталкиваемся, количество доступной информации и вид данных, которые мы можем собрать,— все это поможет определить соответствие модели рассматриваемой проблеме.

Перечислим некоторые модели, упомянутые в тексте.

1. Алгебраические модели. Алгебра—это основной математический инструмент, который может быть использован для решения общих операционных проблем, таких, как анализ критической точки и анализ затрата-прибыль.

2. Статистические модели. Поскольку многие решения включают неопределенность, очень важно использовать вероятностное распределение и статистическую теорию. Представлены три вида статистических моделей.

а) Прогнозирование — процесс создания проекций на будущее таких переменных, как продажи, затраты.

б) Контроль качества — помогает измерять и регулировать степень соответствия, до которой продукт или сервис отвечает специфическим стандартам.

в) Теория решений — используется в деревьях решений и таблицах решений, чтобы помочь представить и решить проблемы при условии риска.

3. Модели линейного и математического программирования. Линейное программирование широко используется в решениях о смешивании продуктов, анализе размещения, планировании производства, распределении рабочей силы и других областях операционного анализа. Более общий термин — математическое программирование — также используется в этой книге.

4. Модели теории очередей. Анализ очередей помогает оценить системы сервиса путем определения таких факторов, как длина очереди, время ожидания и коэффициент использования.

5. Имитационные модели. Компьютерная имитация реальных систем — это ценный инструмент для анализа сложных систем сервиса, политики обслуживания оборудования и инвестиционного выбора.

6. Модель запасов. Модели учета запасов используются, чтобы помочь управлять активами фирмы путем выдачи рекомендаций по наилучшему количеству и времени заказа.

7. Сетевые модели. Средства, такие как РЕRT (оценка и средства обзора), СРМ (метод критического пути), помогают менеджерам составить график, контролировать и отслеживать большие проекты, такие как строительство корабля или торгового центра.

Литература:

Козловский В.А. и др. Производственный и операционный менеджмент.

Учебник – СПб: «Специальная Литература», 1998. с.41

Макаренко М.В., Махалина О.М. Производственный менеджмент: Учеб. пособие для вузов.- М.: «Издательство ПРИОР», 1998. – 384 с.

Ричард Чейз и др. Производственный и операционный менеджмент. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2001.- 704 с.

2. Прогнозирование

Типы прогнозов и подходы к прогнозированию

Прогнозирование — это искусство и наука предсказания событий будущего. Оно может также использовать исторические данные и проектировать их на будущее с применением математической модели..

Временные горизонты прогнозирования. Прогнозы обычно классифицируются по будущим временным горизонтам, которые они описывают. Три категории, полезные для операции менеджеров, таковы.

1. Краткосрочный прогноз. Такой прогноз охватывает период до одного года, но обычно меньше, чем три месяца. Используется для планирования закупок, работ, уровней рабочей силы, распре деления работ и объема производства.

2. Среднесрочный прогноз. Охватывает обычно период от трех месяцев до трех лет. Используется в планировании сбыта, планировании производства и распределения бюджета, бюджетировании наличности, анализе различных оперативных планов.

3. Долгосрочный прогноз. Обычно на три года и более. Долго срочный прогноз используется в планировании новых товаров, расходов по основным фондам, в определении местоположения завода и его расширения, в исследованиях и разработках.

Организации используют три основных типа прогнозов в планировании своих будущих операций.