Мастерство создания и управления производством

Качественные методы опираются главным образом на субъективные входные данные, которые часто игнорируют точные цифровые показатели. Качественные методы допускают использование в процессе прогнозирования «мягкой» информации (например, человеческого фактора, личных мнений, догадок). Эти факторы часто игнорируются или недооцениваются при использовании количественных методов, потому что они с трудом поддаются (если вообще поддаются) количественной оценке.

Количественные методы опираются или на использование статистических данных за определенный период, или на разработки ассоциативных моделей, которые пытаются использовать причинные переменные для того, чтобы подготовить прогноз. Количественные методы состоят главным образом из анализа объективных, или жестких данных. Они обычно избегают личных предубеждений, которые иногда пагубно влияют на качественные методы.

На практике, любой из этих подходов – или они оба – могут использоваться для разработки прогноза.

Также существуют прогнозы, основанные на суждении и мнении – это прогнозы, которые используют субъективные входные данные, такие как мнения потребителей, торгового персонала, менеджеров, директоров и экспертов. Когда прогноз должен быть подготовлен быстро, не всегда имеется достаточно времени, чтобы собрать и проанализировать количественные данные. В других случаях, особенно в период изменения политических и экономических условий, данные могут быстро устаревать, а более свежую информацию пока получить невозможно. Аналогично, разработка новых изделий и перепроектировка уже существующих страдает от отсутствия исторической статистики, которая была бы полезна при прогнозировании. Соответственно эти прогнозы и полагаются на анализ субъективных входных данных, полученных из различных источников: опроса потребителей, сотрудников отдела продаж, менеджеров и директоров, групп экспертов. Достаточно часто эти источники выдают информацию, получить которую иным способом просто невозможно.

Небольшая группа руководителей верхнего звена (например, в маркетинге, производстве и финансах) может встречаться и коллективно разрабатывать прогнозы. Этот подход часто используется как часть долгосрочного планирования и разработки нового изделия. Он имеет то преимущество, что собирает воедино огромные коллективные знания и способности руководителей. Однако здесь имеется риск, что будет преобладать мнение одного человека, оказывающее давление на всю группу, а кроме того, распределение ответственности за прогноз среди большой группы людей может оказать расслабляющее действие на стремление создать хороший прогноз.

Следует отметить и прогнозы, основанные на данных временного ряда или статистическое прогнозирование.

Некоторые методы прогнозирования зависят от раскрытия связей между переменными, которые можно использовать для предсказания будущего значения одной из них; другие просто пытаются спроецировать прошлый опыт на будущее. Второй подход представляют прогнозы, которые используют статистический или временной ряд данных— на основе предположения, что будущее будет подобно прошлому. Некоторые модели просто пытаются сглаживать произвольные изменения в исторической статистике, а другие пытаются выявить в данных определенные тенденции. В сущности, подходы, основанные на исторической статистике, рассматривают данные как зеркало, которое отражает комбинацию всех сил, влияющих на рассматриваемую переменную (например, спрос) – не стараясь точно определить или измерить эти силы.

Ассоциативные модели определяют одну или более поддающихся оценке переменных, которые могут использоваться для предсказания будущего спроса.

Например, спрос на краски может быть связан с такими переменными как цена за литр, затраты на рекламу, а также со специфическими характеристиками краски (например, время высыхания, легкость очистки). В этих случаях анализ дает математическое уравнение, которое позволяет менеджеру предсказать объем продаж – например, на основе данных значений «оцениваемой» переменной.

Глава 3. Системный подход в оптимизации производства

Различные способы классификации производственных систем имеют важное значение для их проектирования и эксплуатации. Степень стандартизации конечного продукта, тип производства, общая ориентированность системы на товары или на услуги, или же на некую комбинацию товаров и услуг, – все это диктует требования по капиталовложениям, выбору оборудования, планированию мощности производства, определению местоположения предприятия, управлению запасами и ресурсами, найму рабочей силы, определенному графику производства и обеспечению качества.