Основы менеджмента

Кроме этой основной цели, специалисту, разрабатывающему модель, надо определить, какая информация потребуется для построения модели, отвечающей исходным требованиям. В нашем примере это может быть точный прогноз потребностей заводов по каждому виду сырья, сведения о закупаемых материалах для всех выпускаемых ими продуктов, о долговечности деталей и т. д.

Довольно часто необходимую информацию приходится получать из разных источников. Как пишет один автор, «производственную проблему не следует решать исключительно с точки зрения производственного или инспектирующего подразделения; надо учитывать также мнения и кадрового отдела, и отдела сбыта, и отдела электрооборудования, и экспериментальной лаборатории».

Кроме того, при построении модели, необходимо учесть затраты на нее и реакцию людей. Ясно, что модель, которая обойдется дороже, чем проблема, которая будет с ее помощью решаться, не станет вкладом в достижение организацией ее целей; а излишне сложная модель может быть воспринята ее потенциальными пользователями, как угроза, и отвергнута ими. Эти возможные проблемы признаются школой научной организации управления.

Проверка модели

Построенную модель следует проверить и утвердить. Одним из аспектов тестирования модели является определение, в какой степени она соответствует реальному миру. Надо установить, учтены ли при ее разработке все соответствующие компоненты реальной ситуации. Если проблема сложная, это, конечно, непросто. Понятно, что чем точнее модель отображает реальный мир, тем выше ее потенциал как инструмента, повышающего эффективность принятия управленческих решений, но лишь при условии, что она не слишком сложна в использовании.

Второй аспект тестирования модели – определение, насколько информация, полученная с ее помощью, помогает менеджерам справиться с проблемой. Так, если модель для фармацевтической фирмы из нашего примера действительно обеспечит менеджеров надежной информацией о времени и объемах повторных заказов сырья и запчастей, она будет полезной, поскольку эти данные помогут менеджерам исправить ситуацию с задержками поставок в розничную сеть.

Хороший способ проверить модель – применить ее к прошлой ситуации. Наша фармацевтическая фирма, например, могла бы в тестовом порядке использовать новую модель для решения проблем с материальными запасами за последние три года. Если модель точная, то, использовав в ней реальные количественные и временные исходные данные, аналитик получит фактические результаты, которые в прошлом привели к задержкам поставок. Так можно определить, смогла бы полученная благодаря модели информация, если бы она имелась в прошлом, помочь фирме предотвратить эти проблемы.

Применение

Проверенная модель готова к применению. По словам Р. Шеннона, ни одну модель в науке управления «нельзя считать успешно завершенной, пока она не принята, не понята и не применена на практике». Звучит, как очевидная истина, но зачастую это становится самым проблемным моментом процесса построения модели. Одно исследование на корпоративном уровне выявило, что только 60 % моделей применяется в полной или почти полной мере. Другие исследования показали, что менеджеры в области финансов и маркетинга американских и западноевропейских корпораций используют модели для принятия решений редко, в основном потому, что боятся их применять или просто не понимают их.

Если модель разрабатывается специалистом, то к ее разработке необходимо привлекать менеджеров, для которых она предназначена. Исследования показали, что в этом случае модель применяется на 50 % активнее. Кроме того, следует учить менеджеров использовать новые модели.

Обновление модели

Даже если модель оказалась полезной на практике, она почти наверняка потребует модификации. Например, может оказаться, что выдаваемые ею данные поступают в неудобной форме или их недостаточно. Кроме того, если в результате изменения целей организации изменяются критерии принятия решений, модель также необходимо изменить. Изменения во внешней среде, например появление новых потребителей, поставщиков или технологии, также могут отменить допущения и исходную информацию, на которых изначально базировалась модель.

Общие проблемы моделирования

Как любые инструменты и методики, научные управленческие модели не безупречны. Их эффективность снижается под влиянием ряда потенциальных проблем, среди которых наиболее частыми являются неправильные исходные предпосылки, ограниченная информация, страх пользователей, недостатки при использовании и чрезмерные затраты.

Неправильные исходные предпосылки