<<
>>

2.4. Разработка инструментария для управления изменениями управляющих параметров факторов самоорганизации комплекса предприятий автомобилестроения

Поскольку исследуемая система отнесена нами к синергетической, то и характер ее функционирования носит не детерминированный, а стохастический характер. Поэтому для принятия решения о выработке конкретных управляющих воздействий на действующие в системе факторы самоорганизации, необходимо просчитать вероятности получения при этих воздействиях желательного отклика от системы.

Например, мы не знаем, как повлияет на фактор самоорганизации решение руководства предприятия снизить всем работникам зарплату до 1 руб.

в месяц, если они не внесут какого-либо рационализаторского предложения. Это может привести к стихийной организации работников в группу по выработке таких предложений, что позволит при их внедрении снизить затраты на производство. С другой стороны, это может привести к забастовке работников, и таким образом, к снижению объема выпуска продукции. Таких примеров можно привести множество. Если речь идет, как в нашем случае, о комплексе предприятий, то здесь управляющие воздействия могут быть как из внешней среды (например, повышение налогов, которое может заставить предприятия объединяться для более эффективной системы налогообложения) и внутренними (например, изменение структуры управления головным предприятием, что может заставить предприятия комплекса выйти из него, чтобы не увольнять работников или неэффективная система распределения средств между предприятиями комплекса, т.е. поддержка убыточных за счет прибыльных и т.д.) В любом случае говорить с абсолютной уверенностью, что в тех или иных случаях люди поступят именно так невозможно. Кроме того, абсолютно ясно, что сама система тоже воздействует на управляющие факторы, вызывая их изменение, что подтверждается возможной формулой расчета значений управляющих параметров, приведенной в подразделе 2.3. Поэтому мы используем стохастическую модель для определения распределения вероятностей при определенных управляющих воздействиях на комплекс, достижения комплексом того или иного сценария развития.
В нашем случае путь развития задается начальными диагностическими данными комплекса - это начальные значения прибыли и затрат, начальные темпы прироста прибыли и затрат, а также соответствующие им значения управляющих параметров факторов самоорганизации; и их возможными изменениями при управлении.

Используемые системы дифференциальных уравнений приближают функционирование системы к Марковскому процессу. Это происходит потому, что рассматриваются показатели функционирования системы только в определенный момент времени (начальный уровень прибыли, затрат, темпы прироста прибыли и затрат тоже на определенный момент времени), т.е. не учитывается то, какими путями система пришла в это состояние. Поэтому мы будем использовать теорию цепей Маркова, на основе которой попытаемся сделать некоторые утверждения относительно распределения вероятностей достижения комплексом предприятий заданных значений управляющих параметров. Данная теория предполагает вероятностный подход. Мы рассматриваем функционирование системы в динамике, что говорит о стохастическом характере функционирования. Все процессы, связанные с управлением людьми являются вероятностными, как отмечается в теории классического менеджмента, например в работе [65]. В теорию управления вероятностный подход ввел Н. Винер [79]. Он вывел некоторые теоремы об устойчивости решений вероятностных математических моделей. В частности, для этого он строит интегральное уравнение - Винера-Хопфа, которое определяет устойчивость решения таких моделей и минимальную дисперсию ошибки при использовании вероятностных оценок [79]. Данный подход в экономике подвергался некоторой критике, но применяется и для прогнозирования, и в других приложениях. Вероятностные модели не позволяют определить точных цифровых характеристик, лишь вероятности попадания искомых величин в желаемые состояния. Некоторые авторы отмечают, что такой класс моделей может успешно применяться при разнородности параметров. Такие модели относятся к классу моделей имитационного моделирования многокомпонентных систем [86] и имеют ряд разновидностей и практических приложений.

Например, сети Петри применяются при многих параллельных альтернативах, в экономике используются как метод принятия решений [49, 124]. Далее, есть конечные автоматы, которые применяются в технике, например, для определения архитектуры программных систем [87] и т.д.

В нашем случае в качестве управляющих параметров также применяются разнородные показатели, которые необходимо свернуть в один.

Существует множество методик свертывания множества разнородных критериев в один, например, функция желательности Харриштона, метод «радара», метод профилей и т.д. Мы используем стохастическую модель исходя из всех вышеперечисленных особенностей социально-экономических систем, при этом значения управляющих параметров будем учитывать в виде одного, уже свернутого коэффициента.

Итак, попытаемся вывести некоторые математические выкладки, используя теорию цепей Маркова, на основании которых в дальнейшем попытаемся оценить вероятности достижения комплексом заданных значений управляющих параметров, а также время их достижения и загрузку производственных мощностей предприятий комплекса при этом. Для этого приведем некоторые общие сведения о теории цепей Маркова [6, 17-19, 30, 31, 33-35,37, 40,41,53,54, 60, 87, 92, 110, 117, 120, 122, 123, 125].

Под вероятностным процессом будем понимать функцию, которая каждому данному значению teT ставит в соответствие некоторую случайную величину X(t).

Между этими случайными величинами существуют определенные статистические зависимости, и все они обладают общей областью значений Z. Область определения Т рассматриваемых нами вероятностных процессов есть либо множество натуральных чисел (дискретные процессы), либо интервал [0, со ) (непрерывные процессы). Областью значений Z всех наших случайных величин всюду в дальнейшем будет служить конечное множество состояний управления развитием рассматриваемого комплекса предприятий: Z = {z(, z2, ... zN). Если процесс изменения управляющих величин попытаться описать в виде графа, то, вероятно, это будет ориентированный граф, где состояния параметров комплекса предприятий будут вершинами этого графа, а дугами будут воздействующие на них влияния.

Первоначально предположим, что мы имеем дело с дискретным процессом, т.е. Т = (0, 1, 2, .,.}. Цепь Маркова характеризуется тем, что для всех моментов времени teT процесс зависит лишь от реализации случайной величины X(t) и не зависит от предшествующего хода процесса. Формально это можно выразить так: Для всех teT {tbt2, ...,tn|0

<< | >>
Источник: Зубкова Светлана Витальевна. Совершенствование механизмов управления развитием комплексов предприятий автомобилестроения (Синергетический подход): Диссертация кандидаиа экономических наук: 08.00.05 : Набережные Челны, 2004 159 c.. 2004

Еще по теме 2.4. Разработка инструментария для управления изменениями управляющих параметров факторов самоорганизации комплекса предприятий автомобилестроения:

  1. Определение экономического смысла управляющих параметров факторов самоорганизации комплекса предприятий автомобилестроения.
  2. Целью диссертационной работы является совершенствование механизмов управления развитием комплексов предприятий автомобилестроения для повышения эффективности их деятельности
  3. Приложение 4. Определение границ значений управляющих параметров факторов самоорганизации путем имитационного моделирования
  4. 2.5. Методика управления развитием комплекса предприятий автомобилестроения как самоорганизующейся системы
  5. В третьей главе «Моделирование процесса управления развитием комплекса предприятий автомобилестроения»
  6. Во второй главе «Система управления развитием комплекса предприятий автомобилестроения»
  7. 2. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЕМ КОМПЛЕКСА ПРЕДПРИЯТИЙ АВТОМОБИЛЕСТРОЕНИЯ
  8. 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЕМ КОМПЛЕКСА ПРЕДПРИЯТИЙ АВТОМОБИЛЕСТРОЕНИЯ
  9. Зубкова Светлана Витальевна. Совершенствование механизмов управления развитием комплексов предприятий автомобилестроения (Синергетический подход): Диссертация кандидаиа экономических наук: 08.00.05 : Набережные Челны, 2004 159 c., 2004
  10. 3.2. Определение вероятностных характеристик развития комплекса предприятий автомобилестроения
  11. 1.3. Комплекс предприятий автомобилестроения как синергетическая система
  12. 2.3. Обзор и уточнение существующих динамических методик управления развитием предприятия и комплексов предприятий.
  13. Писарева Галина Сергеевна. РАЗРАБОТКА МАРКЕТИНГОВОЙ СТРАТЕГИИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ТУРИСТСКО-РЕКРЕАЦИОННОГО КОМПЛЕКСА В РЕГИОНЕ (НА МАТЕРИАЛАХ РЕСПУБЛИКИ АДЫГЕЯ) / Диссертация, 2002
  14. 3.2. Разработка стратегии управления устойчивостью предприятия
  15. 1.3. Проблемы реструктуризации отраслевых комплексов и разработка новых принципов управления.
  16. 2.2 Исследование существующих методов оценки конкурентоспособности предприятий и разработка комплексной методики повышения и оценки конкурентоспособности для торговых предприятий
  17. 3.2. Разработка региональной маркетинговой стратегии устойчивого развития предприятий турнстско-рекреаиионного комплекса в регионе
  18. 3.1.3. Управление реструктуризацией имущественного комплекса предприятия
  19. 3. РАЗРАБОТКА МАРКЕТИНГОВОЙ СТРАТЕГИИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ТУРИСТСКО-РЕКРЕАЦИОННГО КОМПЛЕКСА В РЕСПУБЛИКЕ АДЫГЕЯ
  20. 3.2. Использование информационных технологий в управлении реинжинирингом как фактор повышения конкурентоспособности отечественных предприятий