Операционный менеджмент

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

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.

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.

 Скачать реферат