Разработка организационно-управленческих и экономических решений в управлении операционной (производственной) деятельности организации с использованием метода моделирования

Специальность _______________________________________________

Кафедра______________________________________________________

УТВЕРЖДАЮ

Заведующий кафедрой

_____________________ (Подпись, Фамилия, инициалы)

«___» ____________20 г.

КУРСОВАЯ РАБОТА

по _____________________________________________________________

(наименование учебной дисциплины)

_______________________________________________________________

на тему: ________________________________________________________

________________________________________________________

________________________________________________________

Обозначение работы КР – 02068108 –

Студент ________________ ______________ __________

(Подпись, дата) (Фамилия, инициалы) (Группа)

Руководитель ________________ _________ _______________

(Подпись) (Дата) (Фамилия, инициалы)

Работа защищена ________________ __________________________

(Дата) (Оценка)

ВОРОНЕЖ – 201 г.

ФГБОУ ВПО

ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНЖЕНЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Кафедра __________________________________________________

ЗАДАНИЕ на КУРСОВУЮ РАБОТУ

Студенту____________________ ___________________ ______________

(Фамилия, инициалы) (Код специальности) (Группа)

1 Тема _________________________________________________________

______________________________________________________________________________________________________________________________

2 Срок представления работы к защите______________________________

3 Особенности задания: __________________________________________

______________________________________________________________________________________________________________________________

4 Содержание пояснительной записки (перечень вопросов, подлежащих разработке)

4.1 ___________________________________________________________

4.2___________________________________________________________

4.3 __________________________________________________________

4.4 ___________________________________________________________

4.5 __________________________________________________________

4.6 ________________________________________________________

4.7 ___________________________________________________________
5 Перечень графического материала: ________________________________

_______________________________________________________________

_______________________________________________________________

7 Дата выдачи задания __________________________

Руководитель ___________________ __________________

Задание принял к исполнению ___________________ __________________

(Подпись, дата) (Инициалы, фамилия)

Содержание

Введение

Для эффективного осуществления функций управления необходимы связующие процессы, такие, как принятие решений и коммуникация.

Принятие решений присутствует при осуществлении всех управленческих функций, поскольку и при планировании, и при организации, и при мотивации, и при контроле необходимо принимать управленческие решения. Действительно, не приняв соответствующего решения, нельзя реализовать ни одну из перечисленных выше функций управления. При принятии решения перед руководителем стоят две задачи: выработать возможные варианты решений и из них выбрать наилучшее.

Важность процесса принятия решений была осознана человечеством одновременно, с началом его сознательной коллективной деятельности. Поэтому вслед за возникновением и развитием теории управления возникла и развивалась теория принятия решений. Современная наука об управлении, а вместе с ней и теория принятия управленческих решений возникли после того, как появились организации в современном понимании. Современные организации отличает от организаций старого типа наличие существенно большего числа крупных и гигантских организаций. А в таких организациях роль управленческого решения возрастает. В отличие от организаций старого типа в современных организациях большое количество руководителей высшего и среднего управленческого звена.

Профессиональной обязанностью каждого руководителя является принятие управленческого решения в соответствии с делегированным ему объемом полномочий. В современной эффективно функционирующей организации занятие руководящего поста происходит по праву компетентности и принятого в организации порядка. Компетентность руководителя определяется, в первую очередь, эффективностью принимаемых им решений и умением принятое решение реализовать. Деятельность современной организации отличает наличие сравнительно большого числа специалистов, не являющихся даже руководителями, которым в силу делегированных им полномочий в организации необходимо принимать важные для организации решения. Коллективная работа и рациональность, в основе которых профессиональное управленческое решение, стали стержнем организационной культуры современной фирмы.

Перечисленные выше причины оказали значительное влияние на возникновение принципиально нового характера управления, на интенсивное развитие теории и практики принятия управленческого решения.

Актуальность работы обусловлена значимостью выбранной темы. Принятие управленческих решений становится сегодня одной из основных проблем совершенствования системы управления.

Безусловно, немалые возможности таит в себе совершенствование технологии реализации основных управленческих функций, но качество принимаемых решений является все-таки определяющим. Развитие современной науки об управлении, активное использование компьютерной техники, возрастающие объем и сложность информации делают процесс выработки и принятия управленческого решения тем «узким местом», которое наиболее чувствительно к малейшим изменениям в выборе эффективного пути реализации той или иной управленческой идеи.

Объект исследования. Метод моделирования при принятии управленческих решений.

Предмет исследования. Организационно-управленческие и экономические решения в управлении организацией и ее деятельностью.

Цель работы. Исследовать организационно-управленческие и экономические решения в управлении операционной (производственной) деятельности организации с использованием метода моделирования.

Задачи работы:

Структура работы. Работа состоит из введения, теоретической и практической части в виде двух глав, заключения и списка использованных источников.

1. Теоретические аспекты разработки управленческих решений на основе результатов анализа функциональных стратегий компании с использованием метода моделирования

1.1 Понятие и классификация методов моделирования и принятия управленческих решений

Наука управления — это наука об управлении, которая включает в себя принятие решений. Она использует то, что поддается контролю, и пытается предсказать то, что не поддается контролю, для достижения конкретной цели. Наука — это непрерывный поиск; это постоянное создание теорий, моделей, концепций и категорий [1].

Наука управления использует аналитические методы для решения проблем в таких областях, как производство и операции, управление запасами и составление расписаний. Типичный подход науки управления заключается в построении модели изучаемой проблемы, такая модель часто является математической моделью [2]. Практические задачи часто неструктурированы и не имеют четкого определения проблемы, что делает математическое моделирование сложной задачей. Поэтому моделирование проблемы является важным этапом в методике решения проблемы. Как только модель построена, для решения проблемы используются алгоритмы. Для моделирования проблемы и поиска возможных решений разработаны различные методы [3].

Линейное программирование является одним из широко используемых методов моделирования. Задачи линейного программирования состоят из объективной функции (также известной как функция затрат), которая должна быть минимизирована или максимизирована при соблюдении определенного количества ограничений. Объективная функция состоит из определенного числа переменных. Ограничения — это линейные неравенства переменных, используемых в объективной функции. Этот метод тесно связан с линейной алгеброй и использует в постановке задачи неравенства, а не равенства. Задача линейного программирования может относиться к трем категориям: невыполнимая, неограниченная и с оптимальным решением [4]. В неосуществимой задаче значения переменных решения не удовлетворяют условию ограничения. Задача является неограниченной, если ограничения недостаточно ограничивают объективную функцию, так что для любого данного выполнимого решения может быть найдено другое выполнимое решение, которое еще больше улучшает объективную функцию. В оптимальном решении объективная функция имеет единственное максимальное или минимальное значение. Задачи линейного программирования могут быть решены с помощью метода графического анализа. Чувствительный анализ является расширением решения, найденного в линейном программировании, чтобы выяснить влияние изменения параметров на оптимальное решение [5]. Параметры называются коэффициентами и могут быть количеством или значением, используемым в объективной функции. В линейном программировании результаты округляются, чтобы получить разумный выход, однако округленное решение может оказаться невыполнимым и не дать оптимального решения. Поэтому модель целочисленного программирования используется с дробными значениями. Линейное программирование также используется для решения задач транспортировки, перегрузки и распределения. Линейное программирование широко используется в планировании производства и составлении расписания. Оно очень хорошо используется в авиационной промышленности для составления расписания самолетов и экипажей [5].

Вероятностные методы — это еще один класс моделирования для решения проблем. Он основан на применении статистики для определения вероятности неконтролируемых событий, а также на оценке риска принимаемых решений. В этой технике риск означает неопределенность, для которой известна вероятность распределения. Поэтому оценка риска включает в себя изучение результатов решений вместе с их вероятностями. Оценка вероятности пытается заполнить пробел между тем, что известно, и тем, что необходимо знать для оптимального решения. Поэтому вероятностные модели используются для предотвращения событий, происходящих из-за неблагоприятной неопределенности [6, 7]. Анализ принятия решений и системы очередей являются примерами вероятностных методов. Метод моделирования, используемый для решения физических проблем, таких как транспортировка или поток товаров, — это сетевое моделирование. Сетевые задачи — это абстрактное представление процессов и действий для данной задачи, которое иллюстрируется с помощью ветвей и узлов сети. Эта техника позволяет найти наиболее экономически эффективный способ транспортировки товаров, определить максимальный/минимальный возможный поток от источника к месту назначения и найти кратчайший критический путь в крупных проектах [8].

Вывод по разделу 1.1. В данном разделе работы исследовались понятие и классификация методов моделирования и принятия управленческих решений.

Таким образом, процесс моделирования в рамках науки управления помогает предприятиям улучшить свою деятельность путем использования научных методов и разработки специализированных методик. Это процесс поиска оптимального решения существующей проблемы. Процесс моделирования науки управления обеспечивает систематические, аналитические и общие подходы к решению проблем для принятия решений, независимо от характера системы, продукта или услуги. Процесс моделирования в науке управления — это применение научных методов к сложным организационным проблемам. Модели направлены на оказание помощи лицу, принимающему решения, в процессе принятия решений. Процесс моделирования в науке управления является одним из инновационных инструментов принятия решений двадцатого века.

1.2 Сущность, назначение и особенности применения метода моделирования

В первую очередь следует акцентировать внимание на том, что модель представляет собой имитацию одного ряда свойств объекта при помощи некоторых других предметов и явлений. Моделирование — это процессы по изучению свойств объектов через рассмотрение похожих объектов [9].

Необходимость использования моделирования в процессе принятия управленческих решений обусловлена тем, что организационные ситуации, как правило, достаточно сложны, и число переменных относительно конкретных проблем существенно может превышать возможности человека. Понимать их можно лишь посредством упрощения реального мира через инструмент моделирования [5]. Каждая из организаций нацелена на то, чтобы в перспективе развиваться, но не имеет возможностей наблюдать явления, которые еще не существуют и, вероятно, никогда не состоятся. Моделирование в данном случае выступает единственным способом предвидеть варианты в будущем и определять потенциальные результаты альтернативных решений, благодаря чему их возможно объективно сравнивать [9, 10].

Вывод по разделу 1.2. В данном разделе работы исследовались сущность, назначение и особенности применения метода моделирования.

Таким образом, главное в моделировании в целях разработки и принятия управленческих решений — накапливать данные, а также проверять собранные сведения на однородность, достоверность и репрезентативность. Не менее важно анализировать полученные в результате данные и обобщать их теоретически, делать верные выводы и разрабатывать меры по внедрению принятых решений. Сформированы довольно твердые убеждения в необходимости использовать методы научных исследований (в частности, моделирование) в управленческой деятельности, а также проанализированы важнейшие методы по получению, преобразованию и содержательному анализу эмпирических данных, которые отражают состояние и динамику разных социально-экономических процессов в организациях [16].

1.3 Организационные и методические аспекты применения метода моделирования

Использование моделирования во время процессов по принятию решений нуждается в исполнении некоторых принципов в построении и использовании моделей на таких стадиях, как постановка задач, построение моделей, проверка на уровень достоверности, практическое использование [11].

Первоначальная и важнейшая стадия в построении модели состоит в постановке задач, то есть для того, чтобы определять наилучшие подходящие управленческие решения, следует устанавливать, в чем же они заключаются [12].

Следующей стадией в процессе моделирования выступает непосредственное построение моделей. Разработчики выявляют, какие данные можно заполучить с их помощью, чтобы быть готовыми помогать руководителям в разрешении соответствующих проблем. Помимо этого, специалисты должны устанавливать, какие исходные данные потребуются для того, чтобы построить сами модели, которые смогут обеспечивать нужные результаты и будут соответствовать устанавливаемым требованиям [13].

Третий этап заключается в проверках моделей на уровень достоверности. На данной стадии проверок важно определять соответствие данных моделей реальности. Специалисты должны устанавливать, все ли необходимые факторы реальной ситуации предусматриваются в отвечающих требованиям моделях. Очевидно, что чем ярче модели выражают реальную ситуацию, тем больше у них возможностей для того, чтобы оказывать помощь руководству принимать компетентные управленческие решения [14].

Заключительной стадией выступает применение моделей в практических условиях, что предполагает исследование наиболее общих моделей, которые будут соответствовать реальности.

К сожалению, довольно много моделей в практической деятельности не используются, поскольку, как утверждал известный экономист, лауреат Нобелевской премии В. В. Леонтьев, «недостаток фактических знаний об условиях, которые существуют в реальном мире, заставляет авторов моделей основывать многие, если не все, общие заключения на разных априорных допущениях, избранных из-за их удобств, а не из-за их отношения к наблюдаемым фактам».

Основные принципы моделирования, в краткой форме выражающие богатый опыт, накопленный на сегодняшний день в сфере разработки и использования моделей в процессах принятия управленческих решений, следующие:

Принцип информационной достаточности. При полном отсутствии данных об исследуемых системах построение их моделей невозможно. При наличии полных данных о системах их моделирование лишается смысла. Есть некоторый критический уровень априорных сведений о системах, при достижении которого может выстраиваться их адекватная модель [13].

Принцип осуществимости. Создаваемые модели должны обеспечить достижение запланированных целей исследования с вероятностью, значительно отличающейся от нуля, и за конечное время.

Принцип множественности моделей. Данный принцип выступает основным. Речь идет о том, что создаваемые модели должны выражать в первую очередь те свойства реальных систем (или явлений), которые оказывают влияние на выбранные показатели эффективности. Соответственно, при использовании любых конкретных моделей познаются только некоторые стороны реальности. Для их более полных исследований необходимы модели, позволяющие с самых разнообразных сторон и с различной степенью детальности отразить рассматриваемые процессы [14].

Принцип агрегирования. В большинстве случаев сложные системы можно представлять состоящими из агрегатов (подсистем), для адекватных математических описаний которых оказываются вполне пригодными некоторые стандартные математические схемы. Принцип агрегирования дает возможности довольно гибко перестраивать модели, исходя из задач исследований.

Принцип параметризации. В некоторых случаях моделируемые системы имеют в своем составе некоторые относительно изолированные подсистемы, которые характеризуются определенными параметрами, в т. ч. векторными. Подобные подсистемы можно заменить в модели соответствующими числовыми величинами, а не описывать процессы по их функционированию. Зависимость значений данных величин от ситуаций может быть задана в виде таблиц, графиков или аналитических выражений (формул). Принцип параметризации дает возможности сокращать объемы и длительность моделирования. Однако надо понимать, что параметризация понижает адекватность моделей [15].

Управление реальными социально-экономическими системами, по сути, выступает определенной последовательностью решений, нацеленных на исполнение некоторых первоочередных задач. Предприятия не могут существовать стационарно, без развития в пространственно-временном континууме, что неизбежно может приводить к изменениям информационных потоков. В данных условиях следует применять динамические модели принятия решений, учитывая изменяющуюся информацию. Решение в этом случае принимают, беря во внимание степень рисков, а сами процессы, протекающие в рамках промышленных предприятий, интерпретируют как переход организаций от одного состояния в другое, при котором экономические системы стремятся достигать в конкретный момент времени такое состояние, которое было бы по максимуму близким к предварительно заданным целям [16].

Экономико-математические модели — основное средство экспериментального исследования экономики, поскольку отличается следующими свойствами:

Вывод по разделу 1.3. В данном разделе работы исследовались организационные и методические аспекты применения метода моделирования.

Таким образом, моделирование процесса принятия и реализации управленческого решения – это исследовательский метод, применяемый в процессе разработки и реализации управленческих решений, отличающихся высоким уровнем сложности и представляющий собой создание модели или их системы для изучения определенного объекта.

Вывод по первой главе работы. В данной главе работы исследовались теоретические аспекты моделирования управленческих решений.

Таким образом, следует подытожить, что в настоящее время реализация управленческих решений должна быть основана на подлинных, текущих и прогнозируемых данных, на базе всех факторов, которые напрямую оказывают влияние на решения, учитывая вероятные последствия. Моделирование процессов принятия управленческих решений предполагает значительные шаги в направлении количественного оценивания и рассмотрения итогов принятых решений. Для того чтобы внедрить инновационные технологии принятия управленческих решений на практике, а также в целях достижения их качественного и нового уровня, необходимо моделирование процессов принятия управленческих решений.

2. Разработка и выбор управленческих решений из альтернативных вариантов в управлении операционной (производственной) деятельности ООО «DROLYA»

Компания ОOО «DROLYA» успешно работает на рынке черного металлопроката с 1994 года. Организация постоянно развивается и совершенствует стратегию своего бизнеса. Организация постоянно стремится к расширению спектра услуг для клиентов, созданию наиболее выгодных условий поставки товара.

Основные направления деятельности организации:

За десятилетие работы на рынке компания ООО «DROLYA» установила тесные партнерские отношения с такими известными производителями металлопродукции как Азовсталь, Донецкий металлургический завод, УГМК, Загребский металлургический завод и др. Прямые поставки с заводов-изготовителей позволяют гарантированно предлагать клиентам широкий ассортимент металлопроката, низкие цены, скидки, хорошие объемы и льготные условия оплаты.

Каждый покупатель может лично удостовериться в наличии нужной ему позиции, посетив склад, где на хранении находятся тысячи тонн металла.

Организация старается предложить покупателям максимально широкий спектр металлопродукции. Компания осуществляет торговлю более чем по 10 товарным группам: арматура, балка, катанка, круг, лист г/к, проволока, профнастил, сетка, уголок, швеллер, полоса. В ежедневно обновляемом прайс-листе содержится более ста позиций внутри этих товарных групп: различного диаметра, раскроя, размера и т. п.

Главная цель ООО «DROLYA» – долгосрочное сотрудничество с потребителем.

В отличие от некоторых компаний, которые в рекламных целях называют неоправданно низкие цены при отсутствии самого товара, ООО «DROLYA» всегда объявляет реальную цену реального металла.

Специальные выгодные условия существуют в ООО «DROLYA» для оптовых покупателей. При вагонных поставках напрямую с заводов-изготовителей компания предлагает существенно более низкие цены на металл, плюс экономия на транспортных расходах.

Качество поставляемой продукции соответствует стандартам и подтверждается сертификатами предприятий-изготовителей.

К услугам клиентов прекрасно оборудованный складской комплекс в черте города. Погрузку металла осуществляют опытные кладовщики и стропаля с использованием современной крановой техники. Рабочие места сотрудников на складе и в офисе оборудованы современными компьютерами, функционирующими в системе «Офис-Склад», позволяющей получать оперативную информацию о складских остатках.

ООО «DROLYA» не только осуществляет системные поставки металлопродукции, но и перерабатывает ее. В складском комплексе организовано собственное производство – размотка и резка тонкой бухтовой арматуры. Использование новых правильно-отрезных станков под наблюдением опытных механиков позволяет максимально увеличить производимый объем продукции и скорость производства.

Хозяйственную деятельность анализируемого предприятия характеризуют следующие основные технико-экономические показатели.

Таблица 1.

Основные технико-экономические показатели ООО «DROLYA»

Из таблицы следует, что на ООО «DROLYA» с каждым годом улучшает свои экономические показатели, эффективно используя при этом основные производственные фонды.

Функции маркетинга возложены на отдел сбыта. Предпочтительная ориентация структуры службы маркетинга - функциональная.

Важнейшей задачей при выборе рынка является достижение оптимальной сбалансированности спроса и предложения в условиях имеющихся ресурсов и поставленных целевых ориентиров потребления. Основываясь на этом, был выбран российский рынок. Объем реализации в данном рынке составляет 100%.

Таким образом, в настоящее время анализируемое предприятие действует по принципам маркетинга, находится на стадии глубокого проникновения на новые рынки сбыта на основе перестройки (адаптации) предприятия «под рынок».

Рассмотрим реализацию управленческого решения на примере применения элементов моделирования с целью повышения экономического эффекта от деятельности организации.

Исходные данные для моделирования

Учитывая факт того, что предприятие вышло на новые рынки сбыта, цель моделирования, расчет ключевых показателей деятельности организации для принятия наиболее целесообразных управленческих решений по формированию направлений достижения поставленных целей, как для предприятия в целом, так и для отдельных структурных подразделений в зависимости от предполагаемого изменения внешних и внутренних факторов [17].

Ключевые проблемы, требующие экономического расчета для принятия управленческих решений (т. е. прибыль предприятия от вхождения на новый ранок напрямую зависит от реализации той или иной меры):

Для обоснованного принятия управленческого решения выполним практические расчеты, которые позволяли бы руководству предприятия принимать необходимые и, главное, обоснованные решения.

Как изменится прибыль при увеличении объема продаж на 10%?

1. Рассчитывается маржинальная прибыль, или сумма покрытия, МП:

МП = Зпост + П = 60 + 28 = 88 тыс. руб.

2. Определяется сумма покрытия на единицу объема реализации МПед:

МПед = МП / РПт = 88000 / 3500 = 25 руб./т.

3. Рассчитывается маржинальная прибыль при увеличении объема продаж на 10% МП1:

МП1 = РПт * (1 + 0,1))* МПед = 3500 * (1 + 0,1) * 25 = 92500 руб.

4. Определяется величина прибыли при увеличении объема продаж на 10% П1:

П1 = МП1 – Зпост = 92500–60000 = 32500 руб.

5. Рассчитывается процент изменения прибыли при увеличении объема продаж на 10% П%:

П% = ((П1 – П) / П) * 100% = ((32500–28000) / 28000) * 100% = 16%.

При увеличении объема продаж на 10% прибыль увеличивается на 16%.

Как изменится прибыль при увеличении постоянных затрат на 10%?

1. Определяем величину прибыли П2:

П2 = РПт * МПед – Зпост(1 + 0,1) = 3500 * 25 / 1000–60(1 + 0,1) = 21,5 тыс. руб.

2. Рассчитываем процент изменения прибыли П%:

П% = ((П2 – П) / П) * 100% = ((21,5–28) / 28) * 100% = 23,2%.

При увеличении постоянных затрат на 10% прибыль уменьшается на 23,2%.

Как изменится прибыль, если сократить переменные затраты на 10%?

1. Определяем маржинальную прибыль, если сократить переменные затраты на 10% МП:

МП = РП – Зпер(1–0,1) = 280 – 192 (1 – 0,1) = 68,8 тыс. руб.

2. Рассчитываем величину прибыли П3:

П3 = МП – Зпост = 68,8–60 = 8,8 тыс. руб.

3. Определяем процент изменения прибыли П%:

П% = ((П3 – П) / П) * 100% = ((8,8–28) / 28) * 100% = 68,5%.

Следовательно, прибыль увеличится на 68,5%.

Какой объем продукции следует продать, чтобы достичь пороговой выручки?

1. Определяем цену единицы продукции Цед:

Цед = РП / РПт = 280 / 3500 = 80 руб./т.

2. Рассчитываем переменные затраты на единицу продукции Зпер. ед:

Зпер. ед. = Зпер / РПт = 192 / 3500 = 54,8 руб./т.

3. Определяем маржинальную прибыль на единицу МПед:

МПед = Цед – Зпер. ед = 80–54,8 = 25,2 руб./т.

4. Рассчитываем пороговую выручку ТБУ:

ТБУ = Зпост / МПед = 60 / 25,2 = 2380 т.

Объем производства (продаж) в точке безубыточности, или пороговый объем производства (продаж), составляет 2380 т.

Используя те же данные, пороговый объем производства (продаж) в стоимостном выражении можно определить при помощи следующих расчетов.

1. Определяем маржинальную прибыль, или сумму покрытия, МП:

МП = РП – Зпер = 280–192 = 88 тыс. руб.

2. Рассчитываем коэффициент покрытия Кп, то есть долю суммы покрытия в объеме реализации продукции:

Кп = МП / РП = 88 / 192 = 0,4583.

В каждом 1 рубле реализованной продукции маржинальная прибыль (постоянные затраты и прибыль) составляет 45,83 коп.

3. Определяем пороговую выручку ТБУ:

ТБУ = Зпост / Кп = 60 / 45,83 = 130 тыс. руб.

4. Следует иметь в виду, что пороговый объем производства (продаж) в значительной степени зависит от цены реализуемой продукции: чем ниже цена, тем пороговый объем продаж больше, и наоборот.

При этом цена безубыточности Цб при рассчитанном объеме продаж определяется по формуле:

Цб = ТБУ / РПт = 130 / 3500 = 54,52 руб./т.

Располагая ценой безубыточности, предприятие может закладывать различную рентабельность (прибыльность) своего производства в зависимости от объема продаж, потребителей продукции, условий расчета, региона реализации и ряда других факторов.

Какой должна быть цена реализации продукции Цр, чтобы получить прибыль в размере 33 тыс. руб.?

1. Определяем средние переменные затраты Зпер. ед на единицу продукции, то есть на 1 т:

Зпер. ед = Зпер / РПт = 192 / 3500 = 54,9 руб/т.

2. Рассчитываем ожидаемую маржинальную прибыль МПож, исходя из прибыли Пож, равной 33 тыс. руб.:

МПож = Зпост + Пож = 60 + 33 = 93 тыс. руб.

3. Находим среднюю величину маржинальной прибыли на единицу продукции МПед:

МПед = МПож / РПт = 93 / 3500 = 26,6 руб./т.

4. Определяем цену реализации:

Цр = Зпер. ед + МПед = 54,9 + 26,6 = 81,5 руб.

Для уточнения рекомендуется определить средние постоянные затраты на единицу продукции (на 1 т) Зпост. ед:

Зпост. ед = Зпост / РПт = 60 / 3500 = 17,14 руб./т.

Определяется прибыль на 1 т Пед:

Пед = МПед – Зпост. ед = 26,6–17,14 = 9,46 руб./т.

Цена реализации составляет:

Цр = Зпер. ед. + Зпост. ед + Пед = 54,9 + 17,14 + 9,46 = 81,5 руб.

Для того чтобы получить прибыль в размере 33 тыс. руб., предприятию следует реализовывать продукцию по цене 81,5 руб. за 1 т.

Как изменится точка безубыточности ТБУ, если повысить цену реализации продукции Цр в среднем на 5%, то есть установить цену на уровне 84 руб. за 1 т?

1. Точка безубыточности, или пороговая выручка производства (продаж), при цене 80 руб. за 1 т составляет:

ТБУ = Зпост / (Цр – Зпер.ед) = 60 / (80–54,9) = 2390 т.

2. При цене реализации 84 руб. за 1 т ТБУ составляет:

ТБУ = 60 / (84–54,9) = 2061 т.

Следовательно, если цену реализации повысить всего лишь на 5%, то ТБУ уменьшится на 13,8%, или на 329 т (2390–2061). Как видим, ТБУ в значительной мере зависит от цены реализуемой продукции.

Нельзя утверждать, что суть менеджмента заключается в принятии решений. Хотя менеджеру могут приписываться и другие функции, можно утверждать, что принятие решений может лежать в основе таких функций. Исключением могут быть такие функции, как мотивация, вдохновение и лидерство. Такие факторы, как недостаток информации, ситуации неопределенности и ограниченность ресурсов, могут привести к вариациям в сложности процесса принятия решений. В таких случаях менеджеры могут полагаться на различные модели, которые помогут им в процессе принятия решений. В связи с этим в данном разделе будет дано объяснение того, как моделирование может быть использовано для помощи менеджерам в процессе принятия решений и решения проблем [18].

Электронные таблицы. Моделирование с помощью электронных таблиц. Моделирование с помощью электронных таблиц можно рассматривать как один из инструментов, который может помочь менеджерам в решении проблем. Несмотря на отсутствие стандартной процедуры, которой необходимо следовать, существует структура, которая описывает основные шаги, которые следует предпринять при моделировании проблемы [19]. Первым шагом в такой структуре является планирование, учитывая, что отправной точкой в любом процессе моделирования является определенная проблема, планирование связано с желаемым результатом или целью, то есть ответом на вопрос, сформулированный проблемой. Когда желаемый результат установлен, еще одним шагом в процессе планирования должен стать ручной расчет, в ходе которого определяются необходимые формулы. Учитывая это, эскиз электронной таблицы завершит этап планирования моделирования. Следующий этап — это итерационный процесс создания небольшой версии модели и ее тестирования. Такой процесс позволит менеджерам убедиться в том, что модель работает правильно. Наконец, небольшая модель должна быть расширена до полномасштабной, которая также должна быть протестирована менеджерами. Заключительным этапом процесса моделирования можно считать использование модели и анализ результатов, которые она должна предоставить. В этой связи существуют различные виды анализа, для которых менеджеры могут использовать электронные таблицы, некоторые из них будут рассмотрены в следующих разделах [20].

Построение хорошей модели электронной таблицы. Вышеупомянутые этапы моделирования являются слишком общими и лишь показывают структуру решения проблем с помощью электронных таблиц. Для того чтобы модель электронных таблиц была эффективной, существуют рекомендации, следование которым приведет к созданию «хорошей» модели электронных таблиц. Эти рекомендации советуют менеджерам ввести и расположить все имеющиеся данные по конкретной проблеме [21]. Организация данных - еще один важный фактор, отличающий хорошую модель от плохой. Организация связана с такими действиями, как группировка данных, создание соответствующих меток, использование абсолютных и относительных формул, а также использование различных цветов для разграничения различных данных. Такие действия не только облегчают использование модели в целом, но и упрощают повторное использование модели в других моделях и разными менеджерами. Соответственно, хорошую модель будет легче модифицировать в будущем, поскольку она позволит даже новым менеджерам понять структуру модели и применить необходимые изменения и обновления [22].

Анализ. Анализ What-If. Хорошая модель бесполезна без применения анализа данных, полученных с помощью такой модели. Одной из наиболее распространенных моделей анализа является анализ «что-если». What-if-анализ можно определить как процесс «оценки изменений в результатах, связанных с заданным изменением входов». What-if-анализ можно рассматривать как инструмент прогнозирования, который отвечает на вопросы, например, что произойдет с решением, «если будут сделаны различные предположения о будущих условиях» [23]. Поскольку менеджеры стремятся не просто найти оптимальное решение, анализ «что, если» может дать им полезное понимание их проблем.

Помимо оптимальных решений, менеджеров могут интересовать наихудшие сценарии, в которых реальные цифры могут значительно отличаться от расчетных. Такой аспект особенно важен в свете динамичной среды, в которой работает бизнес в целом и некоторые отрасли промышленности в частности. Варьируя входные данные, менеджеры выявляют чувствительные параметры, то есть «те параметры, для уточнения оценок которых требуется повышенная осторожность, поскольку даже небольшие изменения их значений могут изменить оптимальное решение». Кроме того, решения, предоставляемые моделями электронных таблиц, могут быть основаны на параметрах, представляющих политические решения. В связи с этим анализ «что, если» может помочь руководителям оценить влияние изменения таких политических решений [24].

Сети. Другой метод анализа моделей электронных таблиц можно рассматривать через сети. Сеть можно рассматривать как систему схематического представления событий. Представление такой сети отражает взаимосвязи между элементами такой системы. Если взять в качестве примера сеть цепочки поставок конкретного производителя, то система будет состоять из множества элементов, таких как поставщик, производитель, розничный продавец, клиент, склады и т.д. Соответственно, существуют определенные процессы, которые происходят в каждом элементе такой системы и между ними, такие как производство, транспортировка, хранение и т.д. Каждый из таких процессов требует определенного времени для завершения, и, соответственно, каждый из этих процессов зависит от завершения другого процесса в системе. Такую систему можно представить визуально, где различные взаимосвязи между элементами системы можно назвать сетью [25].

Другой пример сети можно рассмотреть на примере схемы распределения определенного продукта по складам. Каждая начальная и конечная позиция в такой схеме может рассматриваться как элемент сети, которыми в данном случае являются заводы-производители и склады. Транспортировка и отгрузка являются единственными процессами, происходящими между каждым элементом внутри такой системы. Соответственно, каждый процесс занимает определенное время и начинается только после окончания предыдущего процесса, например, транспортировка начинается после окончания отгрузки. Визуальное представление отношений в такой системе — это сеть [26].

Оптимизация сети. Часто в сетях, подобных тем, которые были представлены ранее, возникает множество проблем. Такие проблемы могут быть связаны с такими факторами, как затраты, время, эффективность и т. д. В связи с этим для решения такой проблемы может быть полезен другой вид анализа, который называется оптимизационным анализом. Оптимизационный анализ можно определить как процесс определения переменных и их значений, которые позволят «достичь наилучшего возможного значения результата». В контексте сети наилучшее возможное значение может быть представлено через три типичные проблемы оптимизации сети, которые объясняются следующим образом:

Проблема потока с минимальными затратами - решение проблемы, которое снижает затраты на отправку предложения по сети для удовлетворения спроса и, соответственно, максимизирует прибыль. Такой анализ позволит найти оптимальные значения зависимых переменных, количества перемещенного груза и затраченного времени, которые приведут к наименьшей возможной независимой переменной, которой является стоимость [27].

Проблемы максимального потока - решение проблемы, которое максимизирует количество потока от источника, то есть узла, в котором поток берет начало, до стока, то есть узла, в котором поток заканчивается. Такой анализ позволит найти оптимальные значения зависимых переменных, затрат и затраченного времени, что приведет к максимально возможному значению независимой переменной, которой являются затраты [28, 29].

Задачи на кратчайшие пути - решение задачи, которая покажет кратчайший путь между двумя точками. В такой задаче важны только пункт отправления и пункт назначения. Такой анализ позволит найти оптимальные значения зависимых переменных, затрат и времени, которые приведут к наименьшему значению независимой переменной, которой является расстояние [20].

Решения типа «да-или-нет». Такие виды анализа, как what-if-analysis, оптимизация сети, отвечают на вопросы, что произойдет и как оптимизировать процесс. Во многих случаях руководителям требуется простое одобрение или отклонение определенного варианта. В таких случаях может быть рассмотрен такой анализ, как решения типа «да-или-нет» [13]. Решения «да-или-нет», как следует из названия, — это решения, в которых единственными вариантами, которые следует рассмотреть, являются: согласиться с вариантом - да, или отклонить вариант - нет. В этом отношении менеджеров не волнуют причины; их интересует только результат. Такое решение не обязательно является единственным, может существовать целый ряд вариантов, которые являются взаимоисключающими. Продолжение работы над одним вариантом приводит к рассмотрению других вариантов и т.д., и, таким образом, необходимо рассмотреть массив из нескольких комбинаций. Примером последнего может служить решение о строительстве склада, принятие которого приводит к тому, что может возникнуть еще один вариант - строить ли такой склад в Сан-Франциско или Лос-Анджелесе и т.д. Как видно, существуют различные комбинации решений «да-нет», которые необходимо принимать, и все они преследуют цель максимизации прибыли компаний [21].

Бинарные переменные и бинарные переменные принятия решений. Важным аспектом, который должен помочь менеджерам в принятии решений типа «да-нет», являются бинарные переменные. Бинарные переменные - это переменные, которые могут принимать только одно из двух состояний 1 или 0, включено или выключено, присутствует или отсутствует и т.д. Основной характеристикой таких переменных является то, что их состояния являются взаимоисключающими, то есть они не могут принимать более одного состояния одновременно; принятие одного состояния исключает другое. Применяя такие переменные для принятия решений типа «да-нет», каждая бинарная переменная подразумевает определенный исход решения, т. е. 1 - «да» и 0 - «нет». Существуют различные типы решений, для которых могут применяться бинарные переменные. Одним из типов решений являются взаимоисключающие решения, когда принятие одной альтернативы подразумевает, что вторая не рассматривается. Другими типами бинарных переменных для принятия решений являются условные переменные, когда состояние одной переменной зависит от состояния другой переменной. Решение о строительстве склада в городе (да) зависит от того, приняло ли решение о строительстве завода в том же городе состояние «да» [25].

BIP, чистый BIP и смешанный BIP. Когда определенная модель анализа подходит для линейного программирования с использованием бинарных переменных принятия решений, такая модель называется бинарным целочисленным программированием (BIP). Существует два различных типа BIP: чистое BIP, то есть BIP, в котором используемые переменные являются бинарными, и смешанное BIP, то есть модель, в которой только некоторые переменные являются бинарными. Примером чистого BIP может служить проблема строительства склада в городе, в котором должен быть построен завод. Смешанный BIP, с другой стороны, можно увидеть на примере того же случая, когда для анализа затрат на строительство будет проведен анализ «что, если». Модель BIP может подразумевать любую из концепций или методов анализа, представленных ранее. Так, электронная таблица может быть смоделирована для ситуации, включающей двоичные переменные решения, для которой анализ «что, если» может быть использован для любой части модели [30].

Многие исследования, проводимые в США, свидетельствуют о том, что даже преуспевающие бизнесмены принимают обоснованные и осмысленные решения только в половине случаев. Можно только удивляться тому, как некоторые бизнесмены принимают решения, несостоятельность которых видна даже неискушенному человеку. А ведь повышение качества решений, принимаемых хозяйственными руководителями, является важнейшим резервом повышения эффективности всего общественного производства [2, 7].

Следует предположить, что неудовлетворительные результаты прежде всего обусловлены незнанием или пренебрежительным отношением к теории принятия решений в менеджменте. Многие менеджеры считают принятие управленческого решения как нечто само собой разумеющееся [8].

Разработка и принятие решения – это, по существу, выбор из нескольких возможных решений данной проблемы. Варианты принимаемых решений могут быть реальными, оптимистическими и пессимистическими. Признаком научной организации управления, научного стиля и методов работы руководителя является выбор лучшего варианта решений из нескольких возможных.

Окончательное решение проблемы наступает после «проигрывания» различных вариантов, группировки их по значимости, отклонения заведомо непригодных и нереальных. Следует также остерегаться стремления ускорить процесс принятия решений, что влечёт за собой подчас неточности и искажения в принимаемых решениях [22].

Выбирая окончательный вариант решения, необходимо учитывать огромное множество различных влияний и возможностей просчёта, объясняемого как субъективными данными самого работника, так и некоторыми объективными данными самого механизма точности расчётов. Руководитель должен учитывать, что в практической, действительности редко возникает возможность осуществления лишь одного варианта, который имеет явное и значительное преимущество перед другими [14]. Принимая окончательное решение, необходимо предвидеть также возможность лишь частичного успеха или неуспеха принимаемого решения, а поэтому рекомендуется предварительно запланировать вспомогательные (резервные) мероприятия, которые в случае неудачи принятого решения могут быть проведены взамен намеченным.

На основании вышесказанного предлагаются следующие способы повышения эффективности использования моделирования в принятии управленческих решений [23].

Применение компьютерных технологий в моделировании. Использование компьютерных технологий в процессе разработки модели могут решить эту проблему. Компьютер может учитывать гораздо большее количество переменных, чем человек [24]. В большей степени это относится, конечно, к математическим моделям, которые оперируют числами, символами, формулами. Кроме того, использование компьютера позволяет существенно снизить время на построение модели. В качестве примера можно взять решение транспортной задачи, когда требуется вычислить алгоритм оптимального движения потоков товара с наименьшими затратами и наибольшей эффективностью. Человеку требуются специальные знания и значительное время для решения этой задачи, в то время как вычисления компьютера займут меньше секунды. Что уж говорить об использовании компьютерных технологий при моделировании сложных технических процессов, создании новых продуктов и так далее [15]. Развитие техники (прежде всего - появление компьютерных технологий) во многих дисциплинарных областях сделало возможным непосредственное включение моделей в «работающие системы». Необходимые для работы данные в этом случае считаются в режиме реального времени на основе динамической модели. Как уже отмечалось выше, динамические модели позволяют описывать развитие во времени процессов, протекающих в системе, динамически вычислять различные параметры процессов и результаты воздействий на систему. Поэтому они, безусловно, более предпочтительны, чем статические модели [12].

Безусловно, передовые компьютерные технологии не являются панацеей от всех бед. В любом случае, принятие решения целиком перекладывается на человека, однако компьютер может упростить процесс построения модели и вычисления разного рода параметров и их взаимосвязей, а также существенно сэкономить время, а значит, и сэкономить ресурсы [17].

Использование комплекса моделей. Как уже отмечалось выше, каждая модель обладает как преимуществами, так и недостатками. Кроме того, каждая модель в достаточной степени специализирована на принятии какого-то определенного вида управленческого решения (например, модель теории игр оценивает воздействие принятого решения на конкурентов).

Поэтому представляется разумным использовать сразу несколько моделей одновременно, в комплексе, для получения более детальной и достоверной информации. Это наиболее актуально при принятии особо важных решений. При этом несколько моделей дадут описание ситуации с разных сторон. Окончательное решение в таком случае должно приниматься на основании сопоставления результатов, полученных с использованием различных моделей [19].

Корректировка моделей. Поскольку каждая из моделей обладает своими недостатками и идеальной модели не существует, имеет смысл постоянно корректировать существующие и используемые в организации модели в соответствии с веяниями времени. Поскольку модель – это не правило, которому необходимо подчиняться, а полезный инструмент, должный помочь в работе, она может и должна постоянно изменяться и оптимизироваться. Изменяются обстоятельства, изменяется мир, изменяются и методы оценки ситуации и выработки решения. В динамичном мире нельзя останавливаться, особенно это касается конкурентной борьбы. Поэтому необходимо постоянно обновлять свой инструментарий, перенимать опыт других организаций [30].

Представляется разумным и разработка собственных методов и моделей, изначально оптимизированных под конкретные условия и потребности конкретной организации. Конечно же, это потребует некоторого времени и творческих усилий, но результат должен оправдать потраченные усилия.

Несомненно, данный способ позволит существенно повысить эффективность процесса моделирования в определенных случаях. Однако главный минус состоит в том, что далеко не всегда целесообразно тратить время, ресурсы и силы на разработку каких-то принципиально новых моделей и методов принятия управленческих решений [25]. Главный вопрос здесь, состоит в том, чтобы определить, насколько данной организации необходимо постоянно корректировать используемые модели. То ли организации постоянно требуется изменять под новые условия свой инструментарий и разрабатывать новые инструменты, то ли она вполне удовольствуется существующими.

Вывод по второй главе работы. В данной главе работы проводилась разработка и выбор управленческих решений из альтернативных вариантов в управлении операционной (производственной) деятельности ООО «DROLYA».

Таким образом, используя результаты расчетов, и приведенные выводы, менеджеры предприятия для принятия обоснованных управленческих решений в других смежных зонах ответственности, в процессе текущей деятельности, а также при разработке плана развития предприятия могут изменять отдельные показатели и анализировать происходящие количественные изменения взаимосвязанных показателей.

То, как правильно принимать решения, изучается и описывается наукой и может быть познано из книг. Принятие правильных решений – это область управленческого искусства. Способность и умение делать это развиваются с опытом, приобретаемым руководителем на протяжении всей жизни. Совокупность первого и второго, знания и умения составляют компетентность любого руководителя и, в зависимости от достигнутого уровня компетентности, говорят об эффективности работы менеджера.

Принятие решений является центральным элементом управленческой деятельности, по отношению к которому все остальные могут рассматриваться как вспомогательные.

Заключение

Проведенные исследования позволяют сделать следующие выводы.

Модель – это, по сути, способ упрощенного представления действительности, отражающий, тем не менее, наиболее существенные черты моделируемого объекта. Существует три основных типа моделей: описательная (или физическая), аналоговая и символьная. Модели применяются в экономике, биологии, медицине, исторических и других общественных науках, то есть в самых разнообразных процессах; Существует пять основных этапов построения модели: постановка задачи, построение модели, проверка модели на достоверность, применение модели и обновление модели. Наиболее распространенные модели: модель теории игр, модель теории очередей, модель управления запасами, модель линейного программирования, принцип безубыточности, модель дерева решений, анализ временных рядов и модель ожидания потребителей;

Эффективность модели может быть снижена действием ряда потенциальных погрешностей: недостоверные исходные упрощения, информационные ограничения, страх пользователей, слабое использование на практике, и чрезмерная стоимость; В ходе проведенного исследования были определены следующие способы повышения эффективности использования процесса моделирования: широкое внедрение компьютерных технологий в разработку моделей, использование нескольких моделей в комплексе и корректировка моделей в соответствии с изменяющимися условиями. Моделирование позволяет заранее предвидеть ход событий и тенденции развития, присущие управляемой системе, выяснить условия ее существования и установить режим деятельности с учетом влияния разных факторов. При этом, на первый взгляд, может показаться, что чем большее количество факторов учтено в модели, тем лучше сама модель.

Совершенствование процесса принятия управленческих решений и соответственно повышение качества принимаемых решений достигается за счет использования научного подхода, моделей и методов принятия решений.

Список использованных источников