тенденции технического развития и эволюции моды; структура рынков снабжения;
правовая, социальная, экономическая, экологическая и политическая окружающие среды;
собственные сильные и слабые стороны.
На основе перечисленных данных в соответствии с миссией фирмы выбираются цели на длительную перспективу и анализируются ресурсы, которые для этого необходимы. Инструментами стратегического планирования являются, кроме упомянутого выше метода экспертных оценок, анализ разрывов, анализ шансов и рисков (сильных и слабых сторон), анализ портфеля, метод качественной оценки факторов, метод оценки по системе баллов, концепция жизненного цикла товара, а также иные методы прогнозирования, планирования и принятия решений.
При анализе разрывов сравнивают два возможных сценария развития фирмы:
какого оборота (прибыли и других характеристик работы предприятия) можно достичь, если в будущем в процессе продаж ничего не изменится (сценарий А);
какого оборота можно достичь, если попытаться при максимальном напряжении сил проникнуть более интенсивно с существующим продуктом на существующие рынки (сценарий Б) и дополнительно развивать новые продукты и (или) новые рынки (сценарий В).
Разницу между результатами по сценариям Б и А называют оперативным разрывом, а между результатами по сценариям В и Б — стратегическим разрывом. Эта терминология подчеркивает роль нововведений в стратегическом плане фирмы: разработка новых продуктов или выход на новые рынки, или и того и другого вместе.
Матрица портфеля Бостонской консалтинговой группы. Для принятия решения может оказаться полезным анализ портфеля предприятия.
Надо иметь в виду, что речь идет о стратегическом планировании не для всего предприятия, а для его отдельных подразделений, использующих стратегию типа продукт — рынок, которые:
однородны, т. е. нацелены на определенный достаточно однородный круг потребителей;
могут действовать независимо от других подразделений предприятия;
распоряжаются достаточно большой долей рынка, чтобы проведение исследований по разработке специфической стратегии было выгодным.
Внеся товары (с учетом их доли в обороте фирмы) можно рассчитать долю особо успешных товаров типа «звезды», которые, возможно, нуждаются в дальнейшем финансировании для увеличения и закрепления успеха. Хотя рост спроса на товары типа «дойные коровы» низок, из-за большой доли рынка они могут еще долго приносить хороший доход на мало меняющихся (стагнирующих) рынках. Судьба товаров типа «знак вопроса» неясна. Оправданы ли большие финансовые затраты на расширение их доли на рынке? Товары типа «собаки» зарабатывают лишь себе на жизнь.
Каждому типу товаров соответствуют определенные стратегии, применяя которые, можно:
Задавайте вопросы нашему консультанту, он ждет вас внизу экрана и всегда онлайн специально для Вас. Не стесняемся, мы работаем совершенно бесплатно!!!
Также оказываем консультации по телефону: 8 (800) 600-76-83, звонок по России бесплатный!
«строить» — «знаки вопроса» переводить в «звезды»;
«держать» — «дойные коровы» должны удерживать свои доли рынка и стремиться к росту спроса, прежде всего, для поддержки «звезд» и «знаков вопроса»,
«собирать урожай» — не принимая во внимание долгосрочные последствия, «снимать сиюминутные сливки» (при этом идет речь о «дойных коровах», «собаках» и «знаках вопроса»);
«выселяться» — «собаки» и «знаки вопроса» забираются с рынка (перестают выпускаться), поскольку они ничего не приносят и т.д.
При определении целей и стратегий дальнейшего развития стратегические подразделения нуждаются во взаимной координации, но без подавления их самобытности (другими словами, со стороны руководства фирмы должно осуществляться контролируемое децентрализованное руководство). Руководство фирмы должно направить отдельные подразделения на привлекательные рынки, обнаружив и использовав синергический эффект от их взаимодействия, и рационально распределить ресурсы. Так, руководство фирмы должно способствовать тому, чтобы «дойные коровы» передали часть дохода «звездам».
Ясно, что высокий рост спроса соответствует ранней стадии жизненного цикла товара, а низкий — поздней стадии. Обычно высокая доля рынка сигнализирует о продолжительном периоде получения прибыли, а низкая — о коротком. Так, высокая доля рынка может быть из-за слабой конкуренции. Рыночный лидер может иметь преимущество в издержках на одно изделие (эффект масштаба производства).
Методы качественной оценки факторов и оценки по системе баллов. Широко используемыми и весьма полезными инструментами стратегического планирования являются также метод качественной оценки факторов и метод оценки по системе баллов. Первый из них весьма прост. Выделяется некоторое число «факторов успеха», и всем рассматриваемым проектам даются оценки (например, с помощью комиссии экспертов) по этим факторам.
Обратите внимание, что оценки даются в качественном виде (измерены в порядковой шкале). Любая количественная определенность была бы при подобных оценках лишь иллюзией.
Целесообразно разделить факторы на обязательные, необходимые и желательные, т.е. ввести веса факторов, выраженные в качественном виде. Правило принятия решения может иметь вид: «Форсируй планирование тех стратегий типа продукт — рынок, при которых все обязательные факторы и, по меньшей мере, два необходимых соответствуют оценке “хорошо”».
Методу качественной оценки факторов, в котором как оценки отдельных факторов, так и веса факторов и способы принятия решений имеют качественный характер, соответствует количественный двойник — метод оценки по системе баллов.
Конечно, числами оперировать гораздо легче, чем качественными оценками. Недаром математики обычно рвутся «оцифровать» качественные факторы и веса. Но при этом, как мы знаем из теории измерений, в окончательные выводы может быть внесен субъективизм, связанный с выбором способа «оцифровки» качественных оценок и весов. Обратите внимание в связи со сказанным на пункт «Догма одномерности» в гл. 2.4 «Методы эколого-экономического анализа», в котором, в частности, даны рекомендации по снижению субъективизма в выборе весов факторов в единой суммарной оценке.
Менеджер — главное лицо в перспективном планировании. Если прогнозирование — это научно-исследовательская работа, результаты которой можно сравнить с прожектором, освещающим основные черты грядущего, то планирование — это частный вид принятия решений. Для стратегического планирования могут быть использованы не только те методы подготовки и принятия решений, о которых говорилось выше, но и весь арсенал современной теории принятия решений.
Однако все эти простые или хитроумные компьютерные приемы — лишь подспорье для менеджера. Именно он несет ответственность за судьбу фирмы, и именно на свое знание дела, на свою интуицию он должен полагаться при принятии решений в стратегическом менеджменте.
Линейное программирование
Условия производственной задачи можно изобразить на координатной плоскости. Будем по горизонтальной оси абсцисс откладывать значения Х1 по вертикальной оси ординат Х2 — значения х2. Тогда ограничения по материалу и последние две строчки оптимизационной задачи выделяют возможные значения (х1 х2) объемов выпуска в виде треугольника.
Таким образом, ограничения по материалу изображаются в виде выпуклого многоугольника, конкретно — треугольника. Этот треугольник получается путем отсечения от первого квадранта примыкающей к началу координат зоны. Отсечение проводится прямой, соответствующей второй строке исходной задачи, с заменой неравенства на равенство. Прямая пересекает ось Х1 соответствующую стульям, в точке (80,0). Это означает, что если весь материал пустить на изготовление стульев, то будет изготовлено 80 стульев. Та же прямая пересекает ось Х2, соответствующую столам, в точке (0, 20). Это означает, что если весь материал пустить на изготовление столов, то будет изготовлено 20 столов. Для всех точек внутри треугольника выполнено неравенство, т.е. материал останется.
Аналогичным образом можно изобразить и ограничения по труду. Таким образом, ограничения по труду, как и ограничения по материалу, изображаются в виде треугольника. Этот треугольник также получается путем отсечения от первого квадранта примыкающей к началу координат зоны. Отсечение проводится прямой, соответствующей третьей строке исходной задачи, с заменой неравенства на равенство. Прямая пересекает ось Хи соответствующую стульям, в точке (45,0). Это означает, что если все трудовые ресурсы пустить на изготовление стульев, то будет сделано 45 стульев. Та же прямая пересекает ось Х2, соответствующую столам, в точке (0, 30). Это означает, что если всех рабочих поставить на изготовление столов, то будет сделано 30 столов. Для всех точек внутри треугольника выполнено неравенство, т. е. часть рабочих будет простаивать.
Мы видим, что очевидного решения нет: для изготовления 80 стульев есть материал, но не хватает рабочих рук, а для производства 30 столов есть рабочая сила, но нет материала. Значит, надо изготавливать и то, и другое. Но в каком соотношении?
Линейное программирование как научно-практическая дисциплина. Из всех задач оптимизации задачи линейного программирования выделяются тем, что в них ограничения — это систем линейных неравенств или равенств. Ограничения задают выпуклые линейные многогранники в конечном линейном пространстве. Целевые функции также линейны.
Впервые такие задачи решались советским математиком Л. В. Канторовичем как задачи производственного менеджмента в целях оптимизации организации производства и производственных процессов, например процессов загрузки станков и раскройки листов материалов. После Второй мировой войны аналогичными задачами занялись в США. В Т. Купманс родился в Нидерландах, работал в основном в США) и академик АН СССР Л. В. Канторович были награждены Нобелевскими премиями по экономике.
Методы решения задач линейного программирования. Методы решения задач линейного программирования относятся к вычислительной математике, а не к экономике. Однако экономисту полезно знать о свойствах интеллектуального инструмента, которым он пользуется.
С ростом мощности компьютеров необходимость применения изощренных методов снижается, так как во многих случаях время счета перестает быть лимитирующим фактором, поскольку весьма мало (доли секунд).
Поэтому мы разберем лишь три метода:
1. Простой перебор. Возьмем некоторый многомерный параллелепипед, в котором лежит многогранник, задаваемый ограничениями. Как его построить? Аналогичным образом от линейных ограничений общего вида можно перейти к ограничениям на отдельные переменные. Остается взять максимальные границы по каждой переменной. Если многогранник, задаваемый ограничениями, неограничен, как было в задаче о диете, можно похожим, но несколько более сложным образом выделить его «обращенную» к началу координат часть, содержащую решение, и заключить ее в многомерный параллелепипед. Проведем перебор точек параллелепипеда с шагом 1/10" последовательно при п = 2, 3, вычисляя значения целевой функции и проверяя наличие ограничений. Из всех точек, удовлетворяющих ограничениям, возьмем ту, в которой целевая функция максимальна.
2. Направленный перебор. Начнем с точки, удовлетворяющей ограничениям (ее можно найти простым перебором). Будем последовательно или случайно (метод случайного поиска) менять ее координаты на определенную величину А, каждый раз переходя в точку с более высоким значением целевой функции. Если выйдем на плоскость ограничения, будем двигаться по ней, находя одну из координат по уравнению ограничения. Затем движение по ребру (когда два ограничения-неравенства переходят в равенства)... Остановка — в вершине линейного многогранника. Решение найдено (с точностью до А; если необходимо, в окрестности найденного решения проводим направленный перебор с шагом Д/2, Д/4 и т.д.).
3. Симплекс-метод. Это один из первых специализированных методов оптимизации, нацеленный на решение задач линейного программирования, в то время как методы простого и направленного перебора могут быть применены для решения практически любой задачи оптимизации. Он был предложен американцем Г. Данцигом Симплекс-метод состоит в продвижении по выпуклому многограннику ограничений от вершины к вершине, при котором на каждом шаге значение целевой функции улучшается до тех пор, пока не будет, достигнут оптимум.
В терминах исходной задачи это значит, что надо выпускать только кухни. Такое решение приемлемо, если допустимо выпускать только один вид продукции.
Транспортная задача. Различные технико-экономические и экономические задачи производственного менеджмента, от оптимальной загрузки станка и раскроя стального листа или полотна ткани до анализа межотраслевого баланса и оценки темпов роста экономики страны в целом, приводят к необходимости решения тех или иных задач линейного программирования. В приведен обширный перечень публикаций, посвященных различным случаям применения линейного программирования в металлургии, угольной, химической, нефтяной, бумажной и прочих отраслях промышленности, для решения проблем транспорта и связи, планирования производства, конструирования и хранения продукции, сельском хозяйстве, в научных исследованиях, в том числе экономических, и даже при регулировании уличного движения.
В качестве очередного примера рассмотрим транспортную задачу. Имеются склады, запасы на которых известны. Известны потребители и объемы их потребностей. Необходимо доставить товар со складов потребителям. Можно по-разному организовать прикрепление потребителей к складам, т.е. установить, с какого склада какому потребителю и сколько везти. Кроме того, известна стоимость доставки единицы товара с определенного склада конкретному потребителю. Требуется минимизировать издержки по перевозке.
Например, может идти речь о перевозке песка — сырья для производства кирпичей. В Москву песок обычно доставляется самым дешевым транспортом — водным. Поэтому в качестве складов можно рассматривать порты, а в качестве запасов — их суточную пропускную способность. Потребителями являются кирпичные заводы, а их потребности определяются суточным производством (в соответствии с имеющимися заказами). Для доставки необходимо загрузить автотранспорт, проехать по определенному маршруту и разгрузить его. Стоимость этих операций рассчитывается по известным правилам, на которых не имеет смысла останавливаться.
На предприятиях применяется множество различных вариантов транспортной задачи. Например, если доставка производится вагонами, то объемы поставок должны быть кратны вместимости вагона. Количество переменных и ограничений в транспортной задаче таково, что для ее решения не обойтись без компьютера и соответствующего программного продукта.
Целочисленное программирование
Рассмотрим принципиально иной тип оптимизационных постановок, часто использующихся в задачах управления экономическими явлениями и процессами. В задачах линейного программирования переменные могут принимать любые численные значения из некоторых отрезков или лучей. В некоторых оптимизационных постановках это не так.
Задачи оптимизации, в которых переменные принимают целочисленные значения, относятся к целочисленному программированию.
Задача о ранце. Общая масса ранца заранее ограничена. Какие предметы положить в ранец, чтобы общая полезность отобранных предметов была максимальна? Масса каждого предмета известна.
Есть много эквивалентных формулировок. Например, можно вместо ранца рассматривать космический аппарат — спутник Земли, а в качестве предметов — научные приборы. Тогда задача интерпретируется как отбор приборов для запуска на орбиту. При этом предполагается решенной предварительная задача — оценка сравнительной ценности исследований, для которых нужны те или иные приборы.
С точки зрения экономики предприятия и организации производства более актуальна другая интерпретация задачи о ранце, в которой в качестве предметов рассматривают заказы (или варианты выпуска партий тех или иных товаров), в качестве полезности — прибыль от выполнения того или иного заказа, а в качестве массы — себестоимость заказа.
В отличие от задач линейного программирования, в целочисленном программировании управляющие параметры принимают значения из дискретного множества. К целочисленному программированию относятся задачи размещения (производственных объектов), теории расписаний, календарного и оперативного планирования, назначения персонала и т.д.
Методы решения задач целочисленного программирования. Расскажем о двух методах решения задач. В соответствии с методом приближения непрерывными задачами сначала решается задача линейного программирования без учета целочисленное, а затем в окрестное оптимального решения ищутся целочисленные точки.
Для каждой конкретной задачи целочисленного программирования (другими словами, дискретной оптимизации) метод ветвей и границ реализуется по-своему. Есть много модификаций этого метода.
Теория графов и оптимизация
Один из разделов дискретной математики, часто используемый при принятии решений — теория графов. Граф — это совокупность точек, называемых вершинами графа, некоторые из которых соединены линиями. Эти линии называют также ребрами или дугами.
Также используют понятое ориентированного графа. В таком графе дуги имеют стрелки, направленные от одной вершины к другой. Ориентированный граф был бы полезен, например, для иллюстрации организации перевозок в транспортной задаче. В экономике дугам ориентированного или обычного графа часто-приписывают числа, например стоимость проезда или перевозки груза из пункта А (начальная вершина дуги) в пункт Б (конечная вершина дуги).
Рассмотрим несколько типичных задач принятия решений, связанных с оптимизацией на графах.
Задача коммивояжера. Требуется посетить все вершины графа и вернуться в исходную вершину, минимизировав затраты на проезд (или время).
Исходные данные здесь — это граф, дугам которого приписаны положительные числа — затраты на проезд или время, необходимое для продвижения из одной вершины в другую. В общем случае граф является ориентированным и каждые две вершины соединяют две дуги — туда и обратно. Действительно, если пункт А расположен на горе, а пункт Б — в низине, то время на проезд из А в Б, очевидно, меньше времени на обратный проезд из Б в А.
Многие постановки экономического содержания сводятся к задаче коммивояжера, например:
составить наиболее выгодный маршрут обхода наладчика в цехе (контролера, охранника, милиционера), отвечающего за должное функционирование заданного множества объектов (каждый из этих объектов моделируется вершиной графа);
составить наиболее выгодный маршрут доставки деталей рабочим или хлеба с хлебозавода по заданному числу булочных и других торговых точек (парковка у хлебозавода).
Задача о кратчайшем пути. Как кратчайшим путем попасть из одной вершины графа в другую? В терминах производственного менеджмента: как кратчайшим путем (и, следовательно, с наименьшим расходом топлива и времени, наиболее дешево) попасть из пункта А в пункт Б? Для решения этой задачи каждой дуге ориентированного графа должно быть приписано число — время движения по этой дуге от начальной вершины до конечной.
Оптимизационные задачи на графах, возникающие при подготовке управленческих решений в производственном менеджменте, весьма многообразны. Рассмотрим в качестве примера еще одну задачу, связанную с перевозками.
Задача о максимальном потоке. Как (по каким маршрутам) послать максимально возможное количество грузов из начального пункта в конечный, если пропускная способность путей между пунктами ограничена?
Для решения этой задачи каждой дуге ориентированного графа, соответствующего транспортной системе, должно быть приписано число — пропускная способность этой дуги.
Решение задачи о максимальном потоке может быть получено из следующих соображений.
О многообразии оптимизационных задач. В процессе принятия решений приходится сталкиваться с самыми разнообразными задачами оптимизации. Для их решения применяются те или иные методы, точные или приближенные.
Задачи оптимизации часто используются в теоретико-экономических исследованиях. Достаточно вспомнить оптимизацию экономического роста страны с помощью матрицы межотраслевого баланса Василия Леонтьева, микроэкономические задачи определения оптимального объема выпуска по функции издержек при фиксированной цене (или в условиях монополии) или минимизации издержек при заданном объеме выпуска путем выбора оптимального соотношения факторов производства (с учетом платы за них).
На край стола поставили жестяную банку, плотно закрытую крышкой, так, что 2/3 банки свисало со стола. Через некоторое время банка упала. Что было в банке?
Статью подготовил категорийный менеджер по работе с ключевыми клиентами Умберг Эмиль Дмитриевич. 
