Методы менеджмента как составная часть технологии

Методом дерева решений можно пользоваться, когда:

· имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов стратегии для выбора между ними;

· то, что может случиться, с полной определенностью не известно;

· результаты простого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива, и какие события в действительности имеют место.

Дерево решений дает руководителям метод определения выгодных альтернатив действий. Оно помогает совместить субъективные оценки менеджеров со значениями возможных исходов решений.

Платежная матрица.

Это метод статистической теории решений, который позволяет руководителю осуществить выбор одного из нескольких вариантов. Этот метод полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей.

В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически совершаются.

В данном случае платеж представляет выигрыш или полезность, которая является следствием конкретной стратегии в сочетании с конкретными обстоятельствами.

Методом платежной матрицы можно пользоваться в ситуациях, подобных описанной при рассмотрении дерева решений. Этот метод полезен, когда руководителю требуется установить, какая альтернатива способна внести наибольший вклад в достижение целей. Статистические вероятности.

В теории вероятности большое место отводится изучению явлений, для которых будущие вероятности могут быть весьма точно определены на основе статистических рядов распределения частот в прошлом. Такие расчеты находят все более широкое применение в функциональных областях хозяйственной деятельности предприятия - управлении запасами, оперативном управлении производством, контроле качества продукции.

Имитационные модели представляют собой метод решения задач для воспроизведения реальной действительности. Это методы, которые позволяют менеджеру при помощи математической или иной модели воспроизвести будущую реальную действительность.

Область возможных применений методов имитации очень широка. Эти методы можно использовать для того, чтобы предсказать поведение системы в будущем, понять влияние изменений в ней самой, сравнить системы, исследовать зависимости, существующие в них, познать факты, имеющие отношение к системе. Методы имитации дают возможность руководителю выяснить противоречивость целей предприятия, распределить ресурсы, спланировать во времени сложные комплексы работ, определить вероятность возможных событий, проанализировать данные.

Экономический анализ представляет собой набор методов оценки расходов и экономических доходов, а также относительной рентабельности деятельности предприятия. Наиболее распространенным методом имитации является модель анализа точки безубыточности.

Точка безубыточности определяет ситуацию, при которой общий доход становится равным суммарным расходам. Цена показывает, какой доход предприятие получит от продажи каждой единицы товара или услуг. Переменные расходы на единицу продукции - это фактические расходы, прямо относимые на изготовление каждой единицы продукции. Постоянные расходы - это те расходы, которые в ближайшей перспективе остаются неизменными, независимо от объема производства.

Цена реализации за вычетом переменных расходов определяет прибыль на единицу реализованной продукции.

Вычисление точки безубыточности дает значительный объем аналитической информации. Соотнося величину точки безубыточности и оценку объема продаж, руководитель может сразу определить, будет ли проект прибыльным, как запланировано, и каков примерный уровень риска. Кроме того, руководителю легко определить, как может повлиять на прибыль изменение одной или большего числа переменных.

Таким образом, анализ безубыточности помогает выявить альтернативные подходы, которые были бы более привлекательными для предприятия.

Метод Монте-Карло.

Этот метод имитации имеет важное значение для приближенного воспроизведении реальных явлений. Он может быть применен для решения почти всех задач при условии, что альтернативы могут быть выражены количественно. Этот метод позволяет увязать функциональные зависимости, имеющие место в реальной системе с получением количественных решений, используя теорию вероятности и таблицы случайных чисел.