Методы диагностики проблем

Методы, используемые на этапе диагностики проблем, обеспечивают ее достоверное и наиболее полное описание. В их составе выделяют методы сравнения, факторного анализа, моделирования и прогнозирования. Все эти методы осуществляют сбор, хранение, обработку и анализ информации, фиксацию важнейших событий. Набор методов зависит от характера и содержания проблемы, сроков и средств, которые выделяются на этапе постановки.

Методы сравнений и факторный анализ являются широко известными и достаточно подробно излагаются в дисциплинах «Анализ хозяйственной деятельности», «Общая теория статистики» и др. Они основываются на сопоставлении фактических и нормативных (плановых, целевых) показателей и выявлении отклонений и основных причин этих отклонений.

Моделирование включает следующие модели: экономикоматематические, теории массового обслуживания, теории запасов и экономического анализа.

Экономико-математическое моделирование основывается на использовании однофакторных и многофакторных моделей. Применяются однофакторные модели следующих видов: линейные модели, парабола и гипербола; многофакторные модели: линейная и логарифмическая. Наиболее часто применяются линейные модели — однофакторные.

y = a₀ + a₁ x (13.2.1).

и многофакторные.

y = a₀ + a₁ x₁ + … + a_n x_n (13.2.2).

где a_{0, a1, …, an — параметры уравнений, x, x1 …, xn — независимые переменные при принятии решений, y — независимая переменная, величина, описывающая последствия принимаемых решений.}

Теория массового обслуживания (теория очередей) применяется для решений, связанных с ситуациями ожидания. Она помогает принять решение, устанавливающее определенное равновесие между размерами упущенной выгоды (доходов) и величиной дополнительных затрат в сервисных организациях. Например, такие как банки, магазины, железнодорожные и авиационные кассы, поликлиники, автозаправочные станции, ремонтные фирмы, парикмахерские, телефонные станции и другие. Клиенты, не желающие стоять в очереди, представляют упущенную выгоду. Время ожидания можно сократить за счет увеличения количества операторов, обслуживающих систему, что ведет к увеличению затрат. В основе расчетов лежит известная формула Пуассона:

Pn = e-n/n!, (13.2.3).

где P_{n — вероятность появления n-го количества клиентов; e — основание натурального логарифма, е = 2,7183…; - среднее количество клиентов; n -количество клиентов в единицу времени.}

Основными характеристиками модели теории очередей являются количество каналов обслуживания, среднее время обслуживание одного клиента, количество клиентов, время ожидания обслуживания и др. На основе выполненных расчетов определяется необходимое количество каналов обслуживания при допустимом, с точки зрения клиента ожидании обслуживания.

Теория запасов была разработана в начале ХХ столетия, а широкое применение началось с 40-х годов. Наибольших успехов, как правило, достигали японские предприятия. Использование теории запасов позволяет установить равновесие между затратами на создание запасов и издержками, связанными с потерями в случае нарушения производственного процесса. Запасы называют «бездействующими ресурсами» (idle resource), они подвержены порче, хищениям, устареванию и прочее, кроме того, они увеличивают расходы на оборотные средства предприятия. Теория запасов позволяет определить экономически выгодный размер запаса (economic order quantity — EOQ) по формуле, разработанной Гаррисоном Ф. В 1915 г.

Q = 2O*D/(H+iP), (13.2.4).

где Q — экономически выгодный размер запаса; O — затраты на оформление заказа (order cost); D — годовые запасы; H — издержки хранения (holding cost); i — начисления к стоимости хранящихся запасов (определяется как отношение дохода, которого можно было бы получить от вложения капитала на другие цели к величине стоимости запасов); P — стоимость хранящихся запасов (price).

EOQ является таким количеством запаса, который позволяет свести к минимуму общие издержки, связанные с хранением запаса.

Экономический анализ оперирует такими известными понятиями, как постоянные и переменные издержки, выручка от реализации, цена за единицу продукции, минимальный объем реализации или точка безубыточности, порог рентабельности, запас финансовой прочности, сила операционного (производственного) рычага и др.

Q_min = F_c/(P — V_c), (13.2.5).

где Q_{min минимальный объем реализации (точка безубыточности);Fc — постоянные издержки; P — цена единицы продукции; Vc — переменные издержки на единицу продукции.}

Перечисленные понятия используются для моделирования ситуаций типа, что будет с прибылью, если изменятся объем продаж, издержки, цена и др.

Методы прогнозирования используются для предвидения изменений и последствий влияния внешней и внутренней среды на организацию и подразделяются на количественные и качественные.

К качественным методам прогнозирования относятся в основном методы предвидения спроса, такие как мнение потребителей, мнение покупателей, мнение опытных менеджеров, рыночные тесты. С помощью этих методов определяют, как изменится объем и структура продаж в зависимости от цены товара, местонахождения и уровня доходов клиентов и других факторов.

К количественным методам прогнозирования относят анализ временных рядов (АВР) и корреляционно-регрессионный анализ (КРА). АВР позволяет сделать выводы о текущем изменении показателей во времени. В прогнозных расчетах обычно используется следующая модель:

Y = f (T, C, S, R), (13.2.6).

где Y — прогнозируемый объект; T — основной тренд (тенденция); C — цикличность колебания вокруг тренда; S — сезонные колебания; R — необъясненные колебания (ошибки прогноза).

Основным методом расчета является метод наименьших квадратов (МНК). Так, если анализ эмпирических данных показывает, что основная тенденция выражается прямолинейно, то можно воспользоваться уравнением прямой линии;

y = a₀ + a₁ x , (13.2.7).

где — y является прогнозируемой величиной объема в зависимости от времени x. Задача состоит в определении коэффициентов a_{0 + a1.}

Для определения коэффициентов a_{0 + a1 составляют систему нормальных уравнений:}

y_i = N a₀ + a₁ x_i ,.

(13.2.8).

x_i y_i = a₀ x_i + a₁ x_i² .

Решив эту систему уравнений, получим значения коэффициентов:

a₀ = y_i /n;

(13.2.9).

a₁ = x_iy_i /x_i² .