MODELOVÁNÍ SYSTÉMŮ V OBLASTI SPOLEČENSKÝCH VĚD Miroslav Pokorný

Obsah prezentace Rozhodovací procesy a metody v manažerské praxi Manažerské rozhodování a modely Modelování a výpočetní technika Klasifikace abstraktních modelů Metody modelování systémů v ekonomice

Rozhodovací procesy a metody v manažerské praxi S rostoucí složitostí a s rostoucí intenzitou působení stále většího počtu vnitřních a vnějších vlivů na organizace se každý manažer setkává s velkým množstvím problémů, které musí rychle a kvalifikovaně řešit. Rozhodování je činnost, která je s aktivitami manažera nerozlučně spjata. Procesy rozhodování jsou permanentními aktivitami, kterými je naplněn běžný život každého z nás. I když je jejich charakter velice rozmanitý, směřují vždy k nalezení řešení určité problémové situace určitého systému. Řešení rozhodovacích procesů je jednou z disciplín vědního oboru teorie systémů. Rozhodovací procesy jsou přitom spojeny jak s problematikou systémové analýzy (studia vlastností a chování systémů), tak s problematikou systémové syntézy (návrhu a projektování systémů).

Metody rozhodování Charakteristickým rysem rozhodovacího problému je to, že pro jeho řešení se obvykle nabízí několik přípustných řešení (alternativ, variant) a je třeba se správně rozhodnout pro jednu z nich. Cílem je obvykle nalezení optimální varianty rozhodnutí splňující určitá optimalizační kritéria. Operační analýza - metoda systémové vědy, která při řešení složitých ekonomických a organizačních problémů používá exaktních přístupů, zejména počítačového modelování a využívá se řady matematických metod. Manažer musí být schopen efektivně rozhodovat na základě logických úvah a důkladných kvantitativních analýz, doplněných o závěry plynoucí z jeho vlastních zkušeností a intuice, představující závěry analýzy kvalitativní. Kvantitativní metody (numerické) jsou označovány jako metody konvenční. Jsou dobře použitelné v případech, kdy existuje dostatek dat k danému problému, přičemž jsou známé jejich stochastické vlastnosti.

Kvalitativní (nenumerické) jsou efektivnější v případech nedostatku numerických dat a dat silně poškozených chybami s nedostatečnou znalostí jejich statistických charakteristik, přičemž jsou k dispozici jazykové popisy, slovní informace a expertní znalosti. Jsou určeny pro řešení obtížně algoritmizovatelných úloh. Nenumerické metody jsou řazeny do oblasti vědního oboru umělá inteligence.

Manažerské rozhodování a modely Studování vlastností reálné soustavy - experimenty na skutečném objektu - simulacemi pomocí fyzikálních modelů (aerodynamický tunel) - simulacemi pomocí abstraktních modelů (počítačové programy) Modelem systému rozumíme abstraktní strukturu, která projevuje v určitých směrech stejné (nebo velmi podobné - adekvátní) chování jako reálný objekt, který reprezentuje Abstraktní modely mohou být reprezentovány - matematickými vztahy - grafickými konstrukcemi - jazykovými popisy

Zjednodušování modelů je nezbytné při použití prostředků klasické matematické analýzy a numerické matematiky. Často však může vyplývat ze skutečnosti, že určité vlivy nelze dobře měřit nebo jinak kvantitativně postihnout, nebo že jejich působení nelze dobře vyjádřit matematickým vztahem. V tom případě jsou efektivní modely verbální, neboť slovní popisy využívajících kvalitativních pojmů jsou lépe dostupné. Tím, že složité ekonomické soustavy zjednodušují a zachycují vztahy pouze mezi zvolenými (a pro daný účel nejvýznamnějšími) proměnnými, umožňují - studovat ekonomické jevy a vztahy mezi nim, - porozumět jim a činit závěry pro praktická rozhodnutí.

Modelování a výpočetní technika V oblasti abstraktního modelování přinesl významný posun nástup a vývoj výpočetní techniky. Především bylo možno - omezit požadavky na zjednodušování modelů - zvýšit počty uvažovaných proměnných (dimenze modelu) - využití vysokého výpočetního výkonu - umožnění shromáždění rozsáhlých informací a dat - řešení úloh, využívajících metod umělé inteligence.

Klasifikace abstraktních modelů Modely numerické – matematicko-analytické, grafické Modely znalostní – jazykové popisy reflektující vágnost soustavy Modely normativní – hledají požadované, optimální stavy systému Modely deskriptivní – popsují systém a jeho chování Modely statické – zobrazují chování modelu bez ohledu na změny v čase Modely dynamické – zobrazují časové průběhy probíhajících dějů Modely deterministické – zobrazují chování systémů v ideálních podmínkách Modely stochastické – respektují nahodilé změny a poruchy působící na soustavu Modely stavové (endogenní) – zobrazují charakteristiky vnitřního stavu systému Modely přenosové (exogenní) – zobrazují vztahy systému k okolí (vstup/výstupní)

Metody modelování systémů v ekonomice Lineární programování Metody lineárního programování řeší rozhodovací problémy hledání plánu výroby při respektování řady omezujících podmínek nebo předpokladů, kladeným na disponibilní zdroje. Tyto požadavky vymezují prostor reálného řešení. Očekává se, že při plném respektování omezujících faktorů bude nalezeno nejlepší možné (optimální) řešení. Síťové grafy Modely, určené k podpoře projektového plánování a řízení realizace projektů. Základním úkolem síťových grafů v případě projektového managementu je nalezení optimální posloupnosti činností, vedoucích k dosažení daného cíle.

Modely hromadné obsluhy V oblasti výroby i služeb se velmi často setkáváme se situacemi, kdy vznikají fronty obrobků nebo klientů čekajících na provedení výrobní operace nebo obsloužení. Jedná se o tzv. systémy hromadné obsluhy, Čas čekání ve frontách je ve většině případů ztracený, takže má smysl hledat cesty jeho minimalizace. Modely řízení zásob Problém řízení zásob spočívá v nalezení optimální výše zásob, které zajistí pohotovou reakci na požadavky zákazníků. Modely kontroly jakosti Cílem organizací je získání konkurenční výhody. Jednou z cest je použití kvalitní výrobní technologie a jakostní produkce. Řešením problémů jakosti výrobků se zabývá management jakosti, jehož hlavními nástroji jsou plánování jakosti, kontrola jakosti a zdokonalování jakosti. K tomu jsou používány různé techniky (Paretův a Išikavův diagram).

Modely prognózování Hospodářské organizace musí věnovat pozornost metodám, které umožňují prognózování vývoje jejich nejrůznějších ukazatelů. Kvantitativní přístupy prognózování spočívají v analýze historických trendů sledovaných ukazatelů a jejich následné časové extrapolace. Z metod numerického modelování jsou uvedeny metody klouzavých průměrů a metoda lineárních regresních modelů. Statistické modely Zdroje informací o vlastnostech objektů rozhodování mají téměř vždy náhodný charakter. Jejich naměřené hodnoty jsou narušeny náhodnými chybami, které mohou zkreslit skutečnost. Statistika poskytuje postupy, jimiž lze takové náhodné chyby když ne eliminovat, tak alespoň kvantifikovat stupeň jejich vlivu na přesnost a spolehlivost naměřených hodnot. Jsou to metody tzv. statistické analýzy.

Znalostní modely Relevantní informace, které jsou podmínkou pro správné rozhodování, nejsou podmínkou jedinou. Dalšími podklady, podmiňujícími výkon manažerů, jsou jejich znalosti. Znalosti z určité problémové oblasti je možno považovat za mentální model, který v mysli manažera tuto oblast reprezentuje. Takové znalosti lze pak využít k popisu chování reálného objektu formou znalostních modelů. Znalostní modely jsou postaveny na základě znalostí odborníků (expertů), které lze získat pouze dlouhodobou praxí (zkušenosti, osobní názory na problém až heuristiky - know-how). Expertní znalosti nelze popsat matematickými vztahy – k jejich formální reprezentaci se nejlépe hodí popisy slovní. Pozornost je věnována fuzzy modelům, využívajících k počítačové prezentaci a simulačnímu využití jazykových přístupů fuzzy množinové matematiky a fuzzy logiky.