Основы кибернетики предприятия

а) модели массового обслуживания, или так называемой теории очередей, с ее многочисленными вариантами, предусматривающими различный порядок поступления запросов (или объектов обслуживания) и разные схемы их выполнения. Имеются исследования ряда авторов на английском, французском, шведском языках, посвященные моделям массового обслуживания;

б) модели оптимального управления запасами, которые включают не только вопросы регулирования запасов в собственном смысле слова, но, кроме того, определение наивыгоднейших партий, заделов незавершенного производства, выравнивание сезонных колебаний спроса или поставок сырья и т. п. Специальная литература по этому кругу вопросов в настоящее время насчитывает несколько сотен книг и тысячи статей;

в) модели рациональных сроков эксплуатации и замены оборудования с учетом затрат на ремонт, амортизацию и моральный износ. Этот тип задач сравнительно слабо разработан и лишь в последнее время стал предметом солидных и достаточно широких исследований;

г) модели так называемых «деловых игр», математическая теория которых получила основательную разработку благодаря исследованиям фон Неймана и других зарубежных специалистов, но практическое использование этих моделей при решении организационно-экономических проблем еще имеет весьма ограниченный характер.

Необходимо сделать оговорку, что многие конкретные задачи, требующие своего решения методами исследования операций, еще не удалось сформулировать в достаточно удовлетворительной научной постановке главным образом из-за отсутствия соответствующего математического аппарата, неопределенности критериев оптимизации или ограниченных возможностей, предоставляемых имеющейся электронно-вычислительной техникой.

Таковы прежде всего проблемы календарного планирования дискретных многооперационных процессов, целочисленного программирования и ряд других.

К исследованию операций по вопросам организации и управления производством примыкает другое важнейшее направление, которое самым тесным образом связано с наукой управления, как таковой, и выражается в разработке теории управленческих решений.

Суть данного направления заключается во всестороннем изучении процессов выработки и принятии наиболее ответственных решений, принадлежащих к компетенции высших руководящих органов или звеньев управления предприятия, объединения, крупной фирмы и т. д. Задача состоит в том, чтобы вооружить управление научной методологией для указанных целей и заменить простые соображения здравого смысла объективно обоснованными рациональными приемами хозяйственного руководства.

В разработке теории решений можно констатировать три основных течения, не противоречащих одно другому, а скорее взаимно дополняющих друг друга в этой новой области исследований. Первое из них носит формальнологический характер, то есть по преимуществу связано с классификацией решений, принимаемых руководящим органом с точки зрения степени уверенности и детерминированности оснований и последствий, которые сопряжены с данным решением. Имеются даже диссертационные работы на соискание степени доктора наук, написанные по данной тематике. К этому же течению очень тесно примыкает и психологическое освещение процессов выработки и принятия решений, как оно представлено Лоуренсом Д. Фогалем в «Анналах Нью-Йоркской Академии наук»^[4].

Другое течение в теории решений органически связано с применением методов математической статистики в различной их интерпретации для проверки и измерения возможных последствий того или иного альтернативного решения. Наиболее отчетливо это течение получило свое выражение, например, в книге Ж. Мота «Статистические предвидения и решения на предприятии»^[5].

Особенно широкое и плодотворное применение для выработки экономически целесообразных решений приобретает в последнее время метод статистических испытаний, называемый методом Монте-Карло, так как он позволяет стимулировать процессы стохастического характера и оценивать по условным данным с достаточной мерой надежности эффективность того или иного принятого порядка регулирования этих процессов. Методы статистических испытаний освещены и в советской литературе, но их практическое применение более характерно для зарубежной теории решений.

Третье течение в теории решений занимает особенно важное место в научной литературе, это — научное программирование деятельности предприятия или хозяйственной организации. Оно включает обширную область линейного программирования, так называемую теорию игр, а также нелинейное и вообще нематематическое программирование. Характерной для данного течения является переведенная на русский язык книга Важоньи «Научное программирование в промышленности и торговле»^[6].

В развитии теории решений и научного программирования возникает целый ряд конкретных систем оптимального управления сложными многоэтапными процессами на основе их предварительного аналитического исследования и моделирования. Таковы, в частности, так называемые сетевые методы моделирования и оперативного регулирования в виде метода критического пути (Critical Path Method), ПЕРТ (Program Evaluation and Review Technique) и др. Несколько лет назад в Технологическом институте Карнеги создана специальная методика перспективного планирования крупных проектов при ограниченных ресурсах — СПАР (SPAR — Scheduling Program for Allocating Resources).

Характерно, что в ряде случаев системы программирования разрабатываются непосредственно крупными промышленными корпорациями, как-то: концерном «Дюпон», где разработана методика распределения ресурсов и календарного планирования многообъектных проектных разработок; концерном ИБМ, установившим определенный порядок оценки проектных решений и оптимизации затрат на их выполнение; корпорацией «Локхид», выработавшей комплексную систему планирования и контроля организационно-экономических мероприятий.

Недавно в США появились две новые методики перспективного планирования: ПАРМ и ПАТТЕРН.

ПАРМ (PARM — Program Analysis for Research Management) — это аналитическая модель, использующая математические методы для моделирования экономики с помощью современных вычислительных средств и средств отображения.

ПАТТЕРН (PATTERN — Planning Assistance Through Technical Evaluation of Relevance Number) применяется для перспективного планирования научных исследований и разработок в общегосударственных масштабах.

Эти методы, основанные на графическом изображении и подробнейшем членении сложных операций (иногда до сотен и. тысяч фаз) с тщательным расчетом вероятностных вариантов на быстродействующих вычислительных машинах, позволяют установить оптимальные сроки завершения всех работ, определяют так называемые «критические фазы», обусловливающие конечные сроки выполнения всего планового задания. Руководитель может установить, выполнимо ли задание или одна из его фаз в предполагаемое время, и, что особенно важно, в случае отрицательного ответа может концентрировать ресурсы на выявленных критических узлах, перераспределять кадры для форсирования выполнения всего задания в срок.