Франклин Хедоури - Основы менеджмента

Как любые инструменты и методики, научные управленческие модели не безупречны. Их эффективность снижается под влиянием ряда потенциальных проблем, среди которых наиболее частыми являются неправильные исходные предпосылки, ограниченная информация, страх пользователей, недостатки при использовании и чрезмерные затраты.

Неправильные исходные предпосылки

Любая модель опирается на определенные исходные предпосылки. Некоторые из них поддаются четкой оценке, например, что расходы на рабочую силу в следующие полгода составят 200 тыс. долл. Вероятность того, что такое допущение будет точным, достаточно высока. Но многие предпосылки оценке не поддаются и объективно проверить их достоверность невозможно, например, что сбыт в следующем году увеличится на 10 %. Поскольку модель базируется на предпосылках, ее точность зависит от их точности.

Кроме предпосылок относительно компонентов модели, менеджер определяет также предпосылки относительно взаимосвязей между ними. Например, модель, с помощью которой производитель может принять решение о том, сколько галлонов краски разных типов ему следует производить, должна будет включать предпосылки относительно взаимосвязи между продажной ценой и прибылью, а также между затратами на материалы и на рабочую силу. Следовательно, точность модели зависит и от точности оценки этих взаимосвязей.

Ограниченная информация

Главная причина недостоверности предпосылок и других проблем – ограничения при получении информации, которые негативно влияют как на создание, так и на применение моделей. Точность любой модели зависит от точности исходной информации о проблеме. Если ситуация очень сложна, разработчик модели часто не может получить всю необходимую информацию по всем факторам или включить ее в модель. А если среда очень изменчива, то информацию надо будет постоянно обновлять, что либо невозможно, либо просто нецелесообразно.

Иногда создатель модели игнорирует важные аспекты проблемы из-за того, что они не подлежат оценке. Например, модель для определения эффективности новой технологии вряд ли будет полезной, если она базируется только на информации о соответствующем снижении затрат. Как показано в главе 3 на примере угледобывающей промышленности, психологические установки, которые практически не поддаются оценке и прогнозу, также влияют на производительность.

В общем и целом, труднее всего создавать модели в условиях неопределенности. Если необходимая информация неопределенна и объективно ее получить трудно, менеджеру, возможно, стоит положиться на свой опыт, интуицию, мнение других людей и здравый смысл.

Страх пользователей

Никакая модель не будет эффективной, если ею не пользуются. Основной причиной отказа от использования модели является то, что менеджеры не понимают полученные с ее помощью данные и потому боятся их применять. Опрос производственных вице-президентов фирм, входящих в список Fortune 500, показал, что главной причиной отказа от использования ими моделей для принятия решений являются недостаточные знания в этой области.

Группа исследователей пришла к выводу, что для борьбы с потенциальным страхом пользователей разработчики количественных методов анализа должны уделять больше времени их обучению. Менеджеров следует специально готовить к использованию новых моделей, а высшему руководству необходимо делать упор на том, насколько от этого зависит успех организации и как модели повышают способность управленцев эффективно планировать и контролировать деятельность организации.

Недостатки при использовании

Исследования показали, что искусство моделирования в рамках науки управления превышает качество их применения. Как уже говорилось, одна из причин этого – страх пользователей; другие причины таятся в отсутствии нужных знаний и сопротивлении людей переменам. Это еще раз подчеркивает необходимость привлечения пользователей к разработке моделей. Если люди имеют возможность обсудить вопрос, методику и предлагаемую перемену и лучше в них разобраться, их сопротивление, как правило, снижается.

Чрезмерные затраты

Как в случае со всеми управленческими методиками, выгоды от использования модели должны превышать расходы на ее создание. Определяя издержки, связанные с моделированием, менеджерам следует учитывать затраты времени менеджеров и рядовых сотрудников на сбор информации, расходы на тренинги, а также стоимость обработки и хранения информации.

Научных моделей в менеджменте существует почти столько же, сколько проблем, для решения которых они создаются. Далее мы опишем наиболее распространенные типы таких моделей. Мы не будем объяснять, как они используются; наша цель – помочь вам понять их возможности и то, для каких решений они применяются. Это повысит эффективность ваших коммуникаций с разработчиками моделей и расширит ваши базовые знания о том, как именно модели и методики помогают принимать управленческие решения.

Теория игр

Одной из важнейших переменных, обусловливающих успех организации, является ее конкурентоспособность. Понятно, что умение компании предвидеть действия конкурентов – огромное преимущество для нее. Теория игр– метод моделирования для оценки влияния того или иного решения фирмы на конкурентов.

Изначально эта методика была создана военными, чтобы при разработке стратегии учесть возможные действия врага. В бизнесе теория игр применяется для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, новые кампании стимулирования сбыта, новые сервисные предложения и вывод новых продуктов.

Теория игр используется реже других моделей. К сожалению, ситуации реального мира обычно настолько сложны и изменчивы, что точно спрогнозировать, как конкуренты отреагируют на ту или иную тактику фирмы, невозможно. Но эта методика полезна при определении важнейших факторов, которые необходимо учитывать, принимая решения в условиях конкурентной борьбы. Эта информация позволяет менеджерам определить дополнительные переменные или факторы, способные повлиять на ситуацию, и благодаря этому повысить эффективность своих решений.

Модель очереди

Модель очереди, или массового обслуживания, используется для определения оптимального числа каналов обслуживания с учетом спроса на них. Они применяются авиакомпаниями, принимающими звонки с целью резервирования билетов и получения информации; при распределении данных для компьютерной обработки; мастерами по ремонту оборудования, при управлении очередями клиентов в банке и т. д. Ведь, например, если клиентам приходится слишком долго ждать у кассы, они могут перейти в другой банк. Следовательно, это очень важная задача организации – сбалансировать затраты на дополнительные каналы обслуживания (больше кассиров, больше клерков, принимающих заказы на билеты, и т. д.) и потери вследствие снижения уровня обслуживания по отношению к оптимальному (уход клиентов в другой банк или в другую авиакомпанию по причине задержек в обслуживании).