Александр Воронин - Управление операционной логистической деятельностью

1) критерий максимин – предполагает, что обстоятельства складываются таким образом, что исход будет наихудшим, поэтому выбор за лучшим вариантом из худшего исхода;

2) критерий максимакс – предполагает, что обстоятельства складываются таким образом, что исход будет наилучшим, поэтому выбор за лучшим вариантом из лучшего исхода;

3) критерий сожаления – предполагает, что обстоятельства складываются неопределенным образом, т. е. их исход непредсказуем, поэтому при любом выборе появится сожаление об упущенных возможностях. В этом случае выбор осуществляют из среднего варианта.

Перечисленные критерии говорят о том, что при представлении информации для принятия решений необходимо проводить анализ вариантов для различного стечения обстоятельств.

В качестве главных ограничителей при принятии решений обычно используют документированные политики. Эти документы относятся к стратегической категории, однако исполняются на операционном уровне.

Информационное обеспечение деятельности предприятия осуществляется на основе сбора данных с дискретностью, устанавливаемой в зависимости от конкретных потребностей предприятия. На нижнем уровне минимальная структура, являющаяся источником данных, – это элементарная информационная процессная ячейка, которая может быть как просто рабочим местом (экономист, токарь, оператор, кладовщик, экспедитор), так и целым отделом. Определение состава, объема и структуры данных, вовлекаемых в информационный поток на этом уровне, – особо важная и очень сложная задача, так как эти данные являются основой единого информационного пространства и служат для обработки и анализа на последующих информационных уровнях. Критерием для определения необходимости и достаточности этих данных является способность удовлетворить множество запросов, направляемых к первому уровню, как в настоящий момент времени, так и в прогнозируемом будущем. Можно выделить следующие группы данных:

• количественные данные, характеризующие непосредственно производственные и логистические процессы, а также их потребности;

• данные, возникающие при функционировании менеджмента в целом и финансовой деятельности в частности (в первую очередь – учет и анализ издержек в местах их возникновения);

• данные, появляющиеся при проведении различных проверок и контролей;

• данные о движении материальных ресурсов.

Отработка процедур и технологии сбора данных необходима в каждом конкретном случае с учетом специфики источника. В этом плане очень важным является точный перечень и объем информации, необходимый конечным пользователям, с обоснованием этой необходимости.

Сбор данных для их переработки – это система, в которой существуют требования к данным, форматы и регламенты записей данных, т. е. параметров процессов, необходимых для создания заданного информационного потока. Требования к этой системе:

• точность отражения в записях реальных параметров;

• отсутствие возможности искажения записей в процессе их переноса в следующий информационный уровень;

• мотивация лица, осуществляющего записи, на точность данных.

Система сбора данных должна иметь максимальный уровень защиты от возможностей появления ошибок, связанных как с человеческим фактором, так и с потенциальным сбоем машинного средства, участвующего в сборе данных (например, устойчивость к внешним воздействиям). Определение методики сбора данных осуществляется исходя из этих соображений. Чтобы не ошибиться при выборе методики, желательно представить все компоненты информационных систем предприятия в виде пирамиды. Это представление является также неплохим инструментом для совершенствования всей системы управления информационной логистикой.

С точки зрения программиста, данные – это часть программы, совокупность значений определенных ячеек памяти, преобразование которых осуществляет код. С точки зрения компилятора, процессора, операционной системы, – это совокупность ячеек памяти, обладающих определенными свойствами (возможность чтения и записи, невозможность исполнения). Контроль за доступом к данным в современных компьютерах осуществляется аппаратно.

Традиционно в программном обеспечении выделяют два типа данных – двоичные (бинарные) и текстовые.

Двоичные данные обрабатываются только специализированным программным обеспечением, знающим их структуру, все остальные программы передают данные без изменений.

Текстовые данные воспринимаются передающими системами как текст, записанный на каком-либо языке. Для них может осуществляться перекодировка (из кодировки системы отправляющей в кодировку принимающей), могут заменяться символы переноса строки, изменяться максимальная длина строки и количество пробелов в тексте.

Передача текстовых данных как бинарных приводит к необходимости изменять кодировку в прикладном программном обеспечении (это умеет большинство прикладного программного обеспечения, отображающего текст, получаемый из разных источников), передача бинарных данных как текстовых может привести к их необратимому повреждению.

Управление знаниями трактует знание как форму информации, которая наполнена контекстом, основанным на опыте. Информация – это данные, которые существенны для наблюдателя из-за их значимости. Данные могут быть предметом наблюдения, но не обязательно должны быть им. В этом смысле знание состоит из информации, подкрепленной намерением или направлением. Этот подход находится в согласии с DIKW-моделью, которая располагает данные, информацию, знание, мудрость в виде пирамиды по увеличивающейся степени полезности.

Инвестиции в инфраструктуру и сервисы интернета вызвали бурный рост отрасли информационных технологий в конце 1990-х гг. Развитие бизнеса в мире шло таким образом, что лучшие методы оптимального и эффективного управления были отработаны и внедрены в Японии на базе разработок американских ученых Э. Деминга и Дж. Джурана. Простое воспроизведение внешне несложных японских подходов на американских и европейских фирмах без учета философских и технологических положений оказалось безуспешным. Подходам Деминга и Джурана американские промышленники противопоставили автоматизацию, основанную на моделировании процессов, которое строилось таким образом, чтобы количество ошибок было минимальным, а эффективность бизнеса – максимальной. Кроме того, в 1980-х гг. появились различные интерпретации теорий Деминга и Джурана под разными названиями (перечень некоторых из них приведен в табл. 14.2).