- при декомпозиции целей должно соблюдаться условие полноты редукции, т.е количество подцелей каждой цели должно быть достаточным для ее достижения
- декомпозиция каждой цели на подцели осуществляется по одному выбранному классификационному признаку:
- развитие отдельных ветвей дерева может заканчиваться на разных уровнях системы
- развитие «дерева целей» продолжается до тех пор, пока лицо, решающее проблему, не будет иметь в распоряжении все средства для достижения вышестоящей цели.
Уязвимым местом «дерева» целей являются «узлы деления», то есть точки разложения общих целей на более частные (подцели), поскольку нередко бывает трудно обеспечить полноту деления и совместимость, единство основания для деления.
При формировании дерева целей следует помнить, что достижение каждой цели должно быть организационно обеспечено, т.е. для ее реализации необходимо создание группы, лабораторий, отдела, других подразделений, сотрудники которых ориентированы на достижение данной цели, обеспечены соответствующими ресурсами и совершают действия, направленные на ее достижение.
Для обеспечения реализации цели решения можно построить «дерево» ресурсов. Можно также совместить в одном «дереве» цели и функции управления. На основе метода «дерева» целей и функций управления осуществляется реализация структурно-функционально-целевого метода системного подхода к управлению. Этот метод используется для построения функционально-целевых моделей систем управления.
Таким образом, системный анализ начинается с уточнения или формулирования целей конкретной системы управления (предприятия или компании) и поиска критерия эффективности, который должен быть выражен в виде конкретного показателя. Как правило, большинство организаций являются многоцелевыми. Множество целей вытекает из особенностей развития предприятия (компании) и его фактического состояния в рассматриваемый период времени, а также состояния окружающей среды (геополитические, экономические, социальные факторы). Построение «дерева» целей является эффективным методом структуризации проблемной ситуации и определения цели решения. Его применение даёт возможность системно представить порядок движения к конечной цели, учесть необходимое и достаточное число задач, требующих решения на пути к их достижению.
Вопрос 48. Общая процедура прогнозирования – основные этапы
Прогностика — научная дисциплина, изучающая общие принципы и методы прогнозирования развития объектов любой природы, закономерности процесса разработки прогнозов. Как наука прогностика сформировалась в 70 — 80 годы ХХ столетия. Кроме понятия «прогностика», в литературе используют термин футурология. Как любая наука прогностика имеет набор своих терминов, употребляемых для обозначения определенных понятий. Определения понятий прогностики были зафиксированы в 1978 году.
Прогноз (от греч. πρόγνωσις — предвидение, предсказание) — предсказание будущего с помощью научных методов или сам результат предсказания, обоснованное суждение о возможном состоянии объекта в будущем или альтернативных путях и сроках достижения этих состояний.
Прогнозирование - опережающее отражение будущего; вид познавательной деятельности, направленный на определение тенденций динамики конкретного объекта или события на основе анализа его состояния в прошлом и настоящем.
Прогнозирование, разработка прогноза, в узком значении — это специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо процесса.
Целью создания прогноза является уменьшение того уровня неопределенности, в пределах которого менеджер должен принимать решения. Эта цель диктует два основных правила, которым должен следовать процесс прогнозирования.
1. Прогнозирование должно быть технически корректным и должно порождать прогнозы, достаточно точные для того, чтобы отвечать нуждам фирмы (предприятия).
2. Процедура прогнозирования и ее результаты должны быть достаточно эффективно представлены менеджеру, что обеспечит использование прогнозов в процессе принятия решения во благо фирмы (предприятия). Результаты прогнозирования также должны быть сбалансированы в отношении затрат/прибыли.
Процедуры прогнозирования классифицируются как количественные и качественные. На одном полюсе здесь находится чисто качественный аппарат, не требующий явного математического оперирования данными. Используется только "оценка", предоставляемая составителем прогноза. Конечно, даже в этом случае "оценка" составителя прогноза в действительности является результатом мысленного анализа данных. На другом полюсе находится чисто количественный аппарат, не требующий никакой дополнительной оценки. Это чисто механические процедуры, которые на выходе дают количественные результаты.
Прогнозирование использует три основных взаимодополняющих источника информации о будущем: оценка перспектив развития исследуемого явления на основании опыта, чаще всего на основе аналогии с уже изученными сходными явлениями и процессами; условное продолжение в будущее тенденций, закономерности развития которых в прошлом и настоящем достаточно хорошо известны (экстраполяция); создание модели будущего состояния исследуемого явления, процесса в соответствии с ожидаемым или желательным изменением ряда условий, перспективы развития которых достаточно хорошо известны.
Этим источникам соответствуют следующие способы прогнозирования.: 1) Опрос населения, экспертов (анкетирование, интервьюирование) с целью объективизации, упорядочения индивидуальных оценок прогнозного характера. 2) Экстраполирование и интерполирование, т.е. построение динамических рядов показателей прогнозируемого явления на протяжении периодов основания прогноза в прошлом и упреждения прогноза в будущем (ретроспекции и проспекции прогнозных разработок). 3) Моделирование - построение поисковых и нормативных моделей с учетом вероятного или желательного изменения прогнозируемого явления на период упреждения прогноза по имеющимся прямым или косвенным данным о масштабах и направлении изменений.
Этап прогнозирования — часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами. Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбора данных, с построением модели, верификацией прогноза.
Типовая методика прогнозирования состоит из следующих основных этапов исследования:
1) Предпрогнозная ориентация - определение объекта, предмета, проблемы, целей, задач, времени упреждения, рабочих гипотез, методов, структуры и организации исследования). Первый этап включает в себя определение конечных прикладных целей прогнозирования; набора факторов и показателей (переменных), описание взаимосвязей между которыми необходимо сделать; роли этих факторов и показателей – какие из них, в рамках поставленной конкретной задачи, можно считать входными (т.е. полностью или частично регулируемыми или хотя бы легко поддающимися регистрации и прогнозу; подобные факторы несут смысловую нагрузку объясняющих в модели), а какие – выходными (эти факторы обычно трудно поддаются непосредственному прогнозу; их значения формируются как бы в процессе функционирования моделируемой системы, а сами факторы несут смысловую нагрузку объясняемых).
2-й этап (априорный, предмодельный) состоит в предшествующем построению модели анализе содержательной сущности изучаемого процесса или явления, формировании и формализации имеющейся априорной информации об этом явлении в виде ряда гипотез и исходных допущений (последние должны быть подкреплены теоретическими рассуждениями о механизме изучаемого явления или, если возможно, экспериментальной проверкой).
3-й этап (информационно-статистический) заключается в сборе необходимой статистической информации, т.е. регистрации значений участвующих в анализе факторов и показателей на различных временных и (или) пространственных тактах функционирования моделируемой системы. Сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем.
4-й этап (спецификация модели) включает в себя непосредственный вывод (опирающийся на принятые на 2-м этапе гипотезы и исходные допущения) общего вида модельных соотношений, связывающих между собой интересующие нас входные и выходные переменные. Говоря об общем виде модельных соотношений, имеется в виду то обстоятельство, что на данном этапе будет определена лишь структура модели, ее символическая аналитическая запись, в которой наряду с известными числовыми значениями (представленными в основном исходными статистическими данными) будут присутствовать величины, содержательный смысл которых определен, а числовые значения – нет (их обычно называют параметрами модели, неизвестные значения которых подлежат статистическому оцениванию).
5-й этап (исследование идентифицируемости и идентификация модели) состоит в проведении статистического анализа модели с целью «настройки» значений ее неизвестных параметров на те исходные статистические данные, которые уже имеются. Модель прогнозирования — модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта прогнозирования в будущем и (или) путях и сроках их осуществления.