プロジェクト管理における基本的な定義。 プロジェクトの進捗状況を監視します。 組織構造。 ネットワーク図。 一時的なモデル。 資源管理。 プロジェクトの進捗状況の追跡。 ガントチャート。 早めのスタート/遅いスタートのスケジュール。 マトリックスプロジェクト。 クリティカル パス法 (CPM)。 プログラムの評価とレビューの方法 (プログラム評価およびレポート手法 - PERT)。 時間コストモデル。 別のプロジェクト (ピュア プロジェクト)。 プロジェクト作業分解構造 (WBDS)。 プロジェクト管理。 機能的なプロジェクト。 製造部門における製品開発とプロセス選択のモデリング製品デザイン。 生産フローの設計。 プロセス分析。 製品作成プロセスの完璧さの基準。 損益分岐点分析。 仮想工場プロセス マップ。 （プロセスフロー図）。 マトリックス「ハウス・オブ・クオリティ」。 継続的なフロー。 生産が表示されます (ジョブ ショップ)。 製品とプロセスのマトリックス。 機能分析とコスト分析 (価値分析/価値エンジニアリング)。 生産におけるテクノロジー。 一貫生産システム。 サービス分野のテクノロジー。 テクノロジーへの投資収益率の測定。 自動製造計画および制御システム (MP&CS)。 自動マテリアルハンドリングシステム (AMN)。 フレキシブル製造システム (FMS)。 統合製造システム (Computer-Integrated Manufacturing - CIM)。 オフィスオートメーション。 コンピュータ支援設計 (CAD)。 クライアント/サーバー システム。 意思決定支援とエキスパート システム。 画像認識システム (画像処理システム。電子データ交換 - EDI)。 モジュール 3 「サービス設計モデルとサービス プロセスの選択」サービスの本質。 サービスの運用上の分類。 サービス組織の設計。 サービス連絡先の構築。 3種類のサービス体系。 クライアント環境のサービス (フィールドベース サービス)。 施設ベースのサービス。 サービスパッケージ。 サービス保証。 サービスのブループリント。 サービスシステム設計マトリックス。 サービス重視。 キュー管理のシミュレーション行列問題の経済的本質。 待ち行列システム。 キューモデル。 待ち行列のコンピューターシミュレーション。 到着率。 サービス料金。 有限キュー。 マルチチャンネル、マルチフェーズ構造（マルチチャンネル、マルチフェーズ）。 単チャンネル単相構造（シングルチャンネル単相）。 列。 ポアソン分布。 キューイングシステム。 指数分布。 品質管理モデリング品質要件と品質保証のコスト。 継続的改善。 神道系。 総合品質管理 (TQM)。 品質コスト (COQ)。 デザインの品質。 ソースの品質。 継続的改善 (CI)。 「欠陥ゼロ」 標準の定義 (ベンチマーク)。 品質の次元。 ポカヨケ手順。 適合品質。 ISO 9000 規格、Plan-Do-Check-Act サイクル (PDCA サイクル - Plan-Do-Check-Act)。 モジュール 4 「生産能力と労働プロセスのモデル化」戦略的な容量計画。 容量の柔軟性。 ディシジョンツリー。 容量使用率。 生産能力 (Capacity)。 容量クッション。 戦略的なキャパシティプランニング。 容量重視。 生産規模の経済 (範囲の経済)。 ジャストインタイム（JIT）生産システム JIT ロジック。 生産性に対する日本のアプローチ。 北米の JIT バリアント。 JIT システムの要件。 サービス分野のJIT。 自動検査。 総合品質管理 (TQC)。 「プル」（プル）生産システム「カンバン」（Kanban Pull System）。 グループテクノロジー。 ソースの品質。 品質サークル。 ウィンドウをフリーズする方法。 予防メンテナンス。 専門工場のネットワーク（集中工場ネットワーク）。 ジャストインタイム（JIT）システム。 レベルスケジュール。 ボトムラウンド経営。 生産およびサービス施設の所在地生産施設の所在地に関する基準。 産業企業を見つける方法。 サービスオブジェクトの配置。 分析的な Delphi モデル。 重心法。 回帰モデル。 ファクター評価システム。 アルダランヒューリスティック手法。 機器の配置と部屋のレイアウト装備の基本的な配置方法。 技術原則に基づいた機器の配置。 主題の原則に従って生産を配置します。 組立ラインのバランス調整。 系統的レイアウト計画 (SLP) 手法。 オフィスのレイアウト。 優先関係。 主題の原則（製品レイアウト）に従った機器の配置。 グループテクノロジーレイアウトの原則に基づいた機器の配置。 固定物配置（Fixed-Position Layout）の原則に基づいた機器配置。 技術原則に従った機器の配置（プロセスレイアウト）。 サービスおよび貿易企業の施設の配置 (小売サービスのレイアウト)。 「サービスランドスケープ」（Servicescape）。 生産設備のコンピュータによる割り当ての比較手法 (Computerized Relative Allocation of Facilities Technique - CRAFT)。 タクト（サイクルタイム）。
モジュール 5 「労働プロセスと労働基準のモデル化」労働プロセスを計画する際に行われる決定。 労働プロセスを計画する際の行動の側面。 分娩プロセスの計画における生理学的側面。 作業方法。 労働力の測定と標準化。 労働に対する金銭的インセンティブのシステム。
作業測定。 選択的観察の方法（ワークサンプリング）。 標準化手法 MOST (Most Work Measurement Systems)。 方法 時間測定。 微量元素標準 (元素標準時間データ)。 微小要素標準化システム (Predetermined Motion-Time Data Systems - PMTS)。 標準時。 通常時。 労働プロセス計画（ジョブデザイン）。 拡大された責任を伴う労働システム (ジョブ・エンリッチメント)。 金銭的インセンティブ プラン (金銭的インセンティブ プラン)。 社会技術システム。 労働の専門化。 ゲインシェアリング。 利益分配。 仕事の生理学。 タイミング（時間の研究）。 供給管理モデリング。 調達管理サプライチェーンマネジメント。 調達。 ジャストインタイム購入。 グローバルな調達。 調達における電子情報の流れ。 アウトソーシング。 クイックレスポンス (QR)。 貨物の価値 (価値密度)。 ジャストインタイム購入。 ロジスティクス。 「作るか買うか」 戦略的パートナーシップ。 資材管理。 サプライチェーン。 効率的な消費者対応 (ECR)。 予測需要管理。 予測の種類。 需要の構成要素。 定性的予測手法。 時系列分析。 因果的（因果的）予測。 予測方法の選択。 焦点を当てた予測。 コンピューターによる予測。
時系列分析。 パネルのコンセンサス。 依存的な需要。 市場調査。 平滑化定数アルファ。 「グラスルーツ」。 デルフィ法。 行政上の判断。 独立した需要。 因果関係。 線形回帰に基づく予測 (線形回帰予測)。 季節的要因。 移動平均。 需要の非季節化。 平均絶対偏差。 追跡信号。 トレンド効果。 フォーカス予測。 指数平滑化。
総合計画
計画の種類。 階層的な生産計画。 累積生産計画 累積計画手法。 長期、中期、短期計画 (長期計画、中期計画、短期計画)。 手元にある在庫。 マスター生産スケジュール (MPS)。 容量要件計画 (CRP)。 生産能力の事前計画 (ラフカット能力計画)。 混合戦略。 集約計画。 生産計画戦略。 純粋な戦略。
現代の経営学の特徴の 1 つはモデルの使用です。 M. メスコン、M. アルバート、F. ケドゥーリが指摘しているように、科学的管理学派の最も目に見える、そしておそらく最も重要な貢献は、単純な原因に対して複雑すぎる状況において客観的な意思決定を可能にするモデルの開発である。代替案の効果評価。
R. E. シャノンの定義によると、「モデルとは、オブジェクト、システム、またはアイデアを、それ自体以外の何らかの形式で表現したものです。」 この意味で、すべての管理理論は実際、組織またはそのサブシステムの運営のモデルです。 モデルの主な特徴は、それが適用される実際の状況を単純化することです。 モデルの作成後、変数には定量的な値が与えられます。 これにより、各変数とそれらの間の関係を客観的に比較して説明できるようになります。
モデリング手法を積極的に使用する理由:
多くの組織状況の自然な複雑さ。
たとえ必要な場合でも、実生活で実験を行うことができない。
経営陣の将来への方向性。
したがって、状況モデリングは、複雑な状況での意思決定に関連する多くの問題を克服できる強力な分析ツールです。
モデル構築の主な段階:
1. 問題ステートメントの明確化。
2. オブジェクトの主要パラメータを結び付ける法則の定式化。
3. 定式化されたパターンを数式で記録します。
4. 実際のパフォーマンス指標とモデルによって計算された指標（理論的および/または実験的分析）の比較に基づくモデルの研究。
5. 研究対象のオブジェクトに関するデータの蓄積と、追加の要素、制限、基準を導入するためのモデルの調整。
6. オブジェクト管理の問題を解決するためのモデルの適用。
7. モデルの開発と改善。
管理状況をモデル化する場合、物理モデル、アナログ モデル、数学モデルという 3 つの基本タイプのモデルを使用できます。
物理モデルオブジェクトやシステムの拡大または縮小した説明を使用して、何かを探索できます。 たとえば、デザイナーが描いた図面を一定の縮尺で縮小したものなどです。
アナログモデル研究対象のオブジェクトを、実際のオブジェクトのように動作するが、実際のオブジェクトのようには見えない類似物として表します。 たとえば、生産量とコストの関係を示すグラフや企業の組織図などです。
数学的 (記号的) モデルは、シンボルを使用して、オブジェクトまたはイベントのプロパティまたは特性を記述します。 このタイプのモデルは、おそらく組織の意思決定で最もよく使用されます。
1930年代 XX世紀 数学、統計、経済理論の交差点で、経済科学の新しい分野である計量経済学が誕生しました。 計量経済分析の手法は、経営理論において急速に需要が高まりました。
計量経済学– 数学的および統計的分析による経済現象とプロセスの量的側面の研究を主題とする科学分野。
計量経済学の主なツールは計量経済モデルであり、その任務は数学的統計の手法を使用して事実に基づく経済理論をテストすることです。 経営における最終的な応用タスクの中で、経営状況の展開を予測することと、経営状況の展開について考えられるさまざまなシナリオをシミュレートすることの 2 つが区別されます。
計量経済モデルを構築する際には、回帰分析、時系列分析、連立方程式などの分析手法や、確率論や経済統計のその他の手法やツールが使用されます。
最も一般的な形式では、連立一次方程式の形式で構築された計量経済モデルは次のように記述できます。
ここで、 y はモデルの内生変数の現在値のベクトルです。
A は、モデルの内生変数の現在値間の相互作用係数の行列です。
Z – 内生指標およびモデル化された指標の現在値に対するモデルの遅行（ラグ）変数の影響係数の行列。
C – 外部影響係数の行列。
x – モデルの外生指標の値のベクトル。
t – 期間インデックス。
I – 遅延インデックス (ラグ)。
p – 最大ラグの継続時間。
管理に使用されるさまざまな特定のモデルの数は、それらが開発された問題の数と同じくらい多くなります。 分析、ソリューション開発、管理プロセス開発の予測で使用される最も一般的なモデルの種類は、ゲーム理論、待ち行列理論モデル、在庫管理モデル、線形計画法モデル、シミュレーション モデリングです。
ゲーム理論競合他社に対する決定の影響の評価をモデル化する方法です。 これは、ゲームにおける最適な戦略を研究したり、紛争状況での最適な意思決定を分析したりするための数学的手法です。 この場合、紛争とゲームは一種の数学的同義語です。 ゲームは、2 つ以上の当事者が参加し、それぞれの利益の実現のために戦うプロセスです。
アメリカの数学者はゲーム理論の発展に多大な貢献をした ジョン・ナッシュ。 J. ナッシュ以前は、数学者は一方の利益が他方の損失に等しい、いわゆるゼロサム ゲームに取り組んでいました。 J. ナッシュは、非ゼロサム ゲーム、つまり、勝った参加者の勝った合計が負けた参加者の負けた合計と等しくない種類のゲームを分析するための方法論を開発しました。 非ゼロサム ゲームの例としては、労働組合と会社経営者との間の給与引き上げをめぐる交渉が挙げられます。 このような紛争状況は、双方が苦しむ長期ストライキで終わることもあれば、互恵的な合意の達成で終わることもあります。 J. ナッシュはまた、両当事者が理想的な戦略を使用し、安定した均衡が生まれる状況を数学的にモデル化しました。
ゲーム理論を実際に応用すると、一方では組織の競合他社の行動を予測することが可能になり、他方では、すべての要素を考慮して組織内の対立をモデル化することで、組織内の対立を克服することが可能になります。 実際の経営状況は非常に複雑で急速に変化するため、ゲーム理論は説明されている他のモデルほど頻繁には使用されません。 それにもかかわらず、競争環境における意思決定の場面で考慮が必要な最も重要な要素を決定する必要がある場合には、これが必要になります。
キュー理論モデル、 または 最適なサービスモデル、サービス チャネルの需要に応じてサービス チャネルの最適な数を決定するために使用されます。 キューイング モデルは、サービス チャネルが少なすぎる場合と多すぎる場合のコストのバランスをとるために、サービス チャネルの最適な数を決定するためのツールです。 このモデルが適用できる状況には、たとえば、無料窓口を待っている銀行顧客、機械のデータ処理の列に並んでいる顧客、機器の修理技術者などが含まれます。
在庫管理モデルリソースの注文時期とその数量、および倉庫内の完成品の質量を決定するために使用されます。 このモデルの目的は、一定のコストで表される備蓄による悪影響を最小限に抑えることです。 これらのコストには、発注、保管、在庫レベルの不足に伴う損失の 3 つの主なタイプがあります。
線形計画モデル競合するニーズが存在する場合に、希少なリソースを割り当てる最適な方法を決定するために使用されます。 線形計画法は通常、本社の専門家によって生産上の困難を解決するために使用されます。
調査によると、現役マネージャーの間で最も人気のあるモデルは線形計画法と在庫管理です。
議論されているすべてのモデルは「現実の代替物」であるため、模倣の使用を意味します。 しかし 方法としての模倣 モデリングは、実際の状況での変化を判断するためのモデルとその実験的アプリケーションを作成するプロセスを示します。 一般に、シミュレーションは、線形計画法などの数学的手法には複雑すぎる状況で使用されます。 これは、変数の数が多いこと、変数間の特定の関係を数学的に分析することが難しいこと、または不確実性が高いことが原因です。
モデル構築の 1 つの形式は経済分析です。 典型的な「経済モデル」は損益分岐点分析であると考えられます。
具体的なモデリング方法としては、 神経言語モデリング。 同時に、NLP は完全に定量的な手法ではありません。 それは人々の主観的な経験をモデル化するメカニズムと方法に基づいています。 NLP の主なタスクは、他の人々によるその後の同化のために、特定のまたは例外的な能力をモデル化することです。 NLP モデリングは、効果的なコミュニケーションを構築する場合など、人事管理でよく使用されます。
意思決定方法。意思決定理論は、経営上の意思決定の合理性を高めることを目的としています。 この理論は、オペレーションズ リサーチをさらに発展させたものと考えることができます。 経営意思決定の理論の主題は、意思決定プロセス自体、選択原則の形成、評価基準の開発、および設定された目標と最も一致する意思決定を選択する方法です。
経営で使用されるほぼすべての意思決定方法は、技術的にはモデリングの一種と考えることができます。 ただし、伝統的に「モデル」という用語は、一般的な性質の方法のみを指します。 モデリングに加えて、複数の選択肢の中から選択する際に、客観的な情報に基づいた決定を下すのに役立つ方法が多数あります。
組織の目標達成に最も貢献するもの。 この意味で、意思決定の主な方法は支払いマトリックスとデシジョン ツリーです。
支払いマトリックス統計的意思決定理論の手法の 1 つです。 この方法は、管理者がいくつかのソリューション オプションから 1 つを選択するのに役立ちます。 たとえば、目標の達成に最も役立つ戦略を選択する場合です。
デシジョン ツリーは、利用可能なオプションから最適な行動方針を選択するために使用される方法です。 デシジョン ツリーは、意思決定の問題を図で表現したものです。 ペイオフ マトリックスと同様に、デシジョン ツリーを使用すると、マネージャーは「さまざまな行動方針を検討し、財務結果をそれらに関連付け、割り当てられた確率に従って調整し、代替案を比較する」ことができます。 この観点から、決定木手法に不可欠な部分は期待値の概念です。 このツールは、逐次的な意思決定を行う場合に最も適しています。
この章で紹介する手法は、現代の管理科学の枠組み内で使用される定量的研究手法の完全なリストを表すものではないことを強調しなければなりません。 ただし、これらは、研究および意思決定方法のさまざまなクラス (タイプ) についての一般的な概念を提供します。
したがって、管理への定量的アプローチは、統計的手法、最適化モデル、情報モデル、およびコンピューター モデリング手法の適用で構成されます。 定量的アプローチの枠組み内で開発されたさまざまな方法を使用すると、科学的アプローチ、状況モデリング、および研究の体系的な方向性の使用に基づいて行われる意思決定の質を大幅に向上させることができます。
______________________________________________________________________________________________________________________
メスコン M.、アルバート M.、ケドゥリ F. 管理の基礎: トランス。 英語から モスクワ: デロ、2005 年。P. 226。
Ayvazyan S. A. 計量経済学の基礎。 モスクワ：UNITY、2001 年、19 ～ 20 ページ。
メスコン M.、アルバート M.、ケドゥリ F. 管理の基礎: トランス。 英語から モスクワ: デロ、2005 年。P. 236。
メスコン M.、アルバート M.、ケドゥリ F. 管理の基礎: トランス。 英語から モスクワ：デロ、2005 年、241 ～ 242 ページ。
チュートリアルの出力:
経営の歴史：教科書 / E.P.コステンコ、E.V.ミハルキナ。 南連邦大学。 - ロストフ・ナ・ドヌ: 南連邦大学出版社、2014 年。 - 606 p。
あなたの優れた成果をナレッジベースに送信するのは簡単です。 以下のフォームをご利用ください
研究や仕事でナレッジベースを使用している学生、大学院生、若い科学者の皆様には、大変感謝していることでしょう。
ポストする http://www.allbest.ru/
1. 方法経営上の意思決定における状況モデリング
状況モデリングは思考のモデル理論に基づいており、その枠組みの中で意思決定プロセスを調整するための主なメカニズムを説明できます。 思考のモデル理論の中心には、脳の構造における物体と外界の情報モデルの形成という考えがあります。 この情報は、その人の既存の知識と経験に基づいて認識されます。 人間の便宜的な行動は、目標となる状況を形成し、最初の状況を精神的に目標の状況に変換することによって構築されます。 モデルを構築するための基礎は、対象領域のセマンティクスを反映する特定の関係によって相互接続された一連の要素の形式でのオブジェクトの記述です。
フィードバックと多数の制御パラメーターを使用して複雑な経済、政治、社会の状況をモデル化するには、内部モデル記述言語、数値統合ツール、オプティマイザー、開発されたインターフェイスなどの特殊なツール パッケージが必要です。
現在、危機的な状況や複雑な組織および技術複合体の機能を分析する効果的な方法の 1 つは、状況モデリング システムです。
状況モデリング手法の使用に基づく企業戦略の形成の実装には、次のような多くの段階の実装が含まれます。
産業企業の実際の経営状況の戦略的分析に基づいた戦略形成の正当化。
状況を形式的に説明するための、特定のタイプのモデルまたはその組み合わせの開発と使用。
企業の外部および内部環境の変化に関するさまざまなシナリオの下での状況の展開をモデル化する。
状況をモデル化するプロセスには、できるだけ多くのマネージャー、専門家、出演者が参加します。
状況に応じたアプローチは、現在の組織の問題を解決する場合にのみ使用すべきであると伝統的に考えられています。 しかし、開発戦略の形成には、現在の状況、企業の内部および外部環境、およびその他の要因を考慮する必要があります。 これにより、調査対象のケースにおいて状況に応じたアプローチを使用することの妥当性について結論を引き出すことができます。
状況モデリングを使用すると、データの監視、状況の傾向の分析、戦略レベルおよび運用レベルでの動作の予測とモデル化などの問題を解決できます。 状況モデリング システムは、主要な組織、政府機関、その他のさまざまな企業における意思決定を管理およびサポートするための普遍的なツールです。 ここで最も重要なコンポーネントは、さまざまなシナリオで起こり得る結果を計算できる動的 (シミュレーション) モデリング ツールです。 状況モデリングのプロセスでは、最適化手法を使用して、最適なソリューションを見つけ、リスクを評価し、ビジネス ゲームを予測および実行します。
近年、データベースにおける知識発見（KDD）技術の開発が活発に行われています。 KDD テクノロジーに基づいて、情報や認知の問題の解決に適した多数のソフトウェア製品が開発されています。 自動データ処理と分析の要素は、「データ ウェアハウス」(データ マイニング) の概念に不可欠な部分になりつつあります。 テキスト分析システム (TAS) は非常に重要であり、大量の情報配列から意思決定に必要な知識を抽出して分析することができます。
文書管理および知識抽出ソフトウェア、および強力なレポート ビルダーを使用すると、さまざまな説明の要素を 1 つのワークスペースに集約し、さまざまな観点から問題を同時に表示できます。 状況センターの特別セクションは、重要なパラメータの監視と視覚化、テキストやデータからの暗黙知の抽出、レポートの生成と公開を組織します。 以上の機能の実装により、コンピュータのデータ処理をアプリケーションごとではなく問題ごとに整理することが可能となり、統一的な意思決定を行うシステムの構築が可能となります。
状況システムを定義するには、まず概念を理解する必要があります。 状況。 言葉自体は日常的にさまざまな場面で使用されており、状態、出来事、過程、位置などの概念と切り離せない場合もあります。 状況管理の創始者であるクリコフ [Klykov, 1974a] とポスペロフは、初期の著作の中で、状況を国家と明確に同一視しています。 状況 (離散セット) は、静的システムの特定の点に位置するトランザクション (操作要素) のセットとして理解されます [Pospelov、1972]。 その後、著者はオブジェクト間の接続に関する情報を追加することで概念を拡張します。 「現在の状況とは、ある時点での物体の構造とその機能に関するすべての情報の総和です」「[Pospelov, 1986]。すべての情報には因果関係も含まれており、それは多くの連続したイベントやプロセスによって表現できます。この意味で、状況は、1 つのみに対応できる状態やイベントとは根本的に異なります。ある時点。
米。 1 - 状況の分類。
一部の著者は、状況を状態から分離しようとして、それを単語の同義語として考えています。 関係。 この問題の他の研究者は、この状況を一種の一般化概念として提示しています。 図1では、 状況の分類が与えられます。
このアプローチは非常に物議を醸しており、物議を醸していますが、それでも状況を判断するために使用できる基本的な要素を示しています。 これに基づいて、状況の 2 つの重要な特性を特定できます。 ソースデータの多様性と異質性。 状況は常に、一連のデータに対する何らかの評価 (分析、一般化) を表すことに注意することが重要です。 また、この評価は主観的なものであるため、 それは、特定の人を一般化する手段と方法（人間と機械のシステム）に依存します。
上記の公式をすべて要約すると、状況は次のように定義できます。 システムの状況は、オブジェクトの一連の特性とオブジェクト間の接続の評価 (分析、一般化) であり、発生したイベントと進行中のプロセスに応じて、一定の因果関係で構成されます。.
状況を利用してシステムを一般化して説明（表示）することを「シチュエーション」といいます。 状況モデル（CM）。 この点に関して、すべての状況システムは状況モデリング システム (SMS) と呼ぶことができます。 このクラスのシステムの略称は、「SS」よりも響きが良く、記号論的システム、意味論的および状況ネットワークなどの用語の頻繁に使用される略語とは異なります。
非常に多くの場合、SM は誤ってシミュレーションと呼ばれ、状況モデリングとシミュレーションが同一視されます。 システムが情報を表示するだけであり、状況の理解が被験者のみによって形成される場合、それ (システム) は追跡システムと何ら変わりません。 モデルが作成されるプログラム、または実際のオブジェクトをブロードキャストするデバイスは、SSM、SC、またはシチュエーション ルームと呼ばれます。
検討中のシステムのクラスを絞り込むために、次の定義を導入します。 SMS は、MS に基づいて情報を保存、表示、シミュレート (模倣) または分析できるソフトウェアとハードウェアのセットとして理解されます。.
「状況センター」（SC）という用語を明確に定義することは非常に困難です。 最も一般的な用語で言うと 状況センター（部屋またはホール）は、現在の状況が観察されるか、または起こり得る状況が分析される部屋と呼ぶことができます。。 しかし、このアプローチでは、観察者がいて国内の状況に関するニュースをテレビで放送している部屋はすべて状況室と見なすことができます。 部屋にラジオ、電話、ファックス、コンピュータ、地理地図も設置されている場合、その部屋を個人用 SC と呼ぶことができます。
SCは次のように分けることができます。 外部のそして 内部。 外部 SC は、運用担当者が状況を評価するために必要な技術環境または情報環境として機能します。 内部 SC は、表示、モデリング、分析、または管理のレベルで状況の概念を使用して動作します。 実際、内部 SC は状況自体の処理を自動化し、外部 SC は状況の特定と分析に必要な初期データを自動化します。 さらに検討するために、SC (内部) の次の定義を受け入れます。
SC は、表示、モデリング、状況分析、制御のプロセスを自動化するためのソフトウェアとハードウェア、科学的および数学的手法と工学ソリューションのセットです。
SC は、制御プロセスを自動化するためのさまざまな SMS、科学的および数学的手法、およびエンジニアリング ソリューションのセットです。
SC の構造には、他の自動制御システムと同様に、さまざまな種類のソフトウェア (ソフトウェア、技術、言語など) が含まれています。 SC には 4 つの主要なレベルがあります。 科学と数学、工学、ソフトウェアと技術。 科学および数学レベルは、他のレベルの実装に必要な一連の科学理論、方法、アルゴリズム、研究開発です。 これにより、SC 作成の実現可能性を正当化し、その機能の有効性を判断し、異種コンポーネントを統合し、エラーを正確かつタイムリーに修正することができます。
エンジニアリング レベルは、ハードウェアとソフトウェアの選択と開発における具体的な決定を表します。 これには、必要な技術計算と設計計算、技術装置と施設のモデル、プログラム仕様、動作アルゴリズムなどが含まれます。
ソフトウェアおよび技術レベルには、上位レベルで設定されたタスクおよび機能を実装するために必要な適切なソフトウェアが含まれています。 レベルには次の必須コンポーネントが含まれます。
--測定（感覚環境）。
--環境の情報（状況またはシミュレーション）モデル。
--情報サポート環境。
--ハードウェアサポート環境。
--可視化環境。
--運営スタッフ。
下 測定（または感覚） SC 環境は、問題のある環境の状態に関する情報を取得するために使用されるハードウェアとソフトウェアのセットとして理解されます。 これらには、アンテナ システム、通信チャネル、ビデオおよびオーディオ送信、センサーなどが含まれます。 測定環境の主なタスクは、現実世界の選択された一部に対する SC 情報モデルの適切性を確認することです。
環境の情報 (状況またはシミュレーション) モデル少なくとも次のコンポーネントのセットです [Gasov, 1990]: 問題環境のモデル化された概念のセットを定義する主題コンポーネント。 空間コンポーネント。モデル オブジェクト間の空間関係を指定します。 グラフィック コンポーネント。モデル オブジェクトのグラフィック シンボル (グラフィック プリミティブ) のセットへのマッピングを指定します。 解決管理意思決定ストレージ
情報支援環境 --これは、SC の情報モデルと視覚化環境の機能を保証する一連のプログラムと情報フローです。 まず第一に、これには SMS、エキスパート システム、シミュレーション システムが含まれます。 SC の特徴は状況モデルと地形のリンクであるため、地理情報システムが含まれる場合があります。 たとえば、レポート [Friedman、1999] では、GIS に基づく状況モデリングを使用した意思決定支援システムについて説明しています。 状況の展開を評価するには、ニューラル ネットワークと遺伝的アルゴリズムに基づく予測システムを使用できます。 グラフィックおよびテキストのプレゼンテーションの効果は、フラクタルおよびコグニティブ グラフィックの使用によって実現できます。
ハードウェアサポート環境-- これは、SC の情報サポート環境 (コンピューター、オフィス機器、ネットワーク機器など) の機能を保証する一連の技術的なコンピューティング ツールです。
可視化環境は、集合的および個人的に使用するための一連の画面であり、人間のオペレーターと SC のハードウェアおよびソフトウェア環境との間に情報およびコマンド インターフェイスを提供します。
運営スタッフ --これは、独自の内部組織構造を持つ専門家チームです。 運用スタッフの目的は、システムのハードウェアおよびソフトウェア環境によって生成される現実世界の状況の情報モデルの分析に基づいて、SC の一連の通常のタスクに対するソリューションを提供することです。
2. 経営上の意思決定を準備するための倫理的基盤。 道徳的判断
経営上の意思決定のプロセスは、その情報サポートと密接に関連しています。 市場経済では、商品やサービスの独立した独立した生産者、そして「科学 - 技術 - 生産 - 販売 - 消費」のサイクルの継続性を確保するすべての人々は、情報がなければ市場でうまく活動することはできません。 起業家は、他の生産者、潜在的な消費者、原材料、部品、技術の供給者、価格、商品市場や資本市場の状況、ビジネス生活の状況、一般的な経済状況や政治状況などの情報を必要としています。自国だけでなく世界中で、経済発展の長期的な傾向、科学技術の発展の見通しと起こり得る結果、ビジネスの法的条件などについて。
解決策の選択とその合理性の問題に対してさまざまなアプローチが存在する理由は、経営における意思決定が体系化されたプロセスであるため、このプロセスの体系性はシステムの関数である必要があることが明らかな場合にのみ見出されます。これらすべてのアプローチが構築される基礎または基盤として機能する何らかの要因 (経済的、社会的、行動的など) の影響。意思決定プロセスが 4 つの段階で構成されていると仮定します。 ソリューションを開発するためのテクノロジーとメカニズム。 決定の選択（自発的行為 - 動機）。 決定の結果 (選択の結果は事前に動機づけられている) の場合、出発点は動機付けです。 しかし、心理学的理解における動機付けは、特定の動機付けの理由による意志的行動の条件付けにすぎません。
経営上の意思決定に対する責任の問題は、意思決定者に物質的、道徳的、政治的に大きな負担を課します。 ただし、この文脈における責任は、財産の概念、より正確には、直接的（民間組織の場合）または間接的（集団または公的組織の場合）にかかわらず、財産権の所有権と絡み合っています。 そして、知られているように、経済組織における権力とその階層構造は、所有権と切り離すことができません。
経営においては倫理的な問題がしばしば発生します。 それらは一般的に議論される贈収賄、共謀、窃盗の問題をはるかに超えて、企業借入、政治、マーケティング、設備投資などの分野にまで浸透しています。
「正しい」「正しい」「公正」は倫理の概念です。 彼らは、公平であると考えられる人間の行動についての判断を表明します。 私たちは、他人に対する振る舞い方には正しい方法と間違った方法、正しい行動と間違った行動、公正な決定と不公平な決定があると信じています。 これらの信念は私たちの道徳基準です。 道徳基準は人によって異なります。その基準の基礎となる価値観も異なるためです。 そして、その道徳規範がコミュニティの他のメンバーに対する私たちの義務を実際に反映しており、私たちにとって有益であるだけではない限り、その道徳規範が正しいか間違っているかを確信を持って言える人は誰もいません。 問題は、最も単純な状況であっても、「自分たち」と「他者」、「利益」と「責任」を区別することが非常に難しく、特に経営においてこの区別をするのが難しいことです。 なぜ？ ビジネスには常にさまざまな人々のグループが関与します。さまざまなレベルとさまざまな役割を持つ管理者、さまざまなスキルと訓練度を持つ労働者、さまざまな材料の供給者、さまざまな製品の販売業者、さまざまな種類の貸し手、さまざまな持ち株の株主、およびさまざまな国の国民です。コミュニティ、州、国家 - そして、ある人にとっての利益は、他の特定の人々のグループとの関係での責任の否定として機能する可能性があります。
倫理的ジレンマは、組織の経済的パフォーマンス (収益、コスト、利益によって測定される) とその活動の社会的反映 (組織内外の人々に対する義務として現れる) との間の矛盾を表すため、実際には経営上のジレンマです。 もちろん、これらの義務の性質はさまざまに解釈できますが、ほとんどの場合、組織の忠実な従業員を保護し、競争市場を創出し、コミュニティのメンバーにとって有用で安全な製品やサービスを生産するための措置が含まれます。
心配性の管理者が上記の倫理的ジレンマの性質を理解しようとする際に直面する比較的小さな問題を詳しく調べると、管理倫理の複雑さに関して 5 つの結論が導き出されます。
1. ほとんどの倫理的決定は広範な影響を及ぼします。
経営上の決定と行動の結果は、第 1 レベルの結果に限定されません。 それどころか、その影響は社会全体に広がり、この広がりが倫理的ジレンマの本質です。つまり、マネージャーの決定は、組織内および社会内の両方で、自分のコントロールを超えた他の人々に影響を及ぼしますが、それでも決断しなければならないのです。意思決定の際に考慮されます。 賄賂は政府の手続きを変える。 環境汚染は地域住民の健康に影響を与えます。 危険物質の使用は個人の生命を台無しにする可能性があります。 ほとんどの人が管理行為の広範な結果を認識しているため、ここにはジレンマがあります。 このジレンマは、複数の選択肢の存在、さまざまな結果、疑わしい事例、個人的な関与によって生じており、これらが上記の行動につながる意思決定プロセスを複雑にしています。
2. ほとんどの倫理的な決定には複数の選択肢があります。
一般に、経営における倫理問題は基本的に二分法であり、「はい」と「いいえ」の二者択一であり、他に選択肢はないと考えられています。 経営者は賄賂を支払うべきでしょうか? 工場は空気を汚染すべきでしょうか? 会社は危険な製品を製造すべきでしょうか、すべきでしょうか? この二分法構造は倫理的な問題をはっきりと対照的に示していますが、経営上のジレンマを正確に反映しているわけではありません。 数多くの例が示しているように、倫理的な選択を行う際には複数の選択肢を考慮する必要があります。
3. ほとんどの倫理的な決定はさまざまな結果をもたらします。
一般に、経営における倫理問題は主に金銭的利益と社会的費用の対極にあると考えられています。 間接的な賄賂を支払いますが、即時配送により輸入品の商業量を維持します。 大気や水の環境に多少の悪影響を及ぼしますが、処理施設の設置や運営に不必要なコストがかかることは避けてください。 人間にとって危険であるが、材料費と人件費を削減する製品を開発する。 二分構造と同様に、成果評価のアンチテーゼ モデルは倫理的問題を鋭く表していますが、経営上のジレンマを正確に描写していません。 社会的利益と費用、および経済的収入と費用は、倫理的選択におけるほぼすべての選択肢に関連しています。
4. ほとんどの倫理的決定は疑わしい結果をもたらします。
経営における倫理問題は一般にリスクや疑いがないと考えられており、選択肢ごとに結果が分かっています。 賄賂を支払って輸入品をすぐに受け取ってください。 廃水処理プラントに投資すると、運営コスト Y に対して排出量が X パーセント削減されます。 1 個あたり Z ドルの追加コストで、完全に安全な製品を生産します。 決定論的モデル、つまり確率のないモデルは分析プロセスを簡素化しますが、管理のジレンマを正確に説明するものではありません。 なぜなら、検討中の代替案がどのような結果をもたらすのかはまったく明らかではなく、下された倫理的決定のほとんどがどのような結果をもたらすのかもまったく明らかではないからです。
5. ほとんどの倫理的決定は利己的なものです。
一般に、経営における倫理問題は主に非個人的なものであり、経営者の人生やキャリアとは切り離されたものであると考えられています。 実際、個々のマネージャーのすべての性格特性は、彼が下す意思決定に間違いなく反映されており、多くの場合、マネージャー自身の目から見ると、マネージャーの行動は組織やコミュニティの他のメンバーに対する明白な義務よりも、自分自身のキャリアを向上させたいという願望の方が重要です。彼の観点から見て、十分に動機付けられているはずです。
倫理的な決定は、正しいか間違っているかという単純な選択ではありません。 それらは、組織の経済的行動と社会的行動のバランスに関する複雑な判断です。 経済的行動と社会的行動のバランスをとる必要があるでしょうか? このバランスを達成するにはどうすればよいでしょうか? ここでは、経済的、法律的、倫理的という 3 つの分析方法が関係します。
1. 経済分析-- 経済的行動と社会的行動の間の解決策を選択する際に非個人的な市場の力に依存し、ミクロ経済理論の観点から経営上の問題の多くが特定の倫理的内容を持っていると考える能力。
2. 法的分析- 「正しい」か「間違っている」かの選択において非個人的な社会的力に依存しながら、法理論に基づいて倫理的な内容を含む各問題を検討する能力。 ここでの中心となる信念は、民主主義社会は独自のルールを作ることができ、人々や組織がそれらのルールに従えば、その社会の構成員は可能な限り公平に扱われるだろうということです。
3. 倫理分析-- 規範哲学の構造を使用し、「正しい」か「間違っている」かを選択する際の基本原則に基づいて、道徳的な内容を含む各問題を検討する能力。 規範哲学の根底にある信念は、社会のすべての理性的な個人が同じ功利性と論理性の原則に基づいて行動する場合、その社会の構成員も可能な限り公平に扱われるだろうというものです。
したがって、経済的行動と社会的行動の間の比較的正確なバランスを達成するのに役立つ分析には 3 つの形式があります。 これらの分析形式は次のとおりです。非個人的な市場原理に基づく経済的。 合法的、非個人的な社会的勢力に基づく。 そして個人的な原則と価値観に基づいた哲学的です。
しかし、経済的分析、法的分析、哲学的分析だけでは、倫理的ジレンマを解決する手段として完全に満足できるものではありません。 組織の経済的行動と社会的行動の間のバランスを見つけようとするとき、どちらの形態も、「正しい」、「真実」、「公正」であると確信を持って言える行動方針を決定する方法を提供しません。 」
経済分析。 非人間的な市場の力によるパレート最適性の追求は非常に魅力的です。私たちがしなければならないのは、収益を最大化し、コストを最小限に抑えることだけであり、市場と政治的決定が結びつくことで、私たちが他人に引き起こす害や損失は排除または無効化されます。 しかし、ミクロ経済理論には現実的および理論的問題の両方があります。 市場はそれほど効率的ではなく、有権者もそれほど寛大ではないことを認めなければなりません。
法的分析。 非個人的な社会プロセスの概念も魅力的です。私たちがしなければならないのは法律に従うことだけです。そうすれば、人口の大多数の集合的な道徳基準に従っていると感じることができます。 しかし、個人の規範、信念、価値観が法的構造に制度化されるプロセスに直面すると、この概念は崩壊します。 個人の道徳的価値観や基準と国内法との間には、あまりにも多くの違いがあり、妥協が多すぎることを認めなければなりません。
哲学的分析。 個人の合理的分析の概念も魅力的です。私たちがしなければならないのは、特定の道徳原則 (好みまたは一貫性) または特定の価値観 (正義または自由) に基づいて決定することだけです。しかし、合理的分析には固有の欠陥があります。 道徳的共鳴における原則または価値観のいずれかを使用しようとすると、論理的な結論に達するために、原因の連鎖に 2 番目の原則または 2 番目の価値 (多くの場合、最初のものと直接矛盾する) を追加する必要があることがわかります。 。 私たちは、相反する原則や価値観の組み合わせが合理的であるはずがないことを認識しなければなりません。
決定や行動の 1 つが適切な経済的利益を生み出し、現在の法律と一致し、コミュニティの大多数のメンバーに多大な利益をもたらす場合、同じ一連の代替案と根底にある問題に直面して、全員にこのように行動してもらいたいと考えるとき社会協力の可能性を高めるという意味で「公平」であり、他者が自ら選択する能力を認識するという意味で「公平」であるという要素を考慮すると、その決定や行動は「」であると言えます。 「正しい」「正しい」「公正」。
中古文献リスト
1. マルダス A. N.、マルダス O. A. 組織管理。 サンクトペテルブルク：「ピーター」、2003 - 336 p。
2. Pereverzev M.P.、Shaidenko N.A.、Basovitsky L.E. Management M.: INFRA-M、2003 - 288 p.
3. ホムツカヤ L. P. 経営者の倫理的問題。 // 倫理と美学: 40 年後。 学術会議の資料です。 2000 年 9 月 26 ～ 27 日の報告と講演の要約。 SPb.: サンクトペテルブルク哲学協会、2000。P.160-164
4. エマーソン G. 現代の経営。 M.: 「NORMA」、2005 - 434 p.
Allbest.ru に掲載
類似の文書
情報の種類とその評価基準。 情報システムと管理会計。 経営上の意思決定のための情報の準備。 経営上の意思決定を行う際の情報準備の段階。 ビジネスモデルの適応システムの形成。
要約、2010 年 9 月 10 日追加
管理機能の一部としての意思決定。 現代の組織における経営上の意思決定の準備。 Magnit-NN LLC のモデリング要素を使用した、経営上の意思決定の作成と実装のプロセスの効率化。
コースワーク、2012/02/23 追加
経営上の意思決定の分類。 現代の組織運営における「リスク」の概念。 経営上の意思決定を行う際のリスク管理。 リスクアセスメント。 経営上の意思決定を行う際のリスク管理の基本的な手法と方法。
コースワーク、2014/11/19 追加
不確実性に対する情報と人材の専門性の影響。 経営上の意思決定における考慮の一例。 外部環境と内部環境の分析。 経営上の意思決定における不確実性を考慮する上での問題の分析を改善するための推奨事項。
コースワーク、2012/01/06 追加
経営上の意思決定の概念。 問題状況のモデル化の特徴。 複雑な状況におけるソリューションを開発するプロセス。 経営意思決定プロセスの基本概念と代替概念、古典的モデルと遡及的モデル。
コースワーク、2010/12/20 追加
経営判断を下す状況分析の本質。 検査を組織する方法: ケースメソッド、2 ラウンドの質問、因子分析、および多次元尺度法。 経営判断を行う際の政府当局の状況分析。
コースワーク、2010/07/26 追加
リスクの本質と分類。 リスク状況下で経営上の意思決定を策定および選択するための手法。 旅行会社の主な特徴。 旅行会社LLC「オルガ・ロマノヴァ・トラベル・カンパニー」において経営上の意思決定を行う際のリスク。
コースワーク、2014/01/21 追加
経営上の意思決定を行うための概念と方法の種類。 経営上の意思決定に関するソビエト学派の発展の歴史。 企業における経営上の意思決定を行うための経済数学的および専門的手法の応用の本質と特徴。
コースワーク、2009 年 12 月 20 日追加
経営上の意思決定の本質と機能、その分類と発展段階。 数学的モデリングと創造的思考に基づいて経営上の意思決定を行う方法。 ブレインストーミングの特徴、メリット、デメリット。
コースワーク、2014/03/06 追加
ソリューションの本質と特徴。 経営上の意思決定の分類。 意思決定権限の配分の特徴。 Leader LLCという組織における経営体制と経営上の意思決定方法の検討。
この出版物では、プロジェクト管理 (PM) シミュレーション モデリングと PM の知的化の問題について簡単に説明します。
読者は、プロジェクト管理とシステム分析の理論に表面的には精通しており、場合によっては情報システムの設計にも精通していると想定されます。 すべてまたは 1 つの分野について深い知識があると、コメントを書きたいという抑えがたい欲求が生じることがあります。コメントは歓迎です!...または著者に重いものを投げつけることもできます...
それでは始めましょう。
1. プロジェクトモデル
PMBoK 5 (1) に従って、プロジェクト管理の知識のいくつかの領域が区別されます (それらすべてには触れません)。 それぞれの領域では、特定の目標を達成したり問題を解決したりするための作業を組織化する方法として、プロジェクトがさまざまな角度から検討され、さまざまなエンティティ/オブジェクト、管理方法、およびプロジェクトへのそれらの影響が強調表示されます。 ここでは、プロジェクト管理で識別できる典型的なオブジェクト、その特性、関係、およびシミュレーション モデリングの一般的な仕組みとプロジェクトのライフ サイクルへの対応について簡単に説明します。代表的な物体とその特徴
プロジェクトには次の特性があります: マネージャー、名前、タイプ、計画開始日、実際の開始日、計画終了日、実際の終了日、現在のライフ サイクル ステータス、初期プロジェクト残高、現在のプロジェクト残高。
他のオブジェクトに基づいて計算または決定される特性: プロジェクト チーム、完了した作業の割合、完了した作業量のバックログまたはリード、期限に関するバックログまたはリード、計画コスト。
タスク/ジョブ– プロジェクトと同様の特徴がここに示され、これに次の情報が追加されます: 受領者、責任のある執行者、実行された作業の種類、プロジェクト、場所、完了率。
他のオブジェクトに基づいて計算または決定される特性: プロジェクト内の実行順序、実行者の構成、状態変化の履歴、タスク/作業を完了するコスト。
物質的なリソース(固定資産): オブジェクトの種類、登録日、試運転日、名前、簿価。
計算または決定: 減価償却費、現在の状態、現在使用されている場所、使用スケジュール。
消耗品リソース(原材料、スペアパーツ): リソースの種類、初期在庫、場所、納期、有効期限。
推定または決定: 現在の埋蔵量、消費率
スタッフ: フルネーム、永続的な場所。
推定または決定: 仕事の空き状況、他の従業員との相性、仕事期間中の現在の配置、関係する場合、作業スケジュール。
危険: 発生確率、損害コスト、説明、影響期間、リスクトリガー指標。
計算または決定: 影響を排除するための措置、発生または回避を防止するための措置、コスト、実装期限。
関係と依存関係
プロジェクト - タスク– プロジェクトの期限内に実行されます。
タスク--タスク– 階層的な接続 (垂直) がある場合もあれば、実行順序を示す形式 (水平) の接続がある場合もあります。
物的リソース - タスク– スケジュール関係を通じて、使用スケジュールを示すタスクにリンクされます。
消費可能なリソース - タスク– スケジュールとタスクの関係を通じてリンクされており、その実装に必要な予備時間を示します。
人事は仕事です– 複数のタスク内で使用でき、作業スケジュールとタスク内の使用率が示されます。
リスク--[オブジェクト]– [オブジェクト]との関係を示す場合、その発生確率を示します。
もちろん、これはオブジェクトの完全なリストではありません。 
力学
各モデリング サイクルは、実行されるプロジェクトの固定時間 (1 日/時間) に対応します。 これを行うために、プロジェクト内のすべての期限と間隔を 1 日/時間の倍数として受け入れます。 シミュレーション サイクル図を以下に示します。 
モデリング サイクルは次のとおりです。
- シミュレーション用のプロジェクトの初期値を設定します。 プロジェクトが作成され、プロジェクトのスケジュールとリスク ツリーが準備されます。 この段階では、プロジェクト管理の知的サポートの機能も利用できますが、このステップは意思決定者なしでは完了できません。
- 反復は、実効値を決定することから始まります。
- ビートを演奏します。 各シミュレーション サイクルは次の操作を実行します。
- リソースはタスクに費やされ、
- 失敗の確率（リスク）をチェックし、
- プロジェクトの作業リストにある一定量の作業が実行され、
- プロジェクトのための金融取引が実行されます。
- 特定のサイクルの計算値が保存されます
- シミュレーションを完了するための条件を確認します。
- シミュレーションの完了と結果の出力（シミュレーションステップごとの分析値、集計値、および詳細な値）。 シミュレーションが終了すると、最後（最終）の値とシミュレーションを停止した理由が保存されます。
- 最適化、分析モジュール、意思決定サポートを使用せずに、プロジェクトのステータスに関する情報をユーザー (または意思決定者) に提供します。 ユーザーは、(必要に応じて) 現在の状態に反応するか、シミュレーションを続行する必要があります。
- 現在の値に基づいたユーザーの管理上の決定の評価、および最適化アルゴリズム、分析モジュール、意思決定サポートを使用してユーザーが行った変更と管理上の決定の遡及。
- プロジェクトの初期化と計画 - ステップ 1
- プロジェクトの実施 – サイクルの 2 ～ 5、7、8 ステップ
- プロジェクトの完了 - ステップ 6
総論
中間シミュレーション ステップからのデータはすべて保存され、現在のシミュレーション内に蓄積されます。 最適化アルゴリズムのさらなる操作中 (シミュレーション サイクルのステップ 8)、現在および以前に完了したシミュレーションの両方からのデータを使用できます (シミュレーションの完了結果に合わせて調整されます)。
プロジェクトで同時に実行される作業が複数ある場合、使用されるリソースに不一致がない限り、それらの作業のシミュレーションは並列であるかのように実行されます (つまり、同時実行がシミュレートされます)。
複数の従業員/リソース タイプがある場合、使用されるリソースについて意見の相違がない限り、シミュレーションはそれらのそれぞれに対して並行して実行されます (つまり、同時に消費されます)。
2. 実装技術
対処された主な問題:
- プロジェクトのデータ構造をデータベースに保存する
- ユーザーがデータベース構造と対話するためのインターフェース
- シミュレーターサーバーを実装するためのツール
- データベースとシミュレータサーバー間の対話用のインターフェイス
- ニューラル ネットワークとシミュレータ反復の中間ステップを保存する
- アプリケーションインターフェイスとニューラルネットワーク間の相互作用
インターフェースを開発するには、Yii 2 フレームワーク (および対応するテクノロジースタック - PHP、HTML など) を選択します。
シミュレーションサーバーの実装 – Node.js
Node.js 用のニューラル ネットワークの実装、たとえば -
フロントエンド (Yii2) および Node.js との相互運用性 - github.com/oncesk/yii-node-socket
ニューラル ネットワーク自体の保存形式については未解決のままであり、次の要件が適用されます。
- ニューラル ネットワークの特性の反映 (相互関係、接続の重みなど)
- 安全なアクセス (ネットワークに対するユーザーの直接的な影響を排除するため)
- ネットワークトレーニングの可能性。
3. 制御ロジック
プロジェクト管理の知識の各分野について、問題ステートメントとそれを解決するための数学的手法が説明されており、著者は表面的にはよく知っています。 制御モデルに応じて、問題を解決するためのこれらのルールと方法に関する知識をシステムとユーザーの間で再分配する必要があります。 次の管理モデルが特定されています。(1)- 通知による管理– システムはオブジェクト (プロジェクト) には影響しませんが、指標の変更とアクションを実行する能力に関する通知を表示します (意思決定者には意思決定と最大限の知識が必要です)。
- インタラクティブ制御– システムは制御アクションを提供しますが、決定は意思決定者に委ねられます (意思決定は意思決定者に委ねられます)。
- ヒューリスティック制御– システムは独立して意思決定を行い、一部のアクションを実行します (意思決定者は管理プロセスから除外されます)。
- タスク間でのリソースの再配分。
- タスク間の労働リソースの再配分。
- タスクの実行スケジュールを変更する。
- 調達計画;
- リスクを回避したり、リスクの結果を排除するための措置を講じたりすること。
- 専門家によって指定された特性。
- 完了したプロジェクトの蓄積されたデータベース内の情報の利用可能性。
4. 模倣の知的化
それ。 ステップ実行段階では、意思決定者を制御プロセスから完全に排除することが可能です。 そのためには何が必要なのでしょうか？ イベントをモデル化するには、いくつかの特性を (おおよそ) 明確にする必要があります。 制御アクションを実行するには、システムは対象領域に関する追加情報を「認識」する必要があります。次に例を示します。1. タスク間のリソースの再配分。
- リソースの互換性 - 対応表と行列によって指定できます。
- リソース障害の確率 - 確率は Xmin から Xmax の範囲で示されます。
- タスクの論理プロパティとして、複数の実行者による並列使用の可能性。
- 人材の互換性と非互換性 - 対応表と行列によって指定できます。
- 労働資源の生産性 - 職歴、年齢、高度な訓練などのデータに基づいて計算された値。
- 実行される作業の種類とその実行に必要なスキルとの関係も同様にマトリックスによって解決されます。
- 労働資源が欠勤する確率 (病気の確率) – 確率は Xmin から Xmax の範囲で示されます。
- タスクの論理プロパティとして、複数の実行者による 1 つのジョブの並列実行の可能性。
- タスクを一時停止することが可能か、それともタスクの論理プロパティとして実行を継続する必要があるか。
- タスクが「クリティカル パス」に含まれるかどうか (つまり、タスクの完了のタイミングがプロジェクトの完了のタイミングに直接影響します) は、システムによって「オンザフライ」で決定されます。
- リソース消費の強度は、システムによって「オンザフライ」で決定されます。
- 必要な機器を購入する可能性 - タスクの論理的特性として。
- 機器故障の確率 – 確率は Xmin から Xmax の範囲で示されます。
- 結果の回避と排除のための可能なオプション - 遵守のマトリックスまたはリスト (遵守の程度を示す) によって解決されます。
- 関与するリソースの種類。
- 割り当てられたタスクの種類。
- 関係者の資格とスキル。
- 予算規模。
- プロジェクトの期間。
- プロジェクトの成功。
- 参加者数など
5. 複数の機関
上で述べたように、リソースの使用に関する意見の相違は、プロジェクト内のタスク間でも、同じリソースを使用する異なるプロジェクト間でも発生する可能性があります。 リソースの作業を簡素化するために、「リソース アービター」と呼ぶエージェントを選択します。 「プロジェクト」エージェントが必要なリソースを求めるのは彼に任されており、これにより、実行されているタスクやプロジェクトの重要度（重要度）に応じて、予約済みのリソースでも再配分することが可能になります。
結論
このようなシミュレーションやプロジェクト管理シミュレーションは何を提供するのでしょうか? 答えは簡単です。- 通知による管理- 特定の原則の知識やプロジェクト管理に関連する問題を解決する能力を求める意思決定者のトレーニングまたはテストとして使用できます。
- インタラクティブ制御- いくつかのプラクティスを実践し、モデルでテストします。 これにより、状況に応じてモデルを変更したり、逆に意思決定者自身がPMの問題解決方法の習熟度を評価（セルフテスト）したりすることが可能になります。
- ヒューリスティック制御- さらなる分析のために、多数のシミュレーションを実行し、これらのシミュレーションに関する特定の経験 (データ) を蓄積する可能性。
このようなシステムを SaaS ソリューションの形式で実装すると、一定数の参加者が参加し、他の参加者の (非個人的な) 作業体験にアクセスできるようになります (システムのトレーニングの可能性もあります)。
モデリングは、生産システムと経済システムを研究するための主な方法です。 モデリングは、客観的な現実を表示する方法として理解されており、特別に構築されたモデルを使用してオリジナルを研究し、研究対象の実際の現象 (プロセス) の特定の (原則として必須のみ) 特性を再現します。
モデルは、研究対象のオブジェクトを置き換えることができるあらゆる性質のオブジェクトであり、その研究によって研究対象のオブジェクトに関する新しい情報が提供されます。
これらの定義によれば、モデリングの概念には、モデル (疑似オブジェクト) の構築と、研究対象のオブジェクトに関する新しい情報を取得するための操作が含まれます。 使用の観点から見ると、モデルは分析と合成に便利なシステムの表現として理解できます。 システムとそのモデルの間には対応関係があり、モデルの学習を通じてシステムを学習することができます。
モデルのタイプは、主に、モデルを使用して回答することが望ましい質問によって決まります。 モデルとシミュレートされたシステムの間には、さまざまな程度の対応が可能です。
多くの場合、モデルはシステムの機能のみを反映しており、モデルの構造 (およびシステムに対するモデルの適切性) は役割を果たさず、ブラック ボックスとみなされます。
シミュレーション モデルには、システムの機能とシステム内で発生するプロセスの本質の両方の統一表現がすでに含まれています。
認識方法としてのモデリングは、すべてのモデルが何らかの形で現実を反映しているという事実に基づいています。 この性質がどのような認識対象に関連して、どのように、どのような手段で、どのような条件下で実現されるかに応じて、多種多様なモデルが生じる。 さまざまな性質のモデルを分類するための原則は多数ありますが、最も重要なものは次のとおりです。
– 現実を表示する方法に従って、そしてその結果として構築装置（形式）に従って。
– モデル化されたオブジェクトの内容の性質に応じて）。
表示または構築装置の方法に基づいて、物質的なモデルと精神的なモデル、または理想的なモデルの 2 つのタイプのモデルが区別されます (図 7.2)。
米。 7.2. モデルの分類
マテリアル モデルは、人間によって構築または選択され、客観的に存在し、金属、木材、ガラス、電気要素、生物学的組織、およびその他のマテリアル構造で具体化されるモデルです。
材料モデルは 3 つのサブタイプに分類されます。
空間的に類似したモデルは、オブジェクトの空間特性または関係を表示するために設計された構造です (住宅、工場、市街地、交通ネットワーク、作業場内の機器の配置などのモデル)。 このようなモデルの前提条件は幾何学的類似性です。
物理的に類似したモデルは、研究対象のさまざまな種類の物理的な接続と依存関係を再現することを目的とした材料モデルです (船舶や航空機の発電所用のダムのモデル)。 このようなモデルを構築するための基礎は、物理的な類似性、つまり同じ物理的性質と運動法則の同一性です。
数学的に類似したモデルとは、オブジェクトとモデル (コンピューターの類似物、サイバネティック機能モデル) の動作を記述する同じ数学的形式主義をある程度持つモデルです。 数学的に類似した材料モデルは、何らかの数学的関係の材料または物理的なシェルですが、関係自体ではありません。
精神 (または理想) モデルは 3 つのサブタイプに分類されます。
– 関係が言語イメージで表現される記述（概念的）モデル。
– 視覚的・比喩的なモデル。そのイメージは感覚的・視覚的要素から心の中で構築されます。
– 記号（オブジェクトの要素とその関係が記号（数学記号や数式を含む）を使用して表現される数学モデルを含む）。
モデル化されるオブジェクトは非常に多様であるため、その性質に応じてモデルを分類することは適切ではないと思われます。
モデリングの最終的な目標は、モデルそのものを研究するのではなく、モデルとは異なるが、モデルによって再現される本物の研究対象を研究することです。
明らかに、研究対象の現象のすべての側面と詳細を完全に再現できるモデルはありませんし、またそうすべきではありません。企業は、取締役、主任エンジニア、会計士、サプライヤー、または電力エンジニアなど、さまざまな観点から特徴付けることができます。
これに応じて、モデルの性質も構造も異なります。
科学的知識の方法としてのモデリングは、さまざまな現象 (プロセス) の初期の特徴や特性を抽象化し、それらの間に特定の関係を確立する人間の能力に基づいています。 このおかげで、現象やプロセスを間接的に研究することが可能になります。つまり、厳密に定義された点でそれらに類似したモデルを研究することによってです。
一般に、次のシステム モデリングの順序が適切です。システムの概念的な説明 (研究)、その形式化、そして最後に、必要に応じてシステムのアルゴリズム化と定量化です。
生産システムと経済システムをモデル化する場合、個々のサブシステムやプライベートプロセスに使用される形式化された数学的分析手法とともに、形式化できない要素や接続における生産を分析するためのヒューリスティックな手法を使用することも必要です。 また、数学的手法を使用する場合、多くの変数があるため、多くの場合、変数の分解および集計の手法を使用して単純化に頼らなければなりません。 その結果、意思決定はおおよその定性的な性質を獲得します。
リンクや接続を組織管理および生産管理する複雑な大規模システムには、困難であるかまったく形式化されていないものが存在するため、それらを研究するには主に記述モデルを使用し、システムを個別の機能サブシステムに分解する必要があります。 次に、数学的形式化に適したサブシステムを探し、生産プロセス全体の個々の要素をモデル化します。
生産および経済システムをモデル化する最終目標は、企業のトップが経営上の決定を準備し、採用することです。
生産システムと経済システムのモデルは、次の特徴によって区別できます。
– モデリングを目的とする。
– 管理タスク（機能）に応じて。
– 管理の段階（手順）ごと。
– 数学的モデリング手法について。
モデリングの目的に応じて、次のことを目的としたモデルがあります。
– 制御システムの設計。
– パフォーマンス評価;
– 活動のさまざまな状況における企業の能力の分析。
– さまざまな生産状況における最適なソリューションを開発する。
– 管理システムの組織構造の計算。
– 情報サポートの計算など
この分類区分のモデルの特異性は、主に適切なパフォーマンス基準の選択、およびモデリング結果を実装する手順に表れます。
管理のタスク（機能）に応じて、スケジューリング、企業開発管理、製品品質管理などのモデルがあります。この部門のモデルは、特定の生産および経済タスクに焦点を当てており、原則として数値的な結果を提供する必要があります。形状。
自動化制御の段階 (手順) に応じて、モデルは情報モデル、数学モデル、またはソフトウェアモデルになります。 この部門のモデルは、運動と情報処理の対応する段階を対象としています。
使用される数学的装置に応じて、モデルは、極端、数学的計画法 (計画)、確率的、統計的、およびゲーム理論の 5 つの大きなグループに分類できます。
極値モデルには、関数または関数の極値を見つけることを可能にするモデルが含まれます。 これには、グラフィカル手法、ニュートン法とその修正法、変分法の手法、ポントリャギンの最大原理などを使用して構築されたモデルが含まれます。これらの手法の機能に基づいて、主に運用制御の問題を解決するために使用されます。
数理計画法（計画）モデルには、線形計画法、非線形計画法、動的計画法のモデルが含まれます。 これには通常、ネットワーク計画モデルも含まれます。
数学的プログラミングは、原材料、燃料、労働力、時間などの利用可能な限られた資源を最適に配分し、それに対応する最善の (最適な) 行動計画を作成するために設計された多数の数学的手法を組み合わせたものです。
確率モデルには、確率理論の装置を使用して構築されたモデル、マルコフ型のランダム プロセス (マルコフ連鎖) のモデル、待ち行列理論のモデルなどが含まれます。
確率モデルは、ランダムな性質の現象やプロセス、たとえば、あらゆる種類の非系統的な逸脱やエラー (製造上の欠陥など)、自然現象の影響、考えられる機器の故障などに関連する現象やプロセスを記述します。
統計モデルには、逐次分析、統計検定法 (モンテカルロ) などのモデルが含まれます。これには、ランダム検索法も含まれます。
統計的テストの方法は、特定の操作の過程を、あたかもコンピュータを使用してコピーしたかのように、この操作に固有のすべての事故を含めて再生することです。たとえば、組織タスクやさまざまな企業間の複雑な協力形態などをモデル化する場合に行われます。この方法の使用はシミュレーション モデリングと呼ばれます。
ランダム検索方法は、多数の引数に依存する複雑な関数の極値を見つけるために使用されます。 これらのメソッドは、最小化に使用される引数をランダムに選択するメカニズムの使用に基づいています。 ランダム検索手法は、組織管理構造のモデル化などに使用されます。
ゲーム理論モデルは、状況の不確実性、曖昧さ (不完全な情報)、およびそれに伴うリスクの条件下での意思決定を正当化するように設計されています。 ゲーム理論の手法には、ゲーム理論と統計的決定理論が含まれます。
ゲーム理論は紛争状況の理論です。 紛争当事者の行動の可能性によって状況が不確実になる場合に使用されます。
ゲーム理論モデルは、顧客、サプライヤー、取引相手などとの関係で正しい行動方針を選択する際に、生産条件や労働紛争における経営上の意思決定を実証するために使用できます。
統計的決定の理論は、状況の不確実性が、未知の客観的状況 (たとえば、新しい材料の特性、新しい機器の品質など) または本質的にランダムである (気象条件、新しい機器の品質など) によって引き起こされる場合に適用されます。製品の個々のコンポーネントの故障の可能性のある時期など）。
ビジネスゲームの準備、実施、結果の評価にはゲーム理論モデルを使用することをお勧めします。
すべての数学モデルは、効率評価モデルと最適化モデルに分類することもできます。
パフォーマンス評価モデルは、生産および管理の特性を開発するように設計されています。 このグループには、すべての確率モデルが含まれます。 パフォーマンス評価モデルは、最適化モデルへの「入力」です。
最適化モデルは、与えられた条件下で最適な行動方針または行動方針を選択するように設計されています。 このグループには、極端な統計モデル、数理計画モデル、ゲーム理論モデルが含まれます。
以下では、生産上の問題の解決や、生産管理のための組織構造の形成に使用される最も一般的なモデルのいくつかを検討します。
生産および経済システムの管理をモデル化する主な方向性は、生産管理モデルの作成です。
現在、以下のような生産管理機能のモデルが開発され、利用されています。
– 企業の生産および経済活動を計画する。
- 運営管理;
– 運用規制。
– 生産の材料および技術供給の管理。
– 完成品の販売管理。
– 生産の技術的準備の管理。
相互接続された生産および管理モデルのシステムも開発されました。
企業の生産活動や経済活動を計画するためのモデル。 このグループのモデルのターゲット関数は次を提供します。
– 利用可能な能力と供給されたリソースに基づいて、企業の生産活動の効率の基準を最大化する。
– 所定の効率基準内でリソース消費を最小限に抑える。
企業の生産活動を計画するためのモデルは、予測モデル、技術的および経済的計画のモデル、運用上の生産計画のモデルに分類されます。
予測モデルは、数学的手法 (最小二乗法、しきい値、指数平滑法) または専門家の判断手法に基づいたモデルです。
技術的および経済的計画のモデルは、数理計画法 (計画) の方法に基づいています。 生産の最終結果、たとえば利益の額は、通常、最適な計画を作成する際の主な効率基準 (目標機能) として選択されます。 製品の複雑さ、機器の稼働時間、リソースなどの制限が制限として考慮されます。 これらの制限の一部の値は本質的にランダムであるため (たとえば、機器の動作時間)、このような最適化問題を解決するときは確率的アプローチが使用されます。 技術的および経済的計画の典型的な最適化モデルは、最適な計画を計算し、生産プログラムを暦期間にわたって分散し、最適な機器の負荷を設定するためのモデルです。 これらのモデルは、数学的最適化手法を使用して構築されます。
運用生産計画モデルは通常、運用管理モデルと組み合わせられます。
運用管理のモデル。 運用管理の主なタスクは、生産の運用カレンダー計画、カレンダー計画の実施の体系的な記録と監視、および生産進捗状況の運用規制です。
運用管理の代表的なモデルは、製品のバッチの最適なサイズを計算したり、部品のバッチの発売とリリースの最適なスケジュールを計算したりするモデル (スケジューリング) です。
製品バッチの最適なサイズを計算するためのモデルは、問題の単純な定式化と完全な定式化の両方に関連して作成できます。 単純な定式化では、年間コストが最小となる生産規模の決定または部品のバッチの購入は、機能の最小値を見つけるという通常の問題に帰着します。 完全な定式化では、装置切り替えの最小総コストと進行中の作業の控除に対応するバッチ サイズのセットが見つかります。ただし、切り替え期間、機器リソース、関連する作業と作業におけるバッチ サイズの相互依存性の制限が条件となります。雇用。 この問題の解決策は、数学的最適化手法を使用して達成されます。
スケジュール計算のモデルは次のとおりです。
– ランダム検索法による最適化による統計。
– 一連の優先ルールによる模倣。
– ヒューリスティック。厳密なアルゴリズムを作成することは不可能だが、情報を使用して定量的表現を持たない事実を評価する必要がある場合に使用されます。
運用規制のモデル。 これらのモデルは、計画された指標からの生産結果の偏差が指定された制限内に確実に保たれるようにすることを目的としています。 この場合、最適性基準に基づく制御モデルと偏差に基づく制御モデルの 2 種類のモデルが使用されます。
最適性基準に基づく制御モデルは、生産プロセスの実際の状態を具体的に測定した後、計画期間の終了時にプロセスを所定の状態に最適に導く計画が作成されるという事実に基づいています。
逸脱制御モデルは、特定の測定の後、生産プロセスが可能な限り最短の時間で最初に作成されたスケジュールに戻るという事実に基づいています。
両方のモデルの構築は、自動制御理論で使用される数理最適化装置を使用して実行されます。
生産物流管理のモデル。 生産の材料および技術供給を管理する中心的な問題は、あらゆる種類の供給品の必要在庫量を決定する作業です。 この場合、固定注文サイズと固定在庫レベルという 2 つの根本的に異なる在庫管理モデルを構築できます。 上位在庫レベルと下位在庫レベルの両方が固定されている中間モデルもあります。
資材および技術供給管理モデルの構築は、「在庫管理理論」と呼ばれる特別な数学的最適化手法を使用して実行されます。
完成品の販売管理モデル。 完成品の販売管理における主な問題は、完成品の年間供給計画を計算する作業です。 この問題を解決するために、数学的最適化手法を使用して、年間完成品供給計画の最適化モデルを構築します。 この場合の目的関数は販売される製品のコストであり、制限は、一定の期間内にすべての消費者に出荷される製品の総量が、同じ期間の生産量を超えないという要件と、すべての期間における消費者への供給量は、毎月の申請量を超えません。
生産の技術的準備の管理モデル。 生産の技術的準備には、設計と技術的準備の段階が含まれます。
数学的モデリングを使用すると、生産の技術的準備を管理する際の 3 つの主な問題を解決できます。
– 利用可能な資源レベルの制限の下で、生産の技術的準備のための一連の措置を完了するための最低期間の決定。
– 実施のタイミングとリソースの利用可能レベルに制限を設けた、生産の技術的準備のための一連の措置を実行するための最小コストの決定。
– 生産活動の技術的準備のコストとタイミングに制限を設けた、希少資源の消費の最小レベルの決定。
生産の技術的準備のプロセスは、ネットワーク モデルによって最も完全かつ便利に再現されます。 ネットワーク モデルにより、作業時間やリソース消費量など、技術的な生産準備作業の基本パラメータの確率的性質を考慮することが可能になります。
最適化は、数理計画法 (特にシンプレックス法) とランダム (統計的) 検索を使用して実現されます。
生産プロセスを管理する基本機能を実装すると考えられる個々のモデルに加えて、生産と管理の相互関連モデルのシステムも存在します。 集合論、グラフ理論、再計算という数学的装置を使用して構築されたこのモデル システムの本質は次のとおりです。 企業が生産する製品の集合と使用される資源の集合を集合とみなします。 多くの製品の生産を保証する生産プロセスは集合グラフによって記述され、個々の製品を生産する技術プロセスはその設計および技術グラフによって記述されます。 生産をサポートするリソースのセットは、労働リソース、設備、希少なコンポーネントと材料のサブセットで構成されます。 ある時点の生産状態は、それまでに生産された完成品、半製品、部品組立単位の集合であるベクトルで表現できます。 同様に、任意の時点でのリソースの状態はベクトルを使用して決定されます。 生産プロセスの計画された軌跡はベクトル関数で記述されます。
この問題の定式化により、計画期間中の企業の最適な管理は、次の要件に基づいて見つけることができます。ベクトル関数によって決定される一連の許容可能な計画に基づいて、利益を最大化する計画を見つけます。実装して確立されたレベルの利益を得ることが所定のレベルと同等であり、費やされるリソースが利用可能なリソースを超えることはありません。
組織管理構造のモデル化は、企業管理システムの改善と最適化を目的としています。 これは生産および経済システムの管理を自動化するために必要な準備段階であり、真剣な準備作業が必要です。
キュー理論は、組織管理構造をモデル化するための数学的ツールとして使用されます。 この場合、キュー システムの要素は管理システムの要素として受け入れられ、それぞれが特定の管理問題を解決するように設計されています。 すべてのタスク、つまり要素に対して、解決策の順序による優先順位のシステムが提供されます。 各タスクについて、サービス要件の受信フローの特性、つまり対応する制御問題の解決策もわかります。
特定の問題を解決する制御システムの要素には、特定の資格または技術的手段の専門家である 1 人以上の情報変換者がいます。
管理システムの有効性は、優先順位と複雑さを考慮した上で、管理上の問題を解決するためのサービスの質と期間によって評価されます。
キュー システムのモデリングは、分析手法と統計手法の両方を使用して実行できます。 組織の管理構造をモデル化する際に最も広く使用されている方法は、統計的手法、いわゆる統計的検定法 (モンテカルロ法) です。 この方法は、解析的 (公式) 記述がない、または後者が非常に複雑である、非常に複雑な問題を解決できるという理由で好まれます。
統計モデルを使用すると、本格的な実験と同様の数学的実験をセットアップし、最も安価な方法と許容可能な時間で管理の組織構造をシミュレーションできます。 同時に、統計的検定方法の特定の欠点を考慮する必要があります。主な欠点は、比較的長いシミュレーション時間と、パラメータの固定値によって決定される、得られる解の部分的な性質です。待ち行列システム。
キュー理論の数学的装置を使用してモデル化する場合、企業管理システムの構造は、相互接続して機能する要素のセットとして考慮されます。 実際のシステムにおけるそのような要素は、生産および技術、計画、供給などの総局および機能管理部門です。
制御システム内のこれらの要素が連携して機能する結果、状態情報が企業管理の基礎となるコマンド情報に変換されます。
企業管理システムの前述の要素はチェーンを形成し、その機能の分析は管理プロセスを最適化するために十分に形式化できます。 現実を適切に近似する最も単純なチェーンは、厳密に連続した要素のチェーンです。 このようなチェーンをモデル化する場合、準規則的表現とランダム表現という 2 つのアプローチが可能です。 準正規モデルでは、平均化された指標を使用して要素ごとに個別にモデリングが実行されます。
ランダム モデルでは、個々の要素ではなくシステム全体を通じて、サービス リクエストごとに統計的推定値が計算されます。
要素のチェーンを使用して組織制御構造をモデル化することに加えて、マルチフェーズ キュー システムのクラスの 1 つである線形確率ネットワークを使用して制御システムの組織構造を数学的に記述する方法があります。 このモデルでは、情報も制御システムの多数の要素を順番に通過し、各要素はキュー理論の数学的装置を使用して記述されます。 情報がネットワーク要素を順次通過すると、マルコフ型遷移が発生します。 このようなネットワークの構造と対応する遷移は、特定のグラフで表されます。 確率的遷移行列がコンパイルされます。
組織経営構造の数理モデリングにおける目標関数（性能基準）は、原則として統計的にしか記述できないため、最適化は主に数値的手法によって行われ、動的計画法と統計的探索の手法が最も広く使用されています。
動的計画法を使用した最適化問題の解法は、制御プロセスの各ステップに対して関数漸化式 (ベルマン方程式) を構築することによって実装されます。
統計的検索手法を使用した組織管理構造の最適化は、この手法を使用して現象の物理を記述する効率性の基準と仮定にそれほど厳格な制限が課されていないにもかかわらず、検討中の問題に関してはまだ十分に普及していません。
ゲーム モデリングは、生産および経済システムの管理を自動化するために使用される方法の中で特別な位置を占めています。 この手法の特徴は、ビジネスゲームの開発と実装に携わる人々が関与して、経営プロセスをモデル化することです。 ビジネス ゲームは、企業の経済活動または組織活動の個々の問題を解決する個人のグループによる模倣として理解され、現実のものにできるだけ近い環境内のオブジェクトのモデル上で実行されます。
管理組織の要素としてモデルに人物を導入することにより、今日知られている数学的モデルを使用して適切に説明できない場合に、その人物の行動を考慮に入れることが可能になります。 既存の形式化された手法の枠組みに収まらない管理上の問題を解決できます。
ビジネス ゲームは、経営上の意思決定の準備と決定のプロセスに心理的および感情的な側面を導入し、このプロセスでマネージャーの過去の経験と直観を活用することを奨励し、ヒューリスティックな意思決定を行う能力を開発します。 ビジネスゲームは、事前に綿密に作成されたシナリオに従って、特定の管理タスクに関連してプレイされます。 一般的なゲーム モデルは、参加者、つまり管理上の意思決定を準備し決定する人によって作成されたプライベート モデルのセットとして形成されます。
ビジネス ゲーム モデルには、形式的な部分と非形式的な部分の両方が含まれます。 ゲームの参加者は一定のルールに従って行動します。 彼らは、ゲームをプレイするために特別に開発された指示と、自由に使える状況データによってガイドされます。
ゲームのシナリオに従って、参加者は状況の変化に関する導入情報を定期的に受け取ります。 ビジネス ゲームの参加者は、意思決定の準備をする際に状況を評価し、手動またはコンピューターを使用して必要な計算を行います。 この場合、最新のオペレーションズ リサーチ手法に対応した、形式化され、事前に準備されたゲーム モデルの要素が使用されます。
ビジネス ゲームの進行を管理することにより、リーダーは参加者の決定を評価し、参加者の行動の結果を確立し、その結果をプレイヤーに伝えます。 必要に応じて、ゲーム ディレクターは設定を変更し、その変更を紹介文の形で参加者に伝えることができます。 ゲーム参加者の行動は、計算、専門家による方法、およびマネージャーの経験、直感、常識に基づいて評価されます。
企業で行われるゲームシミュレーションの主流は産業用ビジネスゲームです。 その目標は、既存の生産管理の組織化の改善および新しい形式の開発、管理文書の作成、生産の再構築などです。
ネットワーク グラフに基づいて構築されたネットワーク計画管理 (NPC) 手法は、ビジネス ゲームを実行するためのモデルとして広く使用されています。 計画の問題を解決する場合は動的計画法が使用され、リソース割り当ての問題を解決する場合は線形計画法が使用されます。
経営人材を育成するために、プロダクション ビジネス ゲームを教育版、つまり教育ビジネス ゲームで実行することができます。 その主な任務は、従業員を訓練し、管理スキルを向上させることです。 必要に応じて、企業の管理職が公務を遂行していることを認定したり、最高の地位に昇進させたりするために、教育用ビジネスゲームも使用されます。
K.G.のおとぎ話は何を教えていますか? パウストフスキー「温かいパン。 パウストフスキーの温かいパンは何を教えていますか? おとぎ話はパウストフスキーの温かいパンに何を教えていますか?
ブロック A.A. 詩。 ブロックの詩の分析「はい、これがインスピレーションがどのように指示するかです。そうです、これがインスピレーションが創造の歴史をどのように指示するかです。」
兵役を合法的に回避する方法
ビジネス対応のマナー
春の徴兵 - イノベーション