- •Тема 1. Понятие «менеджмент»
- •Виды управления
- •Теория экономического управления
- •Теория технического управления
- •Теория организационного управления
- •Теория политического управления
- •Теория социологического управления
- •Теория правового управления
- •1.7. Миссия организации
- •1.8. Цели организации
- •Международная координация управления
- •Тема 2. Эволюция управленческой мысли
- •Тема 3. Процессный подход к управлению.
- •Координация
- •3.1. Классификационные признаки функции
- •3. Функции по сфере деятельности
- •3.2. Функции по объекту управления.
- •Ситуационный подход
- •Тема 4. Интеграционные процессы менеджмента
- •4.1.Понятие «коммуникаций».
- •4.2. Элементы коммуникаций
- •4.3. Этапы коммуникаций.
- •4.4. Результаты коммуникаций
- •4.5. Коммуникационные преграды
- •4.6. Процесс коммуникаций и эффективность управления.
- •4.7. Структура коммуникаций
- •4.8. Этапы коммуникаций
- •4.9. Коммуникационные помехи
- •4.10. Причины плохих коммуникаций
- •4.11. Результаты коммуникаций
- •4.12. Приемы коммуникаций
- •4.13. Качества коммуникации.
- •4.14. Межуровневые коммуникации
- •4.15. Межличностные коммуникации.
- •4.15.1. Виды межличностных коммуникаций.
- •4.15.2. Барьеры в межличностных коммуникациях.
- •4.15.3. Рекомендации по повышению качества межличностных коммуникаций
- •4.16. Классический подход к проблемам индивидуальной деятельности людей.
- •4.17. Теория двух факторов Фредерика Герцберга
- •Обогащение труда
- •Модель конфликта как процесса
- •Содержания мотивации
- •4.17.1. Теория человеческих отношений.
- •4.18. Теория манипуляций.
- •4.19. Природа конфликта в организации
- •4.19. Управление конфликтной ситуацией.
- •Лидерские качества
- •Благожелательно-
- •Тема 5. Моделирование управленческих ситуаций
- •5.1. Суть процесса моделирования
- •5.2. Моделирование как метод научного познания
- •5.3. Процесс построения модели
- •5.4. Поиск данных для построения модели
- •5.5. Проблемы моделирования
- •5.6. Типы моделей
- •5.7. Виды моделей управления
- •Математический метод в экономике
- •Трудности в применении математического метода.
- •Простейшее понятие решения для одного участника.
- •5.7. Теория игр
- •Игры и общественные организации.
- •5.8. Теория очередей
- •Моделирование парикмахерской.
- •5.10. Модель, отражающая принципы дирижирования
- •5.11. Модель реакции фирмы на угрозу
- •5.12. Модель делового портрета организации
- •5.13. Модель управления запасами
- •5.14. Модель, отражающая принципы дирижирования
- •Теория очередей массового обслуживания
Моделирование парикмахерской.
Основные качественные характеристики процесса обслуживания можно, как правило, описать в виде блок-схемы, подобно рис.1, где отражен процесс обслуживания, который можно наблюдать в небольших парикмахерских.
Рис.1. Схема очереди в парикмахерской.
Кружками на этой схеме обозначены возможные решения, принимаемые клиентами. Нужно определить вероятности выбора каждой альтернативы, причем в ряде случаев эти вероятности являются условными. Так, например, решения ожидающего в очереди клиента относительно того, стоит ли ему еще ждать или нет, может зависеть от таких факторов, как:
1 .Время, которое он уже прождал.
2.Число людей, находящихся перед ним в очереди.
Предположим, что в парикмахерской 3 мастера и что средняя продолжительность клиентов, имеющая нормальное распределение со среднеквадратическим отклонением, равным 5 минутам, составляет 20 мин. В течении пикового обеденного периода с 12.00 до 13.45 поток клиентов является пуассоновским со средним, равным 12 человек в час. В парикмахерской имеется 3 кресла для ожидания. Если они заняты, то заглядывающие в нее люди немедленно уходят. Когда все мастера заняты и в очереди ожидают 0,1,2 клиента, вероятности, что вновь прибывший клиент уйдет, не ожидая, равны соответственно 0,1;0,3;0,5. Клиенты, прождавшие уже 15мин, с вероятностью 0,5 уходят, если очевидно, что в ближайший момент мастер не освободится.
С момента открытия парикмахерской (10.00) до полудня и с 13.45 до 17.00 (время закрытия) клиенты прибывают с плотностью 6 человек в час. Один мастер уходит на обед с 11 до 11.30 и после его возращения уходит на обед второй с 11.30 до 12.00. Третий мастер обедает с 14.00 до 14.30. Требуется определить, сколько клиентов уходит из парикмахерской не обслуженными.
Прежде чем идти дальше, мы вспомним моделирование. Первым шагом в решении этой задачи методом моделирования является выбор минимального интервала времени, который будет рассмотрен в дальнейшем. Чтобы не усложнять вычислений, примем этот интервал равным 5 мин. и, предположим, что все события происходят в конце целочисленного периода, состоящего из таких интервалов. Пронумеруем клиентов в порядке их пребывания и определим вначале число клиентов, заходящих в парикмахерскую в течении двух рассматриваемых периодов. В обеденный период плотность прибытия составляет 1 человек в 5 мин. Таким образом, поток в этот период пуассоновский с параметром равным единице и вероятностями 0,1,2,3,4 прибытия равными соответственно 0,37;0,37;0,19;0,06;0,01. Будем пользоваться двухразрядными случайными числами от 00 до 99. Первые 37 случайных чисел (от 00 до 36) соответствуют отсутствию клиентов, следующие 37 (от37 до 73)- прибытию одного клиента и т.д., как это указано. Для остальной части рабочего дня (при =0,5) мы также получаем диапазоны изменения случайных чисел, соответствующих различным плотностям пребывания клиентов.
Чтобы получить выборку сроков обслуживания, заметим, что среднеквадратическое отклонение равно 5, и будем учитывать любой отрезок времени в пределах плюс - минус половины среднеквадратического отклонения от математического ожидания, считая его равным 20 мин. Вероятность того, что нормально, распределенная случайная величина окажется в этом диапазоне, равна 0,38. В результате получим таблицу №2 (случайное число 00 соответствует интервалу времени, равному 5 мин., числа от 01 до 06 включительно - интервалу в 10 мин., числа от 07 до 30 включительно - интервалу в 15 мин. и т. д.)
Таблица 2. Определение сроков обслуживания.
Принятый срок обслуживания, мин.
|
5
|
10
|
15
|
20
|
25
|
30
|
35
|
Интервал, мин.
|
<7,5
|
(7,5, 12,5)
|
(12,5 , 17,5)
|
(17.5 , 22,5)
|
(22.5 , 27,5)
|
(27,5 , 32,5)
|
>32,5
|
Среднеквадратическое отклонение
|
<-2,5
|
(-2.5, -1,5)
|
(-1,5, -0,5)
|
(-0,5 , 0,5)
|
(0,5, 1,5)
|
(1,5, 2,5)
|
>2,5
|
Вероятность
|
0,1
|
0,6
|
0,24
|
0,38
|
0,24
|
0,06
|
0,01
|
Критическое случайное число
|
00
|
06
|
30
|
68
|
92
|
98
|
99
|
ное число
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение клиента уйти из парикмахерской после того, как он прождал в очереди 15 мин., также определяется выбором случайного числа. Если значение этого числа попадает в интервал от 00 до 49 включительно, клиент уходит. В противном случае он остается, ожидая своей очереди. Решение о том, стоит ли вообще ждать, определяется числом уже ожидающих клиентов. Если все мастера заняты, но никто не ждет в очереди, то соответствующие вероятности равны 0,3 и 0,5, а диапазоны значений случайных чисел простираются от 00 до 29 и от 00 до 49.
Теперь можно подсчитать, сколько клиентов уходит из парикмахерской не обслуженными. В данной реализации это клиенты 12, 13, 16, 17, 22, 32, 34, 35, 38, 41, которые уходят немедленно, и клиенты 14, 15, 40, уходящие после ожидания в течении 15 мин. Таким образом, из общего количества 58 клиентов, зашедших в парикмахерскую, 13 клиентов потеряны.
Целью моделирования такой задачи может быть определение прибыли, которую можно получить, добавив 4-го мастера, однако окончательные выводы на основании модели 1-го дня сделать нельзя. В любом случае полезно сравнивать общее число поступивших требований, оказавшееся равным 58, с ожидаемым, составляющим 6 человек / час с 10.00 до 12.00 и с 13.45 до 17.00, и 12 чел./час с 12.00 до 13.45. Таким образом, число клиентов равно 6(2+3,25)+12*1 3/4=52,25. В ходе моделирования зафиксированы следующие частоты сроков обслуживания:
срок обслуживания частота
|
5 1
|
10 4
|
15 7
|
20 24
|
25 7
|
30 2
|
35
|
Всего 45
|
Средняя продолжительность срока обслуживания, которая должна быть равна20, оказалась на самом деле равной
5*1+10*4+15*7+20*24+25*7+2*30 =19,2
45.
Следовательно, число прибытия клиентов и средняя продолжительность срока обслуживания характеризуется ошибками противоположного смысла, а именно: ошибка в плотности прибытия приводит к увеличению числа клиентов, уходящих из парикмахерской без обслуживания, в то время как ошибка в плотности обслуживания приводит к уменьшению этого показателя. Однако ошибка в плотности прибытия имеет большое значение, и можно догадаться, что потери 12 клиентов является завышенной оценкой истинных ежедневных потерь.
Известно, что важным фактором в решении этой проблемы является отношение
Средняя продолжительность обслуживания______
R= Средний интервал между поступлением требований
Это обстоятельство приводит к выводу, что при моделировании нескольких дней работы парикмахерской следует строить график зависимости числа потерянных клиентов L от величины R. Для первого дня L=13, а средний интервал между прибытием клиентов составляет
7*60 =7,24 мин
58
Средняя продолжительность обслуживания равна 19,2мин. Отсюда:
R= 19,2 =2,65
7,24
При заданных исходных значениях величина R должна быть равна
52,5*20 =2,50
7*60
Из графика зависимости значений L от R., зафиксированных при моделировании, можно найти оценку L, соответствующую значению R=2,50, дисперсия которой, по видимому, меньше дисперсии простого среднего значения L.
Модель теории очередей или модель оптимального обслуживания используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к потребности в них. Принципиальная проблема заключается в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания (больше людей для разгрузки грузовиков, больше кассиров, больше клерков, занимающихся предварительной продажей билетов на самолет) и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального (грузовики не могут сделать лишнюю обстановку из-за задержек под загрузкой, потребители уходят в другой банк из-за медленного обслуживания).
Согласно Дональду Р.Плейну и Гери Э.Кохенбергеру: «Основная причина недостатка в каналах обслуживания заключается в краткосрочных изменениях частоты обращения потребителей за обслуживанием, а также времени обслуживания. Это ведет к избыточной пропускной способности в определенные моменты времени и появлению очередей в другие, хотя пропускная способность могла бы быть достаточной, если бы осуществлялся полный контроль за поступлением требований и можно было бы построить соответствующий график.»
Модели очередей снабжают руководство инструментом определения оптимального числа каналов обслуживания, который необходимо иметь, чтобы сбалансировать издержки в случаях чрезмерно малого и чрезмерно большого их количества.