Расстановка вех (контрольных сроков)
Расстановка вех в расписании Проекта (промежуточных событий в сетевом графе) позволяет упредить ту ситуацию, когда достижение конечной (или промежуточной) цели может быть на грани срыва. В качестве таких вех могут быть использованы остатки ресурсов на период близкий к завершению работ на текущем пути (близкий к началу работ по следующему событию). Вехами могут служить такие события как «Товар доставлен», «Начало испытаний» и др. В качестве вех целесообразно использовать и проведение рабочих совещаний с руководителями отдельных частей Проекта по контролю за качеством и сроками выполнения отдельных этапов Проекта (событий).
Достаточно частая расстановка вех позволит быстрее реагировать на нарушения, возникающие в ходе выполнения Проекта и принимать необходимые решения.
Для построения и расчетов сетевых моделей могут быть использованы электронные таблицы Excel, в отдельных столбцах которых размещаются плановые и фактические сроки выполнения работ по Проекту, но более удобным является использование специальных пакетов программ, таких как Timeline и MS Project 98. Эти программы помогут Вам, не только правильно разработать проект с учетом всех ресурсов, необходимых для его выполнения, но позволят оперативно вести контроль его выполнения, практически мгновенно находить критические пути,
смогут подсказать с каких участков работ Вы можете «снять» ресурсы с тем, чтобы исключить возможность срыва работ по Проекту и др.. В основе этих программ (и, прежде всего, MS Project) лежит анализ диаграмм Ганнта и тщательный анализ плановых и использованных ресурсов.
Пример расчета сетевого графа в таблице Excel
Пример расчета сетевого графа Проекта в MS PROJEC98
3.4 Методы моделирования
Моделирование какого-либо объекта заключается в замене исходного объекта таким объектом (моделью), исследование которого можно провести эффективнее, т.е. легче, доступнее, быстрее, дешевле и т.д.
Моделирование имеет два существенных преимущества: дает быстрый ответ на поставленный вопрос, на что в реальной обстановке может потребоваться значительное количество времени (иногда даже – годы): представляет возможность широкого экспериментирования и исследования вариантов принимаемого решения, осуществить которые на реальном объекте практически невозможно.
Для того, что чтобы моделирование было успешным, необходимо выполнить три основных правила:
учитывать главные свойства моделируемого объекта;
пренебрегать его второстепенными (несущественными) свойствами;
уметь отделить главные свойства от второстепенных.
Построение модели начинается с содержательной постановки задачи. На этом этапе приходится иметь дело со специалистами в конкретной предметной области (по управлению, проектированию, разработке технологических процессов и др.).
На втором этапе построения модели, получив от специалистов все необходимые сведения (иногда даже излишние), необходимо тщательно определить главные элементы (параметры модели), т.е. те параметры, от изменения которых наиболее существенно зависит поведение изучаемой системы. После выбора основных, определяющих параметров, производится их формализованное описание (построение уравнений, описывающих эти зависимости) – математической модели. Другими словами, для любого исследуемого объекта необходимо подобрать его формализованное описание. Наиболее часто для этой цели используются функциональные зависимости, характеризующие поведение отдельных частей исследуемой системы. Так, например, при исследовании системы «Спрос – Предложение» могут быть использованы функциональные зависимости (уравнения), характеризующие изменение этих характеристик при изменении цены на изделие. Спрос на данный товар – это потребность в определенном количестве товара, ограниченная действующими ценами и платежеспособностью потребителей. Предложение – можно определить как количество товара, которое может быть представлено на рынке для продажи по данной цене. Изучение динамики этих показателей позволяет получить их формализованное описание. Для построения такого типа описаний наиболее часто используются методы регрессионного анализа
На следующем этапе производится разработка алгоритма решения задачи.
Если модель описывает зависимость между исходными данными и искомыми величинами, то алгоритм представляет собой последовательность действий, которые необходимо выполнить, чтобы от исходных данных перейти к искомым величинам (найти решение задачи).
После того, как построена модель и выбран алгоритм ее решения, наступает наиболее сложный и ответственный этап – этап решения и анализа модели. Именно на этом этапе, варьируя различными переменными модели, находятся варианты решения задачи (проблемы), среди которых исследователю предстоит выбрать оптимальный вариант решения, наиболее полно описывающий поведение системы в пространстве параметров и дающий оптимальное решение – решение, которое в максимальной степени удовлетворяет Заказчика, и в минимальной степени оказывает отрицательное воздействие на окружающую среду (поставщиков, потребителей, природу…).
Наибольшее распространение при моделировании систем управления и используются модели следующих видов:
регрессионные модели;
оптимизационные модели;
игровые модели;
модели массового обслуживания
кибернетические модели
специальные модели экономического анализа (модели описательного типа, нормативные операционные модели, Swot – анализ, модели Мак Кензи и др.).
Каждый из приведенных методов является самостоятельным научным разделом и читается в специальных курсах и в настоящем пособии дается только их краткая характеристика.