WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Е.С. Гламаздин, Д.А. Новиков, А.В. Цветков УПРАВЛЕНИЕ КОРПОРАТИВНЫМИ ПРОГРАММАМИ: ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ...»

-- [ Страница 3 ] --

Доказательство утверждения 10. При сепарабельных функциях затрат АЭ (S, vj ) = C c ( yij ) = c ( y), то есть j j ij i jM jM iS iI j целевые функции (1) и (6) (с учетом (4)) в задачах синтеза опти мальной матричной и функциональной структур совпадают. В последней задаче допустимое множество не шире, следовательно, и значение целевой функции не меньше. Утверждение 10 доказано.

Эффективности C(v) и C0(v), соответственно, функциональной и матричной структур являются косвенными оценками максималь ных дополнительных затрат на управление, возникающих при переходе от линейной (функциональной) к матричной структуре управления. Поясним последнее утверждение. Функциональная структура, как известно [19, 40, 47, 48], требует минимальных затрат на управление (собственное функционирование). Но, она приводит к неэффективному распределению работ между АЭ – см.

утверждение 10. С другой стороны, матричная структура приводит к более эффективному распределению работ, но требует больших затрат на управление. Поэтому при решении вопроса о выборе структуры (или переходе от одной структуры к другой) следует принимать во внимание оба фактора: затраты на управление и эффективность распределения работ (эффективность структуры).

Если последняя может быть оценена количественно (см. задачи (1)-(2) и (4)-(6)), то определение затрат на управление является сложной задачей, решаемой на практике, зачастую, интуитивно.

Исходя из этого, можно сказать, что если затраты на управление при использовании матричной структуры превышают затраты на управление при использовании линейной структуры не более, чем на C(v) – C0(v), то предпочтительно использование матричной структуры, в противном случае – линейной.

Кроме того, во многих реальных организациях одна подструк тура является матричной, а другая – линейной. Определение ра ционального баланса (между ними двумя одновременно) может производиться по аналогии с формулировкой и решением задачи (4)-(6).

Если задача (4)-(5) является стандартной задачей математиче ского программирования, то задача (6) принадлежит к задачам дискретной оптимизации. Решение ее в случае больших значений m и n может оказаться чрезвычайно трудоемким. Поэтому для того, чтобы сделать хоть какие-то качественные выводы, введем ряд упрощающих предположений.

Рассмотрим частный случай, когда число АЭ равно числу ра бот, затраты АЭ сепарабельны и удельные затраты cij i-го АЭ по выполнению j-ой работы постоянны, i I, j M.

Тогда элементы разбиения S – одноэлементные множества и задача (1)-(2) принимает вид:

(7) c yij min} ij { yij iI jJ (8) yij = vj, j M, iI а задача (4)-(6) превращается в следующую стандартную задачу о назначении:

(9) c vjxij min1}} ij { yij {0;

iI jJ (10) xij = 1, j M, iI (11) xij = 1, i I.

jM В силу линейности целевой функции (7), решение задачи (7) (8) тривиально: yij = vj, если i = arg min cij, и yij = 0, если iI i arg min cij, i I, то есть следует поручать весь объем работ j-го iI типа поручать тому АЭ, который выполняет его с наименьшими удельными затратами. При этом может оказаться, что все работы выполняет один АЭ. Это распределение работ будет оптимально по критерию суммарных затрат, но может быть нереализуемым на практике.

Для того чтобы уйти от тривиального (и иногда нереализуемо го) решения, введем ограничения Yi на максимальный суммарный объем работ, которые может выполнять i-ый АЭ, i I.

С этими ограничениями задача (7)-(8) превращается в сле дующую стандартную транспортную задачу:

(12) c yij min} ij { yij iI jJ (13) yij = vj, j M, iI (14) yij Yi, i I, jM которая разрешима при условии.

Y v i j iI jM Задачи «назначения» (1)-(2), (4)-(6), (7)-(8), (9)-(11) и (12)-(14) формулировались для случая одного проекта. Аналогично ставятся и решаются задачи синтеза оптимальных (матричных и линейных) структур и для случая, когда система реализует последовательно набор проектов с заданными характеристиками (или характеристи ками, относительно которых имеется статистическая информация).

Матричной структуре при этом соответствуют изменяющиеся во времени (в зависимости от реализуемого проекта) распределения работ по АЭ (с этой точки зрения матричная структура управления, определяемая в результате решения задач «назначения» на каждом шаге, близка к сетевой структуре [40]), линейной – постоянное закрепление АЭ за определенными центрами (типами работ).

Эффективность той или иной структуры в динамике может оцени ваться как сумма (или математическое ожидание, если характери стики потока достоверно неизвестны) затрат на реализацию всего набора проектов за рассматриваемый период времени. Вывод утверждения 10 о том, что матричная структура характеризуется не большими суммарными затратами АЭ, чем линейная, в динамике также остается в силе.

Приведем пример. Пусть имеются два типа работ и два АЭ, 1 удельные затраты которых представлены матрицей, ограни 2 чения объемов работ АЭ: Y1 = Y2 = 1, рассматривался поток из проектов объемами (v1, v2), которые равномерно распределены на v1 + v2 2. Численное моделирование заключалось в нахождении для каждого проекта:

1 - затрат c1 (решение задачи (9)-(11)) при назначении – 0 один из вариантов постоянной (не изменяющейся во вре мени) линейной структуры;

0 - затрат c2 (решение задачи (9)-(11)) при назначении – 1 один из вариантов постоянной (не изменяющейся во вре мени) линейной структуры;

- затрат c – оптимальное решение задачи (9)-(11) – опти мальная на каждом шаге линейная структура без ограни чений на индивидуальные объемы работ АЭ;

- затрат c00 – оптимальное решение задачи (7)-(8) – опти мальная на каждом шаге матричная структура без ограни чений на индивидуальные объемы работ АЭ;

- затрат c0 – оптимальное решение задачи (12)-(14) – опти мальная на каждом шаге матричная структура c ограниче ниями на индивидуальные объемы работ АЭ.

Средние (по всем 60 проектам) значения затрат приведены в таблице 1.

Табл. 1. Средние затраты c1 c2 c0 cc 3,083,022,812,762, На рисунке 14 приведены графики отношений (c1 / c – 1) и (c1 / c – 1), характеризующий потери в эффективности из-за ис пользования постоянной (не зависящей от специфики реализуемо го проекта) линейной структуры.

0, 0, 0, 0, c1/c 0, c2/c 0, 0, 0, 0, Номер проекта Рис. 14. Эффективность постоянной линейной структуры На рисунке 15 приведены графики затрат c – оптимального решения задачи (9)-(11) – прерывистая линия – и c00 – оптимально го решения задачи (7)-(8) – непрерывная линия, которые позволя ют оценить потери в эффективности от использования линейной структуры по сравнению с матричной (см. также утверждение 10).

Таким образом, постановка и решение задач «назначения» по зволяет оценивать сравнительную эффективность различных структур и закономерностей их трансформации, осуществлять выбор оптимальной или рациональной структуры управляющей компании в зависимости от набора проектов, реализуемых в рам ках корпоративной программы.

Модель распределенного контроля. Результаты анализа сис тем с распределенным контролем, в которых один и тот же актив ный элемент одновременно подчинен нескольким центрам, свиде тельствуют, что существуют два режима взаимодействия центров – режим сотрудничества и режим конкуренции (см. первый раздел).

4, 3, 3, 2, 2, 1, 1, 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 Номер проекта Рис. 15. Эффективности линейной и матричной структур В режиме сотрудничества АЭ выбирает действие, выгодное (в определенном смысле) всем центрам одновременно, и центры осуществляют совместное управление данным АЭ. Такая ситуация соответствует матричной структуре управления.

В режиме конкуренции управление АЭ осуществляется одним центром, который определяется по результатам анализа аукцион ного равновесия игры центров. Такая ситуация соответствует линейной (веерной) структуре управления.

Условием реализации режима сотрудничества (и, следова тельно, матричной структуры) является непустота области ком промисса. Для непустоты области компромисса, в свою очередь, необходимо и достаточно, чтобы максимальное (по действиям АЭ) значение суммы целевых функции всех участников системы (всех центров и АЭ) было не меньше, чем сумма максимумов значений целевых функций центров, каждый из которых вычисляется в предположении, что он осуществляет единоличное управление АЭ.

Если целевые функции и допустимые множества участников системы зависят от некоторых параметров, то можно исследовать зависимость структуры системы от этих параметров – при тех комбинациях параметров, при которых имеет место вышеупомяну тое условие следует реализовывать матричную структуру, при остальных значениях параметров – линейную структуру. Если известна стоимость изменения этих параметров, то можно ставить решать задачу развития (оптимального изменения параметров с учетом затрат на изменения и эффективности структур) по анало гии с тем, как это делается в [2].

Рассмотрим пример, иллюстрирующий применение описанно го общего подхода. Рассмотрим систему, состоящую их одного АЭ и двух центров. Стратегией АЭ является выбор действия y [0;

1], содержательно интерпретируемого как доля всего рабочего време ни АЭ, отрабатываемого на первый центр. Соответственно, (1 – y) характеризует долю времени, отрабатываемого на второй центр.

Центры получают доходы, зависящие от того времени, которое на них отработал АЭ: H1(y) = y, H2(y) = y, где 0 – некоторый параметр. АЭ несет затраты c(y) = y2 / 2 + (1 – y)2 / 2.

Определим наиболее выгодное для первого центра действие АЭ (максимизирующее разность между H1(y) и c(y)):

1, < * y1 = 0, 1.

Определим наиболее выгодное для второго центра действие АЭ (максимизирующее разность между H2(y) и c(y)):

-, > 1, > 0, - 1 > 1, 1.

* y2 = 1, Вычисляем соответствующие значения целевых функций цен тров:

- в области 1 центры получают (управляя АЭ по одиночке) следующие полезности: W1 = 1 – / 2, W2 = – /2;

- в области > 1, 1 центры получают (управляя АЭ по одиночке) следующие полезности: W1 = - 1 / 2, W2 = [6 – (1 + ) – 2 – 3 + 2 ] / 2 ( – 1)2;

- в области 1, < 1 центры получают (управляя АЭ по одиночке) следующие полезности: W1 = - 1 / 2, W2 = - 1 / 2.

Определим действие y0, доставляющее максимум [H1(y) + H2(y) – c(y)]: y0 = min [ / (1 + );

1], и (4 + ) - ( + 1), < 1+ W0 = [H1(y0) + H2(y0) – c(y0)] =.

2( + 1) 1+ - / 2, 1+ Условие непустоты области компромисса (и реализуемости матричной структуры) имеет вид:

(15) W1 + W2 W0.

Так как каждая из величин W1, W2 и W0 зависит от параметров ( ;

), то можно найти множество значений этих параметров, при которых условие (15) выполнено. Для рассматриваемого примера на рисунке 16 заштриховано множество значений параметров и, при которых оптимальной является матричная структура. В незаштрихованных областях оптимальна линейная структура, причем в равновесии АЭ оказывается починенным всегда только второму центру.

Рис. 16. Области значений параметров и, в которых оптимальна матричная структура Параметрический анализ, аналогичный проведенному выше, оказывается эффективным и в динамике, так как знание областей оптимальности различных структур при наличии прогноза измене ний существенных параметров позволяет априори синтезировать структуру управляющей компании, обладающую максимальной (или максимальной ожидаемой, или допустимой и т.д. – в зависи мости от решаемой задачи) эффективностью.

Литература ко второй части 1 Андронникова Н.Г., Баркалов С.А., Бурков В.Н., Котенко А.М.

Модели и методы оптимизации региональных программ развития.

М.: ИПУ РАН, 2001. – 60 с.

2 Балашов В.Г., Заложнев А.Ю., Иващенко А.А., Новиков Д.А.

Механизмы управления организационными проектами. М.: ИПУ РАН, 2003. – 73 с.

3 Балашов В.Г. Модели и методы принятия выгодных финансовых решений. М.: Физматлит, 2003. – 408 с.

4 Балашов В.Г., Ильдеменов С.В., Ириков В.А., Леонтьев С.В., Тренев В.Н. Реформирование и реструктуризация предприятий.

М.: «Издательство ПРИОР», 1998.

5 Баркалов С.А., Бурков В.Н., Гилязов Н.М. Методы агрегирования в управлении проектами. М.: ИПУ РАН, 1999. – 55 с.

6 Баркалов С.А., Новиков Д.А., Попов С.С. Индивидуальные стра тегии предложения труда: теория и практика. М.: ИПУ РАН, 2002.

– 109 с.

7 Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях / Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.

С. 172 – 215.

8 Белянкин Г.А., Борисов А.А., Васин А.А., Морозов В.В., Федоров В.В. Оптимальное распределение средств между инвестиционны ми проектами / Сборник «Проблемы математической физики М.:

Диалог МГУ, 1998. С. 225.

9 Бурков В.Н., Горгидзе И.А., Ловецкий С.Е. Прикладные задачи теории графов. Тбилиси: Мецниереба, 1974. – 234 с.

10 Бурков В.Н., Данев Б., Еналеев А.К. и др. Большие системы:

моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989. – 245 с.

11 Бурков В.Н., Дорохин В.В., Балашов В.Г. Механизмы согласо вания корпоративных интересов. М.: ИПУ РАН, 2003. – 73 с.

12 Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А. Теория графов в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2001. – 124 с.

13 Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Леонтьев С.В., Новиков Д.А., Чернышев Р.А. Механизмы финансирования программ региональ ного развития. М.: ИПУ РАН, 2002. – 52 с.

14 Бурков В.Н., Квон О.Ф., Цитович Л.А. Модели и методы муль типроектного управления. М.: ИПУ РАН, 1998. – 62 с.

15 Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. М.:

Синтег, 1997. – 188 с.

16 Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег, 1999. – 128 с.

17 Вагнер Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1972.

Т. 1 – 3.

18 Васильев Д.К., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А., Цветков А.В.

Типовые решения в управлении проектами. М.: ИПУ РАН, 2003. – 84 с.

19 Воронин А.А., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003. – 214 с.

20 Воропаев В.И. Модели и методы календарного планирования в автоматизированных системах управления строительством. М.:

Стройиздат, 1974. – 232 с.

21 Воропаев В.И. Управление проектами в России. М.: Аланс, 1995. – 225 с.

22 Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.:

Наука, 1976. – 327 с.

23 Гилев С.Е., Леонтев С.В., Новиков Д.А. Распределенные сис темы принятия решений в управлении региональным развитием.

М.: ИПУ РАН, 2002. – 54 с.

24 Гламаздин Е.С. Оптимизационная задача распределения инве стиций / Дипломная работа. М.: ВМиК МГУ, 2001.

25 Губко М.В., Караваев А.П. Матричные структуры управления // Автоматика и Телемеханика. 2001. № 10. С. 132 – 146.

26 Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организа ционными системами. М.: Синтег, 2002. – 148 с.

27 Губко М.В. Механизмы управления организационными систе мами с коалиционным взаимодействием участников. М.: ИПУ РАН, 2003. – 140 с.

28 Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. М.: Наука, 1999.

29 Колосова Е.В., Новиков Д.А., Цветков А.В. Методика освоен ного объема в оперативном управлении проектами. Москва, 2001.

– 156 с.

30 Косов Е.В., Попов Г.Х. Управление межотраслевыми научно техническими программами. М.: Экономика, 1972.

31 Леонтьев С.В. Модели и методы управления разработкой и реализацией программ регионального развития. М.: Физматлит, 2002.

32 Либерзон В.И. Основы управления проектами. М.: Нефтяник, 1997. – 150 с.

33 Мазур И.И., Шапиро В.Д. и др. Реструктуризация предприятий и компаний. М.: Высшая школа, 2000.

34 Масютин С.А. Механизмы корпоративного управления. М:

Финстатинформ, 2002. – 236 с.

35 Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.:

Дело, 1998. – 800 с.

36 Мильнер Б.З. Теория организации. М.: ИНФРА-М, 2002. – 480 с.

37 Мильнер Б.З. Организация программно-целевого управления.

М.: Экономика, 1987.

38 Новиков Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд "Проблемы управления", 1999.

– 150 с.

39 Новиков Д.А. Обобщенные решения задач стимулирования в активных системах. М.: ИПУ РАН, 1998. – 68 с.

40 Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы.

М.: ИПУ РАН, 2003. – 108 с.

41 Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем.

М.: Синтег, 1999. – 108 с.

42 Новиков Д.А., Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управ ления динамическими активными системами. М.: ИПУ РАН, 2002.

– 124 с.

43 Новиков Д.А. Стимулирование в организационных системах.

М.: Синтег, 2003. – 305 с.

44 Новиков Д.А. Стимулирование в социально-экономических системах (базовые математические модели). М.: ИПУ РАН, 1998. – 216 с.

45 Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. М.: Апостроф, 2000.

– 184 с.

46 Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. М.: ИПУ РАН, 2001. – 118 с.

47 Обэр-Крие Дж. Управление предприятием. М.: Прогресс, 1973.

– 304 с.

48 Овсиевич Б.Л. Модели формирования организационных струк тур. Ленинград: Наука, 1979. – 157 с.

49 Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. – 206 с.

50 Петраков С.Н. Механизмы планирования в активных системах:

неманипулируемость и множества диктаторства. М.: ИПУ РАН, 2001. – 135 с.

51 Попов Э.В. Управление корпоративными знаниями // Новости искусственного интеллекта. 2000. № 1.

52 Поспелов Г.С., Ириков В.А., Курилов А.Е. Процедуры и алго ритмы формирования комплексных программ. М.: Наука, 1985. – 424 с.

53 Поспелов Г.С., Ириков В.А. Программно-целевое планирова ние и управление. М.: Советское радио, 1976. – 344 с.

54 Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988. – 320 с.

55 Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений. М.: Синтег, 2003. – 284 с.

56 Управление проектами / Общая редакция – В.Д. Шапиро. С. Пб.: «ДваТрИ», 1996. – 610 с.

57 Управление проектами: справочное пособие / Под ред.

И.И. Мазура, В.Д. Шапиро. М.: Высшая школа, 2001. – 875 с.

58 Цветков А.В. Стимулирование в управлении проектами. М.:

Апостроф, 2001. – 144 с.

59 Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Соловьев М.М. Моделирование развития крупномасштабных систем. М.: Наука, 1983.

60 Щепкин А.В. Механизмы внутрифирменного управления. М.:

ИПУ РАН, 2001. – 80 с.

61 A guide to the project management body of knowledge (PMBOK guide). 2000. – 215 p.

62 Fleming Q.W., Hoppelman J.M. Earned value Project Management.

PMI, 1996. – 141 p.

63 Kerzner H. Project management: a systems approach to planning, scheduling and controlling. N.Y. John Wiley & Sons, 1998.

64 Kliem R.L., Ludin I.S. Project management practitioner’s book.

N.Y.: American Management Association, 1998.

65 Lientz B.P., Rea K.P. Project management for the 21-st century.

San Diego: Academic Press, 1998.

66 Mas-Collel A., Whinston M.D., Green J.R. Microeconomic theory.

N.Y.: Oxford Univ. Press, 1995. – 981 p.

67 Myerson R.B. Game theory: analysis of conflict. London: Harvard Univ. Press, 1991. – 568 p.

Заключение В настоящей работе, во-первых, проведен обзор современных подходов к описанию и построению информационного окружения корпоративных систем управления программами, и, во-вторых, решены задачи анализа и синтеза таких механизмов управления корпоративными программами как: механизмы согласования интересов корпоративного центра, подразделений корпорации, управляющей компании и исполнителей работ по проектам;

меха низмы планирования (выбора управляющей компании и вариантов реализации проектов, включаемых в корпоративную программу);

механизмы оперативного управления процессом реализации кор поративных программ и проектов;

механизмы оптимизации струк туры управляющей компании.

Следует отметить, что общность применяемых методов иссле дования позволяет надеяться на применимость полученных ре зультатов в гораздо более широком классе реальных систем, чем только корпоративные программы – Х-структуры широко распро странены как на уровне отдельных предприятий, так и на регио нальном уровне.

В качестве перспективных направлений дальнейших исследо ваний следует выделить, во-первых, актуальность обобщения результатов настоящей работы на случай наличия неопределенно сти и коалиционного взаимодействия элементов корпоративных структур. Во-вторых, представляется целесообразной интеграция теоретико-игровых и оптимизационных моделей и методов по строения механизмов управления корпоративными программами с существующими в теории управления (в том числе, кратко пере численными во введении) результатами решения задач структур ного синтеза, финансового управления и системной оптимизации, что позволило бы создать комплекс гибких и эффективных меха низмов корпоративного управления.

Pages:     | 1 | 2 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.