Управляемые и неуправляемые процессы организационного развития. Обобщённая статистическая модель технологического процесса Может ли быть процесс абсолютно управляемым
2 Обобщённая статистическая модель технологического процесса
2.1 Управляемость процесса.
Любой процесс изготовления продукции характеризуется технологической возможностью производства. Под технологической возможностью производства понимается не только и не столько привычная и понятная всем количественная сторона – производительность , но и его качественная сторона, представленная чаще всего в виде среднего значения группового показателя качества и его дисперсии . Причём среднее и дисперсия вполне характеризуют как измеримые признаки качества, так и неизмеримые – качественные (альтернативные).
В самом деле, если групповым показателем качества является уровень несоответствий конечной совокупности (партии) изделий, выраженный в виде абсолютного значения несоответствующих изделий в ней или доли несоответствующих изделий в партии (или числа несоответствий на 100 единиц продукции), то для любого показателя качества его групповой аналог всегда можно представить в виде распределения, соответствующего (по крайней мере асимптотически, при n ® ¥) нормальному закону. Чтобы показать это, предположим, что в результате опробования технологического процесса (или отдельной операции) получено m пробных партий. Тогда в результате выборочного контроля этих партий можно получить оценку среднего значения несоответствующих изделий в каждой партии (см., например, / /):
где d i – число несоответствий в i-ой партии;
N i и n i соответственно объем пробной партии и объем выборки из нее, используемые для оценки .
Несмещенная оценка дисперсии будет равна / /:
(2.2)
Согласно Центральной предельной теореме асимптотически нормальное при N ® ¥ и (или) m ® ¥ (где N = ) приближение для обобщенного группового показателя качества можно получить, приняв в качестве параметров распределения этого показателя значения:
(или в виде доли: q cp = m/N, где N = ); (2.3)
, (или, соответственно, D[q]=), (2.4)
рассчитанные по результатам выборочного контроля m пробных партий.
Естественно, аналогичные оценки можно получать не только по пробным партиям, но и по партиям изделий, предназначенным для потребителей. Кроме того, получая эти оценки в разные периоды времени, можно исследовать динамику их изменения.
Пусть у – обобщенный показатель качества продукции (размер, масса, электрическая емкость, глубина пропитки, количество сколов и т.п.). Каждое значение у i для i‑го изделия является следствием возмущений от l операций, из которых состоит технологический процесс изготовления, и t внешних воздействий (температура, влажность, вибрации и т.п.). Среднее значение m и дисперсия s 2 группового показателя качества N изделий, т.е. партии, также являются следствием l технологических операций и t воздействующих факторов. Из теории вероятностей и статистики известно, что дисперсия является строго аддитивной величиной:
(2.5)
(иногда сумму (2.5) удобней записывать в виде:
подразумевая, что каждое внешнее воздействие по-своему влияет на разных операциях).
Технологический процесс является абсолютно управляемым , если выполняются три условия:
1) процесс исследован , т.е. все возмущения выявлены (идентифицированы) и минимизированы по крайней мере до такой степени, что отсутствуют один, два или максимум три операции и (или) внешних воздействующих фактора, вносящих преобладающий вклад в сумму (2.5) или (2.6). С математической точки зрения это означает выполнение условий Центральной предельной теоремы, причем на "физическом" уровне, т.е. вклад в общую дисперсию процесса каждой технологической операции и каждого внешнего воздействующего фактора оценён и проверен экспериментально;
2) технологический процесс является регулируемым , т.е. организован так, что имеется главная обратная связь в виде рычага, вентиля, электрического импульса и т.п., с помощью которого можно весь процесс подстроить, не останавливая его (если процесс состоит из отдельных операций, имеющих самостоятельное значение, то, естественно, каждая такая операция должна быть управляема в указанном выше смысле или должна включать на выходе сплошной контроль с отсортировкой несоответствующих изделий - заготовок, по крайней мере, – выборочный контроль с более жёстким планом, чем план контроля на выходе всего процесса);
3) процесс как объект регулирования устойчив , т.е. размах признаков качества R = y max – y min на выходе процесса для любой совокупности конечного объема не превышает значения z g s/ при одностороннем ограничении признака качества или 2×z 1+ g /2 s/ для случая двустороннего ограничения признака качества (где y max и y min – соответственно, максимальное и минимальное значение обобщённого признака качества; z g – квантиль стандартной нормальной функции распределения уровня g; g ³ 0,9 – уровень доверия, чаще всего принимаемый равным 0,95; n – объём выборки).
Если процесс является абсолютно управляемым , т.е. выполняются все три условия, то в этом случае вводить приемочный контроль в виде обязательной операции, в частности выборочный контроль, нецелесообразно. Контроль в этом случае можно осуществлять только периодически (контроль с пропуском партий, контроль по требованию заказчика или органа сертификации и т.п.). Выборочный контроль каждой партии целесообразен, если не выполняется любое из двух последних условий или оба вместе. При невыполнении всех трех условий необходим сплошной контроль. Если же не выполняется первое условие, то выборочный контроль по соответствующим стандартам возможен только по альтернативному признаку, поскольку все стандартные системы выборочного контроля разработаны исключительно для нормально распределенных количественных признаков качества.
2.2 Математическая интерпретация несоответствий в виде распределений.
Будем рассматривать технологический процесс, для которого выполняется, по крайней мере, первое условие управляемости, т.е. выполняются физические условия Центральной предельной теоремы. Тогда обобщенный признак качества будет иметь асимптотически нормальное распределение с параметрами (m;s). Пусть а и b – предельно допустимые значения количественного (измеримого) признака качества y (изделие годное, если а < y i < b). Уровень несоответствий будет равен (см. рисунок 2.1):
где Ф 1 = – уровень несоответствий, равный площади левого «хвоста» распределения, т.е. доля изделий, значения признака качества которых меньше а (у i < a);
– уровень несоответствий, Рисунок 2.1 равный площади правого «хвоста» распределения, т.е. доля изделий со значениями (у i > b);
Ф(…) – функция стандартного нормального распределения.
При этом минимальный уровень несоответствий будет в случае, если математическое ожидание признаков качества на выходе процесса совпадёт с серединой допуска (покажите почему? ):
(2.8)
На рис. 2.1 представлен идеальный случай. На самом деле, даже в случае абсолютной управляемости технологического процесса (выполнения всех трех условий управляемости перечисленных в предыдущем подразделе) возможно три случая отклонения от идеальности:
m=var; s=const (см. рисунок 2.2);
m=const; s p >s (см. рисунок 2.3);
m=var; s=var (см. рисунок 2.4).
На рисунке 2.5 для наглядности приведены все три случая в виде развития отклонений от идеальности во времени. На практике чаще всего реализуется первый случай отклонения протекания технологического процесса от идеального, т.к. дисперсия более устойчивая в статистическом смысле характеристика, чем среднее значение.
Рисунок 2.2 Рисунок 2.3
Действительно, предположим, что на случайную характеристику y с какого-то момента времени накладывается тренд d(t) в виде неслучайной функции от времени t. Тогда очевидно, что среднее значение характеристики m y начнёт меняться:
Рисунок 2.4 m y = y cp + d(t).
Дисперсия как сумма дисперсии s y 2 и дисперсии неслучайной величины d(t) останется неизменной, поскольку s d 2 = 0. Хотя третий случай (m=var; s=var) нельзя исключать и, вообще говоря, стабильность дисперсии, как и стабильность среднего, следует отслеживать. (Например, тренд d(t) может иметь случайную природу и, следовательно, вносить свою долю в общую дисперсию процесса).
Очевидно, что во всех трех случаях уровень несоответствий будет больше q min и меняться от партии к партии. Следовательно, чтобы оценить уровень несоответствий в каждой конкретной партии (например, в ходе приемочного контроля выборочными методами) необходимо получить оценки среднего значения и дисперсии признаков качества и рассчитать q, например, по (2.7). При этом оценки могут быть точечными и интервальными, но в любом случае значение уровня несоответствий q должно определяться с гарантией, т.е. должен обеспечиваться заданный уровень доверия. На практике процедуру выборочного контроля формулируют в виде проверки статистической гипотезы, что автоматически
предполагает задание одного из рисков (I-го или II-го рода) с минимизацией другого и получение функции мощности критерия или оперативной характеристики.
2.3 Распределения, применяемые при статистическом контроле качества.
В курсе «Теории вероятностей и математической статистики» достаточно подробно рассматриваются различные виды распределений как дискретных, так и непрерывных случайных величин. Дискретные распределения моделируют так называемые бинарные события, т.е. события, относительно которых можно сделать заключение о том, что оно имело место или его не было. Такие события называют также альтернативными . Например, при контроле качества в виде наличия раковин или цветов побежалости на поверхности, размеры которых не имеют значения, случайным бинарным событием является только сам факт их наличия или отсутствия. Непрерывные распределения описывают измеримые характеристики носителей качества, которые называются «количественными признаками » и могут принимать любое числовое значение в некотором ограниченном или неограниченном интервале допустимых значений.
При использовании математической статистики в системах контроля и управления процессами следует различать проблемы, связанные с распределением контрольных характеристик на выходе процесса, от проблемы моделирования методов контроля. Когда речь идёт о распределении признаков качества и несоответствий в партиях, то имеют в виду анализ результата работы технологического процесса производства как генератора случайных чисел – показателей качества продукции . При моделировании (статистическом описании) процедур контроля речь идёт о математическом представлении способов получения и обработки информации о характеристиках уже изготовленной продукции, об адекватности и точности контроля как самостоятельного процесса, на выходе которого должны быть сформированы надёжные управляющие решения. Поэтому говорить, например, о распределении какого-то признака качества по гипергеометрическому закону не совсем корректно. Гипергеометрический закон распределения определяет количество несоответствующих изделий, попадающих в выборку, вообще говоря, при любом законе распределения несоответствий в партии, но при условии формирования выборки по правилу «без возвращения» и анализе в ходе контроля только бинарного отношения: «годен – негоден». Гипергеометрическое распределение изначально предполагает процесс взятия выборки, т.е. выполнение процедуры контроля .
Сложнее с биноминальным распределением. Биноминальный закон распределения может описывать выход технологического процесса производства, когда каждое изделие с одинаковой вероятностью может быть как годным, так и негодным. Кроме того, сама процедура выборочного контроля, когда выборка берётся «с возвращением» и анализируется бинарное отношение «годен – негоден», – тоже описывается с помощью биноминального распределения.
Распределение Пуассона может описывать только распределение несоответствий на выходе процесса производства. Использование этого распределения для обработки результатов выборочного контроля делается исключительно с целью упрощения математически сложных формул гипергеометрической и биноминальной моделей процедур контроля.
Нормальный закон распределения может использоваться для упрощения обработки результатов контроля альтернативных признаков качества и описывать закон распределения количественных показателей качества на выходе производственного процесса как генератора непрерывных случайных величин.
2.3.1 Гипергеометрическое распределение.
Наиболее полной и точной моделью, отражающей методику контроля качества для любых бинарных распределений, является следующая:
Предположим, имеется ящик с конечным числом N шаров, D из которых белые, а остальные N - D – черные. Очевидно, что, если изъять из ящика n шаров, т.е. сделать выборку объема n и посчитать количество белых шаров, оказавшихся в выборке, то это количество белых шаров будет зависеть от общего числа шаров в ящике N, числа белых шаров в ящике D и объема выборки. Чтобы выразить это математически, определим вероятность того, что в выборке объема n будет d =1, 2, 3, ..., k белых шаров. Из комбинаторики известно, что из всех возможных выборок объема n из общей совокупности объема N можно составить всего С N n сочетаний:
, (2.9)
где С N n – число возможных наборов по n элементов из множества в N элементов, в которых не учитывается последовательность элементов. С другой стороны каждая такая выборка может содержать С D n раз k белых шаров и каждый раз сочетаться с случаями, когда остальные шары в каждой выборке будут черными. Следовательно, исходя из классического определения вероятности, получим условное распределение вида:
H(k| N; D; n)=hy(i|N; D; n), (2.10)
где = hy(i|
N; D; n)
где знак «| » означает «при условии». (В формуле (2.10) автоматически учтено, что в выборку не может попасть более n или более D, белых шаров).
Важно отметить, что формула (2.10) описывает одновременно вероятность того, что если в выборке из n шаров обнаружено k белых шаров, то в ящике с N шарами содержится D белых, т.е. Р(D| N; n; k) эквивалентна вероятности Р(k| N; D; n).
Распределение (2.10) называется гипергеометрическим. Функция этого распределения записывается в виде:
Hy(k|
N; D; n)=P(d
(2.11)
Можно показать, что для гипергеометрического распределения математическое ожидание равно:
M = nP, (2.12)
где Р = D/N – доля белых шаров в ящике.
Дисперсия гипергеометрического распределения равна:
где Q = 1 – P – доля черных шаров в ящике.
Таким образом, гипергеометрическое распределение является четырёхпараметрическим и кроме значения k определяется параметрами N; D и n. Распределение (2.11) с учётом того, что объём партии может достигать нескольких тысяч единиц продукции, является достаточно сложным для расчета даже при использовании современной вычислительной техники.
2.3.2 Биномиальное распределение
Гипергеометрическое распределение описывает случай изъятия выборки без возвращения. При этом вероятность вынуть в первой попытке белый шар равна D/N, вероятность второго белого шара будет равна (D-1)/(N-1), если первый шар был белый, и равна D/(N-1), если первый шар был черный.
Таким образом, вероятность того, что второй шар будет белым по формуле полной вероятности равна:
Аналогично можно показать, что на любом шаге вероятность вытащить белый шар равна D/N, несмотря на то, что эта вероятность, вообще говоря, зависит от того, какие шары вытаскивались на предыдущих шагах.
В случае если после каждого шага изъятия случайным образом шара, он будет возвращаться обратно в ящик, очевидно, что вероятность вытащить на i – м шаге белый шар всегда будет равна D/N независимо от того, какого цвета шары извлекались на предыдущих шагах.
Предположим, что делается выборка из n шаров как в случае рассмотрения гипергеометрического распределения, но каждый раз после выемки и определения цвета вынутого шара этот шар возвращается в ящик. Найдем вероятность того, что из n вынутых и возвращенных шаров число белых будет равно d. Т.е. найдем распределение белых шаров в выборке с возвращением . Поскольку в этом случае на каждом i – м шаге вероятность появления белого или черного шара независима, то вероятность вынуть белый шар k раз будет равна:
Р(k=d) = P d (1-P) n - d = P d Q n - d .
Всего таких событий может быть равно числу сочетаний из n по k. Поэтому искомая вероятность равна:
P(k=d) = be(k=d|
N; D; n) = 
(2.14)
Распределение (2.14) называется распределением Бернулли и, вообще говоря, связывает только три параметра: d; n и P = D/N (значения D и N входят в это распределение в отличие от гипергеометрического распределения в виде отношения , т.е. одного параметра Р). Соответственно, функция распределения Бернулли будет равна:
Ве(d < k|
P; n) =
(2.15)
Естественно, эта вероятность эквивалентна вероятности того, что в ящике доля белых шаров равна Р, если в выборке с возвращением объема n встретилось d белых шаров. Математическое ожидание и дисперсия для этого распределения будут равны:
M = n P (2.16)
σ В 2 = n·P·Q (2.17)
Следовательно, при использовании схемы испытаний с возвращением получается более простое выражение для оценки доли белых шаров в ящике, чем в модели без возвращения, которая описывается гипергеометрическим законом распределения, но следует учитывать, что в случае распределения Бернулли точность модели будет меньше, чем для гипергеометрического распределения, поскольку σ H 2 меньше, чем σ В 2 , в (N-n)/(N-1) раз.
2.3.3 Распределение Пуассона
Рассмотрим поток событий, т.е. последовательность событий, которые наступают в случайные моменты времени. Любой производственный процесс можно, в принципе, рассматривать как поток. Например, по конвейеру «течёт» поток изделий, в котором в случайные моменты времени попадаются несоответствующие изделия. В производстве тканей удобно под потоком рассматривать множество натянутых параллельных нитей. При этом случайным событием является обрыв одной из нитей. Тогда независимой переменной потока является геометрическая переменная, связанная с номером нити.
Поток событий называется простым или Пуассоновским, если он подчиняется трем условиям одновременно:
1) условию стационарности : вероятность наступления события в малом отрезке времени Δt пропорциональна величине этого интервала с точностью до бесконечно малой более высокого порядка:
P(d=1) ≈ c·Δt + O(Δt),
где O(Δt) – бесконечно малая величина порядка (Δt) 2 ;
с – некоторая константа.
2) условию ординарности : вероятность наступления в интервале Δt более одного события стремится к нулю быстрее, чем Δt:
;
3) условию отсутствия последействия : частоты появления событий в непересекающихся интервалах времени независимы, т.е. появление k событий в I -ом интервале Δt i не зависит от того, с какой частотой появлялись события в предшествующие моменты времени.
Эти условия достаточно жесткие и редко, когда удается строго показать, что они выполняются для реального процесса. Обычно легче показать какое условие не выполняется и при моделировании рассматриваемого процесса потоком Пуассона обязательно оговорить невыполнение этого условия или изменить модельные условия, чтобы сгладить отступление от строгого выполнения всех вышеприведённых условий. Например, для одного станка появление несоответствующего размера детали зависит от износа инструмента и, следовательно, частота появления этого события не будет пропорциональна интервалу времени (будет расти с ростом износа инструмента). Однако, если рассматривать несколько станков со случайными (равномерными) моментами смены инструментов, то применимость простейшего потока для описания появления несоответствий будет вполне оправданной. Применима эта модель и, если под моментами времени Δt полагать интервалы между сменами инструмента. Чаще всего распределение, связанное с простейшим потоком используется как упрощение более точных моделей, описываемых гипергеометрическим или биномиальным распределением.
Распределение, моделирующее простейший поток, подчиняется распределению Пуассона:
Р(d=k) = р 0 (d=k| λ)= (2.18)
Это распределение имеет функцию распределения:
P 0 (d
При этом единственный параметр этого распределения равен:
Математическое ожидание и дисперсия этого распределения равны параметру λ:
M[d] = λ = n·P (2.20)
σ р 2 = λ = n·P (2.21)
2.3.4 Аппроксимация гипергеометрического распределения.
Сравнивая разброс рассмотренных выше дискретных распределений бинарных случайных величин, легко установить:
Следовательно, упрощение модели выборочного контроля партии, т.е. переход от гипергеометрической модели к модели распределения Бернулли или Пуассона, неизбежно приводит к росту разброса, т.е. росту дисперсии. Иначе говоря, упрощение модели сопровождается снижением точности результатов моделирования. Наиболее точное гипергеометрическое распределение из-за необходимости учета четырех параметров является наиболее сложным для расчёта и табулирования, т.е. представления в табличном виде. Более простое для табулирования распределение Бернулли достаточно часто встречается в виде таблиц в различных справочниках. Распределение Пуассона в табличном виде представлено практически в каждом справочнике. В настоящее время с развитием программируемых вычислительных средств вопрос о табулировании перестает быть актуальным.
В некоторых книгах по теории вероятности и математической статистики приводятся различные иногда не совсем корректные условия аппроксимации гипергеометрического распределения распределением Бернулли и Пуассона. Ниже приводятся наиболее корректные условия перехода от гипергеометрического распределения к более простым, без существенных потерь в точности:
1) hy(k| N; D; n) ≈ be(k| p; n) (2.23)
при 0,1
(В литературных источниках часто приводится только одно условие: n/N<0,1, однако, основываясь только на этом условии, не принимая другие два условия можно допустить ошибку более 10 %);
2) hy(k| N; D; n) ≈ P 0 (k| λ=np) (2.24)
при P < 0,1 или P > 0,9; n > 30; n/N < 0,1.
3) при n > 30, для P < D/N < 0,9 гипергеометрическое распределение можно аппроксимировать нормальным законом распределения с параметрами (np; nPQ(N‑n)/(N-1)) и с коррекцией на непрерывность:
hy(k|
N; D; n) ≈ 
(2.25)
Hy(k|
N; D; n) ≈ 
(2.26)
где, по прежнему, Р = D/N;
f(..) – функция плотности нормального распределения.
2.3.5 Нормальный закон распределения
Практически все системы контроля качества статистическими методами построены в предположении подчинения количественных показателей качества нормальному закону распределения. Нормальный закон распределения, его свойства и условия существования рассматривается практически во всех учебниках и книгах по теории вероятности и математической статистике.
Как уже было отмечено выше (см. п. 2.1), равномерно малый вклад каждого внешнего воздействия и каждой операции в общую дисперсию процесса является необходимым и достаточным условием (согласно Центральной предельной теореме) соответствия нормальному закону распределения показателя качества на выходе процесса. Но верно и обратное утверждение, т.е., если какой-либо признак качества не соответствует нормальному закону распределения, то это означает невыполнение условий Центральной предельной теоремы. Таким образом, сам факт отклонения распределения показателя от нормального закона «подсказывает», что имеется один или два (максимум три) фактора, которые являются определяющими по вкладу в общую дисперсию процесса. Эти факторы необходимо найти и устранить, по крайней мере, максимально снизить их влияние, с тем, чтобы рассматриваемый показатель качества был распределён по нормальному закону и можно было воспользоваться известной системой статистического контроля качества.
Обратить внимание на 4 момента :
1) вероятность попасть в выборку любого негодного изделия равна D / N и не зависит от модели контроля, т.е. от того берётся выборка с возвращением или без возвращения;
2) упрощение модели контроля из-за использования для расчётов вместо гипергеометрического более «простых» распределений приводит к увеличению дисперсии в результатах контроля (см. (2.22) и, в конечном итоге – к увеличению вероятности принятия неверных решений;
3) соотношения n / N < 0,1 не достаточно для сохранения точности анализа при переходе от более сложных распределений к более простым (подробнее см. в тексте);
4) нормальность распределения количественного признака на выходе производственного процесса может служить одним из признаков стабильности процесса или управляемости этого процесса (по терминологии SPC / /).
Любой статистический анализ в конечном итоге должен быть представлен в виде двух цифр: цифры предпочтения и цифры риска. Цифра предпочтения определяет принимаемое решение, а цифра риска – вероятность ошибочности принятого на основе цифры предпочтения решения.
Не получается решить тест онлайн?
Поможем успешно пройти тест. Знакомы с особенностями сдачи тестов онлайн в Системах дистанционного обучения (СДО) более 50 ВУЗов.
Закажите консультацию за 470 рублей и тест онлайн будет сдан успешно.
1. Модель – это
иерархическая система принципов системного анализа
несовместный с другими вариант выбора
метод проведения исследований
условный образ исследуемой системы
требование, которому должны удовлетворять значения показателя функции полезности
2. Наблюдение – это
нет правильного ответа
3. Научное исследование – это
изучение причинно-следственных связей, возникающих в реальной действительности
система регулятивных принципов практической или теоретической деятельности человека
совокупность принципов системного анализа
познавательная деятельность ученого, в процессе которой вырабатывается объективное знание об изучаемом явлении или процессе
познавательная деятельность ученого, в процессе которой вырабатывается субъективное знание об изучаемом явлении или процессе
4. Абстрагирование – это
нет правильного ответа
совокупность приемов и закономерностей расчленения (мысленного или реального) предмета исследования на составляющие его части
выведение из общих положений определенных следствий, частных выводов (от общего к частному)
совокупность приемов и закономерностей соединения отдельных частей объекта в единое целое
мысленное отвлечение от несущественных частных свойств и связей объекта с целью выделения существенных признаков
умозаключение от частного к общему (к некоторой гипотезе)
исследование каких-либо процессов, явлений, систем путем построения и изучения моделей
5. Политический процесс
выражает борьбу различных социальных сил за государственную власть, использование ее для реализации собственных экономических и политических интересов
6. Закон «необходимого разнообразия» Эшби:
для эффективного управления необходимо, чтобы информационный потенциал субъекта управления был ниже уровня разнообразия проявлений объекта управления
для эффективного управления необходимо, чтобы суммарная мощность связей между элементами системы была выше мощности связей элементов системы с внешней средой
для эффективного управления необходимо, чтобы информационный потенциал субъекта управления был выше уровня разнообразия проявлений объекта управления
для эффективного управления необходимо, чтобы суммарная мощность связей между элементами системы была ниже мощности связей элементов системы с внешней средой
7. Процесс – это
структура
явление
нет правильного ответа
смена одного состояния другим
упорядоченная во времени последовательность элементарных событий
8. Социальный процесс
отражает процесс развития материального производства, присущих ему производительных сил и производственных отношений
в широком смысле означает «общественный», т.е. принадлежащий не природе, а обществу; в узком – применяется для характеристики только тех процессов, которые происходят в социальной сфере
нет правильного ответа
9. Синтез – это
умозаключение от частного к общему (к некоторой гипотезе)
совокупность приемов и закономерностей расчленения (мысленного или реального) предмета исследования на составляющие его части
совокупность приемов и закономерностей соединения отдельных частей объекта в единое целое
исследование каких-либо процессов, явлений, систем путем построения и изучения моделей
выведение из общих положений определенных следствий, частных выводов (от общего к частному)
мысленное отвлечение от несущественных частных свойств и связей объекта с целью выделения существенных признаков
10. Неуправляемый процесс – это
процесс, характер которого не поддается изменению в нужном направлении
нет правильного ответа
процесс, который поддается изменению в нужном направлении при сознательном воздействии на них
11. К методам теоретического исследования относят:
формализация; идеализация; восхождение от абстрактного к конкретному; аксиоматический метод
анализ и синтез; дедукция и индукция; абстрагирование; моделирование;
аксиоматический метод; эксперимент; измерение; наблюдение; сравнение
формализация; идеализация; наблюдение; абстрагирование; моделирование
12. Может ли быть процесс абсолютно управляемым?
да
нет
13. Признаки системной революции:
эквифинальность, разнообразие проявлений, историчность
глобализация, интенсивность процессов и катастрофичность
интегративность, эквифинальность; сфероценоз
глобализация, усложнение, интенсификация процессов
глобальность, неустойчивость, интегрируемость процессов
интерактивность, изоморфизм, структурированность
целостность, прогнозируемость, открытость
необратимость, бездуховность, дефицит ресурсов
14. Индукция – это
совокупность приемов и закономерностей соединения отдельных частей объекта в единое целое
выведение из общих положений определенных следствий, частных выводов (от общего к частному)
умозаключение от частного к общему (к некоторой гипотезе)
совокупность приемов и закономерностей расчленения (мысленного или реального) предмета исследования на составляющие его части
мысленное отвлечение от несущественных частных свойств и связей объекта с целью выделения существенных признаков
исследование каких-либо процессов, явлений, систем путем построения и изучения моделей
15. Анализ – это
совокупность приемов и закономерностей соединения отдельных частей объекта в единое целое
совокупность приемов и закономерностей расчленения (мысленного или реального) предмета исследования на составляющие его части
умозаключение от частного к общему (к некоторой гипотезе)
мысленное отвлечение от несущественных частных свойств и связей объекта с целью выделения существенных признаков
исследование каких-либо процессов, явлений, систем путем построения и изучения моделей
выведение из общих положений определенных следствий, частных выводов (от общего к частному)
16. Метод исследования – это
условный образ рассматриваемой системы
гносеологическая модель
система регулятивных принципов практической или теоретической деятельности человека
способ достижения какой-либо цели, решения, задачи
частичный образ исследуемой системы
нет правильного ответа
17. Дедукция – это
совокупность приемов и закономерностей соединения отдельных частей объекта в единое целое
исследование каких-либо процессов, явлений, систем путем построения и изучения моделей
совокупность приемов и закономерностей расчленения (мысленного или реального) предмета исследования на составляющие его части
выведение из общих положений определенных следствий, частных выводов (от общего к частному)
мысленное отвлечение от несущественных частных свойств и связей объекта с целью выделения существенных признаков
умозаключение от частного к общему (к некоторой гипотезе)
18. Управляемый процесс – это
процесс, который не поддается изменению в нужном направлении
нет правильного ответа
процесс, который носит спонтанный характер
процесс, который поддается изменению в нужном направлении при сознательном воздействии на них
19. Причины системного (управленческого) кризиса:
дуальное управление
уровень сложности и разнообразия экономических и социально-политических объектов намного превзошел уровень сложности живых организмов
субъектно-монопольное управление
системная революция, охватившая общество как объект управления, практически не затронула субъект управления
20. Формализация – это
совокупность познавательных операций, обеспечивающая отвлечение от значения понятий и смысла выражения научной теории
мысленное отвлечение от несущественных частных свойств и связей объекта с целью выделения существенных признаков
исследование каких-либо процессов, явлений, систем путем построения и изучения моделей
совокупность приемов и закономерностей соединения отдельных частей объекта в единое целое
умозаключение от частного к общему (к некоторой гипотезе)
нет правильного ответа
совокупность приемов и закономерностей расчленения (мысленного или реального) предмета исследования на составляющие его части
21. Сравнение – это
мысленное отвлечение от несущественных частных свойств и связей объекта с целью выделения существенных признаков
исследование каких-либо процессов, явлений, систем путем построения и изучения моделей
умозаключение от частного к общему (к некоторой гипотезе)
установление сходства и различия предметов, явлений, объектов
адекватность
совокупность приемов и закономерностей расчленения (мысленного или реального) предмета исследования на составляющие его части
выведение из общих положений определенных следствий, частных выводов (от общего к частному)
22. Аксиоматический метод – это
метод, когда ряд утверждений принимается без доказательств, а все остальные знания выводятся по определенным логическим правилам
нет правильного ответа
совокупность приемов и закономерностей соединения отдельных частей объекта в единое целое
умозаключение от частного к общему (к некоторой гипотезе)
мысленное отвлечение от несущественных частных свойств и связей объекта с целью выделения существенных признаков
выведение из общих положений определенных следствий, частных выводов (от общего к частному)
исследование каких-либо процессов, явлений, систем путем построения и изучения моделей
23. Измерение – это
совокупность приемов и закономерностей соединения отдельных частей объекта в единое целое
совокупность приемов и закономерностей расчленения (мысленного или реального) предмета исследования на составляющие его части
мысленное отвлечение от несущественных частных свойств и связей объекта с целью выделения существенных признаков
выведение из общих положений определенных следствий, частных выводов (от общего к частному)
умозаключение от частного к общему (к некоторой гипотезе)
совокупность действий, выполняемых при помощи измерительных средств, с целью нахождения числового значения измеряемой величины
нет правильного ответа
24. К методам эмпирического исследования относят:
факт; наблюдение; абстрагирование; моделирование
эксперимент; измерение; наблюдение; сравнение
сравнение; абстрагирование; наблюдение; идеализация
анализ и синтез; дедукция и индукция; абстрагирование; моделирование
эксперимент; анализ и синтез; сравнение; примитивизация
нет правильного ответа
25. Моделирование – это
совокупность приемов и закономерностей соединения отдельных частей объекта в единое целое
совокупность приемов и закономерностей расчленения (мысленного или реального) предмета исследования на составляющие его части
мысленное отвлечение от несущественных частных свойств и связей объекта с целью выделения существенных признаков
выведение из общих положений определенных следствий, частных выводов (от общего к частному)
умозаключение от частного к общему (к некоторой гипотезе)
исследование каких-либо процессов, явлений, систем путем построения и изучения моделей
нет правильного ответа
26. К методам эмпирического и теоретического исследования относят:
факт; наблюдение; абстрагирование; моделирование; идеализация
эксперимент; измерение; наблюдение; сравнение
сравнение; абстрагирование; наблюдение; идеализация
анализ и синтез; дедукция и индукция; абстрагирование; моделирование;
эксперимент; анализ и синтез; сравнение; примитивизация
формализация; идеализация; восхождение от абстрактного к конкретному; аксиоматический метод
27. Экономический процесс
выражает борьбу различных социальных сил за государственную власть, использование ее для реализации собственных экономических и политических интересов
отражает процесс развития материального производства, присущих ему производительных сил и производственных отношений
в широком смысле означает «общественный», т.е. принадлежащий не природе, а обществу
отражает те отношения, которые происходят в духовной сфере
в узком смысле отражает общественный процесс, происходящий в социальной сфере
28. Эксперимент — это
совокупность приемов и закономерностей соединения отдельных частей объекта в единое целое
совокупность приемов и закономерностей расчленения (мысленного или реального) предмета исследования на составляющие его части
ПРОЦЕСС ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Вряд ли кто-то будет спорить с утверждением, что планирование есть основной и важнейший процесс управления. Принятие решений же является в свою очередь основой планирования. Нельзя сказать, что план существует, если не было принято решение. Отсюда вытекает суждение, что процесс принятия решения должен иметь для организации ту же значимость, что и само планирование.
Если обратиться к словарю, то можно прочесть, что решение – это "акт выработки окончательного суждения". Применительно к управленческим решениям это означает "выбор определенного курса действий из возможных альтернатив".
Сам по себе процесс подготовки и принятия управленческих решений можно рассматривать как совокупность следующих элементов:
постановка проблем;
выявление альтернатив;
выбор оптимальной альтернативы;
внедрение решения в практику;
проверка результатов.
Постановка проблем заключается в том, чтобы отыскать все возможные причины (факторы), влияющие на процесс достижения цели: стратегической или тактической. Причем при выборе причин должно отдаваться предпочтение более фундаментальным и отметаться все производные.
Многие плохие решения были вызваны тем, что принявший их человек не понимал существа проблемы. Часто управляющие видят проблемы там, где их, по сути, нет. Есть только их внешние признаки или симптомы. Однако существует несколько простых приемов, помогающих понять, действительно ли правильно вы понимаете проблему.
Первый прием таков. Прежде всего, изложите проблему письменно - если не сможете, значит, вы ее не понимаете. Если вы ее записали, это еще не означает, что правильно поняли проблему. Однако сам процесс записи поможет вам уяснить ее суть. Общей ошибкой при этом является чрезмерная общность, неконкретность формулировки. Формулировки типа: “Надо что-то предпринять по технике безопасности” - бесполезны.
Если ваша фирма терпит убытки, проблему не следует формулировать так: “Как сократить потери?” Это лишь симптом. Надо выяснить, что именно приводит к убыткам. Может быть цены на вашу продукцию слишком низки или чересчур высоки затраты? Может, вам следует лучше изучить запросы покупателей и затем так изменить продукцию, чтобы она полнее отвечала спросу рынка.
Какова бы ни была проблема, ее легче уяснить, если вы постараетесь ее сформулировать письменно.
Второй прием выявления истинной проблемы состоит в том, чтобы первое пришедшее вам в голову объяснение считать симптомом (так оно обычно и бывает). Затем задайте себе вопрос: “Чем вызван этот симптом?” Повторяйте этот процесс, пока не зайдете в тупик. В результате можно построить некоторую цепочку зависимостей, как, например, на данной схеме.
Низкая прибыль
Высокие цены и низкое качество
Устаревшие технологии с высокой себестоимостью
Для уяснения проблемы следует понять ее глубинную сущность, двигаться от поверхностных фактов к более глубоким. Так, если организация имеет низкую рентабельность, то недостаточно будет постановки менеджером перед коллективом и перед самим собой цели – во что бы то ни стало увеличить прибыль. Низкая прибыль это только поверхностный уровень проблем, если руководитель хочет действительно выправить положение он должен смотреть глубже.
Следовательно, процесс достижения цели должен опираться не на решение проблемы повышения прибыли, это слишком расплывчато, а на конкретный инструмент достижения данной проблемы – модернизацию технологий.
Выявление альтернатив – это второй этап процесса принятия решений, который состоит в том, чтобы найти возможные альтернативные решения проблемы. Обычно это не вызывает особых трудностей, если вы глубоко вникли в суть дела. После сделанных попыток выявления реальной проблемы, у вас, вероятно, сложится представление и о возможных ее решениях. Другим способом поиска альтернатив может быть “мозговая атака”, предпринятая вами либо самостоятельно, либо с участием других. При “мозговой атаке” дайте волю воображению и запишите любое пришедшее в голову решение, сколь бы глупым, диким или невероятным оно ни казалось. В это время критика запрещена. Просто записывайте эти идеи. Другой подход, о котором, правда, легче говорить, чем выполнять, в том, чтобы графически изобразить все логические возможности. Очень важно для этого письменно зафиксировать каждую альтернативу, с тем чтобы затем вы могли их изучить.
Выбор лучшей альтернативы или альтернатив. Для оценки альтернатив имеются различные способы. Наиболее распространенный - интуиция, т.е. выбор альтернативы, которая в данный момент кажется наилучшей. Однако она может оказаться и плохой. Иногда интуиция подводит управляющих (абсолютно надежного метода выбора наилучших альтернатив не существует). Однако хорошие управляющие обладают обычно развитой интуицией и предлагают, как правило, довольно удачные решения.
Второй способ выбора альтернатив состоит в оценке и сопоставлении (взвешивании) последствий. Например, вы думаете: надеть ли на работу плащ? Предположим, вы наденете плащ, а дождя не будет. Следствие - небольшие неудобства. Если же вы не взяли плащ, а будет дождь, то к чему это приведет? Во-первых, вы промокните, что нежелательно, так как рискуете заболеть, и тогда вам придется тратить деньги на визит к врачу и покупку лекарств. Далее, вы можете проболеть несколько рабочих дней. Наконец, во время болезни у вас будет плохое настроение. Поэтому вы решите взять плащ.
В итоге, оценивая альтернативы, обязательно задайте вопрос: “Каковы возможные последствия этого действия?”
Внедрение решения в практику. “Как бы хороша ни была выбранная вами альтернатива, она не приведет к результату, пока не пройдет испытания делом. Не совершите ошибки и не проведите ее немедленно в жизнь. Сначала обдумайте возможные последствия внедрения для других. Затем попытайтесь убедить других в правильности своего решения или хотя бы добиться их молчаливого согласия.
Если все же выбранная вами альтернатива покажется вам неудовлетворительной, обсудите проблему со своим начальником. Расскажите ему, что вы намерены сделать и почему. Если он согласится, вам не потребуется ничего объяснять в будущем, вы поставите его перед необходимостью самому предложить решение, что формально снимет с вас ответственность за последствия его реализации. Часто начальник, который, возможно, располагает большим опытом и знаниями по данному вопросу, сможет предложить альтернативу, которую вы не заметили.
Конечно, не следует обращаться по каждому поводу к своему начальнику, с тем чтобы он все решил за вас. Иногда, даже если ваше решение не идеально, имеет смысл действовать самому, о чем свидетельствует следующий пример из практики.
Помощник управляющего заводом одной сталелитейной компании в субботу вышел на работу с бригадой рабочих, чтобы выполнить срочный заказ. Прокат следовало отгрузить именно в этот день, иначе компании пришлось бы платить большой штраф за нарушение сроков поставки. Однако неожиданно возникла проблема: железная дорога поставила под погрузку вместо платформы полувагон для угля. Стальные заготовки были слишком длинны и не вмещались в полувагон. Имелись две альтернативы: либо не грузить, либо отрезать торец полувагона. Он выбрал вторую. Сталь погрузили, торец положили сверху. В Понедельник, когда управляющему заводом доложили об этом, он был вне себя. “Почему вы не позвонили?” - спросил он своего помощника. Помощник сказал: “Вы бы охотно приняли такое решение?” Управляющий ответил: “Нет”. Кстати, железная дорога так ни разу и не напомнила сталелитейной компании о вагоне с отрезанным торцом”.
Проверка результата. После внедрения решения в практику полезно проверить результат.
“Если решение хорошее, вы будете знать, что делать, когда вновь столкнетесь с подобной проблемой.
Если решение плохое, вы будете знать, что не следует делать в следующий раз.
Если решение плохое и вы вскоре после его внедрения приступили к проверке его последствий, иногда можно исправить положение”.
“На практике хорошие управляющие пытаются составить несколько “запасных” планов на случай непредвиденных обстоятельств. Смысл в том, чтобы ввести в ваше решение фактор надежности. Постарайтесь иметь запасной план, которым при необходимости можно было бы воспользоваться на стадии проверки результата”.
Кроме этого, при решении сложных комплексных задач требуется проводить контроль промежуточных результатов, чтобы вовремя суметь исправить положение.
ЭКОНОМИЯ РЕСУРСОВ ОРГАНИЗАЦИИ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Как стало ясно из предыдущего параграфа качество принятых решений и качество их исполнения напрямую связаны с существованием организации. Причем необходимо заметить, что с увеличением масштабов организации, значимость отдельно взятого "нестратегического" решения снижается, но вместе с тем растет сложность его принятия. Чем больше организация, тем больше средств и времени требуется потратить, чтобы принять верное решение. Именно поэтому сегодня можно наблюдать процесс разделения крупных корпораций на более мелкие компании. Этот процесс, как правило, вызван воздействием внутренних факторов, в большинстве случаев – кризисом управляемости. Но даже компании, не испытывающие таких проблем все равно предпочитают как то отделить проблемы своих подразделений от общеорганизационных проблем. Это может быть в виде делегирования полномочий по планированию и контролю или перевода подразделения на собственный отдельный бюджет.
Попробуем выделить резервы ресурсов, в том числе времени, в процессе принятия решений.
Эффективность решений зависит от качества множества показателей, в том числе от качества полученной информации и от качества проведенного анализа этой информации. А на них в свою очередь влияют такие показатели как эффективность коммуникационного процесса, квалификация персонала, отвечающего за сбор и обработку информации, времени на эти процедуры. Все эти ресурсы (техническая оснастка, человеческий потенциал, а самое главное – время) являются очень дорогостоящими. Поэтому прежде всего требуется сравнить ожидаемый эффект от принятия решения и возможные затраты как на реализацию этого решения так и на его подготовку.
Возможность первая – оценить рациональность принятия решения как с точки зрения его рентабельности, так и с точки зрения риска отрицательного результата.
В предыдущем параграфе уже были рассмотрены особенности постановки проблем, из чего следует, что чем больше первообразных проблем вскрыто и чем более жесткие связи между ними раскрыты, тем направленнее становится процесс принятия решений, а значит больше вероятность того, что процесс реализации решения приведет нас к требуемой цели.
Возможность вторая – вскрыть глубинные процессы, влияющие на поверхностную проблему, и связи между ними.
Выявление альтернатив и выбор оптимальной из них должен осуществляться по возможности с помощью точного аппарата, например, при помощи построения математической модели изучаемого явления. Важно знать, что чем больше альтернатив будет найдено, и чем больше из них будут проработаны на предмет внедрения в практику, тем больше будет сэкономлено ресурсов организации в случае неудачного применения первой из них и при необходимости внедрения запасного варианта.
Представьте, что вы продумали и разработали всего один путь решения проблем и поручили его практическое использование своему сотруднику. На следующей "летучке" сотрудник сообщает вам, что данный путь в силу ряда причин невозможен. В этом случае, в течение одной-двух минут, а зачастую и моментально, вы должны будете предложить ему новый вариант решения. Если его у вас нет заблаговременно, то вряд ли вы сможете его найти в данное время, а взять этот вопрос на дополнительное обдумывание, значит вникать заново во все ранее исследованные тонкости, а следовательно тратить драгоценное время.
Возможность третья – до процесса практического внедрения решения требуется составить список запасных вариантов решений.
Сама по себе наиболее эффективная альтернатива должна учитывать экономию ресурсов на этапе претворения решения в жизнь, следовательно, экономия при практическом внедрении решения полностью зависит от предыдущих этапов. Но вот экономия средств при проведении контроля может быть существенной, особенно, если контроль комплексный и многоплановый.
Возможность четвертая – выбор наиболее целесообразных принципов контроля:
Условие первое. Способ контроля должен выбираться исходя из рациональности его внедрения. Если эффект от контрольных мер ниже затрат на их введение, то следует говорить о нерациональности контроля.
Условие второе. Так как объем и качество контроля прямопропорционально связанны с затрачиваемыми ресурсами, то должна быть выбрана золотая середина между широтой, качеством и затратами на его проведение.
Условие третье. Контроль должен предполагать наличие обратной связи с исполнителями решения. Чем жестче обратная связь, тем быстрее будут ликвидироваться негативные последствия неверного решения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Абрамсон Р. Халсет У. "Повышение эффективности работы предприятия с помощью планирования", Тбилиси, 1989.
2. Атаев А.А. "Управленческая деятельность. Практика и резервы организации", М.: Экономика, 1988.
3. Киллен К. “Вопросы управления”, М.: Экономика, 1981.
4. Коранченко Р.А. "Совершенствование экономических методов управления на предприятиях", М.: Экономика, 1985.
10. Кунц Г., Одоннел С. "Управление. Системный и ситуационный анализ", М.: Прогресс, 1981.
5. Макаров С.Ф. "Менеджер за работой", М.: Молодая гвардия, 1989.
6. Молочников "Совершенствование организации управленческого труда"
7. Попов Г.Х. "Эффективное управление", М.: Экономика, 1985.
8. "Производительность труда "белых воротничков" / под ред. Зотова В.В., М.: Прогресс, 1989.
9. "Управление по результатам" / под. ред. Лейманна Я.А., М.: Прогресс, 1993.
Все процессы, происходящие в организации, можно разделить на две группы: управляемые и неуправляемые.Управляемые процессы поддаются изменению в определенном направлении при сознательном воздействии на них.
Неуправляемые процессы — когда невозможно изменить по тем или иным причинам их направленность и характер, они протекают по собственным законам. В результате этих процессов все равно случится то, что должно случиться.
Управляемые процессы отражают только часть всех процессов функционирования и развития организации, они сами имеют меру управления, являются управляемыми до определенной степени. Например, подчиненный — добросовестный и грамотный исполнитель не будет выполнять распоряжения, которые не согласуются с целями компании, противоречат здравому смыслу или действующему законодательству
В практике управления развитием важно уметь распознавать характер изменений в управляемых и неуправляемых процессах, отделять изменения переходного периода от изменений нормального функционирования организации.
Не все процессы являются управляемыми, более того, управляемые процессы не могут быть абсолютно управляемыми. Это положение имеет прямое отношение к организационному развитию и управлению им: так, человеческий фактор нередко является причиной проблем организации.
Антикризисное развитие — это управляемый процесс предотвращения или преодоления кризиса, отвечающий целям организации и соответствующий объективным тенденциям ее развития. Управление социально-экономической системой всегда должно быть антикризисным.
Антикризисное управление — это управление, в котором поставлено определенным образом предвидение опасности кризиса, анализ его симптомов, мер по снижению отрицательных последствий кризиса и использования его факторов для последующего развития.
Проблематика антикризисного управления обширна и разнообразна. Всю совокупность проблем можно представить четырьмя группами (рис. 3.5).
Первая группа включает проблемы распознавания предкризисных ситуаций: своевременно увидеть наступление кризиса, обнаружить его первые признаки, понять его характер. От этого зависит возможность предотвращения кризиса. Кроме того, механизмы предотвращения кризиса надо построить и запустить в действие. И это тоже проблема управления.
Рис. 3.5. Совокупность проблем антикризисного управления
Вторая группа проблем антикризисного управления связана с ключевыми сферами жизнедеятельности организации, прежде всего с методологическими проблемами. В процессе их решения формулируются миссия и цель управления, определяются пути, средства и методы управления в условиях кризисной ситуации. Эта группа включает комплекс проблем финансово-экономического характера. Например, в экономическом антикризисном управлении возникает необходимость определения типов диверсификации производства или проведения конверсии. Это требует дополнительных ресурсов, поиска источников финансирования. Существуют также проблемы организационного и правового содержания, множество социально-психологических проблем.
Проблематику антикризисного управления можно представить и в дифференциации технологий управления (третья группа проблем). В самом общем виде это проблемы прогнозирования кризисов и вариантов поведения социально-экономической системы в кризисном состоянии, проблемы поиска необходимой информации и разработки управленческих решений.
Четвертая группа проблем включает конфликтологию и селекцию персонала, которая всегда сопровождает кризисные ситуации.
В переходный период от состояния «как есть» к положению «как надо» важно сохранить основные свойства организационной системы, выраженные в показателях функционирования организации и характеризующие качественную определенность переходного этапа ее развития. Переходный период отражает последовательные изменения в выбранном направлении от этапа к этапу. Не всякие изменения отражают переходный период — некоторые характеризуют простую неустойчивость, колебания показателей под воздействием природных, социальных или экономических условий, конкурентной борьбы, рыночной ситуации.
Все процессы, происходящие в организации, можно разделить на две группы: управляемые и неуправляемые. Управляемые процессы - это процессы, которые поддаются изменению в определенном направлении при сознательном воздействии на них. Неуправляемые - когда невозможно изменить по тем или иным причинам их направленность и характер. Они протекают по собственным законам. В результате этих процессов все равно случится то, что должно случиться.
Управляемые и неуправляемые процессы находятся в определенном соотношении и состоянии динамических изменений, что отражает, помимо всего прочего, совершенство и искусство управления. Управляемые процессы при определенных условиях могут стать неуправляемыми и наоборот. Преобладание неуправляемых процессов ведет к анархии и кризисам, превалирование управляемых процессов ограничено эффективностью управления и в соответствующих условиях тоже ведет к кризисным ситуациям. Так, бюрократизм в отрицательных формах своего проявления рождает социальную напряженность, конфликтные ситуации, снижение эффективности управления. Очень часто ранее использовавшийся термин «заорганизованность» помимо слепого следования букве организационного положения характеризует и стремление всем и всячески управлять, даже в тех случаях, когда в этом нет реальной необходимости. Часто это возникает на почве амбициозности менеджера.
Кроме того, что управляемые процессы отражают лишь часть всех процессов функционирования и развития организации, они сами имеют меру управления, т. е. являются управляемыми до определенной степени. Например, подчиненный - хороший и четкий исполнитель не будет выполнять распоряжений, идущих вопреки здравому смыслу или юридическим законам.
Из этих рассуждений можно сделать вывод: не все процессы могут быть и являются управляемыми, управляемые процессы не могут быть абсолютно управляемыми. Это положение имеет прямое отношение к антикризисному развитию и управлению им.
К кризису может приводить «невидение» тех процессов, которыми можно управлять, которые надо направлять. Но они в этом случае превращаются в стихийные. Кризис может возникнуть и тогда, когда существует стремление управлять неуправляемыми процессами, когда нет механизмов управления, но предпринимаются попытки его осуществления. Это приводит к пустой трате ресурсов.
Антикризисное развитие - это управляемый процесс предотвращения или преодоления кризиса, отвечающий целям организации и соответствующий объективным тенденциям ее развития.
Известно, что многие процессы развития характеризуются нарастающей сложностью организации. Так происходит с производством, экономикой, социальной сферой. Усложняющаяся технология изготовления продукта, его разнообразие и функциональное назначение ведут к усложнению экономических связей, все более разнообразными становятся интересы человека. Это определяется образованием, урбанизацией жизни, культурой и другими факторами.
Процессы развития цикличны, и изменение, точнее возрастание, сложности происходит по логистической кривой. Она характеризует этапы возникновения предпосылок, проявление процессов усложнения, исчерпание сложившейся основы и накопление потенциала дальнейших изменений.
Логистическая кривая отражает четыре этапа развития (рис. 6.1). Но если так развивается организация, производство, фирма и др., то таким же образом происходит и развитие управления. Ведь управление является частью социально-экономической системы и обладает всеми ее признаками. Однако развитие управления происходит по «сдвинутой» логистической кривой. Это отражает его статус, его соотносительность с тенденциями развития социально-экономической системы, его возможность и ограниченность реагирования на процессы изменений в социально-экономической системе в целом.
Первый этап развития отражает простое управление. Это управление, обозримое по всем своим характеристикам и связям, не требующее больших затрат на обеспечение его эффективности, не отличающееся многообразием в своем функциональном содержании, предполагающее элементарные организационные формы.
При нарастании сложности производства управление в своем развитии должно опережать развитие производства. Только тогда оно может быть эффективным. Это потребует реконструкции управления, естественно поведет за собой его усложнение в функциональном, организационном, мотивационном, информационном отношении, потребует профессионализации управления, что связано с организацией образовательных и исследовательских структур.
Тенденция развития управления, опережающая развитие производства, сменяется периодом замедления темпов и накопления потенциала для последующей его реконструкции. Здесь возможно возникновение нового несоответствия сложности производства и управления, нарушения соотносительности управляющей и управляемой систем. Это уже опасность кризиса управления.
Антикризисное управление, в этом ракурсе его анализа, выглядит как максимальное сближение ветвей логистических кривых на начальных и заключительных этапах развития производства и управления, и как максимальное опережение тенденции развития управления относительно тенденции развития производства на срединных этапах проявления этих тенденций.