Методология математического моделирования и анализа процессов управления организационными изменениями, страница 11

Нэшу) игрыагентов при заданной системе стимулирования σ(⋅).В соответствии с классификацией моделей коллективного стимулирования[181, С. 45, Таблица 3], затраты агентов (третье основание классификации) могутбыть сепарабельными или несепарабельными. Сепарабельность функций затратагентов означает, что затраты каждого агента зависят только от его собственныхдействий, в то время как в общем случае (при несепарабельных затратах) затратыкаждого агента могут зависеть от действий всех агентов. Анализ условий и особенностей осуществления организационных изменений демонстрирует на содержательном уровне крайне высокий уровень несепарабельности действий членовкоманд, участвующих в изменениях, что может служить основанием для выборасоответствующего типа модели.Анализируя особенности применения моделей коллективного стимулирования для исследования организационных изменений, также следует обратить внимание на такое основание классификации, как типы агентов (шестое основание:типы известны всем агентам / каждому агенту известен свой тип (adverseselection) [181, С.

45, Таблица 3]. Представляется, что помимо факта информированности агентов о типах, в условиях решения ими новых задач неочевиднымстановится сам факт однозначного (детерминированного) определения типа агента. Задание той или иной формы неопределенности типа агента применительно крешаемой задаче может являться особым признаком модели стимулирования команды в условиях организационных изменений.Как подчеркивает Новиков Д. А., первое основание классификации —наблюдаемость / ненаблюдаемость действий агентов управляющим центром — внаибольшей степени подчеркивает специфику команд. Если индивидуальные действия агентов наблюдаются центром, то последний может использовать системыперсонифицированного стимулирования (в которых вознаграждение каждогоагента зависит только от его собственных действий или от действий всех агентов).56В том случае, когда центр наблюдает только агрегированный результат деятельности команды, то он вынужден стимулировать каждого члена команды за результат совместной деятельности [181, С.

46].Ключевым вопросом, возникающим при рассмотрении такого коллективного стимулирования, по мнению автора, является вопрос о существовании «идеального агрегирования», т. е. при каких условиях существует система стимулирования, которая в условиях ненаблюдаемых центром действий агентов дает центрутот же выигрыш, что и в условиях наблюдаемых действий [там же]. Представляется, что в условиях организационных изменений важность данного вопроса возрастает многократно, поскольку персонифицированный вклад отдельного членакоманды в достижение общего результата преобразований, может значительнопревосходить вклады других агентов, в том числе — агрегированный вклад«остальных» членов команды. Такая трактовка особенностей команд, осуществляющих организационные изменения, в ряде может привести к отказу от моделиколлективного стимулирования в рассмотренной постановке.1.2.4.

Подходы к построению нечетких математических моделей организационных систем и процессов. Концепция нечетких множеств, предложенная в 1965 г. профессором Калифорнийского университета Лотфи Заде (ZadehL. A.) [74, 75, 369], поначалу вызвала неоднозначную реакцию и даже критику внаучном сообществе [198, С. 9]. С середины 1980-х гг. представление о прикладном характере этой концепции начало меняться, чему способствовали успехияпонских, а затем корейских и европейских высокотехнологичных компаний,производящих разнообразные устройства, работающие на основе нечеткой логики.

Позже аппарат нечеткой математики и нечеткой логики нашел применениепри решении задач управления поездами метрополитена и другими техническимиустройствами. По мнению ряда исследователей, к настоящему времени уже можно говорить о вполне сформировавшемся научном направлении, условно именуемом «нечеткой математикой», которое активно используется при исследованиипроблем экономического, социального, политического характера, в психологии,57при распознавании и классификации образов, а также в лингвистике и теорииязыков [245, С. 520].Теория нечетких множеств применяется для описания и исследованиясложных систем и процессов, когда использование точного (четкого) количественного описания оказывается малоэффективным, недостаточно адекватнымили даже невозможным.

Одним из развивающихся направлений этой теории,имеющим прикладное значение для задач управления, является нечеткое моделирование. Наиболее полное освещение проблем нечеткого моделирования дается вработах: Аверкина А. Н. [1], Батыршина И. З. [20], Борисова А. Н. [29], Заде Л. А.[74, 75, 370], Кофмана А. [101, 102], Левнера Е. В. и др. [110, 111], Недосекина А. О. [178], Новака В.

и др. [179], Орлова А. И. [192], Пегата А. [198], Птускина А. С. [207–209] и др.В основе концепции нечетких множеств — нечеткой математики лежитмнение, что традиционные точные количественные данные, используемые дляописания явлений, процессов и систем, могут быть получены только с помощьювысокоточных измерительных устройств и методов, что далеко не всегда оказывается доступным и в большинстве практических задач оказываются условными.Характер и степень такой условности могут являться производными разнообразных факторов: времени наблюдения (измерения) величины; точности аналитических процедур, используемых для оценки величин, являющихся функциями нескольких переменных; установленным уровнем округления величины и т.п.В отличие от классического подхода к определению значений переменныхнечеткая математика оперирует величинами, неточность (нечеткость) которых изначально задана, следовательно, априори учтена в дальнейших рассуждениях ивыводах. Такую нечеткость, по-видимому, следует интерпретировать как «контролируемую» и «органически интегрированную» в последующие процедуры обработки информации.К процессам, генерирующим высокий уровень априорной неточности количественных, а зачастую и качественных характеристик, следует отнести процессыуправления организационными изменениями на современных предприятиях.

Но-58вые стратегические цели предприятий, структурные трансформации, измененияфункций, привлечение новых ресурсов, прежде всего, информационных и интеллектуальных и т.п. порождают новые условия функционирования предприятий,заставляя менеджмент оперировать новыми, слабо формализованными понятиями.Как показывают результаты опросов руководителей предприятий [158], затруднение вызывает необходимость дать оценку таким явлениям, как «скоростьизменения внешней среды в пределах сферы ответственности подразделения»,«степень взаимодействия сотрудников разных подразделений в процессе решениясовместной задачи» или «уровень информационной неопределенности».

Последняя переменная, на наш взгляд, имеет особый «статус» в задачах нечеткого моделирования организационных систем, что будет показано ниже.Оперируя нечеткими терминами «низкая», «средняя» и «высокая», исследователь процессов организационных изменений, получает возможность первичнойоценки важнейших переменных состояния динамической организационной системы [198, 207, 272]. Например, попытку оценить степень взаимодействиясо-трудников разных подразделений в процессе решения совместной задачи можнопредставить графически (Рисунок 1.4), где µ(i) — функция принадлежности (ФП)i.µ(i)Низкая025ВысокаяСредняя5075100i, %Рисунок 1.4.

Функции принадлежности переменной «Степень взаимодействиясотрудников разных подразделений в процессе решения совместной задачи»Степень точности подобных оценок зависит от количества так называемых,«информационных гранул» в пределах области определения оцениваемой пере-59менной и, соответственно, их величин [198, 369]. А. Пегат под гранулированностью информации понимает ширину информационной гранулы — функции принадлежности. В соответствии с этим точность представления информации можетоцениваться понятием «гранулированность» следующим образом: более гранулированная оценка является менее точной, в то время как менее гранулированная —более точной [198].

Л. Заде нечеткой информацией называет информацию, представленную в виде набора гранул, имеющих конечную, ненулевую ширину [74,75, 369].Однойизосновныхпроблемвпрактическомиспользованииматематических моделей организационных изменений является сложностьколичественной оценки переменных и параметров этого процесса [14, 208]. Помнению А. С. Птускина, стратегический процесс всегда осуществляется вусловиях неполной информации, практически на всех его стадиях возникаютплохо формализуемые задачи, не имеющие точного решения [208].Для решения этой проблемы представляется возможным применение математического аппарата теории нечетких множеств и методологии математическогомоделирования, построенной на основе этой теории.

Задание значений входныхпеременных лингвистическими переменными «Высокий», «Средний», «Низкий»позволяет осуществлять интервьюирование менеджмента предприятий для оценки характера организационных изменений, что вызывает затруднения при попытке использовать четкие значения. Другое заметное достоинство математическогоаппарата нечетких множеств — возможность анализа трансформаций структуры(характеристик) нечетких чисел и формирование выводов о характере организационных изменений.Автором диссертации проблема построения и использования нечетких моделей организационных систем и процессов раскрывается в работах [139, 148].601.3.

Структурные факторы внутренней среды предприятия1.3.1. Понятие внутренней среды и организационной структуры предприятия. Совокупность ситуационных факторов, определяющих внутреннеестроение и функционирование организации, принято называть ее внутренней средой. В основе анализа внутренней среды организации лежит задача декомпозициигрупп факторов и выявления взаимосвязей между ними. С момента появленияпервой системной модели внутренней среды, предложенной Г. Ливиттом (HaroldJ. Leavitt) в 1965 г., анализ предполагает выделение таких факторов, как цели(миссия) организации, ее организационная структура, используемые технологии иперсонал.