Методология математического моделирования и анализа процессов управления организационными изменениями (1024780), страница 29
Текст из файла (страница 29)
В главе представлена трехконтурная дескриптивная модель процессауправления развитием предприятия, описывающая процессы управления: взаимодействием предприятия с внешней средой, реализацией стратегии экономическогоразвития предприятия и организационными изменениями на предприятии.3. На основе модели управления развитием продемонстрированы роль и место процесса управления организационными изменениями и стохастическая динамическая модель этого процесса, учитывающая характеристики состояниявнешней среды предприятия и интенсивность осуществления на предприятии организационных изменений.4.
Под управлением организационными изменениями понимается обеспечение минимума рассогласований ∆n×1 = P*n×1 − Cn×m Rm×1 между текущими результатами изменений Rm×1 и их динамически планируемыми значениями P*n×1.5. Сущность управления организационными изменениями раскрываетсяtмоделью R m (t ) = ∫ Gm×m (t )Sm×n (t ) [ Ψn×L (t )Τ L (t ) − Cn×m (t )R m (t − 1) + Ξn (t )] dt , отражающей диt0намический характер накопления текущих результатов изменений, осуществляемых на основе стратегических целей предприятия TL в условиях оперативно формируемой организационной структуры — системы оперативной интеграции подразделений Gm×m с учетом их компетенций Sm×n в отношении оперативно решаемых задач изменений, на основе результатов контрольно-аналитических мероприятий Cn×m оценки степени реализации Rm очередного этапа программы изменений,в условиях ошибок Ξn оценки.6.
Показано, что скорость накопления эффективных результатов измененийзависит от состояния матрицы адаптации A m×n = Gm×mSm×n , определяющей интен-159сивность решения каждым подразделением предприятия каждой из задач организационных изменений, в зависимости от выбранной модели координации деятельности подразделений Gm×m и модели их компетенций Sm×n в отношении этихзадач.7. Оптимизация матрицы адаптации по критерию минимума статистическиххарактеристик рассогласования J = min Φ {M sus [Δ ( A )], Θ sus [Δ ( A )]} позволяет обосноA∈ΩAвать оптимальное значение интенсивности организационных изменений, а также–1оптимальный уровень оперативной интеграции подразделений Gopt = Aopt S , тоесть сформировать оперативно-оптимальную организационную структуру с выделением временных центров управления изменениями, критерием оптимальностикоторой является минимум рассогласования ∆ n×1 .8.
Интенсивность организационных изменений, оптимизированная в скалярной постановке по критерию J 1 ( a ) = arga = 0...100 %{m*δ( a ) − θ*δ ( a )}= 0 , зависит от ско-рости v изменения внешней среды и уровня информационной неопределенностиq: a * = c −1 2 vq −1 . Увеличение скорости изменений внешней среды v , требуетувеличения интенсивности управления изменениями внутри организации, однакорост информационной неопределенности q заставляет предприятие снижать интенсивность изменений.9.
Анализ многомерного вектора математического ожидания рассогласования показывает, что математическое ожидание рассогласования по каждой из задач организационных изменений зависит от разности скоростей изменения внешних факторов, то есть систематическая составляющая ошибки осуществления изменений возрастает, когда подразделения вынуждены с разной динамикой реагировать на разные факторы внешнего окружения. Это указывает на необходимостьдифференцированного подхода к управлению организационными изменениямиподразделений и оценки их результативности в зависимости от специфики решаемых задач.16010. Результаты лонгитюдного эмпирического исследования предприятийСША и Европы, представленные в работах [360, 368], соответствуют теоретическим выводам, полученным на основе использования описанной в данной главемодели организационных изменений.11. Теоретическая значимость этой части диссертационного исследованиясостоит в обосновании подходов к моделированию процессов управления организационными изменениями, что позволяет углубить понимание закономерностейпроцессов управления организационными изменениями и существенно расширить сферу применения моделей и математического аппарата их исследования.12.
Практическая значимость представленных результатов определяетсявозможностью применения разработанных моделей и методов для проведенияанализа эффективности и перспектив развития предприятий и организаций всехорганизационно-правовых форм и видов деятельности.161Глава 3. НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯОРГАНИЗАЦИОННЫМИ ИЗМЕНЕНИЯМИ НА ПРЕДПРИЯТИИ3.1. Нечеткая математическая модель интенсивности процесса управленияорганизационными изменениями на предприятииКак отмечалось в первой главе (п. 1.2.4), процессы управления организационными изменениями на современных предприятиях следует отнести к процессам, генерирующим высокий уровень априорной неточности количественных, азачастую и качественных характеристик.
Для решения этой проблемы представляется возможным применение математического аппарата теории нечетких множеств и методологии математического моделирования, построенной на основеэтой теории.В общем виде структура нечеткой математической модели может бытьпредставлена схемой (Рисунок 3.1).µ(x1)A1A2x1x*1x*1x*2µA1 (x*1)Фаззификация:функции принадлежности входныхпеременных x1, x2µ(x2)x*2µA2 (x*1)µB1 (x*2)µB2 (x*2)B1µA1 (x*1)yВывод:база правил;механизм вывода;функции принадлежности выходной величины yµres (y)µ(y)B2µB2(x*2)x2Дефаззификация:механизмыдефаззификацииC1C2C3y*µres(y)yРисунок 3.1. Типовая структура нечеткой модели организационной системы [198,С.
180]162На входы нечеткой модели подаются числовые значения x1* и x2*. В блокефаззификации вычисляются степени принадлежности числовых значений нечетким множествам Ai, Bj, что требует информации о точно определенных функцияхпринадлежности µAi (x1), µBj (x2) входных переменных.В блоке вывода на основе степеней принадлежности µAi (x*1), µBj (x*2) вычисляется результирующая ФП выходного значения модели.
База правил блокавывода включает в себя логические правила, задающие характерные для системыпричинно-следственные отношения между нечеткими значениями ее входных ивыходных переменных. Например,ЕСЛИ (x1 = A1) И (x2 = B1), ТО (y = C1),ЕСЛИ (x1 = A1) И (x2 = B2), ТО (y = C2),ЕСЛИ (x1 = A2) И (x2 = B1), ТО (y = C2),ЕСЛИ (x1 = A2) И (x2 = B2), ТО (y = C3),где нечеткие значения входных параметров (A1 — малый, A2 — большой и т. д.)заданы своими функциями принадлежности с указанием областей определения[198, С.
181].В блоке дефаззификации на основе результирующей функции принадлежности µres(y) вычисляется четкое числовое значение y* выходной переменной.Рассмотрим применение аппарата теории нечетких множеств к модели (2.1–2.47). Для определения размерности коэффициента адаптации aji — элемента матрицы интенсивности организационных изменений (при n = 1, m = 1) и приведенияего к масштабу, позволяющему оперировать им в дальнейших выкладках, воспользуемся нормировкой.Введем обозначения: vmax, vmin — максимальная и минимальная скорость изменения внешней среды, соответственно; qmax, qmin — максимальный и минимальный уровни информационной неопределенности, соответственно.Введем понятие нормированного коэффициента адаптации an, как относительного показателя, выраженного в процентах:163an =a⋅ 100 % ,arg {μ ( amax ) = 1}∀aгде: amax =2vmax; µ (amax) — функция принадлежности (ФП) нечеткого числаqmin(НЧ) «Эталонный коэффициент адаптации» (Таблица 13, Рисунок 3.2), полученного при входных значениях: НЧ «Максимальная скорость изменения внешнейсреды», заданное функцией принадлежности µ (vmax) (Таблица 14) и НЧ «Минимальный уровень информационной неопределенности», заданное функцией принадлежности µ (qmin) (Таблица 15).µ (amax)1,000,750,500,250,000,140,160,811,412,45amax14,14Рисунок 3.2.
НЧ «Эталонный коэффициент адаптации» при условиях vmax и qmin.Таблица 13.НЧ «Эталонный коэффициент адаптации»µ (amax)amax114,1402,4501,4100,8100,1600,14Таблица 14.НЧ «Максимальная скорость изменения внешней среды»00µ(vmax)vmax0250500751100Таблица 15.НЧ «Минимальный уровень информационной неопределенности»µ (qmin)qmin110250500750100164Эталонное значение по условиям «Максимальная скорость изменениявнешней среды», «Минимальный уровень информационной неопределенности»определится какarg {μ ( amax ) = 1} = 14,142135623731 ≅ 14,14.(3.1)∀aРассмотрим функции принадлежности основных переменных, определяющих качество процессов адаптации организации к изменяющимся условиям среды, на основе математической модели (2.43–2.47).Представленные в этом разделе результаты, получены на основе применения классических методов нечеткой арифметики и нечеткой математики (Рисунок3.3) [198].µ (x1)µ (y)?x1µ (x2)yy = f(x1)x2Рисунок 3.4.
Определение нечеткого выходного значения модели с нечеткойинформацией о входных значениях [198, С. 78]Основные арифметические действия выполнялись с использованием функций MAX, MIN, MEAN, PROD [198].Вычисление произведения нечетких чисел с использованием функции MAXPROD {µ(x1); µ(x2)} иллюстрируется схемой на Рисунке 3.4.165µA1(x1)x1x20,000,000,250,50µA2(x2)1,00µA2(x2)1,0025,0050,0075,00100,00x2µA1(x1)0,000,501,000,500,001,0025,0050,0075,00100,000,000,000,000,000,000,001,0025,0050,0075,00100,001,000,000,000,000,000,000,000,041,002,003,004,000,040,000,130,250,130,000,250,020,501,001,502,000,020,000,250,2500,250,000,500,010,330,671,001,330,010,000,501,000,500,001,000,010,250,500,751,000,01x1Рисунок 3.4.
Схема метода нахождения функции принадлежности НЧс использованием операторов MAX и PRODИсточник: составлено автором на основе [198, С. 101]Вычисления нечетких чисел Ã — «Оптимальная интенсивность организационных изменений» в соответствии с формулой (2.48) при c = 1 и нечетких чиселстатистических характеристик величины рассогласования δ подчиняются следующему алгоритму.Этап 1.
Экспертное определение аргументов: нечетких чисел Ṽ — «Скорость изменения внешней среды» µk(v) и Q̃ — «Уровень информационной неопределенности» µk(q), где k = «в» — высокая, k = «с» — средняя, k = «н» — низкая. Экспертная группа состояла из двенадцати человек (руководители предприятий и департаментов). Экспертам было предложено определить значения функцийпринадлежности соответствующих категорий нечетких чисел «Скорость изменения внешней среды» и «Уровень информационной неопределенности» по элемен-166там области определения {0, 25, 50, 75, 100 %}. Результирующая оценка функциипринадлежности НЧ представляет собой среднее значение по числу экспертов.Экспертные оценки нечетких чисел «Высокая скорость изменения внешнейсреды» µв(v), «Средняя скорость изменения внешней среды» µс(v) и «Низкая скорость изменения внешней среды» µн(v) представлены на Рисунке 3.5 и в Таблице16–18.µ(v)СредняяНизкая1,00Высокая0,750,500,250,000,0025,0050,0075,00100,00v, %Рисунок 3.5.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
