Производственный и операционный менеджмент. Сухарев Н.О. - 26 стр.

   3. Они уменьшают роль и значение неподдающейся вычислению
информации.
   4. Они часто имеют такие положения, которые слишком упрощают
оральные переменные
   Категории математических моделей
   1. Алгебраические модели. Могут быть использованы для решения таких
проблем, как анализ критической точки и анализ затрат – прибыли.
   2. Статистические модели. Используют вероятностное распределение и
статистическую теорию.
   Три вида статистических моделей:
   а) прогнозирование — процесс создания проекций на будущее таких
переменных, как продажи, затраты;
   б) контроль качества — помогает измерять и регулировать степень
соответствия изделия или услуги специфическим стандартам;
   в) теория решений – используется в дереве решений и таблице решений,
чтобы помочь представить и решить проблемы при условии риска.
   3. Модели линейного и математического программирования. Линейное
программирование используется в решениях о смешивании продуктов, анализе
размещения, планировании производства, распределении рабочей силы и
других областях операционного анализа.
   4. Модели теории очередей. Анализ очередей помогает определить систему
сервиса путем определения таких факторов, как длина очереди, время
ожидания и коэффициент использования.
   5. Имитационные модели. Компьютерная имитация реальных ситуаций —
это инструмент для анализа сложных систем сервиса, политики обслуживания
оборудования и инвестиционного выбора.
   6. Модель запасов. Модели учета запасов используются, чтобы помочь
управлять активами фирмы путем выдачи рекомендаций по наилучшему
количеству и времени заказа.
   7. Сетевые модели. Средства, такие, как оценка и средства обзора (PERT),
метод критического пути (CPM) помогают менеджеру составить график,
контролировать и отслеживать большие проекты.
   3.8. ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
   Существуют три типа моделей решений в теории принятия решений. Они
используются в зависимости от степени определенности возможных выходов
или последствий, принятых решений.
   1. Принятие решений в условиях определенности — принимающий
решение знает с определенностью последствия или выход любой альтернативы
или выход выбранного решения. Принимающий решение знает выход его
действий и выберет альтернативу, которая максимизирует его выгоду или
приведет к наилучшему результату.
   2. Принятие решения в условиях риска — принимающий решение знает
вероятность появления результата или последствий для каждого выбора, и

                                       26