Halaman
6
Metode pengembangan solusi. Beberapa keputusan, sebagai suatu peraturan, bersifat tipikal, berulang, dan dapat berhasil diformalkan, mis. diambil sesuai dengan algoritma yang telah ditentukan. Dengan kata lain, keputusan yang diformalkan adalah hasil dari melakukan serangkaian tindakan yang telah ditentukan sebelumnya. Misalnya, ketika menyusun jadwal untuk perbaikan peralatan, mandor dapat melanjutkan dari standar yang membutuhkan rasio tertentu antara jumlah peralatan dan personel pemeliharaan. Jika ada 50 buah peralatan di bengkel, dan standar perawatannya adalah 10 buah per pekerja reparasi, maka bengkel tersebut harus memiliki lima orang reparasi. Dengan cara yang sama, ketika seorang manajer keuangan memutuskan untuk menginvestasikan dana gratis di sekuritas pemerintah, ia memilih di antara berbagai jenis obligasi, tergantung pada obligasi mana yang memberikan pengembalian terbesar atas modal yang diinvestasikan pada saat itu. Pilihan dibuat berdasarkan perhitungan sederhana dari hasil akhir untuk setiap opsi dan penetapan opsi yang paling menguntungkan.
Formalisasi pengambilan keputusan meningkatkan efisiensi manajemen dengan mengurangi kemungkinan kesalahan dan menghemat waktu: Anda tidak perlu mengembangkan kembali keputusan setiap kali situasi yang sesuai muncul. Oleh karena itu, manajemen organisasi sering memformalkan solusi untuk situasi tertentu yang berulang secara teratur, mengembangkan aturan, instruksi, dan regulasi yang sesuai.
Pada saat yang sama, dalam proses pengelolaan organisasi, seringkali ada situasi baru yang tidak biasa dan masalah non-standar yang tidak dapat diselesaikan dengan solusi formal. Dalam kasus seperti itu, kemampuan intelektual, bakat, dan inisiatif pribadi manajer memainkan peran penting.
Tentu saja, dalam praktiknya, sebagian besar keputusan berada di antara dua ekstrem ini, yang memungkinkan manifestasi inisiatif pribadi dan penerapan prosedur formal dalam proses pengembangannya. Metode khusus yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan dibahas di bawah ini.
· Jumlah kriteria seleksi.
Jika pilihan alternatif terbaik dibuat menurut hanya satu kriteria (yang khas untuk keputusan formal), maka keputusan yang dibuat akan menjadi sederhana, kriteria tunggal. Dan sebaliknya, ketika alternatif yang dipilih harus memenuhi beberapa kriteria pada saat yang sama, keputusannya akan menjadi kompleks, multi kriteria. Dalam praktik manajemen, sebagian besar keputusan adalah multi-kriteria, karena mereka harus secara bersamaan memenuhi kriteria seperti: volume keuntungan, profitabilitas, tingkat kualitas, pangsa pasar, tingkat pekerjaan, periode implementasi, dll.
· Formulir Keputusan.
Orang yang membuat pilihan dari alternatif yang tersedia dari keputusan akhir mungkin satu orang dan keputusannya akan, karenanya, satu-satunya. Namun, dalam praktik manajemen modern, situasi dan masalah yang kompleks semakin banyak ditemui, yang penyelesaiannya memerlukan analisis yang komprehensif dan komprehensif, yaitu. partisipasi sekelompok manajer dan spesialis. Keputusan kelompok atau kolektif semacam itu disebut keputusan kolegial. Meningkatkan profesionalisasi dan memperdalam spesialisasi manajemen mengarah pada bentuk pengambilan keputusan kolegial yang meluas. Juga harus diingat bahwa keputusan tertentu secara hukum diklasifikasikan sebagai kolegial. Jadi, misalnya, keputusan tertentu dalam perusahaan saham gabungan (tentang pembayaran dividen, pembagian keuntungan dan kerugian, transaksi besar, pemilihan badan pengatur, reorganisasi, dll.) dirujuk ke kompetensi eksklusif rapat umum pemegang saham. Bentuk pengambilan keputusan secara kolegial, tentu saja, mengurangi efisiensi manajemen dan "mengaburkan" tanggung jawab atas hasil-hasilnya, tetapi ini mencegah kesalahan dan penyalahgunaan yang besar serta meningkatkan validitas pilihan.
· Metode memperbaiki solusi.
Atas dasar ini, keputusan manajemen dapat dibagi menjadi tetap, atau dokumenter (yaitu, dieksekusi dalam bentuk dokumen apa pun - perintah, instruksi, surat, dll.), dan tidak berdokumen (tidak memiliki bentuk dokumenter, lisan). Sebagian besar keputusan dalam aparatur manajemen didokumentasikan, namun, keputusan kecil dan tidak penting, serta keputusan yang dibuat dalam situasi darurat, akut, dan mendesak, mungkin tidak didokumentasikan.
· Sifat informasi yang digunakan. Tergantung pada tingkat kelengkapan dan keandalan informasi yang dimiliki manajer, keputusan manajerial dapat bersifat deterministik (diambil dalam kondisi kepastian) atau probabilistik (diambil di bawah risiko atau ketidakpastian). Kondisi ini memainkan peran yang sangat penting dalam pengambilan keputusan, jadi mari kita lihat lebih detail.
Solusi deterministik dan probabilistik.
Solusi Deterministik diambil dalam kondisi kepastian, ketika manajer memiliki informasi yang hampir lengkap dan dapat diandalkan mengenai masalah yang sedang dipecahkan, yang memungkinkan dia untuk mengetahui dengan tepat hasil dari setiap pilihan alternatif. Hanya ada satu hasil seperti itu, dan kemungkinan kemunculannya mendekati satu. Contoh solusi deterministik adalah pilihan 20% obligasi pinjaman federal dengan pendapatan kupon konstan sebagai alat untuk menginvestasikan uang tunai gratis. Manajer keuangan dalam hal ini tahu pasti bahwa, kecuali untuk keadaan luar biasa yang sangat tidak mungkin, yang menyebabkan pemerintah Federasi Rusia tidak dapat memenuhi kewajibannya, organisasi akan menerima persis 20% per tahun dari dana yang diinvestasikan. Demikian pula, ketika memutuskan untuk meluncurkan produk tertentu, seorang manajer dapat secara akurat menentukan tingkat biaya produksi, karena tarif sewa, bahan dan biaya tenaga kerja dapat dihitung dengan cukup akurat.
Analisis keputusan manajerial dalam kondisi kepastian adalah kasus paling sederhana: jumlah situasi yang mungkin (pilihan) dan hasilnya diketahui. Anda harus memilih salah satu opsi yang tersedia. Tingkat kerumitan prosedur pemilihan dalam hal ini hanya ditentukan oleh jumlah opsi alternatif. Mari kita pertimbangkan dua kemungkinan situasi:
a) Ada dua kemungkinan pilihan;
Dalam hal ini, analis harus memilih (atau merekomendasikan untuk memilih) salah satu dari dua opsi yang mungkin. Urutan tindakan di sini adalah sebagai berikut:
Kriteria dimana pilihan akan dibuat ditentukan;
· metode "penghitungan langsung" menghitung nilai kriteria untuk opsi yang dibandingkan;
Ada berbagai metode untuk memecahkan masalah ini. Sebagai aturan, mereka dibagi menjadi dua kelompok:
metode berdasarkan estimasi diskon;
metode berdasarkan estimasi akuntansi.
(deterministik - pasti, kausal ditentukan oleh peristiwa sebelumnya; dari bahasa Latin determino - saya menentukan)
Sistem stokastik adalah sistem yang perubahannya bersifat acak.
(stochastic - acak, probabilistik; dari stochasticós Yunani - mampu menebak)
Dalam sistem deterministik, dari keadaan sebelumnya dan beberapa informasi tambahan, keadaan selanjutnya dapat diprediksi dengan pasti. Dalam sistem probabilistik, berdasarkan informasi yang sama, seseorang hanya dapat memprediksi sekumpulan keadaan masa depan dan menentukan probabilitas masing-masing keadaan tersebut.
7. Sistem kompleks dan fitur-fiturnya. Sistem kendali sebagai objek penelitian.
Pikirkan sistemnya rumit, jika terdiri dari sejumlah besar elemen yang saling berhubungan dan berinteraksi, yang masing-masing dapat direpresentasikan sebagai suatu sistem. Sebagai isi dari teori pengembangan sistem yang kompleks, Anda dapat mempertimbangkan serangkaian pendekatan metodologis yang memungkinkan untuk membangun model proses pengembangan sistem yang kompleks menggunakan pencapaian berbagai ilmu pengetahuan, serta metode untuk menganalisis model yang dihasilkan.
Sistem manajemen organisasi mana pun adalah sistem kompleks yang dirancang untuk mengumpulkan, menganalisis, dan memproses informasi untuk mendapatkan hasil akhir yang maksimal di bawah batasan tertentu. Sebagian besar proses begitu kompleks sehingga dalam keadaan sains saat ini, sangat jarang mungkin untuk menciptakan teori universal mereka, yang berlaku setiap saat dan di semua bidang proses yang sedang dipertimbangkan.
Mempelajari sistem kontrol sebagai objek studi, perlu untuk menyoroti persyaratan untuk sistem kontrol, yang dapat digunakan untuk menilai tingkat organisasi sistem. Persyaratan ini meliputi:
Determinisme elemen sistem;
Dinamisme sistem;
Kehadiran parameter kontrol dalam sistem;
Kehadiran parameter kontrol dalam sistem;
Kehadiran dalam sistem saluran (setidaknya satu) umpan balik.
8. Metode modern penelitian sistem kontrol.
Seluruh rangkaian metode penelitian dapat dibagi menjadi tiga kelompok besar: metode berdasarkan penggunaan pengetahuan dan intuisi spesialis; metode representasi formal dari sistem kontrol dan metode terintegrasi.
Kelompok pertama - metode berdasarkan identifikasi dan generalisasi pendapat para ahli yang berpengalaman, penggunaan pengalaman mereka dan pendekatan non-tradisional untuk analisis kegiatan organisasi meliputi: metode "brainstorming", metode jenis "skenario", metode penilaian ahli (termasuk analisis SWOT), metode jenis "Delphi", jenis "pohon tujuan", jenis metode "permainan bisnis", metode morfologi dan sejumlah metode lainnya.
Kelompok kedua - metode representasi formal sistem kontrol, berdasarkan penggunaan metode dan model matematika, ekonomi dan matematika untuk mempelajari sistem kontrol.
Kelompok ketiga - dalam upaya untuk lebih mencerminkan situasi masalah, dalam beberapa kasus disarankan untuk menggunakan metode statistik, dengan bantuan yang, berdasarkan studi sampel, pola statistik diperoleh dan diperluas ke perilaku sistem secara keseluruhan
9. Analisis sistem sebagai metode utama untuk mempelajari sistem yang kompleks dan memecahkan masalah manajemen yang kompleks.
Analisa sistem
Analisis sistem digunakan dalam kasus di mana mereka berusaha untuk mengeksplorasi objek dari sudut yang berbeda, dengan cara yang kompleks. Arah paling umum dari penelitian sistem dianggap analisis sistem, yang dipahami sebagai metodologi untuk memecahkan masalah yang kompleks dan masalah berdasarkan konsep yang dikembangkan dalam kerangka teori sistem. Analisis sistem juga didefinisikan sebagai "penerapan konsep sistem pada fungsi manajemen yang terkait dengan perencanaan", atau bahkan pada perencanaan strategis dan tahap perencanaan sasaran.
Tujuan akhir dari analisis sistem adalah pengembangan dan implementasi model referensi yang dipilih dari sistem manajemen.
Dengan analisis sistem dimulai dengan klarifikasi atau perumusan tujuan dari sistem manajemen tertentu (perusahaan atau perusahaan) dan pencarian kriteria kinerja yang harus dinyatakan sebagai indikator tertentu. Sebagai aturan, sebagian besar organisasi multiguna. Serangkaian tujuan mengikuti karakteristik perkembangan suatu perusahaan (perusahaan) dan keadaan aktualnya pada periode yang sedang dipertimbangkan, serta keadaan lingkungan (faktor geopolitik, ekonomi, sosial).
Tujuan yang dirumuskan dengan jelas dan kompeten untuk pengembangan suatu perusahaan (perusahaan) adalah dasar untuk analisis sistem dan pengembangan program penelitian.
10. Pendekatan dan logika penelitian dari sudut pandang analisis sistem. Tahapan utama (logical step) analisis sistem.
Analisa sistem adalah metode ilmiah untuk mempelajari sistem dan proses yang kompleks, multi-level, multi-komponen, berdasarkan pendekatan terpadu, dengan mempertimbangkan hubungan dan interaksi antara elemen-elemen sistem, serta serangkaian metode untuk mengembangkan, membuat dan membenarkan keputusan dalam desain, pembuatan dan pengelolaan sistem sosial, ekonomi, manusia-mesin dan teknis.
Hal ini diperlukan untuk melakukan studi sistemik berikut:
1) mengidentifikasi tren umum dalam pengembangan perusahaan ini dan tempat serta perannya dalam ekonomi pasar modern;
2) menetapkan fitur fungsi perusahaan dan divisi individualnya;
3) mengidentifikasi kondisi yang menjamin tercapainya tujuan;
4) menentukan kondisi yang menghambat pencapaian tujuan;
5) mengumpulkan data yang diperlukan untuk analisis dan pengembangan langkah-langkah untuk meningkatkan sistem manajemen saat ini;
6) menggunakan praktik terbaik dari perusahaan lain;
7) mempelajari informasi yang diperlukan untuk menyesuaikan model referensi yang dipilih (disintesis) dengan kondisi perusahaan yang sedang dipertimbangkan.
Tahapan utama dari analisis sistem adalah:
1. Penetapan tujuan;
2. Mencari cara untuk mencapai tujuan;
3. Pemilihan kriteria untuk mengevaluasi alternatif untuk mencapai tujuan.
11. Masalah dan fitur-fiturnya. Masalah dan rumusan masalah.
Masalah adalah situasi di mana tujuan yang ditetapkan sebelumnya tidak tercapai.. Itu. ketika memantau hasil yang dicapai, ternyata jauh lebih buruk dari yang direncanakan, masing-masing, perlu mengambil tindakan tertentu untuk memperbaiki situasi. Cara kontrol yang cukup alami disebut kontrol ketidakcocokan. Manajemen ketidaksesuaian hanya efektif dengan pengembangan proses yang murni kuantitatif dan dapat diprediksi dengan baik sebelumnya.
Situasi masalah- itu adalah "kesenjangan" dalam aktivitas, "ketidaksesuaian" antara tujuan dan kemampuan subjek, yaitu. kondisi yang menimbulkan masalah. Situasi masalah adalah kondisi yang menimbulkan masalah.
Kondisi masalah - ini adalah kontradiksi yang timbul secara objektif antara tindakan-tindakan tertentu, khususnya karena ketidaktahuan tentang metode pelaksanaannya; antara kebutuhan akan pengetahuan baru dan ketidakcukupannya.
Pernyataan awal (formulasi) masalah. Pernyataan awal masalah harus berfungsi sebagai semacam tugas untuk menyiapkan solusi atau melakukan tahap awal pengembangan, yang hasilnya akan dipertimbangkan oleh pembuat keputusan dan menentukan tindakan selanjutnya.
Pernyataan (formulasi) masalah disebut tahap awal, atau tahap pendahuluan, karena dalam perjalanan analisis dan sintesis dan atas dasar mereka, banyak ketentuan awal dapat direvisi.
Perumusan tujuan dan kondisi untuk memecahkan masalah. Penting untuk merumuskan tujuan pemecahan masalah, pertama-tama, untuk mengidentifikasi cara yang benar untuk mencapainya dan untuk membandingkan opsi untuk memecahkan pencapaian tujuan.
12. Tipologi masalah. Tingkat kesulitan masalah
Masalah
Masalah kualitatif- masalah yang dideskripsikan oleh karakteristik kualitatif, properti (terkait dengan enumerasi terperinci dari sumber daya masa depan atau yang didefinisikan dengan buruk dan properti atau karakteristiknya).
Masalah kuantitatif- masalah yang dinyatakan dalam angka atau simbol semacam itu, yang, bagaimanapun, dapat dinyatakan dalam perkiraan numerik. Fitur masalah kuantitatif: akurasi, keandalan solusi, ketelitian dan kemampuan kontrol.
- Masalah operasional- ini adalah masalah, yang solusinya ditujukan untuk mencegah, menghilangkan atau mengkompensasi gangguan yang mengganggu operasi sistem saat ini. Ini adalah masalah terstruktur. Solusi dari masalah ini dikaitkan dengan penilaian kuantitatifnya, keberadaan rangkaian tindakan alternatif yang mapan dalam situasi tertentu;
masalah perbaikan dan pengembangan sistem- ini adalah masalah, yang solusinya ditujukan untuk meningkatkan efisiensi fungsi dengan mengubah karakteristik objek kontrol atau sistem kontrol objek, serta memperkenalkan ide-ide baru. Ini adalah masalah terstruktur lemah, solusinya adalah objek studi analisis dan sintesis sistem;
masalah inovatif- ini adalah masalah, solusinya dikaitkan dengan pengembangan ide-ide baru dan pengenalan inovasi. Ini adalah masalah yang sangat semi-terstruktur (atau tidak terstruktur). Solusi dari masalah ini terkait dengan generasi ide-ide baru dan penerapan metode heuristik berdasarkan pengalaman dan intuisi.
Menurut sifat manifestasinya masalah dikategorikan sebagai berulang, serupa, baru dan unik.
Menurut tingkat koneksi membedakan antara masalah yang kompleks dan otonom.
13. Pendekatan kreatif untuk pemecahan masalah.
Masalah(dari bahasa Yunani - tugas) dalam arti luas - masalah teoretis atau praktis yang kompleks yang memerlukan studi, penyelesaian. Pada dasarnya, masalah adalah situasi ketidaksesuaian antara yang diinginkan dengan yang ada.
Menciptakan produk dan layanan yang benar-benar inovatif sangat bergantung pada seberapa kreatif Anda. Bagi sebagian besar manajer proyek, ini berarti penggunaan pemecahan masalah secara kreatif dalam proses manajemen proyek.
Metode: ide-ide lucu; Ikuti skema "Dorongan-Pro-Risiko-Keputusan"; Jangan takut akan perbedaan pendapat dan sudut pandang yang berlawanan.
14. Tahapan utama dari pengaturan masalah. Isolasi masalah dari lingkungan eksternal. Menstrukturkan masalah.
Tahap 1 "diagnosis" - pengetahuan umum tentang masalah serta hal-hal yang terkait, yang kajiannya dapat bermanfaat; menyusun rencana kerja umum, menunjukkan tenggat waktu, pelaku dan sumber utama yang mungkin dapat digunakan.
Panggung 2-membangun "gejala" nya. Konsep "gejala" digunakan di sini hampir dalam pengertian medis dan berarti beberapa tanda atau karakteristik tidak langsung yang menunjukkan adanya masalah.
Tahap 3 kumpulan faktor yang mengkonfirmasi "gejala", itu. mengidentifikasi penyebab masalah.
Tahap 4- interpretasi faktor yaitu analisis semua informasi internal dan eksternal yang diperlukan terkait dengan "gejala".
Tahap 5- pernyataan masalah termasuk:
menyusun rumusan awal masalah;
pemahaman rumusan ini dalam kaitannya dengan berbagai bagian masalah;
memahami faktor-faktor yang berhubungan dengan masalah;
klarifikasi umum dari rumusan asli masalah
Penataan masalah menyiratkan pemisahan itu. Pemisahan (penguraian - lihat di bawah) - pencarian pertanyaan tambahan (sub-pertanyaan), yang tanpanya tidak mungkin mendapatkan jawaban atas pertanyaan pusat - bermasalah.
15. Proses menemukan dan mengembangkan solusi. Spesifik dari proses implementasi solusi.
1) Diagnosis Masalah. Karena kompleksitasnya, mendiagnosis masalah adalah proses yang terdiri dari beberapa langkah:
· kesadaran dan identifikasi gejala kesulitan atau peluang yang tidak terpakai yang ada (misalnya, keuntungan rendah, biaya tinggi, konflik, dll);
mengidentifikasi masalah secara umum, yaitu penyebab masalah;
· pengumpulan dan analisis informasi internal dan eksternal, keterlibatan konsultan.
2) Perumusan kendala dan kriteria keputusan. realisme dan efisiensi. Agar solusi menjadi realistis, pertama-tama perlu dirumuskan batasan-batasan yang ada.
3) Definisi alternatif.
4) Evaluasi alternatif. Dalam beberapa kasus, beberapa di antaranya mungkin kuantitatif, dan beberapa - kualitatif.
5) Pilihan alternatif.
6) Implementasi dan kontrol atas implementasi keputusan. Kondisi penting adalah pengakuan oleh tim. Untuk melakukan ini, perlu meyakinkan dan melibatkan orang dalam pengambilan keputusan. Latihan menunjukkan bahwa jika tim sampai batas tertentu berpartisipasi dalam persiapan opsi, menganggapnya "milik mereka", resistensi terhadap jalannya implementasinya berkurang secara signifikan. Kemudian fase berikutnya dari tahap yang dipertimbangkan dimulai - kontrol atas kemajuan implementasi, mis. membangun umpan balik untuk memeriksa konsistensi hasil aktual dengan harapan.
16. Tujuan dan sarana untuk mencapainya. Sistem nilai sebagai metode memilih tujuan. Klasifikasi tujuan.
Sarana untuk mencapai tujuan:
1. Keterampilan, 2. Kemampuan, 3. Keterampilan
Klasifikasi sasaran:
· berdasarkan area yang dicakup(umum, tujuan pribadi);
· berdasarkan nilai(utama, menengah, sekunder);
· dengan jumlah variabel(tunggal dan multi-alternatif);
· materi pelajaran(dihitung untuk hasil umum atau sebagian);
· menurut sumber formasi tujuan dapat ditetapkan dari luar dan dibentuk dalam organisasi;
· dalam urutan kepentingan tujuan dibagi menjadi: strategis dan taktis;
· Oleh waktu tujuan berbeda dalam: jangka pendek (sampai satu tahun), jangka menengah (dari 1 tahun sampai 5 tahun), jangka panjang (lebih dari 5 tahun);
· sesuai dengan bentuk ekspresi mengalokasikan tujuan yang dicirikan oleh indikator kuantitatif, dan dijelaskan secara kualitatif;
· sesuai waktu antara tujuan strategis, saat ini dan operasional;
· menurut tingkat hierarki misi, tujuan utama, umum dan khusus (lokal) ditentukan;
· sesuai dengan fitur interaksi tujuan dapat bersifat acuh tak acuh (indifferent), bersaing, saling melengkapi (complimentary), saling eksklusif (antagonistik), bertepatan (identik).
Sistem nilai- Ini adalah sekelompok program khusus untuk setiap orang yang menentukan skema dan gaya pemikirannya di tingkat bawah sadar. Bagian dari model dunia ini memungkinkan kita untuk mengembangkan sikap pribadi dan subjektif kita terhadap peristiwa yang terjadi pada kita, yaitu, menentukan reaksi kita terhadapnya. Sistem nilai membantu kita untuk membedakan dengan pasti apa yang baik dan apa yang buruk, apa yang benar dan apa yang salah, apa yang normal dan apa yang tidak normal, apa yang penting dan apa yang tidak penting, apa yang dapat diterima dan apa yang tidak. dapat diterima.
17. Pendekatan sasaran dalam manajemen organisasi. Metode "pohon tujuan" dan spesifikasi penerapannya.
Dengan pendekatan yang ditargetkan dengan strategi, masalah detail yang berlebihan, kemacetan dan tempat umum lebih mudah diselesaikan. Segala sesuatu yang tidak menyangkut atau tidak secara signifikan mempengaruhi masalah keputusan utama tidak dianalisis dan ditentukan dalam strategi. Isu-isu ini ditangani dalam kerangka sistem perencanaan bisnis dan rencana serta program saat ini lainnya. Demikian pula, risiko inkonsistensi antara rencana berbagai departemen berkurang: dengan membuang semua yang tidak berguna dan tidak penting, lebih mudah untuk fokus pada penyelesaian tugas-tugas utama.
Metode penetapan tujuan yang efektif METODE PENYUSUNAN, lebih dikenal sebagai pohon tujuan. Hal ini memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi hitungan dan kualitas hubungan dan hubungan antara tujuan pada tingkat yang berbeda.
"Pohon" terdiri dari beberapa level tujuan:
1. Tujuan umum (main goals); 2. Tujuan tingkat 2; 3. Tujuan ke-3. Pencapaian tujuan utama, hanya jika tujuan sublevel ke-2 dan ke-3 tercapai.
Prosedur untuk membangun pohon tujuan mencakup beberapa langkah berurutan.
· Definisi puncak pohon - tujuan umum organisasi. Pada tahap waktu tertentu, tidak mungkin ada beberapa tujuan bersama. Bergantung pada tujuan ini, hasil akhir kegiatan dan efektivitas hasil ini ditentukan.
· Pembentukan tingkat berikutnya di bidang kegiatan atau dekomposisi tujuan. Setiap level selanjutnya dibentuk sedemikian rupa untuk menjamin tercapainya tujuan dari level yang lebih tinggi.
· Setiap "cabang" pohon menggambarkan bukan cara untuk mencapai tujuan, tetapi hasil akhir yang spesifik, yang dinyatakan oleh beberapa indikator.
Sub-tujuan dari satu tingkat dekomposisi adalah independen (paralel) di antara mereka sendiri. Mencapai tujuan dari tingkat yang lebih tinggi hanya mungkin jika yang lebih rendah tercapai.
18. Proses pembentukan seperangkat tujuan. Fitur prosedur untuk memilih target.
Sasaran dibagi lagi menurut bidang aktivitas manajer, konten, hierarki manajemen, dan waktu (jangka pendek, jangka menengah, dan jangka panjang). Sebuah tujuan yang tidak dapat dicapai, tetapi seseorang dapat berusaha keras untuk mendekatinya, disebut cita-cita.
Penetapan tujuan adalah hasil dari alternatif yang dipertimbangkan. Aturan dasar manajemen modern adalah bahwa pencapaian tujuan hanya mungkin dilakukan dalam batas-batas yang ditentukan oleh lingkungan. proses manajemen melibatkan pengambilan keputusan, memilih strategi alternatif dan mengevaluasi hasil sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya.
Alokasi tingkat hierarki tujuan dapat dilakukan baik atas dasar prinsip fungsional manajemen, dan atas dasar prinsip pasar komoditas. Diferensiasi fungsional dikaitkan dengan pengelompokan menurut isi kegiatan: produksi, personalia, pemasaran, keuangan.
Untuk organisasi yang dibangun berdasarkan divisi fungsional, pohon tujuan dibangun sesuai dengan prinsip: tujuan perusahaan - tujuan fungsional (berdasarkan departemen) - tujuan operasional. Untuk organisasi menurut prinsip pasar komoditas: tujuan perusahaan - tujuan bisnis - tujuan operasional. Dalam praktiknya, kedua pendekatan ini sering digabungkan, dan struktur pohon tujuan akan terlihat seperti: tujuan perusahaan - tujuan bisnis - tujuan fungsional departemen - tujuan operasional.
19. Penataan dan penyajian tujuan. Analisis tujuan. Pengukuran tujuan. Timbangan pengukuran.
Tujuannya adalah hasil yang diinginkan.
metode penataan tujuan menyediakan pengembangan sistem tujuan organisasi (termasuk formulasi kuantitatif dan kualitatifnya) dan analisis struktur organisasi selanjutnya dalam hal kesesuaiannya dengan sistem tujuan. Saat menggunakannya, langkah-langkah berikut paling sering dilakukan:
Pengembangan sistem ("pohon") tujuan, yang merupakan dasar struktural untuk menghubungkan semua jenis kegiatan organisasi, berdasarkan hasil akhir (terlepas dari distribusi kegiatan ini di antara unit organisasi dan subsistem sasaran program dalam organisasi) ;
Analisis ahli tentang opsi yang diusulkan untuk struktur organisasi dalam hal keamanan organisasi untuk mencapai setiap tujuan, mengamati prinsip homogenitas tujuan yang ditetapkan untuk setiap unit, menentukan hubungan kepemimpinan, subordinasi dan kerja sama unit berdasarkan hubungan tujuan mereka, dll.;
Menyusun peta hak dan tanggung jawab untuk mencapai tujuan baik untuk masing-masing departemen maupun untuk aktivitas lintas fungsi yang kompleks, di mana ruang lingkup tanggung jawab (produk, sumber daya, tenaga kerja, proses produksi dan manajemen, informasi) diatur; hasil nyata untuk pencapaian yang tanggung jawabnya ditetapkan; hak yang diberikan unit untuk mencapai hasil (persetujuan dan pengajuan untuk persetujuan, persetujuan, konfirmasi, kontrol)
Pengukuran tujuan. Ketika kita mengatakan bahwa suatu tujuan harus dapat diukur, yang kita maksudkan adalah mendefinisikan parameter yang dengannya tujuan dapat diukur. Anda harus menetapkan cara memantau aktivitas tim, cara mengukurnya, dan mencatatnya. Jika Anda tidak dapat mengukur hasil dalam angka, maka tujuan Anda tidak dirumuskan dengan benar, dan perlu dipertimbangkan kembali. Misalnya, jika Anda menetapkan tujuan untuk "memperluas bisnis kami", tujuan ini tidak dapat diukur, karena Anda belum menentukan hasil apa yang akan Anda ukur. Artinya, untuk mencapai tingkat keuntungan tertentu, untuk mengurangi pergantian staf ke tingkat tertentu, untuk menjadi yang teratas.
Timbangan pengukuran.
Skala adalah alat ukur, yang merupakan sistem numerik, di mana sifat-sifat benda empiris dinyatakan sebagai sifat-sifat deret bilangan. Skala menyiratkan adanya aturan tertentu untuk penggunaannya, misalnya, menetapkan korespondensi antara angka dan objek empiris.
Transformasi skala - mengganti nama objek pengukuran.
Jenis skala - sekelompok sisik yang memiliki bentuk yang sama. Ada empat jenis skala utama yang digunakan dalam sosiologi.
Jenis skala:
Skala nominal, skala nama. Ini digunakan untuk mengukur objek yang ditunjukkan dengan nama - jenis kelamin, wilayah tempat tinggal, milik partai politik.
skala ordinal. Mengukur tingkat persetujuan dengan pernyataan, tingkat kepuasan.
Skala interval. Mengukur usia, pendapatan dalam nilai interval.
Skala hubungan. Mengukur masa kerja, usia, pendapatan.
20. Beberapa konsep teori efisiensi. Efisiensi. Kriteria dan indikator kinerja. Persyaratan untuk kriteria kinerja.
Efisiensi sistem
Teori efisiensi. daerah aplikasi. Teori efektivitas memungkinkan Anda untuk mengevaluasi efektivitas penggunaan sistem manajemen dan memilih organisasi terbaik untuk penerapannya dalam keadaan tertentu.
Esensi. Inti dari teori ini adalah untuk mengevaluasi efektivitas pencapaian tujuan oleh sistem dan upaya yang dikeluarkan untuk itu. Teori efisiensi memperhitungkan tiga kelompok indikator kinerja proses yang mencirikan:
Derajat pencapaian tujuan (target effect);
Biaya sumber daya (intensitas sumber daya dari proses);
Konsumsi waktu (efisiensi proses).
Secara umum, penilaian properti operasional dilakukan sebagai penilaian terhadap dua aspek:
1. hasil (results) dari operasi;
2. algoritma yang memberikan hasil.
Kriteria efisiensi adalah indikator yang mengungkapkan ukuran utama dari hasil yang diinginkan, yang diperhitungkan ketika mempertimbangkan opsi untuk solusi.
Kualitas hasil operasi dan algoritme yang memberikan hasil dievaluasi sesuai dengan indikator kualitas operasi, yang meliputi efektivitas, intensitas sumber daya, dan efisiensi.
Proses pemilihan kriteria efisiensi, serta proses penentuan tujuan, sebagian besar subjektif, kreatif, membutuhkan pendekatan individu dalam setiap kasus individu.
21. Tugas efisiensi. Metode "efisiensi - biaya" dan opsi untuk penggunaannya.
Efisiensi sistem- ini adalah properti sistem untuk memenuhi tujuan dalam kondisi penggunaan tertentu dan dengan kualitas tertentu. Indikator efisiensi mencirikan tingkat kemampuan beradaptasi sistem untuk memenuhi tugas yang diberikan padanya dan menggeneralisasi indikator fungsi optimal SI.
Sebagai contoh, mari kita kutip salah satu metode untuk menemukan solusi kompromi, yang dikenal sebagai "efektivitas biaya" dan digunakan dalam membuat keputusan strategis dan taktis yang penting.
Mari kita membahas fitur utama dari aplikasi praktis dari analisis "efektivitas biaya".
Pengalaman menunjukkan bahwa proyek yang paling efektif seringkali yang paling mahal. Secara alami, jika di antara proposal yang dipertimbangkan ada proyek yang efisiensi yang diharapkan melebihi efisiensi yang diharapkan dari proyek lain, dan biayanya lebih kecil dari biaya proyek lain, maka masalah pilihan akan diselesaikan dengan mudah. Proyek seperti itu adalah yang paling disukai.
Namun, dalam praktik pengambilan keputusan nyata, kasus ini sangat jarang terjadi. Oleh karena itu, untuk memilih alternatif yang benar-benar paling disukai, diperlukan analisis tambahan - multi-kriteria tambahan, dan dalam kasus yang dipertimbangkan, penilaian dua kriteria.
Perlu dicatat bahwa dalam analisis efektivitas biaya tidak ada upaya yang dilakukan untuk menemukan satu ukuran umum, satu-satunya penilaian kuantitatif yang memungkinkan seseorang untuk membandingkan (memperingkat) opsi proyek alternatif dalam hal preferensi.
Tidak jarang dalam praktik pengambilan keputusan, apa yang disebut metode "biaya-laba" digunakan, di mana berbagai jenis "keuntungan" dipertimbangkan.
Berbagai jenis "keuntungan" di sini dipahami sebagai kriteria berbeda yang menjadi ciri proyek, dan tidak harus bersifat ekonomi.
Salah satu persyaratan utama dari metode ini, yang tertanam dalam algoritme pengambilan keputusan, adalah kemampuan untuk menjumlahkan berbagai jenis "keuntungan" dengan koefisien numerik tetap, memperoleh nilai komposit tunggal - "keuntungan" yang menjadi ciri proyek.
Informasi serupa.
Model Stokastik
Seperti disebutkan di atas, model stokastik adalah model probabilistik. Pada saat yang sama, sebagai hasil dari perhitungan, dimungkinkan untuk mengatakan dengan tingkat probabilitas yang cukup berapa nilai indikator yang dianalisis ketika faktor berubah. Aplikasi paling umum dari model stokastik adalah peramalan.
Pemodelan stokastik, sampai batas tertentu, merupakan tambahan dan perluasan dari analisis faktor deterministik. Dalam analisis faktor, model-model ini digunakan karena tiga alasan utama:
- perlu untuk mempelajari pengaruh faktor-faktor di mana tidak mungkin untuk membangun model faktorial yang ditentukan secara kaku (misalnya, tingkat leverage keuangan);
- perlu untuk mempelajari pengaruh faktor kompleks yang tidak dapat digabungkan dalam model deterministik kaku yang sama;
- perlu mempelajari pengaruh faktor-faktor kompleks yang tidak dapat dinyatakan dalam satu indikator kuantitatif (misalnya, tingkat kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi).
Berbeda dengan pendekatan deterministik kaku, pendekatan stokastik untuk implementasinya memerlukan sejumlah prasyarat:
- keberadaan populasi;
- volume pengamatan yang cukup;
- keacakan dan independensi pengamatan;
- Homogenitas;
- adanya sebaran tanda mendekati normal;
- kehadiran peralatan matematika khusus.
Pembangunan model stokastik dilakukan dalam beberapa tahap:
- analisis kualitatif (menetapkan tujuan analisis, menentukan populasi, menentukan tanda-tanda efektif dan faktor, memilih periode analisis dilakukan, memilih metode analisis);
- analisis awal dari populasi yang disimulasikan (memeriksa homogenitas populasi, tidak termasuk pengamatan anomali, mengklarifikasi ukuran sampel yang diperlukan, menetapkan hukum distribusi indikator yang dipelajari);
- konstruksi model stokastik (regresi) (penyempurnaan daftar faktor, perhitungan estimasi parameter persamaan regresi, penghitungan model yang bersaing);
- menilai kecukupan model (memeriksa signifikansi statistik persamaan secara keseluruhan dan parameter individualnya, memeriksa korespondensi sifat formal perkiraan dengan tujuan penelitian);
- interpretasi ekonomi dan penggunaan praktis model (penentuan stabilitas spatio-temporal dari ketergantungan yang dibangun, penilaian sifat praktis model).
Konsep dasar analisis korelasi dan regresi
Analisis korelasi - seperangkat metode statistik matematika yang memungkinkan untuk mengevaluasi koefisien yang mencirikan korelasi antara variabel acak dan menguji hipotesis tentang nilainya berdasarkan perhitungan rekan sampelnya.
Analisis korelasi disebut metode pengolahan data statistik, yang terdiri dari mempelajari koefisien (korelasi) antar variabel.
korelasi(yang juga disebut tidak lengkap, atau statistik) muncul rata-rata, untuk pengamatan massal, ketika nilai yang diberikan dari variabel dependen sesuai dengan sejumlah nilai kemungkinan variabel independen. Penjelasan untuk ini adalah kompleksitas hubungan antara faktor-faktor yang dianalisis, yang interaksinya dipengaruhi oleh variabel acak yang tidak terhitung. Oleh karena itu, hubungan antara tanda-tanda dimanifestasikan hanya rata-rata, dalam banyak kasus. Dengan korelasi, setiap nilai argumen sesuai dengan nilai fungsi yang didistribusikan secara acak dalam interval tertentu.
Dalam bentuk yang paling umum, tugas statistik (dan, karenanya, analisis ekonomi) di bidang studi hubungan adalah untuk mengukur keberadaan dan arah mereka, serta untuk mengkarakterisasi kekuatan dan bentuk pengaruh beberapa faktor pada orang lain. Untuk mengatasinya, digunakan dua kelompok metode, salah satunya meliputi metode analisis korelasi, dan yang lainnya - analisis regresi. Pada saat yang sama, sejumlah peneliti menggabungkan metode ini ke dalam analisis korelasi-regresi, yang memiliki beberapa alasan: adanya sejumlah prosedur komputasi umum, saling melengkapi dalam menafsirkan hasil, dll.
Oleh karena itu, dalam konteks ini, kita dapat berbicara tentang analisis korelasi dalam arti luas - ketika hubungan dicirikan secara komprehensif. Pada saat yang sama, ada analisis korelasi dalam arti sempit - ketika kekuatan koneksi dipelajari - dan analisis regresi, di mana bentuk dan dampak beberapa faktor pada orang lain dievaluasi.
Tugas yang tepat analisis korelasi direduksi menjadi mengukur kedekatan hubungan antara berbagai fitur, mengidentifikasi hubungan sebab akibat yang tidak diketahui dan menilai faktor-faktor yang memiliki dampak terbesar pada fitur yang dihasilkan.
tugas analisis regresi terletak di bidang penetapan bentuk ketergantungan, menentukan fungsi regresi, menggunakan persamaan untuk memperkirakan nilai variabel terikat yang tidak diketahui.
Solusi dari masalah ini didasarkan pada teknik, algoritma, indikator yang tepat, yang memberikan alasan untuk berbicara tentang studi statistik tentang hubungan.
Perlu dicatat bahwa metode tradisional korelasi dan regresi secara luas diwakili dalam berbagai paket perangkat lunak statistik untuk komputer. Satu-satunya hal yang tersisa bagi peneliti adalah menyiapkan informasi dengan benar, memilih paket perangkat lunak yang memenuhi persyaratan analisis, dan siap menginterpretasikan hasil yang diperoleh. Ada banyak algoritme untuk menghitung parameter komunikasi, dan saat ini hampir tidak disarankan untuk melakukan jenis analisis yang begitu rumit secara manual. Prosedur komputasi adalah kepentingan independen, tetapi pengetahuan tentang prinsip-prinsip mempelajari hubungan, kemungkinan dan keterbatasan metode tertentu menafsirkan hasil merupakan prasyarat untuk penelitian.
Metode untuk menilai keketatan sambungan dibagi menjadi korelasi (parametrik) dan non-parametrik. Metode parametrik didasarkan pada penggunaan, sebagai aturan, estimasi distribusi normal dan digunakan dalam kasus di mana populasi yang diteliti terdiri dari jumlah yang mematuhi hukum distribusi normal. Dalam praktiknya, posisi ini paling sering diambil secara apriori. Sebenarnya metode ini bersifat parametrik dan biasa disebut metode korelasional.
Metode nonparametrik tidak memberlakukan pembatasan pada hukum distribusi besaran yang dipelajari. Keuntungan mereka juga kesederhanaan perhitungan.
autokorelasi- hubungan statistik antara variabel acak dari seri yang sama, tetapi diambil dengan pergeseran, misalnya, untuk proses acak - dengan pergeseran waktu.
Korelasi pasangan
Teknik paling sederhana untuk mengidentifikasi hubungan antara dua fitur adalah dengan membangun tabel korelasi:
| \Y\X\ | Y 1 | Y2 | ... | yz | Total | aku |
| x1 | f 11 | ... | f 1z | |||
| x1 | f 21 | ... | f2z | |||
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| X r | f k1 | k2 | ... | fkz | ||
| Total | ... | n | ||||
| ... | - |
Pengelompokan didasarkan pada dua sifat yang dipelajari dalam hubungan - X dan Y. Frekuensi f ij menunjukkan jumlah kombinasi X dan Y yang sesuai.
Jika f ij disusun secara acak dalam tabel, kita dapat berbicara tentang tidak adanya hubungan antar variabel. Dalam kasus pembentukan kombinasi karakteristik apa pun f ij, diperbolehkan untuk menyatakan hubungan antara X dan Y. Dalam hal ini, jika f ij terkonsentrasi di dekat salah satu dari dua diagonal, ada hubungan linier langsung atau terbalik.
Representasi visual dari tabel korelasi adalah bidang korelasi. Ini adalah grafik di mana nilai X diplot pada sumbu absis, nilai Y diplotkan di sepanjang sumbu ordinat, dan kombinasi X dan Y ditunjukkan oleh titik. arah tertentu, seseorang dapat menilai keberadaan koneksi.
bidang korelasi himpunan titik (X i , Y i ) pada bidang XY disebut (Gambar 6.1 - 6.2).
Jika titik-titik bidang korelasi membentuk elips yang diagonal utamanya memiliki kemiringan positif (/), maka terdapat korelasi positif (contoh keadaan tersebut dapat dilihat pada Gambar 6.1).
Jika titik-titik bidang korelasi membentuk elips, yang diagonal utamanya memiliki sudut kemiringan negatif (\), maka terdapat korelasi negatif (contoh ditunjukkan pada Gambar 6.2).
Jika tidak ada keteraturan di lokasi titik, maka mereka mengatakan bahwa dalam hal ini ada korelasi nol.
Dalam hasil tabel korelasi untuk baris dan kolom, diberikan dua distribusi - satu untuk X, yang lain untuk Y. Mari kita hitung untuk setiap X i nilai rata-rata Y, yaitu. , sebagai
Urutan titik (X i , ) memberikan grafik yang menggambarkan ketergantungan nilai rata-rata fitur efektif Y pada faktor X, - garis regresi empiris, menunjukkan bagaimana Y berubah saat X berubah.
Pada intinya, baik tabel korelasi, dan bidang korelasi, dan garis regresi empiris sudah mencirikan hubungan sebelumnya, ketika fitur faktorial dan yang dihasilkan dipilih dan diperlukan untuk merumuskan asumsi tentang bentuk dan arah hubungan. Pada saat yang sama, penilaian kuantitatif dari kedekatan koneksi membutuhkan perhitungan tambahan.
Setiap proses nyata aneh fluktuasi acak yang disebabkan oleh variabilitas fisik dari setiap faktor dari waktu ke waktu. Selain itu, mungkin ada pengaruh eksternal acak pada sistem. Oleh karena itu, dengan nilai rata-rata yang sama dari parameter input 
pada waktu yang berbeda, parameter output akan berbeda. Oleh karena itu, jika efek acak pada sistem yang diteliti signifikan, maka perlu dikembangkan probabilistik (stokastik) model objek, dengan mempertimbangkan hukum statistik distribusi parameter sistem dan memilih peralatan matematika yang sesuai.
Saat membangun model deterministik faktor acak diabaikan, dengan mempertimbangkan hanya kondisi spesifik dari masalah yang dipecahkan, sifat dan koneksi internal objek (hampir semua bagian fisika klasik dibangun berdasarkan prinsip ini)
Ide di balik metode deterministik- dalam menggunakan dinamika model sendiri selama evolusi sistem.
Dalam kursus kami, metode ini adalah: metode dinamika molekul, kelebihannya adalah: akurasi dan kepastian algoritma numerik; kerugiannya adalah kerumitan karena perhitungan gaya interaksi antar partikel (untuk sistem partikel N, pada setiap langkah perlu dilakukan 
operasi untuk menghitung gaya-gaya ini).
Pada pendekatan deterministik diberikan, dan persamaan gerak terintegrasi terhadap waktu. Kami akan mempertimbangkan sistem banyak partikel. Posisi partikel memberikan kontribusi energi potensial terhadap energi total sistem, dan kecepatannya menentukan kontribusi energi kinetik. Sistem bergerak sepanjang lintasan dengan energi konstan dalam ruang fase (penjelasan lebih lanjut). Untuk metode deterministik, ansambel mikrokanonik adalah alami, yang energinya merupakan integral gerak. Selain itu, dimungkinkan untuk mempelajari sistem yang integral geraknya adalah suhu dan (atau) tekanan. Dalam hal ini, sistem tidak tertutup, dan dapat direpresentasikan dalam kontak dengan reservoir termal (ansambel kanonik). Untuk memodelkannya, kita dapat menggunakan pendekatan di mana kita membatasi sejumlah derajat kebebasan sistem (misalnya, kita menetapkan kondisi 
).
Seperti yang telah kami catat, dalam kasus ketika proses dalam sistem terjadi secara tidak terduga, peristiwa seperti itu dan jumlah yang terkait dengannya disebut acak, dan algoritma untuk proses pemodelan dalam sistem - probabilistik (stokastik). Orang yunani stoohasticos- secara harfiah berarti "dia yang bisa menebak".
Metode stokastik menggunakan pendekatan yang sedikit berbeda dari yang deterministik: diperlukan untuk menghitung hanya bagian konfigurasi dari masalah. Persamaan untuk momentum sistem selalu dapat diintegrasikan. Masalah yang kemudian muncul adalah bagaimana melakukan transisi dari satu konfigurasi ke konfigurasi lainnya, yang dalam pendekatan deterministik ditentukan oleh impuls. Transisi seperti itu dalam metode stokastik dilakukan dengan evolusi probabilistik di Proses Markov. Proses Markov adalah analog probabilistik dari dinamika model itu sendiri.
Pendekatan ini memiliki keuntungan karena dapat memodelkan sistem yang tidak memiliki dinamika intrinsik.
Tidak seperti metode deterministik, metode stokastik pada PC lebih mudah dan lebih cepat untuk diterapkan, namun, untuk mendapatkan nilai yang mendekati nilai sebenarnya, diperlukan statistik yang baik, yang memerlukan pemodelan kumpulan partikel yang besar.
Contoh metode stokastik penuh adalah Metode Monte Carlo. Metode stokastik menggunakan konsep penting dari proses Markov (rantai Markov). Proses Markov adalah analog probabilistik dari proses dalam mekanika klasik. Rantai Markov dicirikan oleh kurangnya memori, yaitu, karakteristik statistik waktu dekat hanya ditentukan oleh masa kini, tanpa memperhatikan masa lalu.
Praktis sibuk 2.
Model Jalan Acak
Contoh(resmi)
Mari kita asumsikan bahwa partikel ditempatkan pada posisi sewenang-wenang di simpul kisi dua dimensi. Pada setiap langkah waktu, partikel "melompat" ke salah satu posisi keberuntungan. Ini berarti bahwa partikel memiliki kemampuan untuk memilih arah lompatan ke salah satu dari empat tempat terdekat. Setelah melompat, partikel "tidak ingat" dari mana ia melompat. Kasus ini sesuai dengan jalan acak dan merupakan rantai Markov. Hasil pada setiap langkah adalah keadaan baru dari sistem partikel. Transisi dari satu keadaan ke keadaan lain hanya bergantung pada keadaan sebelumnya, yaitu probabilitas sistem berada dalam keadaan i hanya bergantung pada keadaan i-1.
Proses fisik apa dalam benda padat yang mengingatkan kita pada (kesamaan) model jalan acak formal yang dijelaskan?
Tentu saja, difusi, yaitu, sebagian besar, proses, mekanisme yang kami pertimbangkan selama perpindahan panas dan massa (3 kursus). Sebagai contoh, mari kita ingat difusi-diri klasik yang biasa dalam kristal, ketika, tanpa mengubah sifat-sifatnya yang terlihat, atom secara berkala mengubah tempat tinggal sementara mereka dan berkeliaran di sekitar kisi, menggunakan apa yang disebut mekanisme "kekosongan". Ini juga merupakan salah satu mekanisme difusi terpenting dalam paduan. Fenomena migrasi atom dalam padatan memainkan peran yang menentukan dalam banyak teknologi tradisional dan non-tradisional - metalurgi, pengerjaan logam, pembuatan semikonduktor dan superkonduktor, lapisan pelindung dan film tipis.
Ditemukan oleh Robert Austen pada tahun 1896, mengamati difusi emas dan timah. Difusi- proses redistribusi konsentrasi atom di ruang angkasa dengan migrasi kacau (termal). Penyebab, dari sudut pandang termodinamika, ada dua: entropi (selalu) dan energi (kadang-kadang). Penyebab entropi adalah peningkatan kekacauan ketika atom dari berbagai ukiran diaduk. Energi - mempromosikan pembentukan paduan, ketika lebih menguntungkan untuk berada di dekat atom dari jenis yang berbeda, dan mempromosikan peluruhan difusi, ketika perolehan energi dipastikan dengan menempatkan atom dari jenis yang sama bersama-sama.
Mekanisme difusi yang paling umum adalah:
lowongan
internodal
mekanisme perpindahan
Untuk menerapkan mekanisme lowongan, setidaknya diperlukan satu lowongan. Migrasi kekosongan dilakukan dengan pindah ke situs kosong dari salah satu atom tetangga. Sebuah atom, di sisi lain, dapat melakukan lompatan difusi jika ada kekosongan di sebelahnya. Kekosongan cm, dengan periode getaran termal atom dalam kisi sitec, pada suhu T = 1330 K (kali 6 K< точки плавления), число скачков, которое совершает вакансия в 1с, путь за одну секунду-см=3 м (=10 км/ч). По прямой же путь, проходимый вакансиейсм, т. е. в 300 раз короче пути по ломаной.
Alam membutuhkannya. sehingga lowongan itu berubah tempat tinggalnya dalam waktu 1 detik, melewati garis putus-putus 3m, dan bergeser sepanjang garis lurus hanya 10 m. Atom berperilaku lebih tenang daripada kekosongan. Tetapi mereka juga mengubah tempat tinggal mereka satu juta kali per detik dan bergerak dengan kecepatan sekitar 1 m / jam.
Jadi. bahwa satu kekosongan per beberapa ribu atom sudah cukup untuk memindahkan atom pada tingkat mikro pada suhu yang mendekati pelelehan.
Mari kita sekarang membentuk model jalan acak untuk fenomena difusi dalam kristal. Proses pengembaraan atom adalah kacau dan tidak dapat diprediksi. Namun, untuk ansambel atom yang mengembara, keteraturan statistik akan muncul. Kami akan mempertimbangkan lompatan yang tidak berkorelasi.
Artinya jika 
dan 
adalah pergerakan atom pada lompatan ke-i dan ke-j, kemudian setelah dirata-ratakan pada ansambel atom pengembara:
(hasil rata-rata = hasil kali rata-rata. Jika jalan benar-benar acak, semua arah adalah sama dan 
=0.)
biarkan setiap partikel dari ansambel membuat N lompatan dasar. Maka perpindahan totalnya adalah:
;
dan kuadrat rata-rata perpindahan
Karena tidak ada korelasi, suku kedua = 0.
Biarkan setiap lompatan memiliki panjang h yang sama dan arah acak, dan jumlah rata-rata lompatan per satuan waktu v. Kemudian
Jelas bahwa 
Mari kita sebut kuantitas 
- koefisien difusi atom pengembara. Kemudian 
;
Untuk kasus 3D - 
.
Kita punya hukum difusi parabola- kuadrat rata-rata perpindahan sebanding dengan waktu pengembaraan.
Tugas inilah yang harus kita selesaikan dalam pekerjaan laboratorium berikutnya - memodelkan jalan satu dimensi secara acak.
Model numerik.
Kami mendefinisikan ansambel partikel M, yang masing-masing membuat N langkah, secara independen satu sama lain, ke kanan atau ke kiri dengan probabilitas yang sama. panjang langkah = h.
Untuk setiap partikel, kami menghitung kuadrat perpindahan 
dalam N langkah. Kemudian kita rata-rata pada ansambel - 
. Nilai 
, jika 
, yaitu, kuadrat rata-rata dari bias sebanding dengan waktu berjalan acak 
- waktu rata-rata satu langkah) - hukum parabola difusi.
Model stokastik menggambarkan situasi ketika ada ketidakpastian. Dengan kata lain, proses dicirikan oleh beberapa derajat keacakan. Kata sifat "stochastic" sendiri berasal dari kata Yunani "tebak". Karena ketidakpastian adalah karakteristik utama dari kehidupan sehari-hari, model seperti itu dapat menggambarkan apa saja.
Namun, setiap kali kita menerapkannya, hasilnya akan berbeda. Oleh karena itu, model deterministik lebih sering digunakan. Meskipun mereka tidak sedekat mungkin dengan keadaan sebenarnya, mereka selalu memberikan hasil yang sama dan membuatnya lebih mudah untuk memahami situasi, menyederhanakannya dengan memperkenalkan serangkaian persamaan matematika.
Fitur utama
Model stokastik selalu menyertakan satu atau lebih variabel acak. Dia berusaha untuk mencerminkan kehidupan nyata dalam semua manifestasinya. Tidak seperti stokastik, itu tidak bertujuan untuk menyederhanakan semuanya dan menguranginya ke nilai yang diketahui. Oleh karena itu, ketidakpastian adalah karakteristik utamanya. Model stokastik cocok untuk menggambarkan apa pun, tetapi semuanya memiliki fitur umum berikut:
- Setiap model stokastik mencerminkan semua aspek masalah yang dibuatnya.
- Hasil dari setiap fenomena tidak pasti. Oleh karena itu, model mencakup probabilitas. Kebenaran hasil keseluruhan tergantung pada keakuratan perhitungannya.
- Probabilitas ini dapat digunakan untuk memprediksi atau menggambarkan proses itu sendiri.
Model deterministik dan stokastik
Bagi sebagian orang, hidup tampaknya merupakan suksesi bagi orang lain - proses di mana sebab menentukan akibat. Faktanya, ini ditandai dengan ketidakpastian, tetapi tidak selalu dan tidak dalam segala hal. Oleh karena itu, terkadang sulit untuk menemukan perbedaan yang jelas antara model stokastik dan deterministik. Probabilitas cukup subjektif.
Misalnya, pertimbangkan situasi lempar koin. Sepintas, sepertinya ada peluang 50% untuk mendapatkan ekor. Oleh karena itu, model deterministik harus digunakan. Namun, pada kenyataannya ternyata banyak bergantung pada ketangkasan tangan para pemain dan kesempurnaan keseimbangan koin. Ini berarti bahwa model stokastik harus digunakan. Selalu ada parameter yang tidak kita ketahui. Dalam kehidupan nyata, penyebab selalu menentukan akibat, tetapi ada juga tingkat ketidakpastian tertentu. Pilihan antara menggunakan model deterministik dan stokastik tergantung pada apa yang ingin kita lepaskan - kesederhanaan analisis atau realisme.
Dalam teori chaos
Baru-baru ini, konsep model yang disebut stokastik menjadi semakin kabur. Hal ini disebabkan oleh perkembangan yang disebut teori chaos. Ini menggambarkan model deterministik yang dapat memberikan hasil yang berbeda dengan sedikit perubahan pada parameter awal. Ini seperti pengantar perhitungan ketidakpastian. Banyak ilmuwan bahkan telah mengakui bahwa ini sudah menjadi model stokastik.
Lothar Breuer dengan elegan menjelaskan semuanya dengan bantuan gambar puitis. Dia menulis: “Aliran gunung, jantung yang berdetak, wabah cacar, kolom asap yang mengepul - semua ini adalah contoh dari fenomena dinamis, yang, tampaknya, kadang-kadang ditandai secara kebetulan. Pada kenyataannya, proses seperti itu selalu tunduk pada urutan tertentu, yang baru mulai dipahami oleh para ilmuwan dan insinyur. Inilah yang disebut kekacauan deterministik.” Teori baru ini terdengar sangat masuk akal, itulah sebabnya banyak ilmuwan modern menjadi pendukungnya. Namun, masih sedikit berkembang, dan agak sulit untuk menerapkannya dalam perhitungan statistik. Oleh karena itu, model stokastik atau deterministik sering digunakan.
Bangunan
Stochastic dimulai dengan pilihan ruang hasil elementer. Jadi dalam statistik mereka menyebut daftar kemungkinan hasil dari proses atau peristiwa yang dipelajari. Peneliti kemudian menentukan probabilitas dari setiap hasil dasar. Biasanya ini dilakukan atas dasar teknik tertentu.
Namun, probabilitas masih merupakan parameter yang cukup subjektif. Peneliti kemudian menentukan peristiwa mana yang paling menarik untuk pemecahan masalah. Setelah itu, itu hanya menentukan probabilitas mereka.
Contoh
Pertimbangkan proses membangun model stokastik paling sederhana. Misalkan kita melempar dadu. Jika "enam" atau "satu" jatuh, maka kemenangan kita akan menjadi sepuluh dolar. Proses membangun model stokastik dalam hal ini akan terlihat seperti ini:
- Mari kita definisikan ruang hasil elementer. Dadu memiliki enam sisi, jadi satu, dua, tiga, empat, lima, dan enam bisa muncul.
- Probabilitas masing-masing hasil akan sama dengan 1/6, tidak peduli berapa banyak kita melempar dadu.
- Sekarang kita perlu menentukan hasil yang menarik bagi kita. Ini adalah hilangnya wajah dengan angka "enam" atau "satu".
- Akhirnya, kita dapat menentukan probabilitas peristiwa yang menarik bagi kita. Ini adalah 1/3. Kami menjumlahkan probabilitas kedua peristiwa dasar yang menarik bagi kami: 1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3.
Konsep dan hasil
Simulasi stokastik sering digunakan dalam perjudian. Tetapi ini juga sangat diperlukan dalam peramalan ekonomi, karena memungkinkan Anda untuk memahami situasi lebih dalam daripada yang deterministik. Model stokastik dalam ilmu ekonomi sering digunakan dalam pengambilan keputusan investasi. Mereka memungkinkan Anda untuk membuat asumsi tentang profitabilitas investasi dalam aset tertentu atau kelompok mereka.
Pemodelan membuat perencanaan keuangan lebih efisien. Dengan bantuannya, investor dan pedagang mengoptimalkan distribusi aset mereka. Menggunakan pemodelan stokastik selalu memiliki keuntungan dalam jangka panjang. Di beberapa industri, penolakan atau ketidakmampuan untuk menerapkannya bahkan dapat menyebabkan kebangkrutan perusahaan. Ini karena fakta bahwa dalam kehidupan nyata parameter penting baru muncul setiap hari, dan jika tidak, itu dapat memiliki konsekuensi yang menghancurkan.
