Дипломная (вкр): Методы и модели внутрифирменного управления

При проведении эксперимента были установлены следующие параметры:

)при интенсивности входящего потока 0,5 заявок/мин:

-       максимальная длина очереди к специалистам составила 8 заявок, или максимальная длина очереди к одному специалисту составляет 2,6 заявки;

-       средняя длина очереди к специалистам составила 1,52 заявки или средняя длина очереди к одному специалисту составляет 0,5 заявки;

-       максимальная длина очереди к оператору составила 4 заявки;

-       средняя длина очереди к оператору составила 0,67 заявки;

-       количество клиентов, обратившихся к специалисту - 324 заявки, при этом все заявки были обслужены, т.е. вероятность отказа обслуживания заявки к специалистам равна нулю;

-       количество заявок, обратившихся к оператору - 36 заявки, все заявки были обслужены;

-       среднее время обслуживания заявки составляет 6 минут, среднее время ожидания обслуживания - 3,04 минуты, следовательно, среднее время нахождения заявки в системе равно 9,04 минут;

-       коэффициент простоя специалистов равен 0,069;

-       коэффициент загрузки равен 0,93;

)при интенсивности входящего потока 0,7 заявки/мин:

-       максимальная длина очереди к специалистам составила 45 заявок, или максимальная длина очереди в к одному специалисту составляет 15 заявок;

-       средняя длина очереди к специалистам составила 24,6 заявок, или средняя длина очереди к одному специалисту составляет 8,2 заявок;

-       максимальная длина очереди к оператору составила 12 заявок;

-       средняя длина очереди к оператору составила 6,4 заявок;

-       количество заявок, обратившихся к специалистам - 453 заявки, все заявки были обслужены, поэтому вероятность отказа обслуживания заявки к специалистам равна нулю;

-       количество заявок, обратившихся к оператору - 51 заявки, все заявки были обслужены;

-       среднее время обслуживания заявки составляет 6 минут, среднее время ожидания обслуживания - 49,2 минуты, следовательно, среднее время нахождения заявки в системе равно 55,2 минут;

-       коэффициент простоя специалистов равен 0,0057;

-       коэффициент загрузки равен 0,995;

)при интенсивности входящего потока 0,8 заявок/мин:

-       максимальная длина очереди к специалистам составила 50 заявок, или максимальная длина очереди к одному специалисту составляет 17 заявок;

-       средняя длина очереди к специалистам составила 28,7 заявок, или средняя длина очереди к специалистам составляет 9,5 заявок;

-       максимальная длина очереди к оператору составила 15 заявок;

-       средняя длина очереди к оператору составила 7,6 заявок;

-       количество заявок, поступившие в кассы - 518 заявок, 7 из них не были обслужены, поэтому вероятность отказа обслуживания заявки у специалистов равна 0,11;

-       количество заявок, обратившихся к оператору - 58 заявок, 2 из них не были обслужены, поэтому вероятность отказа составляет 0,34;

-       среднее время обслуживания заявки составляет 6 минут, среднее время ожидания обслуживания - 57 минут, следовательно, среднее время нахождения заявки в системе равно 63 минуты;

-       коэффициент простоя специалистов равен 0,007;

-       коэффициент загрузки равен 0,993;

Графическая интерпретация результатов эксперимента 2 представлена на следующих рисунках 12-15. На рисунке 12 представлены графики длины очереди к оператору.

Рис.12. Длина очереди к оператору.

В первой ситуации при интенсивности потока  очередь меняется от 1 до 4 заявок. На промежутке длительного времени очередь вообще не формируется. Во второй ситуации, среднее значение длины очереди равно 6,4 заявок. Только в третьей ситуации длина очереди достигает критического значения, и 2 заявки покидают отдел, как видно из рисунка 13:

Рис.13.Количество заявок, не дождавшихся обслуживания у оператора.

В первой и второй ситуациях все заявки были обслужены. В третьей ситуации 2 заявки не дождались обслуживания.

На рисунке 14 представлены графики длины очереди к специалистам.

Рис.14. Длина очереди к специалистам.

В первой ситуации очередь почти не возникает. Во второй ситуации, среднее значение длины очереди равно 24,6 заявок. В третьей ситуации длина очереди достигает критического значения, и 7 заявок покидают отдел, как видно из рисунка 15:

Рис.15.Количество заявок, не дождавшихся обслуживания у специалистов.

В первой и второй ситуациях все заявки были обслужены. В третьей ситуации 7 заявок за все время эксперимента не дождались обслуживания.

В первой и второй ситуациях вероятность отказа по заявке равна нулю. В третьем ситуации 13% заявок остаются не обслуженными. Коэффициент простоя специалистов в первой ситуации равен 0,069, а значит, 49 минут специалисты простаивали. Во второй и третьей ситуации, специалисты простаивали около 5 минуты за весь рабочий день. Во всех трех ситуациях, коэффициент загрузки близок к 1, следовательно, работа специалистов идет непрерывно и равномерно.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе рассмотрена базовая модель внутрифирменного управления. Использование таких механизмов в практике управления фирмой позволит выявить их внутренние резервы, что позволит достичь более высоких результатов с меньшими затратами. Естественно, что описанные здесь механизмы не охватывают все моменты, необходимые для управления фирмой, однако их применение может служить основой для принятия правильных решений.

Обоснованность принимаемых управленческих решений существенно повышается, если при этом используется метод имитационных игр, позволяющий, с одной стороны, проверить на модели правильность принятого решения, а с другой, служит средством обучения..

Одной из задач дальнейших исследований является развитие базовых моделей и механизмов на более сложные и реальные ситуации.

В данной работе рассмотрена имитационная модель деятельности и общая характеристика отдела. В процессе исследования был изучен процесс работы с персоналом и подчиняющих филиалов организаций, и создана имитационная модель работы принятия заявок. Таким образом, преддипломная практика в отделе закупа и продаж ООО Чай, показала всю работу персонала по реализации товара.

В процессе исследования данного предприятия можно сделать выводы, что деятельность компании ООО «ЧАЙ» связана с рисками, которые оказывают непосредственное влияние на трудовые ресурсы. Экономические - конкуренция на внутреннем рынке;. Социальные - возможным в будущем увеличение рыночного уровня заработной платы и отсутствие возможностей его обеспечить. Как следствие, отток специалистов и нарушение социального климата на предприятии. В целях снижения перечисленных рисков предлагаю осуществить мероприятия по предотвращению недоработки в рациональности использования фонда оплаты труда:

. Усовершенствовать процесс принятия заявок внедрением современных новейших программ.

. Отправлять перспективных работников на курсы повышения квалификации.

. Все расчеты оплаты труда, пособий и удержаний на предприятии производить в соответствии с действующим законодательством и Положением об оплате труда.

. Усилить внутренний контроль учета за деятельностью персоналом организации.

Предложенные рекомендации принесут практическую пользу и помогут обеспечить более полное, удобное отражение учетной информации, а также снизят трудоемкость работы специалистов, тем самым повысив профессионализм и достойный уровень принятия заявок от сельскохозяйственных предприятий. На сегодняшний день ООО «ЧАЙ» района занимает твердые позиции среди дистрибьюторских компаний Российской Федерации тем, самым увеличивает объемы чайной продукции, а также развивает новые направления деятельности (реализация новой продукции).

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1.      Балдин К.В., Башлыков В.Н., Рокосуев А.В. Математические методы и модели в экономике. Учебник. - М.: Флинта, 2012. - 328 с.

2.      Воронин А.А. <http://www.biblioclub.ru/author.php?action=book&auth_id=19283> Математические модели организаций <http://www.biblioclub.ru/book/82765/> - М.: Ленанд, 2008. - 359с

.        Вентцель Е.С. Исследование операций. М: Наука, 1980

.        Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и её инженерные приложения. М: Наука, 1988

.        Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М: Высшая школа, 2001.

.        Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. - М.: Дело и Сервис, 2001. - 368 с.

.        Ильченко А.Н. <http://www.biblioclub.ru/author.php?action=book&auth_id=20519>, Практикум по экономико-математическим методам <http://www.biblioclub.ru/book/85913/>. - М.: Финансы и статистика, 20

.        Компьютерное моделирование в системе Mathcad: В. А. Охорзин - Санкт-Петербург, Финансы и статистика, 2006 г.- 144 с.09. - 288 с

.        Кузнецов Б. Т. Математические методы финансового анализа. Учебное пособие. - М.: Юнити-Дана, 2012. - 160 с.

.        Лифшиц А.Л. Статистическое моделирование СМО. М., 1978.

.        Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов. Учебное пособие. - М.: Академия Айти, 2005. - 164 с.

.        Мельников А. В., Попова Н. В., Скорнякова В. С. Математические методы финансового анализа. М.: Анкил, 2006. - 440 с.

.        Работы по математической теории массового обслуживания: А. Я. Хинчин - Москва, Либроком, 2010 г.- 240 с.

.        Росс С.И.. Математическое моделирование и исследование национальной экономики. Учебное пособие. - СПб.: Издательство СПб ГУ ИТМО, 2006. - 74 с.

.        Студенческий научный форум по конференции «Применение математических методов в естествознании» [http://www.scienceforum.ru/ 2013/129/1576]

.        Советов Б.А., Яковлев С.А. Моделирование систем. М: Высшая школа, 1985

.        Теория сетей массового обслуживания: В. А. Ивницкий - Санкт-Петербург, Физико-математическая литература, 2004 г.- 772 с

.        Устав ООО «Чай».

.        Что такое теория массового обслуживания: В.Я. Розенберг - Москва, Книга по Требованию, 2012 г.- 255 с.

.        Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности. М: Финансы и статистика, 2001.

.        Элементы теории массового обслуживания и ее приложения: Т. Л. Саати - Санкт-Петербург, Либроком, 2010 г.- 520 с.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Исходные данные для моделирования

В таблице 10 представлена статистика количества заявок, обслуженных в отделе закупок и продаж за месяц:

Таблица 10

Статистика количества заявок, обслуженных в отделении Банка

Таким образом, вероятность обращения заявок к специалистам составляет 90,6%, а вероятность поступления заявок к операторам составляет 9,3%.

В таблице 11 представлена статистика количества заявок, обслуженных оператором в отделе за месяц:

Таблица 11. Статистика числа заявок, обслуженных оператором