Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie...

279
Seria: Monografie i Opracowania nr 189 str_1:Makieta 1 2009-05-28 14:59 Strona 1

Transcript of Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie...

Page 1: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Seria: Monografie i Opracowania nr 189

str_1:Makieta 1 2009-05-28 14:59 Strona 1

Page 2: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

PRACE NAUKOWE nr 44Uniwersytetu Ekonomicznego

we Wrocławiu

str_2:Makieta 1 2009-05-28 14:59 Strona 1

Page 3: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we WrocławiuWrocław 2009

Modelowanie w naukach o zarządzaniuoparte na metodzie programów badawczychi formalizmie reprezentatywnym

Tadeusz Gospodarek

str_3:Makieta 1 2009-05-28 14:56 Strona 1

Page 4: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Senacka Komisja Wydawnicza

Zdzisław Pisz (przewodniczący),Andrzej Bąk, Krzysztof Jajuga, Andrzej Matysiak, Waldemar Podgórski,Mieczysław Przybyła, Aniela Styś, Stanisław Urban

Recenzenci

Czesław Mesjasz, Łukasz Sułkowski

Redaktor Wydawnictwa

Joanna Szynal

Redaktor techniczny

Barbara Łopusiewicz

Korektor

Maria Wiszewska-Sroka

Skład i łamanie

Adam Dębski

Projekt okładki

Agnieszka Gospodarek

Kopiowanie i powielanie w jakiejkolwiek formie wymaga pisemnej zgody Wydawcy

© Copyright by Tadeusz GospodarekWrocław 2009

PL ISSN 1899-3192

PL ISSN 1689-6556

ISBN 978-83-7011-949-2

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 4

Page 5: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Pracę tę dedykuję mojej żonie Agnieszce, bez której wsparcia i wyrozumiałości

nie podjąłbym się jej napisania.

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 5

Page 6: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 6

Page 7: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Spis treści

Wstęp ............................................................................................................... 11

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania ............................................ 23

1.1. Problem demarkacji w naukach o zarządzaniu .................................... 231.2. Dobry paradygmat według Kuhna i Lakatosa ...................................... 271.3. Paradygmat metody naukowej a nauki o zarządzaniu ......................... 301.4. Problemy z klasycznym paradygmatem zarządzania ........................... 311.5. Program badawczy w naukach o zarządzaniu ...................................... 331.5.1. Demarkacja selekcjonująca w naukach o zarządzaniu ......................... 341.5.2. Znaczenie dobrego paradygmatu w programie badawczym ................ 351.5.3. Paradygmat demarkacji selekcjonującej .............................................. 371.5.4. Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego ...................................... 371.5.5. Paradygmat efektywnego oddziaływania ekonomicznego .................. 391.5.6. Paradygmat racjonalności zarządzania ................................................. 411.5.7. Paradygmat optymalnej topologii ........................................................ 421.6. Program badawczy „zarządzanie reprezentatywne” ............................ 421.6.1. Model ontologiczny „Zarządzanie wymierne” .................................... 451.7. Jak działa racjonalna selekcja problemów? ......................................... 481.7.1. Raport skonsolidowany a paradygmat demarkacji selekcjonującej...... 481.7.2. Raport skonsolidowany a „Zarządzanie reprezentatywne” .................. 491.7.3. Analiza SWOT a „Zarządzanie reprezentatywne” ............................... 501.8. Problem miary w naukach o zarządzaniu ............................................. 511.8.1. Typy danych spotykanych w zarządzaniu ............................................ 511.8.2. Skala oparta na długości wektora w przestrzeni metrycznej ................ 531.8.3. Miara a paradygmat demarkacji selekcjonującej ................................. 541.9. Aspekty relatywistyczne zarządzania reprezentatywnego ................... 541.9.1. Aspekt subiektywizmu w ujęciu zarządzania reprezentatywnego ....... 551.9.2. Zarządzanie reprezentatywne jako struktura konstruktywistyczna ...... 561.9.3. Miara i równowaga jako pomost ujęcia zarządzania mikro i makro .... 57

2. Wybrane aspekty modelowania w nauce ......................................... 61

2.1. Modele w nauce ................................................................................... 612.1.1. Model jako teoria lub paradygmat ....................................................... 622.1.2. Model semantyczny i jego reprezentacja ............................................. 632.1.3. Analogie (modele analogiczne) ontologiczne i semantyczne .............. 67

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 7

Page 8: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Spis treści8

2.1.4. Modele o mieszanej interoperacyjności ............................................. 712.1.5. Co może być modelem w zarządzaniu? ............................................. 732.1.6. Epistemologia modelu ........................................................................ 752.2. Paradygmat modelowania .................................................................. 782.2.1. Paradygmat modelowania Hertza ...................................................... 782.2.2. Model w ujęciu demarkacji selekcjonującej ...................................... 81

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia ................... 82

3.1. Model ogólnej równowagi ekonomicznej a zarządzanie ................... 833.1.1. Model Arrowa-Debreu-McKenziego (ADM) .................................... 843.1.2. Model ADM a program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne” . 893.1.3. Podsumowanie ................................................................................... 893.2. Optymalne zarządzanie zgodnie z teorią gier .................................... 903.2.1. Model gry dla zarządzanego procesu ................................................. 903.2.2. Podsumowanie ................................................................................... 923.3. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu zasobowym .................. 923.3.1. System ekonomiczny i oddziaływanie ekonomiczne – aksjomaty ..... 943.3.2. Układ ekonomiczny i zasoby – aksjomatyka ..................................... 993.3.3. Zarządzanie w formalnym ujęciu zasobowym – aksjomatyka .......... 1023.3.4. Podsumowanie ................................................................................... 1053.4. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu systemowym ................ 1063.4.1. Aksjomatyka paradygmatu systemowego .......................................... 1073.4.2. Lematy modelu systemowego ............................................................ 1093.4.3. Przykład ujęcia systemowego zarządzania ........................................ 1103.4.4. Podsumowanie ................................................................................... 1133.5. Model sieci neuronowej ..................................................................... 1143.5.1. Sieć neuronowa a zarządzanie ........................................................... 1143.5.2. Zarządzanie scenariuszami za pomocą sieci neuronowej .................. 1173.5.3. Sieć neuronowa a program badawczy „Zarządzanie

reprezentatywne” ................................................................................ 1193.5.4. Podsumowanie ................................................................................... 1203.6. Modele symulacyjne w zarządzaniu .................................................. 1203.6.1. Metoda Monte Carlo .......................................................................... 1213.6.2. Programowanie liniowe ..................................................................... 1233.6.3. Zagadnienia nieliniowe ...................................................................... 1253.6.4. Podsumowanie ................................................................................... 1263.7. Ekonofizyka jako szczególny rodzaj analogii .................................... 1273.7.1. Analogie pomiędzy fizyką i ekonomią .............................................. 1283.7.2. Termodynamiczne ujęcie zagadnień ekonomicznych ........................ 1293.7.3. Analogia a program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne” ........ 1353.7.4. Przykład analogii termodynamicznej ................................................. 135

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 8

Page 9: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

9Spis treści

3.7.5. Podsumowanie ................................................................................... 1363.8. Modele informatyczne a zarządzanie ................................................. 1373.8.1. Modele warstwowe przetwarzania informacji ................................... 1383.8.2. Model ontologiczny zasobu informacyjnego organizacji .................. 1433.8.3. Model użyteczności zasobu ................................................................ 1483.8.4. Podsumowanie ................................................................................... 153

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli ...................................... 154

4.1. Model funkcjonalny warstw logicznych w zarządzaniu .................... 1544.1.1. Koncepcja warstwy logicznej w biznesie .......................................... 1554.1.2. Przykłady funkcjonowania warstw w rozwiązaniach

biznesowych ....................................................................................... 1574.1.3. Program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne” a model warstw 1604.1.4. Podsumowanie ................................................................................... 1634.2. Model strategii opartej na prawach równowagi i zasadach

minimum ............................................................................................ 1634.2.1. Strategia zrównoważonego rozwoju .................................................. 1654.2.2. Strategia sformalizowana według modelu LFA ................................. 1684.2.3. Strategia adaptatywna ........................................................................ 1754.2.4. Podsumowanie ................................................................................... 1804.3. Model analogii wspomagania zarządzania finansami ........................ 1804.3.1. Model funkcjonalny wspomagania zarządzania ekonomicznego

szpitalem ............................................................................................ 1814.3.2. Model Hospitalmanager a paradygmaty twardego rdzenia ................ 1844.3.3. Podsumowanie ................................................................................... 1864.4. Quasi-adaptatywne zarządzanie teatrem ............................................ 1864.4.1. Opis ontologiczny .............................................................................. 1864.4.2. Zarządzanie procesami głównymi ...................................................... 1894.4.3. Strategia adaptatywna rozwoju teatru ................................................ 1944.4.4. Odniesienie do programu badawczego „Zarządzanie adaptatywne” . 1954.4.5. Podsumowanie ................................................................................... 1974.5. Model funkcjonalny kontrolingu (system WinAS) ............................ 1984.5.1. Od modelu ontologicznego do funkcjonalności ................................. 1994.5.2. Od problemu do reprezentacji semantycznej ..................................... 2024.5.3. Podsumowanie ................................................................................... 2024.6. Model semantyczno-syntaktyczny – system FK ................................ 2034.6.1. Model semantyczny ........................................................................... 2044.6.2 Reprezentacja UML modelu .............................................................. 2064.6.3. System FK a program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”......... 2124.6.4. Podsumowanie ................................................................................... 2144.7. Model SOA – sprzedaż nowego samochodu w sieci ......................... 215

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 9

Page 10: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Spis treści10

4.7.1. Model SOA dla procesu sprzedaży nowego samochodu ................... 2174.7.2. Model poziomu interoperacyjności semantycznej ............................. 2214.7.3. Model poziomu interoperacyjności syntaktycznej ............................. 2264.7.4. Podsumowanie ................................................................................... 2284.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania ............ 2314.8.1. Poziom aksjologiczny ........................................................................ 2314.8.2. Poziom interoperacyjności ontologicznej .......................................... 2344.8.3. Poziom interoperacyjności funkcjonalnej .......................................... 2364.8.4. Poziom interoperacyjności semantycznej .......................................... 2404.8.5. Poziom interoperacyjności syntaktycznej .......................................... 2484.8.6. Podsumowanie ................................................................................... 253

Zakończenie .................................................................................................... 255

Literatura ....................................................................................................... 260

Spis rysunków ................................................................................................. 269

Summary .......................................................................................................... 270

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 10

Page 11: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Wstęp

Niniejsza praca stanowi próbę połączenia trzech podejść do zagadnień związanych zszeroko pojętym zarządzaniem, konstrukcją strategii rozwoju organizacji oraz modelusemantycznego. Z jednej strony dotyczy sformalizowanego podejścia zasobowegodo zarządzania, z drugiej – modelowania semantycznego, reprezentatywnego, z trze-ciej – wykorzystania analogii wywodzących się z nauk przyrodniczych. Takie ujęcieproblematyki zarządzania opiera się na podobieństwie zjawisk makroskopowych wprzyrodzie oraz opisu makro- i mikroekonomicznych zjawisk biznesowych, zwłasz-cza koncepcji energii w ekonomii [Alam 2006; Georgescu-Roegen 1976], zasad mi-nimum [Ekeland 2006] i stanu równowagi [Arrow, Hahn 1983; Petri 2004]. Wmetodologii nauk takie rozumowanie przez analogię jest głęboko uzasadnione lo-gicznie [Kotarbiński 2003] i pomimo dużych rozbieżności pomiędzy naukami przy-rodniczymi a naukami społecznymi trudno jest się oprzeć pokusie skorzystania z tegoschematu wnioskowania, zwłaszcza że odniosło ono kilka spektakularnych sukce-sów [Mirowski 1989]. Przyjmując pewne ograniczenia oraz warunek mierzalności,można uzyskać spójny opis części zagadnień nauk o zarządzaniu w postaci elegan-ckiej struktury logicznej, zgodnej z obecnie akceptowaną filozofią nauki [Koterski2004; Kuhn 2001; Feyerabend 2001].

Intencją niniejszej pracy jest wskazanie interesujących rozwiązań budowy re-prezentacji liczbowych, umożliwiających w dalszej kolejności procesy informatyza-cji zjawisk społecznych, które są z natury problemami niematematycznymi i musząbyć w jakiś sposób zdigitalizowane do poziomu syntaktyki maszyny cyfrowej. Jejcelem nie jest znalezienie precyzyjnego rozwiązania ogólnego dla wszelkich proce-sów zarządzania, ponieważ w dniu dzisiejszym nie wydaje się to być realne, ale poka-zanie komplementarności opisu jakościowego (humanistycznego) oraz ilościowego(formalnego), które znajdują swój wspólny finał w systemie komputerowym wspo-magającym podejmowanie decyzji lub w jakimkolwiek elemencie sztucznej inteli-gencji, dołączonym do istniejących pakietów raportujących zarządzany proces lubbudżet organizacji.

Niejako w tle problematyki modelowania semantycznego w naukach o za-rządzaniu pojawiają się kwestie epistemologiczne, wymagające uporządkowania[Sułkowski 2005], a zwłaszcza wybrania tych elementów z zakresu wiedzy, któremożna ująć w formie mierzalnej, a przynajmniej przypisać im jakieś cechy nume-ryczne, np. stosowalność zasady minimum. Pojawia się również w nowym świetleproblematyka demarkacji w naukach o zarządzaniu, co prowadzi bardziej do ustale-nia racjonalnych kryteriów podziału taksonomicznego problemów i stanowi pod-

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 11

Page 12: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Wstęp12

stawę wyboru modeli oraz zagadnień egzemplifikujących, przedstawionych w ni-niejszej pracy, aniżeli do oceny, czy coś jest lub nie jest naukowe. Dlatego ten aspektnazwano w niniejszej pracy demarkacją selekcjonującą, a nie klasycznym proble-mem demarkacji w nauce.

Dzisiejsze, turbulentne otoczenie biznesu, ukierunkowane na szybkie wykorzys-tanie chwilowych okazji oraz działanie w obrębie chwiejnej równowagi ekonomicz-nej, sprzyja przede wszystkim analizom dynamicznym oraz modelom procesówszybkozmiennych z nieustalonym stanem równowagi. Coraz trudniej jest monitoro-wać parametry wpływające na przebieg procesów biznesowych ze względu na nie-możność powtórzenia iteracyjnego danego zjawiska ekonomicznego, które skracasię do czasu istnienia okazji, czasu zachowania unikatowości zasobu, czasu ważnościinformacji lub czasu oddziaływania z otoczeniem. Obserwuje się przy tym stały trendprzyspieszający tych procesów i coraz bardziej złożone relacje ekonomiczne, dla-tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur-bulentnych w opisie otoczenia ekonomicznego [Elsner 1987; Krupski 2005b],rozwijane są na razie na zasadzie metafor ontologicznych. Można jednak przypusz-czać, że wkrótce znajdą się modele ilościowe bazujące już nie na metaforach, aledobrze ugruntowanych analogiach. Rozwijana jest też teoria katastrof jako typowyprzykład procesów samorzutnych i nieodwracalnych [Trotman, Zeeman 1976; Is-nard, Zeeman 1976; Zeeman 1976] oraz teorie elastyczności w odniesieniu doróżnych aspektów ekonomicznych i zarządzania [Case, Fair 2003] jako ważnego ele-mentu użyteczności zasobu. Dotyczy to wprawdzie przede wszystkim opisów feno-menologicznych elastyczności zasobów, ale pojawiają się prace związane z próbąformalnego ujęcia zagadnień elastyczności informacji, wiedzy oraz zasobów infor-macyjnych. Ten aspekt modelu fizycznego w stosunku do zasobów informacyjnychjest nowym podejściem, przedstawionym jako ważny przykład w niniejszej pracy[Gospodarek 2008a]. Znane są również prace modelowe związane z asymetriąrozkładów prawdopodobieństwa w analizie rynków kapitałowych i dystrybucji za-sobów oraz ujęcie statystyczne różnych aspektów podziału dochodu narodowego[Schulze 2000; Lillo i wsp. 2001; Scafetta i wsp. 2003; Staliunas 2003]. Wszystko to zwraca uwagę na potrzebę podejmowania tematyki kwantyfikacji w naukach o zarządzaniu.

Przyjmując, że procesy jednostkowe w skali mikro powinny być addytywne i po-wtarzalne w skali makro, co uzasadniałoby uśrednianie statystyczne dla planów stra-tegicznych, popełnia się najczęściej błąd zbyt grubego przybliżenia. Jednak podejścieholistyczne najczęściej na tyle komplikuje problem, że staje się on nierozwiązalnynawet na poziomie semantycznym, a przejście do poziomu syntaktycznego (opisu zapomocą równań) możliwe jest wyłącznie przy założeniu stosowalności redukcjo-nizmu oraz zasad ceteris paribus. Przykłady z życia wzięte pozwalają jednak w wieluwypadkach zakwestionować prostą addytywność ekonomicznych stanów mikro dlaodtworzenia stanu makro, szczególnie w przypadku zjawisk społecznych i ich

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 12

Page 13: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

13Wstęp

wpływu na procesy modelowane w sposób katastroficzny. Są to w większości zja-wiska nieliniowe, w odniesieniu do których stosowalność metod formalnych nie magłębszego uzasadnienia. Można wówczas próbować znaleźć rozwiązanie za pomocąodpowiednio zaprojektowanej sieci neuronowej lub modelu semantycznego podej-mowania określonego typu decyzji.

Często mamy do czynienia ze wzrostem unikatowości zasobu, wraz z jego ste-rowanym powiększeniem, co powoduje zawsze wygenerowanie dodatkowej war-tości, zaburzającej prostą addytywność wartościową. Najbardziej znamiennym tegoprzykładem jest informacja i zasoby informacyjne, których wykorzystanie może do-prowadzić do różnych zachowań układu: od pożądanego wzrostu do katastrofy [Gos-podarek 2008b]. Jednocześnie obserwuje się szybkozmienne zjawiska zanikania ipowstawania wartości w obrębie zasobów informacyjnych. Można zatem dyskuto-wać, czy uśrednione wyniki makro można z pełną odpowiedzialnością przenosić z po-wrotem na poziom mikro w procesach społecznych i niestety dyskusja ta prowadzido wskazania przykładów zarówno pozytywnych, jak i negatywnych. Zwykle samdowód poprawności stosowalności danego uśrednienia stanowi już problem naukowy,a uproszczenia modelowe są zbyt drastyczne. Jednak obecnie lepszych metod nie ma,a słabość podejścia sformalizowanego widoczna jest gołym okiem, np. na giełdzie lub przy podejmowaniu decyzji w warunkach niepewności. Pozostaje szukanie skutecznych metod oceny efektywności na podstawie danych wejściowych oraz wyjściowych i przyzwolenie na równoległe stosowanie podejścia zarówno reduk-cjonistycznego, jak i holistycznego, z tworzeniem stosownych paradygmatów iuporządkowanej epistemologii w naukach o zarządzaniu. Logika sugeruje w tymmiejscu podzielić problem i stworzyć nurty rozwoju o ustalonej linii demarkacji.

Dla przykładu, zapaść branży motoryzacyjnej w Polsce w latach 2003-2006 toproces mający charakter dobrej addytywności oraz powtarzalności stanów mikro (po-jedyncza stacja dealerska), przenaszalnych następnie do skali makro (ogólnopolskasieć dystrybucyjna). Jest to związane z daleko posuniętym sformalizowaniem zarządzania autoryzowaną stacją dealerską oraz ujednoliceniem procedur rachunko-wości umożliwiającym łatwą ocenę wyniku bieżącego oraz jego porównywalność wcałej sieci. Sumaryczne osiągnięcia dealerów składają się na wynik całej sieci dys-trybucyjnej (proces ten jest w pełni addytywny). Warto zauważyć, że w tym okresiedoszło również do szeregu przemian o charakterze katastroficznym, związanym zupadłością poszczególnych dealerów. Są to zdarzenia nieodwracalne w skali mikro,takie, których nie daje się odtworzyć z uśrednionego stanu makro. W tym sensie dlacałej uśrednionej populacji kraju można jedynie mówić o istnieniu równowagi eko-nomicznej i jej przesuwaniu się w określonym kierunku (proces wolnozmienny wczasie), ale trudno jest się wypowiadać o przeciętnym stanie pojedynczego dealera(stanie mikro) na podstawie uśrednienia stanu makro w całej sieci. Można jednak zcałą odpowiedzialnością stwierdzić, że działanie sieci dealerskiej nie jest szeregiemstochastycznych procesów nierównowagowych, charakterystycznych dla cen akcji

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 13

Page 14: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Wstęp14

na giełdzie, co jest pozytywnym zjawiskiem umożliwiającym budowę modelu za-rządzania formalnego dla całej sieci. Widać tu również znany problem ekonomii:dobre przybliżenie makroekonomiczne daje się wyprowadzić ze skali mikro, ale

relacja odwrotna nie zawsze jest prawdziwa (tym niemniej jest możliwa). To au-tomatycznie przenosi się na problemy zarządzania i ich strukturę.

Współczesne relacje na rynku globalnym, związane ze strukturą sieciową po-wiązań i stosowaniem szeroko pojętej kooperacji, powodują, że zjawiska od-działywania mikroprzedsiębiorstwa z otoczeniem są daleko różne od podobnychoddziaływań organizacji sieciowej. Mają one jednak zawsze wspólną cechę – wy-mianę określonego kapitału z otoczeniem, wyrażaną najczęściej w jakiejś walucie.Dlatego badanie oddziaływań organizacja–otoczenie wydaje się szczególnie intere-sującym obiektem z punktu widzenia problematyki zarządzania i warto się zastana-wiać nad określeniem paradygmatu opisującego ten aspekt. Pojawia się w tymmiejscu zagadnienie skali zjawiska i konieczność stosowania różnych metod badaniatych samych zdarzeń w zależności od wielkości podmiotów. O ile w skali mikromożna mówić o dużej dynamice, związanej z małym oddziaływaniem i nadrzędnoś-cią wykorzystywania lokalnych okazji, o tyle duże, ponadnarodowe organizacje po-zostają w stanie równowagi [Koźmiński, Obłój 1989] ekonomicznej w długim okresieczasu i tylko zjawiska o charakterze katastrof mogą spowodować jej utratę. Jest tomiędzy innymi przyczyną szczególnych osiągnięć metod makroekonomii, zwłasz-cza tych ex post, w stosunku do słabych postępów w odniesieniu do skali mikro orazprognozowania. Nie należy jednak odrzucać możliwości opisu wybranych zjawiskspołecznych przez formalizm matematyczny, nawet przy obecnej mizerii jego stoso-walności do przewidywania zachowań złożonych systemów rzeczywistych, są bo-wiem opisane w literaturze przedmiotu, liczące się sukcesy takiego podejścia, nawetna polu przewidywania zachowań indeksów giełdowych.

Jeżeli przyjmiemy, że w otoczeniu biznesu, nawet tym najbardziej turbulentnym,daje się wyróżnić procesy quasi-statyczne1 oraz dynamiczne i będziemy je analizo-wać osobno, można otrzymać stosunkowo dobry model oddziaływania ekonomicz-nego układu z otoczeniem, nadający się do opisania w sposób sformalizowany. Cowięcej, oddziaływanie ekonomiczne dowolnego poziomu abstrakcji może być zmie-rzone finalnie, a wartość pomiaru wyrażona przez liczbę. To z kolei prowadzi downiosku, że musi istnieć reprezentacja numeryczna takiego procesu, możliwa z jed-nej strony do opisania w języku matematyki oraz logiki formalnej, a z drugiej stronynadająca się w dalszej kolejności do przetworzenia na język informatyki. Jak bardzoużyteczna informacja powstanie na wyjściu tego procesu, zdecyduje w ostatecznymrozrachunku jej odbiorca (najczęściej zarządzający odpowiedniego szczebla). A jakądecyzję podejmie menedżer, czy racjonalną, czy posiadającą cechę ograniczonej ra-cjonalności, tego matematyka nie obejmie swoim opisem. Walka zatem odbywa sięo jakość oraz użyteczność informacji ułatwiającej podjęcie decyzji, a nie o jej

1 Proces quasi-statyczny zachodzi wówczas, gdy zmiany w otoczeniu zewnętrznym można uznaćza na tyle wolne, że w każdej chwili układ ekonomiczny pozostaje w stanie równowagi.

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 14

Page 15: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

15Wstęp

precyzję. Tak działa neuron, tak działają sieci neuronowe i w taki sposób podejmujedecyzje menedżer. Na wejściu otrzymuje określone sygnały, abstrahując od relacjipomiędzy ich źródłami, następnie wykorzystując zasadę porównania z zadanymi da-nymi, przetwarza otrzymane dane na informacje sterujące. W dalszym ciągu mody-fikuje wagi wzorcowe na coraz bardziej dostosowane do procesu, realizując iteracyjnązasadę uczenia się.

W podejściu formalnym nie jest interesujące, dlaczego coś się dzieje, ale jak tosię dzieje. I to jest również istota funkcjonowania zarządzania. Zbieraj sygnały wej-

ściowe, przypisz im określone wagi znaczenia i podejmuj trafną decyzję. Ucz się

na podstawie otrzymanych rezultatów i modyfikuj sygnał wzorcowy, a możesz

osiągnąć punkt optymalny. Takie podejście wydaje się być najbardziej odpowied-nie do dzisiejszych problemów turbulentności otoczenia. Newtonowskie pojęcie czar-nej skrzynki i dobre modele upraszczające analizę sygnałów wejściowych,prowadzące do wyniku jakościowego (decyzji), jest tym, czego oczekuje menedżerpraktyk. W najprostszym przypadku jest to decyzja kupić – nie kupić na giełdzie.

Rys. 1. Model warstw logicznych podziału problemów zarządzania dla celów informatyzacji i budowania wiedzy

Źródło: opracowanie własne na podstawie, Mills Davis 2005, Project 10X – www.project10x.com.

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 15

Page 16: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Wstęp16

Parametrów wejściowych i informacji jest ogromna ilość, jednak nie ma modeluprzewidującego stan najbliższej przyszłości w sposób precyzyjny. Są spektakularneprzykłady dopasowania zmian oscylacji indeksów giełdowych w czasie, ale dotycząniestety przeszłości oraz przedziałów czasowych, które nie mogą być uwzględnianeprzy podejmowaniu decyzji operacyjnych. Przypomina to działanie anatomopato-loga, który po sekcji zwłok zna przyczynę choroby i wie, jak należało leczyć, ale nadziałanie jest już za późno. Nie oznacza to jednak, że nie należy rozwijać takiegopodejścia. Wszystkie te niepowodzenia przybliżają nas do poprawy parametrówwzorcowych w naszej sieci neuronowej oraz jej wiedzę.

Spojrzenie na problem ekonomiczny z punktu widzenia filozofii nauki oraz jegoopis w sensie uogólnionym matematycznie ma nie tylko znaczenie teoriopoznawcze,ale i głęboko praktyczne, prowadzące zwykle do ułatwienia jego informatyzacji. Po-przez metaanalizy informacji dochodzimy do poziomu wiedzy i budujemy zasobyinformacyjne na poziomie teorii (model z rys. 1). Na tak rozumiany opis składają sięosiągnięcia cząstkowych teorii zaczerpniętych z nauk formalnych oraz myśli huma-nistycznej, charakterystycznej dla nauk społecznych. Rozwój wszelkiej nauki cechujesię bowiem nawarstwianiem poglądów i ich ścieraniem się wzajemnym, dokumen-towaniem obserwacji oraz wprowadzaniem opisów cząstkowych. To prowadzi wkońcu do uogólnień lub rozwiązań modelowych, gdy komuś uda się dokonać glo-balnej syntezy.

Bardzo duże znaczenie w budowaniu teorii naukowej ma zastosowanie analogiido innych dziedzin wiedzy, poruszając się bowiem w ograniczonej aksjomatyce danejdyscypliny, można uzyskać zupełność opisu, traci się jednak jego spójność. Czyniącanalogię, przenosimy własności jednego, na ogół dobrze poznanego obiektu, na inny,którego właściwości chcemy poznać lub opisać. Niestety najczęściej zastosowaniezbyt sformalizowanych opisów do zjawisk społecznych nie daje zadowalającej zgod-ności z obserwacją. Poza tym ekonomia stanowi konglomerat znacznej liczby zja-wisk stochastycznych w sferze psychologiczno-społecznej oraz szybkozmiennychrelacji, co uniemożliwia uniwersalizm opisu formalnego, który z definicji jest sztywnąstrukturą aksjomatyczną. Jednak pragnienie wymierzenia rozwoju procesu w czasiew postaci liczby wymusza zniżenie się do poziomu takiego formalizmu i pogodzeniesię z uproszczeniami wymaganymi przez zastosowany model matematyczny oraztechnologie informatyczne.

Nie inaczej należy spojrzeć na zagadnienie zarządzania strategicznego jako pew-nej umiejętności nabywanej przez ludzkość w czasie i opisywanej przez ekonomię.Ma ono wszelkie cechy teorii naukowej oraz zwartej budowy modelowej. Więcej,zarządzanie może zostać opisane przy użyciu aksjomatyki teorii gier lub innego for-malizmu matematycznego, stając się semantycznie adekwatnym narzędziem do in-formatyzacji procesów i wykorzystania praktycznego. Humaniści zajmujący się teoriązarządzania zawsze w tym miejscu stawiają pytanie, po co to robić. Przecież nie dasię ubrać w aksjomaty działań społecznych oraz aktywności ludzkiej. Jest wielu au-

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 16

Page 17: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

17Wstęp

torów, którzy twierdzą, że nie ma optymalnych metod zarządzania w rzeczywistymśrodowisku. I poniekąd mają rację, ale tylko częściową w ontologii humanistycznej.Z drugiej bowiem strony, patrząc na zagadnienia ekonomiczne związane z wynikamijakiegokolwiek procesu zarządzania, zawsze na końcu pojawia się liczba, najczęś-ciej wyrażona w jednostce ilości lub pieniądza, jako wynik weryfikujący wszelkiepodejścia empiryczne w ekonomii. A to oznacza, że finalnie w każdym przypadku jeststosowany pewien formalizm matematyczny, który już nie podlega żadnym prawomhumanistycznym ani zależnościom społecznym, ale zwykłej aksjomatyce liczb rze-czywistych. Ma to ogromne zalety dla całości zagadnienia, traktując bowiem całąsferę wewnętrznych relacji niematematycznych procesu zarządzania jako czarnąskrzynkę i zajmując się jedynie wartościami na wejściu i wyjściu procesu w pew-nym przedziale czasowym, możemy przenieść prawdy wynikające z przyjętego for-malizmu na prawdziwość lub fałsz określonych twierdzeń oraz hipotez z obszarupozaformalnego. Oczywiście na tyle, na ile metody dedukcji oraz relacji wielkościniematematycznych oraz ich reprezentacji formalnych nam to umożliwią. Jeżelizatem w sposób formalny udowodnimy istnienie minimum lub maksimum funkcjilub funkcjonału opisujących przebieg zarządzanego procesu, wówczas przekłada sięto automatycznie na istnienie optymalnych dróg czy schematów zarządzania. I dlatego warto próbować formalizować pewne obszary działalności ludzkiej, spro-wadzając ich analizę do badania reprezentacji liczbowych zmiennych niematema-tycznych, pomimo że ich dehumanizacja wydaje się pozostawać w sprzeczności zogólnym, społecznym postrzeganiem procesu. Niestety ich potwierdzenie doświad-czalne może nie być możliwe, albowiem stosunkowo mało doświadczeń ekono-micznych da się powtórzyć i znaleźć bardziej zgodny z wyliczonym modelemprzebieg. Jest to w zasadzie możliwe wyłącznie dla procesów cyklicznych i odwra-calnych.

W tym kontekście, niejako w naturalny sposób, wynikający wprost z logiki for-malnej, dwa ujęcia zarządzania stanowią podstawę większości rozważań naukowych.Są to:

1) ujęcie zasobowe, które w języku informatyki należy porównać do systemo-wego hardware,

2) ujęcie procesowe, które można porównać do roli software w systemach infor-matycznych.

Stanowią one dwa komplementarne podejścia do nauki o zarządzaniu oraz pla-nowaniu strategicznym i nie powinno się ich rozdzielać. Ma to bardzo dobre od-zwierciedlenie w sformalizowanych systemach zarządzania, regulowanych normamijakości, np. ISO czy SixSigma.

Warto również nadmienić, że do dnia dzisiejszego nie udało się opisać zjawiskekonomicznych za pomocą jednej, uniwersalnej teorii. Nie ma uniwersalnego prze-pisu na sukces. Nie ma również uniwersalnych narzędzi przewidywania rozwoju wczasie rzeczywistych układów ekonomicznych, zwłaszcza mikroekonomicznych. To

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 17

Page 18: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Wstęp18

powoduje, że warto szukać i próbować łączyć posiadane prawdy cząstkowe w bar-dziej ogólne opisy, co może doprowadzić w końcu do powstania spójnych teorii orazmodelu formalnego, dającego możliwość cząstkowego opisu otaczającego świata zja-wisk ekonomicznych w podobny sposób, jak to się dzieje w fizyce. Łatwiej wów-czas zinterpretować liczbę i udoskonalić model.

Jednym ze szczególnie obiecujących podejść do zagadnienia formalnego opisuzarządzania procesami ekonomicznymi jest podejście zasobowe. Zasoby mają bo-wiem swój wymiar fizyczny i daje się je zmierzyć. Można obserwować ich rozwójw czasie i możliwa jest kwantyfikacja ich całkowitej wartości chwilowej, wyrażonejokreśloną wielkością fizyczną, np. pieniądzem. Można próbować przewidywać ichwielkość w okresach przyszłych przez ekstrapolację. Można dokonywać interpolacjiwartości zasobów w okresach przeszłych i bieżących. W końcu rozwój zasobów wczasie może stanowić bezwzględną miarę doskonałości przyjętych strategii za-rządzania oraz oceny stanu zarządzanego obiektu i samego procesu zarządzania. Nabazie zasobów możliwe jest definiowanie procesów ekonomicznych oraz budowaniestrategii. Ale najbardziej interesującą właściwością podejścia zasobowego jestpołączenie modelu Arrowa-Debreu-MacKenziego (ADM) z funkcją celu. Umożli-wia to wprowadzenie formalizmu przestrzeni wektorowej do definiowania użytecz-ności, funkcjonalności oraz aksjologii zarządzania.

Bardzo interesującym zagadnieniem w teorii nauk empirycznych jest ich opisformalny2. W literaturze można spotkać wiele prac poświęconych udoskonalaniuopisu matematycznego, logicznego i semantycznego procesów ekonomicznych. Wwiększości przypadków poszukuje się optymalnego kompromisu pomiędzy zu-pełnością3 i spójnością4 opisu, tak aby z punktu widzenia pragmatyki był on najbar-dziej użyteczny. Jeżeli uda się wprowadzić opis formalny danego zjawiskaempirycznego, np. procesu ekonomicznego, możliwe jest sprowadzenie zagadnieniajego modelowania i rozwoju w czasie do jakiegoś zagadnienia matematycznego. Toz kolei pozwala na wywód, że w finalnej wersji stanie się on problemem arytmetykiliczb naturalnych, ponieważ wszystkie pozostałe działy matematyki dają się spro-

2 System formalny w matematyce zawiera następujące elementy:1) skończony zbiór symboli, z których konstruowane są wyrażenia (syntaktykę), 2) gramatykę opisującą, jakie formuły są poprawnie skonstruowane i pozwalają zweryfikować po-

prawność dowolnej formuły (semantykę), 3) zbiór aksjomatów będących poprawnie skonstruowanymi formułami, 4) zbiór reguł wyprowadzania nowych formuł, 5) zbiór twierdzeń, zawierający wszystkie aksjomaty oraz wszystkie poprawnie skonstruowane for-

muły, które da się wyprowadzić z aksjomatów za pomocą reguł wyprowadzania; w przeciwieństwie dogramatyki, nie musi istnieć procedura decyzyjna określająca, czy dana formuła jest twierdzeniem.

3 System formalny zupełny – system, w którym możliwe jest rozstrzygnięcie o prawdziwości do-wolnego, prawidłowo zapisanego zdania tego systemu.

4 System formalny spójny – system, w którym nie da się udowodnić jednocześnie pewnego zdaniai jego zaprzeczenia; inaczej mówiąc: w systemie spójnym zaprzeczenie zdania prawdziwego jest za-wsze fałszywe.

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 18

Page 19: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

19Wstęp

wadzić do zagadnień teorii liczb naturalnych [Marciszewski 2001]. W tym momen-cie zaczyna mieć znaczenie hipoteza Churcha-Turinga, która mówi, że tak opisanyproblem jest rozwiązywalny w sposób automatyczny dla maszyny Turinga [Turing1936-1937; Church 1932; Church 1937]. Tym samym nadaje się on do automatyzacjiprzez zastosowanie narzędzi informatycznych. To jest na tyle duża wartość prak-tyczna, że warto jej poświęcić czas, zwłaszcza gdy istnieją już dobrze opracowanezręby teorii oraz opisu formalnego. Wprawdzie z I twierdzenia Gödla [1931] o nie-zupełności wynika, że: dowolny system formalny zawierający w sobie aksjomaty

arytmetyki liczb naturalnych jest albo zupełny albo spójny i nigdy nie posiada

obu tych cech jednocześnie, to nie ma to większego znaczenia z punktu widzeniapraktycznego, gdzie decydującą rolę gra spójność teorii. Lepiej jest mieć opis spójnyczęściowy niż zupełny, ale niekoniecznie w jednoznaczny sposób interpretujący ob-serwacje. Informatyka nie toleruje niejednoznaczności, zwłaszcza gdy chodzi o po-dejmowanie wiążących decyzji. Najczęściej informacja wyjściowa musi być na tyleelastyczna, żeby system jednoznacznie wskazał na właściwy wybór jakościowy, aprawdopodobieństwo zajścia pozytywnego zdarzenia było stosunkowo duże. I to sta-nowi istotę zarządzania w sensie formalnym. Opisać problem na tyle ogólnie, żebysystem podejmowania decyzji pozyskał informacje elastyczne, odporne na chwilowewychwiania ze stanu równowagi.

Natomiast z tego samego twierdzenia wynika pewna sugestia o charakterze filo-zoficznym: zawężenie interpretacji złożonego zjawiska do poziomu jego własnej ak-sjomatyki zwykle nie prowadzi do jego wyjaśnienia i, aby osiągnąć sukces, należywyjść poza dziedzinę wiedzy, której to zjawisko dotyczy. Dlatego poszukiwanie re-lacji interdyscyplinarnych w zarządzaniu jest tak istotne.

Wiele nagród Nobla przyznano właśnie za stworzenie wybitnych modeli mate-matycznych w ekonomii. Warto tu wymienić: J. Hicksa, L. Kantorowicza, G. De-breu, J. Nasha, M. Sholesa, R. Mundella oraz L. Hurwicza. Nie sposób pominąćrównież nagrody Turinga (odpowiednik nagrody Nobla w dziedzinie informatyki),którą otrzymali za zastosowania informatyki: H. Simon (za teorię decyzji i rozwój SI)i J. Gray (za transakcyjne bazy danych). Ich dzieło stanowi namacalny dowódsłuszności podejmowania wysiłków w kierunku tworzenia sformalizowanych mo-deli, które następnie można zinformatyzować, a które powinny być uwzględniane wjakimś procencie przez każdą strategię i fizyczne akty zarządzania. A dodatkowo su-geruje wyraźną przesłankę na podstawie obserwacji rzeczywistości, że nauki o za-rządzaniu funkcjonują przede wszystkim w środowisku ekonomicznym i powinnyuwzględniać fundamentalne prawa równowagi ekonomicznej, o czym się często za-pomina. Nie jest zadaniem racjonalnego zarządzania burzyć równowagę ekono-miczną, ale raczej ją stabilizować i wykorzystywać chwilowe wychwiania jako okazjeumożliwiające budowanie przewagi konkurencyjnej. Mamy wówczas zapewnionązarówno stabilność systemową w czasie, jak i rozwój ekonomiczny organizacji,wprawdzie bez chaosu, katastrof i niezwykłych wzlotów okazjonalnych, ale uzasad-

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 19

Page 20: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Wstęp20

niony pragmatycznie, zrównoważony w sensie Nasha lub przebiegający według zasadzrównoważonego rozwoju.

Podstawowym celem pracy jest pokazanie szczególnej roli modelowania seman-tycznego w naukach o zarządzaniu oraz metod prowadzących do powstania skutecz-nych modeli, a także ujęcie formalne zarządzania procesem ekonomicznym,uwzględniające warunki wynikające z ograniczeń zastosowanego modelu i przyjętejkwantyfikacji. Ponadto przedstawienie nowych koncepcji rozwoju modelowania wnaukach o zarządzaniu, szczególnie odnoszących się do zarządzania informacją iwiedzą.

Na poziomie teoriopoznawczym celem było opracowanie nowego paradygmatuformalnego, nadającego się do zastosowania w problematyce nauk o zarządzaniu,oraz przedstawienie problematyki demarkacji selekcjonującej, opartej na granicy mie-rzalności lub zasadach minimum w odniesieniu do zagadnień zarządzania, i jej kon-sekwencji dla modelowania na różnych poziomach interoperacyjności. Dodatkowymcelem pochodnym była próba powiązania różnorodnych ujęć szeroko pojętej pro-blematyki zarządzania w zbiór o określonych cechach wspólnych, czemu służyć masformułowanie zbioru paradygmatów, połączonych w program badawczy w sensieKuhna-Lakatosa „Zarządzanie reprezentatywne”.

Na poziomie praktycznym ważnym celem było wskazanie metod modelowaniaprocesów zarządzania, tak aby mogły one zostać poddane informatyzacji i kwanty-fikacji oceny w formalnym ujęciu zasobowym, a także wskazanie modeli stano-wiących analogie dla niektórych, trudnych do opisania formalnego zagadnieńzarządzania strategicznego. Ponadto do celów praktycznych należały: przedstawie-nie wybranych modeli, zrealizowanych praktycznie w konkretnych firmach, orazwskazanie na powiązania pomiędzy modelowaniem a możliwością informatyzacjiwybranych zagadnień i udowodnienie istnienia racjonalnego zarządzania w danymkontekście.

W pracy postawiono następujące hipotezy, wymagające udowodnienia, a mająceznaczenie teoriopoznawcze i praktyczne. Układ tych hipotez ma charakter ciągu: odfilozofii nauki do praktycznej aplikacji, nadającej się do zrealizowania metodami nu-merycznymi.

H1. Istnieje możliwość częściowego uporządkowania epistemologicznego nauko zarządzaniu przez zastosowanie metody programów badawczych w sensie Lakatosawraz z paradygmatem demarkacji selekcjonującej.

H2. Program badawczy w sensie Lakatosa „Zarządzanie reprezentatywne” sta-nowi uniwersalne narzędzie logiki odkrycia naukowego dla nauk o zarządzaniu, dodatkowo wskazujące na możliwość znalezienia funkcjonalnych modeli seman-tycznych dla problemów objętych jego zakresem.

H3. Zagadnienia mierzalności i istnienia zasad minimum są kluczowe dla mode-lowania semantycznego w naukach o zarządzaniu i, jeżeli dla danego zagadnieniamożna zdefiniować miarę, wówczas istnieje jego reprezentacja numeryczna.

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 20

Page 21: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

21Wstęp

H4. Najbardziej odpowiednim ujęciem mierzalnych problemów nauk o za-rządzaniu z punktu widzenia modelowania semantycznego jest formalne ujęcie za-sobowe, a jego reprezentacja w przestrzeni wektorowej pozwala na zastosowaniekoncepcji funkcji użyteczności Debreu.

H5. Jeżeli zarządzanemu procesowi lub organizacji można przypisać funkcję celuw sensie miary w przestrzeni metrycznej, wówczas zawsze istnieje strategia opty-malna w sensie równowagi Nasha.

H6. Szczególnie użytecznymi metodami w modelowaniu semantycznym proble-matyki nauk o zarządzaniu są analogie zarówno do nauk przyrodniczych, jak i do in-formatyki. Dotyczy to zwłaszcza problemów, dla których konieczne jest znalezieniereprezentacji numerycznych.

H7. Skuteczne modele semantyczne do tworzenia reprezentacji numerycznychproblemów nauk o zarządzaniu można zbudować, stosując podejście redukcjonis-tyczne, w szczególności warstw logicznych, uwzględniające ograniczenia technolo-gii informatycznych.

H8. Ocenę aksjologiczną zarządzania można oszacować w formalnym modeluzasobowym przez zmiany wartości funkcji użyteczności zasobów w czasie, bez ana-lizowania wewnętrznych relacji w organizacji.

H9. Programy księgowe stanowią zbiór izomorfizmów semantyczno-syntak-tycznych odpowiedniego modelu semantycznego, a zarządzanie prowadzi do znale-zienia najbardziej optymalnego z nich.

H10. W dowolnej organizacji proces zarządzania prowadzony zgodnie z kwan-tyfikowalnym modelem prowadzi do optymalizacji topologii jej zasobów w czasie,a jednocześnie stosowane są określone zasady minimum, związane z racjonalnościąpodejmowanych decyzji.

W pracy zastosowano metodologię opartą na metaanalizach wiedzy interdyscy-plinarnej, wynikającej z praktycznych doświadczeń oraz kompetencji autora. Wy-chodząc od metod praktycznych tworzenia i wdrażania systemów informatycznychwspomagających zarządzanie oraz od analizy problemów z tym związanych,osiągnięto uogólnienie na poziomie modelowania semantycznego, a następnie do-konano syntezy na poziomie interoperacyjności funkcjonalnej i aksjologii.

Uzyskane wyniki uogólnień modelowania skojarzono z osiągnięciami filozofiinauki końca XX wieku, tworząc paradygmat demarkacji selekcjonującej, a następniezbiór paradygmatów niższego rzędu, stanowiących twardy rdzeń powstałego w tensposób programu badawczego w sensie Lakatosa „Zarządzanie reprezentatywne”.Od tego momentu rozpoczęto analizy prac Poppera, Kuhna, Lakatosa, Laudana, Ko-tarbińskiego, Koterskiego, Feyerabenda i Sułkowskiego, prowadzące do sfor-mułowania podstaw epistemologii mierzalnych problemów nauk o zarządzaniu orazkryteriów racjonalności dla paradygmatów oraz linii demarkacji programu badaw-czego w sensie Lakatosa „Zarządzanie reprezentatywne”. Dalsze badania doprowa-

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 21

Page 22: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Wstęp22

dziły do postawienia wielu interesujących hipotez, z których część została udowod-niona w niniejszej pracy w sposób formalny.

Jako kryteria racjonalności procesów demarkacji wybrano założenia opracowaneprzez Poppera, Kuhna i Lakatosa dla „dobrego paradygmatu” oraz Laudana dla ra-cjonalności demarkacji. Otrzymano w ten sposób mocne narzędzia formalne w sen-sie logiki odkrycia naukowego. Przyjęto za podstawę odrzucenia hipotez ichfalsyfikowalność w sensie wyrafinowanym, dopuszczając dobrą heurystykę oraz ko-roborację. Tak pojmowane kryterium nie odrzuca bowiem metod probabilistycznychoraz dedukcji logicznej jako metody warsztatowej rozwoju nauki.

Aby potwierdzić słuszność paradygmatów programu badawczego „Zarządzaniereprezentatywne”, w kolejnym etapie wskazano na fundamentalne modele wspie-rające te paradygmaty, i wykazano ich przydatność w tworzeniu modeli semantycz-nych lub przedstawiono ograniczenia formalne, nakazujące wybierać innerozwiązania. W wyniku zastosowania formalnej struktury logicznej paradygmatówtwardego rdzenia opracowano nowe modele oceny użyteczności zasobu oraz ela-styczności informacji, a następnie zasobu informacyjnego. W dalszej kolejności po-wstały modele poziomu semantycznego o wysokim stopniu użyteczności dlazarządzania, modele systemu finansowo-księgowego, kadrowo-płacowego oraz ra-portowania skonsolidowanego, które doczekały się reprezentacji numerycznych isyntaktycznych w formie programów użytkowych. Uzyskano w ten sposób potwier-dzenie słuszności hipotez o optymalizacji topologii zasobów organizacji oraz repre-zentatywności zarządzania finansami.

Następnie dokonano szczególnie interesujących studiów przypadku, ilustrującychpraktyczne zastosowanie modelowania na różnych poziomach interoperacyjności,pokazując rozwiązania wdrożone i przetestowane, które stanowiły podstawę poszu-kiwań teoretycznych i opracowanych paradygmatów.

W rezultacie osiągnięto strukturę logiczną w obszarze nauk o zarządzaniu, znaj-dującą swoją praktyczną realizację w postaci wdrożonych systemów komputerowych.Niektóre z prezentowanych modeli systemów informatycznych funkcjonują do dzi-siaj w zmodyfikowanej postaci i stanowią źródło porównań topologicznych zasobówtych organizacji oraz ich rozwoju ekonomicznego.

* * *

Szczególne podziękowania związane z powstaniem tej pracy składam profeso-rowi Rafałowi Krupskiemu, którego wsparcie, uwagi oraz życzliwość naprowadziłymnie w końcu na właściwy trop naukowy. Dziękuję również kanclerzom Wałbrzy-skiej Wyższej Szkoły Zarządzania i Przedsiębiorczości – Henrykowi Plackowi orazMarkowi Zielińskiemu – za udzielone wsparcie instytucjonalne w wydaniu pracy.

Tadeusz Gospodarek Kamieniec Wrocławski, 5 sierpnia 2008 roku

R_01:AE 2009-05-27 18:55 Strona 22

Page 23: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Epistemologiczne aspekty zarządzania

Problem demarkacji w naukach o zarządzaniu

W praktyce bardzo często trudno jest ustalić, co jest nauką, a co nią nie jest. Dotyczyto zwłaszcza badań interdyscyplinarnych lub eksperymentów w tych obszarach wie-dzy, dla których trudno określić paradygmaty, np. w naukach społecznych, politolo-gii lub zarządzaniu. Kontrowersje wokół tego tematu, zwłaszcza w odniesieniu doniektórych dziedzin niemierzalnych, trwają do dziś [MacMorris 1989; Ziman 2000].W wielu wypadkach problemem jest odpowiedź na pytanie, czy dana teoria jest teo-rią naukową albo jakie warunki muszą zostać spełnione, żeby nią była. Prawdziwośćdanej teorii to zagadnienie oddzielne, w myśl zasady, że nie każda teoria stanowiprawdę.

Według filozofii racjonalistycznej Kartezjusza [Descartes 1988; Aune 1970],ściśle naukowe i pewne jest tylko to, co da się wywieść wprost z rozważań abstrak-cyjno-logicznych – a więc filozofia, matematyka i logika. Pozostałe działy wiedzystają się tym bardziej naukowe, im bardziej korzystają z dokonań nauk abstrakcyjno--logicznych. Z punktu widzenia tworzenia strategii, takie podejście najbliższe jestlogicznemu rozumowaniu, rozmyślnej konstrukcji oraz formalnemu szkieletowi, np.LFA [Gospodarek 2007a; Örtengrena 2004]. W tym miejscu interoperacyjność [Mil-ler 2000] semantyczna w odniesieniu do procesów zarządzania znajduje najpełniejszeuzasadnienie. Jednocześnie w podejściu kartezjańskim problematyka zarządzania wujęciu formalnym może być uznana za naukową. Co jednak z szybkozmiennym oto-czeniem, które w istotny sposób wpływa na zmiany modeli młodej dyscypliny wie-dzy? Czy wówczas kartezjańskie podejście, charakterystyczne dla ustabilizowanychteorii, jest odpowiednie?

Na przeciwnym biegunie pozostawali empirycy [Markie 2004; Nagel 1970], którzytwierdzili, że naukową jest tylko ta wiedza, która została potwierdzona eksperymen-talnie, a wszystko, czego się nie da dowieść w ten sposób, jest tylko czystą spekulacją.W takim przypadku problemy zarządzania muszą zostać tak określone, żeby możliwabyła pełna weryfikacja eksperymentalna działań. Tak rozumiana wiedza naukowa wzasadzie eliminuje wyższe szczeble procesu zarządzania, dla których eksperymentjest trudny do przeprowadzenia, a zwłaszcza do powtórzenia. Podejście empirycznemoże być interesujące wyłącznie w przypadku badań operacyjnych i zarządzania zde-finiowanymi procesami. Stąd wynika, że czyste podejście empiryczne do teorii za-

1.1.

1

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 23

Page 24: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania24

rządzania i jej optymalizacji nie wydaje się być właściwe dla potwierdzenia nauko-wości podnoszonych kwestii. Jednak budując odpowiednią reprezentację liczbowąniematematycznych zjawisk związanych z zarządzaniem i wydzielając formalnie zde-finiowane procesy, możemy dojść do wyniku eksperymentalnego w formie mierzal-nej. A to powoduje, że podejście formalne może sprowadzić problemy zarządzania donaukowych również w ujęciu empiryzmu. W podejściu empirycznym nie ma ogra-niczenia szybkiej zmienności warunków zewnętrznych doświadczenia. Pozostaje jed-nak problem powtarzalności eksperymentu.

Kolejnym istotnym podejściem do rozważań nad pozycją teorii zarządzania wnauce mogą być zasady filozofii krytycznej [Tatarkiewicz 1988]. W rozważaniachKanta [Watkins 2003] ani same zbiory faktów potwierdzonych eksperymentalnie, anirozważania czysto spekulacyjne nie prowadzą do rzetelnej i użytecznej wiedzy. Praw-dziwym źródłem wiedzy naukowej jest zastosowanie metody polegającej na świa-domym, czysto spekulacyjnym tworzeniu spójnych logicznie hipotez, a dopieropóźniej weryfikowanie ich drogą empiryczną. Z kolei same fakty empiryczne są tylkozbiorami danych lub informacji i dopiero dobra teoria jest w stanie zrobić z nichużytek. Weryfikacja empiryczna hipotez jest jednak niezbędna do odrzucania błęd-nych teorii i nie można się bez niej obejść, ponieważ spójnych semantycznie i syn-taktycznie hipotez można tworzyć nieskończenie wiele. Stąd, według Kanta, wiedzanaukowa to dobra teoria poparta empirycznym potwierdzeniem. Pogląd ten znajdujeswoje odzwierciedlenie w późnym okresie twórczości Poppera. Popper obok falsy-fikacjonizmu w formie wyrafinowanej dopuszcza stopień potwierdzenia hipotezy iokreśla go mianem koroboracji.

Kantowskie podejście wprowadza do teorii zarządzania dwa istotne elementy: 1) stworzenie modelu w formie weryfikowalnej hipotezy,2) udowodnienie jej przez wdrożenie praktyczne i pomiar eksperymentalny.Empiriokrytycyści i neopozytywiści logiczni uściślili poglądy Kanta, tworząc

pojęcie „weryfikacji teorii” [Hempel 1950]. U jego podstaw legło przekonanie, żeteoria czy pogląd mogą zostać uznane za naukowe, jeśli wypowiadają jakąkolwiekprawdę o rzeczywistości, która może znaleźć potwierdzenie w doświadczeniu. Treścinienaukowe zaś to takie, które są niezależne od doświadczenia. Tym samym utwo-rzono program uporządkowania nauki postulujący usunięcie z niej wszystkich treścimówiących nie o doświadczeniu i rzeczywistości, lecz o np. konstrukcjach teore-tycznych [Nagel 1970]. I właśnie te poglądy w odniesieniu do teorii zarządzania prak-tycznie eliminują większość kwestii niesprawdzalnych, nowych przenośni lubporównań literackich, tak bardzo lubianych przez licznych autorów publikacji z dzie-dziny nauk społecznych. Odniesienie poglądów filozofii neopozytywistycznej do za-gadnień zarządzania narzuca wręcz konieczność stworzenia modelu, a następnieznalezienia jego potwierdzenia w badaniach empirycznych. Mocną stronę zagadnie-nia w ujęciu pozytywizmu logicznego stanowi odniesienie do rzeczywistych zdarzeń.Zarządzanie odbywa się bowiem zawsze w rzeczywistym środowisku i dotyczy rze-

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 24

Page 25: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

251.1. Problem demarkacji w naukach o zarządzaniu

czywistych problemów mierzalnych wynikiem liczbowym. Słabością jest modelo-wanie, którego nie można oprzeć na jednym dobrym paradygmacie, a nawet na zgóry ustalonej ich liczbie.

Problematyka zarządzania dotyczy wielowymiarowego zagadnienia, związanegoz continuum układów ekonomicznych, stanowiących podmiot zarządzania, conti-nuum stanów otoczenia zewnętrznego oraz continuum procesów stanowiących przed-miot zarządzania. Stąd wynika konieczność tworzenia uproszczonych modeli,najlepiej addytywnych, umożliwiających opis złożonych zjawisk z pogranicza eko-nomii i nauk społecznych. Stworzenie dobrej teorii w ujęciu kantowskim nie wydajesię być możliwe bez modeli i teorii cząstkowych.

Niejako w sukurs neopozytywistom logicznym przychodzą utylitaryści [Lyons1965]. Twierdzą oni, że o tym, czy dana teoria jest naukowa, czy nie, decyduje jejużyteczność. Jeśli stosowanie jakiejś teorii w praktyce daje pozytywne rezultaty, np.mechanizm odwróconej lodówki – pompa cieplna – dobrze działa w praktyce, tzn. żeteoria jest dobra i naukowa, niezależnie od tego, jaka jest jej struktura i w jaki spo-sób udało się do niej dojść. I to jest stwierdzeniem najbardziej korzystnym dla opisuprocesów zarządzania w kategoriach naukowych – uznanie wiedzy stosowanej zanajbardziej odpowiadającą potrzebom chwili i jednocześnie weryfikowalną. Nieprzeczy ono poglądom kantowsko-neopozytywistycznym, a uzupełnia problem we-ryfikowalności o aspekt praktyczny.

W tym kontekście zarządzanie albo jest dobre i daje rezultaty, albo nie jest i układekonomiczny ulega procesom katastroficznym. Nie jest ważne, jaka teoria, jakie pa-radygmaty, jaki aparat formalny zostały użyte do opisu teoretycznego, byle wynikkońcowy był akceptowalny (np. modele formalne zarządzania ISO, SixSigma). Topodejście zrównuje przede wszystkim wdrożenia elementów zarządzania z pozio-mem problemu naukowego. Nie można zatem powiedzieć, że wdrożenie strategii niejest problemem naukowym, bo w tym ujęciu nim jest. Natomiast można z pewnoś-cią z punktu widzenia utylitaryzmu odrzucić zarządzanie relacjami jako kwestię na-ukową, chyba że znajdzie się odpowiednie lobby, umożliwiające zastosowanie tychpoglądów w praktyce. Można zauważyć, że obecnie zarządzanie relacjami stanowiprzedmiot całkiem zaawansowanych badań naukowców, a zatem muszą istnieć jesz-cze inne kryteria weryfikacji naukowości.

Decydujące znaczenie dla rozróżnienia, czy dana teoria jest naukowa, czy nie, makryterium falsyfikowalności wprowadzone przez racjonalizm krytyczny Poppera [Pop-per 2002a]. Aby teoria opisująca pewne zagadnienie, wzięte z rzeczywistości zjawi-sko przyrodnicze czy ekonomiczne, mogła być uznana za naukową (niekoniecznieprawdziwą), musi spełniać następujące kryteria:● Kryterium otwartości. Musi zostać ogłoszona publicznie, a szeroko pojęta

społeczność musi mieć możliwość zapoznania się z jej treścią, jest bowiem niedo pomyślenia uznawanie za naukową wiedzy tajemnej, niedostępnej dla nikogo.Magia lub alchemia posiadają cechy wiedzy nienaukowej.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 25

Page 26: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania26

● Kryterium przewidywalności. Teoria musi umożliwiać rozwój układu w czasiei przewidywanie wyników. Im bardziej zgodne i spektakularne przepowiednie,tym lepiej. Ale im bardziej precyzyjnie teoria przewiduje wyniki doświadczeńlub konsekwencje zdarzeń, tym bardziej jest ona podatna na falsyfikację. Jakoprzykład można podać teorię Wilfreda Pareto.

● Kryterium korespondencji. Przewidywania wynikające z nowej teorii musząbyć zgodne z uznanymi za obowiązujące teoriami i wiedzą. Im bardziej teoriajest niezgodna z istniejącą wiedzą, tym bardziej rewolucyjne muszą być jej prze-widywania, aby uznano ją za naukową (np. kreacjonizm nie może być uznany zateorię naukową).

● Kryterium falsyfikowalności. Jeżeli dana hipoteza posiada cechy otwartości,przewidywalności i korespondencji, to aby stać się teorią naukową, musi w swo-ich ramach zawierać przewidywany wynik eksperymentu lub wyjaśnienie zja-wiska, umożliwiające stwierdzenie, że teoria jest błędna.Należy zwrócić uwagę, że powyższe kryteria dotyczą uznania formy wypowie-

dzi wyłącznie za naukową i nie wymagają żadnej weryfikacji teorii jako zgodnej zeksperymentem. Zgodność z doświadczeniem jest wymogiem, aby uznać daną teo-rię za obowiązującą (zbliżoną do prawdziwej). Teorie niezgodne z doświadczeniemlub trudne do zweryfikowania bywają nazywane modelami alternatywnymi. Opisująone poprawnie jakiś wąski aspekt rzeczywistości, stanowią hipotezy robocze lub abs-trakcyjne twory, umożliwiające analizę sposobu rozwiązywania pewnych problemów(np. termodynamika klasyczna, model gazu doskonałego czy teoria grup).

Zgodnie z tymi założeniami, problemy zarządzania zapisane w odpowiedniej for-mie mogą spełniać wszystkie cztery kryteria. Ale pojawiają się bardzo poważne ba-riery. Wiele koncepcji w obrębie modeli opisowych (elastyczności, innowacyjnościitp.) spełnia jedynie kryterium otwartości i co najwyżej falsyfikowalności. Brakujemożliwości przewidywania wyników w czasie, nawet najbliższym. Żeby przewidy-wać, trzeba mieć model, i to nie koncepcyjny, ale będący jakąś relacją do czasu. Wzakresie zgodności z istniejącymi poglądami często występuje również niespójnośćopisu zagadnienia sprowadzona do formy paradoksu [De Wit, Meyer 2007] lub uję-cia, dla którego trudno jest znaleźć relację zbieżności z istniejącymi poglądami,zwłaszcza z logiką. Problemem zasadniczym wydaje się być brak prób określeniafalsyfikowalności opisów teoretycznych dla zagadnień z zakresu zarządzania. W tymkontekście stworzenie formalnego modelu zawsze ten problem zawiera już wzałożeniach, a opis teoretyczny staje się spójny. Innymi słowy, sformalizowane mo-dele zarządzania są wypowiedzią naukową, niekoniecznie prawdziwą w sensie pop-perowskim.

Jednak stosując kryteria popperyzmu do nauk społecznych, można narazić sięwiększości twórców – kwestionując naukowość ich poglądów z przyczyn formal-nych. Dlatego należy rozważyć równolegle podejścia Kuhna [Kuhn 2001] i Lakatosa

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 26

Page 27: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

271.2. Dobry paradygmat według Kuhna i Lakatosa

[Lakatos 1970]. Wychodząc z założeń popperyzmu, Kuhn wprowadził pojęcie „pa-radygmatu naukowego” jako modelu postępowania, w którym należy określić: – co jest zaobserwowane i co należy obserwować,– rodzaj kwestii, o które należy zapytać, i sposoby odkrycia odpowiedzi na ten

temat,– jaką strukturę powinny mieć zapytania w obrębie paradygmatu,– jak powinny być interpretowane wyniki badań naukowych,– jak prowadzić eksperyment i jakie narzędzia są do tego konieczne.

W podejściu Kuhna tzw. twarde jądro nauki, na które składa się: fizyka, chemia,biologia i dziedziny pokrewne, a dodatkowo, spoza jądra, historia i lingwistyka – do-skonale spełniają założenia metodologii naukowej. Jednak niektóre dziedziny eko-nomii i nauk społecznych nie wypracowały właściwych mechanizmów oceny wiedzy,a także paradygmatów. Wynika to najczęściej z młodości danej dyscypliny wiedzyoraz z jej dynamiki. Stąd też próby przejęcia modeli z nauk „twardych” poprzez ana-logię dają okazję do wypełnienia wspomnianej luki i stworzenia naukowej teoriicząstkowej w sensie popperowskim.

Za najbardziej obiecujące podejście do teorii zarządzania można przyjąć okreś-lenie Kuhna, że zarządzanie jako dyscyplina wiedzy znajduje się na etapie przedpa-radygmatycznym i dąży do osiągnięcia stanu paradygmatycznego poprzezwytworzenie odpowiednich, akceptowalnych powszechnie modeli.

Według najnowszych trendów filozofii nauki, zaczynamy dochodzić do nauko-wości teorii zarządzania wynikającej z koncepcji ograniczonej racjonalności Simona[Simon 1957] i bazującej na skutkach wyników kognitywistyki [Thagard 2007; Duch2008] oraz ogólnej teorii systemów [Bertalanffy 1974;1968]. W końcu zarządzanieto podejmowanie decyzji: poddanych ograniczeniom i różnym kryteriom, zwłaszczaopłacalności. W tym kontekście paradygmaty nauki związane są z pojęciem obo-wiązującego konsensusu społecznego i wiedzy o wiedzy (metawiedzy)5. To stanowiobiekt ciągłych studiów i badań. Jednym z istotnych obiektów staje się zarządzanieinformacją i wiedzą [Perechuda 2005]. Stąd też modele formalne, bazujące na teoriiinformacji i przekazie danych, mogą być interesującym podejściem do ogólnych za-gadnień zarządzania procesami ekonomicznymi przy wykorzystaniu modelu Kuhnai Poppera.

Dobry paradygmat według Kuhna i Lakatosa

Jeżeli w naukach ścisłych uda się wykonać eksperyment falsyfikujący, to pozostalinaukowcy wcale tak szybko ze starej teorii nie rezygnują. Podobnie wygląda sprawaistniejącego w danej dziedzinie wiedzy paradoksu (lub paradoksu pozornego) [Fra-assen 1980]. Najczęściej jego istnienie nie obala zasad danej wiedzy. Zazwyczaj po

1.2.

5 http://erg4146.casaccia.enea.it/, „Meta-Knowledge Engineering & Management (MKEM) Re-search Server”.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 27

Page 28: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania28

pewnym czasie uczeni znajdują rozwiązanie lub błędne założenia sformułowania pa-radoksalnego i istniejący paradygmat zostaje zachowany. Wynika to również stąd, żekażdą istniejącą teorię da się tak zmodyfikować, aby mogła wchłonąć pozornie fal-syfikujący ją eksperyment. Obserwując to zjawisko zachowawczości teorii i ciągłościwiedzy, Lakatos wymyślił pojęcie „program badawczy” [Lakatos 1978] – stanowiącyzbiór teorii podstawowych, zwanych paradygmatami. Na ich bazie buduje się na-stępnie teorie szczegółowe. Teorie szczegółowe są testowane i budowane wedługzasad opisanych przez Kanta i Poppera. Są zatem albo weryfikowalne, albo falsyfi-kowalne. Paradygmat jest jednak fundamentalny i nienaruszalny. Jeżeli jakieś faktywydają się chwilowo mu zaprzeczać, tworzy się zwykle teorię wspierającą, która wy-jaśnia nowe fakty w ramach starego paradygmatu, zachowując proces ewolucyjnyrozwoju wiedzy.

Takie podejście stanowi zatem kompromis pomiędzy falsyfikacjonizmem Pop-pera a teorią rewolucji naukowych Kuhna i nadaje się doskonale do tworzenia po-glądów i teorii naukowych w obrębie wiedzy na temat zarządzania. Można w tymmiejscu zaproponować stwierdzenie, że: teoria zarządzania stanowi otwarty pro-

gram badawczy w sensie Lakatosa. Jest zatem zbiorem paradygmatów cząstko-wych, związanych z różnorodnością elementów i zagadnień objętych pojęciemzarządzania. Tym samym uzasadnione jest budowanie kolejnych teorii cząstkowychw obrębie zdefiniowanych paradygmatów zarządzania (o ile takie można zdefinio-wać) oraz wspierających narzędzi i modeli zaczerpniętych z nauk twardych. Opróczwłaściwości zdefiniowanych przez Kuhna, naukowy paradygmat powinien spełniaćkilka istotnych kryteriów formalnych. Przede wszystkim musi on być – spójny logicznie (dawać możliwość tworzenia zdań o ustalonej wartości logicznej),– jak najprostszy pojęciowo (nie zawierać zbędnych informacji i pojęć),– kreatywny (ma inspirować tworzenie nowych teorii cząstkowych),– transformowalny (podlegać ulepszeniom i uzupełnieniom w czasie).

Innymi słowy, na jego podstawie powinno dać się budować falsyfikowalne lubweryfikowalne teorie, które dobrze tłumaczyłyby znane fakty empiryczne. Należymieć na uwadze, że paradygmat naukowy nie jest wiedzą absolutną. Nie jest to dog-mat fundamentalistów religijnych i zawsze można próbować go osłabić lub zmienić.Jeżeli wymyśli się lepszy i bardziej kreatywny niż poprzedni, to stary ulega zmianie,ale najczęściej zmianie ewolucyjnej6. W modelu Lakatosa nauka to poprawnie skon-struowany paradygmat (dobry paradygmat), uzupełniony o potwierdzone ekspery-mentalnie teorie szczegółowe. Nie powinno się zatem formułować zagadnień teoriizarządzania w kategorii paradoksu, jak ma to miejsce w niektórych opracowaniach[De Wit, Meyer 2007], bo to oddala nas od utworzenia paradygmatu i nie odpowiadanaukowemu podejściu w sensie popperowskim. Nie należy również formułować nie-sprawdzalnych pojęć heurystycznych, stanowiących przenośnie pojęciowe, ponie-waż są one niefalsyfikowalne lub niesprawdzalne. Należy iść w kierunku budowy i

6 Znane są również przypadki zmian o charakterze rewolucyjnym (np. teoria Kopernika, teoria bu-dowy atomu).

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 28

Page 29: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

291.2. Dobry paradygmat według Kuhna i Lakatosa

uściślania paradygmatu, a w konsekwencji dążyć do podejścia metodologicznego isformalizowanego w sposób ewolucyjny.

Powyższa heurystyka pozwala na określenie teorii zarządzania jako dziedzinywiedzy o charakterze nauki przedparadygmatycznej o rozbudowanym zasobie wyni-ków obserwacji, doświadczeń i weryfikowalnych teorii cząstkowych. W tym kontek-ście należy przedstawić istniejące paradygmaty w obrębie ogólnej teorii zarządza-nia, jako punkt wyjścia do tworzenia modeli i kolejnych teorii cząstkowych. Wyszu-kać możliwe do przejęcia na zasadzie analogii, a nie przenośni opisy eksperymentów,wynikające z paradygmatów nauk twardych, i próbować je dołączyć do paradygma-tów zarządzania. W ten sposób metodologia naukowa powinna po jakimś czasie do-prowadzić do uogólnionej teorii.

Z dotychczasowych rozważań wynikają następujące wnioski:1. Teoria zarządzania jest nauką przedparadygmatyczną i z filozoficznego punk-

tu widzenia powinna być rozwijana w oparciu o kompromis pomiędzy falsyfikacjo-nizmem Poppera a teorią rewolucji naukowych Kuhna w ujęciu Lakatosa.

2. Wytworzenie dobrych paradygmatów teorii zarządzania powinno być procesemewolucyjnym z uwzględnieniem analogii do modeli zaczerpniętych z nauk twardychoraz logiki odkrycia naukowego w sensie późnopopperowskim.

3. Metoda naukowa powinna mieć zastosowanie w tworzeniu metawiedzy z za-kresu problemów zarządzania i rysować naturalną linię demarkacji selekcjonującejproblemy nadające się do objęcia zakresem paradygmatu i pozostające poza jego ob-szarem.

4. Problem demarkacji powinien być rozumiany jako selekcja problemów, a niepodział na kategorie: naukowy i nienaukowy. W tej kwestii pogląd Feyerabenda, „Nie ma takiej teorii, która byłaby zgodna ze wszystkimi faktami ze swej dziedziny, a jednak nie zawsze teoria jest temu winna. Fakty są ustanawiane przez dawniejszeideologie, a zaistnienie konfliktu między faktami może świadczyć o postępie” [Feye-rabend 2001], powinien zostać uszanowany.

5. Przy tworzeniu modeli koncepcyjnych należy odrzucić metafory, nieweryfi-kowalne pomysły oraz sformułowania sprzeczne z dobrą logiką, ponieważ szkodzi totworzeniu dobrego paradygmatu w obrębie nauk o zarządzaniu.

6. Modele w procesach zarządzania powinny bazować na pojęciach z zakresukogniwistyki i ogólnej teorii systemów z zachowaniem zasad paradygmatu metodynaukowej, a przy tym uwzględniać ograniczenia technologii informatycznych.

7. Ze względu na stopień komplikacji zagadnień związanych z teorią zarzą-dzania należy przyjąć redukcjonistyczny punkt widzenia w modelowaniu seman-tycznym oraz modele wyidealizowane, odrzucając podejście holistyczne jako unie-możliwiające uzyskanie opisów cząstkowych.

Punkt 6 oraz 7 pozostają w stosunku do siebie w pozornej sprzeczności, co wy-nika ze znanego konfliktu pomiędzy redukcjonizmem a holizmem, ale na problemteorii zarządzania należy spojrzeć szerzej. Istnieją tu bowiem zarówno zagadnienia

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 29

Page 30: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania30

nadające się do opisu holistycznego, jak i te nadające się do opisu w kategoriach re-dukcjonizmu i popperowskiego falsyfikacjonizmu, zwłaszcza w jego formie wyrafi-nowanej.

Paradygmat metody naukowej a nauki o zarządzaniu

Najogólniejszym paradygmatem stosowanym w poznaniu świata i jego zjawisk jestparadygmat metody naukowej [Jarrard 2001]. Jest to uniwersalne kryterium uznaniajakiejś działalności badawczej za naukową przede wszystkim w naukach przyrodni-czych [Amsterdamski 1983]. Metoda naukowa stanowi procedurę postępowania wprocesie pozyskiwania rzetelnej wiedzy, a także poprawiania i uzupełniania wiedzyjuż istniejącej. Umożliwia ponadto weryfikację hipotez oraz stworzenie spójnegoopisu (niekoniecznie zupełnego) w oparciu o zbiór zasad, które są w niej zawarte,oraz podstawowe kryterium falsyfikowalności lub koroboracji według Poppera [Fra-assen 1980]. Paradygmat ten stanowi na dzień dzisiejszy pewien konsensus pomię-dzy społecznością naukowców różnych dyscyplin oraz filozofami nauki [Rorty 1979].

Podstawę metody naukowej stanowią następujące działania funkcjonalne: itera-cja, rekurencja, aproksymacja, reorganizacja danych nieciągłych, porządkowaniezbiorów w następującym ciągu logicznym:– charakterystyka problemu (obserwacje, definicja, pomiar, opis kwestii),– hipoteza (teoretyczne, hipotetyczne wyjaśnienie obserwacji lub wyników),– przewidywanie (opis przyszłości na podstawie dedukcji logicznej i teorii),– eksperyment (potwierdzenie doświadczalne przewidywań),– weryfikacja (podjęcie prób falsyfikacji hipotezy lub kolejnych potwierdzeń).

Każdy element metody naukowej podlega recenzji naukowej, aby możliwa byłaeliminacja błędów. Kuhn [Kuhn 2001] zauważył, że planując eksperyment, naukowcynajczęściej posiadają gotową teorię i rzeczywista droga metodyczna od obserwacji doteorii raczej nie występuje. Należy również mieć na uwadze, że paradygmat metodynaukowej nie stanowi przepisu na naukowość zagadnienia, ale na jego podstawiemożna wygenerować pewien ogólny schemat postępowania. W niniejszej pracy tenparadygmat będzie wykorzystywany jako narzędzie selekcjonujące problemy mie-rzalne. Przez doświadczenie należy rozumieć nie tylko eksperyment fizycznie prze-prowadzony, albowiem w obrębie paradygmatu stosowane są również inne metodygromadzenia wiedzy i metaanaliz: obserwacyjna, monograficzna, badania doku-mentów, indywidualnych przypadków, metoda analizy i krytyki piśmiennictwa, son-dażu diagnostycznego, statystyczna, heurystyczna, symulacji komputerowej,zgodności, różnicy itd. W wyniku zastosowania każdej z nich otrzymywane są danedo analizy, którą następnie można wykorzystać w kolejnych etapach procedury.

1.3.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 30

Page 31: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

311.4. Problemy z klasycznym paradygmatem zarządzania

Nauki społeczne niechętnie poddają się rygorom metody naukowej, ponieważnie jest ona dostosowana do ich specyfiki [Sułkowski 2005, s. 101]. Poza tym wy-wodzi się z filozofii neopozytywizmu oraz redukcjonistycznego ujęcia problemówzłożonych, co w przypadku humanistycznych opisów relacji wewnątrz organizacjioraz psychologii podejmowania niekoniecznie racjonalnych decyzji nie mieści sięprzy takim kryterium demarkacji w kategoriach nauki. Dodatkowo współczesne nurtyfilozofii postmodernistycznej poddają zdecydowanej krytyce metodologię metodynaukowej, zwracając się bardziej ku anarchizmowi epistemologicznemu niżuporządkowanej taksonomii i aksjologii [Feyerabend 2001; Krzyżanowski 1999; Ay-lesworth 2005].

Problemy z klasycznym paradygmatem zarządzania

Pisząc o formalnym umocowaniu teorii zarządzania w nauce, wypada przedstawićnajważniejszą pod względem merytorycznym konstrukcję, którą można uznać za pa-radygmat lub przynajmniej przedparadygmat. Należy zacząć od klasycznego systemuzarządzania taylorowskiego w ujęciu Fayola, pojmowanego jako sekwencja postę-powania: planowanie, organizowanie, kierowanie, koordynowanie i kontrolowanie[Fayol 1949]. Ten schemat uznaje się za klasyczny paradygmat zarządzania.

System powinien spełniać wszystkie cechy stawiane dobremu paradygmatowi.Niestety, według aktualnego stanu wiedzy z dziedziny filozofii nauki, jest on nie-spójny logicznie, ponieważ umożliwia tworzenie zdań o nieustalonej wartości lo-gicznej (niefalsyfikowalnych) dotyczących konkretnego sposobu zarządzania. Jestwprawdzie najprostszy z możliwych pojęciowo, ponieważ jego cechy określają po-jedyncze wyrazy–hasła. Jest kreatywny, ponieważ jego ogólność pozwala na two-rzenie opisów zagadnień objętych przedmiotem zarządzania w ujęciu systemowym,redukcjonistycznym i mieszanym. W końcu podlega modyfikacjom w czasie, ponie-waż każde z pojęć stanowiących go podlega ewolucji w czasie wraz z rozwojemspołecznym. Stosując go, można zatem zbudować teorię umożliwiającą opis zjawiskwziętych z rzeczywistości, zwłaszcza przy dodatkowym wykorzystaniu paradygmatumodelowania Hertza [Hertz 1956]. Wadą jego jest zbytnia ogólność i ukierunkowa-nie na procesy powtarzalnej produkcji w ustabilizowanych warunkach zewnętrznych.Rozwijając fayolowski model epistemologicznie w kierunku bardziej precyzyjnegookreślenia możliwych do utworzenia hipotez i dodając zdania wspierające ów para-dygmat, możliwe jest jego stosowanie do znacznej liczby problemów dzisiejszychnauk o zarządzaniu.

Paradygmat ten istotnie zmieniał się w czasie, w pierwszym rzędzie za sprawąGraya [Fayol 1987], który wprowadził do klasycznej formy systemu Fayola 14 punk-tów uszczegóławiających pojęcia operacyjne, nie zmieniając przy tym szkieletu lo-

1.4.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 31

Page 32: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania32

gicznego. Pozwoliło to na objęcie zakresem paradygmatu niemierzalnego zarządza-nia zasobem ludzkim. W dalszym ciągu w obrębie klasycznego schematu postępo-wania nie mieściło się zarządzanie wiedzą, okazjami, usługi high-tech, outsourcingitd. Co więcej, dalsze uszczegóławianie paradygmatu w wersji klasycznej nie pro-wadziło już do uzyskania spójnych opisów układów rzeczywistych. Szybka zmien-ność zjawisk ekonomicznych w otoczeniu rewolucji informacyjnej wymusza na naucerównie szybkie dostosowanie swoich teorii. A zatem sztywność paradygmatu niesprzyja jego elastyczności. Co więcej – wydaje się być nieuzasadnione podejmowa-nie prób zawarcia problematyki zarządzania w obrębie jednego lub nawet kilku pa-radygmatów. Dlatego pomimo że klasyczny paradygmat Fayola jest użytecznymmodelem, wymaga on uzupełnień na tyle poważnych, że konieczne jest zbudowaniespójnego układu wieloparadygmatycznego, składającego się na program badawczy wsensie Lakatosa w obrębie nauk o zarządzaniu.

Liczni autorzy podejmują próby określenia nowych fundamentów teorii za-rządzania w turbulentnym środowisku z mniejszym lub większym powodzeniem [Le-vine i wsp. 1994; Drucker 1999]. Zgromadzono fakty doświadczalne oraz opisycząstkowe nie mające interpretacji ilościowej, a modele ontologiczne dla wielu pro-blemów nauk o zarządzaniu są słabo rozwinięte. Praktycznie nie ma wartościowychmodeli semantycznych, traktujących np. zarządzanie w kategoriach funkcji stanu.Nie można nawet zaproponować akceptowalnej syntezy epistemologicznej dla za-rządzania. Dlatego też stwierdzenie o przedparadygmatycznym stadium rozwoju teo-rii zarządzania jest głęboko uzasadnione. Co w takim razie można uznać za racjonalnąmetodologię rozwoju nauk o zarządzaniu? Przede wszystkim należy:– dokonać taksonomii problemów z zakresu nauk o zarządzaniu według racjonal-

nych kryteriów,– znaleźć programy badawcze rozwiązujące demarkację i pozwalające na

uporządkowanie epistemologiczne,– znaleźć modele i analogie w naukach twardych, stosując zasady dobrego para-

dygmatu oraz metody naukowej i modelowania Hertza, – skatalogować zagadnienia objęte terminem „zarządzanie” i znaleźć wspólne

części, stanowiącą twarde jądro. Takie podejście zapewne nie umożliwi opracowania uniwersalnej teorii, ale przy-

najmniej uporządkuje kilka jej przyczynków w sposób trwały. A to już jest istotne zpoznawczego punktu widzenia, ponieważ zagadnienie jest wyjątkowo dynamiczne,a nic nie wskazuje na spowolnienie tempa zmian ani w biznesie, ani w gospodarce,ani w metodach je opisujących. Rozwój nauki przebiegać będzie z pewnością wielo-torowo i problemem nadrzędnym staje się nie tyle ścisła zbieżność tych nurtów, aleraczej brak rozbieżności i zachowanie możliwie maksymalnej liczby „uwspólnio-nych” elementów. Z tych przekrojów wspólnych powstaną prawdziwe paradygmatytwardego rdzenia programu badawczego nauk o zarządzaniu.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 32

Page 33: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

331.5. Program badawczy w naukach o zarządzaniu

Program badawczy w naukach o zarządzaniu

Ze względu na istotne nieuporządkowanie epistemologiczne w naukach o zarządza-niu oraz ich przedparadygmatyczny charakter interesujące jest znalezienie jakiegoślogicznego formalizmu umożliwiającego podział problematyki naukowej na logiczneprogramy badawcze, zgodnie z ideą Lakatosa [Lakatos 1970; Lakatos 1978]. Dlanauk o zarządzaniu można wyróżnić trzy wyraźnie różne grupy zagadnień nauko-wych:

1) aspekty ekonomiczne – związane z zagadnieniami posiadającymi cechę mie-rzalności w wymiarze kapitału, oddziaływaniem ekonomicznym i reprezentacją licz-bową (modelowaniem ontologicznym),

2) aspekty technologiczne – związane ze sztuczną inteligencją, wspomaganieminformatycznym (modelowaniem semantycznym) oraz automatyzacją procesów,

3) aspekty o nie ustalonej mierze – związane z rolą człowieka w organizacji, po-dejmowaniem decyzji, zjawiskami społecznymi oraz aksjologią.

Najbardziej zbliżona strukturalnie do nauk przyrodniczych jest grupa zagadnieńekonomicznych. Dla niej odpowiednie jest zarówno stosowanie podejścia redukcjo-nistycznego, umożliwiającego dzielenie organizacji na addytywne elementy (np.warstwy logiczne), jak i stosowanie przybliżeń typu czarnej skrzynki do wewnętrz-nych relacji (podejście holistyczne). Najważniejszą jednak analogią jest możliwośćzastosowania metody naukowej wraz z kryterium falsyfikowalności wyrafinowanejPoppera w ocenie naukowości weryfikowanych hipotez [Koterski 2004, s. 191]. Wsposób niejako naturalny, wykorzystując koncepcję Kuhna, można utworzyć kilkazdań fundamentalnych, stanowiących podwaliny paradygmatów, w oparciu o któremożna dalej tworzyć hipotezy weryfikowalne. Zbiór paradygmatów wzajemniesprzężonych tworzy program badawczy w sensie Lakatosa. Oczywiste jest, że pro-gram badawczy obejmuje pewną grupę zagadnień lub zjawisk i tym samym wyzna-cza pewną granicę podziału. Jeżeli przyjąć, że przez demarkację selekcjonującąrozumieć będziemy kryteria przynależności do zbioru problemów w obrębie danegoprogramu badawczego, wówczas logiczna struktura nauk o zarządzaniu może byćprzedstawiona jako skończony zbiór programów badawczych. To zachęca do podję-cia prób w kierunku stworzenia przede wszystkim paradygmatów, które mogą sta-nowić fundamenty programu. Ewoluując, będą one coraz bardziej selektywne, a samprogram będzie charakteryzować się coraz węższym pasem bezpieczeństwa. Jednakw fazie początkowej należy spodziewać się pewnego nakładania się programów ba-dawczych na siebie, przede wszystkim poprzez pasy bezpieczeństwa, ponieważzakłada się z góry, że twarde rdzenie programów będą kartezjańską sumą zbiorówparadygmatów.

1.5.

R_01:AE 2009-05-27 23:14 Strona 33

Page 34: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania34

Demarkacja selekcjonująca w naukach o zarządzaniu

Klasyczny problem filozofii nauki – problem demarkacji, rozumiany jako kryteriumoceny naukowości zagadnień, w odniesieniu do nauk o zarządzaniu jest skompliko-wany z powodu chaosu epistemologicznego [Sułkowski 2005, s. 51], obserwowa-nego nie tylko na poziomie ontologicznym, ale i semantycznym. Przy tym liczbaobserwacji oraz nowych koncepcji w naukach o zarządzaniu rośnie eksponencjalniew czasie. Wiele z nich nie spełnia kryteriów naukowości formułowanych przez me-

Rys. 2. Porządkowanie epistemologiczne za pomocą programu badawczego w sensie Lakatosa

Źródło: opracowanie własne.

1.5.1.

R_01:AE 2009-05-27 23:18 Strona 34

Page 35: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

351.5. Program badawczy w naukach o zarządzaniu

todologię twardej nauki, wobec czego wprowadzenie racjonalnych kryteriów de-markacji wydaje się być pożądane. Zmieniają się również koncepcje w obrębie samejfilozofii nauki. Wielu współczesnych filozofów nauki traktuje klasyczny problem de-markacji jako nieistotny, a niektórzy uważają wręcz, że stawianie go jest szkodliwe.Ma to pewne uzasadnienie w naukach interdyscyplinarnych oraz tych, dla którychnie stworzono wystarczająco ugruntowanych podstaw teoretycznych [Laudan 1998].

Większość zagadnień nauk o zarządzaniu stanowi humanistyczny opis relacji istruktury organizacji, roli człowieka i jego podmiotowości itp., które z definicji są za-gadnieniami niematematycznymi. Jednak proces zarządzania wymaga podejmowa-nia racjonalnych decyzji ekonomicznych i wymiany informacji. Stąd wynikakonieczność użycia komputerów jako narzędzi wspomagających procesy zarządcze.Niestety syntaktyka maszyny nie może być zastosowana na poziomie ontologicznymwprost, ponieważ ontologia procesu zarządzania nie jest rozumiana przez systemyinformatyczne i wymaga dodatkowych zabiegów. Są to dwa różne światy, pomiędzyktórymi może, ale nie musi istnieć pewien izomorfizm, a przynajmniej jakiś mor-fizm7. Jeden to zjawisko obserwowane, a drugi to jego symboliczne przedstawienie(model semantyczny). Aby dane zagadnienie niematematyczne przenieść na poziomsymboliczny, konieczne jest wykonanie trzech ważnych działań:

1) zamiana ciągłych zmiennych świata rzeczywistego na zmienne dyskretneświata informacji (modelowanie semantyczne),

2) znalezienie reprezentacji numerycznej przenoszonego problemu niematema-tycznego (morfizm pomiędzy kategoriami rzeczywistymi a reprezentacjami nume-rycznymi),

3) dokonanie podziału redukcjonistycznego problemu do poziomu akceptowal-nego przez system informacyjny (warunki technologiczne stanowią ograniczenie).

Zatem jednym z podstawowych zadań epistemologicznych powinien być podziałznanych zagadnień nauk o zarządzaniu ze względu na poszczególne paradygmaty,umożliwiające redukcję problemów i znalezienie ich modeli semantycznych, a na-stępnie reprezentacji syntaktycznych. Konieczne jest również przyjęcie podejścia re-dukcjonistycznego, jako jedynego słusznego, a w ślad za tym – metod logiki odkrycianaukowego, weryfikujących lub falsyfikujących hipotezy i zdania obserwacyjne.Tego bowiem wymagają systemy informatyczne jako sformalizowane reprezentacjenumeryczne i symboliczne. Zasady takiego porządkowania przedstawiono na rys. 2.

Znaczenie dobrego paradygmatu w programiebadawczym

Dobry paradygmat powinien umożliwić budowanie falsyfikowalnych lub weryfiko-walnych teorii, które dobrze tłumaczyłyby znane fakty, pochodzące z obserwacji.Dotyczy to również zarządzania. Można stwierdzić, że paradygmaty wraz z za-

wartą w nich metodologią wyznaczają pewne granice podziału zagadnień w ob-

1.5.2.

7 W tym wypadku najprościej wyrazić morfizm jako relację jeden do wielu, np. grupie obiektówmożna przypisać jedną wartość, stanowiącą reprezentację liczbową, np. średnią.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 35

Page 36: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania36

rębie danej wiedzy i, jeżeli za określenie „problem demarkacji” uznany zostaniepodzbiór zagadnień danego obszaru wiedzy, spełniający założenia paradygmatu,wówczas tak pojmowane pojęcie demarkacji selekcjonującej nabiera ponownieznaczenia dla filozofii nauki. Można sformułować następujące tezy związane z za-

stosowaniem paradygmatów:1. Paradygmat obejmuje grupę problemów z zakresu danej nauki. Tym samym

wyznacza pewną linię demarkacyjną w sensie przynależności zagadnienia do danegoparadygmatu.

2. Jeżeli dana nauka składa się z pewnej liczby zagadnień i paradygmatów, to sta-nowią one sumę logiczną zbioru problemów, dającego się podzielić na podzbiory na-leżące do poszczególnych paradygmatów.

3. Może się zdarzyć, że dany problem należy do kilku paradygmatów jednocześnie.Stąd zawsze będą istnieć paradygmaty mniej i bardziej ogólne. (W przypadku nauk o za-rządzaniu brakuje paradygmatów o wysokim poziomie ogólności).

4. Najbardziej ogólne paradygmaty, które zawierają w sobie wiele problemów,umożliwiają dokonanie wyraźnych podziałów demarkacyjnych danej nauki, dla któ-rych to podziałów konieczne jest wprowadzenie kryteriów racjonalności demarkacji.

5. Najodpowiedniejszym podejściem do zagadnienia racjonalności podziału wy-daje się być kryterium Laudana.

6. Podejście redukcjonistyczne w połączeniu z wyrafinowanym falsyfikacjoniz-mem oraz kryterium racjonalności demarkacji Laudana do klasyfikacji zagadnień zzakresu nauk o zarządzaniu jest racjonalne i może zostać uznane za paradygmat de-markacji selekcjonującej.

Przyjmując zatem, że paradygmat powinien spełniać kryteria naukowości wedługKuhna-Lakatosa, a za racjonalność demarkacji uznane zostanie kryterium Laudana,można założyć, że rozwój danej nauki będzie wyznaczany przez znajdowanie re-

lacji inkluzji problemów do przyjętych paradygmatów. Przy tym jeden problemmoże należeć do kilku paradygmatów. Postęp badań będzie umożliwiać redukcjęliczby paradygmatów i tworzenie coraz bardziej precyzyjnych linii podziału. W ideal-nym przypadku jeden problem będzie należeć do jednego paradygmatu, co wyzna-cza ostrą granicę demarkacji. W naukach przedparadygmatycznych, do którychzalicza się zarządzanie, mamy do czynienia z rozmyciem demarkacyjnym i znacznąliczbą słabo uogólnionych paradygmatów, a zatem istnieje uzasadnienie powrotu doproblematyki demarkacji selekcyjnej oraz redukcjonizmu w naukach o zarządzaniu.

Poniżej zaprezentowany zostanie zbiór paradygmatów spełniających kryteriaKuhna-Lakatosa oraz racjonalności Laudana, umożliwiający objęcie znacznej liczbyzagadnień nauk o zarządzaniu, posiadających cechę mierzalności lub optymalizacjiza pomocą kryterium minimum (lub maksimum).

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 36

Page 37: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

371.5. Program badawczy w naukach o zarządzaniu

Paradygmat demarkacji selekcjonującej

Niech będzie dany zbiór X, którego elementami są zagadnienia danej nauki xk, i niechP będzie zbiorem dobrych paradygmatów w sensie Kuhna-Lakatosa pi z nią związa-nych. Wówczas, jeżeli zbiór P stanowi sumę kartezjańską pi, to każdy paradygmatpi∈P wyznacza linię demarkacji selekcjonującej dla zbioru X. Jeżeli dodatkowo każdalinia demarkacji pomiędzy określonymi paradygmatami spełnia kryterium racjonal-ności Laudana, to z faktu, że zagadnienie xk spełnia założenia paradygmatu pj,wynika,że jest ono naukowe i jego przynależność do paradygmatu pj jest racjonalna.

Tak sformułowany paradygmat demarkacji selekcjonującej sankcjonuje zarównoredukcjonizm, jak i holizm problematyki w obrębie nauki, byle spełniony został wa-runek sumy kartezjańskiej dla paradygmatów (tzn. żeby coś, co nazywa się para-dygmatem A, nie było zanurzone w paradygmacie B) i pozwala na ustanowienieprogramu badawczego w sensie Lakatosa dla nauk przedparadygmatycznych, takichjak zarządzanie. Wprowadzanie kolejnych paradygmatów, w miarę postępu nauki,prowadzi do bardziej użytecznych i wartościowych merytorycznie podziałów de-markacyjnych oraz do przepływu zagadnień pomiędzy paradygmatami. Nie zamykato również możliwości dołączenia kolejnych zagadnień, w miarę postępu dowodze-nia spełniania założeń.

Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego

Niech będzie dana jakakolwiek struktura S = [U,O,R] określona na zbiorze obiek-tów ekonomicznych U, zwana organizacją, zawierająca:

i. niepusty zbiór U obiektów, nazywany zasobem S,ii. uporządkowany zbiór O dozwolonych działań w zbiorze U,iii. niepusty, uporządkowany zbiór R relacji określonych w zbiorze U.

Wówczas:1. Zbiór S stanowi organizację ekonomiczną w ujęciu zasobowym o zdefiniowa-

nym w danej chwili czasu stanie zasobów.2. Zarządzanie polega na zmianie stanu zasobów w czasie, w obrębie dozwolo-

nych działań oraz relacji dopuszczalnych w zbiorze S.3. Jeżeli działając na elementach stanowiących izomorficzne reprezentacje obiek-

tów albo relacji, albo operacji8 struktury S, otrzymamy zdania obserwacyjne praw-dziwe, wówczas zbiór izomorficzny z S stanowi model organizacji S.

Jest to bardzo mocny paradygmat, definiujący modelowanie struktur organizacjimożliwych do kwantyfikacji, topologicznego opisu oraz optymalizacji. Wyznaczalinię demarkacji dla wszystkich nieokreślonych struktur lub nie dających się zdefi-niować relacji holistyczno-systemowych. Nie obejmuje zagadnień związanych z nie-

1.5.3.

1.5.4.

8 Przez operacje należy rozumieć funkcje, przekształcenia oraz działania w sensie ogólnym, nazy-wane klasą o danej krotności (np. relacja będąca funkcją n zmiennych stanowi klasę krotności n+1). Po-dobne konstrukcje są stosowane w programowaniu obiektowym.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 37

Page 38: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania38

mierzalnymi cechami zasobów, jak kultura organizacji, przywództwo menedżera itp.Jednak nie zakłada, że zarządzanie rozumiane w ten sposób związane jest z podej-mowaniem wyłącznie racjonalnych decyzji. Zakłada za to istnienie izomorfizmówstanowiących reprezentację obiektów rzeczywistych w ujęciu symbolicznym (np. do-kumentów związanych z podejmowaniem decyzji).

Jednym z najważniejszych przykładów praktycznych wykorzystania paradyg-matu izomorfizmu reprezentatywnego do modelowania organizacji jest reprezentacjadokumentowa związana z działalnością operacyjną, podejmowaniem decyzji i za-rządzaniem na dowolnym szczeblu oraz poziomie ogólności (w tym dla zarządzaniastrategicznego). Z przedstawionego modelu wynika, że prowadząc dowolne operacjena dokumentach związanych z działalnością otrzymujemy prawdziwy obraz organi-zacji. A to w dalszej kolejności oznacza, że polityka rachunkowości może stanowićdoskonały model działania ekonomicznego organizacji. I dalej, że dokument stanowireprezentację numeryczną procesów niematematycznych. To prowadzi do stosowal-ności paradygmatu reprezentatywnego i pozwala na przeniesienie zagadnienia na po-ziom syntaktyczny systemu informatycznego.

Sprawdzenie spełniania warunków Kuhna-Lakatosa

W odniesieniu do przedstawionego paradygmatu należy dokonać proceduryoceny jego naukowości oraz racjonalności demarkacji, którą wprowadza do zagad-nień nauk o zarządzaniu, stosując metodykę opartą na kryteriach Kuhna-Lakatosa-Laudana, stanowiących podstawową metodę badawczą. ● Spójność logiczna. Sformułowanie paradygmatu w formie zdań logicznych o

ustalonej wartości: „prawda” dla zdań 1 i 2 oraz modus ponendo ponens dla zda-nia 3, wypełnia postawiony wymóg. Paradygmat nie oferuje ani wnioskowaniarozmytego, ani zdań o nieustalonej wartości logicznej.

● Prostota pojęciowa. Warunek stosowalności sprowadzony do podstawowej de-finicji zbiorów oraz elementarnych określeń topologicznych i sformułowane pro-ste zdania, związane z określeniem organizacji jako zbioru zasobów umożliwiająpostawienie hipotezy o prostocie pojęciowej.

● Kreatywność. Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego umożliwia tworze-nie continuum modeli oraz reprezentacji zagadnień nim objętych, stanowiącychkolejne izomorfizmy. Wśród zbioru wszystkich izomorfizmów można szukaćoptymalnego, a zarządzanie polega na przekształcaniu między elementami zbiorureprezentacji.

● Transformowalność. Jeżeli z czasem izomorfizm będzie można zastąpić poję-ciem „dowolny morfizm”, paradygmat ulegnie modyfikacji (stanie się bardziejogólny). Można również oczekiwać połączenia go z innym paradygmatem re-prezentatywnym. Najbardziej interesującym zagadnieniem rozwoju będzie możli-wość wyjścia poza przestrzeń ustalonych izomorfizmów reprezentacji. W tymmomencie zdefiniowana zostanie nowa organizacja lub zbiór zasobów.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 38

Page 39: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

391.5. Program badawczy w naukach o zarządzaniu

● Naukowość. Można wybrać następujące zdanie falsyfikujące paradygmat: Jeżelizbiór izomorficzny z S nie tworzy modelu, wówczas działając na elementach niestanowiących izomorficznych reprezentacji obiektów lub relacji, lub operacjistruktury S, nie otrzymamy zdań obserwacyjnych prawdziwych.Tym samym pokazano, że paradygmat można sfalsyfikować w sensie poppe-

rowskim, co automatycznie uznaje jego naukowość, a dodatkowo spełnia kryteriaLakatosa dobrego paradygmatu w nauce. Pozostaje jeszcze wskazać na racjonalnośćwytyczanej przez paradygmat linii demarkacyjnej, stosując kryterium Laudana.● Adekwatność. Adekwatność podziału problematyki na ujęcie zasobowe oraz po-

zostałe ma swoje uzasadnienie w podejściu do zarządzania wielu liczących się au-torów. Ujęcie reprezentatywne (np. zasobowe) jest jednym z najważniejszychdzisiaj, kwantyfikowalnych sposobów wymiernego zarządzania. Eliminuje onoszczególną rolę człowieka w organizacji, umożliwiając modelowanie rzeczywis-tych procesów biznesowych do celów informatyzacji. Może być stosowane dotych zagadnień, dla których istnieją akceptowalne reprezentacje izomorficzne lubco najmniej morficzne. Stąd też adekwatność podziału wydaje się być uzasad-niona.

● Skutki wprowadzenia demarkacji. Są bardzo pozytywne dla modelowania se-mantycznego oraz pośrednio optymalizacji procesów zarządzania. Zarządzaniepoprzez optymalizację obiegu dokumentów stanowi bardzo interesujące ujęcieizomorficzne. Ten sposób modelowania stwarza również ogromne możliwościbadawcze i koncepcyjne w funkcjonowaniu organizacji. Skutkiem jest wydzie-lenie grupy zagadnień, dla których przedstawiona struktura nauki będzie skutko-wać uporządkowaniem epistemologii oraz metodologii badań.Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego zawiera w sobie zasobowe ujęcie

modelowania izomorficznego. Jest naukowy i wyznacza racjonalną linię demarkacjidla problemów optymalizacji struktury organizacji. Oczywiste jest, że można podej-mować próby jego obalenia przez znalezienie falsyfikatorów. Można również znaleźćkolejne potwierdzenia słuszności, zwiększając stopień koroboracji. W ten sposóbmodel będzie się rozwijać w czasie.

Paradygmat efektywnego oddziaływania ekonomicznego

Niech będzie dany układ ekonomiczny, na który składa się otoczenie wraz z pewnąorganizacją wzajemnie oddziałujące na siebie ekonomicznie. Dla takiego układumożna ustalić stan chwilowy przez ilościowy opis mierzalnych zasobów organizacjioraz zbiór parametrów makroskopowych opisujących otoczenie. Wynika stąd treśćnastępującego paradygmatu oddziaływań ekonomicznych.Układ organizacja–otoczenie ekonomiczne oddziałuje wzajemnie w sposób, który po-lega na:

1.5.5.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 39

Page 40: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania40

i. transferze określonego kapitału swobodnego9 z otoczenia do organizacji lubodwrotnie,

ii. zmianie stanu zasobów organizacji.Zachodzi wówczas, co następuje:1. Nie istnieje oddziaływanie, którego jedynym skutkiem jest transfer pewnego

kapitału z organizacji do otoczenia lub odwrotnie. 2. Pewien kapitał jest ciągle rozpraszany dla utrzymania ustalonego stanu za-

sobu organizacji w czasie.3. Przy racjonalnym zarządzaniu oddziaływaniami organizacji spełnione są wa-

runki istnienia stabilnego minimaksu efektywności oddziaływań w czasie.Powyższe określenie oddziaływania ekonomicznego w układach ekonomicznych

ma bardzo istotne konsekwencje demarkacyjne. Wykorzystano tu analogię do od-działywań termodynamicznych w naukach przyrodniczych, a zwłaszcza konstrukcjęII zasady termodynamiki.

W pierwszej hipotezie kluczowe znaczenie ma słowo jedyny. Oznacza to, że ja-kikolwiek transfer kapitału powoduje zmiany mierzalne co najmniej jednego zasobuw organizacji. Może to być wzrost poziomu aktywów pieniężnych, przeniesienie ele-mentu zasobu do otoczenia itp.

Druga teza jest związana z kosztem utrzymania określonego stanu zasobu orga-nizacji w określonym przedziale czasowym. Mogą następować przegrupowania za-sobów, zamiany funkcjonalności, ale zawsze ponoszone są koszty amortyzacji, kosztyosobowe i koszty zdarzeń losowych, związane z nagłą utratą funkcjonalności ele-mentu zasobu.

Trzecia teza wiąże się z zarządzaniem oddziaływaniami zdefiniowanymi wzałożeniach paradygmatu. Wynika z niej, że racjonalnym działaniem jest zastosowa-nie jakiejś zasady minimum, np. rozpraszania kapitału, minimalnych kosztów ope-racyjnych, przy równoczesnej maksymalizacji jakiegoś elementu oddziaływania, np.maksymalizacja sprzedaży lub maksymalizacja transferu kapitału z otoczenia do or-ganizacji. To powoduje, że w warunkach równowagi ekonomicznej organizacja utrzy-muje stały poziom wymiany kapitałowej, stabilny w czasie z dokładnością dofluktuacji. Zachodzi przy tym zasada minimaksu, polegająca na tym, że organizacjaosiąga maksymalny poziom wymiany kapitałowej (korzyści) przy minimalnymnakładzie (koszty lub straty). To właśnie stanowi istotę racjonalności zarządzania.Punkt ten czyni zadość koncepcji równowag Nasha [Nash 1950].

Z punktu widzenia problemów demarkacji, paradygmat efektywnego od-działywania ekonomicznego oddziela problemy zarządzania, w których decyzje sąpodejmowane w sposób nieracjonalny, z pominięciem zasad minimaksu. To ozna-cza, że model Simona ograniczonej racjonalności podejmowanych decyzji może znaj-dować się w obszarze wyselekcjonowanych problemów, o ile nadrzędnym kryterium

9 Przez kapitał swobodny należy rozumieć tę część aktywów, która może zostać wymieniona lubzamieniona na inne aktywa w procesie oddziaływania ekonomicznego z otoczeniem.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 40

Page 41: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

411.5. Program badawczy w naukach o zarządzaniu

pozostanie osiągnięcie maksymalnego efektu przy minimum nakładu, określonegojakąś postacią równowagi Nasha. Pozwala to na formułowanie funkcji celu za-rządzania w kategoriach teorii gier albo funkcjonału wynikającego z zastosowaniaformalizmu przestrzeni wektorowych, unormowanych, nie wykluczając przestrzeniBanacha [Maurin 1972, s. 21].

Paradygmat racjonalności zarządzania

Ten fundamentalny postulat opiera się na obserwacji praktycznych zachowań każdegoośrodka decyzyjnego. Ośrodek decyzyjny stara się podejmować decyzje optymalnew danych warunkach, określanych np. metodą PEST [Obłój 2007, s. 209]. Optymalnenie zawsze oznacza racjonalne w sensie mierzalności bezpośredniej. Trudna jest rów-nież do sformułowania definicja uniwersalna decyzji zarówno optymalnej, jak i ra-cjonalnej, ponieważ zależy to nie tylko od zmiennych mierzalnych, ale również odlicznych zmiennych niemierzalnych, dodatkowo zależnych od czasu. A zatem uza-sadnione staje się wydzielenie tych zagadnień, dla których decyzja jest oparta na po-miarze lub innej akceptowalnej kwantyfikacji.

Opierając się na paradygmacie demarkacji selekcjonującej, mamy możliwość wy-boru takich problemów, gdzie wariant postępowania daje się przypisać określonemumodelowi posiadającemu reprezentację numeryczną lub parametry decyzyjne dająsię zmierzyć. Istnieje zatem funkcja celu procesu zarządzania.

Jeżeli zarządzanie organizacją wiąże się z podejmowaniem decyzji opartych nawykorzystaniu jakiejkolwiek zasady minimum, to:

i. Organizacja pozostaje w równowadze ekonomicznej, a zarządzanie możnaokreślić jako racjonalne.

ii. Układ podejmowanych decyzji zarządczych jest zawsze optymalny z punktuwidzenia zarządzających, co starają się oni potwierdzić określonymi pomiarami lubdowodami wyrażanymi liczbą.

iii. Istnieje akceptowalna funkcja celu, umożliwiająca ocenę racjonalności ioptymalności procesów zarządzania.

Twierdzenie o stosowalności metod minimaksowych

Jeżeli w zarządzaniu organizacją stosowane są zasady minimum i kwantyfikacjarezultatu, wówczas możliwe jest zastosowanie teorii gier lub rachunku wariacyjnegodo opisu jej rozwoju w czasie.

Przykładem tak określanego zagadnienia jest problem gazeciarza ze zwracaniemlub bez i ciągłą funkcją wypłaty [Sikora 2008, s. 221]. Oczywiście problem ten możnaprzenieść na zagadnienie logistyczne i wiele innych związanych z badaniami opera-cyjnymi. Takie ustanowienie paradygmatu zarządzania optymalnego i racjonalnegoumożliwia selekcję dobrze określonych problemów należących do paradygmatu re-prezentatywnego. To prowadzi do zaistnienia możliwości zastosowania metod nu-merycznych i informatyzacji procesu zarządzania.

1.5.6.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 41

Page 42: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Paradygmat optymalnej topologii

Abstrahując od relacji humanistycznych wewnątrz organizacji, najbardziej istotnymelementem jej struktury jest obieg dokumentów związanych z podatkami oraz finan-sami. To oznacza, że oprócz wszystkich ważnych lub mniej ważnych aspektów tenjeden określa topologię struktury powstawania obowiązku podatkowego. Stąd wyni-kają topologiczne uwarunkowania umiejscowienia centrów zysków i centrów kosz-tów oraz sposób powstawania wyniku finansowego. A zatem można określić kolejny,fundamentalny paradygmat zarządzania – paradygmat optymalnej topologii.

Każda organizacja dąży do osiągnięcia optymalnej topologii strukturalnej w za-kresie tworzenia wyniku finansowego lub osiągnięcia najlepszej efektywności (np.wymiany informacji czy dokumentowania zdarzeń). Racjonalne zarządzanie prowa-dzi do optymalizacji struktury stanowisk oraz obiegu dokumentów służących do fi-nansowego opisu procesów biznesowych oraz samych procesów biznesowychrealizowanych przez organizację.

Opierając się na paradygmacie optymalnej topologii, każda organizacja możestworzyć dokument o nazwie „polityka rachunkowości”, opisujący dokumentacjęprocesów biznesowych, obieg dokumentów finansowych oraz ich metaanalizy, pro-wadzące do stworzenia użytecznych sprawozdań i raportów. Paradygmat optymalnejtopologii narzuca sztywność ram zarządzania w zakresie finansów i odrzuca wszel-kie nieścisłości z mocy ustawy o rachunkowości. Jest to niezwykle ważny aspekt za-rządzania oraz tworzenia strategii. Wszystkie relacje społeczne i humanistycznemożna rozpatrywać, modyfikować i zmieniać, ale topologia strukturalna wynikającaz sytuacji podatkowej jest sztywna.

Program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”

Na rysunku 3 przedstawiono schematyczny opis programu badawczego w sensie La-katosa dla zagadnień racjonalnego zarządzania, a na rys. 4 schemat jego funkcjono-wania. Składa się na niego pięć fundamentalnych paradygmatów, opisanych wyżej.Zgodnie z metodyką programów badawczych, wyróżniono „twardy rdzeń”, na któryskładają się paradygmaty:– demarkacji selekcjonującej,– izomorfizmu reprezentatywnego,– efektywności oddziaływania,– racjonalności zarządzania,– optymalnej topologii,oraz „pas ochronny”, w którym zawarto możliwe obserwacje anomalne, zdarzeniamogące sfalsyfikować hipotezy tworzone w obrębie twardego rdzenia oraz dodat-kowe teorie i hipotezy uzupełniające problemy, które spełniają warunkowo kryteria

1.6.

1.5.7.

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania42

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 42

Page 43: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

431.6. Program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”

Rys. 3. Schemat ontologiczny programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”

Źródło: opracowanie własne.

kwalifikacji do zbioru zagadnień twardego rdzenia. Wynika stąd, że rozwój nauki wobrębie programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne” dokonywać się bę-dzie głównie w obrębie pasa ochronnego, gdzie należy spodziewać się zarówno no-wych idei, jak i ataków na paradygmaty twardego rdzenia. Jest to spójna i logicznadroga ewolucyjna, a prezentowane podejście epistemologiczne jest twórcze iuporządkowane logicznie. Nie ma w nim deprecjacji dotychczasowych osiągnięć

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 43

Page 44: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania44

nauk o zarządzaniu ani chaotycznych koncepcji postmodernizmu. Jest wybór tychproblemów, dla których uda się stworzyć reprezentację numeryczną i model seman-tyczny, oraz takich, dla których można utworzyć mierzalne funkcje celu. Pozostałe niemieszczą się w programie i powinny stać się przedmiotem innych ujęć epistemo-logicznych lub programów naukowych. Można z pewnością stwierdzić, że podejścieKuhna-Lakatosa pozwoliło na stworzenie interesującego modelu filozoficzno-lo-gicznego.

Rys. 4. Funkcjonowanie programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”

Źródło: opracowanie własne.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 44

Page 45: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

451.6. Program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”

Przedstawiona metodologia stanowi oryginalne ujęcie epistemologiczne pro-blemu demarkacji selekcjonującej w naukach o zarządzaniu, oparte na kryterium ra-cjonalności Laudana, koncepcji paradygmatu Kuhna-Lakatosa i falsyfikacjonizmiePoppera. Dotyczy uporządkowanego podejścia redukcjonistycznego, nie odrzucającw sposób zdecydowany podejścia systemowego (możliwość wykorzystania zalet pasaochronnego programu). Dystansuje się za to od anarchii metodologicznej oraz post-modernistycznego ujęcia epistemologii nauk o zarządzaniu. Tym samym wyznaczanaturalną i racjonalną linię demarkacyjną dla katalogu problemów z dziedziny za-rządzania, opisanych w literaturze przedmiotu.

Model ontologiczny „Zarządzanie wymierne”

Program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne” w sensie Lakatosa jest dosko-nałym narzędziem epistemologicznym dla budowy modeli ontologicznych oraz se-mantycznych z zakresu nauk o zarządzaniu i wskazuje na możliwość ichinformatyzacji. Paradygmaty programu umożliwiają wprowadzenie kwantyfikowal-nych ocen aksjologicznych zarządzania oraz prognoz rozwoju organizacji w czasie.Istnieje możliwość optymalizacji procesów zarządczych poprzez modelowanie izo-morficzne i wybór najlepszego z utworzonych izomorfizmów. To stanowi podstawętworzenia reprezentacji numerycznych dla obejmowanych programem zagadnień nie-matematycznych. Stąd wynikają definicje funkcji celu oraz definicje stanu układu,umożliwiające zwiększenie stopnia racjonalności podejmowanych decyzji.

Zarządzanie jakimkolwiek procesem lub obiektem ekonomicznym w ujęciu pro-gramu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne” ma następujące cechy o charak-terze ciągu logicznego zdarzeń i skutków ich zaistnienia (rys. 5):

1. Wymusza przemianę układu ze stanu A do stanu B, przy czym A i B są różne.2. Przebiega w określonym przedziale czasowym tA, tB.3. Wymaga przetworzenia i wymiany określonej informacji.4. Wykorzystuje określoną funkcję celu lub reprezentację zasady minimum.5. Prowadzi do podjęcia określonych decyzji.6. Skutkuje przepływem i rozproszeniem pewnego kapitału.7. Powoduje zmiany stanu zasobów.8. Generuje przepływy dokumentów.9. Indukuje optymalizację topologiczną organizacji.

10. Podlega ocenie aksjologicznej.Zatem zarządzanie jest to proces dynamiczny i najczęściej związany z bezpo-

średnim udziałem człowieka na poziomie decyzyjnym. Można wyróżnić takie pro-cesy, wykorzystujące automaty oraz sztuczną inteligencję, w których człowiek nieuczestniczy bezpośrednio, ale które zostały przez człowieka wykreowane w celu za-spokojenia jego potrzeb lub stanowią ogniwo w łańcuchu większego oddziaływania.Zarządzanie układem ekonomicznym prowadzi do osiągnięcia określonej funkcji

1.6.1.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 45

Page 46: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania46

celu, wspomagając się zwykle informatyką przy podejmowaniu decyzji. Aby możnabyło proces opisać w formie reprezentacji numerycznej, czytelnej dla komputera, ko-nieczne jest ustalenie modelowej funkcji jego przebiegu, a przynajmniej określeniew sposób mierzalny stanów wejścia i wyjścia, jak również kryteriów oceny efek-tywności. Jest to obecnie fundamentalną potrzebą każdego menedżera, definiującegoraport skonsolidowany lub strategię.

Przedstawiony model ontologiczny można by uznać za paradygmat zarządza-

nia wymiernego, wynikający z ogólnych paradygmatów twardego rdzenia programu„Zarządzanie reprezentatywne”. Spełnia on warunki Kuhna-Lakatosa i jest falsyfi-kowalny. Nie wykorzystuje zasady ceteris paribus, co jest jego niewątpliwą zaletą.Jednak do jego falsyfikacji potrzeba i wystarcza sfalsyfikować jedno z dziesięciuzdań definicji. Dlatego należy uznać, że nie jest on zbyt odporny na falsyfikację, tymniemniej stanowi spójny model definiujący określoną funkcjonalność zarządzania.

Rys. 5. Schematyczne ujęcie modelu zasobowego zarządzania reprezentatywnego

Źródło: opracowanie własne.

Drugim, lecz nie mniej ważnym aspektem jest ocena skuteczności zarządzania.I tu ponownie należy przywołać funkcję celu, jako podstawę wprowadzenia kryteriumoceny wyniku dla zarządzanego procesu. Najbardziej intuicyjne wydaje się kryteriumkapitałowe ze stanem maksimum efektywności przy minimum nakładu (zasada mi-nimaksu, znanego z teorii von Neumanna, pozostająca w ścisłej korespondencji z za-

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 46

Page 47: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

471.6. Program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”

sadą minimalnego działania, doskonale opracowaną przez fizyków w ramach ra-chunku wariacyjnego). Nie zawsze da się rzeczywistość przetworzyć w prosty spo-sób na liczbę i nie zawsze monokryterialne oceny są wystarczającym miernikiemefektywności. Dlatego często do budowania funkcji celu konieczne jest zastosowa-nie skwantyfikowanej analizy wielokryterialnej, co w znacznym stopniu czyni za-dość racjonalności oceny aksjologicznej.

Można przyjąć, że program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne” określadobrze pojęcie wymiernego zarządzania racjonalnego, które charakteryzuje się: sto-sowaniem zasad minimum nakładów przy podejmowaniu decyzji ekonomicznych,osiąganiem równowagi w sensie Nasha w oddziaływaniu ekonomicznym z otocze-niem, stosowaniem funkcji celu ukierunkowanej na maksymalizację efektu mierzo-nego metodą wielokryterialną oraz osiąganiem optymalnej topologii organizacji wczasie.

Twierdzenie o optymalnym zarządzaniu

Organizacja zarządzana zgodnie z paradygmatami twardego rdzenia programubadawczego „Zarządzanie reprezentatywne” jest optymalną w danym, zrówno-ważonym systemie ekonomicznym niezależnie od czasu (jest najbardziej efektywna,optymalnie elastyczna i najbardziej trwała w czasie).

Rzeczywiście, punkt równowagi Nasha określa punkt gry dwuosobowej organi-zacja–otoczenie, w którym to punkcie nie da się osiągnąć większej wymiany kapi-tałowej, niezależnie od przyjętych strategii. A zatem efektywność jest wówczasminimaksem w sensie teorii gier, zachowując zasadę minimalnych nakładów zestrony organizacji na osiągnięcie pożądanego celu.

Elastyczność rozumiana jako możliwość utrzymania równowagi ekonomicznejprzy pojawiających się wychwianiach nie może być większa ze względu na istniejącąciągle w układzie równowagę Nasha oraz regułę optymalnej topologii. To oznaczarównież, że organizacja ma ograniczoną zdolność do wykorzystania okazji nada-rzających się w otoczeniu do tych, dla których równowaga Nasha zostanie zacho-wana. Nie ma możliwości przyjęcia zbyt wielkiego zlecenia, zbyt dużego kredytuitp. bez naruszenia stanu równowagi.

Zachowanie równowagi Nasha oraz optymalnej topologii organizacji w czasiepowoduje, że z dokładnością do wystąpienia sytuacji katastroficznych, system eko-nomiczny będzie pozostawać stabilny w czasie. W takim sensie należy rozumiećtrwałość układu ekonomicznego w czasie.

Warto zauważyć, że tak rozumiane zarządzanie strategiczne organizacją nie pro-wadzi do ekstremalnych zmian jej efektywności w czasie, nie wskazuje, jak ma rea-lizować zadania, jakie podejmować działania lub jakie wykorzystywać okazje.Wskazuje jedynie na możliwość stabilnego wzrostu oraz istnienie bezpiecznego funk-cjonowania w zrównoważonym systemie makroekonomicznym, funkcjonującymzgodnie z modelem Keynesa [Keynes 1964] i Mundella-Fleminga [Fleming 1962;Mundell 1962].

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 47

Page 48: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania48

Jak działa racjonalna selekcja problemów?Jednym z przykładów ilustrujących sens praktyczny stosowania programu badaw-czego „Zarządzanie reprezentatywne” wraz z paradygmatem demarkacji selekcjo-nującej może być zagadnienie skonsolidowanego raportu finansowego. Zgodnie zklasyfikacją JEL10 raport skonsolidowany znajduje się w części M40 – ogólne admi-nistrowanie biznesem. Warto również zaznaczyć, że zarządzanie nie ma tam swojejkategorii głównej, co wynika między innymi z nieuporządkowania epistemologicz-nego nauk o zarządzaniu.

Raport finansowy skonsolidowany stanowi część zintegrowaną z ustawą o ra-chunkowości w postaci dołączonych tabel11. Ma trzy postaci, zależne od rodzaju or-ganizacji, której dotyczy. Sporządza się go zwykle na koniec roku obrachunkowego,ale istnieją firmy, które za pomocą odpowiednio skonstruowanych raportów mierząefektywność ekonomiczną kwartalnie lub miesięcznie.

Z naukowego punktu widzenia formalizacja modelu w postaci aktu prawnegoogranicza jego rozwój do niewielkich zmian wewnętrznej struktury, ale z punktu wi-dzenia organizacji danych źródłowych oraz relacji pomiędzy topologią organizacji astrukturą systemu wspomagającego zarządzanie – stanowi bardzo interesujące za-gadnienie. Z samej identyczności finalnej postaci raportu wynika ogromny potencjałporównań wyników firm oraz obliczeń wskaźników efektywności. Czyni to finan-sowy raport skonsolidowany niezwykle użytecznym narzędziem w zarządzaniu eko-nomicznym [Gospodarek 2008c].

Raport skonsolidowany a paradygmat demarkacji selekcjonującej

Z taksonomicznego punktu widzenia raportowanie skonsolidowane zawiera się wnaukach ekonomicznych, takich jak: ekonometria, księgowość, kontroling. Jego rolaw zarządzaniu nie jest określona w sposób sformalizowany. Ewidentnie obserwuje sięjego stosowanie w praktyce menedżerskiej i planowaniu. Uzasadnione jest zatemuznanie przynależności raportowania skonsolidowanego za zagadnienie należące donauk o zarządzaniu. A ponieważ dotyczy to sytuacji finansowej oraz efektywnościekonomicznej organizacji, stanowi podstawę ocen aksjologicznych, zatem uzasad-nione jest zastosowanie paradygmatu demarkacji selekcjonującej oraz programu ba-dawczego „Zarządzanie reprezentatywne” celem jego sklasyfikowania.

Rysuje się w tym miejscu wyraźna kwestia taksonomiczna. Paradygmat demar-kacji selekcjonującej wyróżnia zagadnienia posiadające cechy kwantyfikowalności,podczas gdy paradygmaty twardego rdzenia programu badawczego wprowadzająmożliwe subkategorie. Nie ma przy tym ostrości przydziału do danej subkategorii, co

1.7.1.

1.7.

10 Journal of Economic Literature Classification, http://www.aeaweb.org/journal/jel_class_system. html.11 Tekst jednolity dokumentu ze zmianami według stanu prawnego na 1.01.2006 r. http://www.mf.

gov.pl/_files_/rachunkowosc/akty_prawne/ustawa_stan_na_01_styczen_2006.pdf.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 48

Page 49: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

491.7. Jak działa racjonalna selekcja problemów?

umożliwia elastyczne pozycjonowanie problemu w zależności od kontekstu. Dlaprzykładu, jeżeli problemem będzie zastosowanie raportu skonsolidowanego do mo-nitorowania strategii, wówczas o przydziale do klasyfikacji będzie decydować para-dygmat racjonalności zarządzania. Jeżeli zagadnienie będzie dotyczyć raportowaniaskonsolidowanego w kontekście reorganizacji obiegu informacji i optymalizacji sys-temu informatycznego, wówczas będzie to domena paradygmatu optymalnej topo-logii. Wydaje się zatem, że logika podziału jest czytelna.

Kryterium podziału:

● Metryka: tak (wymiar sprawozdania w pieniądzu).● Zasada minimum: nie dotyczy (sprawozdanie jest takie, jakie jest, ale możliwa

jest symulacja scenariuszy, dla których takie sprawozdania da się wykonać; wów-czas można uzyskać cenne dane dotyczące racjonalności decyzji zarządczych).Kryterium racjonalności podziału:

● Dobrze zdefiniowany de iure i funkcjonujący model semantyczny w postaci szab-lonów raportów w ustawie o rachunkowości.

● Wymóg formalny ustawy o rachunkowości.Wnosi znaczące informacje źródłowe do możliwych metaanaliz naukowych orazporównań wyników ekonomicznych organizacji lub samej organizacji w czasie.

● Umożliwia tworzenie analogii pozytywnych, negatywnych oraz neutralnych.Umożliwia optymalizację topologii wewnątrzorganizacyjnej. Z jego pomocąmożna tworzyć symulacje ekonomiczne w czasie oraz prognozować wynik fi-nansowy. Stanowi informacje źródłowe dla planowania strategicznego. Wniosek:

Finansowy raport skonsolidowany, zgodny z ustawą o rachunkowości, jest za-gadnieniem z zakresu nauk o zarządzaniu, posiada izomorficzną reprezentację nu-meryczną i może zostać zapisany jako model syntaktyczny dla systemukomputerowego (np. w programie Microsoft Excel).

Raport skonsolidowany a „Zarządzanie reprezentatywne”

Zgodnie z określoną przez paradygmat demarkacji selekcjonującej właściwością ra-portu skonsolidowanego, spełnia on kryterium racjonalności podziału i kwalifikacjido twardego rdzenia programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”. Dalszaanaliza pozwala na umiejscowienie go jako zagadnienia znamiennego dla paradyg-matów:– izomorfizmu reprezentatywnego – modele syntaktyczne wyniku ekonomicznego,– efektywnego oddziaływania – ilościowe mierniki wyniku ekonomicznego,– racjonalności zarządzania – ilościowe mierniki aksjologii zarządzania,– optymalnej topologii – zintegrowane systemy wymiany informacji.

Stąd wynika, że raport skonsolidowany jest jednym z ważniejszych zagadnieńnauk o zarządzaniu, wspierających paradygmaty programu badawczego. Nie jest to

1.7.2.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 49

Page 50: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania50

zaskoczeniem, ponieważ trudno sobie wyobrazić zarządzanie bez kontroli wynikówbieżących organizacji. Sprawozdanie skonsolidowane, traktowane jako zbiór izo-morfizmów na poziomie syntaktycznym, umożliwia stosowanie zasady minimum,polegające na wyborze takiego wariantu, który ma maksymalny wynik operacyjny,minimalne podatki, ZUS-y itd. Wynik powyższej analizy potwierdza dobrą skutecz-ność klasyfikacji problemów naukowych w naukach o zarządzaniu za pomocą para-dygmatów programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”.

Analiza SWOT a „Zarządzanie reprezentatywne”

Drugim przykładem ilustrującym funkcjonowanie demarkacji selekcjonującej orazuzasadniającym układ paradygmatów twardego rdzenia programu badawczego jestanaliza strategiczna SWOT [Krupski 2007a; Gospodarek 2006b]. To zagadnienie po-zornie jest wyjątkowo niekorzystne pod względem stosowalności paradygmatu de-markacji selekcjonującej. Mamy tu do czynienia z kategoriami jakościowymi,opisowymi, ale łatwo zauważyć, że jeżeli poszczególnym kategoriom jakościowymprzypiszemy oceny punktowe lub inne wagi statystyczne, a oddziaływaniom pomię-dzy poszczególnymi czynnikami 0 = nie lub 1 = tak, otrzymujemy już problem zmiarą. W ten sposób powstaje macierz SWOT lub TOWS. Jeżeli teraz wyborem doodrzucenia stają się te czynniki, dla których mamy minimum interakcji, analizaSWOT nabiera charakteru minimaksu. W tym momencie staje się ona pełnopraw-nym zagadnieniem twardego rdzenia programu badawczego „Zarządzanie reprezen-tatywne”, a zatem przedstawiona konstrukcja logiczna wskazuje na uniwersalnośćprogramu badawczego oraz przyjętej metodyki demarkacji selekcjonującej. Należyjeszcze wskazać ocenę racjonalności podziału.

Kryterium podziału:

● Metryka: tak (wymiar w umownej skali ocen).● Zasada minimum: tak (odrzucenie najmniej istotnych czynników interakcji).

Kryterium racjonalności podziału:

● Dobrze zdefiniowany de facto i funkcjonujący model ontologiczny i semantyczny.● Łatwość stosowania i powszechność użycia. ● Wnosi znaczące informacje decyzyjne. ● Umożliwia tworzenie analogii pozytywnych, negatywnych oraz neutralnych. ● Stanowi podstawy wnioskowania dla planowania strategicznego.

Wniosek:

Analiza SWOT posiada izomorficzną reprezentację numeryczną i może zostaćzapisana w syntaktyce rachunku macierzowego oraz w języku akceptowalnym przezkomputer.

Przynależność do paradygmatów twardego rdzenia programu:

● Paradygmat racjonalności zarządzania.● Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego.

1.7.3.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 50

Page 51: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

511.8. Problem miary w naukach o zarządzaniu

Analiza SWOT stanowi dobry przykład wspierający paradygmat demarkacji se-lekcjonującej, a jednocześnie wskazuje, że niematematyczne określenie cech jakoś-ciowych może zostać przekształcone do akceptowalnej reprezentacji numerycznej.

Problem miary w naukach o zarządzaniuProblem miary oraz pomiaru w naukach o zarządzaniu stanowi jeden z istotnychczynników odrzucania ścisłego podejścia ilościowego przy podejmowaniu decyzjizarządczych na poziomie organizacji [Zeller 1980; Fishburn 1970; Roberts 1979; Hi-linger 2007]. Wiąże się to nie tylko z trudnością ustalenia akceptowalnej skali, alerównież z faktem nieciągłości funkcji celu przy podejmowaniu decyzji. Ta nieciągłośćwiąże się z progowym poziomem informacji wystarczających do podjęcia decyzjiuznawanej za racjonalną. Dodatkowo można zauważyć, że nieostrość logiki baye-sowskiej, stosowanej w zarządzaniu, zwalnia systemy wspomagające podejmowaniedecyzji z utrzymywania dużej dokładności pomiaru. Wydawać by się zatem mogło,że dyskusja na temat cech jakościowych zasobów, jak unikatowość, produktywność,użyteczność itd., jest skazana na brak ustalonej wartości logicznej. I tak można bywnioskować, stosując pośrednie kryteria wyceny aktywów niematerialnych, np. ka-pitału społecznego [Dobija 2004], gdzie popełnienie grubego błędu na poziomie se-mantycznym jest bardzo łatwe, a to w dalszej kolejności skutkuje błędnymi danymiwspomagającymi na poziomie syntaktycznym.

Reprezentatywna teoria pomiaru określa miarę [Briand i wsp. 1995; Luce 2001]jako trójkę [Emp, Num, M], gdzie ● Emp jest rzeczywistym obiektem mierzalnym i stanowi pewien empiryczny sys-

tem relacyjny, np. zasoby organizacji, obiekty posiadające określoną cechę mie-rzalną, np. długość. Można również przyjąć, że w konwencji modelowania Empjest obiektem poziomu interoperacyjności funkcjonalnej.

● Num stanowi numeryczny system relacyjny, w jakimś języku symbolicznym, re-prezentujący wyniki pomiarów, np. zbiór liczb rzeczywistych, wymiernych, boo-lowski. W tym systemie wyrażane będą wyniki pomiarów Emp, wykorzystującenp. idee modelowania Hertza. W konwencji modelowania Num stanowi repre-zentację semantyczną.

● M jest jakimś morfizmem Emp do Num (można mówić w tym wypadku o ho-momorfizmie) jednak niejednokrotnie bezpieczniejsze będzie osłabienie prze-kształcenia tożsamościowego na równoważne.

Typy danych spotykanych w zarządzaniu

Typ danych ma istotny wpływ na konstrukcje skal pomiarowych nie tylko w na-ukach społecznych, ale również w naukach przyrodniczych. Stevens w swojej fun-damentalnej pracy wyróżnia cztery skale danych [Stevens 1946; 1975].

1.8.1.

1.8.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 51

Page 52: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania52

1. Skala nominalna – niektóre dane mają wyłącznie etykiety lub nazwy (np. na-zwiska, kody towarowe, kody kreskowe). Nie mają one właściwości matematycz-nych. Jedyną relacją dozwoloną do porównań wartości na skali nominalnej jest relacjarówności. Przyjmując zatem przekształcenie będące homomorfizmem równo-ważności nazw do skali numerycznej nominalnej, należy oczekiwać zachowania re-lacji równości, co można zapisać:

x∼y ⇔ M(x) = M(y).

W ten sposób równoważność towarów na półce sklepowej skutkuje równościąznakową ich kodów kreskowych (lub kodów towarowych wyrażonych liczbowo).Stanowi matematycznie zbiór nieuporządkowany. Statystycznie umożliwia analizęzwiązku cech za pomocą statystyki chi-kwadrat.

2. Skala porządkowa – wartości w tej skali cechuje jakaś relacja porządkującamiędzy nimi. Nie ma jednak zdefiniowanej odległości między elementami zbioruEmp (np.: wykształcenie, zaawansowanie znajomości językowej). W zarządzaniu jestto skala rangująca (np. ranking preferencji). W ujęciu teorii reprezentatywnej po-miaru homomorfizm między obiektem mierzonym a zbiorem reprezentującym po-miar zachowuje relację częściowego porządku:

x � y ⇔ M(x) ≤ M(y).

Ta skala odnoszona do preferencji ma szczególne zastosowanie w modelu ADM,odnoszonym bezpośrednio do zarządzania. Matematycznie odpowiada strukturzezbioru uporządkowanego. Dopuszczalne statystyki to: mediana i percentyle.

3. Skala interwałowa (przedziałowa) – ma właściwość zdefiniowanej różnicypomiędzy wartościami, ale iloraz dwóch wielkości nie ma sensownej interpretacji.Przykładem mogą być skale opinii, skale odniesienia lub daty. Nie istnieje w tej skalipunkt zerowy w sensie bezwzględnym. W ujęciu reprezentatywnej teorii pomiaruskala interwałowa oznacza, że dowolny homomorfizm zbudowany na dwóch okreś-lonych systemach empirycznych z relacją uporządkowania i zachowujący touporządkowanie zachowuje też proporcje różnic. Innymi słowy:

w ≺ x ∧ y ≺ z ∧ [∀w,x w≺ x ⇔ M’(w) < M’(x)],

[M(w)–M(x)]/[M(y)–M(z)] = [M’(w)–M’(x)]/[M’(y)–M’(z)].

Skala interwałowa ma w naukach społecznych bardzo istotne znaczenie. Równieżw zarządzaniu skale odniesienia są standardowym narzędziem porównań. Matema-tyczną strukturą, odpowiadającą skali interwałowej jest prosta. Dopuszczalne staty-styki to średnie, analiza wariancji, korelacja, regresja.

4. Skala ilorazowa (stosunkowa) – w skali tej oprócz różnic również ilorazywielkości mierzonych mają fizyczną interpretację. Przykładem może być ilość (zasóbmoże być dwa razy liczniejszy), wiek, dochód, cena, koszty itp. Wielkości na skali

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 52

Page 53: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

ilorazowej są addytywne i multiplikatywne. Możliwe jest również dzielenie przezsiebie, ponieważ skala ilorazowa ma ustalony punkt zerowy. W ujęciu reprezenta-tywnej teorii pomiaru skala ilorazowa oznacza, że dowolny homomorfizm zbudo-wany na obiekcie empirycznym Emp zachowuje stosunki między pomiarami. Innymisłowy:

M(x)/M(y) = M’(x)/M’(y).

Skala ilorazowa ma w przypadku zarządzania największe znaczenie. Jednak ra-cjonalne decyzje nie muszą być na niej oparte. Matematycznie skala ilorazowa od-powiada strukturze pola. Dozwolone są w niej wszelkie statystyki oraz średniegeometryczne, harmoniczne, logarytmy itp.

Analizując problem skali pomiarowej, należy wspomnieć o skali bezwzględnej,w której dla danej zmiennej istnieje jeden i tylko jeden sensowny sposób kodowaniawyników pomiaru (np. liczba osób zamieszkałych na danym terenie, liczba maszynw danym zasobie itp.). Ma ona zastosowanie przede wszystkim w zarządzaniu fi-nansowym oraz ewidencji, gdzie występuje ilość. Powyższe zestawienie w zasadziewyczerpuje dyskusję na temat stosowanych skali pomiarowych, znajdujących zasto-sowanie w procesach zarządzania.

Skala oparta na długości wektora w przestrzeni metrycznej

Zakładając, że formalizm przestrzeni wektorowej jest uzasadniony, miarą danej wiel-kości złożonej z kilku cech jakościowych (np. użyteczności) jest długość wektora wunitarnej przestrzeni metrycznej. Wektor stanowi dowolną liniową kombinacjęskładowych (cech użyteczności mierzonych w skali 0-100%). Tym samym po znor-malizowaniu do 1 oznacza integralny poziom użyteczności. Można zauważyć, żedaną wartość użyteczności można zrealizować na wiele sposobów. Tym samym ist-nieje pewien zbiór homomorfizmów (równoważnych kombinacji) umożliwiającychustalenie położenia stanu w danej chwili oraz tego, że istnieje pewien zbiór izomor-fizmów stanowiących przekształcenie liniowe do nowego położenia stanu po okreś-lonym czasie. To oznacza, że operator danego izomorfizmu stanowi reprezentacjęnumeryczną oceny aksjologicznej procesu zarządzania.

Można teraz mówić o kilku przypadkach, związanych z pomiarem zmian układuw czasie.

1. Wskutek działań managementu lub oddziaływań otoczenia (ograniczenia i wa-runki narzucane na rozwój mierzonego układu) następują zmiany ocen cech składo-wych, np. wartość rośnie o 3%, unikatowość zasobu szacowana jest na 72%,produktywność w okresie oszacowano na 80%. W rezultacie można obliczyć zmianęwektora oceny i tym samym dostarczyć informacji o poziomie zarządzania. Właści-wością tego przekształcenia jest niezmienniczość wymiaru przestrzeni liniowej, któ-rej wektor oceny jest elementem.

1.8.2.

531.8. Problem miary w naukach o zarządzaniu

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 53

Page 54: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2. Wskutek zmian w otoczeniu zanika jeden z elementów oceny, np. okazuje się,że w dotychczasowym modelu zanika istotność unikatowości zasobu. Tym samympozostałe cechy składające się na ocenę globalną zmieniają wartości wag statystycz-nych istotności związane z koniecznością dokonania renormalizacji. Tym samym wy-miar przestrzeni liniowej wektora oceny obniża się o jeden. Na koniec możemyzaobserwować zmianę miary globalnej, która nie ma związku z zarządzaniem, ale zdziałaniem czynników zewnętrznych. Jest to uwzględnienie pewnego ryzyka bizne-sowego w pomiarze.

3. Wskutek wewnętrznych analiz stwierdzono, że do pomiaru globalnego ko-nieczna jest jeszcze jedna, dodatkowa cecha zasobu. Tym samym wymiar przestrzeniliniowej wektora oceny integralnej wzrasta o jeden. Podobnie jak w poprzednim przy-padku, konieczne jest przeprowadzenie procesu renormalizacji.

4. Można zaobserwować jednoczesne zachodzenie wszystkich przypadków. Jestto jednak suma kartezjańska i nie ma problemów z ustaleniem znormalizowanej miarywektora finalnego oraz wymiaru jego przestrzeni liniowej.

Z powyższych założeń wynika, że zarządzanie prowadzi do określonego prze-kształcenia liniowego wektora oceny użyteczności zasobów z zachowaniem normy.To jest bardzo użyteczna cecha, umożliwiająca dokonywanie porównań oraz iloś-ciowego oszacowania zmian w czasie. Jednak takie działanie możliwe jest wyłącznieprzy zastosowaniu podejścia zasobowego oraz związanego z tym formalizmu prze-strzeni liniowych z ustaloną metryką. W zamian uzyskuje się doskonałą interpreta-cję pomiaru oraz możliwość łatwego zastosowania praktycznego W podrozdziale3.8.3 zaprezentowana została ocena użyteczności zasobu informacyjnego jakoprzykład powyższego modelu budowy miary.

Miara a paradygmat demarkacji selekcjonującej

Paradygmat demarkacji selekcjonującej wymaga mierzalności danego problemu zzakresu nauk o zarządzaniu. Nie jest przy tym istotne, która z opisanych wyżej skalpomiarowych zostanie przyjęta. Zdecydowanie najkorzystniejsza jest skala ilora-zowa, ale również dla skali przedziałowej możliwe jest łatwe ustalenie różnicy po-miaru w dwóch odcinkach czasu lub dla dwóch porównywanych obiektów.

Aspekty relatywistyczne zarządzania reprezentatywnego

Analizując problemy społeczne i nauk o zarządzaniu, należy mieć świadomość, żeprawdziwość wypowiedzi można oceniać wyłącznie w ujęciu kontekstowym, w któ-rym są one wypowiadane. Mało jest zdań, co do których można stosować ostrą logikęboolowską. Dotyczy to wybranych cech: posiada miarę albo nie, spełnia warunek

1.9.

1.8.3.

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania54

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 54

Page 55: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

551.9. Aspekty relatywistyczne zarządzania reprezentatywnego

albo nie itp. W zarządzaniu, zwłaszcza w przypadkach problemów złożonych w uję-ciu systemowym, prawdziwość dowolnego sądu zależy od przyjętych założeń, po-glądów czy podstaw kulturowych. Stąd przy podejmowaniu decyzji ma zastosowanieprzede wszystkim nieostra logika bayesowska i względność miary [Flamholtz 1997].Problemem istotnym odnoszącym się do kryteriów demarkacji jest subiektywizmwzględności kryteriów oraz skal porównań. Dotyczy to także problematyki tworzo-nych miar, wag statystycznych itp. [Schriesheim i wsp. 1993].

Nie mniej istotne wydaje się takie ujęcie problematyki zarządzania, w którymobserwator zewnętrzny traktuje organizację na zasadzie szarej skrzynki, a dla we-wnętrznego, relacje w organizacji stanowią przedmiot badań. Te obrazy powinny pro-wadzić do wzajemnie uzupełniających się modeli funkcjonalnych i „wybielenia”szarej skrzynki. Tu również pojawia się zagadnienie relacji mikro i makro w odnie-sieniu do zarządzania.

Powyższe zagadnienia i ich rozwiązanie za pomocą programu badawczego wsensie Lakatosa „Zarządzanie reprezentatywne” stanowią wsparcie dla demarkacjiselekcjonującej oraz redukcjonizmu kwantytatywnego, uzupełnionego podziałem dy-chotomicznym problemów nauk o zarządzaniu, stosowanych w pracy.

Aspekt subiektywizmu w ujęciu zarządzania reprezentatywnego

Subiektywizm stanowi w zarządzaniu element ryzyka przyjęcia hipotezy błędnej np.poprzez złe zdefiniowanie miary problemu lub brak zdefiniowanych wzorców (ob-serwator standardowy lub uśredniony podmiot itp.). Program badawczy „Zarządza-nie reprezentatywne” o przedstawionej konstrukcji pozwala w dużym stopniu uniknąćbłędów, narzucając odpowiednie ograniczenia poprzez definicje paradygmatów twar-dego rdzenia oraz warunki demarkacji selekcjonującej. I to właśnie stanowi istotnązaletę „Zarządzania reprezentatywnego” w odniesieniu do aspektów subiektywizmuw naukach o zarządzaniu.

Innym ważnym aspektem subiektywizmu jest konstrukcja miary, zwłaszcza do-tyczącej analiz wielokryterialnych lub oszacowań w skali umownej (subiektywnejoceny). Zarządzanie reprezentatywne nie wypowiada się w kwestii rodzaju miary,skali ani sposobu pomiaru, zakładając jedynie ich istnienie, ale zastosowanie forma-lizmu przestrzeni wektorowych, opisane w rozdziale 2.1.1 w połączeniu z ograni-czeniami, wynikającymi z paradygmatów twardego rdzenia, znacznie redukujewpływ subiektywizmu miary, odnosząc ją do skali względnej. Pozostawia jednakmożliwość elastycznego redefiniowania składowych wektora oraz wag statystycz-nych, a zatem może być uznany za wygodne narzędzie kwantyfikacji.

Subiektywizm podejmowania decyzji jest nieodłącznym elementem procesówzarządzania. Podstawowym aspektem jest w tej kwestii zasada ograniczonej racjo-nalności Simona [Simon 1976]. Zgodnie z tą teorią decyzje nie są podejmowane w

1.9.1.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 55

Page 56: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania56

sposób zgodny z zasadami minimum lub maksimum racjonalności, ale w momencieosiągnięcia pewnego progu satysfakcji. Jednak w tym miejscu program badawczy„Zarządzanie reprezentatywne” stanowi przykład stabilnej konstrukcji logicznej,umożliwiając redefinicję miary oceny z poziomu racjonalności do poziomu satys-fakcji. Zmiana ta nie będzie dotyczyć składowych wektora użyteczności, ale war-tości wag statystycznych. Tym samym zmieni się długość wektora oceny, ale niezmieni się ani skala, ani definicja zmiennych stanowiących składowe. Konsekwencjątakiego ujęcia jest wyznaczenie przedziału racjonalności, a nie wartości danej wpostaci jednej liczby.

Powyższe aspekty wskazują na wysoką użyteczność programu badawczego „Za-rządzanie reprezentatywne” w ograniczaniu poziomu subiektywizmu w zarządzaniu.

Zarządzanie reprezentatywne jako struktura konstruktywistyczna

Podstawowym założeniem konstruktywizmu jest całkowita zależność świata mate-rialnego od tworzonych przez ludzi koncepcji i kategoryzacji oraz opisów. Jeżelizatem rzeczywistość jest zależna od opisów i koncepcji tworzonych przez naszeumysły, a więc od modeli stanowiących wyobrażenia, to ograniczenie błędów dlaprzyjętych modeli i hipotez stanowi wartościowy element teorii poznania [Matthews,Liu 2005]. Do tego prowadzi między innymi zastosowanie metody naukowych pro-gramów badawczych w sensie Lakatosa, a program badawczy „Zarządzanie repre-zentatywne” jest dodatkowo metodą pozwalającą na odpowiedź: czy dany modelabstrakcyjny określonego problemu świata rzeczywistego skonstruowany w formiereprezentacji numerycznej istnieje.

Dla pełniejszej ilustracji zostaną przedstawione cztery zagadnienia konstrukty-wizmu. Można je przeanalizować w ujęciu zarządzania reprezentatywnego nastę-pująco:● Ustawiczne kwestionowanie powszechnie uznawanej wiedzy stanowi podsta-

wowy element funkcjonowania programu badawczego. Paradygmaty twardegordzenia stanowią przedmiot ciągłych ataków, a rzeczywisty rozwój wiedzy od-bywa się w obrębie pasa ochronnego. Filozofia konstruktywizmu jest w tej kwes-tii mocnym wsparciem. Z konstrukcji programu „Zarządzanie reprezentatywne”wynika również ograniczony relatywizm dopuszczany przez demarkację selek-cjonującą.

● Antyrealizm oznaczający, że wiedza jest subiektywnym wynikiem poznawaniarzeczywistości, a nie obiektywnym zbiorem faktów. Przyjmując modelowaniejako podstawę zarządzania (niekoniecznie organizacją), program badawczy „Za-rządzanie reprezentatywne” wskazuje na warunki zaistnienia modelu, dla któ-rego można stworzyć reprezentację numeryczną oraz zdefiniować narzędzia ocenaksjologicznych. Podejście antyrealistyczne do zarządzania jest typowym narzę-

1.9.2.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 56

Page 57: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

571.9. Aspekty relatywistyczne zarządzania reprezentatywnego

dziem dla obserwatora zewnętrznego i stanowi dobre wsparcie teoriopoznawczedla ujęcia zasobowego. Fakt, że paradygmat Hertza jest fundamentem podejmo-wania decyzji dodatkowo wspiera antyrealizm procesów zarządzania.

● Historyczny oraz kulturowy relatywizm wiedzy wynikający z zasad konstrukty-wizmu oznacza, że teraźniejsze zrozumienie otaczającego świata jest wynikiemzachodzących w czasoprzestrzeni oddziaływań społecznych. Temu zagadnieniunie zaprzecza program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”. Wynika to zkonstrukcji logicznej rozwoju w czasie programu, polegającej na ciągłych ata-kach falsyfikujących na rdzeń, co w końcu prowadzi do historycznego samou-zgodnienia paradygmatów ze zmiennością rozumienia, stworzenia teoriiwspierających oraz zdań falsyfikujących w obrębie pasa ochronnego. Wszystkoto definiuje strukturę nauki w czasie oraz determinuje jej rozwój z wyraźnym za-znaczeniem, że dotyczy zagadnień objętych programem badawczym „Zarządza-nie reprezentatywne”. Jednak konstrukcja logiczna i filozoficzna nie precyzuje inie odnosi się do źródeł wiedzy oraz sposobu jej powstawania, przetwarzania iskładowania.

● Język jest formą modelu, za pomocą którego tworzy się świat, w szczególnościreprezentacje numeryczne oraz modele syntaktyczne. Decyduje on o sposobiemyślenia ludzi, a także stanowi podstawę kategorii i koncepcji dla nadawaniaznaczeń. Jest to bardzo istotny element konstruktywizmu, dzięki któremu całateoria Peirce’a oraz teoria informacji Shannona ma tak szerokie zastosowaniepraktyczne. Warto w tym miejscu zauważyć, że semantyka stanowi jedno z pod-stawowych narzędzi programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”. For-malizm logiczny oraz reprezentacja numeryczna są fundamentem modeluzarządzania w sensie wymiernym. W tym kontekście tworzenie modeli seman-tycznych ma doniosłe znaczenie w problematyce zarządzania i jest wspieraneprzez konstruktywistyczne ujęcie rozwoju nauki.

Miara i równowaga jako pomost ujęcia zarządzaniamikro i makro

Jednym z pomostów ujęcia mikro-makro w zarządzaniu może być koncepcja za-rządzania stanem mikro w ujęciu teorii ogólnej równowagi Arrowa-Debreu dla eko-nomii konkurencyjnej [Debreu 1959; Arrow, Debreu 1954] przy założeniuoddziaływań, które prowadzą do ustalenia się w układzie ekonomicznym równowagiw sensie Nasha [Nash 1950; Mzerson 1999]. Jest to twierdzenie mające zastosowa-nie do opisu oddziaływań za pomocą formalizmu gier dwu- lub wieloosobowych, awłaśnie takie założenia dokładnie pasują do problemów oddziaływania organizacji zotoczeniem o ustalonej funkcji wypłaty (celu). Zmiana stanu mikro w chwili t

1na

stan mikro w chwili t2

jest wypłatą w tej grze i, jeśli strategie graczy są optymalne,w układzie oddziałującym ustala się stan równowagi (rys. 6).

1.9.3.

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 57

Page 58: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania58

Rys. 6. Pomost ujęcia mikro i makro w zarządzaniu

Źródło: opracowanie własne.

Dodatkowo warto zauważyć, że konstruując grę przeciwko otoczeniu i wybie-rając dowolną strategię, spodziewamy się najbardziej złośliwej odpowiedzi ze stronyotoczenia. A to prowadzi do wniosku, że gorszej sytuacji dla organizacji nie ma. Wstanie równowagi Nasha sytuacja organizacji jest najbardziej komfortowa, ponieważobaj gracze przyjmują optymalne strategie i z dokładnością do lokalnych okazji lubwychwiań od stanu minimaksu można mówić o stabilności w czasie. Jeżeli w staniemikro wybrano strategię optymalną, wybór strategii przez otoczenie nie ma znacze-nia na ograniczenie wypłaty dla zarządzanej organizacji (może ona być co najwyżejlepsza). To oznacza, że osiągnięcie stanu równowagi Nasha powinno być jednym zelementów funkcji celu i strategii organizacji. Zarządzanie stanem mikro zostajewówczas sprowadzone do zmienności w czasie (regulacji) użyteczności zasobów or-ganizacji zgodnie z równaniem stanu, opisanym funkcją użyteczności Debreu [Fish-burn 1970; Debreu 1950]. Korzyści wynikające z takiego podejścia leżą przedewszystkim po stronie skwantyfikowanego ujęcia funkcji celu oraz niezależności wy-niku od struktury wewnętrznej organizacji. Zależą jedynie od topologii zasobów orazoddziaływań z otoczeniem.

Dalszą korzyść stanowi możliwość zastosowania formalizmu przestrzeni wekto-rowej, w szczególności przestrzeni Banacha, do oceny aksjologicznej procesu za-rządzania. Konsekwencją filozoficzną, wynikającą z własności addytywności stanów

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 58

Page 59: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

591.9. Aspekty relatywistyczne zarządzania reprezentatywnego

mikro, jest zasadność podejścia redukcjonistycznego do opisu procesów zarządza-nia organizacją oraz logicznego podziału problemów składających się na użytecz-ność zasobów, analogicznie do ujęcia warstwowego modeli informatycznych.

Podstawowym zagadnieniem zarządzania jest zmiana użyteczności zasobów wczasie. Podobnie do podejścia innych szkół zarządzania strategicznego, ujęcie zmien-nej użyteczności zasobów umożliwia sformułowanie dobrych paradygmatów za-rządzania w sensie Kuhna-Lakatosa [Kuhn 1996; Lakatos 1978]. Ujęcie zarządzaniaużytecznością zasobów ma jednak istotną przewagę nad innymi. Jak już wcześniejwspomniano, zgodnie z teorią Debreu, istnieje doskonała reprezentacja numerycznaumożliwiająca efektywną ocenę aksjologiczną, oparta na formalizmie przestrzeniwektorowych. Dodatkowo w tym ujęciu możliwe jest łatwe zdefiniowanie stanówmikro oraz makro, a także ustalenie granic stosowalności podejścia redukcjonistycz-nego według kryterium demarkacji selekcjonującej [Gospodarek 2008d]. W ten spo-sób funkcja użyteczności może stanowić dobre i kwantyfikowalne kryteriumaksjologiczne zarządzania. Sterowanie tą funkcją zmienia funkcjonalność zasobóworganizacji w czasie, wpływając na ich użyteczność. Budowa kryterium użytecznościoparta na formalizmie długości wektora przestrzeni Banacha [Maurin 1972] stanowidobre do interpretacji narzędzie z określoną miarą. Można wykazać, że istnieje wów-czas reprezentacja numeryczna problemu oraz zbiór izomorfizmów prowadzącychdo zapisu w językach programowania maszyn cyfrowych. Tym samym dla każdegostanu mikro można stworzyć zbiór izomorficznych reprezentacji numerycznych (al-gorytmów komputerowych), opisujących stan organizacji i jej oddziaływanie z oto-czeniem. Z warunku istnienia ogólnego stanu równowagi Debreu oraz równowagiNasha można stwierdzić, że w zbiorze wspomnianych reprezentacji istnieje repre-zentacja optymalna [Gospodarek 2009].

Organizacja dąży do stanu optymalnego, modyfikując funkcjonalność swoich za-sobów na drodze zarządzania, co prowadzi do maksymalizacji lub minimalizacjifunkcji celu. Jest to kolejny ważny aspekt ujęcia zarządzania w kategoriach zmianużyteczności w czasie oraz adaptatywnego dopasowania funkcji celu. Można założyć,że użyteczność stanowi wynik gry dwuosobowej organizacja–otoczenie, prowadzącyzawsze do istnienia stanu równowagi w sensie Nasha. Tym samym stan mikro i makroukładu ekonomicznego można zdefiniować w sposób policzalny. Funkcje celu mikronajłatwiej uogólnić na stan równowagi makro, używając np. liniowej kombinacji sta-nów mikro. Stan optymalny w sensie Nasha oznacza najlepszy wariant zarządzaniai maksymalny poziom funkcjonalności zasobów organizacji (stanu mikro) w danymstanie makro (kontekście).

Zmiana topologii zbioru zasobów ma charakter sprzężenia zwrotnego z otocze-niem zewnętrznym i stanowi pomost pomiędzy relacjami mikro i makro. Wychodzącz założeń istnienia stanów równowagi makro w sensie Debreu oraz równowagi od-działywań mikro-makro w sensie Nasha, istnieje taki stan mikro, w którym użytecz-ność zasobów jest optymalna, oraz taki stan makro, w którym liniowa kombinacja

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 59

Page 60: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1. Epistemologiczne aspekty zarządzania60

użyteczności stanów mikro osiąga maksimum integralne ze względu na przyjętą funk-cję celu. Jakiekolwiek zmiany makro zmieniają stany mikro, zgodnie z regułą prze-kory (zmiany mikro będą zachodzić w takim kierunku i w takim zakresie, abyustalona użyteczność zasobów w danym stanie mikro podlegała zasadzie minimum).

R_01:AE 2009-05-27 18:56 Strona 60

Page 61: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Wybrane aspekty modelowania w nauce

Czy zawsze jest możliwe znalezienie funkcji matematycznej lub operatora do opisurealnego zdarzenia w czasie? Jak porównywać dane rzeczywiste z laboratoryjnymi?Czy da się przenieść wyniki ze skali mikro wprost do skali makro? Jak zarządzanierelacjami może być skwantyfikowane? W końcu czy w ogóle obliczenia w procesachzarządzania są konieczne, skoro decyzje menedżera najczęściej posiadają cechę ogra-niczonej racjonalności?

To są podstawowe problemy stawiane przed analitykiem, który ma za zadanieznaleźć sposób na przetłumaczenie procesu lub zdarzenia ekonomicznego na językkomputera. Nie należy się zatem dziwić, że ze względu na stopień komplikacji za-gadnień oraz słabą czytelność zależności w procesach zarządzania, nauka poszukujeuproszczeń, analogii oraz odpowiednich formalizmów, żeby z poziomu ontologiiprzejść na poziom syntaktyki aparatu matematycznego oraz języka maszyny.

Badacz zajmujący się problematyką epistemologii w naukach o zarządzaniu, pró-bujący dokonać klasyfikacji taksonomicznych lub znaleźć modele na poziomie inter-operacyjności semantycznej, musi zatem pozostać na pozycji epistemologii funda-mentalistycznej i opowiedzieć się za precyzją określenia przedmiotów badań (tymsamym modelowania) i ich niezależnością od podmiotu badań. To powoduje rów-nież, że konieczna staje się uniwersalizacja kryteriów racjonalności oraz aksjologii.Skutkiem tego jest wymóg mierzalności oraz trwała demarkacja. I właśnie tezałożenia są spełnione dzięki stosowalności paradygmatu demarkacji selekcjonującejoraz programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”.

Modele w nauceNaukowcy wszystkich dziedzin, a szczególnie tych, w których nie ma ugruntowa-nych paradygmatów, wiele czasu poświęcają na budowanie, testowanie, porówny-wanie i uaktualnianie modeli stanowiących wartościowe narzędzia poznawcze i interpretacyjne [Frigg, Hartmann 2006]. W publikacjach, zwłaszcza związanych znaukami wymiernymi, sporo miejsca poświęca się wdrażaniu modeli i ich zastoso-waniom w interpretacjach wyników pomiarów lub obliczeń. Można powiedzieć, żemodele we współczesnej nauce są jednym z fundamentów budowy wiedzy [Gillies2004; Winkowska-Nowak i wsp. 2007]. Nie inaczej jest w teorii zarządzania. Jeżelispojrzeć na różnorodność w obrębie kategorii „model” można zauważyć, jak bardzo

2

2.1.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 61

Page 62: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2. Wybrane aspekty modelowania w nauce62

głęboko filozofia modelu zdominowała nasz sposób opisu rzeczywistości. Oto kilkarodzajów modeli, których nazwy można spotkać na stronach czasopism naukowych:symulacyjne, obliczeniowe, objaśniające, fenomenologiczne, heurystyczne, dydak-tyczne, formalne, matematyczne, funkcjonalne itd. Określeniami tymi posługujemysię na co dzień, czasami nie zwracając uwagi na ich głębszy sens.

Model jako teoria lub paradygmat

Problem filozoficzny dotyczy rozgraniczenia, czy model może być teorią lub para-dygmatem, a jeżeli nie, to czy istnieje czytelna linia podziału i jakieś kryteria umożli-wiające uchwycenie różnic. Jedno i drugie pojęcie dotyczy w końcu fragmentu naukilub wiedzy. Zwykle nie można ograniczyć pojęcia model do jednego reprezentowa-nego zjawiska lub obiektu. Podobnie jak nie można ocenić, kiedy stan nagromadze-nia wiedzy można już uznać za teorię. Z pewnością model, zgodnie z podejściemKuhna-Lakatosa, może być uznany za paradygmat formalny i stanowić wsparcie dlaprogramu badawczego danej dziedziny wiedzy. Może się jednak tak zdarzyć, żemodel jest na tyle użyteczny (np. gaz doskonały), że stanie się wydzieloną teorią na-ukową. Najczęściej jednak modele służą wsparciu ontologicznemu, semantycznemulub syntaktycznemu dla paradygmatu lub teorii.

Jednym z krytycznych elementów semantycznego ujęcia teorii jest pomijaniepozycji modelu w strukturze nauki. Modele są generalnie niezależne od teorii, alerównież teoria nie podaje algorytmów tworzenia modeli. Zwykle bowiem modeleumożliwiają użycie funkcji, które nie byłyby możliwe do użycia w ścisłym ujęciusemantyki obowiązującej teorii. Warto jednak zauważyć, że model może być dobrymparadygmatem lub teorią wspomagającą. W końcu nie ma żadnych przesłanek w lo-gice poznania naukowego, aby określony model semantyczny nie mógł falsyfikowaćteorii. Można zatem zaproponować istnienie trzech relacji pomiędzy modelem a teorią:

Model jako dopełnienie teorii – najczęściej taka sytuacja ma miejsce, gdy ja-kościowa teoria poszukuje kwantyfikacji. Wówczas rola modelu jest czytelna iumożliwia uzupełnienie odpowiedzi na kwestie ilościowe. Jest to przejście z opisemna poziom ontologiczny, a następnie semantyczny w formie reprezentatywnej (nu-merycznej) dla opisów niematematycznych. Formalizacja w naukach o zarządzaniujest absolutnie konieczna w części związanej z rachunkowością, a modelowaniebudżetu oraz rozrachunków wewnętrznych generuje optymalizację topologiczną or-ganizacji i odpowiadający jej model funkcjonalny.

Modele upraszczające zbyt skomplikowaną teorię. Jest to zjawisko w naucebardzo częste. W termodynamice jako teorii jednym z modeli upraszczających jestmodel gazu doskonałego. Ma on ogromne znaczenie teoriopoznawcze; umożliwiłmiędzy innymi wprowadzenie modeli gazów rzeczywistych, budowy skali termo-metrycznej, kinetycznej teorii gazów itd. W naukach o zarządzaniu redukcjonizmkartezjański stanowi podstawę wnioskowania ilościowego. Uwzględnienie zbyt wielu

2.1.1.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 62

Page 63: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

632.1. Modele w nauce

czynników lub zmiennych wpływających na proces podejmowania decyzji ograniczazdolność do jej podjęcia, dlatego tak istotne staje się tworzenie modeli uprasz-czających – co warunkuje ich wszechstronne zastosowanie w praktyce.

Model jako paradygmat lub teoria przedwstępna. Najczęściej nagromadze-nie pewnych faktów doświadczalnych i obserwacji prowadzi do prób ich ujęcia ja-kościowego oraz ilościowego. Zaczynając od uproszczonych przypadków, buduje sięmodel wyidealizowany, po to aby w kolejnych podejściach udoskonalić jego funk-cjonowanie i zgodność z doświadczeniem. Zwykle kolejne wprowadzane poprawkiaparatu formalnego i dodanie parametrów na tyle rozszerza wiedzę, że poziom me-taanaliz pozwala na uznanie tej wiedzy za teorię lub paradygmat. Taki rozwój mo-delowania obserwowany jest w naukach o nieustalonej epistemologii. Można jakoprzykład przedstawić rozwój modelu zarządzania adaptatywnego (metodę iteracyjnąrealizacji złożonego projektu), opartego na znanym modelu formalnym – metodziekolejnych przybliżeń.

Powyższe przedstawienie roli modelu w teorii jest wystarczające do określeniafunkcjonalności programu naukowego w sensie Lakatosa, a opartego na zbiorze pa-radygmatów. Jeżeli z programu badawczego uda się utworzyć akceptowalny modelsemantyczny, wówczas można mówić o pełnym sukcesie naukowym. Istnieje wów-czas możliwość weryfikacji ilościowej hipotez modelu oraz możliwość doświad-czalna falsyfikacji paradygmatów, a przynajmniej określenie stopnia koroboracji.

Model semantyczny i jego reprezentacja

Model na poziomie semantycznym reprezentuje zwykle jakąś część otaczającej nasrzeczywistości poprzez obrazowanie określonego zjawiska w postaci fenomenolo-gicznej lub danych eksperymentalnych, ale może on również objaśniać aksjomatykęokreślonej teorii lub paradygmatu. W semantycznym ujęciu nauki wiedzę buduje sięz logicznych zdań w oparciu o aksjomatykę systemu. Stąd też model rozumiany jestw tym ujęciu jako system reguł w obrębie interoperacyjności semantycznej, umożli-wiających interpretację obliczeń oraz wyników uzyskanych z eksperymentu nauko-wego. Jest on również traktowany jako alternatywna interpretacja dokładnychobliczeń.

Na poziomie semantycznym mniej istotnym zagadnieniem jest rozwiązanie rów-nania danego problemu, a liczy się przede wszystkim interpretacja wyniku, który zdanego modelu formalnego został otrzymany. Z drugiej strony ten poziom pozwalana interpretację modeli ontologicznych oraz funkcjonalnych w taki sposób, że ist-nieje możliwość ich dalszego opisu przez poziom syntaktyczny. To jest właśnie naj-bardziej istotnym zagadnieniem modelowania w naukach o zarządzaniu. Brakujetrafnych interpretacji semantycznych.

2.1.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 63

Page 64: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2. Wybrane aspekty modelowania w nauce64

Modele reprezentatywne

Większość modeli reprezentuje w jakiś symboliczny sposób zjawiska dające się za-obserwować w otoczeniu, interesujące z naukowego punktu widzenia, np. modelatomu Bohra w formie układu planetarnego z orbitami eliptycznymi, model otwartejekonomii Mundella-Fleminga [Mundell 1968], model makroekonomicznej równo-wagi Keynesa IS-LM [Wiens 2007], model podwójnej spirali DNA. Z filozoficznegopunktu widzenia mamy w tej kwestii do czynienia z dwoma problemami [Frigg2006]. Co innego, oprócz modelowanego zjawiska opisuje jeszcze dany model? Jeśliprzyjmiemy, że reprezentując zjawisko, nie jest on opisem lingwistycznym lub sym-bolicznym, pozostaje zwykle do wyjaśnienia kwestia: czym on jest dla zjawiska, abystanowić jego naukowy odpowiednik. W szczególności:● Czy model może być traktowany jako przenośnia lub analogia do innego, podob-

nego zjawiska, dobrze opisanego, niekoniecznie z tej samej dziedziny wiedzy?● Czy model stanowi zbiór obiektów semiotycznych, reprezentujących zjawisko (np.

kolorowe kulki i pręty w modelu podwójnej spirali lub modelu cząsteczki wody)? ● Jaka konstrukcja modelu jest odpowiednia dla najlepszej reprezentacji danego

zjawiska? Dodatkowo należy rozwiązać kwestię: czy ważniejsza jest spójność, czy zu-

pełność opisu? Przykładem problemu niech będzie model kroplowy i powłokowy jądra atomo-

wego. Oba są dopuszczane przez naukę i oba poprawnie opisują wybrane zjawiskaw obrębie przemian jądrowych, ale żaden z nich nie czyni tego w sposób zupełny.Spójność natomiast jest zachowana w obu wypadkach w odniesieniu do wybranychproblemów teorii budowy jądra atomowego i jego oddziaływań.

Jakie to ma konsekwencje dla problematyki nauk o zarządzaniu? Otóż zagadnie-nie to jest w tym wypadku kluczowe. Ujęcie symboliczne problemu dotyczy albojego ontologii, albo jego prezentacji liczbowej lub w innego typu symbolice. Pomimoże nie ma w literaturze prostego odniesienia do semantycznego punktu widzenia teo-rii na modelowanie, można znaleźć bardzo istotne relacje tego zagadnienia w odnie-sieniu do modeli. Mamy dwa zasadnicze podejścia:

1. Formalne, gdzie zarówno model, jak i reprezentowane zjawisko muszą sta-nowić pewien izomorfizm lub przynajmniej częściowy izomorfizm [Fraassen 1980](morfizm). Obecnie filozofowie nauki prowadzą dyskusje nad osłabieniem tej rela-cji, ponieważ model ten jest zbyt restrykcyjny w stosunku do rzeczywistych potrzeb[Mundy 1986]. Ale trudno jest w tym momencie mówić o osłabieniu, jeżeli doko-nuje się próby znalezienia reprezentacji liczbowej, a w konsekwencji przeniesieniaproblemu modelowanego na grunt informatyki. Wówczas im bliżej relacji o charak-terze izomorficznym, tym rzetelniejsze odwzorowanie rzeczywistości może być ocze-kiwane. Dobry izomorfizm odpowiada założeniom paradygmatu modelowania Hertza.

2. Nieformalne, gdzie semantyczny punkt widzenia pomija charakter izomor-ficzny relacji na rzecz podobieństwa porównywanych zjawisk [Giere 2004; Teller

2.1.2.1.

R_02_03:AE 2009-05-28 12:45 Strona 64

Page 65: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

652.1. Modele w nauce

2001]. Podejście nieformalne jest mniej restrykcyjne niż wymóg izomorfizmu iumożliwia stosowanie uproszczonych modeli, lecz podobieństwo musi być wyspe-cyfikowane nie tylko na poziomie filozoficznym, ale i na poziomie ontologicznym.Dzięki temu podejściu zarządzanie dysponuje modelami jakościowymi.

Modele skali (ikony)

Stanowią pomniejszoną lub powiększoną w skali kopię oryginału w odniesieniu doobiektów lub zjawisk. Modele te zawierają się w szerszej kategorii, określonej przezPeirce’a [Peirce 2001] jako ikony, czyli dokładne odwzorowania. Problemem w tejkategorii jest zawsze ustalenie, kiedy można uznać, że model w skali jest ikoną [Atkin2007], np.:– czy drewniana makieta jest ikoną stalowego mostu, czy tylko przybliżonym mo-

delem skali ze względu na różnice materiałowe? – czy budżet autoryzowanej stacji obsługi samochodów w Polsce może być mode-

lem dla budżetu podobnej stacji w Niemczech?– czy zarządzanie ekonomiczne sklepem wybranej sieci może być modelem w skali

zarządzania całą siecią tych sklepów?W przypadku instalacji przemysłowych modele półmikro stanowią podstawę roz-

budowy na skalę produkcyjną. W projektach ekonomicznych wykonuje się wdrożeniaw skali, żeby nie popełnić istotnych błędów prognozowania. Istnieje zatem zasadni-cze pytanie: czy model mikro w ekonomii może być ikoną skali makroekono-

micznej? I tu na palcach jednej ręki można wskazać akceptowalne przypadkiuogólnień. Większość, niestety, zostanie poddana falsyfikacji. Zastanówmy się jed-nak, czy tych kilka przypadków pozytywnych należy postponować i przestać zaj-mować się modelowaniem skali w zarządzaniu? Moim zdaniem nie, ponieważ relacjaod mikro do makro nie jest tym samym co od makro do mikro i znacznie mniej groź-

nym błędem jest przyjęcie hipotezy o addytywności stanów mikroekonomicz-

nych na makroekonomię niż odwrotnie. W zarządzaniu, przynajmniej w tym wyrażanym sprawozdaniem skonsolidowa-

nym, mamy do czynienia z ewidentnym zjawiskiem addytywności. Ustawa o rachunkowości ujednolica system raportów finansowych dla każdej organizacji. A zatem suma tych raportów stanowi oczywisty wynik w skali globalnej. W korpo-racji franchisingowej (np. sieci dealerskiej) obowiązują określone reguły zarządzaniaformalnego, będące odzwierciedleniem ładu korporacyjnego. Wynik skonsolidowanystanowi sumę wyników poszczególnych dealerów. Można w tym przypadku nawetdokonywać uśrednień i planować budżety. Najlepiej widać te tendencje w autoryzo-wanych sieciach dealerskich samochodów, w szczególności: PSA-Citroën, Renault,Ford i Mercedes. Wdrożone w tych sieciach skonsolidowane systemy raportowaniaekonomicznego są niezwykle precyzyjne i pozwalają na stwierdzenie bardzo dobregodopasowania modelu funkcjonalnego oraz reprezentacji numerycznej. W tym przy-

2.1.2.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 65

Page 66: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2. Wybrane aspekty modelowania w nauce66

padku można model skali stacji dealerskiej przenieść na sieć stacji w danym kraju,jako addytywny, skonsolidowany raport efektywności ekonomicznej.

Modele wyidealizowane

Opisanie systemu złożonego, a w szczególności organizacji w sposób modelowy do-tychczas się nie powiodło. Próby skomputeryzowania zarządzania w formie uniwer-salnego systemu zintegrowanego pozostają wyłącznie w sferze koncepcyjnej.Ustalenie wpływu wszystkich czynników na podejmowane decyzje jest nierealne.Dodatkowo preferowanie podejścia holistycznego do problematyki zarządzania or-ganizacją utrudnia wszelkie procesy modelowania ikonowego. Trzeba najczęściejpodejścia redukcjonistycznego i uproszczenia zagadnień do akceptowalnego poziomukomplikacji – przez technologię informatyczną, metody obliczeniowe oraz rozumludzki. Stąd idealizacja zjawiska jest często w nauce konieczna: do opisania go wsposób przybliżony. I takie podejście miało i ma miejsce, a w dodatku wiążą się z nimznaczące sukcesy poznawcze, zwłaszcza w naukach przyrodniczych (np. model gazuidealnego pomimo ograniczonej stosowalności stał się inspiracją do rozwoju zarównomechaniki gazów, jak i całej termodynamiki).

Ponieważ złożone układy rzeczywiste wymagają zwykle bardzo skomplikowa-nego modelu, aby uwzględnić wszystkie możliwości oddziaływań lub relacji we-wnętrznych, najczęściej przekracza to aktualne zdolności obliczeniowe, a dodatkowownosi propagację błędów przybliżenia każdego z parametrów mierzalnych, czyniącniemożliwym do zaakceptowania model o charakterze białej skrzynki. Jednak pewneprzybliżenia, poprzez pominięcie niektórych parametrów, pozwalają wprowadzić po-jęcie układu idealnego, dla którego możliwe jest zbudowanie modelu przybliżonego,opisującego znaczny procent właściwości układu rzeczywistego. W ekonomii mamypodobne pojęcia modelowe: idealny agent, idealna równowaga rynkowa, modeluproszczony równowagi makroekonomicznej Keynesa.

Formalne modele wyidealizowane

Tym mianem określimy wszelkie aproksymacje i metody przybliżone matematyki.Najprostszym przykładem jest aproksymacja funkcyjna lub rozkład statystycznyzmiennej losowej. Idealizują one pewną uproszczoną sytuację, dotyczącą danych eks-perymentalnych. Wprowadzając średnią arytmetyczną wartości mierzonej zmiennejw układzie jako model wyidealizowany, nie zwracamy uwagi na odchylenia, mogącew określonych sytuacjach stanowić istotny błąd interpretacyjny. Dodatkowo na-rażamy się na problem ustalenia naukowości w ten sposób osiągniętych danych orazprawdziwości dowodzonych tez. Idealizacja warunków modelowych ma szczegól-nie bolesne konsekwencje w przypadku prób przewidywań giełdowych. Większośćmodeli daje doskonałe rezultaty, niestety statycznie i ex post. Natomiast wszelkieanalizy techniczne i próby przewidywań ex ante kończą się mniej lub bardziej spek-

2.1.2.4.

2.1.2.3.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 66

Page 67: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

672.1. Modele w nauce

takularną wpadką. Powodem jest jak zawsze psychologizm sytuacyjny, który nie jestmożliwy do skwantyfikowania i oszacowania.

Problem idealizacji od strony filozoficznej jest zawsze trudny do uzasadnienia,zwłaszcza gdy stosuje się popperowski model falsyfikacjonizmu. Nie dopuszcza onbowiem indukcji jako metody dowodzenia, co przy stosowaniu uproszczeń niestetymusi być brane pod uwagę. A dodatkowo pojawiają się kłopoty stosowania uprosz-czonych metod formalizmu matematycznego lub numerycznego i zasadniczą kwes-tią staje się problematyka zbieżności iteracji procedur numerycznych lub ciągukolejnych przybliżeń (np. w rachunku perturbacji).

W wielu wypadkach nie istnieje jednak rozwiązanie dokładne dla określonegomodelu rzeczywistego, ale możliwe jest rozwiązanie dla modelu wyidealizowanego.Następnie poprzez metody przybliżone, jak rachunek zaburzeń czy metody waria-cyjne, można wprowadzać parametry korygujące model do warunków rzeczywis-tych. Tak otrzymane wyniki z modeli przybliżonych w wielu wypadkach sąsatysfakcjonujące dla podejmujących decyzje zarządcze, szczególnie w warunkachdopuszczalnego poziomu niepewności.

W formalnych modelach wyidealizowanych mamy zawsze do czynienia z pro-blemem oszacowania błędu oraz wpływem niektórych czynników na wyniki. Jakodobry przykład może posłużyć analiza wrażliwości. Przyjmując, że na efektywnośćprojektu ma wpływ kilka (z kilkudziesięciu) czynników ustala się funkcję NPV (NetPresent Value) w zależności od zmian tych czynników. Wyidealizowany model po-zwala uprościć analizę, eliminując z niej najmniej istotnie wpływające na NPV.

Innym jakościowym uproszczeniem sformalizowanym może być analiza SWOT.Wylicza się w niej czynniki i interakcje, prowadzące do oszacowania quasi-ilościo-wego macierzy SWOT. Jest to model wyidealizowany w stosunku do rzeczywistej sy-tuacji, w której czynników może być kontinuum. Jednak obliczenia prowadzi się jakoquasi-ilościowe, co uzasadnia użycie wyidealizowanych układów.

Analogie (modele analogiczne) ontologiczne i semantyczne

Wnioskowanie przez analogię jest niezwykle inspirującym zagadnieniem. Należyjednak pamiętać, że logika odkrycia naukowego i falsyfikacjonizm stanowią podsta-wowe kryterium stosowalności takiego wnioskowania. Niech będzie dany zbiórobiektów {An: An→ ΨΛΦ} i niech będzie element An+1

, dla którego stwierdzonocechę Φ, wówczas można domniemywać, że posiada on również cechę Ψ. Takie in-dukcyjne wnioskowanie nie jest dopuszczalne przez logikę popperowską (przynaj-mniej na tym początkowym etapie). Tym niemniej, stanowiąc źródło inspiracji, któremoże podlegać falsyfikacji, może zostać skutecznie użyte jako narzędzie metaanaliz[Kotarbiński 2003, s. 440]. Oczywiście im większa liczba cech wspólnych może byćprzypisana analogonom, tym bardziej uprawniona staje się hipoteza o posiadaniu ko-lejnej cechy, właściwej jednemu z nich, przez drugi.

2.1.3.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 67

Page 68: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2. Wybrane aspekty modelowania w nauce68

Analogie w naukach ekonomicznych odniosły szereg spektakularnych sukcesów[Kwaśnicki 2001]. Pomimo że ich stosowanie jest często dyskusyjne, to jest to nie-zwykle ważna grupa modeli, umożliwiająca wyobrażenie zjawisk nowych przez po-dobieństwo z już poznanymi. Dotyczy to również zastosowań cech znanego modeludo opisu nieznanego eksperymentu lub zjawiska. Warunkiem koniecznym jest zna-lezienie dobrej analogii. Przykładami takich analogii mogą być: model hydraulicznyprzepływu produktów i gotówki w systemie ekonomicznym Keynesa i Lukasa [Ver-celli 1991; Publications of NBER 1952], model kroplowy jądra atomowego, modeltermodynamiczny informacji i in. Analogie w nauce mogą być różnego typu [Hesse2003], prowadzone głównie ze względu na: ● Podobieństwa budowy obiektów. Do najprostszych należą podobieństwa bu-

dowy, np. Ziemi i księżyca. Wiele właściwości księżyca można przewidzieć napodstawie obserwacji ziemskich. Podobieństwo takie ma szczególne znaczenie wbudowie systemów informatycznych, wspomagających zarządzanie, pozwala bo-wiem skutecznie przenosić rozwiązania przepływu dokumentów oraz informacjiz jednej organizacji na inną – podobną, pomimo znacznych różnic funkcjonal-nych. To zdanie można dalej uogólnić na przenaszalność systemów finansowychpomiędzy podobnymi organizacjami na gruncie ustawy o rachunkowości. Sku-teczność aplikacyjna tego typu modelowania w zarządzaniu została potwierdzonadoświadczalnie przez autora przy przenoszeniu metod kontrolingu pomiędzy sta-cjami dealerskimi różnych marek samochodowych [Gospodarek i wsp. 2000]. Wszczególności liczne wdrożenia systemu Motomanager pomiędzy standardamikorporacyjnymi raportowania skonsolidowanego: Alison (Renault), BMI (Ford),GBMS (Mercedes) oraz Refeco (PSA), udowodniły pełną analogię struktur roz-liczeń wewnętrznych, a ich przeniesienie na stacje dealerskie marek Skoda, Nis-san oraz DAF Truck, które takich systemów w roku 2000 jeszcze nie miały,doprowadziło do szybkiej optymalizacji topologicznej firm, umożliwiającejpłynne stosowanie sprawdzonych rozwiązań. W ten sposób podobieństwo obiek-tów zostało wykorzystane skutecznie do fizycznej realizacji różnych wersji pa-kietów oprogramowania zintegrowanego Motomanager, takich że niewielkiezmiany w jego strukturze operacyjnej oraz słownikowej dawały produkt specja-lizowany dla różnych marek, przy stałym rdzeniu systemowym.

● Podobieństwa właściwości. Analogie można wywodzić na podstawie właści-wości różnych obiektów. Na przykład zagadnienie entropii w termodynamicezostało w idealny sposób przeniesione na grunt teorii informacji [Shannon 1948].Ten typ modelowania w problematyce nauk o zarządzaniu dotyczy przede wszyst-kim funkcjonalności wewnętrznej. Do tego typu podobieństwa właściwościmożna zaliczyć praktycznie zrealizowany model systemu wspomagającego za-rządzanie szpitalem w oparciu o system workflow stacji obsługi samochodów[Gospodarek, Banyś 2001]. Ta wyjątkowo udana analogia została opisana w pod-rozdziale 4.3.1. Szczególną uwagę należy zwrócić na systemy informatyczne,

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 68

Page 69: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

692.1. Modele w nauce

które wykazują dobre podobieństwo opisu reprezentatywnego różnych działańorganizacji. Sprzedaż samochodu osobowego i radia są różnymi zdarzeniami gos-podarczymi, jednak występuje między nimi podobieństwo w zakresie dokumen-tacji (faktura różniąca się znacznie oraz sposób rozksięgowania). Umożliwia tozastosowanie tego samego modułu oprogramowania do obu przypadków, z małąmodyfikacją wydruku (zewnętrzny wzorzec dokumentu), szablonu księgowania(słownik systemowy) oraz pól bazy danych (cechy specyficzne samochodu, wy-magane do celów rejestracji, czego nie ma w przypadku sprzedaży akcesoriów).W ten sposób opis semantyczny procesu pozostaje niezmieniony dla całej grupyzdarzeń „sprzedaż”, co jest powszechnie wykorzystywane przez informatykę.

● Podobieństwo relacji (zachowań). Ma znaczenie szczególnie w naukachspołecznych oraz opisach ontologicznych struktury organizacji. Klient stacjiobsługi samochodów oraz apteki ma wiele wspólnych cech. Naturalną konsek-wencją tej obserwacji jest próba ujęcia reprezentatywnego relacji organizacji zklientem. Prowadzi to w konsekwencji do ustalenia schematów marketingowychoraz ich informatyzacji, a nawet całych procesów w formie oprogramowania CRM(Customer Relationship Management). Podobieństwa zachowań organizacji wodniesieniu do celu ekonomicznego ich działalności stanowią podstawę tworze-nia skutecznych modeli strategicznych w zakresie finansów. Systemy budżeto-wania sprawdzają się w tej kwestii bardzo dobrze i pozwalają na skuteczneplanowanie krótkoterminowe, nawet w warunkach znacznej niestabilności eko-nomicznej. Można również próbować doszukiwać się relacji ontologicznych, np.ojciec–syn podobnie do państwo–obywatel. I w tym przypadku beneficjentemskuteczności modelu podobieństwa będzie przede wszystkim system informa-tyczny. Jest to zrozumiałe, ponieważ tu właśnie konieczne jest stworzenie repre-zentacji numerycznej, a nikomu nie opłaca się tworzyć systemów od zera.Najlepiej wykorzystać już istniejący kod źródłowy, a jeszcze lepiej całe, zdefi-niowane obiekty lub klasy.

● Podobieństwo oddziaływań. Jeżeli oddziaływanie grawitacyjne porównamy zoddziaływaniem elektrostatycznym, okaże się, że model sił centralnych pasujeidealnie do opisu obu tych zjawisk. Tak jest w naukach przyrodniczych. Jeżeliodniesiemy podobieństwo oddziaływań materii w przyrodzie, zwłaszcza fizyce ichemii, do oddziaływań w naukach ekonomicznych, np. analogia pojęciowa w za-kresie elastyczności, wówczas dla nauk o zarządzaniu ma to wartościowe kon-sekwencje kwantyfikacji oraz istnienia reprezentacji numerycznej, co zostałopokazane w zastosowaniach paradygmatu reprezentatywnego [Gospodarek2008d]. Podobne, niezwykle wartościowe koncepcje związane z pojęciem rów-nowagi ekonomicznej, a w konsekwencji równowagowego oddziaływania orga-nizacji z otoczeniem, można wywodzić z równowagi termodynamicznej (np.rozkład Pareta).

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 69

Page 70: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2. Wybrane aspekty modelowania w nauce70

Ważnym zagadnieniem analogii jest opis formalny, tzw. analogia formalna [Hesse1970], zwykle identyczny dla układów podobnych. Przeniesienie tej właściwości zeznanego zjawiska na analogon stanowi główną ideę stosowania modeli analogicz-nych. Analogie mogą być typu: ● Pozytywnego (dwa układy mają identyczną właściwość). Jeżeli autoryzowana

stacja obsługi samochodów (ASO) jako organizacja sporządza bilans roczny iszpital jako organizacja sporządza bilans roczny, i obie podlegają ustawie o ra-chunkowości, to (wniosek przez analogię): jeżeli system FK stosowany w ASOspełnia wymogi prawne, to może zostać zastosowany do obsługi księgowej szpi-tala i też będzie spełniać wymogi prawne.

● Negatywnego (jeden ją ma, a drugi nie). Jeżeli ASO (1) Renault posiada systeminformatyczny DMS i system raportów skonsolidowanych Alison, a ASO (2)BMW posiada analogiczny DMS, a nie posiada systemu Alison, to (wniosek przezanalogię): obie organizacje w ten sam sposób prowadzą raportowanie opera-cyjne12 albo w obu stacjach będzie funkcjonować system Alison.

● Neutralnego (nie da się ocenić, czy układy podobne w danej chwili są analogo-nami pozytywnymi, czy negatywnymi). Oczywiste jest, że porównywane orga-nizacje ASO w obrębie danej sieci posiadają wiele cech wspólnych, aleprojektując system informatyczny dla całej sieci musimy zadać sobie wiele pytań,w tym: jakiego rodzaju forma organizacyjna dotyczy poszczególnych koncesji.Mamy bowiem duże stacje o statusie spółki akcyjnej, spółki z o.o., spółki jawnej,komandytowej oraz kupca rejestrowego. A zatem mamy w tym przypadku ana-logię neutralną ze względu na system podatkowy oraz budowę planu kont w ze-spole kapitałów13.Interesujące są zwłaszcza analogie neutralne, ze względu na inspirujący charak-

ter, indukujący nowe hipotezy. Zastosowanie analogii pozwoliło na rozwój wieludziedzin wiedzy, szczególnie tych, których opis formalny odnosi się do podobieństw

12 Stan funkcjonalny z roku 2005, kiedy to firma MCM wdrożyła raportowanie operacyjne w dwóchdużych koncesjach w Warszawie: w Renault Sepczyński oraz w Auto Fus BMW. Wniosek dokładnie od-powiada analogii, a wynika z faktu, że system raportów skonsolidowanych Renault jest standardem kor-poracyjnym, podczas gdy BMW nie dopracowało się odpowiedniego (stan na rok 2005). Dodatkowomożna nadmienić, że koncesja Auto Fus była do roku 2004 jedną z największych w Polsce koncesji Re-nault i jej przejście do sieci BMW w naturalny sposób przenosiło topologię organizacji oraz systemobiegu informacji i księgowości finansowej, zachowując przy tym zintegrowany system DMS Moto-manager.

13 W roku 2001 firma MCM software podpisała umowę na wdrożenie zintegrowanego systemuDMS Motomanager dla całej sieci Peugeot w Polsce. Struktura 56 dealerów wówczas działających byłabardzo zróżnicowana, a dodatkowo działalność pomocnicza (dodatkowe usługi, warsztat poza koncesjąitp.) zaburzała jednolitość systemu. Analogia rozrachunków i struktury wyniku finansowego w koncesjizostały narzucone przez korporację i ustawę o rachunkowości, ale planów kont nie udało się ujednolicić.W roku 2004 można było powiedzieć, że wskutek optymalizacji oraz zjawiska samouzgodnienia topologii organizacyjnej doprowadzono do pełnej analogii systemów DMS i raportów skonsolidowanychw systemie Refeco. Jednak analogia neutralna w zakresie układu własności każdego z dealerów pozo-stała.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 70

Page 71: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

712.1. Modele w nauce

z opisami zjawisk fizycznych lub chemicznych [Biela 1989]. Ale analogia neutralnama szczególnie wartościowy wydźwięk w przypadku komercyjnych systemów in-formatycznych. Można spodziewać się w skończonym czasie zmiany stanu analogo-nów w kierunku wystąpienia analogii pozytywnych. To powoduje, że marketing firmoferujących integrację systemów oraz rozwiązania klasy MRP powinien być ukie-runkowany szczególnie na tę klasę obiektów. Znalezienie nie w pełni zdefiniowa-nych polityk rachunkowości lub niekompletnych udokumentowań procesów sugerujew naturalny sposób konieczność uzupełnienia luki14 i potencjalną okazję w otocze-niu do pozyskania intratnych zleceń.

Niezależnie od powyższych stwierdzeń, analogia służy zastosowaniom informa-tyki w szeroko pojętej problematyce nauk o zarządzaniu. Warto zauważyć, że do-wolny system zintegrowany powstaje z modułów (np. FK, Logistyka, CRM). Tebuduje się z mniejszych obiektów: baz danych, funkcji (klas), formularzy oraz koduźródłowego. Są to narzędzia, które programista stara się wykorzystać wielokrotnie,a podstawowym zadaniem informatyka analityka jest wyszukanie analogii po-

między poszukiwanym rozwiązaniem syntaktycznym dla komputeryzowanego

problemu niematematycznego a istniejącymi już modułami dla analogów. Takiepodejście pozwala na optymalizację kosztów wytworzenia produktu oraz skraca czasosiągnięcia sukcesu. Poza tym dobrze przetestowane moduły (np. generator faktur)nie popełniają błędów, co pozwala na podwyższenie niezawodności finalnej systemui ograniczenie czasu testowania wersji końcowej projektu informatycznego.

Modele o mieszanej interoperacyjności

Nie zawsze modelowanie dotyczy poziomu semantycznego. Równie ważny aspektprzejścia od opisu do symulacji komputerowej przyszłości stanowi modelowanie da-nych, odnoszące się interoperacyjności syntaktycznej, częściowo zachodzącej na po-ziom semantyczny. Zanim jednak dane zostaną sformatowane i dopasowane dosemantycznej funkcji celu, konieczne jest znalezienie modelu na poziomie ontolo-gicznym. W tej kwestii najistotniejsze są modele fenomenologiczne, a zwłaszcza me-tafory i analogie pojęciowe.

Modele fenomenologiczne

Precyzyjna definicja tego modelu nie jest jednoznaczna. Z jednej strony są to mo-dele reprezentujące obserwable, abstrahujące od wyjaśniania mechanizmów ich po-wstawania oraz opisów formalnych, z drugiej zaś definiuje się je jako modeleniezależne od teorii. Model fenomenologiczny najlepiej zobrazować przykładem bu-dowy cząsteczki w formie kolorowych kulek reprezentujących atomy oraz prętów

2.1.4.1.

2.1.4.

14 W roku 2007 firma IFE wdrożyła metodę analogii neutralnej w opracowaniu strategii rozwojugminy. Wykorzystano przy tym metodę macierzy logicznej (LFA), jako podstawę oceny cech analo-gicznych [Gospodarek 2007a].

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 71

Page 72: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2. Wybrane aspekty modelowania w nauce72

reprezentujących wiązania. Znaczenie modeli fenomenologicznych w naukach o za-rządzaniu jest ograniczone ze względu na tendencję do nadużywania analogii orazmetafor. Szczególnie problem ten jest widoczny w naukach społecznych w ujęciachpostmodernistycznej anarchii metodologicznej, gdzie nie obowiązują sztywne regułyparadygmatu naukowego [Mesjasz 2007].

Dobrym przykładem takiego modelu fenomenologicznego może być model za-chowania układu chaotycznego, wywodzący się z nauk formalnych, a stanowiącymetaforę dla zachowań społecznych (wiara w istnienie atraktora, który może wy-wołać lawinową zmianę funkcjonalności organizacji w pożądanym kierunku) [Krup-ski 2007b].

Modele danych

Niezwykle ważny element modelowania, związany z prezentacją oraz interpretacjądanych doświadczalnych, dotyka nie tylko interoperacyjności semantycznej, ale isyntaktycznej, wykorzystującej formalne metody numeryczne. Jest to jednocześniejeden z najtrudniejszych elementów procesów modelowania, wymagający nie tylkorzetelnego podejścia matematycznego i statystycznego, ale i filozoficznego, związa-nego z interpretacją liczby. Modele te służą przede wszystkim weryfikacji teorii orazmodeli niesformalizowanych, o ile możliwe będzie uzyskanie sensownych danychpomiarowych. Jako przykłady modelowania danych można wymienić:– eliminację błędnych danych odbiegających od założonego rozkładu statystycz-

nego (np. Gaussa) i nie mieszczących się w założonym przedziale wariancji,– aproksymację funkcyjną (dopasowanie danych do krzywej i wygładzanie da-

nych), w szczególności wielomianową,– interpolację (wnioskowanie o danych zawartych pomiędzy danymi pomiaro-

wymi, dyskretnymi),– ekstrapolację (przewidywanie wyników poza zakresem pomiaru),– dopasowanie danych obserwowanych do rozkładu statystycznego (np. chi-kwadrat),– symulację probabilistyczną np. metodą Monte Carlo, umożliwiającą uzyskanie

prawdopodobnych zachowań według modelu. W wyborze odpowiedniego modelu danych należy odpowiedzieć na dwie klu-

czowe kwestie natury filozoficznej, związane z racjonalnością wyboru: – jakie kryteria decydują o odrzuceniu danych jako błędne?– jaką optymalną krzywą należy wybrać dla wygładzenia danych?

Problem optymalizacji aproksymacji związany z minimalną komplikacją krzywejprzy maksimum dobroci uzyskiwanego dopasowania (rząd autoregresji) stanowi pod-stawę kryterium informacyjnego Akaike [Akaike 1974]. Obecnie jest to najbardziejracjonalny wybór, wykorzystujący zasady minimum i zgodny z zasadami maksy-malnej wiarygodności Gaussa. Ale wybór krzywej aproksymacji zależy nie tylko oddopasowania w sensie formalnym, musi również odpowiadać modelowi bardziej

2.1.4.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 72

Page 73: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

732.1. Modele w nauce

ogólnemu. Na przykład krzywa sigmoidalna (czas życia produktu, elastyczność)może zostać wybrana na kilka sposobów, jednak przy wyborze należy uwzględnićrównanie równowagi ekonomicznej, z którego wynika jej postać analityczna. A topowoduje, że dobre modelowanie danych powiązane jest z właściwie ustalonym

modelem funkcjonalnym i semantycznym, z których dopiero wynika właściwa

syntaktyka jako pewien zbiór izomorfizmów, z których jeden jest najlepszy.

Co może być modelem w zarządzaniu?

Rozróżniamy szereg obiektów traktowanych jako modele, np. obiekty fizyczne,obiekty fikcyjne, opisy, zależności, konstrukcje logiczne oraz wszelkie możliwe ichkombinacje. Czym zatem z epistemologicznego punktu widzenia są modele?

Obiekty fizyczne

Niektóre modele stanowią wprost obiekt fizyczny, np. makieta biura, model kulowybudowy cząsteczki. Są to dowolne obiekty materialne, mogące służyć jako repre-zentacja naukowa jakiegoś innego obiektu fizycznego. Model budowy atomu w for-mie rzeźby stanowiącej obiekt fizyczny przedstawia atom, czyli również obiektfizyczny, pomimo że niewidzialny dla naszych zmysłów bezpośrednio. Modele ma-terialne nie sprawiają żadnych trudności ontologicznych z dokładnością do pewnychzastrzeżeń o charakterze metafizycznym (odnośnie natury, własności, tożsamościprzedmiotów, części i całości itp.).

Z punktu widzenia nauk o zarządzaniu obiekty fizyczne mają wyłącznie ograni-czone znaczenie modelowania na poziomie ontologicznym. Mogą to być makiety in-stalacji przemysłowej, makiety organizacyjne. Stanowią natomiast bardzo atrakcyjnymateriał dla marketingu oraz dokumentacji pozycji rynkowej lub ekonomicznej or-ganizacji w formie prezentacji. Czasami wystawiennictwo stanowi cel biznesowysam w sobie, a wówczas makiety lub modele w skali stanowią źródło przychodu.Obiekty fizyczne, wykorzystywane w naukach o zarządzaniu, będą odpowiadaćprzede wszystkim modelom fenomenologicznym i ontologicznym.

Obiekty fikcyjne

Wiele modeli nie stanowi obiektów materialnych, jak np. izolowana populacja miesz-kańców, gaz doskonały czy obraz struktury lub formularza organizacji na prezenta-cji. Są to obiekty wyobrażeń w naszym umyśle, nie dające się zbudować doświad-czalnie i zbadać, ale jednak mające swoje realne reprezentacje matematyczne bądźontologiczne. Jest niejako naturalnym nazywać je obiektami fikcyjnymi. Ich zna-czenie dla poznania naukowego jest bardzo istotne i czasami bywają nazywane abs-trakcjami [Giere 1988].

2.1.5.2.

2.1.5.1.

2.1.5.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 73

Page 74: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2. Wybrane aspekty modelowania w nauce74

W naukach o zarządzaniu rola abstrakcji jest kluczowa. Większość danych o or-ganizacji dociera do podejmujących decyzje w formie obiektów fikcyjnych. Abstrak-cjami są reprezentacje numeryczne, schematyczne i symboliczne rzeczywistychstruktur i zasobów materialnych, ale również do kategorii obiektów fikcyjnych zali-czymy tak istotne elementy, jak zasoby informacyjne, wiedzę oraz kapitał. Jeżeli uświadomimy sobie dodatkowo, że jednym z istotnych problemów zarządzania jestzarządzanie wiedzą, możemy stwierdzić, że przydałby się uogólniony model za-rządzania abstrakcjami.

Struktury teoriopoznawcze

Wiele modeli posiada strukturę oraz aparat narzędziowy umożliwiający przetwarza-nie informacji i metaanalizy na poziomie teoriotwórczym, zwłaszcza na poziomie in-teroperacyjności semantycznej. Dotyczy to zwłaszcza sformalizowanych strukturmodelowych, posługujących się aparatem narzędziowym nauk zmatematyzowanych,a w szczególności modeli matematycznych. Podstawowym zarzutem w stosunku dotezy o teoriotwórczym charakterze modeli sformalizowanych jest problem wyjaś-nienia, jak struktury formalne modelu reprezentują świat fizyczny bez wykazania, żezałożenia nie wykraczają poza dozwolone ograniczenia.

Te struktury są używane w naukach o zarządzaniu w sposób dość szeroki, jednakprzede wszystkim w części związanej z ekonometrią oraz zarządzaniem finansami.Tym niemniej wprowadzenie teorii gier do problematyki zarządzania wniosło do nauko zarządzaniu model niezwykle twórczy zarówno na poziomie ontologicznym, jak ina poziomie semantycznym. Równie ważnymi strukturami teoriopoznawczymi sąmodele sieci neuronowych. Wnoszą one do zarządzania elementy sztucznej inteli-gencji, co ma niezwykłe znaczenie w tworzeniu systemów informatycznych, wspo-magających zarządzanie. Ale jednym z najważniejszych aspektów są strukturyprogramowania nieliniowego oraz dynamicznego. Są to opisy procesów następstwaczasu, posiadających własność Markowa, optymalizacje w sensie Bellmana oraz uję-cie stochastyczne zdarzeń podlegających zasadom Wienera. To stanowi domenę za-gadnień określanych badaniami operacyjnymi, które dla zarządzania wnoszą wsparcienumeryczne podejmowanych decyzji. Stąd też ich rola jest niezwykle ważna.

Opisy modelowe

Jest to najbardziej znacząca z naukowego punktu widzenia rola dla modelu – mniejlub bardziej dokładny opis jakiegoś reprezentowanego systemu rzeczywistego. Tenpunkt widzenia nie jest praktycznie poddawany krytyce w aspekcie ontologicznym.Problemem mogą być konflikty syntaktyczne, wynikające z możliwości przedsta-wienia danego systemu na wiele niesprzecznych sposobów, dla których buduje sięmodele cząstkowe lub równorzędne (przykładem może być model kroplowy ipowłokowy budowy jądra).

2.1.5.4.

2.1.5.3.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 74

Page 75: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

752.1. Modele w nauce

Jeżeli identyfikuje się model z opisem systemu, wówczas każdy nowy opis jestnowym modelem (izomorfizm reprezentacji). Poza tym opis może mieć różne cechy, któ-rych model nie posiada (może być napisany na czerwono za pomocą czcionki Arial itp.).

Równania

Szczególna rola syntaktyki matematycznej w modelowaniu związana jest z symbo-licznym zapisem zdań w formie równań matematycznych. Na przykład formułyBlacka-Sholesa czy Mundella-Fleminga, stanowią idealne przykłady modeli mate-matycznych w ekonomii i zarządzaniu. Istotnym problemem przy stosowaniu for-malnych opisów syntaktycznych danego modelu poziomu semantycznego staje sięzagadnienie wyboru współrzędnych, w kontekście niezmienniczości modelu zewzględu na ich wybór. Otrzymujemy wówczas inne równanie we współrzędnych kar-tezjańskich, a inne w sferycznych (izomorfizmy syntaktyczne). Jednak model se-mantyczny pozostaje ten sam, a jego znaczenie nie zmienia się. Możemy równieżdokonać opisu modelowego za pomocą różnych równań (np. różniczkowego lubcałkowego). Taka niejednoznaczność syntaktyczna nie wpływa jednak na seman-tyczne znaczenie równań jako poprawnej reprezentacji modeli matematycznych. Wy-stępuje tu zjawisko izomorfizmu i równoważności syntaktycznej.

Drugim problemem stosowania równań jako modeli jest to, że właściwości mo-delu i równania są różne. Dla przykładu, właściwości układów wielowymiarowychopisywane są zwykle za pomocą układu równań jednowymiarowych, co z założeniajest poważną różnicą między modelem trójwymiarowym a jego reprezentacją wtrzech wymiarach.

Powyższe zastrzeżenia nie zmieniają faktu, że stosowalność równań jest funda-mentalnym sposobem modelowania formalnego dowolnej problematyki z zakresunauk o zarządzaniu. Jednym z najistotniejszych zagadnień staje się tu zdefiniowaniefunkcji celu oraz funkcji rozwoju układu w czasie. Niektóre zagadnienia sprowadzająsię do przestrzeni liniowych, niektóre są nieliniowe i można je opisać formalnie zapomocą równania, ale nie da się go rozwiązać analitycznie (dokładnie). Wówczaspojawiają się dodatkowe aspekty, w jakim stopniu model przybliżony modelu uprosz-czonego jest modelem akceptowalnym.

Epistemologia modelu

Większość badań eksperymentalnych oraz metaanaliz systemów ekonomicznych do-tyczy układów modelowych, a nie rzeczywistych. Często jest to bowiem jedynamożliwość przeprowadzenia eksperymentu naukowego lub standaryzacji warunkówjego prowadzenia. Dodatkowo należy mieć na uwadze, że eksperyment na żywym or-ganizmie organizacji najczęściej można przeprowadzić jednokrotnie, a już z pew-nością zmiana w czasie prowadzi do zmiany warunków rzeczywistych. A zatem

2.1.6.

2.1.5.5.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 75

Page 76: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2. Wybrane aspekty modelowania w nauce76

porównanie dwóch stanów organizacji w różnym czasie staje się modelowaniem. Za-stosowanie modelu pozwala w sposób uproszczony oraz bardziej zrozumiały przed-stawić właściwości rzeczywistego systemu. I nie działa w tym miejscu zasada, żesystem ekonomiczny nie jest sumą swoich podsystemów, ponieważ zależy towyłącznie od definicji i wyboru warunków podziału. Dodatkowo model czarnejskrzynki pozwala na znaczące wyłączenie trudnych lub nieistotnych zagadnień. Takognitywna właściwość modeli podlegających redukcjonizmowi generuje nowy sposóbmyślenia w nauce, zwany „myśleniem opartym na modelach” [Magnani 1999; 2001].

Powstaje zatem zapytanie – jak uczyć się na podstawie modelu? Odpowiedzi dostarcza procedura opracowana przez Hughesa [Hughes 1997]. Zaproponował ontrzy stadia procesu uczenia się: – denotację (ustalenie relacji pomiędzy modelem a reprezentowanym systemem),– demonstrację (ustalenie możliwości modelu, ograniczeń, założeń, syntaktyki, we-

wnętrznych funkcji itp.),– interpretację (ustalenie relacji pomiędzy uzyskanym wynikiem z modelu a jego

odniesieniem do rzeczywistego systemu lub obiektu).Jednak samego modelu trzeba się również nauczyć, aby go stosować w praktyce

i poprawnie interpretować wyniki za jego pomocą otrzymane. Uczenie się modeluprzebiega w dwóch płaszczyznach:– konstrukcji modelu (ontologii i semantyki),– posługiwania się nim (semantyki i syntaktyki).

W literaturze nie ma sztywnych reguł, jak tworzyć modele i jak je wykorzysty-wać, dlatego też wiedza o modelu i uczenie się na jego podstawie wywodzą się z em-pirycznego posługiwania się nim. Nawet jeżeli dany model zostanie zbudowany, nieda się opisać wszystkich jego właściwości, patrząc wyłącznie na jego formę. Ko-nieczne jest użycie praktyczne lub przynajmniej otrzymanie wyniku mierzalnego.Dopiero wówczas możemy poznać zasady funkcjonowania oraz rozliczne ograni-czenia praktyczne, które zwykle niesie ze sobą analizowanie obiektów uproszczo-nych lub wyidealizowanych zamiast rzeczywistych. Dodatkowo w zarządzaniuistotny jest kontekst otoczenia modelu.

Specjalną kategorią modeli, z punktu widzenia epistemologicznego, są modelematematyczne, a wśród nich modele symulacyjne. Istnieją poważne opracowania me-todologiczne oraz metody symulacji, np. Monte Carlo, które umożliwiają przewidy-wanie zachowań przyszłych lub optymalizację parametrów. Modele te są najbardziejistotne przy wykorzystaniu wspomagania komputerowego do symulacji lub roz-wiązania równań opisujących poziom syntaktyczny. Jeżeli nawet niektóre zagadnie-nia można próbować rozwiązać analitycznie, to z punktu widzenia użycia systemówinformatycznych, konieczne jest użycie modelu formalnego, tak aby problem dał sięzapisać w ontologii komputera. Występuje tu morfizm pomiędzy syntaktyką równańmatematycznych a ich numeryczną reprezentacją w syntaktyce maszyny.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 76

Page 77: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

772.1. Modele w nauce

Zauważono, że symulacje komputerowe stanowią obecnie doskonałe narzędzie wmetodologii naukowej, a nawet jej nowy paradygmat [Humphreys 2004]. Jeżelimamy do czynienia ze skomplikowanym modelem, jego opis analityczny jest częstoniemożliwy. Wówczas aproksymacje i symulacje komputerowe stają się jedynymmożliwym narzędziem do rozwiązania równań lub ich układów wynikających z mo-delu. Co więcej, procedury typu linearyzacji przez rozwinięcie na szeregi funkcyjnei „obcięcie” rozwinięcia na poziomie liniowym wprowadzają poważne ograniczeniana dopuszczalność stosowania tak skonstruowanych ciągów modeli zanurzonych winnych modelach.

W przypadku modeli dynamicznych analiza wyników i gromadzenie danych bezwspomagania komputerowego jest niewyobrażalne, a najczęściej nierealne. Dobrzeopisane i dopasowane modele dają możliwość zastąpienia rzeczywistego ekspery-mentu przez symulację komputerową, co jest z ekonomicznego punktu widzenia is-totnym atutem. Symulacje komputerowe stanowią źródło nowych hipotez imetaanaliz, umożliwiając szybsze kojarzenie faktów i budowę nowej wiedzy. Wpraw-dzie popperowski falsyfikacjonizm nie dopuszcza tak skonstruowanych wnioskowań,jednak jego zaktualizowana wersja, tzw. falsyfikacjonizm wyrafinowany, dopuszczaje poprzez ustalenie stopnia koroboracji [Koterski 2004, s. 279-282].

Wspomagane komputerem symulacje i modelowanie mają jedną, podstawowąwadę – komputer operuje danymi dyskretnymi. To powoduje, że próby „uciąglenia”wyników wymagają coraz większych mocy obliczeniowych. Wraz ze zwiększeniemwymiarów macierzy przekształceń propagacja błędów może prowadzić do brakuzbieżności procesów interpolacji lub aproksymacji oraz niedokładnych wyników.Takie zachowanie systemów komputerowych należy zawsze przewidzieć przy kon-strukcji modeli numerycznych. Stosowanie metod iteracyjnych, opartych na źle uwa-runkowanych macierzach, powoduje, że bardziej istotny staje się problem zbieżnościprocesu niż duża dokładność, zwłaszcza gdy do podjęcia decyzji zarządczej nie jestona wymagana.

Niejako z drugiej strony – coraz doskonalsza technologia obliczeniowa i po-wszechna dostępność ogromnych mocy obliczeniowych powoduje, że tworzący mo-dele przyjmują zbyt wiele zbędnych parametrów do analizy, pogarszając tym samymsemantyczną wartość modelu. Z ontologicznego punktu widzenia wygląda to lepiej,ponieważ uwzględnienie większej ilości relacji bardziej zbliża model do standardubiałej skrzynki. Jednak ograniczenia dyskretności technik obliczeniowych nakazująbaczną uwagę i rozsądek przy formułowaniu modelu wieloparametrowego. Nie matutaj reguł, ale lepiej zacząć od warunków wyidealizowanych z mniejszą liczbą pa-rametrów, a kolejne dodawać w miarę poznania narzędzia i weryfikacji jego możli-wości.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 77

Page 78: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2. Wybrane aspekty modelowania w nauce78

Paradygmat modelowaniaModel stanowi spójny lub zupełny układ argumentów werbalnych, ciągów logicz-nych wnioskowania, równań matematycznych lub reguł obliczeń, które odpowiadająprototypowi koncepcyjnemu opisywanego obiektu lub zdarzeniu. Takim prototypemkoncepcyjnym mogą być obiekty przyrodnicze, społeczne, w tym także układy eko-nomiczne.

Paradygmat modelowania Hertza

W roku 1894 Hertz opublikował pracę „Principles of Mechanics”, w której elimino-wał z teorii mechaniki wszelkie niemierzalne obiekty metafizyczne. Najważniejszymspostrzeżeniem Hertza była relacja pomiędzy wynikiem eksperymentu a ujęciemsymbolicznym. Ponieważ wyniki eksperymentów są symbolami, teoria fizyczna musizawierać relację pomiędzy wynikami eksperymentu a modelem formalnym (seman-tycznym), który nazwał „obrazem”. Należy w tym miejscu zwrócić uwagę na proceszarządzania jako eksperyment na organizmie organizacji. Modelem formalnym tegoprocesu jest jego dokumentacja w formie symbolicznej (dokumenty finansowe izbiory danych). Istnieje relacja o charakterze izomorfizmu pomiędzy wynikiem za-rządzania a ujęciem symbolicznym zarządzanego procesu.

Najbardziej prostym i najbardziej istotnym problemem, którego rozwiązanienasza świadoma znajomość natury powinna umożliwić, jest przewidywanie przy-szłych zdarzeń, tak żeby można było zorganizować obecne działania wyprzedzającow stosunku do przyszłości. Jako podstawę rozwiązania tego zagadnienia używamynaszej wiedzy o zdarzeniach, które już zaistniały lub które zostały poznane w teraź-niejszości. Ażeby przewidzieć w ten sposób przyszłość na podstawie przeszłości, za-wsze wykorzystujemy następującą procedurę.

Pozostając w otaczającym nas świecie w chwili t, tworzymy obrazy lub symboleobiektu zewnętrznego i formujemy je w taki sposób, że niezbędne następstwa obra-zów zachodzących w myśli są zawsze zgodne z odpowiednimi następstwami zjawiskw przyrodzie dla obiektów, które sobie wyobraziliśmy. Ale żeby spełnić te wymaga-nia, musi istnieć realna zgodność pomiędzy aktualną rzeczywistością i naszą myślą.Doświadczenie i obserwacje wskazują, że takie założenie może być spełnione i stądwynika teza o istnieniu wspomnianej zgodności.

Gdy zatem ze zakumulowanych doświadczeń w aktualnym świecie udało się namwydedukować pożądane obrazy przyszłej rzeczywistości, oznacza to, że stworzy-liśmy model w zewnętrznym świecie, który nastanie po jakimś czasie. Dopiero gdyów czas nadejdzie możliwe będzie dokonanie pomiarów i porównanie wyników zotrzymanymi niegdyś przewidywaniami.

Ilustrację funkcjonowania paradygmatu modelowania przedstawiono na rys. 7.

2.2.

2.2.1.

R_02_03:AE 2009-05-28 12:44 Strona 78

Page 79: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

792.2. Paradygmat modelowania

Rys. 7. Paradygmat modelowania wg Hertza

Źródło: opracowanie własne na podstawie [Rocha, Schnell 2005].

Modelowanie zagadnień z zakresu nauk o zarządzaniu przy wykorzystaniu para-dygmatu demarkacji selekcjonującej oraz zasad programu badawczego „Zarządzaniereprezentatywne” można przedstawić za pomocą schematu (rys. 8). Należy zauważyć,że konsekwencje powyższego paradygmatu dla procesów zarządzania są dalekoidące. Wynikają one z faktu, że większość zagadnień związanych z zarządzaniemwymaga wsparcia technik informatycznych oraz obliczeń matematycznych, a co zatym idzie – stworzenia numerycznej reprezentacji problemu o charakterze niemate-matycznym. I w tym momencie modelowanie dla celów informatycznych podlegaćbędzie paradygmatowi Hertza oraz kartezjańskiemu redukcjonizmowi. Schematdziałania będzie wyglądać tak samo zarówno dla tworzonego modelu pojęciowego,jak i dla zaawansowanej reprezentacji matematycznej, a przyszłość pozwoli na ocenęwartości merytorycznej utworzonego modelu. Warto również zauważyć, że takie po-stawienie zagadnienia modelowania jest zgodne z teorią rozwoju nauki, zasadamimetody naukowej oraz logiki odkrycia naukowego. Problem z zakresu nauk o za-rządzaniu, dla którego opracowano model, zgodnie z paradygmatem Hertza spełniaautomatycznie warunki demarkacji selekcjonującej i jest zawarty w zakresie pro-gramu badawczego zarządzania reprezentatywnego.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 79

Page 80: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2. Wybrane aspekty modelowania w nauce80

Rys. 8. Schemat blokowy modelowania w obrębie programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”

Źródło: opracowanie własne.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 80

Page 81: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

812.2. Paradygmat modelowania

Model w ujęciu demarkacji selekcjonującej

Paradygmat demarkacji selekcjonującej wprowadza podział taksonomiczny proble-matyki związanej z zarządzaniem. W szczególności umożliwia uznanie modeli zaproblemy nadające się do objęcia programem badawczym „Zarządzanie reprezenta-tywne”. W tym kontekście model formalny zarządzania w ujęciu zasobowym sta-nowi paradygmat niższego rzędu (paradygmat wspierający). Znamienną cechą tegoparadygmatu jest wyłącznie matematyczne ujęcie funkcji celu i odrzucenie aspek-tów procesu nietransformowalnych do poziomu syntaktyki opisu formalnego. Touproszczenie nakłada na otrzymane rezultaty warunek ceteris paribus, co ograniczawprawdzie ich ogólność w sensie falsyfikowalności hipotezy, ale na razie nie możnazaproponować lepszego ujęcia z punktu widzenia istnienia jakiegokolwiek izomor-fizmu problemu do reprezentacji numerycznej. Demarkacja selekcjonująca nakłaniawręcz do stosowania modelowania semantycznego. Dotyczy to zwłaszcza:– modelowania poziomu interoperacyjności funkcjonalnej w ujęciu reprezenta-

tywnym,– izomorfizmów semantycznych (np. równań funkcji celu lub zasad minimum),– izomorfizmów syntaktycznych (np. konstrukcji równań drzewa wielomiano-

wego),– modeli analogicznych na poziomie semantycznym,– modeli syntaktycznych w ontologii systemu informatycznego.

W tym sensie model stanowi niejako podstawę wnioskowania w obrębie demar-kacji selekcjonującej, a kryterium racjonalności podziału dotyczy nie pojęć ontolo-gicznych, ale semantycznych reprezentacji selekcjonowanych problemów, o ile takiereprezentacje istnieją. Stosowalność zasady mierzalności lub minimalizacji w ja-kimkolwiek sensie ekonomicznym powoduje, że semantyczna reprezentacja pro-blemu jest możliwa do zdefiniowania. Można zauważyć, że jeżeli poddany działaniuprocedury problem z zakresu nauk o zarządzaniu posiada model akceptowalny, wów-czas można go analizować jako równoważnik semantyczny reprezentowanego pro-blemu. Tym samym paradygmat demarkacji selekcjonującej jest odpowiednimnarzędziem dla klasyfikacji dowolnego modelu, a przyjęte kryterium racjonalnościpodziału jest uniwersalne. Z przedstawionej dedukcji wynika następujące twierdzenie:

Twierdzenie o izomorfizmie reprezentatywnym

Pomiędzy zarządzaniem organizacją a operacjami na reprezentacjach (np. do-kumentach lub informacjach) zawsze istnieje jakiś izomorfizm.

W konsekwencji spójne przetwarzanie informacji zawartych w dokumentachzgodnie z modelem optymalizuje topologię organizacji, a w dalszej kolejności – pro-ces zarządzania.

2.2.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 81

Page 82: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia

W tym rozdziale zostaną zaprezentowane niektóre koncepcje modelowe, umożli-wiające opis teoretyczny zagadnień z zakresu zarządzania. Ich pozycja w strukturzeprogramu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne” albo wspiera paradygmatytwardego rdzenia, albo mieści się w obrębie pasa ochronnego, umożliwiając bądźpodbudowę twardego rdzenia programu, bądź uzupełnienia jego potencjalnych wad.Będą to modele związane z ontologią i semantyką odpowiadającą ogólności na po-ziomie paradygmatu. Uprawniają do wysunięcia następujących hipotez:

1) o istnieniu optymalnego zarządzania procesem ekonomicznym przy zasto-sowaniu kryterium maksymalizacji, minimum lub minimaksu,

2) o możliwościach opisu semantycznego zarządzania ekonomicznego w ujęciuzasobowym lub systemowym,

3) o zarządzaniu organizacją na poziomie ontologicznym, zgodnie z analogią dometody kolejnych przybliżeń,

4) o istnieniu optymalnej topologii operacyjnej organizacji, wynikającej z ist-nienia sprzężenia zwrotnego od reprezentacji numerycznej w postaci sprawozdaniafinansowego,

5) o istnieniu reprezentacji numerycznej zarządzania finansami w formie skon-solidowanego raportowania finansowego,

6) o istnieniu poziomu informacyjnego dla podjęcia racjonalnej decyzji, 7) o elastyczności zasobów organizacji jako mierniku optymalizacji topologii

operacyjnej oraz różnorodności w sensie Ashby’ego,8) o kwantyfikowalnych aspektach strategii rozwoju i planowania organizacji, 9) o możliwości symulacji ex ante, z wykorzystaniem wielokryterialnych funk-

cji celu lub użyteczności w ujęciu zasobowym,10) o ujęciu formalnym w sensie Debreu procesów zarządzania z wykorzysta-

niem formalizmu przestrzeni wektorowych z określoną metryką,11) o słuszności podejścia zakładającego istnienie równowagi ekonomicznej i

posługiwanie się do opisu zjawisk nieliniowych wychwianiami od jej położenia,12) o słuszności zasady Bellmana w zjawiskach dynamicznych i procesach Mar-

kowa występujących w praktyce zarządzania.Powyższe zagadnienia w ujęciu modelowym rozwiązują w sposób uniwersalny

wiele istotnych kwestii zarządzania organizacją, abstrahując jednak od społecznychi humanistycznych, niemierzalnych aspektów, które mogą stanowić konieczną nad-

3

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 82

Page 83: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

833.1. Model ogólnej równowagi ekonomicznej a zarządzanie

budowę nad twardym wynikiem matematycznym i powinny być rozwijane równo-legle. W tym sensie modele wielopoziomowej interoperacyjności formalno-huma-nistycznej mogą stanowić zaczątki paradygmatów, nadających się do budowy innychprogramów badawczych w naukach o zarządzaniu, skojarzonych z rolą człowieka worganizacji. Jednym z głównych celów niniejszej pracy jest sprowokowanie dyskusjioraz uzupełnienie opracowanego formalizmu dobrze określonymi paradygmatamisfery humanistycznej. Nie da się jednak osiągnąć spójnej interoperacyjności huma-nistyczno-formalnej na poziomie aksjologicznym bez akceptacji metodologii filozo-ficznej, prezentowanej w niniejszej pracy. A zatem, aby inspiracje „miękkie”,

wynikające ze stosowalności programu badawczego „Zarządzanie reprezenta-

tywne” mogły stanowić dopełnienie paradygmatów twardego rdzenia, potrzeba

i wystarcza, aby nowo tworzone aksjomaty podlegały falsyfikowalności w sensie

Poppera (przynajmniej na poziomie wyrafinowanym), spełniały kryteria

dobrego paradygmatu w sensie Kuhna-Lakatosa oraz racjonalności w sensie

Laudana. Na takim fundamencie można budować mocną epistemologię fundamen-talistyczną, której w naukach o zarządzaniu brakuje.

Model ogólnej równowagi ekonomicznej a zarządzanie

Jest to jedno z najważniejszych zagadnień w obrębie otoczenia (kontekstu) za-rządzania, ponieważ wynika z ogólnych praw makroekonomicznych oraz z uznanychteorii, które są wykorzystywane w praktyce i zostały potwierdzone licznymi obser-wacjami. W tym zakresie należy zwrócić szczególną uwagę na równowagę w sensie: Pareta, Walrasa, Keynesa, Mundella-Fleminga, modelu Arrowa-Debreu-McKenziego i teorii gier Nasha. Sformułowano w tej kwestii wiele fundamentalnychtwierdzeń, znajdujących potwierdzenie w obserwacjach, np. model Arrowa-Debreu-McKenziego (ADM) [Debreu 1959], silną i mocną efektywność Pareta [Barr 2004],twierdzenie Sonnenscheina-Mantela-Debreu [Debreu 1974; Mantel 1974; Sonnen-schein 1972]. Są to prace o wysokim stopniu użyteczności, nawet jeżeli można zna-leźć odstępstwa eksperymentalne od tak uproszczonych modeli. Jest to zgodne z ideąfilozofii nauki Lakatosa – nie odrzucać natychmiast paradygmatów. Najpierw pró-bować je obronić, przerzucając problem do obszaru pasa ochronnego programu ba-dawczego i wyszukując teorie wspomagające. Obserwuje się również znaczny postępwiedzy w zakresie ogólnej teorii równowagi ekonomicznej, prowadzący do załataniacoraz większej liczby luk [Scarf, Hansen 1973; Mitra-Kahn 2008]. W ten sposóbrozwija się dziedzinę wiedzy, zajmującą się modelami równowag w ekonomii – eko-nomię matematyczną. Stara się ona zawrzeć podstawowe teorie ekonomii w ramachścisłych procedur opartych na założeniu, że zachowanie podmiotów i osób możnaopisać za pomocą funkcji oraz przestrzeni dóbr, co skutkuje istnieniem funkcjiużyteczności jako podstawowej kategorii ekonomii.

3.1.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:56 Strona 83

Page 84: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia84

Twórcy strategii rozwoju organizacji i teorii zarządzania często pomijają te fun-damentalne aspekty ekonomii, poszukując nowych ujęć, przeczących istnieniu ja-kiejkolwiek równowagi, próbują stosować teorie operujące wychwianiami poza jejgranice (teoria chaosu lub katastrof) [Krupski 2005a; Zeeman 1977]. Ma to pewneuzasadnienie w ograniczonej stosowalności dokładnych wartości przy podejmowa-niu decyzji menedżerskich, jak również miernymi osiągnięciami teorii w przewidy-waniu przyszłych zachowań ekonomicznych. Tym niemniej dotychczas lepszychmodeli i praw nie wymyślono, a powszechna wola wspierania decyzji przez systemyinformacyjne zmusza do stosowania zarówno niedoskonałych praw ogólnych, jak imodeli ekonometrycznych. Zarządzanie musi uwzględniać zatem te fundamentalneprace, a szczególnie obiecującym podejściem, najbliższym modelom przestrzeni wek-torowych, jest podejście zasobowe. Niejako z definicji program badawczy „Za-rządzanie reprezentatywne” traktuje wszystkie modele ekonomii matematycznej jakofundamentalne, a paradygmaty twardego rdzenia są przez nie poważnie wspierane.Dlatego konieczne jest omówienie przynajmniej najważniejszego z modeli funda-mentalnych, dotyczącego ogólnej równowagi w ekonomii, a mającego bezpośredniwpływ na mierzalne aspekty zarządzania.

Model Arrowa-Debreu-McKenziego (ADM)

Fundamentalny model równowagi ogólnej nagrodzony Nagrodą Nobla w 1983 roku[Arrow, Debreu 1954; Debreu 1959]. Najważniejszym elementem modelu ADM jestprzyjęcie formalizmu przestrzeni metrycznej jako reprezentacji zbioru dóbr. Skut-kuje to bardzo daleko idącymi konsekwencjami intepretacyjnymi oraz matematycz-nymi, co w przypadku nauk o zarządzaniu można sprowadzić do istnienia funkcjicelu określonej jako odległość w przestrzeni wektorowej o skończonej liczbie wy-miarów [Debreu 1960]. Tym samym model ADM stanowi bardzo mocne wsparcie tezzawartych w niniejszej pracy oraz paradygmatów twardego rdzenia programu ba-dawczego „Zarządzanie reprezentatywne”.

Przestrzeń zasobów R1

Model ADM zakłada, że każdemu towarowi przypisana jest liczba rzeczywistabędąca jego ceną, stanowiącą kwotę płaconą za każdą jednostkę dostępnego towaru.Cena może być: liczbą dodatnią, równą zeru dla towarów wolnych lub ujemną dla to-warów szkodliwych (lub odpadów). Cena towaru ani jej znak nie należą do włas-ności fizycznej towaru. Jest ona jego reprezentacją numeryczną zależną od dostępnejtechnologii, gustów konsumentów, zasobów itp. Ważnym aspektem modelu jestumowa co do znaku. Co bowiem oznacza fizycznie określenie „towar ujemny”, a wzasadzie jego ujemna ilość lub cena? Jeżeli każdy towar stanowi wektor bazowy prze-strzeni, wówczas:

3.1.1.1.

3.1.1.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:58 Strona 84

Page 85: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

853.1. Model ogólnej równowagi ekonomicznej a zarządzanie

1) na osi każdego towaru ustala się jego wektor jednostkowy (miara cechy towaru), 2) podzielność towarów jest klasy continuum (założenie ciągłości podziału to-

waru, co jest konieczne dla rozważania funkcji ciągłych; w przypadkach dyskretnychzałożenie skończonego podziału nie zmniejsza ogólności modelu),

3) liczby ujemne związane są z następującą konwencją: przyjmuje się, że każdytowar ma „wejścia” i „wyjścia” w sensie zasobowym:– wejścia – towary otrzymane przez zasób na skutek oddziaływań ekonomicznych

z otoczeniem (Y: środki produkcji, surowce; X: towary konsumpcyjne; znako-wanie: wejścia dla produkcji znak „–”, wejścia dla konsumpcji znak „+”),

– wyjścia – towary, które dany podmiot udostępnia do otoczenia wskutek od-działywań ekonomicznych (Y: wytworzone produkty i usługi; X: praca; znako-wanie: wyjścia z produkcji znak „+”, wyjścia związane z konsumpcją znak „–”).Powstaje zatem zapytanie: czy zasoby organizacji ekonomicznej można trak-

tować również w kategoriach przestrzeni wektorowej? Aby na nie odpowiedzieć,należy zwrócić uwagę na następujące właściwości dowolnego zasobu:– można go kupić i sprzedać, a zatem stanowi on towar, środek produkcji lub dobro

konsumpcyjne w sensie modelu ADM,– można mu przypisać reprezentację liczbową, np. wartość, ilość oraz funkcjonal-

ność,– jest generatorem usług na rzecz organizacji, umożliwiając osiągnięcie celów, lub

zaspokaja potrzeby.Dodatkowo należy zauważyć, że organizacja i otoczenie ekonomiczne oddziałują

na siebie, podlegając prawom ekonomii oraz przyrody. Na tej podstawie można sfor-mułować następującą hipotezę:

Reprezentacje numeryczne zasobów można rozpatrywać w kategorii prze-

strzeni wektorowej z określoną metryką.

W ten sposób podejście Arrowa-Debreu w sposób analogiczny można rozszerzyćna zasoby organizacji. Dowolny zasób stanowi bowiem zbiór elementów z repre-zentacjami numerycznymi ilości oraz ceny. A zatem zasób organizacji stanowi pewienwektor z = (z

1,…zn)∈R1 przestrzeni n-wymiarowej elementów zasobu z określoną

metryką.

Idealna konsumpcja

Każdemu konsumentowi przypisuje się zbiór możliwych planów konsumpcji,związany z istnieniem minimalnego koszyka towarów. Zbiór możliwych planów kon-sumpcyjnych i-tego konsumenta Xi (i = 1, ..., k) jest jego zbiorem konsumpcji. Xijest zawarty w pewnej podprzestrzeni wektorowej przestrzeni towarów Rl. ● Wejścia planu konsumpcyjnego są dobrami i usługami określonymi w czasie i

przestrzeni. ● Wyjścia stanowią różne rodzaje pracy, określone co do czasu i miejsca w prze-

strzeni.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:58 Strona 85

Page 86: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia86

W sytuacji gdy każdy konsument i = 1, ..., k wybierze pewien plan konsumpcjixi∈X

i, wówczas wektor x = x

1+...+xk będzie oznaczał całkowitą konsumpcję wszyst-

kich konsumentów, tj. popyt całkowity, a zbiór X = X1+...+Xk, reprezentujący możli-

wości konsumpcyjne całego układu konsumpcji, nazywa się zbiorem konsumpcjicałkowitej.

Konsumentem może być dowolna organizacja, a towarami – tak dobra konsump-cyjne, jak i elementy zasobu. Organizacja spełnia zatem warunki wejściowe modeluADM. Z faktu, że przyjęto model oddziaływań oparty na formalizmie przestrzeniwektorowej, uzyskuje się następujące właściwości zbioru możliwości konsumpcyj-nych X.

1. Xi jest zbiorem domkniętym. Jeżeli {xiq}q→∞ jest ciągiem nieskończonym pla-

nów konsumpcji, możliwych dla i-tego konsumenta, przy czym {xiq}q→∞ →xi

0, to ist-nieje możliwy, graniczny plan konsumpcji xi

0.2. Xi jest ograniczony z dołu względem relacji ≤.3. Xi jest spójny. 4. Xi jest zbiorem wypukłym. Jeżeli zatem plany konsumpcyjne xi

1, xi2 są możliwe

dla i-tego konsumenta, to ich średnia ważona αxi1+(1–α)xi

2 jest również możliwymplanem konsumpcyjnym dla dowolnego α∈[0,1].

Organizacja osiąga zatem ograniczony poziom konsumpcji, niezależnie od spo-sobu zarządzania i wielkości jej zasobów. To właśnie wynika z twierdzenia granicz-nego Debreu [Debreu 1952; Debreu i wsp. 1963]. Z punktu widzenia zarządzania jestto bardzo mocna przesłanka, wskazująca na brak możliwości racjonalnych zachowańpoza stanem ogólnej równowagi. Po prostu zachwianie równowagi chwilowej grozizajściem procesów katastroficznych. Innymi słowy, wszelkie próby zwiększenia po-ziomu konsumpcji spowodują przejście do stanów metastabilnych i nieoptymalnych.

Idealna produkcja

Niech Y = {yj} oznacza zbiór wszystkich możliwych do zrealizowania planówprodukcyjnych dla j-tego producenta. Plan produkcji j-tego producenta określają wiel-kości wejście-wyjście, przy czym wejścia są zawsze ujemne (surowce, półprodukty,maszyny itp.), a wyjścia są dodatnie (produkty, usługi itp.). Plan produkcji jest zatemokreślonym wektorem y w przestrzeni towarów Rl. Zbiór wszystkich możliwych planów produkcji Yj producenta j tworzy podzbiór przestrzeni towarów Rl. Własnościzbioru produkcji:

1. Yj jest zbiorem domkniętym i ograniczonym (tym samym jest zbiorem zwar-tym).

2. Istnieje element neutralny, oznaczający brak produkcji.3. Nie istnieje możliwość wolnej produkcji (coś z niczego) Y∩{R

+l}∈{0}.

4. Produkcja stanowi proces nieodwracalny Y∩(–Y)∈{0}.5. Korzyści skali związane ze zmianami wielkości danego planu produkcyjnego:

R_02_03:AE 2009-05-27 18:58 Strona 86

Page 87: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

873.1. Model ogólnej równowagi ekonomicznej a zarządzanie

i. niemalejące: yj ∈Yj ⇒ βyj∈Yj dla β >1 (dla każdego dozwolonego planu pro-dukcji yj jego wielkość może być dowolnie zwiększona),

ii. nierosnące: yj ∈Yj ⇒ βyj∈Yj dla β∈ [0, 1) (dla każdego dozwolonego planuprodukcji yj jego wielkość może być dowolnie zmniejszona),

iii. stałe: yj ∈Yj ⇒ βyj∈Yj dla β ≥ 0.6. Addytywność planów produkcji (Yj

1+Yj2)⊂Yj – dwa wykonalne plany można

zrealizować równolegle.7. Yj jest wypukły. Jeżeli yj

1, yj2∈Yj ⇒ βyj

1+(1 − β)yj2∈Yj (średnia ważona należy

do zbioru), gdzie parametr β należy do przedziału [0, 1].8. Swobodny dostęp do dóbr (swobodne dysponowanie towarem) {−R+

l}∈Y;oznacza to, że wejścia wykonalnego planu produkcji całkowitej nie są niczym ogra-niczone.

9. Możliwość produkcji nieefektywnej (Y – {R+l}}∈Y. Jeżeli dowolnie ustalony

plan produkcji całkowitej jest technologicznie możliwy, to możliwy jest również takiplan, którego żadne wejścia nie są mniejsze i żadne wyjścia nie są większe.

Powyższe właściwości dla procesów zarządzania mają znaczenie fundamentalne.Z jednej strony wskazują na stosowalność zasad redukcjonizmu kartezjańskiego dozachowań konsumenta i producenta, z drugiej – porządkują pojęcie stanu zasobo-wego jako wektora przestrzeni dóbr. Umożliwiają określenie odległości międzydwoma stanami oraz wektorami. Umożliwiają ustalenie miary aksjologicznej pro-cesu zarządzania danym zasobem.

Relacja preferencji i funkcja użyteczności

W zbiorze Xi określona jest relacja ≤i ⊂ Xi ⊗ Xi, nazywana relacją preferencji i-tegokonsumenta, spełniająca następujące warunki:

i. jest zwrotna ∀xi∈Xi xi ≤ i xi ,ii. jest przechodnia ∀xi

1, xi2, xi

3 ∈Xi (xi1≤

ixi

2 ∧ xi2≤i xi

3) ⇒ xi1≤i xi

3, iii. jest spójna ∀xi

1, xi2 ∈Xi (xi

1≤i xi2 ∨ xi

2≤ixi

1).Relacja preferencji ≤

i∈Xi × Xi jest

– nienasycona ⇔∀xi∈Xi ∃xi’∈Xi: xi< i xi ,– monotoniczna ⇔∀xi

1, xi2∈Xi: xi

1≤ xi2 ⇔ xi

1≤i xi2 ,

– jednokładna ⇔∀xi1, xi

2∈Xi: xi1≤i xi

2⇔ λxi1≤i λ xi

2, gdzie λ>0.

W ten sposób określony został funkcjonał w postaci iloczynu skalarnego pewnejprzestrzeni wektorowej, umożliwiający obliczenie wartości w postaci modułu wek-tora. Z powyższego wynika również w naturalny sposób postać funkcji użytecznościdla i-tego konsumenta, a własności relacji preferencji definiują miarę w tej prze-strzeni. Własność monotoniczności związana jest z zasadą „im więcej, tym lepiej”,charakteryzującą zachowanie swobodnego konsumenta.

3.1.1.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 87

Page 88: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia88

Funkcja użyteczności – definicja

Funkcja ui:Xi → R nazywa się funkcją użyteczności i-tego konsumenta, jeżeli∀ xi

1, xi2∈ Xi : xi

1≤i xi2 ⇔ ui(xi

1) ≤ ui(xi2).

Funkcja użyteczności u jest stała na klasie abstrakcji [xi]~i dla xi∈Xi.

Twierdzenie Debreu o istnieniu ciągłej funkcji użyteczności

Jeżeli zbiór Xi⊂ R1 jest spójny i całkowicie uporządkowany przez domkniętą re-lację preferencji, to istnieje funkcja ui : Xi → R, która jest ciągła.

To fundamentalne twierdzenie matematyczne określa użyteczność jako pojęciewartości pewnej funkcji, określonej na zbiorze zwartym. Gwarantuje to między in-nymi skończoną użyteczność zasobów. A zatem jeżeli przyjmiemy, że zarządzaniepolega na zmianie użyteczności zasobów, wówczas na mocy twierdzenia Debreu ist-nieje funkcja użyteczności, co powoduje, że można określić stan użyteczności za-sobu w dowolnej chwili t. Stąd dalej wynika zasadność budowy mechanizmuaksjologii zarządzania opartego na modelu ADM. Jako wniosek z powyższych roz-ważań można przedstawić następujące twierdzenie:

Twierdzenie o niezależności zarządzania od drogi w modelu ADM15

W systemie ekonomicznym spełniającym warunki modelu Arrowa-Debreu--McKenziego zarządzanie polega na zmianach użyteczności zasobów organizacji wczasie i jest określone przez funkcję użyteczności zależną wyłącznie od stanu końco-wego i początkowego procesu. (Efekt finalny nie zależy od stanów pośrednich).

Ponieważ nie ma podstaw do odrzucenia założeń modelu ADM, nawet przy szyb-kozmiennym otoczeniu, tym samym twierdzenie jest w pełni uzasadnione i określainteresujący model funkcjonalny procesu zarządzania. Jest to jednocześnie bardzomocne wsparcie dla podejścia zasobowego w zarządzaniu organizacją, gwarantująceistnienie reprezentacji numerycznej dla dowolnego procesu, dla którego uda się skon-struować funkcję użyteczności w sensie Debreu. Warto również zwrócić uwagę namożliwość porównania efektywności dwóch dróg zarządzania przez funkcję użytecz-ności jako na bezpośredni wniosek wynikający z twierdzenia o niezależności za-rządzania od drogi:

Twierdzenie o istnieniu najlepszej metody zarządzania

Jeżeli dwie metody zarządzania organizacją prowadzą do osiągnięcia takiej samejużyteczności zasobów, przy czym prowadzą one do tej samej użyteczności w różnymczasie, ale przy użyciu tych samych zasobów, wówczas lepsza będzie ta metoda, któraszybciej doprowadzi do pożądanego wyniku.● Jeżeli wynik będzie osiągnięty w tym samym czasie, wówczas ta metoda będzie

lepsza, w której konsumpcja zasobów będzie niższa.

3.1.1.3.

15 Twierdzenie stanowi oryginalną hipotezę w niniejszej pracy.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 88

Page 89: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

893.1. Model ogólnej równowagi ekonomicznej a zarządzanie

● Istnieje graniczna użyteczność dowolnego zasobu w danym kontekście.Powyższy wniosek w prosty sposób ilustruje kryterium aksjologiczne zarządza-

nia organizacją i wskazuje na możliwość poszukiwania pożądanego minimumdziałania oraz definicji stanu równowagi w sensie Nasha w ujęciu zasobowym. To jestbardzo mocny argument dla modelowania procesów zarządzania, opartych na rela-cjach i zmiennych zewnętrznych równolegle do podejścia opartego na relacjach izmiennych wewnętrznych. Ta metodyka może doprowadzić do skutecznego algo-rytmu oszacowania niezbyt odległej przyszłości ekonomicznego rozwoju organiza-cji, zawartego w pasie ograniczonym rozwiązaniami obu wspomnianych podejść.

Model ADM a program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”

Model ADM stanowi bardzo mocne wsparcie dla zasadniczego paradygmatu demar-kacji selekcjonującej. Jeżeli bowiem akceptuje się jego słuszność, wówczas w spo-sób automatyczny ustalona zostaje linia demarkacyjna dla problemów z zakresuzarządzania. Model ADM uzasadnia klasyfikacje problemów oparte na istnieniu met-ryki lub zasady minimum. Staje się zatem jednym z fundamentów paradygmatu de-markacji selekcjonującej oraz izomorfizmu reprezentatywnego. Zgodnie bowiem zparadygmatem izomorfizmu reprezentatywnego, zarówno podejście do aspektów od-działywania organizacji zgodnie z aksjomatyką przestrzeni wektorowej, jak i sfor-malizowana definicja organizacji tworzą doskonały model zarządzania w ujęciuzasobowym. Model ten prowadzi w konsekwencji do opisu oddziaływania organiza-cja–otoczenie zewnętrzne za pomocą określonej funkcji stanu, zwanej funkcjąużyteczności, która może zostać opisana za pomocą zmiennych makroskopowych.

Ponieważ zarządzanie, zgodnie z modelem ADM, prowadzi do optymalizacji,wspierając paradygmaty twardego rdzenia, zwłaszcza racjonalnego zarządzania orazoptymalnej topologii, jest to mocne wsparcie dla paradygmatów twardego rdzenia idopóki model ADM będzie akceptowalny, falsyfikacja paradygmatów programu ba-dawczego „Zarządzanie reprezentatywne” będzie trudna.

Należy w tym miejscu wskazać na dalsze możliwości wykorzystania zalet prze-strzeni Banacha do opisu problematyki zarządzania w formalnym ujęciu zasobowym,zwłaszcza dla przypadków użyteczności ukrytej. Można zatem stwierdzić, że programbadawczy w sensie Lakatosa „Zarządzanie reprezentatywne” i teoria użyteczności De-breu stanowią mocny fundament filozoficzny i teoretyczny dla niniejszej pracy.

Podsumowanie

Model Arrowa-Debreu-McKenziego stanowi fundament ilościowego podejścia doproblematyki zarządzania. Definiuje zmienne w formie wektorów przestrzeni met-rycznej. Ustala tym samym istnienie ciągłej funkcji użyteczności na zbiorach zwar-

3.1.3.

3.1.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 89

Page 90: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia90

tych. W pracy użyto założeń modelu ADM do zdefiniowania przestrzeni wektorowejzasobów i definicji formalnej organizacji w formie paradygmatu izomorfizmu repre-zentatywnego.

Optymalne zarządzanie zgodnie z teorią gierW dyskusji na temat metod zarządzania oraz podejmowania decyzji istnieją dwiewzajemnie wykluczające się opinie co do problemu istnienia optymalnych procedurzarządzania oraz strategii. Istnieje szereg prac, w których stwierdza się wprost, żeturbulentne otoczenie ekonomiczne uniemożliwia znalezienie optymalnych roz-wiązań [Krupski 2006]. Również podejście matematyczne do procesów zarządzaniajest kwestionowane – głównie przez autorów profilu humanistycznego, którzy starająsię wykazać niemożliwość wprowadzenia modeli formalnych do zjawisk społecz-nych. Dodatkowo obrona matematycznego spojrzenia na sprawy zarządzania jesttrudna ze względu na specyfikę eksperymentu ekonomicznego. Najczęściej można goprzeprowadzić tylko jednokrotnie, bez możliwości powtórzenia. Tylko niektóre pro-cesy cykliczne nadają się do pomiaru wydajności zarządzania ze względu na zmianyparametrów sterujących i porównywania wyników. Dlatego dowód eksperymentalnyjest w tym przypadku raczej trudny. I stąd mogą powstawać zarzuty o niefalsyfiko-walnym charakterze hipotezy na gruncie obserwacji, a zatem o jej heurystycznym imetafizycznym aspekcie o niekoniecznie ustalonej wartości logicznej.

Jednak wszyscy zgadzają się z jednym: na końcu zarządzanego procesu musi po-jawić się jakaś liczba wymierna. To jest bardzo istotne stwierdzenie, które legitymi-zuje podejście formalne do wszystkich procesów zarządzania, a już trudno sobiewyobrazić, aby oceny aksjologiczne pozbawić kwantyfikatorów. To również spra-wia, że wszystkie ilościowe aspekty zarządzania muszą zostać przekonwertowane naswoje numeryczne reprezentacje. Z drugiej strony, każde podejście formalne do pro-cesów zarządzania jest szczególnie istotne z informatycznego punktu widzenia,wszystkie bowiem metody obliczeniowe wymagają matematycznej reprezentacji zja-wisk niematematycznych. To jest warunek sine qua non obliczeń numerycznych.

Na bazie przytoczonych faktów oraz modelu wynikającego z teorii gier możliwejest wprowadzenie eleganckiego formalizmu dla opisu działania w postaci zarządza-nia. Jeśli przyjąć pewne ograniczenia, którym proces zarządzania musi podlegać zewzględu na przyjęty model, jest możliwe udowodnienie istnienia strategii optymalnych.

Model gry dla zarządzanego procesu

Przyjmijmy że:1. Zarządzany proces może być z formalnego punktu widzenia reprezentowany

jako dwuosobowa gra w sensie teorii gier [Straffin 2004], pomiędzy zarządzanymsystemem a otoczeniem ekonomicznym.

3.2.1.

3.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 90

Page 91: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

913.2. Optymalne zarządzanie zgodnie z teorią gier

2. Wewnętrznie zarządzany proces stanowi czarną skrzynkę [Arthur 2000], ale napoczątku pewien kapitał (wartość początkowa) jest dostarczony, a na końcu pewienkapitał wyjściowy (wartość końcowa) jest określony. Wartość wymienionego kapitałuzależy od przyjętych parametrów sterujących, które są wybierane arbitralnie w trak-cie zarządzania.

3. Otoczenie może oddziaływać ekonomicznie na zarządzany system poprzezzmiany zewnętrznych makroparametrów, łatwych do zmierzenia i interpretacji (np.całkowita pojemność rynkowa, dochód na głowę, ciśnienie ekonomiczne), powo-dując ograniczenia wymiany kapitału po przeprowadzeniu procesu (lub zamkniętegocyklu).

Powyższe założenia są wystarczające, aby uniezależnić wnioskowanie od skalioddziałujących systemów, wielkości procesu ekonomicznego oraz jego charakteru.Konieczne jest jedynie ustalenie, że wydajność procesu jest skwantyfikowana po-przez wielkość kapitału wymienionego z otoczeniem. W ten sposób podejście for-malne odcina się od opisów „miękkich” zarządzania, takich jak zarządzanie wiedzączy zarządzanie zasobem ludzkim. Uproszczenie czarnej skrzynki jest w tej kwestiibardzo ważne. Nie ma wówczas konieczności dyskutowania wewnętrznych relacji iprzyczyn istnienia procesu ani jego kompleksowości. Wystarczy wyłącznie istnienieprocesu spełniającego wymienione wyżej ograniczenia i zależnego od wyliczalnychparametrów. Nie ma nawet konieczności uwzględniania modelu matematycznego za-rządzanego procesu i jego przebiegu w czasie [Xie, Dang 2004].

Opierając się na przedstawionej analizie, wprowadźmy formalną definicję gry:● W grze bierze udział dwóch graczy: zarządzany system (gracz pierwszy) oraz

otoczenie ekonomiczne (gracz drugi).● Strategia gracza pierwszego (systemu) polega na wybraniu pewnych parametrów

sterujących procesem (np. liczby różnych zasobów, koniecznych do uruchomieniaprocesu) w taki sposób, że wymiana kapitału z otoczeniem będzie maksymalna.

● Strategia gracza drugiego (otoczenia) polega na wybraniu zewnętrznych para-metrów wpływających na przebieg zarządzanego procesu (np. dochodu na głowęmieszkańca, stóp procentowych, pojemności rynkowej) w taki sposób, że wy-mieniony kapitał osiągnie minimum.

● Gra zaczyna się z chwilą uruchomienia zarządzanego procesu. ● Wypłatą w tej grze jest wartość kapitału wymienionego pomiędzy zarządzanym

systemem a otoczeniem ekonomicznym. Zdefiniowana gra jest typu macierzowego o sumie zero w przypadku istnienia

stanu równowagi ekonomicznej oraz o sumie niezerowej w pozostałych przypad-kach, szczególnie gdy w podmiotowym systemie ekonomicznym zachodzą procesysamorzutne. Można zauważyć, że powyższy model gry jest spójny i bardzo prosty.Większość procesów ekonomicznych może zostać poddanych jego ograniczeniombez utraty ogólności. W konsekwencji uzyskujemy eleganckie podejście formalnewraz ze wszystkimi korzyściami wynikającymi z twierdzenia von Neumanna.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 91

Page 92: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia92

Każda gra macierzowa [m x n] ma rozwiązanie, co oznacza, że istnieje dokład-nie jedna liczba v, zwana wypłatą w grze, oraz optymalne strategie (czyste lub mie-szane) dla obydwu graczy, spełniające następujące warunki:● Jeżeli dla wierszy zostanie wybrana optymalna strategia, wówczas oczekiwana

wypłata dla wierszy będzie nie mniejsza niż v, niezależnie od wybranej strategiidla kolumn.

● Jeżeli dla kolumn zostanie wybrana strategia optymalna, wówczas oczekiwanawypłata dla wierszy będzie nie większa niż v, niezależnie od strategii wybranej dlawierszy.Biorąc pod uwagę powyższe twierdzenie, udowodniono, że dla dowolnego pro-

cesu ekonomicznego, dla którego zdefiniowany model może być stosowany, istnieje

optymalna metoda zarządzania i optymalny wynik zarządzanego procesu.

Podsumowanie

Przedstawione powyżej formalne podejście modelowe do zjawisk zarządzania sta-nowi głos w dyskusji na temat istnienia optymalnych metod zarządzania przyzałożeniu pewnych ograniczeń [Gospodarek 2007b]. Jest to ogólny dowód formalny,a jego konsekwencje stanowią ważne informacje dla bardziej szczegółowych badań.Wspomniane podejście może prowadzić do określenia równania stanu układu eko-nomicznego i kwantyfikacji zarządzanego procesu w czasie.

Można w tym miejscu podjąć dyskusję na temat stosowalności przedstawionegopodejścia w stosunku do analizy wielokryterialnej [Laskowski 2004]. O ile poszcze-gólne kryteria stanowią zmienne rozłączne, możliwe jest zastosowanie dowodu dlakażdego z nich z osobna, zakładając że w każdym przypadku spełnione są warunkistosowalności opisanej procedury. W ten sposób problem wielowymiarowy sprowa-dza się do analizy wielu gier dwuosobowych, dla każdego kryterium analizy wielo-kryterialnej osobno. Jeżeli znajdzie się choć jedno kryterium, dla którego warunkistosowalności dowodu nie są spełnione, całość hipotezy o istnieniu optymalnej drogizarządzania w takim procesie należy odrzucić lub zmienić problematyczne kryte-rium, ograniczając ogólność dowodu. Problem heurystycznej analizy wielokryterial-nej można na szczęście tak zmodyfikować, że niektóre kryteria da się albo pominąć,albo wyrazić poprzez inne, tworząc tym samym możliwość uzgodnienia podejściahumanistycznego i formalnego do danego problemu.

Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu zasobowym

Pojawienie się standardu gospodarki opartej na wiedzy (GOW) oraz burzliwy rozwójbranży IT, a szczególnie koncepcji Web 2.0 [O’Reilly 2005; Zalewski 2008], spo-

3.3.

3.2.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 92

Page 93: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

933.3. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu zasobowym

wodowały ogromne zmiany w funkcjonowaniu organizacji, zwłaszcza migracjęukładów ekonomicznych w kierunku e-biznesu, tworzenia wirtualnych sieci, po-wiązań outsourcingowych oraz łańcuchów dostaw. Nawet działanie giełd finanso-wych dzięki technologiom teleinformatycznym zmieniło się w istotny sposób. Dzisiajmiędzynarodowe działania arbitrażowe na giełdach są standardem w obrębie sekund,co15 lat temu było czymś niewyobrażalnym. To zjawisko rewolucji technicznej i in-formacyjnej stanowi obecnie wyzwanie dla nowego sformułowania paradygmatówzarządzania systemem złożonym w szybkozmiennym otoczeniu. Konieczne jest zbu-dowanie odpowiednich modeli semantycznych, tak aby nauki o zarządzaniu mogływ sposób naturalny odnaleźć się w nadchodzącej erze sieci Superfast Internet orazkoncepcji „semantic web” [Davies i wsp. 2006].

O ile zarządzanie traktuje się wyłącznie w kategoriach niemierzalnych (kulturaorganizacji, kapitał ludzki itp.), o tyle zasadnicze zalety podejścia zasobowego tracąna znaczeniu. Można w tym miejscu wysunąć hipotezę, że źle postawiony problemlub niewłaściwie użyty model prowadzi do wypaczenia głównej idei. K. Obłój wswojej książce „Strategia organizacji” [Obłój 2007] krytykuje podejście zasobowe,wychodząc z humanistycznych przesłanek struktury organizacji. Rzeczywiście, opisyjakościowe i niemierzalne nie są właściwym paradygmatem dla ujęcia mającegocechy ilościowe. Stąd wynikają wnioski o ograniczoności tego ujęcia.

Należy zauważyć, że najważniejszą zaletą podejścia zasobowego jest możliwośćwykorzystania teorii Debreu i sformalizowanego ujęcia organizacji w przestrzeniwektorowej zasobów. To umożliwia zupełnie nowe spojrzenie na zarządzanie zewzględu na ogólny dowód formalny istnienia funkcji użyteczności. A wówczas za-

rządzanie należy rozumieć jako zmiany użyteczności zasobów w czasie i w okreś-

lonym kontekście, a strategię – jako dopasowanie użyteczności zasobów do

przewidywanych zmian warunków zewnętrznych w przyszłości. Nie ma to zna-czenia, czy są one kapitałem ludzkim, wiedzą ukrytą czy maszyną fizyczną. Istniejejedynie kwestia definicji użyteczności w danej chwili i w danym kontekście. I to wy-daje się być najważniejszym osiągnięciem podejścia zasobowego. W takim rozu-mieniu nie ma ono równego sobie pod względem poziomu spójności oraz zupełnościopisu.

W niniejszej pracy rozwinęliśmy zatem zagadnienie formalnego ujęcia za-rządzania, używając modelu reprezentatywnego i podejścia zasobowego. Z aksjo-matycznej definicji modelu zasobowego organizacji wynika jej określeniereprezentatywne (izomorfizm reprezentatywny) jako uporządkowany zbiór zasobówo określonych cechach topologicznych. Następnie wskazaliśmy zasadę optymalnegooddziaływania organizacji z otoczeniem, określając ją paradygmatem optymalnegooddziaływania. Tu dopiero pojawia się rola człowieka, polegająca na sterowaniu funk-cją użyteczności, prowadzącą do racjonalności zarządzania. Na koniec formalne uję-cie zasobowe prowadzi do sprzężeń zwrotnych pomiędzy wynikami podejmowanychdecyzji i topologią zbioru zasobów. Tak pojęta struktura jest dopiero właściwym uję-

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 93

Page 94: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia94

ciem podejścia zasobowego w zarządzaniu. Otwiera ona szczególnie szerokie możli-wości modelowania semantycznego i regulacji poprzez zmiany funkcji użytecznościoraz zmiany topologii zasobów w czasie. To pozwala na definiowanie dynamicznefunkcji celu. Co więcej, powraca temat budowy strategii poprzez użyteczność zaso-bów i funkcję celu, mogącą polegać na scenariuszowej zmianie funkcji użyteczności,prowadząc zawsze do kwantyfikacji aksjologicznych zarządzania oraz określonej to-pologii zasobów, elastycznie dopasowującej się do kontekstu w sprzężeniu zwrot-nym z impulsami wpływu otoczenia oraz zmianami definicji użyteczności.

W modelu zasobowym zarządzania, prezentowanym w niniejszej pracy, wyróżniasię cztery grupy aksjomatów, umożliwiających opis większości mierzalnych zagad-nień z zakresu zarządzania ekonomicznego. Są to definicje:

1) systemu ekonomicznego,2) układu oddziałującego i jego stanu,3) oddziaływań ekonomicznych dozwolonych w systemie,4) syntaktyki zarządzania ekonomicznego.Wynikają one z konstrukcji paradygmatów twardego rdzenia zarządzania repre-

zentatywnego, co narzuca zdefiniowanie aksjomatyczne zarządzanej organizacji, jejoddziaływania z otoczeniem, stanu układu organizacja–otoczenie oraz procesu za-rządzania wraz z funkcją celu. Ten układ czterech grup aksjomatów stanowi zbiórspójny i zbliżony do zupełnego w sensie opisu formalnego zarządzania w ujęciu za-sobowym.

System ekonomiczny i oddziaływanie ekonomiczne– aksjomaty

Zgodnie z treścią paradygmatu izomorfizmu reprezentatywnego konieczne jest zde-finiowanie organizacji (lub systemu ekonomicznego) w kategoriach zbioru zasobówo określonej topologii, który to zbiór podlega przemianom w czasie. Muszą zatemzostać określone dopuszczalne oddziaływania oraz relacje.

1. W otoczeniu ekonomicznym znajduje się nieskończona liczba zasobów, z

których tworzone są układy ekonomiczne. To stwierdzenie wprowadza nieokreś-loność pojęcia „zasób”, uwzględniając tym samym jego ewolucyjność. Postęp cywi-lizacji sprawia, że to, co dzisiaj jest zasobem, jutro może nim nie być, a to, co dzisiajnie jest zasobem, jutro może nim zostać. Z aksjomatu wynika, że układy ekonomicznestanowią zawsze zbiór zasobów i nie istnieją takie, w których nie można określićprzynajmniej jednego (np. kapitału, ludzi, wiedzy …). Pojęcie zasobu zawiera wsobie ograniczenie zawężające zakres definicji tylko do takich obszarów działalnościludzkiej, gdzie w grę wchodzą zagadnienia związane z ekonomią i dążeniem do mie-rzalnych celów, spełniając zadość idei istnienia funkcji użyteczności. (Dobra natu-ralne stanowią zasoby, o ile będą wykorzystane w jakimkolwiek procesie

3.3.1.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 94

Page 95: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

953.3. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu zasobowym

ekonomicznym, w tym również objęcia we władanie przez jakiś inny zasób, bez ko-nieczności ich przekształcania lub zmiany struktury).

2. Zasoby są łączone w układy umożliwiające oddziaływanie ekonomiczne.

Każda organizacja biznesowa, nawet mikroprzedsiębiorstwo posiada jakieś urządze-nia, jakąś strukturę organizacyjną, jakiś zasób wiedzy i jakieś relacje biznesowe. Sąone po to, aby prowadzić działalność gospodarczą i tym samym uczestniczyć w od-działywaniu ekonomicznym. Najprostszą formą tego oddziaływania są przesunięciakapitałowe (np. wpłata do banku określonej kwoty lub zakup towaru). Za najbardziejzłożoną można uznać wirtualną wymianę informacji, powodującą zmiany zdolnościoddziaływania układu zasobów na otoczenie.

3. Oddziaływania ekonomiczne charakteryzują się tym, że są związane ze

świadomą działalnością człowieka. Jest to bardzo ważne stwierdzenie, które po-woduje, że nie wszystkie analogie z nauk przyrodniczych można prosto adaptowaćdo opisu zjawisk ekonomicznych. Istnieje jednak pewna grupa oddziaływań,związana równocześnie z ekonomią oraz ze środowiskiem. Jest to np. przetwarzaniei wymiana energii, przesyłanie informacji, niektóre zjawiska przemiany materii. Dooddziaływań mieszczących się w zakresie opisów zarówno nauk przyrodniczych, jaki ekonomicznych (np. rozpraszanie energii w sensie termodynamicznym i rozpra-szanie kapitału potrzebnego na jej zgromadzenie) można próbować stosować na za-sadzie analogii modele fizyczne i chemiczne. Dzięki temu niektóre modeleekonomiczne będą odpowiadały modelom nauk przyrodniczych. Podstawowym ele-mentem wyróżniającym oddziaływania ekonomiczne są przepływy kapitałowe i o ilemożna znaleźć głębszą relację pomiędzy kapitałem i energią w danym zagadnieniu,o tyle opis lub model analogiczny będzie bardziej akceptowalny.

4. Układy zasobów oddziałują ekonomicznie w taki sposób, że w wyniku tego

oddziaływania następuje przepływ określonego kapitału między nimi lub między

układem a otoczeniem, lub dochodzi do reorganizacji zasobów. Istotnie, układekonomiczny tworzony jest po to, żeby prowadzić działalność gospodarczą i trwaćw czasie. Związane są z tym procesy (logiczne ciągi oddziaływań), w wyniku którychnastępują transfery kapitałowe w formie pieniężnej lub ekwiwalentnej. Wypłata środ-ków z jednego układu ekonomicznego powoduje nie tylko wymianę kapitałową, alei reorganizację zasobów (np. maleje zasób aktywów wysokopłynnych) u płatnika.Jeżeli wiąże się z tym zakup, zmienia się również stan określonych zasobów u ku-pującego. Analogicznie, odwrotne relacje zachodzą u sprzedawcy. Biorąc pod uwagęaspekt niepieniężny, związany z podniesieniem kwalifikacji grupy pracowników,można wykazać, że oddziaływanie ma charakter materialny, związany z kosztaminauki, a z drugiej strony następuje reorganizacja zasobu poprzez zwiększenie jegozdolności oddziaływania wskutek nabycia określonej wiedzy.

5. Wynik dowolnego oddziaływania ekonomicznego stanowi „wartość do-

daną”, jest mierzalny i wyrażony przez liczbę rzeczywistą. Ten aspekt jest trud-niejszy do przyjęcia i pozostaje otwarty, jako problem natury filozoficznej – czy

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 95

Page 96: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia96

wszystko w naukach społecznych i ekonomii da się zmierzyć? Jednak stosując zasadyparadygmatu izomorfizmu reprezentatywnego, należy przyjąć, że podejście zaso-bowe uprawnia do przyjęcia tej tezy. Weźmy dla przykładu oddziaływanie polegającena transferze pewnej ilości informacji do bazy wiedzy naszego układu wprost z pub-licznego zasobu zewnętrznego. Nie ma tu mowy o wartości księgowej takiego trans-feru (chociaż informacje pozyskane mogą być w konsekwencji przedmiotemsprzedaży wymiernej w pieniądzu), ale wynikiem tego oddziaływania jest liczbabitów użytecznej informacji zapisanych na nośnikach. A zatem istnieje przynajmniejjedna zmienna, dająca się wyrazić liczbą rzeczywistą. Oczywiście nadanie jej sensupragmatycznego stanowi oddzielne zagadnienie, ale z punktu formalizmu udowod-niono mierzalność wyniku. Tym samym określono również, że wartość dodana wprocesie ekonomicznym nie zawsze jest mierzona w pieniądzu. Bezpośrednim mier-nikiem w każdym projekcie ekonomicznym może być wartość NPV (Net PresentValue) uzupełniona o RV (Residual Value), które to funkcje stanowią standardowemetody kwantyfikacji stosowane w praktyce. Zgodnie z twierdzeniem Debreu, istnie-je funkcja użyteczności, która również wyznacza określoną miarę, niekoniecznie wy-rażaną w jednostkach monetarnych.

6. Otoczenie określa możliwe do zaistnienia oddziaływania ekonomiczne,

ustalając reguły, zasady, ograniczenia formalne oraz metrykę danego od-

działywania. Sens tego stwierdzenia ma zasadnicze znaczenie dla prezentowanegoformalizmu. Prawo jest stanowione przez otoczenie układu, a oddziaływający eko-nomicznie układ podlega ustanowionemu prawodawstwu. Wynika stąd, że tylko od-działywania zgodne z prawem można uznać za objęte prezentowanymi zasadami. Zdrugiej strony, ograniczenia narzucane przez środowisko naturalne również determi-nują oddziaływania, które można uznać za racjonalne ekonomicznie. Nie wydaje siębowiem zasadne ekonomicznie uprawianie pomarańcz na Sachalinie, co wynika zograniczeń stawianych przez środowisko przyrodnicze. Ostatnie ograniczenie, żeliczba stanowiąca wynik danego oddziaływania musi mieć sens fizyczny, jest równieżintuicyjne, np. pomiar wartości samochodu w kelwinach (jednostka temperatury) niema sensu, ponieważ liczba wartościująca nie może dotyczyć zjawisk z nią nie po-wiązanych.

7. Oddziaływania ekonomiczne słabo zależą od odległości i wielkości od-

działujących układów. To stwierdzenie wyraźnie odróżnia charakter ekonomicznyoddziaływań od oddziaływań w przyrodzie, zależących od odległości w prosty spo-sób (siły grawitacji, elektrostatyczne, magnetyczne). Relacje biznesowe na etapieglobalizacji i powszechnej wymiany informacji, a dodatkowo dzięki koncepcji Web2.0, tracą charakter lokalny. Internet i biznes przestają zależeć od odległości. Możnazatem znaleźć równie silne oddziaływania biznesowe w otoczeniu lokalnym układu,jak i importowo-eksportowe dalekiego zasięgu z układami na antypodach. Jednak wpraktyce znakomita większość zależności ekonomicznych ma charakter lokalny.Można z dużym prawdopodobieństwem stwierdzić, że im mniejszy system ekono-

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 96

Page 97: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

973.3. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu zasobowym

miczny, tym słabsza jest siła oddziaływań i tym bliższy ich zakres, ale z drugiejstrony, im bardziej specyficzny układ zasobów i bardziej innowacyjny układ ekono-miczny, tym większe prawdopodobieństwo oddziaływań dalekiego zasięgu i nawiększą skalę. Jest to bardzo poważne ograniczenie zastosowania prostych modeli,zależnych od odległości układów oddziałujących lub wręcz sugerujące odrzucenietakich zmiennych.

8. Oddziaływania ekonomiczne mogą mieć charakter samorzutny lub wy-

muszony. Problem samorzutności oddziaływania lub procesu znany jest z termody-namiki. Ta analogia ma pełne uzasadnienie w działaniach ekonomicznych.Najlepszym przykładem jest wspomniane wcześniej ogrzewanie, polegające na roz-praszaniu energii, a jednocześnie kosztów energii cieplnej z tym związanej. Istniejąrównież samorzutne procesy katastroficzne związane ze zjawiskami przyrodniczymi(kataklizmami) i ogromnym rozproszeniem energii. Obserwowane są często procesyrozpraszania zasobu, który pozostając bez kontroli, traci swoją wartość ekonomiczną,a przede wszystkim zdolności do oddziaływania. Proces taki zachodzi albo z powoduróżnic wartości zasobu zorganizowanego i zasobu rozproszonego, albo z powodównieekonomicznych (padnięcie stada wskutek choroby, działanie siły wyższej). W obuprzypadkach układ dąży do maksymalizacji entropii zasobów i to powoduje, że proces może być samorzutny. Jednak większość oddziaływań ekonomicznych macharakter wymuszony i związany z aktywnością człowieka, a do najprostszychprzykładów należy płatność danin. Są to transfery kapitałowe wymuszone przez oto-czenie prawne. Bardziej skomplikowanym przykładem może być motywacja zespołuludzkiego do podniesienia wydajności pracy. Ten proces oddziaływań jest zwyklewymuszony administracyjnie lub poprzez proces transferu pewnego kapitału do tejczęści zasobu (reorganizacja zasobu). Ale w każdym przypadku obserwuje się równo-legły (sprzężony) proces rozpraszania kapitału jako równoważnika wartości zasobów.

9. Oddziaływania ekonomiczne charakteryzuje różna dynamika: od quasi-

-statycznych do katastroficzych. Dynamika oddziaływań ekonomicznych rozumianajest podobnie do oddziaływań w przyrodzie (a zwłaszcza w fizyce). Czynnikiemsprawczym w ekonomii jest kapitał lub wymuszenie decyzyjne. W przyrodzie czyn-nikiem sprawczym jest energia lub siła. Dynamika oddziaływania jest rozumiana jakowielkość czynnika wywołującego oddziaływanie w czasie. Może być ona mała wdługim czasie (działanie quasi-statyczne) poprzez umiarkowaną (działanie dyna-miczne) do bardzo dużej w krótkim czasie (działanie katastroficzne). W przypadkuoddziaływań ekonomicznych jest ona różna w zależności od otoczenia zewnętrznego,wielkości kapitału wymuszającego, zdolności układu do oddziaływania oraz charak-teru oddziaływania. Powstanie chwilowego zaburzenia równowagi w otoczeniu ge-neruje okazję do wykorzystania (np. informacja o zawieszeniu pobierania cła naszampana w ciągu kilku dni grudnia powoduje zwykle ciekawe zdarzenia w systemieekonomicznym). Taki atraktor powoduje najczęściej chaotyczną reakcję układówekonomicznych związanych z daną okazją. Ostatnie wydarzenia na rynku kapi-

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 97

Page 98: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia98

tałowym pokazują oddziaływania o charakterze katastroficznym nawet na globalneukłady korporacyjne, takie jak banki. Jeśli wychwianie z położenia równowagi nie mazbyt wysokiej amplitudy i nie jest zbyt szybkie w czasie, układy ekonomiczne kom-pensują je w całości, najczęściej reorganizując zasoby (np. dywersyfikacja portfela,działania hedgingowe, uzupełnienie lub redukcja zasobów). Czasami układ nie mawystarczających zdolności oddziaływania ilościowego lub nie jest w stanie urucho-mić odpowiednich mechanizmów wystarczająco szybko, co powoduje że może zo-stać trwale wytrącony ze stanu równowagi ekonomicznej. Zdarzenie to może miećcharakter katastroficzny aż do upadłości układu włącznie. Także katastroficzne jestprzejęcie układu przez inny układ, powodujące całkowitą reorganizację albo rozpro-szenie zasobów.

10. System ekonomiczny pozostaje w równowadze z dokładnością do lokal-

nych wychwiań. Obserwacje zachowań w przyrodzie, zjawisk fizycznych oraz od-działywań materii pozwalają przyjąć, że w każdym przypadku mamy do czynienia zestanem równowagi. Czy jest ona trwała, czy metastabilna, stanowi oddzielny pro-blem, wykraczający poza dyskurs tej pracy. To samo dotyczy systemów ekonomicz-nych. Są one w stanie równowagi, określanej przez ustabilizowany systemoddziaływań oraz układy ekonomiczne wchodzące w ich skład. Ta równowaga ryn-kowa, produkcji, popytu itp. podlega ciągłym wychwianiom, różnym co do amplitudyi czasu trwania. Te wychwiania są źródłem okazji do nowych oddziaływań w oto-czeniu, dla różnych układów ekonomicznych. Modele opisu równowagi chemicznejszczególnie dobrze nadają się w tej kwestii jako analogie opisu oddziaływań ekono-micznych. Nakładając pewne ograniczenia na system ekonomiczny, możemy stwier-dzić, że istnieją spójne opisy równowag, w szczególności równowagi Nasha,równowaga w sensie Debreu czy też równowaga w sensie Keynesa lub Mundella.

11. Każde wychwianie z położenia równowagi wywołuje oddziaływania

układów. Wychwianie otoczenia ekonomicznego układu z położenia równowagi za-wsze stanowi okazję dla któregoś z układów systemu ekonomicznego. To, co dla jed-nych jest okazją, dla drugich może być katastrofą. Wychwianie to może polegać nagwałtownym zapotrzebowaniu na jakieś dobra, usługi lub informacje. Jeżeli następujekatastrofa jednego układu, wówczas okazję stanowi konieczność zapełnienia lukiprzez inne układy. Okazją może być informacja powodująca konieczność całkowitejreorganizacji zasobów (np. upadek fabryki monitorów CRT firmy Philips wskutekrewolucji technologicznej w zakresie technologii LCD). Im więcej wychwiań lokal-nych od położenia równowagi jest obserwowanych w czasie, tym bardziej turbulent-ne jest otoczenie i tym trudniej jest modelować stany przyszłe.

12. Wychwiania mogą być stochastyczne, periodyczne lub chaotyczne. Istot-nie, większość zdarzeń wychwiania z położenia równowagi ma charakter stocha-styczny i trudno jest przewidywać, kiedy i gdzie takowe nastąpi oraz jaka będzie jegoamplituda. Istnieją przykłady wychwiań periodycznych, związanych np. z sezono-wością produkcji rolnej. Istnieją w końcu wychwiania chaotyczne, czego najlepszym

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 98

Page 99: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

993.3. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu zasobowym

przykładem może być import używanych samochodów na warunkach preferencyj-nych do określonej daty, mający miejsce w Polsce w latach 2003-2006. Chaos narynku został skompensowany przez otoczenie ekonomiczne dopiero pod koniec roku2007. Szczególnie interesujące są wychwiania chaotyczne lub pozostające na kra-wędzi katastrofy. Mogą one stanowić koło zamachowe szczególnego rozwoju gos-podarczego (lub zapaści) na obszarze, gdzie są obserwowane.

Układ ekonomiczny i zasoby – aksjomatyka

W tej części definiowania modelu formalnego konieczne jest wprowadzenie pojęciaoddziaływania oraz topologii układu zasobowego. W szczególności aksjomatyka po-winna ustalić stosowalność modelu przestrzeni wektorowej dla określenia stanu za-sobu w danej chwili, zgodnie zasadami paradygmatu efektywnego oddziaływaniaekonomicznego.

1. Dowolny zasób składa się z elementów, stanowiąc zbiór topologiczny o

określonych cechach. Traktując zasób jako zbiór obiektów materialnych lub nie-materialnych, możemy dla niego utworzyć reprezentacje liczbowe i skorzystać z re-lacji topologicznych porządkowania, klasyfikacji itp. Umożliwia to znalezieniepodzbiorów stanowiących grupy addytywne ze względu na właściwości użytkowe(np. zbiór zdolności przewozowych pojazdów firmy jest abelową grupą addytywną).Z tak określonego zbioru można wydzielić podzbiory optymalne dla danych od-działywań. W ten sposób możliwe jest określenie jednej z funkcji zarządzania – opty-malizacji topologii zasobów organizacji.

2. Topologia każdego zasobu ulega optymalizacji w czasie. Każdy układ za-sobów oddziałujących, jeśli w systemie ekonomicznym stosowane są zasady mini-mum rozpraszania kapitału, będzie podlegać procesom dopasowania swojej topologiido struktury oddziaływań oraz procesów w nim zachodzących. Oznacza to, że wmiarę upływu czasu wszelkie zasoby będą podlegać dopasowaniu adaptatywnemuzgodnie z zasadą kolejnych przybliżeń. W końcu organizacja (oddziałujący układekonomiczny) osiągnie trwałą równowagę i topologię zbioru zasobów, zmieniającstrategię rozwoju w kierunku utrzymania stanu równowagi, w którym to stanie wy-stępują najniższe straty w postaci rozproszenia kapitału. Ta swoista zasada minimumwidoczna jest w działaniach rynkowych, gdzie każdy podmiot gospodarczy stara sięograniczać lub optymalizować koszty.

3. Elementem zasobu nazywamy dowolny obiekt posiadający przynajmniej

jedną cechę możliwą do wykorzystania w oddziaływaniach ekonomicznych. Takadefinicja elementu zasobu w kontekście semantyki systemu ekonomicznego jest prag-matyczna. Pozwala na objęcie nią dowolnego obiektu rzeczywistego lub abstrakcyj-nego, który oddziałujący ekonomicznie układ może wykorzystać. A zatem maszynaprodukcyjna, informacja oraz relacja mogą zostać uznane za element zasobu.Ważnym skutkiem przyjętego wyżej aksjomatu jest addytywność zbioru zasobów i

3.3.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 99

Page 100: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia100

ich użyteczności. Nie precyzuje ona rozgraniczenia na część ukrytą oraz jawnąużyteczności zasobu. Mówi jedynie o addytywności. Można w tym miejscu stwier-dzić, że określona kombinacja liniowa zasobów posiada wyższą użyteczność jakosystem.

4. Zasoby ekonomiczne charakteryzuje określona reprezentacja liczbowa,

stanowiąca miarę ich przydatności w oddziaływaniach ekonomicznych (nieko-

niecznie jest to wartość wyrażona pieniądzem). Ten punkt ma kluczowe znaczeniedla mierzalności efektywności oddziaływań układu. Przez reprezentację liczbową na-leży rozumieć takie cechy elementu zasobu, które można wyrazić w sposób iloś-ciowy. Może to być wartość księgowa, cena, liczba bitów informacji, szybkośćtransmisji, liczba godzin absencji itp. Reprezentacja liczbowa stanowi pierwszy krokdo przeniesienia danego elementu zasobu do sfery symbolicznej, która może zostaćprzetworzona na język komputera. Ten aksjomat stanowi odpowiednik przestrzenitowarów w modelu Arrowa-Debreu-McKenziego.

5. Zdolność zasobu do oddziaływania ekonomicznego składa się z części rze-

czywistej, możliwej do zmierzenia według określonej metody wartościowania,

oraz części urojonej, związanej ze zdolnością ukrytą, która nie jest możliwa do

oceny wprost, ale zależy od rodzaju oddziaływania oraz otoczenia zewnętrznego

i czasu. Dzisiejsze podejście do zagadnień efektywności, wydajności oraz wartościzasobu lub jego elementu nie daje akceptowalnych opisów ilościowych zjawisk od-działywania. To powoduje, że zwolennicy pomiarów i kwantyfikacji w procesach za-rządzania mają poważne problemy w dyskusji z humanistami. Wiąże się to zpodejściem uproszczonym z matematycznego punktu widzenia, ograniczonym doarytmetyki liczb wymiernych oraz przestrzeni euklidesowej związanej z funkcjonal-nością. Jednak intuicyjnie wydaje się logiczne, że reprezentacja liczbowa wartości za-sobu w danym oddziaływaniu powinna wskazywać na część rzeczywistą oraz częśćurojoną (związaną z możliwością warunkowego wykorzystania lub ograniczeniamożliwości wykorzystania wynikającej z innych relacji zasobu). To powoduje nie-zwykłe konsekwencje modelu oceny przydatności zasobu. Podstawą opisu staje sięwówczas liczba zespolona, charakteryzująca użyteczność całkowitą (jawną i ukrytą)danego elementu zasobu dla określonego oddziaływania. Moduł z tej liczby stanowirzeczywistą użyteczność danego elementu. W ten sposób możliwe do uchwyceniastaje się zjawisko podwyższenia zdolności zasobu przez nabycie wiedzy. Wzrost war-tości części urojonej powoduje przy stałej wartości rzeczywistej (np. księgowej)wzrost globalnej zdolności do oddziaływania i tym samym rośnie wartość zasobu.Ponieważ zasób oddziałujący zmienia swój stan w czasie, to różnica pomiędzy sta-nem końcowym a początkowym jest wynikiem ekonomicznym oddziaływania.

Przykład

Niech będzie dany zasób oddziałujący z otoczeniem cyklicznie w ten sposób, żedostarczając użytecznej informacji, podwyższa swoją zdolność do generowania na-

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 100

Page 101: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1013.3. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu zasobowym

stępnej. Przykładem może być człowiek pracujący w helpdesku, którego wiedza roś-nie z każdym kolejnym aktem oddziaływania, wskutek udzielania odpowiedzi na za-pytania. Każda porada ma swoją wartość i koszt mierzalny za pomocą prostych metodrachunkowości i wyrażona jest liczbami wymiernymi. Można również zmierzyć efektekonomiczny w dowolnym akcie tego oddziaływania (wynik operacyjny księgowy).Powstaje jednak problem, jak zmierzyć dodatkową zdolność pracownika do odpo-wiedzi na coraz trudniejsze pytania, co wiąże się z następstwem reorganizacji zaso-bów i przeniesieniem tego człowieka na wyższy poziom generowanej wartościdodanej po jakimś czasie. Jeżeli zdolność tworzenia wartości dodanej stanowi funk-cję zmiennej zespolonej, wówczas część urojona może wyrażać równolegle wskaź-nik wzrostu unikatowości i cenności zasobu. Tym samym tworzony wynik finansowyzostanie poprawiony o niewidoczną księgowo część wartości dodanej, która zostaniezauważona po pewnym czasie (pracownik zostanie przeniesiony na wyższy poziomcennikowy świadczonych usług).

6. Zbiór funkcji matematycznych, określających możliwe wyniki od-

działywania zasobu stanowi przestrzeń Banacha nad ciałem liczb zespolonych

reprezentujących użyteczność zasobu. Przyjęcie założenia o zanurzeniu reprezen-tacji liczbowej zdolności zasobu do oddziaływania (np. wartości) w ciele liczb ze-spolonych, a następnie przyjęcie założenia, że wynik oddziaływania mierzony jestjako różnica stanów końcowego i początkowego bez uwzględniania drogi, po którejto oddziaływanie przebiega, sugeruje, że funkcja opisująca oddziaływanie powinnamieć następujące własności:

a) powinna być określona w zbiorze liczb zespolonych,b) powinna być całkowalna z kwadratem.Mamy w ten sposób naturalny wybór przestrzeni metrycznej, unormowanej nad

ciałem liczb zespolonych, a jej elementem są funkcje całkowalne z kwadratem – prze-strzeń Banacha. Jest to bardzo mocny aparat formalny do opisu oddziaływań ekono-micznych. Interpretacja metryki stanowi problem otwarty. Dzięki temu możemywykazać, że podejście systemowe jest równoważne z uwzględnieniem liniowej kom-binacji elementów zasobu, z których każdy może wnosić zarówno wartość rzeczy-wistą, jak i urojoną (użyteczność ukrytą), a nie stanowi prostej sumy użytecznościrzeczywistych. Tym samym liniowa kombinacja zasobów w danej chwili stanowistan układu, uwzględniając jego unikatowość jako całości.

7. Układy ekonomiczne stanowią logicznie dobrany zbiór zasobów, zdolny

do oddziaływania ekonomicznego. Istotnie każdy układ ekonomiczny zawiera conajmniej jedną osobę oraz jakiś kapitał. Może to być klient sklepu. Im więcej ele-mentów zasobów dołączamy do układu, tym większej różnorodności oraz zakresuoddziaływań można oczekiwać. Należy zauważyć, że elementy zasobu mogą byćróżnorodne, od materialnych do wirtualnych. Jak to pokazano w punkcie 2, układ za-sobów posiada topologię, która ulega optymalizacji w czasie.

8. Celem układu ekonomicznego jest oddziaływanie ekonomiczne w czasie i

taka reorganizacja zbioru własnych zasobów, aby maksymalizować w czasie jego

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 101

Page 102: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia102

zdolność do oddziaływania ekonomicznego przy minimalnym zaangażowaniu

zasobów. Jest to podstawowy cel procesu zarządzania: uzyskać optymalną efektyw-ność oddziaływania zgodnie z zasadą minimaksu von Neumanna. Ten cel możnaosiągnąć, reorganizując zbiór zasobów, a w szczególności jego cechy użytkowe, iwykorzystując relacje zewnętrzne. W ten sposób paradygmat formalny zarządzaniaokreśla funkcję celu, możliwą do zdefiniowania. W kontekście wykorzystania doopisu formalnego przestrzeni Banacha uzyskujemy gwarancję istnienia skończonegowyniku rzeczywistego i określenie jednostki zdolności do oddziaływania (dla przy-pomnienia – niekoniecznie jest to wartość księgowa). Zdolność do oddziaływanianależy traktować w kategorii atraktorów znanych z teorii chaosu, a nie wyłączniewymiaru kapitałowego.

9. Utrzymanie układu ekonomicznego w stanie uporządkowanym powoduje

konieczność rozproszenia określonej ilości pewnego zasobu lub dostarczenia in-

nego. Istotnie, aby utrzymać zespół ludzki konieczne jest regularne płacenie za pracę.Aby maszyny mogły funkcjonować, konieczna jest ich konserwacja i naprawa. Abywiedza mogła pozostać w formie chronionej lub zarchiwizowanej, konieczne jest jejzabezpieczenie, co wiąże się z określonymi kosztami. A zatem w przypadku każdegozasobu jego utrzymanie w stanie operacyjnym pociąga za sobą określone rozprasza-nie kapitału albo taką reorganizację zasobów, żeby zastąpić jakiś element zasobuprzez inny.

10. Układy mogą łączyć się ze sobą w celu wykorzystania określonego wy-

chwiania z położenia równowagi otoczenia lub stworzenia określonej topologii

zasobów. Istotną cechą paradygmatu zarządzania stanowi możliwość aliansów za-sobów. Kryterium takiego zachowania jest określone przez zasadę minimaksu. Jeżelialians zasobów pozwala na uzyskanie wyższej efektywności, układ powinien sko-rzystać z leasingu, outsourcingu itp. Alians zasobów nie oznacza prostej addytyw-ności efektywności, a zatem sumaryczny efekt jest liniową kombinacją dwóch lubwięcej dodanych zasobów. Takie podejście uwzględnia postulat holistów, który Ber-talanffy zapisał w formie: całość jest czymś więcej niż tylko sumą swych części. Otóżkombinacja liniowa części jest w tym przypadku reprezentacją całości. Takie podej-ście znane jest np. z teorii budowy atomu wieloelektronowego, gdzie stan energe-tyczny elektronu stanowi liniową kombinację możliwych stanów jednoelektro-nowych. Wówczas zarówno całość jest reprezentowana przez wszystkie składnikijednocześnie, ale i dla każdego składnika da się oszacować dozwoloną reprezentację.Model godzi podejście holistyczne i redukcjonistyczne.

Zarządzanie w formalnym ujęciu zasobowym – aksjomatyka

Ostatnia część określenia zarządzania w ujęciu reprezentatywnym dotyczy założeńparadygmatu racjonalności zarządzania oraz optymalnej topologii. W oparciu o ak-

3.3.3.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 102

Page 103: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1033.3. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu zasobowym

sjomatykę reprezentacji oddziaływania zbioru zasobów w formie przestrzeni met-rycznej należy zdefiniować funkcję celu oraz pojęcie zarządzania.

1. Ciąg logicznych reorganizacji zbioru zasobów i towarzyszących mu od-

działywań ekonomicznych nazywamy procesem. Procesy stanowią podstawę za-rządzania w ujęciu zasobowym. Procesy przebiegają zgodnie z określoną funkcjącelu. Charakteryzują się skończonym czasem trwania, efektem ekonomicznym orazwskaźnikiem efektywności. Efekt ekonomiczny procesu nie zależy od sposobu jegorealizacji, a jedynie od różnicy pomiędzy stanem końcowym a stanem początkowym.Stąd paradygmat formalny eliminuje wszelkie zagadnienia przyczynowości procesuoraz relacji wewnętrznych, umożliwiając stosowanie przybliżenia czarnej skrzynki dojego pełnego opisu ilościowego. Eliminacja drogi, po której odbywa się proces, po-zwala na zastosowanie metody wariacyjnej w optymalizacji funkcji celu, a zagad-nienie kwantyfikacji zarządzania sprowadza do analizy stanów krańcowych układuzasobowego.

2. Zasoby wnoszą do procesu określoną wartość dodaną, kosztem utraty

części ich zdolności do kreacji. Zachodzi przy tym nierówność, że wytworzona war-tość dodana jest różna od utraty wartości własnej. Ponieważ wytwarzany w proce-sie efekt ekonomiczny, stanowiący różnicę pomiędzy rezultatem a utratą wartościwłasnej zasobu do jego osiągania dany jest liczbą rzeczywistą (istnieją oddziaływa-nia z ujemnym wynikiem, np. sprzedaż ze stratą) i istnieją zasoby, których zdolnośćprodukcyjna nie zużywa się (informacja) lub wręcz rośnie (zasób ludzki nauczony),operowanie liczbami rzeczywistymi dla tworzonej reprezentacji efektu ekonomicz-nego nie jest wystarczające. Należy użyć liczb zespolonych, uwzględniając użytecz-ność ukrytą jako część urojoną.

3. Wartość dodana jest funkcjonałem określonym w zespolonej przestrzeni

zasobowej Banacha jako różnica wartości końcowej i początkowej stanu zasobu

(w szczególnym przypadku jest to przestrzeń euklidesowa – rzeczywista). Abywyjaśnić zdolność zasobu do tworzenia wartości dodanej przy jednoczesnym brakuutraty zdolności do dalszego jej generowania, należy wyjść z matematycznym opi-sem do poziomu funkcji zespolonych. Łącząc reprezentacje zagadnienia produk-tywności i jednoczesnej utraty wartości zasobu w płaszczyznę liczb zespolonych,gdzie częścią rzeczywistą pozostaje wynik funkcji celu, a częścią urojoną – utratawartości zasobu, możemy utworzyć reprezentację liczbową efektu ekonomicznego(wartości dodanej w procesie) w postaci funkcji zespolonej, całkowalnej z kwadra-tem. Zbiór takich funkcji stanowi przestrzeń Banacha, a funkcjonał określony w tejprzestrzeni będzie mieć wartość rzeczywistą, odpowiadającą mierzonemu wynikowi(stanowi metrykę). Takie podejście umożliwia nam analizę dodatniej wartości doda-nej wraz ze wzrostem zdolności produkcyjnych zasobu. Twierdzenie Hahna-Banachaokreśla zachowanie metryki przy rozszerzeniu przestrzeni z liczb rzeczywistych dozespolonych, a zatem umożliwia zachowanie sensu fizycznego przestrzeni towarówz teorii użyteczności Debreu.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 103

Page 104: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia104

4. W danym procesie nie jest możliwe określenie dokładnej wartości funkcji

celu, generowanej przez konkretny zasób przy jednoczesnym ustaleniu utraty

jego zdolności do jej tworzenia. Jedyną mierzalną informacją jest wartość do-

dana w procesie, wynikająca z tych dwóch wielkości. Stwierdzenie to wynika zprzyjęcia sposobu określenia wartości jako funkcjonału, w którym znana jest różnicastanów, ale nie są znane wartości współrzędnych. Sugeruje to również sens używa-nia pewnych uogólnionych wyników w praktyce zarządzania, ponieważ szczegółowedane nie są ani potrzebne, ani możliwe do wyliczenia. A zatem istotnymi parametramidla podejmowania decyzji będzie zmiana wartości kapitału oraz ilość kapitału roz-proszonego, a nie wartości zmian tych wielkości, pochodzących od elementów zbioruzasobów.

5. Przez zarządzanie układem ekonomicznym będziemy rozumieć realizację

dowolnej reorganizacji stanu zasobów w czasie i określanie funkcji celu organi-

zacji wynikłych z następujących działań:

a) wymuszonych oddziaływań ekonomicznych,b) wykorzystania wychwiań od położenia równowagi otoczenia ekonomicznego,c) założonej reorganizacji zbioru zasobów,d) zmian cech elementów zbioru zasobów,e) realizowanych procesów ekonomicznych,f) porównywania w czasie wyników z funkcją celu,g) optymalizacji funkcji celu.6. Przez zarządzanie procesem rozumieć należy działanie operacyjne pole-

gające na:

a) wyborze parametrów ekonomicznych stanu początkowego zasobów układu,b) określeniu sposobu przebiegu procesu i zasobów w nim uczestniczących,c) określeniu funkcji celu i sposobu obliczenia wyniku procesu,d) określeniu zależności funkcji celu od czasu (harmonogramu),e) podjęciu decyzji o uruchomieniu określonych oddziaływań ekonomicznych,f) pomiarze parametrów ekonomicznych stanu końcowego zasobów układu,g) obliczeniach efektywności.7. Procesy złożone (projekty) stanowią logiczny ciąg podprocesów, najczęś-

ciej w postaci sumy prostej lub pewnej kombinacji liniowej procesów kanonicz-

nych, w których można określić w sposób jednoznaczny zmiany zachodzące w

zbiorze zasobów. Wprowadzenie pojęcia procesu kanonicznego umożliwia zdefi-niowanie wyniku unitarnego dowolnego procesu. Dodatkowo wprowadza możliwośćanalizy sekwencyjnej układów złożonych. Konieczne jest jednak wprowadzenie pew-nego zastrzeżenia o dozwolonej sekwencji procesów kanonicznych. Niektóre pro-cesy złożone wymagają określonej sekwencji czasowej zajścia procesów kanonicz-nych (nie można budować domu od dachu, musi powstać fundament). Natomiastwynik nie zależy od drogi prowadzenia procesu w sensie wyboru stanu zasobów(może to czynić koparka i 10 ludzi albo 2 koparki i 2 ludzi).

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 104

Page 105: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1053.3. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu zasobowym

8. Zarządzanie projektami stanowi złożenie czynności zarządzania proce-

sami w określonym czasie. Założenie to oznacza addytywność działań menedżer-skich. Nie oznacza to żadnych relacji czasowych, a zatem dotyczy zarówno procesówrównoległych, sprzężonych, jak i następczych. Wynik projektu nie zależy od drogiprzemiany zasobów (czy najpierw wykonano proces 3, czy 7 albo oba równolegle).Warunek ten posiada ograniczenie w postaci procesów następczych, gdzie warun-kiem rozpoczęcia jednego z nich jest ukończenie poprzedniego.

9. Zarządzanie zasobami polega na optymalizacji ich zdolności do od-

działywania ekonomicznego i może być związane:

a) z reorganizacją zasobu systemu według określonej koncepcji mało zmiennej wczasie (strategia w odniesieniu do zasobów),

b) ze zmianą zdolności do oddziaływania układu przez określone działania (po-prawa użyteczności przez zmianę topologii zasobów, wykorzystanie nowych tech-nologii, wykorzystanie wiedzy),

c) z reorganizacją i zmianą zdolności oddziaływania w odniesieniu do realizacjiprojektu (optymalizacja układu zasobów i ich przydatności dla przebiegu danego pro-cesu).

10. Zarządzanie cechami zasobów polega na zwiększeniu udziału części uro-

jonej zdolności do oddziaływania. Osiąga się to przez:a) dopasowanie zasobu do charakterystyki funkcji celu,b) dopasowanie zasobu do parametrów oddziaływania.

Podsumowanie

Powyższa aksjomatyka wyczerpuje założenia modelu zarządzania w formalnym uję-ciu zasobowym. Opis ten wydaje się spójny i zbliżony do zupełnego. Nie jest tostwierdzenie w sensie boolowskim, ponieważ zawsze należy oczekiwać istnienia ja-kiegoś oddziaływania lub nieznanej formy zasobu, której nie da się ująć w przedsta-wionym kontekście. Skądinąd na mocy twierdzenia Gödla [Gödel 1931] możnadomniemywać, że nie ma możliwości stworzenia układu aksjomatów będącego rów-nocześnie spójnym i zupełnym, w systemach bardziej złożonych od zbioru liczb na-turalnych, co w przypadku problematyki nauk o zarządzaniu wydaje się byćspełnione.

Należy zwrócić uwagę, że przedstawiony model nie zajmuje się przyczynami ist-nienia oddziaływań ekonomicznych, podobnie jak mechanika bryły sztywnej nie zaj-muje się układem atomów w jej strukturze. Układ ekonomiczny traktowany jakozbiór zasobów jest mierzalny, a zatem obce mu są sprawy relacji wewnątrz organi-zacji, znamienne dla ujęć humanistycznych. Dzięki takiemu podejściu osiągnięto wy-raźną linię demarkacji, a podejście zasobowe uzyskało szczególnie korzystny obraz– obraz zgodny z istniejącymi teoriami systemów ekonomicznych.

3.3.4.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 105

Page 106: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia106

Wśród aksjomatów na uwagę zasługuje jeden, dotyczący relacji pomiędzy zaso-bem jako kategorią abstrakcyjną a strukturą organizacji. Wynika z niego, że od-działywania i procesy realizowane fizycznie optymalizują topologię zasobów, conależy rozumieć jako optymalizację struktury stanowisk, optymalizację obiegu do-kumentów itp. Dzieje się to w swoistym procesie samouzgodnienia w czasie (analo-gicznie do metody kolejnych przybliżeń) na skutek zarządzania przez człowieka zjednej strony przez minimalizację kosztów, maksymalizację wymiany kapitałowej,optymalizację procesów i wykorzystanie okazji, a z drugiej – przez wpływ zmiennychuwarunkowań zewnętrznych. Warto zwrócić uwagę, że ten aksjomat odpowiadaszczególnie dobrze aksjomatowi nadrzędnej optymalności działania systemu w podej-ściu holistycznym.

Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu systemowym

Ten kierunek filozoficzny w 1926 r. zapoczątkował J. Smuts [Smuts 1995], wedługktórego całość jest czymś więcej niż tylko sumą swych części. Innymi słowy, ze zja-wisk niższych (prostszych) w wyniku dynamicznej twórczej ewolucji powstaje nowacałość, nieredukowalna do sumy swych części. To metodologiczne sformułowaniejest przeciwstawne kartezjańsko-newtonowskiemu redukcjonizmowi oraz stosowal-ności uporządkowanej metodologii nauki, reprezentowanej w niniejszej pracy, tymniemniej stanowi interesujący model w problematyce zarządzania na poziomie para-dygmatu wspierającego i należy poświęcić mu kilka stron analizy.

Ważnym aspektem holizmu, rzutującym na koncepcje i modele w zarządzaniu,jest jego ujęcie metafizyczne [Healey 2004]. Składają się nań trzy podstawowe stwier-dzenia:

1. Ontologiczne – Niektóre obiekty nie stanowią sumy prostej ich komponentów.2. Semantyczne – Niektóre obiekty nie podlegają addytywności opisów formal-

nych ich podstawowych składników.3. Nomologiczne – Niektóre obiekty nie podlegają prawom, które można zasto-

sować w stosunku do ich składników.Jest to niezwykle ważne ujęcie, wprowadzające podział zagadnień holizmu w

sposób redukcjonistyczny. Dzięki temu można rozpatrywać zagadnienia modeli wzarządzaniu w ujęciu ontologicznym, semantycznym oraz aksjologicznym, związa-nym z oceną stosowalności praw rządzących rzeczywistością, nie rezygnując z rów-noległego porównania w ujęciu redukcjonistycznym i systemowym. Warto zauważyć,że program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne” uwzględnia powyższe za-strzeżenia holizmu.

Ekonomiczny aspekt zastosowań podejścia systemowego jest związany przedewszystkim z pracami von Bertalanffy’ego [Bertalanffy 1968]. W dalszej części pracyzostanie przedstawiony model aksjomatycznego ujęcia paradygmatu systemowego.

3.4.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 106

Page 107: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1073.4. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu systemowym

Aksjomatyka paradygmatu systemowego

Ujęcie problemu w sposób systemowy podlega określonej aksjomatyce, ponieważkonieczne jest zdefiniowanie spójnej semantyki modelu. Konieczne jest też przed-stawienie podstawowych hipotez, które można poddać weryfikacji bądź falsyfikacjii utworzyć z nich np. twardy rdzeń programu badawczego podejścia systemowego wnaukach o zarządzaniu, o ile będzie to możliwe.

1. Zasada synergii systemu – Każdy system w sensie holistycznym przejawiacechę synergii działania jego elementów składowych.

Jest to zjawisko obserwowane powszechnie w przyrodzie. Synergizm powoduje,że wynik działania systemu stanowi sumę jego elementów składowych, powiększonąo określoną wartość (np. wartość dodaną systemową).

2. Zasada kontekstu – Każdy system oddziałuje wzajemnie z otoczeniem, tymsamym aksjologia i funkcjonalność systemu jest determinowana kontekstem.

Każdy system jest autonomiczną częścią otaczającej go rzeczywistości. Innymisłowy, opisu systemu nie można ograniczyć wyłącznie do jego izolowanego modelu.Ze względu na oddziaływania w czasie ciągłym każdy system musi być traktowanyjako element pewnej szerszej całości, co powoduje jego podporządkowanie kon-tekstowe oraz aksjologię kontekstową wyników jego działania.

3. Izomorfizm systemowy – Różnie określone systemy mogą prowadzić do tegosamego celu. Oznacza to, że istnieje izomorfizm aksjologiczny systemów.

Oznacza to, że systemy mogą prowadzić do tego samego celu w różnym czasie iwedług różnych funkcji celu. Każdy z nich może charakteryzować się inną oceną ak-sjologiczną, budową lub strukturą wewnętrzną (rentowność przedsiębiorstwa możnaosiągnąć przez obniżkę kosztów, podniesienie sprzedaży, wykorzystanie okazji itp.).W tym sensie każdy system prowadzący do określonego celu jest izomorficzny z po-zostałymi w sensie aksjologicznym, ale istnieje możliwość określenia, który jest naj-bardziej efektywny.

4. Prawo Ashby’ego (pożądanej różnorodności) – System jest tym bardziej sta-bilny, im bardziej różnorodne działania kontrolne są w nim zawarte. Oznacza to, żedla funkcjonowania systemu konieczna jest określona liczba dostępnych parametrówsterujących. [Różnorodność(zaburzeń) może być zrównoważona przez różnorod-ność(reakcji systemu)] [Ashby 1956].

Różnorodność stanowi liczbę możliwych stanów danego systemu. Na przykładciąg zdarzeń kontrolowanych {a,b,c,c,c,b,b,a} zawiera różnorodność {a,b,c}. Stądmocne sformułowanie prawa: Jeśli system ma być stabilny, liczba stanów jego me-chanizmu kontrolującego musi być większa lub równa liczbie stanów w sterowanymsystemie. (Jeżeli system ma dokonać wyboru jednej z dwóch sytuacji, musi posiadaćróżnorodność dwuelementową, związaną z obiema sytuacjami).

Każdy system ma określoną liczbę wejść i wyjść. Im większą, tym lepiej zewzględu na objęcie większej liczby sytuacji przez model, ale również tym gorzej ze

3.4.1.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 107

Page 108: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia108

względu na synchronizację działania oraz propagację błędów. Na mocy prawa Ashby’ego istnieje optimum pożądanej różnorodności.

Cybernetyczną miarą trwałości systemu staje się odpowiedni stopień różnorod-ności jego elementów składowych oraz ich elastyczności w kontekście oddziaływa-nia z otoczeniem. System z natury ma za zadanie kontrolować perturbacje pochodzącez zewnątrz. Stąd na podstawie prawa Ashby’ego wynika, że model kontrolować możewyłącznie te parametry, które zdefiniowano (różnorodność). Elastyczność każdegoelementu wchodzącego w skład systemu musi być zsynchronizowana z elastycznoś-cią wszystkich pozostałych elementów, a system musi być tak skonstruowany, abyżaden z jego elementów nie stał się „wąskim gardłem” funkcjonalności. Nadmiernaelastyczność któregoś z jednostkowych elementów staje się najczęściej przyczynąwzrostu kosztów funkcjonowania systemu bez wpływu na jego funkcjonalność.Koszty elastycznych systemów rosną w sposób nieproporcjonalny.

5. Zasada ograniczonej funkcjonalności systemu – Funkcjonalność systemuwzględem kryterium η zależy od sprawności jego najsłabszego elementu względemtego kryterium.

Kryterium η może oznaczać efektywność systemu, dynamikę, odporność na wy-chwiania z położenia równowagi, elastyczność itp. W przypadku organizacji reali-zującej określoną funkcję celu oznacza to konieczność wyszukania najsłabszegoelementu systemu i poprawienie funkcjonalności. Może się tak zdarzyć, że funkcjo-nalność modelu w ujęciu systemowym jest ograniczona nie tylko przez najsłabszeogniwo, ale również przez zbyt ubogą różnorodność w sensie Ashby’ego. To powo-duje, że każdy model w ujęciu systemowym jest zwykle zbyt uproszczony w sto-sunku do układów rzeczywistych.

6. Zasada optymalności działania – „Najogólniejszą, najbardziej powszechną,głęboką i wyrazistą przyczyną wszystkiego jest optymalność. W niej zawiera się całyogrom wiedzy o świecie”.

Zasada ta, w sformułowaniu Pogorzelskiego [Pogorzelski 2002], należy do grupyaksjomatów centralnych, na których opieramy tworzone zdania i hipotezy. Takie sfor-mułowanie zasady nie jest wprawdzie precyzyjne logicznie, ponieważ nie mówi coto znaczy „optymalność”: czy jest to osiąganie minimaksu w sensie Nasha, czy jestto racjonalność w sensie Laudana, czy jest to ograniczona racjonalność decyzji wsensie Simona. Jest to najsłabszy aksjomat w całej palecie, albowiem logicznie sta-nowi zdanie o nieustalonej wartości i łatwe do eksperymentalnego sfalsyfikowania.Przyjmijmy jednak interpretację związaną z zachowaniem równowagi w systemie wjakimkolwiek sensie i zmieńmy zdanie do następującej postaci:

„Najogólniejszą zasadą funkcjonowania systemów jest stan równowagi (w przy-rodzie, w społeczeństwie itp.)”, który to stan określa zasady zachowań optymalnych.Wówczas przy takim sformułowaniu wartość logiczna zdania jest prawdą. Twier-dzenie można sfalsyfikować, wskazując na przykład zachowania optymalnego, niewynikający z zasady zachowania równowagi w przyrodzie lub społeczeństwie.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 108

Page 109: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1093.4. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu systemowym

Lematy modelu systemowego

1. System podlega zasadzie ciągłości funkcjonowania w czasie. Reakcje na ak-tualne i przyszłe zdarzenia są zwykle efektem poprzednich zachowań, a rozwiązaniaproblemów wynikają z istniejących zasobów wiedzy, doświadczeń oraz z różnorodności.

2. System podlega regule przekory (jest elastyczny). Dla każdego działania wsystemie istnieje przeciwdziałanie, podobnie do III zasady dynamiki Newtona lubreguły przekory w chemii LeChateliera. Oznacza to, że oddziaływania pomiędzy sys-temem i układem są wzajemne, a system pozostaje w równowadze. Na każde wy-chwianie z położenia równowagi system reaguje tak, aby jak najbardziej zmniejszyćskutki zaistnienia zaburzenia.

3. W systemach obowiązuje uśredniona stabilność w czasie. System pozostajestabilny w czasie, a krótkotrwałe polepszenia jednego, lokalnego parametru lubuproszczenie modelu sterowania mogą prowadzić do długotrwałych problemów itrudności w okresach przyszłych.

4. Każdy system wykazuje ograniczoną stabilność. Sterowanie systemem cha-rakteryzuje się ograniczoną zdolnością reakcji na zaburzenie zewnętrzne ze względuna następujące kryteria:

a) stopień różnorodności systemu (im większa komplikacja, tym mniejsza możli-wość kontroli i sterowania systemem),

b) zakres dopuszczalnej zmienności parametrów sterujących w czasie (im sys-tem jest bardziej elastyczny, tym wykazuje większe możliwości pozostania stabil-nym w czasie),

c) wielkość zaburzenia i czas jego trwania (im większe zaburzenie działania sys-temu i dłuższy czas jego trwania, tym system ma mniejsze szanse na zachowanie sta-bilności).

5. Złożoność procesu, który system musi realizować. Rozwiązanie systemowemoże być trudniejsze i gorsze jakościowo niż innymi metodami, a łatwe rozwiązaniemoże nie istnieć. Stąd też ujęcie systemowe rzadko posiada ilościowy model seman-tyczny w formie akceptowalnego izomorfizmu do reprezentacji numerycznej. Za-zwyczaj funkcje sterujące tworzą układy równań nieliniowych, których rozwiązaniestaje się problemem naukowym samym dla siebie.

6. Zwłoka czasowa odpowiedzi systemu. Szybkie rozwiązanie problemu przezsystem, generowane na poziomie symptomów, często tworzy nowe problemy. Doty-czy to zwłaszcza reakcji systemu na zaburzenia zewnętrzne o znacznej amplitudzie.System również nie odpowiada natychmiast na wewnętrzne zaburzenia jego funk-cjonalności, w szczególności na zachwiania synergii działania jego komponentów.Znalezienie jakiegokolwiek rozwiązania w skomplikowanym systemie wymaga pew-nej zwłoki czasowej, a znalezienie rozwiązania zbliżonego do optymalnego jest naj-częściej procesem dochodzenia metodą kolejnych przybliżeń.

7. Relacyjność przyczynowo-skutkowa. Przyczyna i skutek oddziaływania sys-temów lub systemu z otoczeniem niekoniecznie muszą być ze sobą bezpośrednio

3.4.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 109

Page 110: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia110

związane w czasie i przestrzeni (często działania wdrożone tu i teraz pojawiają sięjako odległy efekt po czasie).

8. Zasady minimum działania dla systemu. Każdy system wykorzystuje pewnąformę minimum w kontekście otoczenia dla osiągnięcia celu. Może to być minimumnakładu energetycznego, minimum strat kapitału, minimum czasu itp. Najbardziejodpowiednim modelem matematycznym opisującym tę zasadę byłby formalizm Eu-lera-Lagrange’a [Byron, Fuller 1973].

9. Zasada ograniczonej możliwości rozkładu na podsystemy. Całość problemujest nie mniejsza niż suma kartezjańska jego elementów. Jeżeli w systemie uda sięustalić układ niezależnych liniowo składników, wówczas problem może reprezento-wać nie prosta suma składników, ale liniowa kombinacja elementów liniowo nie-zależnych. To czyni zadość stwierdzeniu, że całość nie jest zwykle sumą prostąelementów. Liniowa kombinacja składników może uwzględniać różny wkład skład-ników do funkcji sterującej lub funkcji celu. W ograniczonej mierze jest to możliwei powszechnie stosowane w praktyce.

10. W podejściu systemowym zawsze rozpatruje się system w kontekście oto-

czenia, a nie jako obiekt wyizolowany. W odniesieniu do systemu i jego funkcjicelu konieczne jest rozpatrywanie całego układu (problem, przedsiębiorstwo, orga-nizacja, gospodarka), z uwzględnieniem jego oddziaływań i relacji z otoczeniem.Tym niemniej podejście modelowe na zasadzie modelu wyidealizowanego nakazujemetodologicznie rozważanie w pierwszym przybliżeniu danego systemu jako obiektuizolowanego. Dopiero wówczas należy zwiększać komplikację przez uwzględnienieoddziaływań.

Powyższy zestaw lematów umożliwia przedstawienie problematyki zarządzaniaw ujęciu systemowym, uwzględniając ogólne prawa ekonomii, np. równowagę key-nesowską, podział Pareta itd. I pomimo że podejście systemowe do organizacji zzałożenia traktuje ją jako określoną całość, to dopuszcza rozpatrywanie problema-tyki w rozbiciu przynajmniej na formalną część finansową (analityczna część addy-tywna), procesową (addytywność procesów ekonomicznych) oraz część relacjiwewnętrznych, traktowaną całościowo. Wówczas system można uznać za szczególnyprzypadek gray-box z częściowo zdefiniowaną i opisaną różnorodnością w sensieAshby’ego.

Przykład ujęcia systemowego zarządzania

Dobrym przykładem ujęcia systemowego w zarządzaniu jest metoda scrum16 [Schwa-ber 2005; Highsmith 2005]. Scrum stanowi zespół kilkuosobowy, którego zadaniemjest wykonanie określonego projektu w skończonym czasie i przy ustalonych wa-runkach brzegowych. W tym sensie jest to pewien podsystem w obrębie organizacji,

3.4.3.

16 Scrum oznacza pojęcie młyna w grze w rugby i używane jest do określenia specyficznego typuzarządzania projektami, zwanego scrum management.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 110

Page 111: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1113.4. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu systemowym

spełniający założenia aksjomatyki paradygmatu systemowego. Metodologia działaniascrum skupia się na:– dostarczaniu kolejnych, coraz bardziej dopracowanych wyników projektu, – włączaniu się przyszłych użytkowników w proces wytwórczy, – samoorganizacji zespołu projektowego.

Warto zwrócić uwagę na kontekst działania zespołu scrum. Jest nim organizacja,zleceniodawca oraz otoczenie zewnętrzne w sensie informacyjnym, ekonomicznymi finansowym. System wewnętrznie stanowi „szarą skrzynkę”, ponieważ organizujesię sam, a relacje wewnątrz są nieustalone i zmienne w czasie. Na wejściu mamy doczynienia z założeniami wejściowymi, na wyjściu scrum oferuje gotowy produkt orazinformacje. Z założenia nie jest wiadomo, w jaki sposób zadanie zostanie rozwiązaneani jaka będzie postać finalna produktu. Jest ona korygowana na bieżąco w czasie, azespół scrum rozwiązuje wewnętrznie problemy w sposób systemowy.

W czasie trwania projektu nie zmienia się struktura scrum, a warunki zewnętrznesprzyjają utrzymaniu stanu stabilności ekonomicznej, informacyjnej oraz personalnej.W ten sposób scrum stanowi doskonały model podejścia systemowego. Co więcej,gdyby próbować do tak postawionego zagadnienia stosować podejście redukcjonis-tyczne oraz paradygmat formalnego zarządzania zasobowego, nie zakończyłoby sięto sukcesem. A zatem model holistyczny jest w tym przypadku optymalną reprezen-tacją ontologiczną.

Jeżeli weźmiemy pod uwagę paradygmat demarkacji selekcjonującej, łatwo po-kazać, że ma on zastosowanie do modelu scrum i zapewnia nam kwalifikację pro-blemu do kategorii twardego rdzenia programu badawczego „Zarządzaniereprezentatywne”. Wynika to z faktu, że w przypadku zarządzania scrum mamykwantyfikowalność liczbową w postaci kosztu projektu, czasu trwania oraz zasadminimum, tj. najkrótszego czasu wykonania projektu oraz najniższego kosztu. Jest towięc problem naukowy, posiada reprezentację numeryczną, model holistyczny napoziomie ontologicznym oraz semantyczny w postaci izomorfizmu funkcji celu sys-temu do reprezentacji liczbowej.

Z holistycznego punktu widzenia, scrum stanowi idealny przykład ilustrujący zarówno aksjomatykę paradygmatu systemowego, jak i przedstawionych lematów. A zatem:

Zasada synergii. Każdy członek scrum wspiera działania systemu, wnosząc war-tość dodaną do istniejącej postaci produktu finalnego.

Zasada kontekstu. Zespół scrum jest częścią organizacji oraz procesu interak-cji ze zleceniodawcą. Dlatego oceny jego funkcjonalności oraz oceny wyników do-konuje się na zewnątrz systemu w porozumieniu z zespołem scrum. Jest to pełneujęcie kontekstowe aksjologii systemowej.

Izomorfizm systemowy. Wynik może zostać osiągnięty przez scrum w dowolnysposób, a liczba możliwych konfiguracji w systemie, podziałów pracy, relacji itp. nie

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 111

Page 112: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia112

jest skończona. Każda zatem permutacja strukturalna, prowadząca do wyniku, jestizomorfizmem zespołu scrum.

Prawo Ashby’ego. Zespół scrum posiada odpowiednią różnorodność klasy con-tinuum, umożliwiającą podejmowanie działań systemu i zmiany parametrów ste-rujących, w zależności od impulsów pochodzących od zleceniodawcy (zaburzenia wpracy scrum). Zespół w sposób adaptatywny rozwiązuje problemy, osiągając cel me-todą kolejnych przybliżeń. Przy tym nie da się napisać żadnego algorytmu cyberne-tycznego ani modelu określającego, jak różnorodność będzie użyta lub jak się będziezmieniać w czasie.

Ograniczona funkcjonalność scrum wynika z prostej zasady, że zespół możewykonać określone zadanie w określonym czasie i za określone pieniądze. Ograni-czenie najsłabszego ogniwa (uczestnika scrum) ogranicza pracę całego systemu, a ponieważ z założenia nie modyfikuje się składu scrum w czasie jego pracy, nie mamożliwości zmian zewnętrznych. Możliwe są za to ograniczone działania wspoma-gające od wewnątrz.

Optymalność działania scrum zapewnia jego organizacja oraz prawa ekono-miczne. Im szybciej powstanie projekt w wersji finalnej, tym większe wynagrodze-nie dla zespołu. Im mniejsza liczba korekt na kolejnych prezentacjach, tym szybciejpowstanie projekt itd.

Można powiedzieć, że zarządzanie adaptatywne jest idealnym przykładem dlaujęcia systemowego w duchu von Bertalanffy’ego oraz postmodernistycznej filozo-fii zarządzania. Nie dość, że aksjomaty są wypełnione w sposób studyjny, to dodat-kowo nie ma możliwości podejść do scrum od strony redukcjonizmu kartezjańskiego.Ale równocześnie zespół scrum bardziej stanowi szarą skrzynkę systemową niż białą.

Na zakończenie tej pięknej egzemplifikacji warto jeszcze sprawdzić, jak scrumpodlega lematom paradygmatu systemowego. ● Zasada ciągłości w czasie. Zespół scrum działa ciągle do ukończenia projektu. Po

tym czasie albo przejmuje nowy projekt, albo ulega reorganizacji.● Reguła przekory. Każda zmiana zlecenia w czasie jego wykonywania jest tak

przetwarzana, aby scrum utrzymał stan równowagi harmonogramu czasowo-za-daniowego.

● Uśredniona stabilność. Zespół scrum, w którym dokona się wymiany słabszegoelementu na lepszy, wcale nie musi dokończyć projektu szybciej lub lepiej. Możesię okazać, że czas wdrożenia nowego członka scrum będzie na tyle duży, że wrezultacie obniży wydajność całego systemu.

● Ograniczona stabilność jest oczywistością. Jeżeli zespół scrum otrzyma wpołowie zlecenia nowe, może nie dokończyć żadnego z zadań.

● Złożoność procesu, który scrum ma zrealizować, powoduje, że nie da się go za-pisać w formie analitycznego projektu. Zespół improwizuje, tworząc produkt orazmetodologię równocześnie. Jest to podejście charakterystyczne dla anarchistówmetodologicznych. W tym jednak przypadku jedynie skuteczne.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 112

Page 113: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1133.4. Model aksjomatyczny zarządzania w ujęciu systemowym

● Zwłoka czasowa odpowiedzi na kolejną modyfikację zlecenia jest najkrótsza zmożliwych, ale nie da się jej wyeliminować.

● Relacyjność przyczynowo-skutkowa. Przyczyna wykonania zlecenia przez ze-spół scrum nie jest na ogół związana z wdrożeniem skutków jego pracy w miej-scu. Zwykle jest to jakiś akt twórczy, który zostanie wykorzystany w przyszłości(czasem najbliższej) przez zleceniodawcę, mogącego działać za pomocą techno-logii teleinformatycznych ze znacznej odległości.

● Zasady minimum działania omówiono wcześniej.● Zasada ograniczonej możliwości rozkładu na podsystemy. Ponieważ scrum jest

już podsystemem organizacji, której jest częścią, można mówić o niemożliwościdalszego podziału, co wynika z charakteru procesu realizowanego przez scrum iz kontekstu. W ten sposób rzeczywiście wykazano ograniczoność możliwościpodziału systemu scrum na podsystemy.

● Scrum działa w kontekście, co już wcześniej wykazano. Oznacza to pełne ujęciekontekstowe w relacji z organizacją, klientem oraz informacją zewnętrzną. Powyższa metaanaliza pokazuje użyteczność paradygmatu systemowego w za-

rządzaniu jako wspierającego program badawczy „Zarządzanie adaptatywne”. Touzupełnienie umożliwia ujęcie problematyki nauk o zarządzaniu, nie dających siędopasować do wymogów formalnych paradygmatów, wykorzystujących podejścieredukcjonistyczne. Dzięki temu istnieje możliwość równoległego poszukiwania mo-deli semantycznych, zarówno redukcjonistycznych, jak i holistycznych, oraz uzys-kanie prawidłowych reprezentacji syntaktycznych opisu formalnego. Wydaje się to byćniezwykle cenną strukturą epistemologiczną o dużym potencjale inwencji naukowej.

Podsumowanie

Przedstawione aksjomaty stanowią podstawę paradygmatu systemowego ujęcia rze-czywistości i jako takie nie podlegają dowodzeniu. Łatwo jednak zauważyć, że taksformułowany paradygmat jest narażony na łatwą falsyfikację, ponieważ do jego pod-ważenia wystarczy sfalsyfikować jeden z sześciu aksjomatów. Drugą ułomnością pa-radygmatu opartego na powyższej aksjomatyce jest zaprzeczenie prostoty pojęciowej.A zatem w sensie Kuhna nie będzie on należeć do grupy tzw. dobrych paradygmatów.Jednak dla programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne” paradygmat sys-temowy stanowi dobre uzupełnienie części związanej z modelowaniem problemównie tylko z obszaru pasa ochronnego, ale również z obszaru twardego rdzenia.

Dobrą cechą paradygmatu systemowego jest jego potencjał inspiracji naukowej.W zasadzie większość problemów z zakresu ontologii zarządzania daje się rozpatry-wać w tym ujęciu. Dopiero poziom syntaktyczny i częściowo semantyczny modelo-wania jest dla tego podejścia nieodpowiedni i wówczas bardziej przydatny jestparadygmat ujęcia zasobowego. Tym niemniej istnieje możliwość konstrukcji mo-deli matematycznych dla wybranych zagadnień paradygmatu systemowego.

3.4.4.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 113

Page 114: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia114

Model sieci neuronowejNie sposób pominąć szczególnego rodzaju model, który wywiera wpływ na rozwójsztucznej inteligencji, procesy podejmowania decyzji oraz zarządzanie – model neu-ronu i sieci neuronowej (Nagroda Nobla oraz Turinga dla H. Simonsa) [Tadeusie-wicz 1993; Żurada i wsp. 1996]. Sieć neuronowa stanowi przykład modelu poziomusemantycznego i daje wyniki użyteczne bez konieczności dalszego modelowania pro-blemu w niższych warstwach interoperacyjności. Upraszcza to znacznie zagadnie-nie, ponieważ nie ma konieczności tworzenia ani formalizmu matematycznego, aniprogramów numerycznych. Gdyby zatem było możliwe stosowanie sieci neurono-wych do dowolnego problemu podejmowania decyzji, wówczas wspomaganie pracymenedżera można by teoretycznie pozbawić konieczności analiz danych wartościo-wych na rzecz formułowania modelu logicznego, umożliwiającego wybór najlepszejopcji. Niestety jest to na razie niemożliwe, a modele z wykorzystaniem sztucznej in-teligencji znajdują się w fazie początkowego rozwoju [Kosiński 2007].

Program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne” obejmuje kwantyfikowalnezagadnienia z zakresu podejmowania decyzji i sieci neuronowych poprzez paradyg-mat racjonalności zarządzania, izomorfizmu reprezentatywnego oraz optymalnej to-pologii. Jednak wspierająca rola sieci neuronowych, jako modelu matematycznegodla paradygmatu systemowego, jest najbardziej użyteczna ze względu na ograniczonąrolę redukcjonizmu warstwowego.

Sieć neuronowa a zarządzanie

Zależności występujące w znacznej liczbie szeregów czasowych, związanych z kwan-tyfikacją wyników zarządzania organizacją, mają charakter nieliniowy, co stanowipodstawową przesłankę do tego, aby do ich symulacji stosować modele nieliniowe[Azoff 1994]. Często problemem jest wówczas brak znajomości funkcji celu lub mo-delu, według którego prowadzona jest np. strategia rozwoju i jej monitoring. Mamyza to znaczną ilość dostępnych danych, o których możemy powiedzieć, że sąbezbłędne, a które można wykorzystać w monitoringu. Dla przykładu, raporty fi-nansowe dostarczają wiarygodnych i bezbłędnych danych ex post co pewien okreś-lony interwał czasowy i na ich podstawie dobrze skonfigurowana sieć neuronowamoże wykonać symulację ex ante pożądanych kierunków inwestowania, aktywności,itd. [Vellidoa 1999].

Sieć neuronowa może być traktowana nie tylko jako mechanizm opisujący prze-bieg zjawiska i generujący wartości prognostyczne ex ante, ale również jako wszech-stronny analizator badanego fragmentu rzeczywistości systemu ekonomicznego.Podstawowe informacje o systemie uzyskać można poprzez zastosowanie analizywrażliwości modelu, według metodologii znanej z oceny wykonalności projektówinwestycyjnych. Pozwala ona na przedstawienie charakteru związku pomiędzy ba-daną wielkością a poszczególnymi wpływającymi na nią czynnikami. Model neuro-

3.5.1.

3.5.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 114

Page 115: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1153.5. Model sieci neuronowej

nowy może być tutaj doskonałym narzędziem wspomagającym przy niezbyt skom-plikowanej konstrukcji perceptronu.

Użyteczne dla problematyki nauk o zarządzaniu właściwości sieci neuronowejmożna ująć następująco:● Posiadają zdolności do aproksymacji dowolnych zależności nieliniowych, jak

również charakteryzują się zdolnością do uogólnień. Oznacza to dla zarządzaniamożliwość kwantyfikacji zagadnień oraz przygotowanie danych dla podejmo-wania decyzji. Dodatkowo w procesie fuzyfikacji warunków logicznych możliwestaje się rozmycie decyzyjne i lepsze ujęcie kontekstowe informacji wynikowych.

● Budowa modelu sieci neuronowej polega na eksploracji dostępnych zbiorów da-nych i na ich podstawie estymacji modelu opisującego stwierdzone pra-widłowości. Oczywiście tak powstały model nie ma charakteru analitycznego, anawet semantycznego. Sieć neuronowa działa bezpośrednio na poziomie interak-cyjności syntaktycznej, pomijając poziom semantyczny.

● Stosowanie modeli sieci neuronowych nie wymaga znajomości postaci funkcjiopisującej istniejącą prawidłowość. Jest to cecha niezwykle użyteczna dla za-rządzania, pozwalająca przejść z poziomu modelu ontologicznego problemu bez-pośrednio na poziom syntaktyczny. Wprawdzie konieczne jest później uzyskanieinterpretacji semantycznej otrzymanego wyniku, ale nie ma konieczności szuka-nia złożonych zależności i udowadniania, że istniejące ograniczenia ceteris pa-ribus są do przyjęcia.Modele neuronowe mogą znaleźć zastosowanie wszędzie, gdzie nie jest znane

dokładne prawo opisujące kształtowanie się obserwowanych zależności. Jest toprawda, ale wówczas powstaje pytanie – po co? Ta właściwość nie ma cech użytecz-ności, jeżeli istnieje model semantyczny, który jest możliwy do rozwiązania anali-tycznie lub metodami przybliżonymi. Stworzenie odpowiedniej struktury danych oraztopologii perceptronów jest zwykle problemem trudniejszym niż rozwiązanie syn-taktyczne dla modelu. Modele neuronowe mają charakter adaptacyjny – dopasowująswoje działanie do zmiennych warunków poprzez proces uczenia się. Doskonałacecha użyteczności sieci neuronowych, zgodna z zasadą nadrzędności optimumwszelkich procesów, jest opisana w aksjomatyce paradygmatu systemowego. Wartozauważyć, że na bazie modelu sieci neuronowych podejmowane są próby tworzeniaanalogii dla opisu organizacji samouczących się. Jednak zastosowanie sieci neuro-nowych w zarządzaniu ma charakter marginalny w stosunku do liczby skatalogowa-nych problemów i czeka na swój paradygmat [Krycha, Wagner 1999].

Na podstawie wyżej przedstawionych informacji wydawać by się mogło, że siecineuronowe mogą rozwiązać większość problemów kwantyfikowalnych, nie posia-dających dobrze określonego modelu semantycznego. Dlatego w tym miejscu należywspomnieć o poważnych ograniczeniach stosowalności tych narzędzi [Koivisto1995].

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 115

Page 116: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia116

● Jeżeli nie dysponujemy odpowiednią liczbą obserwacji, mogących stanowić pod-stawę oszacowania modelu przez sieć, która to liczba jako zbiór uczący powinnaznacznie przekraczać liczbę parametrów kontrolnych (stosowalność prawa Ashby’ego), wówczas sieć może generować nieprzewidywalne wyniki.

● Zbyt mała ilość informacji na wejściu prowadzi najczęściej do powstania modelidopasowujących się jakoś (niekoniecznie dobrze) do danych uczących, ale nieposiadających zdolności do opisu ogólnych prawidłowości.

● Dla obliczalnych modeli semantycznych nieuzasadnione ekonomicznie jest sto-sowanie sieci neuronowych, ze względu na poważne problemy z topologią siecii strukturą.

● Zwykle nie można zbyt dobrze oszacować błędu wyniku sieci neuronowej bezutworzenia modelu semantycznego.

● Największym problemem jest określenie warunków zbieżności procesu iteracji.Dotyczy to przede wszystkim liniowej separowalności danych oraz małej liczbyich błędów [Novikoff 1962]. Sieć może nie dawać zbieżnych wyników.Nawet gdy warunki uzasadniające stosowanie modeli neuronowych są spełnione,

należy pamiętać, że oprócz zalet mają one również zdecydowanie słabe strony, po-wodujące, że na etapie budowy modelu występują trudności czasami nie do prze-zwyciężenia. Do najistotniejszych minusów sieci neuronowych należy zaliczyć: ● Konieczność odpowiedniego przygotowania danych, co jest uzależnione od cha-

rakteru zmiennych i rodzaju używanej sieci. Mamy wiele modeli sieci, z którychkażdy stosuje się do pewnej specyficznej grupy zagadnień. Wybór odpowiedniejsieci oraz właściwej konstrukcji zestawu danych rzutuje na propagację błędóworaz kryteria uczenia się sieci. W konsekwencji pozostaje kwestia zbieżności.

● Dobór właściwej struktury modelu neuronowego (rodzaj sieci, przyjęte modeleneuronu, liczba neuronów i sposób ich połączenia). Są to problemy trudne dookreślenia, zwłaszcza w przypadku takich zagadnień, jak wspomaganie decyzjizarządzania. Najogólniej, im bardziej skomplikowana sieć, tym lepszy wynik,ale istnieje granica racjonalności poziomu komplikacji, powyżej której zbieżnośćiteracji może być zachwiana, a propagacja błędów między warstwami percep-tronów nieprzewidywalna.

● Wybór takiego właściwego algorytmu uczenia się sieci, od którego zależy po-prawność funkcjonalności i uzyskiwane wyniki. Czy wybór metody z nauczy-cielem, czy bez, jest słuszny? Zależy to od problemu oraz wielu dodatkowychczynników.

● Wysokie nakłady czasowe związane z oszacowaniem modelu neuronowego za-wsze będą stanowić problem. Zwykle wybierany jest najprostszy model percep-tronu i wówczas ciężko jest oszacować jakość osiąganego wyniku. Każda kolejnakomplikacja powoduje konieczność oszacowań międzywarstwowych.

● Brak (w większości przypadków) możliwości bezpośredniej interpretacji po-szczególnych współczynników modelu neuronowego. To oznacza, że do stoso-

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 116

Page 117: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1173.5. Model sieci neuronowej

wania sieci neuronowej konieczne jest poznanie przynajmniej modelu ontolo-gicznego, a najlepiej założeń dla modelu semantycznego.

● Problem zbieżności procesu iteracyjnego sieci. Algorytm może być rozbieżny zniewiadomych przyczyn (czasami zły dobór danych – brak liniowej separowal-ności lub zbyt wysoka liczba błędów). To wszystko powoduje, że sieci neuronowe nie znajdą zbyt szybko większych

zastosowań w rozwiązywaniu problemów nauk o zarządzaniu. Wymienione cechywskazują na doskonałe dopasowanie modeli neuronowych do modelu holistycznego,opisanego przez paradygmat systemowy, ale nie ma możliwości skonstruowaniadobrego paradygmatu stosowalności tego narzędzia. To pozostaje problemem otwar-tym nauk o zarządzaniu w sferze podejmowania decyzji.

Zarządzanie scenariuszami za pomocą sieci neuronowej

Jako przykład możliwego zastosowania sieci neuronowych w problemach zarządza-nia można wykorzystać zarządzanie strategiczne za pomocą scenariuszy. Mamy wtym wypadku do czynienia z niewiadomymi wyborami, które są dokonywane w czasie realizacji projektu, po zakończeniu kolejnego etapu monitoringu (np. co kwar-tał). Cały okres planowania jest zatem podzielony na rozłączne podprzedziały cza-sowe ti. Najogólniejszy schemat ma formę zbioru S = {Si}, stanowiącego kartezjańskąsumę podzbiorów Si dla każdego przedziału czasowego ti, taki, że Si = {s

1,s

2,…,sk},

gdzie sj stanowią możliwe scenariusze. Każdy scenariusz ma taką właściwość, że może wnieść określoną z pewną

dokładnością wartość dodatnią lub ujemną s ± σ do NPV (σ jest wariancją) z praw-dopodobieństwem p, którego nie znamy. Na ogół występuje relacja, że im wyższyspodziewany wkład do NPV od danego scenariusza, tym niższe jest prawdopodo-bieństwo jego zrealizowania i tym większa jest wariancja tej wartości. Optymalnyjest zatem wybór zbioru realizowanych scenariuszy w danym przedziale czasowym,przy czym spodziewanym efektem finalnym wzrostu NPV jest pewna liniowa kom-binacja χi = Σcj pjsj, gdzie cj stanowią współczynniki proporcjonalności (wagi istot-ności danego scenariusza w kombinacji), które to współczynniki (wagi) należywyliczyć, pj jest prawdopodobieństwem realizacji scenariusza sj w chwili ti.Zakładając, że system działa w obrębie równowagi Nasha, można przyjąć, że opty-malnym wyborem będzie ten scenariusz lub ich zbiór, które realizują zasadę mini-maksu (maksymalny przyrost NPV przy minimalnym ryzyku).

Ponieważ układ zachowuje ciągłość funkcjonalną w czasie, zgodnie z ujęciemsystemowym można przyjąć, że wynik NPV dla kolejnego podprzedziału powinienstanowić jakąś analogię do układu scenariuszy w poprzednich podprzedziałach (prze-działy można zawężać, co czyni uzasadnionym poczynione założenie). W ogólnymprzypadku można zauważyć, że przyjmując jakąkolwiek addytywną funkcję moni-

3.5.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 117

Page 118: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia118

toringu w czasie (np. NPV oraz RV projektu) otrzymujemy określone dane ex post poczasie Δt, na końcu każdego podprzedziału czasowego. Na ich podstawie możemyoszacować prawdopodobny wynik w czasie t+1, wybierając kolejny układ scenariu-szy spośród dostępnych w tym przedziale czasowym.

Jak go znaleźć, nie znając modelu oraz dokładnej wartości przyrostu NPV?Można zauważyć, że tak postawione zadanie oznacza wybór optymalnego portfelaaktywów. Jednocześnie ograniczając od góry i od dołu przyrost NPV wartością wa-riancji, otrzymujemy zagadnienie oszacowania wartości opcji na dany scenariusz.Zatem otrzymaliśmy doskonały problem do rozwiązania modelowego, dla któregofunkcjonuje przybliżenie drzewa dwumianowego [Cox i wsp. 1979] lub zależnośćBlacka-Sholesa [Black 1976; Hull 1999]. Jak takie zagadnienie rozwiązać praktycz-nie? Najlepiej zastosować oszacowanie przybliżone według któregoś z wymienio-nych modeli, ale ponieważ nie mamy dokładnego modelu semantycznego (znamyjedynie interpretację otrzymanej liczby), zadanie można powierzyć do wykonania ja-kiejś sieci neuronowej. Jest to wystarczająco dokładne postawienie zagadnienia dlamodelu neuronowego.

Wybór sieci – Perceptron wielowarstwowy

Najprostszą siecią, będącą w stanie rozwiązać zadanie, jest dwuwarstwowy per-ceptron, w którym pierwsza warstwa stanowi sumator z wyjściem sumy iloczynów,a druga jest bramką logiczną, realizującą funkcję wyboru Θ (teta Heaviside’a) (rys. 9). Na wyjściu otrzymamy dwie możliwe wówczas wartości zoptymalizowane:minimum możliwej straty oraz maksimum przyrostu.

Rys. 9. Prosty perceptron wielowarstwowy jako model w zagadnieniu wyboru scenariusza

Źródło: opracowanie własne.

Warstwa wejściowa otrzymuje dane prawdopodobne, oznaczane jako {pi}, wek-

tor prawdopodobieństw otrzymania wartości {si} oraz jakieś wartości wzorcowe p

0i

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 118

Page 119: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1193.5. Model sieci neuronowej

s0. W pierwszej warstwie neuronów wykonywane są sumy iloczynów, uwzględniające

wagi prawdopodobieństw. Warstwa wewnętrzna otrzymuje na wejściu ważone sumyiloczynów i, wykorzystując funkcję odpalającą w postaci sgn(x), dokonuje wyborówminimum oraz maksimum. W ten sposób na wyjściu otrzymujemy prawdopodobnewartości przyrostu wartości NPV przy wyborze określonego zestawu scenariuszy zezbioru dostępnych dla danego przedziału czasowego. Warto zauważyć, że w prezen-towanym modelu nie są istotne wartości wyjściowe, ale wybór elementu ze zbioru oprogowej wartości. Jest to informacja wystarczająca do podjęcia decyzji.

Stworzony w opisany sposób model prawdopodobnego wyboru scenariuszy wrealizacji strategii może być izomorficznym z innym, w którym dokonano wyborusieci innego typu (np. Hopfielda), również nadających się do rozwiązania problemu.A ponieważ nie istnieje konieczność dalszego modelowania syntaktycznego, możnaprocedurę modelowania zakończyć w obszarze interoperacyjności semantycznej (in-terpretacji otrzymanego w modelu wyniku). I to stanowi dodatkową, bardzo istotnąkorzyść z podejścia, uprawniającą do następującego twierdzenia:

Twierdzenie o interoperacyjności decyzyjnej

Do podjęcia racjonalnej decyzji w zakresie problemu zarządzania, objętego pro-gramem badawczym „Zarządzanie reprezentatywne”, wystarczające są informacjeotrzymane z modelu poziomu interoperacyjności semantycznej.

Twierdzenie to wzmacnia paradygmaty twardego rdzenia programu, zwłaszczaparadygmat racjonalnego zarządzania. Dopuszcza metody ilościowe sztucznej inte-ligencji, nie poparte reprezentacjami numerycznymi, a np. kategoriami lub zmien-nymi logicznymi, niekoniecznie wyrażonymi explicite.

Sieć neuronowa a program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”

Jak wspomniano wyżej, sieci neuronowe pozwalają na rozszerzenie zakresu proble-matyki możliwej do objęcia programem badawczym „Zarządzanie reprezentatywne”.Wynika to z braku konieczności istnienia modelu semantycznego dla problemu pod-legającego rozwiązywaniu. Sieć neuronowa dostarcza mierzalnego wyniku, przyczym nie musi on być mianowany w pieniądzu. Może to być wartość logiczna prawdalub fałsz. A wówczas paradygmat demarkacji selekcjonującej uwzględni szereg pro-blemów związanych z podejmowaniem decyzji, również tych opartych na logice roz-mytej. Stosowalność kryterium falsyfikowalności w wersji wyrafinowanej jestdopuszczalna, a hipotezy egzemplifikowane wynikami sieci neuronowej można bę-dzie uznawać na podstawie stopnia koroboracji.

Sieć neuronowa wykorzystuje zasadę wyboru wartości progowej, a zatem pro-blem posiada własność mierzalności, a dodatkowo może zawierać własność mini-mum (wybór wartości najmniejszej). Problemy rozwiązywane przy użyciu tejmetodologii można zatem zakwalifikować do programu badawczego „Zarządzanie re-

3.5.3.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 119

Page 120: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia120

prezentatywne”. Przy tym tematy związane z podejmowaniem decyzji na podstawieinformacji dostarczanych przez sieć neuronową należeć będą do twardego rdzenia –paradygmat racjonalności zarządzania.

Sieć neuronowa stwarza istotne przesłanki do objęcia programem badawczym„Zarządzanie reprezentatywne” szeregu problemów, które wydają się nie mieć usta-lonej metryki, lub określonej zasady minimum w obręb pasa ochronnego struktury.Dotyczy to zwłaszcza prognozowania relacji biznesowych oraz struktur organizacji,gdzie są wykorzystywane sieci Kohonena lub Hopfielda. Jest to bardzo dobra oko-liczność dla zdefiniowanego programu w sensie Lakatosa, a przy tym rozszerza za-kres problemów nauk o zarządzaniu, spełniających ostre kryteria modelowania.

Podsumowanie

Model sieci neuronowej w problematyce zarządzania spełnia szczególną rolę zewzględu na brak konieczności modelowania na poziomie syntaktycznym baz danych,programu komputerowego oraz struktury baz danych. Nie wymaga przy tym istnie-nia zmiennych numerycznych, wyrażonych jawnie. Wystarczające są zmienne lo-giczne. To oznacza, że wspomaganie podejmowania decyzji może być oparte nawyborze rozmytym, z którym sieć sobie poradzi. Można przy tym uwzględniaćsprzężenia zwrotne (sieci Hopfielda), reprezentujące model zarządzania zesprzężeniem zwrotnym.

Przynależność problemu do zakresu programu badawczego „Zarządzanie repre-zentatywne” gwarantuje istnienie rozwiązania oraz możliwości osiągnięcia optimumtopologii zbioru, w obrębie którego następuje wybór opcji. Model sieci neuronowejstanowi mocne wsparcie dla prezentowanych w pracy paradygmatów twardego rdze-nia programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”.

Modele symulacyjne w zarządzaniuPrezentując niezwykle ważny dział modelowania, nie sposób nie wspomnieć o me-todach przybliżonych [Anderson i wsp. 1991]. Nierzadko trudno jest rozwiązać wsposób analityczny lub dokładny równania modelu semantycznego. Wówczas należyalbo pozostać na poziomie modelu interpretacyjnego, albo podjąć próby obliczeń me-todami przybliżonymi. To z kolei oznacza konieczność opracowania modeli seman-tyczno-syntaktycznych w formie równań przybliżających równania modeluzasadniczego. W ten sposób rzeczywisty proces z zakresu nauk o zarządzaniu jestmodelowany wielowarstwowo.

Jednym z najważniejszych aspektów modelowania jest symulacja przyszłych za-chowań oraz wyników. Jest to zasadniczy proces wspierający (lub zdolny obalić) pa-radygmaty. Ma za zadanie przede wszystkim potwierdzić słuszność założeń modeluontologicznego i, zgodnie z paradygmatem Hertza, umożliwić porównanie wyników

3.6.

3.5.4.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 120

Page 121: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1213.6. Modele symulacyjne w zarządzaniu

w dwóch różnych światach. Jako najważniejsze modele symulacyjne, nadające siędo wykorzystania w naukach o zarządzaniu, warto wymienić następujące:– metodę Monte Carlo,– programowanie liniowe,– metody wariacyjne,– metodę kolejnych przybliżeń,– metody teorii gier.

Powyższe metody są doskonale znanymi modelami semantyczno-syntaktycz-nymi, a ich zastosowania są wszechstronne, zarówno w naukach przyrodniczych, jaki w ekonomii. Jeżeli zatem nauki o zarządzaniu są związane z problemami ekono-micznymi, to stosowanie tych modeli ma również pełne uzasadnienie. Ponieważ za-kres tej pracy nie jest związany z analizą szczegółową modeli symulacyjnych wzarządzaniu, wybrano dwa przykłady ilustrujące zagadnienie powiązania modelu se-mantycznego z programem badawczym „Zarządzanie reprezentatywne”.

Metoda Monte Carlo

Bardzo oryginalna metoda przybliżona, zastosowana po raz pierwszy przez mate-matyka lwowskiej szkoły Stanisława Ulama [Metropolis i wsp. 1949; Chyliński1999]. Jest stosowana do modelowania matematycznego procesów złożonych, np.łańcuchów czasowych, stochastycznych, zbyt skomplikowanych, aby można byłoprzewidzieć ich wyniki, używając metod analitycznych [Robert, Casella 2004]. Wmetodzie Monte Carlo wykonuje się losowanie za pomocą generatora liczb losowych,wielkości charakteryzujących proces, przy czym losowanie dotyczy rozkładów zna-nych jawnie. Metoda jest szczególnie użyteczna przy obliczeniach z użyciem kom-putera, szczególnie gdy dla danego problemu nie można zastosować algorytmówdeterministycznych. To właśnie zachęca do wykorzystania jej w modelowaniu stanówprzyszłych przy podejmowaniu decyzji.

Oszacowanie wartości opcji kupna w zarządzaniu ryzykiem

Dobrym przykładem zastosowania metody Monte Carlo jako modelu alternatywnegodo metody drzew dwumianowych jest wycena opcji europejskich kupna akcji (lub in-nych aktywów). Wyznaczanie wartości opcji oraz ich kombinacji ma duże znaczeniew zarządzaniu ryzykiem finansowym i jest podstawowym narzędziem analityków.Nie można tego jednak powiedzieć o samej metodzie Monte Carlo, która jest wpraw-dzie stosowana, ale nie tak szeroko, jak najprostszy wzór symulacji Blacka-Sholesa.A ponieważ kilka metod prowadzi do właściwej wyceny z określoną dokładnością,można mówić o izomorfizmach modeli.

Z punktu widzenia problematyki nauk o zarządzaniu, a w szczególności programubadawczego „Zarządzanie reprezentatywne”, wycena opcji europejskich jest zagad-nieniem należącym do programu. Ma bowiem cechy mierzalności. Należy przy tym

3.6.1.1.

3.6.1.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 121

Page 122: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia122

do paradygmatu racjonalnego zarządzania twardego rdzenia programu. Jest to uza-sadnione fundamentalną wagą informacji o cenie, rzutującej na decyzję o zakupie,sprzedaży, zmianie instrumentu pochodnego itp.

Kluczowym elementem symulacji wyceny opcji jest proces stochastyczny gene-rujący możliwe ceny aktywów ST w momencie wygaśnięcia opcji T, na które te opcjebędą wystawiane. Zakłada się, że znamy cenę bieżącą S oraz postać równania sto-chastycznego (modelu syntaktycznego, probabilistycznego) na cenę akcji w przy-szłości, np. zgodną z formułą Blacka-Sholesa, gdzie parametrami stochastycznymi sąstopa zwrotu z akcji μ (inwestycji, waluty) w chwili T oraz zmienność maksymalna(np. wariancja) σ, a zmienną losową ε jest pewien parametr o średniej 0 oraz odchy-leniu standardowym 1. W ten sposób powstaje model syntaktyczny w formie rów-nania stochastycznego dla wyceny w świecie niezależnym od ryzyka. Zmiennalosowa ma w tym przypadku rozkład normalny.

ST= S exp(μT+εσT).Oczywiste jest, że takie równanie nie jest możliwe do wyliczenia analitycznie.

Nie można zaproponować odpowiedniego algorytmu deterministycznego ze względuna zmienne losowe i tym samym znaleźć rozwiązanie metodą iteracyjną. A zatemspełnione są warunki do zastosowania metody Monte Carlo.

Metoda Monte Carlo polega w tym przypadku na wygenerowaniu w sposób lo-sowy próbki możliwych wartości ST (końcowych cen akcji). Dla każdej wysymulo-wanej wartości końcowej ceny akcji znajduje się zysk z opcji i zapamiętuje. Powyliczeniu odpowiednio dużej liczby próbek oszacowuje się normalność rozkładu iwylicza średnią arytmetyczną oraz odchylenie standardowe. Średnia arytmetycznajest najlepszym estymatorem oczekiwanej wartości rozkładu zysków z opcji, którą na-stępnie należy zdyskontować stopą wolną od ryzyka. W ten sposób otrzymuje sięwartość opcji kupna.

Nie wnikamy głębiej w metodologię metody Monte Carlo, a w szczególności wmetodykę generatorów liczb losowych. Przedstawiony model ontologiczny (oraz se-mantyczny) jest w pełni funkcjonalny do celów ilustracyjnych modelowania stocha-stycznego, wspierającego paradygmaty programu „Zarządzanie reprezentatywne”.Uzupełnia on paletę problemów objętych paradygmatem demarkacji selekcjonującejo zagadnienia z miarą w ujęciu stochastycznym.

Przykład zastosowania modelu Monte Carlo

w problemach zarządzania

Metoda Monte Carlo stanowi ciekawą inspirację modelowania semantycznego dlasymulacji sytuacyjnych w zarządzaniu strategicznym. Jest ona wykorzystywana wanalizach finansowych, ale wydaje się, że można również zastosować ten model dobadania prawdopodobnych relacji w organizacji.

3.6.1.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 122

Page 123: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1233.6. Modele symulacyjne w zarządzaniu

Strategia scenariuszowa. Szczególnie interesującym zagadnieniem może byćzarządzanie scenariuszowe, opisane w podrozdziale 4.2.3. W tym przypadku znanajest funkcja NPV, jako wartość symulowana, oraz zmienne losowe, prawdopodo-bieństwo w danym przedziale czasowym i wkład addytywny do funkcji celu [Krup-ski, Sus-Januchowska 2008]. A zatem można podjąć się symulacji metodą MonteCarlo spodziewanego rezultatu wdrażanej strategii, opartej na kwantyfikowalnychscenariuszach, zwłaszcza w ujęciu opcyjnym. Ten sam model może być wykorzys-tany w podejściu inkrementalnym do strategii. Modelem syntaktycznym może być wtym przypadku znane rozwiązanie Value-at-Risk (VaR). Służy ono do oszacowaniaryzyka (maksymalnej wartości straty), np. na portfelu, za pomocą jednej wartości wokreślonym przedziale czasu [Jorion 2006; Holton 2003].

Analiza wielokryterialna. Drugim przykładem, wręcz idealnie pasującym dozałożeń modelu, jest wielowymiarowa analiza wielokryterialna, związana z ryzykieminwestycyjnym [Pardalos i wsp. 1995]. Zmienna stochastyczna zaistnienia określo-nych wartości zdefiniowanych w analizie zdarzeń wpływających na ryzyko umożli-wia bardzo dobrą symulację z użyciem algorytmów komputera [Wilczewski, Wrzód2008]. Na tej podstawie można szacować ryzyko projektów wspieranych przez fun-dusze europejskie, wykorzystując analizę wrażliwości jako model ontologiczny.

Zagadnienie portfela optymalnego. Jest to bardzo istotny element zarządzania.Dotyczy bowiem decyzji strategicznych zarówno gracza giełdowego, zarządzającegoportfelem zamówień przedsiębiorstwa, jak i dużego inwestora sieciowego na rynku.Dla każdego jego własny portfel optymalny stanowi kluczowe zagadnienie ekono-miczne i ten, kto potrafi ustalić jego parametry, osiągnie bądź zakładane, bądź ma-ksymalne korzyści, a metoda Monte Carlo nadaje się do tego celu w sposóbwzorcowy [Jackson, Staunton 2004].

Programowanie liniowe

Ten model semantyczno-syntaktyczny stanowi fundament zagadnień ekonometrycz-nych, uwzględniających liniowy charakter funkcji celu oraz warunków ograni-czających. Jest to najczęściej używany model symulacyjny, wspomagającypodejmowanie decyzji [Gutenbaum 2003; Anderson i wsp. 1991]. Warto zauważyć,że jeżeli nawet liniowość zagadnienia jest zaburzona, to linearyzacja pozostaje w dal-szym ciągu wystarczającym przybliżeniem do podejmowania decyzji zarządczych, corozszerza zakres użyteczności metody w naukach o zarządzaniu.

Istnienie zagadnienia, dla którego definiuje się explicite funkcję celu w postaci li-niowej, staje się automatycznie elementem programu badawczego „Zarządzanie re-prezentatywne”. Pojęcie to określa automatycznie miarę w przestrzeni metrycznej, adodatkowo może być związane z wyznaczeniem minimum lub maksimum zagad-nienia.

3.6.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 123

Page 124: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia124

Model przybliżonego rozwiązania za pomocą algorytmu simpleks (metoda sim-pleksu) [Anderson i wsp. 1991; Chiang 1994] stanowi doskonałe wsparcie dla para-dygmatu optymalnej topologii zasobów organizacji. Wykorzystuje metodę kolejnychprzybliżeń, będącą szczególnie użytecznym narzędziem w zarządzaniu dowolną or-ganizacją.

Metoda simpleksu

Jest to bardzo oryginalny algorytm iteracyjny (model semantyczny) rozwiązania pro-blemu programowania liniowego przez kolejne optymalizacje poprzednio uzyska-nego rozwiązania. Idea ta nadaje się szczególnie dobrze do symulacji scenariuszystrategicznych ze względu na prostotę oraz możliwość korekty przewidywania w cza-sie, a jednocześnie obserwowania optymalizacji struktury zasobów z tym związanej.Stąd metoda simpleksu może stanowić inspirację dla modeli strategii wyłaniających się.

Zagadnienie wielu zmiennych można rozpatrywać, wyznaczając wszystkie wierz-chołkowe punkty wielościanu, utworzonego przez płaszczyzny ograniczające funk-cję celu, a następnie porównanie wartości tej funkcji w punktach wierzchołkowych[Gärtner, Matousek 2006; Reveliotis 2008]. Ponieważ punktów może być wiele, ist-nieje problem wyznaczenia optymalnego wierzchołka. Wiąże się to z koniecznościądobrego wyboru funkcji celu i początkowego zestawu danych wejściowych do mo-delu. Idea simpleksu sprowadza się do tego, że jeżeli jest znany jakikolwiek punktwierzchołkowy i wartość funkcji celu w tym punkcie, wówczas można odrzucićwszystkie punkty, w których zaobserwowano gorsze wartości. Następnie wybieranyjest kolejny wierzchołek, znajdujący się na jednej krawędzi, zawierającej odnale-ziony punkt, dla którego funkcja celu osiąga lepsze wartości. Proces iteracyjny kończysię, gdy kolejny wybrany punkt wierzchołkowy osiąga najlepszą wartość funkcji celu.

Rozwiązanie metodą simpleks ma swoją reprezentację w formie dwuwymiarowejtablicy, w której każdy następny wiersz stanowi poprawioną wersję. Model ten jestciekawą inspiracją do wyborów scenariuszy.

Niektóre zastosowania praktyczne

Programowanie liniowe, a zwłaszcza rozwiązanie problemu maksymalizacji funkcjicelu przy użyciu algorytmu simpleksu, znalazło liczne zastosowania praktyczne [An-derson i wsp. 1991].

W marketingu są to dwa najbardziej istotne elementy związane z kosztami iefektywnością: wybór zestawu mediów dla kampanii oraz oszacowanie kosztów an-kietowych badań marketingowych. Programowanie liniowe nadaje się do tego celuw szczególny sposób, ze względu na proste funkcje ograniczające.

Analiza finansowa. Powszechne zastosowanie programowania liniowego w ana-lizach finansowych najlepiej ilustruje wybór optymalnego portfolio oraz strategiimieszanych w finansowaniu działalności organizacji (scenariuszy równoległych).

3.6.2.2.

3.6.2.1.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 124

Page 125: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1253.6. Modele symulacyjne w zarządzaniu

Zarządzanie produkcją wykorzystuje algorytmy programowania liniowego doplanowania pracy oraz ustalania obciążenia zasobów (eliminacja wąskich gardeł).Algorytmy z wykorzystaniem metody simpleksu są pod tym względem bardzodobrym narzędziem, które doczekało się wielu realizacji w postaci gotowych pro-gramów komputerowych.

Analiza wielokryterialna. Za najbardziej odpowiadające modelowo zastosowa-nie metod programowania liniowego należy uznać analizę wielokryterialną przy zna-nych explicite funkcjach ograniczających oraz analizę wrażliwości. W podrozdziale3.6.1.2 pokazano zastosowanie metody stochastycznej do analizy wielokryterialnej,gdzie takie funkcje nie są znane. Te dwa zastosowania ilustrują podstawową ideę pa-radygmatu racjonalności zarządzania, wspieraną za pomocą systemów informatycz-nych wspomagających podejmowanie decyzji.

Zagadnienia nieliniowe

Jeden z najważniejszych aspektów zarządzania operacyjnego, związany z zagadnie-niami optymalizacji i sterowania: większość procesów zachodzących w otoczeniuma charakter nieliniowy, zwłaszcza kiedy próbuje się stosować do ich opisu podejś-cie systemowe. Do niektórych zagadnień możliwe jest zastosowanie procesów li-nearyzacji lub rachunku perturbacji. Jednak tam, gdzie funkcja celu zależy odzmiennych stochastycznych, a procesy mają własność Markowa, tam konieczne jestzastosowanie innych modeli formalnych – modeli nieliniowych i dynamicznych [Si-kora 2008].

Zasada optymalności Bellmana

Podejście to jest najbardziej zbliżone do ujęcia systemowego problemu optymalnościw procesie wieloetapowym, w którym wyniki kolejnego etapu zależą od wynikówetapu poprzedniego [Bellman 1957]. Można zatem wykorzystać fakt posiadania włas-ności Markowa dla tak postawionego problemu, którą to własność można zapisać na-stępująco: Funkcja celu w procesie wieloetapowym jest sumą kartezjańską wartościtej funkcji uzyskanych w kolejnych etapach, przy czym wartość uzyskana w n-tymetapie zależy od stanu w etapie poprzednim oraz od podjętej wówczas decyzji, a niezależy od drogi, po której system dotarł do etapu n–1. Jest to bardzo dobry przykładwspierający paradygmaty twardego rdzenia programu „Zarządzanie reprezenta-tywne”. Dla tak postawionego zagadnienia zachodzi twierdzenie Bellmana (zasadaoptymalności).

Strategia optymalna w procesie wieloetapowym ma taką właściwość, że nieza-leżnie od początkowego stanu systemu i podjętych decyzji, kolejne decyzje muszą sta-nowić strategie optymalne ze względu na stan wynikający z początkowej decyzji.

3.6.3.1.

3.6.3.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 125

Page 126: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia126

Takie ujęcie strategii jest doskonałym odzwierciedleniem paradygmatu racjonal-nego zarządzania oraz optymalnej topologii. Uzasadnia ono ujęcie złożonego od-działywania systemu z otoczeniem w redukcjonistyczny ciąg Markowa w przedzia-łach czasowych, nie tracąc przy tym właściwości optimum.

Twierdzenie Bellmana uzasadnia ujęcie budowy strategii i modelu zarządzania woparciu o sprzężenia zwrotne dodatnie i ujemne, wykorzystywane w kolejnych prze-działach czasowych procesu Markowa, ułatwiające dojście systemu do optimum de-cyzyjnego. W połączeniu z ideą paradygmatu optymalnej topologii zasobów stanowito bardzo mocny mechanizm zarządzania. Można zatem rozważać koncepcję nowego

podejścia do zarządzania systemem – jako łańcucha Markowa decyzji w prze-działach czasowych, opartych na sprzężeniach zwrotnych w przedziałach czasowychpoprzedzających. Możliwa jest wówczas do spełnienia zasada optymalności Bell-mana istnienia zarządzania optymalnego.

Niektóre zagadnienia praktyczne

Z zagadnieniami nieliniowej optymalizacji wiąże się kilka interesujących tematówbadań operacyjnych, spośród których można wymienić:

Zagadnienie gazeciarza (z ciągłą lub nieciągłą funkcją wypłaty) [Khouja 1999;Sikora 2008]. Jest to optymalizacja liczby zakupionych jednostek towaru, tak abyuzyskać maksymalny zysk ze sprzedaży przy zadanym rozkładzie stochastycznymjego funkcji dystrybucji. Zbyt duża liczba zakupionych gazet przynosi stratę, wyni-kającą z niesprzedanych egzemplarzy (problem bez zwrotów lub ze zwracaniem,jeżeli można zwrócić do dostawcy niesprzedaną część). Zbyt mała liczba kupionychgazet powoduje, że traci się zysk z niewykorzystania popytu. Istnieje optymalne roz-wiązanie analityczne problemu gazeciarza, a rozwinięcie tematu prowadzi do wyko-rzystania różnych postaci funkcji wypłaty, które następnie mają dużą użyteczność wlogistyce.

Optymalny rozdział zasobu. Zagadnienie wykorzystania określonej ilości za-sobu równolegle w wielu procesach, w wyniku czego otrzymuje się określoną wypłatę(niekoniecznie mierzoną pieniądzem) [Bellman, Dreyfus 1967]. Ponieważ każdy zprocesów przynosi inną wartość wypłaty cząstkowej przy zaangażowaniu określo-nego ułamka zasobów, a wynik całkowity zależy od pierwszego wyboru i kolejnych,stąd optymalizacja całego procesu jest zagadnieniem Markowa z zastosowaniem za-sady Bellmana.

Podsumowanie

Powyższe przykłady wskazują na istnienie reprezentacji numerycznych dla wieluproblemów z zakresu zarządzania i spełnianie założeń paradygmatu izomorfizmu re-prezentatywnego, racjonalności zarządzania oraz optymalnej topologii. Dotyczy to

3.6.4.

3.6.3.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 126

Page 127: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1273.7. Ekonofizyka jako szczególny rodzaj analogii

zwłaszcza procesów iteracyjnych i ich odpowiedników w postaci metody kolejnychprzybliżeń realizowanej praktycznie na zasobach organizacji. Nie omawiano zagad-nień wariacyjnych, związanych z równaniami Eulera-Lagrange’a oraz teorii gier, po-nieważ wykracza to poza zakres tematyczny pracy, a nie wnosi do modelowania napoziomie semantycznym dodatkowych wartości. W rozdziale 3.2 pokazano zastoso-wanie teorii gier dla ogólnego dowodu istnienia rozwiązań optymalnych w za-rządzaniu. Natomiast zasady minimum stanowią fundament modelu zarządzania wujęciu zasobowej przestrzeni użyteczności.

Programowanie liniowe oraz optymalizacje nieliniowe i ich zastosowania w nie-których problemach nauk o zarządzaniu stanowią mocne wsparcie dla programu ba-dawczego „Zarządzanie reprezentatywne” i potwierdzają słuszność demarkacjiselekcjonującej.

Ekonofizyka jako szczególny rodzaj analogiiFizyka jest jedną z nauk mających istotny wpływ na rozwój ekonomii [Mirowski1989; Roehner 2002]. Mirowski w swojej książce poświęconej relacjom pomiędzy fi-zyką a ekonomią stwierdza, że „ekonomia zyskała status nauki od chwili zastosowa-nia w analizie procesów gospodarczych idei energii w formie wypracowanej przezXIX-wiecznych fizyków”. Poszukiwania analogii pomiędzy naukami przyrodniczymia ekonomią stanowiły i w dalszym ciągu stanowią standardową metodykę badawczą[Kwaśnicki 2001]. Zachowanie rynków finansowych jest bardzo podobne do innychukładów złożonych, badanych przez fizyków już od bardzo dawna. Naturalne byłorozszerzenie zainteresowania specjalistów od fizyki również i na ten obszar, choć niejest on bezpośrednio z nią związany. W wyniku wprowadzenia kilku udanych modeliopisu zjawisk fizycznych do ekonomii powstały nowe możliwości modelowania pro-cesów, a jednocześnie zbudowano podstawy nowej dyscypliny wiedzy – ekonofizyki[Chakrabarti i wsp. 2006].

Ekonofizyka jest wschodzącą dziedziną nauki o charakterze interdyscyplinar-nym, która wykorzystuje metody formalne i matematyczne, stosowane powszechniew fizyce, do modelowania zjawisk ekonomicznych. Zapoczątkował ją R.N. Man-tegna w pracy dotyczącej zachowania się rynku akcji w Mediolanie; analizując danehistoryczne, udowodnił stosowalność metody kroków stochastycznych Lévy’ego[Mantegna 1991]. Sam termin „ekonofizyka” wprowadził w połowie lat dziewięć-dziesiątych H.E. Stanley [Mantegna, Stanley 1999].

Ekonofizyka najczęściej jest stosowana do analizy zachowania rynków finanso-wych, a wykorzystuje różne modele opisu formalnego [McCauley 2004; Feigenbaum2003]. Wynika to przede wszystkim z faktu, że ilość danych, która dokładnie opisujezachowanie się różnych giełd, jest na tyle duża, że umożliwia wnioskowanie staty-styczne na temat zależności przyczynowo-skutkowych na próbach losowychmogących być uznanymi za wiarygodne. W zastosowaniach badawczych równo-

3.7.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 127

Page 128: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

ległych do rynków finansowych termin ekonofizyka często bywa zredukowany do po-jęcia statystyka finansowa, co dodatkowo podkreśla korzenie tej wiedzy, wywodzącesię z fizyki statystycznej [Farjoun i wsp. 1983]. Nie brakuje również w Polsce dys-kusji na temat ekonofizyki jako wydzielonej dyscypliny wiedzy [Burda i wsp. 2003](od roku 2003 odbyły się cztery konferencje, w tym dwie międzynarodowe)17. Po-wstała również sekcja Polskiego Towarzystwa Fizycznego: Fizyka w Ekonomii iNaukach Społecznych (FENS)18.

Główną różnicą pomiędzy fizyką a ekonofizyką jest sposób i możliwość prze-prowadzania doświadczeń. W fizyce doświadczalnej każdy poprawnie przeprowa-dzony eksperyment można powtórzyć i otrzymać prawie identyczny wynik. Wekonofizyce powtarzanie doświadczeń nie jest możliwe lub jest wręcz niewykonalne,z dokładnością do eksperymentów myślowych, ponieważ układy ekonomiczne zmie-niają się w sposób ciągły w czasie. Jakkolwiek w literaturze przedmiotu mamy zapisbardzo wielu doświadczeń z zakresu ekonofizyki, to jednak żadne z nich nie zostałyprzeprowadzone ani w dokładnie takich samych warunkach (inna była sytuacja narynku kapitałowym), ani w warunkach idealnych (zmienne prowizje, podatki, nie-równomierny dostęp do informacji itp.). Obecnie ekonofizyka zajmuje się zróżnico-waną problematyką w obrębie szerokiego spektrum analogii zjawisk przyrodniczychi procesów ekonomicznych. W szczególności są to takie zagadnienia, jak:– badania zmienności w czasie cen giełdowych oraz szybkości wymiany kapi-

tałowej,– wzrost firm, dochód narodowy, dobrobyt indywidualny, dystrybucja dochodu,– analiza sieciowa zjawisk ekonomicznych,– określenie stanu zasobów oraz równowagi,– badania operacyjne procesów ekonomicznych.

W tym kontekście ekonofizyka stanowi doskonałą ilustrację mocnych analogiidla nauk o zarządzaniu w części zagadnień mierzalnych oraz optymalizacji. Tym nie-mniej krytyków podejścia fizycznego do zagadnień ekonomii, zarówno na poziomieepistemologicznym, jak i filozoficznym [Corning 2002], jest wielu. Czas jednak po-kazuje, że ekonofizyka odnosi coraz większe sukcesy i na trwałe wpisuje się w struk-tury nauki, a modele przez nią generowane umożliwiają lepsze zrozumienie iinterpretację zjawisk ekonomicznych.

Analogie pomiędzy fizyką i ekonomią

Niekiedy analogie czynione pomiędzy koncepcjami fizycznymi a ekonomicznymimogą być uznane za zbyt daleko idące, jednak trudno jest się oprzeć wizji pozyska-

3.7.1.

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia128

17Applications of Physics in Financial Analysis (Phys. Acta 344, 2004), First Polish Symposium onEcono- and Sociophysics – Warszawa 2004 (Acta Physica Polonica B, 36/8, 2005), Applications of Ran-dom Matrices to Economy and other Complex Systems – Kraków 2005 (Acta Physica Polonica B 36/9,2005).

18http://ptf.fuw.edu.pl/fens/.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 128

Page 129: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1293.7. Ekonofizyka jako szczególny rodzaj analogii

nia użytecznych narzędzi i formalizmów. Poniżej przedstawiono cztery fundamen-talne hipotezy, mogące być uznane za dobre analogie, a w połączeniu z istniejącymiteoriami zarządzania mogą one wnieść ogromny wkład w interpretacje ilościowe pro-cesów podejmowania decyzji.

1. Fizyka jest nauką formalną, opisującą zjawiska związane z materią, energiąoraz ruchem, podczas gdy ekonomia jest nauką społeczną, związaną z populacjąludzką, kapitałem oraz jego przepływami.

2. W ekonometrii stosuje się powszechnie metody matematyczne, typowe dlaopisu zjawisk fizycznych i wprowadzone przez fizyków, wynikające z podobieństwmodeli na poziomie ontologicznym (np. przestrzeń wektorową, metryczną).

3. Układy fizyczne w przyrodzie dążą do osiągnięcia stanu o minimalnej energiipotencjalnej (stan równowagi trwałej). W ekonomii zasada ta objawia się w formiedążenia do osiągnięcia takiego stanu stabilności ekonomicznej, w którym rozprasza-nie kapitału na utrzymanie zasobów jest najmniejsze.

4. Fizycznie realizowane tory przebiegu procesów minimalizują pewien funk-cjonał, zwany działaniem (zasada Maupertuis). W ekonomii procesy odbywają się wtaki sposób, żeby minimalizować nakłady środków na ich przeprowadzenie.

Z powyższych hipotez wynikają te bardziej szczegółowe, z których za naj-ważniejsze dla problemów nauk o zarządzaniu należy uznać analogie wynikające zzasad termodynamiki.

Termodynamiczne ujęcie zagadnień ekonomicznych

Od czasu fundamentalnych prac Schrödingera i Wienera w nauce panuje zgodność codo stwierdzenia, że ogólnie procesy życiowe, a przede wszystkim procesy aktyw-ności ludzkiej, są procesami termodynamicznymi [Chen 2005]. Procesy ekonomicznemożna rozpatrywać w ujęciu mechanicznym, ale podejście termodynamiczne wydajesię być bardziej uniwersalne. Zwłaszcza stosowalność zasady minimum działaniaoraz entropii ma tutaj szczególne miejsce.

Analogie pomiędzy procesem termodynamicznym

a ekonomicznym

Niezależnie od przedstawionych analogii pomiędzy fizyką a ekonomią, można przed-stawić dwie kolejne, ważne analogie dotyczące termodynamiki i procesów ekono-micznych.

1. Termodynamika jest teorią statystyczną dużych układów atomowych lubcząsteczkowych, ograniczonych energią. Ekonomia jest dużym układem agentóworaz towarów, ograniczonych kapitałem.

2. Praca mechaniczna służy utrzymaniu układu termodynamicznego na określo-nym poziomie energetycznym. Praca w sensie ekonomicznym służy utrzymaniu ka-pitału lub jego koncentracji na określonym poziomie.

3.7.2.1.

3.7.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 129

Page 130: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

W podejściu termodynamicznym pewne procesy mogą zachodzić pod warunkiemspełnienia określonego kryterium minimum (energii lub entalpii swobodnej). Pro-cesy ekonomiczne mogą zachodzić pod warunkiem spełnienia określonego kryte-rium kapitałowego lub zasobowego.

Wnioski: ● Skoro energia układu opisywana jest przez zasady termodynamiki za pomocą

trzech prostych, mierzalnych parametrów zewnętrznych: ciśnienia, temperaturyoraz objętości, to można przez analogię opisać kapitał za pomocą pewnych ze-wnętrznych parametrów makroskopowych, np. presji ekonomicznej, dochodu namieszkańca oraz pojemności ekonomicznej.

● Skoro stan układu termodynamicznego można zdefiniować za pomocą funkcjistanu, to stan układu ekonomicznego można przez analogię opisać za pomocąfunkcji stanu, zależnej od parametrów zewnętrznych makro.

● Skoro procesy termodynamiczne mają ograniczenia inne niż określony poziomenergii całkowitej układu, to należy oczekiwać, że procesy ekonomiczne nie będązachodzić wyłącznie z powodu istnienia w układzie określonego kapitału. Powyższe stwierdzenia mają charakter fundamentalny i stanowią punkt wyjścia

do dyskusji o zasadności modelu termodynamicznego ekonomii. Najważniejszymzagadnieniem są dwie zasady termodynamiki, które przeniesione na grunt ekonomiigwarantują zastosowanie formalnego opisu i przewidywanie uśrednionych zachowańukładów mikro na podstawie pomiarów kilku prostych parametrów makro. A dodat-kowo pozwalają zweryfikować, które procesy ekonomiczne będą zachodzić samo-rzutnie, a które nie.

Analogia na poziomie ontologicznym

Fizyka (I zasada termodynamiki): energia układu = ciepło + pracaEkonomia (kapitał całkowity): kapitał = zasoby + pracaRelacja korespondencji: energia → kapitałWniosek:Termodynamika: Ciepło jest funkcją przynajmniej dwóch zmiennych: tempera-

tury i ciśnienia.Ekonomia: Wzrost ekonomiczny jest funkcją przynajmniej dwóch zmiennych:

zasobu i pracy.Praca w fizyce jest zdefiniowana jako W = F .s (siła razy przesunięcie). Ma zatem

wymiar J (dżul). Istnieje prosta zasada przeliczenia ciepła na pracę i odwrotnie. W fi-zyce praca jako pojęcie mechaniczne dotyczy pracy maszyn i jest ściśle zdefinio-wana jako funkcja zmiennych przestrzennych. W ekonomii rozumienie pracy różnisię znacznie od fizycznego, nie jest to bowiem zdefiniowana funkcja W(x,y,z), ogólnadla całości zagadnienia. Jej znaczenie jest różne dla różnych procesów. Nie da sięwyliczyć ex ante. W dodatku dotyczy działania zarówno maszyn, jak i ludzi. Ta sama

3.7.2.2.

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia130

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 130

Page 131: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

praca człowieka w jednym procesie ma inny wpływ na wynik ekonomiczny niż wdrugim, nawet podobnym.

Aby przedstawione wcześniej relacje z fizyką miały sens, wymiar pracy musibyć identyczny jak wymiar kapitału E oraz dochodu Q. Nie jest to zatem prosty ilo-czyn liczby pracowników i wydajności (np. liczba czynności na taśmie), ale jest tofunkcja złożona, w której zawarto opis procesu oraz parametry zewnętrzne. Pracazatem musi być rozumiana jako reprezentacja kapitałowa nie tylko wkładu zasobuludzkiego w dzieło tworzenia dochodu, ale również wiedzy, organizacji i zasobów.

W ekonomicznym podejściu funkcja W odnosi się do maszyn i ludzi jednocześ-nie w niejednakowy sposób, uznając tzw. społeczne aspekty prac. Natomiast modeltermodynamiczny abstrahuje od społecznej interpretacji działalności ludzkiej oraztzw. miękkiej interpretacji praw ekonomicznych. W modelu tym ludzie i maszynypodlegają tym samym relacjom ekonomicznym. Jeżeli ludzie nie będą pracować wy-dajnie, zostaną zastąpieni przez maszyny. Jest to podstawowy punkt sporów osłuszność opisu formalnego za pomocą analogii fizykalistycznych.

Aby można było interpretować procesy oddziaływania ekonomicznego oraz za-rządzania nimi w kategoriach formalizmu termodynamiki, konieczne jest wprowa-dzenie następującej modyfikacji pojęcia kapitału E. Kapitał całkowity jest sumąkapitału związanego i swobodnego: E = EQ + EF; – kapitał związany jest tym, co zyskuje układ ekonomiczny, gdy rośnie lub maleje

cena jego zasobów (księgowy zapis wartości akcji),– kapitał swobodny jest tym, co układ może wymienić z otoczeniem w całości i

bez żadnych ograniczeń (np. produkcja sprzedana),– kapitał swobodny może być wymieniony na związany w całości; odwrotna rela-

cja nie jest prawdziwa (np. sprzedaż majątku trwałego poniżej jego wartości księ-gowej),

– praca włożona w procesie do układu nie jest zamienialna w całości na kapitałswobodny, jej część ulega rozproszeniu, a część musi zostać przeznaczona nautrzymanie operacyjności zasobów (uzupełnia kapitał związany o rozproszonąwartość). Takie ujęcie prowadzi do bardzo interesujących wniosków, które stanowią obec-

nie obszar intensywnych badań, zwłaszcza dotyczących samorzutności procesów eko-nomicznych oraz oddziaływań nierównowagowych.

Analogie na poziomie semantycznym

Opisane powyżej elementy ontologiczne analogii muszą zostać przełożone na po-ziom semantyczny, aby uzyskać akceptowalny model użytkowy, wykorzystujący za-lety ujęcia termodynamicznego. W tej kwestii należy rozważyć trzy zasady termo-dynamiki, umożliwiające budowę modelu matematycznego.

3.7.2.3.

1313.7. Ekonofizyka jako szczególny rodzaj analogii

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 131

Page 132: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Bilans kapitałowy produkcji – I prawo termodynamiki dla ekonomii

Ciepło nie jest funkcją stanu (nie jest różniczką zupełną zmiennych), tzn. zmianaciepła na drodze A→B nie jest równa zmianie B→A. Dochód (jako forma różnicz-kowa) też nie jest funkcją stanu ze względu na zmienne kapitał zasobowy i praca, cooznacza, że proces ekonomiczny na drodze A→B nie jest równoważny B→A.

Proces ekonomiczny, w którym powstaje pewien dochód, można zapisać w for-mie równości całek po drodze zamkniętej, reprezentujących pracę W oraz dochód Q:

(1)

(2)

ΔQ oznacza wartość dodaną, wynikającą z procesu mającego na wejściu wartośćC i na wyjściu Y (C jest kosztem procesu, a Y przychodem). Niech E stanowi całko-wity kapitał układu:

dE = δQ+δW, (3)

wówczas dE jest różniczką zupełną Q i W, stanowiąc funkcję stanu. Oczywiste jest,że całka po drodze zamkniętej dE = 0 (wartość dodana nie bierze się znikąd). Jest toanalogia do zapisu I zasady termodynamiki dU = δQ + δW (zamiany pracy na ciepłoprzy zerowej zmianie energii wewnętrznej układu w warunkach stałej objętości).

II i III zasada termodynamiki – entropia

Niezupełna forma różniczkowa δQ może zostać przekształcona w zupełną za po-mocą czynnika całkującego 1/T. Istnieje zatem funkcja stanu S (całka po drodze za-mkniętej jest równa zeru), zwana entropią:

dS = δQ/T. (4)

(1/T jest czynnikiem całkującym równowagi kapitałowej). T jest proporcjonalna do średniego kapitału E dla N agentów systemu ekono-

micznego. E = c · NT i może być interpretowana jako „temperatura ekonomiczna”.Na rynku N dóbr, T jest proporcjonalna do średniej ceny. W społeczeństwie N gos-podarstw domowych, T jest proporcjonalna do GDP na osobę. W ten sposób T jestanalogonem temperatury termodynamicznej i stanowi główną zmienną wszystkichfunkcji ekonomicznych. Z równań (1) i (4) wynika następująca postać:

= = = = =− Qδ Qδ WδB

A1

QδB

A2

+ QδB

A1

QδB

A2

– Y–C ∆Q∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫

=− 0≠Qδ Wδ∫ ∫

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia132

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 132

Page 133: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

(5)

Z powyższego równania entropii wynikają następujące konsekwencje:– jeżeli T→0 (GDP znika), wówczas praca zanika i wzrost kapitału nie jest

możliwy!– entropia jest niezależna od rodzaju procesu i może być wyliczona ex ante,– entropia jest bezwymiarowa (wartość produkcji przez wartość dochodu na osobę),– entropia ma charakter produktywności i zależy wyłącznie od systemu ekono-

micznego,– jeżeli proces jest odwracalny (np. zwrot towaru), entropia jest zerowa.

W fizyce obowiązuje zasada, że entropia izolowanego układu nie maleje. Nie maprzeciwwskazań do zaprzeczenia temu prawu w ekonomii. Istnieje wiele danych em-pirycznych, potwierdzających rozproszenie kapitału.

W fizyce obowiązuje również III zasada termodynamiki: entropia w zerze bez-względnym znika. Twierdzenie to ma również głębokie uzasadnienie ekonomiczne.Przy braku dochodu na głowę następuje zanik pracy i efektywności społecznej.

Patrząc na model gazu doskonałego – równanie Clausiusa-Clapeyrona (pracagazu doskonałego),

pV=nRT (6)

i przyjmując, że dotychczas prezentowany formalizm jest spójny, możemy zapropo-nować kolejne rozwinięcie wzoru (1) w postaci δW = − pdV, gdzie p stanowi ciśnie-nie (presję ekonomiczną otoczenia), a V – pojemność systemu (wolność osobistegowyboru). Oznacza to, że wolność osobistego wyboru może być zredukowana przez

nacisk społeczny lub reguły otoczenia ekonomicznego danego systemu. Co wynika ze wzoru Clausiusa-Clapeyrona dla procesów ekonomicznych?

● Jeżeli GDP na osobę jest stała w danym przedziale czasowym, to: pV = kT (kTjest stałą dla danego układu). Presja ekonomiczna jest odwrotnie proporcjonalnado pojemności V układu!

● Jeżeli pojemność układu jest stała dla wymiany kapitałowej, to: p = kVT (kV jeststałą dla danego układu). Presja ekonomiczna jest wprost proporcjonalna do GDPna osobę!

● Jeżeli presja ekonomiczna wywierana na układ jest stała, to: V = kpT (kp jeststałą dla danego układu). Pojemność ekonomiczna rośnie wraz ze wzrostem GDPna osobę!Ponieważ dS = δQ/T oraz δW = − pdV, to można wprowadzić zupełną formę

różniczkową (funkcję stanu) S(T,V), stosując relacje Maxwella.

=− TdS .Wδ∫ ∫

1333.7. Ekonofizyka jako szczególny rodzaj analogii

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 133

Page 134: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Pozwala to na wprowadzenie nowej funkcji stanu F(T,S)

F = E – TS. (7)

W termodynamice jest to energia swobodna Helmholtza. Energia swobodnaprzesądza o samorzutności procesów oraz o możliwości ich przebiegu w określonymkierunku. Ma ona fundamentalne znaczenie w procesach chemicznych oraz procesachkatastroficznych. Odnosząc jej znaczenie, jako analogu, do procesów ekonomicz-nych, należy spodziewać się, że dokładnie taka sama funkcja będzie decydować omożliwości zaistnienia procesu wymiany kapitałowej. To dla zarządzania ma nie-zwykle istotne konsekwencje.

Dzieląc funkcję (7) przez czynnik całkujący (−T), otrzymujemy:

L = S – E/T → max. (8)

L jest funkcją Lagrange’a, która maksymalizuje funkcję produktywności S, przystałych kosztach (E) z mnożnikiem Lagrange’a λ = 1/T. A zatem wskazano na ist-nienie zasad optymalizacji w procesach, dla których możliwe jest stosowanie for-malizmu termodynamiki.

Konsekwencje analogii termodynamicznych dla zarządzania

Najważniejszym osiągnięciem podejścia termodynamicznego jest zdefiniowanie mo-delu semantycznego, w którym funkcję celu zarządzanego procesu lub organizacjimożna zdefiniować na podstawie zewnętrznych parametrów makroskopowych. Po-nieważ model ten z założenia uśrednia parametry zewnętrzne, opisujące stan układuekonomicznego, nadaje się on do mniej precyzyjnych analiz związanych z wyższympoziomem zarządzania oraz do badania oddziaływań makroekonomicznych. Zasto-sowanie formalizmu termodynamiki w formie układu relacji Maxwella prowadzi dobardzo wygodnych algorytmów, nadających się do dalszego przetwarzania na językkomputera.

Wykazano istnienie funkcji stanu układu, a dodatkowo funkcji celu w procesieekonomicznym, nie zależącej od drogi, po której go prowadzimy, a wynik zależy od

3.7.2.4.

dS(T,V)= dT∂S∂T dT =∂S

∂V1T [dE(T,V)+P(T,V)dV] ,+

dS(T,V)= dT + ∂E∂T

∂E∂T

1T

1T +p dV ,

∂p∂T

∂E∂T

1T +p= .

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia134

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 134

Page 135: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

stanu początkowego i końcowego. Jest on zbieżny z wcześniej omówionym mode-lem przestrzeni wektorowej Arrowa-Debreu-McKenziego, pomimo że otrzymano goróżnymi sposobami.

Analogia a program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”

Analogia stanowiąca formalizm semantyczny z definicji jest objęta zakresem pro-gramu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”. W szczególności zdefiniowanepojęcie stanu oraz pojęcie funkcji celu określają możliwe metody zarządzania. Para-dygmat izomorfizmu reprezentatywnego w punkcie określającym zarządzanie po-lega na zmianie zasobów, co może być mierzone przy użyciu formalizmuwynikającego z analogii termodynamicznej. Jednak najbardziej znamienne wsparciezyskuje paradygmat efektywnego oddziaływania ekonomicznego. Jego sformułowa-nie odpowiada dokładnie definicji II zasady termodynamiki, wskazując na koniecz-ność rozpraszania określonego kapitału oraz istnienie funkcji maksymalizującejoddziaływanie. Można wówczas mówić o istnieniu stanu równowagi zarządzanegoukładu.

Przykład analogii termodynamicznej

Jako ilustrację zastosowania podejścia termodynamicznego do modelowania proce-sów zarządzania można zaproponować katalityczny model działania informacji w re-dukcji wielkości bariery zasobowej. Zgodnie z analogią do II zasady termodynamikidla procesów ekonomicznych, aby doprowadzić do uwolnienia pewnej wartości do-danej, organizacja musi posiadać określone zasoby. A zatem istnieje funkcja okreś-lająca minimum funkcjonalne oraz kapitałowe dla uwolnienia procesu.

Można zatem zdefiniować pojęcie bariery zasobowej, która musi zostać poko-nana. Na rysunku 10 przedstawiono ilustrację tego problemu. Jeżeli jednak do sys-temu dostarczona zostanie pewna informacja lub zestaw informacji, może się okazać,że nie będzie konieczności użycia standardowego układu zasobów, ale wystarczy za-stosować zredukowaną ich ilość (przypadek B lub C). Przy tym może się okazać, żeinformacja prowadzi dodatkowo do obniżenia kosztów (przypadek C). W ten sposóbwynik końcowy procesu może być różny, a funkcja celu, określona przez EBITDA,zmienia się w zależności od dostarczonej informacji.

Model ten może być ujmowany ilościowo przy wykorzystaniu zasad termody-namiki dla działania katalizatorów. Funkcją celu dla procesu będzie energia swo-bodna, dana równaniem (7) i jej modyfikacja, wynikająca ze zmiany parametrówstanu związanych z dostarczoną informacją.

3.7.4.

3.7.3.

1353.7. Ekonofizyka jako szczególny rodzaj analogii

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 135

Page 136: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Rys. 10. Model katalityczny wykorzystania informacji w procesie (analogia do nauk przyrodniczych)

Źródło: opracowanie własne.

Podsumowanie

Analogie pomiędzy naukami przyrodniczymi a ekonomią są bardzo istotne dla nauko zarządzaniu. Pozwalają na stosowanie modeli formalnych pod warunkiem spełnia-nia pewnych założeń przez modelowane zagadnienie. Szczególnie cenne są analogietermodynamiczne, umożliwiające opisy stanu układu za pomocą zewnętrznych pa-rametrów makroskopowych, a procesów – za pomocą dobrze określonych funkcji

3.7.5.

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia136

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 136

Page 137: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1373.8. Modele informatyczne a zarządzanie

celu. To powoduje, że warto podjąć próby wykorzystania obserwowanych podo-bieństw w naukach o zarządzaniu.

Problematyka wynikająca ze stosowania analogii ekonofizycznych należy do za-kresu struktury programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”. W szczegól-ności wspiera paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego, racjonalnego zarządzaniaoraz efektywnego oddziaływania. Stosując zasady minimum, prowadzi do określeniawarunków zachodzenia procesów ekonomicznych. Pozwala na zdefiniowanie stanuoraz różnicy stanów w przestrzeni zasobów. Generuje model optymalnego zarządza-nia, niezależny od drogi prowadzenia procesu w przestrzeni zasobowej, zgodnej zzałożeniami modelu ADM.

Kolejnym aspektem analogii ekonofizycznych może być formalizm systemowyoraz formalizm zasobowy ujęcia zarządzania. Stanowi to inspirację dla stosowalnościmetod symulacji nieliniowej dla modelowanych procesów zarządzania, takich jakprocesy Markowa lub brownowskie (stochastyczne).

Modele informatyczne a zarządzanieNajwiększym problemem nauk o zarządzaniu jest słabość modelowania na poziomiesemantycznym. To jest przyczyną, dla której tak ciężko jest wdrażać akceptowalnesystemy informatyczne na poziomie analiz ex ante. Niestety złożoność procesów eko-nomicznych i zarządzania organizacją nie ułatwia odpowiedzi na pytanie, kiedy za-

istnieje dobry model semantyczny procesów zarządzania. Dlatego w tym właśniemiejscu warto pokazać sprzężenie zwrotne pomiędzy technologiami informacyjnymia metodami zarządzania, co w szczególny sposób wspiera wszystkie paradygmatytwardego rdzenia programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”. Jedno-cześnie konieczne jest uświadomienie sobie mizerii stanu technologii informatycz-nych w stosunku do stopnia komplikacji problematyki społecznej oraz opisówzdarzeń ekonomicznych. Z drugiej zaś strony modele informatyczne, jakkolwiek bynie były uproszczone, stanowią dzisiaj podstawę wsparcia podejmowania racjonal-nych decyzji biznesowych. Stąd wpływ informatyki oraz informacji na wiedzę me-nedżera, procesy decyzyjne oraz funkcjonowanie organizacji jest bardzo istotny[Thagard 1993].

Bardzo ważnym aspektem modeli informatycznych jest ich uporządkowana struk-tura oraz wysoki poziom kwantyfikowalności, związany z naturą informacji i jej od-działywaniem, teorią Shannona [Shannon 1948], teorią znaków Peirce’a [Atkin 2007]oraz standaryzacją. Dlatego zarządzanie informacją i wiedzą stanowi wydzielonąpoddziedzinę nauk o zarządzaniu. Sprzężenie zarządzania informacją z zarządzaniemekonomicznym prowadzi do budowy izomorfizmów i reprezentacji numerycznychschematów decyzyjnych, a przez optymalizację przepływów informacji w organiza-cji indukuje się konieczne modyfikacje topologiczne. Ten układ współdziałania tech-

3.8.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 137

Page 138: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia138

niki i człowieka w szczególny sposób ilustruje zasady funkcjonowania zarządzaniareprezentatywnego.

Modele warstwowe przetwarzania informacji

Ponieważ problem przetwarzania danych w systemach informatycznych jest bardzoskomplikowanym zagadnieniem zarówno w sferze elektroniki, jak i oddziaływaniaczłowieka z maszyną, konieczne było podzielenie redukcjonistyczne zagadnień nabardziej uproszczone elementy. Pierwszym ruchem było podzielenie problematykina hardware, software oraz protokoły (modele funkcjonalne). Kolejnymi były po-działy funkcjonalne w obrębie hardware, np. procesory, pamięci, zapisy danych,urządzenia wejścia-wyjścia itd., a w obrębie software – oprogramowanie systemowe,narzędziowe, usługowe oraz aplikacyjne.

Rys. 11. Układ warstw logicznych aplikacji biznesowej

Źródło: opracowanie własne.

Z protokołów szybko wyłoniły się standardy oraz normy, co umożliwiło wy-mienność elementów komputera, niezależnie od producenta oraz położenia geogra-ficznego, i niezwykłą konkurencyjność na rynku. Ta standaryzacja stała się podstawąrewolucji informatycznej. Można przyjąć, że każda z wymienionych kategorii po-działu tworzy własny świat wewnętrznych zagadnień, a punktem wspólnym są for-maty wymiany danych, protokoły oraz specyfikacje techniczne.

3.8.1.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 138

Page 139: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Takie podejście do zagadnienia umożliwiło spektakularny rozwój technologii in-formatycznych, ponieważ unifikacja i standaryzacja odpowiada globalizacji zagad-nienia i uniezależnia je od ograniczeń prawa własności, przynależnego określonymproducentom. To powoduje również znaczącą nieprzewidywalność skutków postęputechnologicznego, nawet w niedługim okresie w przyszłości. Obserwuje się spekta-kularne sukcesy i porażki na rynku technologii informacyjnych, a wszelka innowa-cyjność jest niemal synonimem informatyzacji.

Przykładem ilustrującym idee warstwowego układu systemu informacyjnegowspomagającego zarządzanie może być zasada tworzenia aplikacji biznesowych,przedstawiona na rys. 11. Wyróżniono tu zasadnicze warstwy, które posiadają we-wnętrzne układy funkcjonalne, rozwiązań technologicznych, modeli koncepcyjnychi semantycznych. Teoretycznie można z nich złożyć system funkcjonujący na zasa-dzie klocków, które pochodzą od różnych dostawców, ale mają wspólne cechy łącze-nia. Bardzo pouczająca jest relacja sumy składników i systemu. Jeżeli z takiegosystemu usunięta zostanie choćby jedna warstwa, całość jest bezużyteczna. Jednakwykonanie systemu jako całości nie wydaje się możliwe i każda z warstw musi byćzrealizowana osobno, a dopiero wówczas można dokonać połączeń za pomocą okreś-lonych protokołów wymiany danych (np. XML). Oznacza to ogromny sukces re-dukcjonistycznego podejścia do zagadnień systemowych i o ile model zarządzaniareprezentatywnego będzie akceptowalny, o tyle redukcjonizm będzie stanowić do-minującą zasadę logiki odkrycia naukowego w tym obszarze wiedzy.

Model referencyjny OSI (ontologiczny)

Model ontologiczny OSI (Open System Interconnections) [Information Techno-logy…; Tanenbaum 2004] stanowi przykład redukcjonistycznego podziału zagadnieńzwiązanych z przekazaniem informacji między komputerami połączonymi ze sobąsiecią LAN. Przekaz informacji stanowi bowiem złożony proces funkcjonalny i tech-niczny, który zgodnie z modelem udało się podzielić na warstwy logiczne, mające tęwłaściwość, że wszelkie urządzenia technologiczne, protokoły oraz programy nu-meryczne związane są z działaniem danej warstwy i nie jest interesujące, co dziejesię w pozostałych. Model OSI stanowi zatem silną inspirację dla zarządzania wiedząw organizacji i w zasadzie nie ma powodu go odrzucać, co zostanie pokazane w dal-szej części pracy.

Należy zaznaczyć, że model OSI szybko stał się standardem referencyjnym defacto i do niego odnosi się wszystkie pozostałe, np. TCP/IP, DoD, Internet [Parker1997]. Nie powinno być zatem zaskakujące, że model OSI wspiera paradygmat izo-morfizmu reprezentatywnego, wskazując szeroko akceptowaną metodologię budowyskutecznych reprezentacji numerycznych obiektów oraz relacji w zarządzaniu orga-nizacją.

3.8.1.1.

1393.8. Modele informatyczne a zarządzanie

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 139

Page 140: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Ażeby zrozumieć warstwowość procesu przesyłania informacji na poziomie tech-nologicznym, konieczne jest jego zobrazowanie za pomocą prostej analogii modeluontologicznego, jak na rys. 12. Przekazanie informacji od prezesa A do prezesa B

Rys. 12. Ilustracja modelu OSI (analogia ontologiczna)

Źródło: opracowanie własne.

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia140

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 140

Page 141: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1413.8. Modele informatyczne a zarządzanie

wymagać może siedmiu etapów po stronie nadawcy i odbiorcy. Na każdym etapieprzechodzenia do coraz niższej warstwy do informacji zasadniczej dodawany jestznacznik identyfikujący warstwę oraz uzupełnienie informacji związane z funkcjo-nowaniem danej warstwy (np. adres). Na końcu informacja posiada doklejone części:nagłówkową i stopkę, stanowiące ramkę (frame). Ramki zakodowane w warstwie fi-zycznej w formie impulsów elektronicznych są transmitowane w sieci lokalnej LAN.Po dotarciu do adresata odbywa się proces pozbawiania ramki kolejnych dodatków,tak że na końcu pozostaje czysta postać informacji nadanej.

W przypadku Internetu i stosowania routera informacja w warstwie sieci dzie-lona jest na datagramy i za pomocą modulatora przekształcana na impuls elektrycznynadający się do wysłania za pomocą sieci WAN. Odpowiada za to protokół TCP. Wtej samej warstwie odbywa się ustalenie najkrótszej drogi do adresata (protokół IP) iwysyłka. W tej wersji transmisji nie ma ramek. Informacja uzupełniona o znacznikiwarstw wyższych podzielona jest na fragmenty (datagramy), które są wysyłane pokolei i po przesłaniu do adresata muszą zostać odczytane przez demodulator i skle-jone z powrotem w informację. Datagramy mogą być przesyłane po różnych łączach,a zatem musi istnieć kontrola poprawności transmisji na końcu. Za poprawne skleje-nie datagramów w informację odpowiada protokół TCP u adresata.

W ten sposób analogia ontologiczna pozwala na zrozumienie sensu podziałuskomplikowanego problemu na warstwy. Każda warstwa ma określone zadania, a wzwiązku z tym odpowiadające im usługi oraz protokoły stanowiące ich reprezentacjeizomorficzne na poziomie semantycznym. Taki układ logiczny powoduje, że modelOSI jest standardem niezależnym od rodzaju sieci, sprzętu, kraju i innych okolicz-ności mających wpływ na funkcjonalność. Model ten przyczynił się do skonstruo-wania sieci komputerowej w praktyce, a jego przejrzystość stanowi inspiracje dlaanalogii w zarządzaniu. Przy tym dyskusja o zarządzaniu wiedzą bez uwzględnieniazasad komunikowania się wynikających z modelu OSI jest mocno ograniczona.

Ponieważ zasady działania systemów informatycznych oraz sieci nie są tematemniniejszej pracy, dalsze rozwijanie zagadnienia modelu OSI i jego wpływu na modelfunkcjonowania Internetu oraz zarządzania informacją nie będą omawiane.

Model Web 2.0

Model ten stanowi rewolucyjny krok do przodu w rozwoju zarządzania wiedzą orazinformacją w sieci globalnej [O’Reilly 2005]. Mamy tu do czynienia z innym rodza-jem uwarstwienia, ale w dalszym ciągu podział logiczny stanowi warunek wdrożeniasystemu w życie organizacji.

Społeczeństwo informacyjne w systemie Web 2.0 ma interaktywny dostęp dowiedzy zewnętrznej – na wiele sposobów. Na etapie programów dostępowych (prze-glądarek internetowych) formułowane są interfejsy oraz dialog z siecią. Jest to ob-szerna grupa zagadnień, stanowiąca warstwę logiczną klienta. Łączy się ona

3.8.1.2.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 141

Page 142: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

bezpośrednio z serwerami usług sieciowych, które zapewniają komunikację globalnąz całą społecznością. Do tego momentu można ustalić właściciela danych oraz adresy.Z chwilą gdy usługi połączą się z „chmurą informacyjną” sieci globalnej, wiedza ze-wnętrzna dostępna dla organizacji staje się udziałem nie tylko komercyjnych, aleprzede wszystkim ogromnej liczby anonimowych serwisów. Przykładem może byćserwis encyklopedyczny Wikipedia, który jest pisany przez społeczność internetową,a nie zespół redakcyjny. Podobnie wygląda sytuacja w nauce. Są dostępne fora te-matyczne z możliwością publikacji prac i udostępniania ich on line. Powoduje to po-ważne zagrożenie dla komercyjnych czasopism naukowych, zwłaszcza że bezpłatneserwisy są częściej odwiedzane, a ocena artykułów znacznie bardziej dokładna, bo do-konywana przez społeczność zainteresowaną tematem, a nie przez przypadkowegorecenzenta, którego obiektywizm może czasami budzić wątpliwości.

Rys. 13. Model systemu wymiany informacji w koncepcji Web 2.0

Źródło: opracowanie własne na podstawie http://web2.wsj2.com.

Wdrożenie Web 2.0 generuje nowe, nieznane dotychczas zjawiska związane zzarządzaniem wiedzą. Pojawiają się problemy z ustaleniem właściciela danych i ichpochodzenia. Ilość informacji wzrasta lawinowo i zaczyna brakować odpowiednichfiltrów oraz rozwiązań technicznych. Tworzone są również systemy oceny wartościserwisów oraz zgromadzonej tam wiedzy. Zarządzanie informacją w takim systemie

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia142

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 142

Page 143: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

stanowi poważne wyzwanie dla zasobów informacyjnych każdej organizacji. Ale teżmożliwości wykorzystania wiedzy wzrastają lawinowo. Dlatego system Web 2.0 wpołączeniu z architekturą SOA (Service Oriented Architecture) stanowi potężne na-rzędzie zarządzania wiedzą oparte na solidnym układzie modeli [Gospodarek 2008f].

Zarządzanie reprezentatywne klasyfikuje zagadnienia związane z Web 2.0 postronie problemów minimum zbędnych informacji, a zarazem po stronie mierzalnościilości danych. To wspiera paradygmat racjonalności zarządzania z obszaru twardegordzenia programu badawczego. Jednocześnie dostęp do informacji zewnętrznej i jejwykorzystanie generuje w organizacji określoną topologię zasobu informacyjnego,podlegającą ciągłej modyfikacji, co wspiera paradygmat optymalnej topologii.

Model ontologiczny zasobu informacyjnego organizacji

Istnieją różne definicje pojęcia „informacja”. W niniejszej pracy użyte zostanie okreś-lenie: informacja to takie przetwarzanie i organizacja danych, które podnoszą po-ziom wiedzy u odbiorcy lub wywołują określone działanie. Fakt, że informacja dajesię zapisać, oznacza, że ma ona określone cechy ilościowe. Traktuje o tym teoriaShannona, stanowiąca fundament obliczeń ilości informacji i jej przesyłania [Shan-non 1948]. A skoro można ją zapisać i gromadzić – można mówić o definiowaniuzasobu informacyjnego, stanowiącego zbiór informacji użytecznych z punktu wi-dzenia prowadzonych procesów ekonomicznych. Ale zanim do tego dojdzie, należyumieć oszacować pojęcie użyteczności informacji, nauczyć się wartościować użytecz-ność oraz określić zależność pomiędzy treścią komunikatu i otoczeniem. To powo-duje, że informacjom oprócz cech ilościowych, wynikających z teorii Shannona,należy nadać pewne rozpoznawalne cechy jakościowe, umożliwiające ocenę ich przy-datności oraz wartości. Traktują o tym fundamentalne prace teoretyczne [Gitt 1994;Mazur 1970]. Elastyczność informacji stanowi pewną cechę funkcjonalną zasobu in-formacyjnego i bardzo dobrze pasuje do wektorowego ujęcia funkcji użyteczności,prezentowanego w tej pracy [Gospodarek 2008a].

Zarządzanie wiąże się zawsze z przekazaniem pewnej informacji. Nie są znaneprocesy zarządzania, w których przekaz informacji nie zachodzi. Niezwykle ważnymzasobem sfery niematerialnej organizacji jest wiedza, która stanowi o konkurencyj-ności i zdolności do realizacji zadań lub procesów. A zatem problematyka zarządza-nia informacją stanowi jeden z kluczowych elementów zarządzania. Mieści się onaw zakresie paradygmatu demarkacji selekcjonującej, jak również programu badaw-czego „Zarządzanie reprezentatywne”.

Można rozpatrywać osiem elementów zasobu informacyjnego, związanych z fi-nansowaniem, technologią przetwarzania informacji, treścią, wartością, interpretacjądanych oraz zespołem ludzkim zarządzającym informacją i wiedzą:

1) urządzenia fizyczne aktywne i pasywne, umożliwiające zapis, przetwarzanie,zabezpieczenie oraz przesyłanie informacji,

3.8.2.

1433.8. Modele informatyczne a zarządzanie

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 143

Page 144: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2) serwisy umożliwiające operacje na informacjach, szczególnie ich przesyłaniei wymianę z otoczeniem,

Rys. 14. Model funkcjonalny zasobów informacyjnych organizacji

Źródło: opracowanie własne.

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia144

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 144

Page 145: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3) procedury, standardy, algorytmy i oprogramowanie, związane z operacjami nainformacjach,

4) zbiory informacji wewnętrznych, stanowiące wiedzę układu, wykorzystywanew procesach biznesowych lub stanowiące wartość niematerialną i prawną układu,

5) zbiory informacji zewnętrznych, użytecznych w procesach biznesowych, rea-lizowanych przez układ ekonomiczny,

6) osoby związane z utrzymaniem zdolności układu do operacji na informacjach,7) osoby związane z wykorzystaniem informacji, budowaniem wiedzy i mądrości

układu,8) kapitał pokrywający koszty pozyskania informacji, bieżącej konserwacji,

ochrony oraz utrzymania zdolności operacyjnej na informacjach układu.Powyższe aspekty dotyczą działań na informacjach, co jest związane bezpośred-

nio z zarządzaniem wiedzą oraz informacją w organizacji. Każdy z powyższych ele-mentów stanowi rozłączny zbiór zasobów, wskazując na kartezjański charaktertopologii zasobów informacyjnych, zgodnie z wymogami technologii systemów in-formatycznych.

Podstawowe problemy zarządzania informacją

Wśród wielu zagadnień związanych z zarządzaniem organizacją za najważniejsze –z punktu widzenia podejmujących decyzje i użytkowników zasobu informacyjnego– należy uznać:

Użyteczność informacji. Zagadnienie niezwykle złożone, które nie doczekałosię zupełnego opisu. Najważniejszym czynnikiem, określającym użyteczność jestkontekst informacji. Kontekst jest powiązany z jednej strony z rozumieniem infor-macji, a z drugiej – z jej apobetyką. Zbiór użytecznych informacji w danym kontek-ście tworzy wiedzę, z której następnie może powstać mądrość. Można zatem postawićpytanie, jaki poziom przetworzenia informacji w formie metaanaliz można

dołączyć do zasobów informacyjnych, a jaki stanowi informację chwilową, za-

nikającą bez echa. Innymi słowy, jak definiować próg istotności informacji z punk-tu widzenia zasobów. Jednym z modeli użytecznych wartościowania informacji wInternecie jest model przedstawiony przez Alexander i Tate [Alexander i wsp. 1999].Model ten można dostosować do konkretnego układu operującego na informacjachza pomocą komputerów i sieci.

Poziom istotności. Informacje przesyłane z otoczenia układu są zaburzane sze-regiem sygnałów i informacji zbędnych [Shannon 1948]. Widać to najlepiej naprzykładzie poczty elektronicznej i działania spamu (informacji niechcianej). To na-suwa koncepcję istnienia poziomu filtracji oraz poziomu oddziaływania informacji naodbiorcę [Altõngövde 2008]. Dla każdej informacji istnieje taki poziom filtracji orazmetaanaliz, od którego począwszy, staje się ona istotna i może zostać dołączona dozasobu informacyjnego lub wiedzy. Ten poziom zależy w znacznej mierze od kon-tekstu.

3.8.2.1.

1453.8. Modele informatyczne a zarządzanie

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 145

Page 146: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Skutki wywołane przez informację. Mogą one mieć kolosalne znaczenie eko-nomiczne, do poziomu zachowań katastroficznych układu włącznie. Dopóki infor-macja jest mało precyzyjna w zbyt szerokim kontekście, dotąd jej znaczenie jestnieistotne. Z chwilą gdy osiągnięty zostaje pewien poziom precyzji, stanowiący prógoddziaływania, informacja może wywoływać działanie. Nie musi jednak zostaćdołączona do zasobu informacyjnego po wykorzystaniu. Oznacza to, że zasoby in-formacyjne organizacji są relacyjnie powiązane z procesami realizowanymi przez niąi ograniczone w czasie i przestrzeni.

Czas życia informacji. Jest to zależność bardzo złożona i w zasadzie pozwalagrupować informacje ze względu na przedział czasowy jej istotności. Można wska-zać przykłady wiedzy, która się nie dezaktualizuje w długim okresie, i wiedzy, którazmienia się w ciągu tygodnia. Ale oczywiste jest, że im bardziej ogólny jest poziomtej wiedzy, tym wolniejszy jest czas jej dezaktualizacji. Zanim bowiem teoria zosta-nie obalona, konieczne jest nagromadzenie obserwacji nie dających się z jej pomocąwyjaśnić, a to zwykle wymaga czasu. Z kolei kurs waluty w następnym dniu jest jużnieaktualny i całość wiedzy o położeniu ekonomicznym na nim oparta staje się nie-prawdziwa dzień później. To powoduje, że zasoby informacyjne posiadają szcze-gólne cechy [Nycz 2007].

Miara ekonomiczna. Ostatnim z zagadnień związanych z informacją użytecznąjest jej reprezentacja liczbowa, dotycząca wartości. Zasób informacyjny musi zostaćwyceniony, tak żeby można było w bilansie wykazać rzeczywistą wartość podmiotu.I tu pojawiają się problemy ocen i wycen zasobu informacyjnego. A kłopoty zaczy-nają się już na poziomie oceny wartości informacji będącej przedmiotem dołączeniado zasobu. Może się okazać, że w danym kontekście ma ona określoną wartość, alew innym – w danej chwili nie ma żadnej. To samo może dotyczyć relacji rozwojukontekstu w czasie. Może się on na tyle zmienić, że dana informacja traci wartość imoże zostać usunięta z zasobu. Przy tym ów czas może być różny.

Rozpatrzenie powyższych zagadnień dotyczących informacji pozwala na zbudo-wanie spójnej koncepcji elastyczności, funkcjonalności oraz użyteczności informa-cji, a dodatkowo – na zdefiniowanie zasobów i ustalenie dla nich miary w metrycznejprzestrzeni wektorowej użyteczności.

Model warstwowy zasobów informacyjnych

Na schemacie przedstawionym na rys. 14 można wydzielić rdzeń zasobu informa-cyjnego, do którego należy zaliczyć wyłącznie składniki związane z informacjami iich wykorzystaniem. Można dokonywać operacji na informacjach bez istnienia sys-temu informatycznego i informatyków, ale nie bez osób związanych z budowaniemi wykorzystaniem wiedzy oraz tych, dla których informacje stanowią narzędzia wprocesach zarządzania. Można również przyjąć, że zasób informacyjny stanowi pod-stawę działania osób związanych z operacjami na informacjach. Wówczas rozważania

3.8.2.2.

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia146

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 146

Page 147: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

dotyczące zasobów informacyjnych można sprowadzić do warstw logicznych,składających się na globalny zasób informacyjny:

Globalnym zasobem informacyjnym (ZIG) nazywać będziemy wirtualne za-soby informacyjne, operacyjne zasoby informacyjne oraz ludzkie zasoby informa-cyjne związane z operacjami na informacjach i wspomagające podejmowanie decyzji.

Powyższa definicja obejmuje wymienione wyżej osiem elementów operacji na in-formacjach i jest najbardziej ogólnym sformułowaniem, umożliwiającym podziałrozłączny na podzbiory zasobów składowych, z których każdy może stanowić od-dzielną warstwę analityczną w modelu.

Wirtualnym zasobem informacyjnym (ZIW) nazywać będziemy wszystkie in-formacje, składające się na wiedzę i mądrość układu ekonomicznego w danej chwili,nadające się do wykorzystania w realizowanych procesach.

Wirtualny zasób informacyjny można podzielić z kolei na:– wewnętrzny, stanowiący własność intelektualną układu (wiedza, organizacja),– zewnętrzny, udostępniony układowi do wykorzystania (sygnały lub informacje).

Przedstawiona definicja ZIW nie uwzględnia hardware, software oraz zespołuludzkiego, związanego z operacjami na informacjach, a dodatkowo pomija informa-cje nieprzydatne w procesach zarządzania.

Operacyjnym zasobem informacyjnym (ZIO) nazywać będziemy wszystkiesystemy i urządzenia techniczne, oprogramowanie, technologie zapisu, przetwarza-nia, transmisji danych, umożliwiające automatyzację operacji na informacjach wdanym układzie.

Ta część zasobu informacyjnego służy do obsługi ZIW; składają się nań nastę-pujące elementy: – system informatyczny lokalny (hardware, software systemowe, sieć LAN), – system łączności (telekomunikacja, Internet, sieć WAN, inne systemy dzierża-

wione),– systemy wymiany danych (protokoły, procedury, standardy),– systemy ochrony danych (procedury, protokoły, zabezpieczenia dostępu),– systemy zabezpieczeń przed awariami (hardware i software),– systemy zabezpieczeń przez atakami z zewnątrz (hardware, software, procedury).

Innymi słowy, ZIO stanowi zaplecze techniczne i technologiczne funkcjonalnościzasobu wirtualnego.

Ludzkim zasobem informacyjnym (ZIL) nazywać będziemy wszystkie osobyzwiązane z operacjami na informacjach w układzie, odpowiadające za utrzymaniezasobu w stanie gotowości do użycia, oraz osoby decydujące o wykorzystaniu infor-macji i zasobu informacyjnego.

Można go zatem określić jako wydzieloną grupę zasobu osobowego organizacji,związaną z:– serwisem sprzętowym i telekomunikacją,– programowaniem i serwisem software,

1473.8. Modele informatyczne a zarządzanie

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 147

Page 148: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia148

– zarządzaniem wiedzą i informacją,– twórczością, programowaniem i instruktażem,– podejmowaniem decyzji z użyciem zasobu informacyjnego.

System operacji na informacjach nie będzie funkcjonować samorzutnie. Ko-nieczny jest do tego zespół ludzki, utrzymujący ten zasób w stanie gotowości doużycia, modyfikujący jego część wirtualną oraz odpowiadający za trwałość i użyciezasobów. Tym samym badanie użyteczności, a zwłaszcza elastyczności, można spro-wadzić do analizy każdego z trzech wymienionych podzasobów osobno. Stanowiąone warstwy logiczne zasobu informacyjnego organizacji. Z punktu widzenia za-rządzania jest to bardzo komfortowa sytuacja, a przedstawione założenia modelu wy-dają się być racjonalne. Takie działanie obserwuje się w praktyce wdrażaniasystemów informacyjnych, a stąd z kolei wynikają daleko idące konsekwencje dla to-pologii zasobów całej organizacji oraz optymalnego obiegu dokumentów i doku-mentowania procesów. To prowadzi do racjonalizacji całości zarządzania oraznajbardziej odpowiedniej w danej chwili i w danym otoczeniu konstrukcji zasobówinformacyjnych.

Okazuje się, że przyjęty model warstwowy zasobów informacyjnych wprowa-dza dodatnie sprzężenie zwrotne do zarządzania organizacją. Ta z kolei w sposóbciągły optymalizuje topologię zasobów, a proces ten, przebiegający metodą kolej-nych przybliżeń, można uznać za doskonały przykład równowagi w sensie Nasha.

Model użyteczności zasobu

W modelu Arrowa-Debreu-McKenziego (ADM) wprowadzono przestrzeń wekto-rową towarów i usług, co okazało się dobrze akceptowalnym modelem formalnym wnaukach ekonomicznych. Na tej podstawie Debreu wprowadził funkcję użytecznościi określił jej własności. Obecnie nie ma podstaw do odrzucenia modelu ADM, jakospójnego ujęcia semantycznego problematyki otwartej ekonomii. Z twierdzenia De-breu wynika następujący lemat:

Lemat o funkcji użyteczności zasobu

Dla każdego zasobu w ujęciu formalnym przestrzeni wektorowej można zdefi-niować funkcję jego użyteczności w określonym kontekście.

Innymi słowy, istnieje model semantyczny, taki że na podstawie pomiarów da-nych zewnętrznych (makro lub mikro) można oszacować cechy wewnętrzne użytecz-ności dowolnego zasobu. To stwierdzenie wynika wprost z twierdzenia Debreu.

Wprowadzenie formalne funkcji użyteczności zasobu

Użyteczność zasobu może zostać określona na wiele sposobów. Jeżeli na poziomieontologicznym określone zostaną zasady wykorzystania zasobów w danej organiza-cji lub w procesie ekonomicznym, wówczas dla każdego modelu poziomu interope-

3.8.3.1.

3.8.3.

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 148

Page 149: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

racyjności funkcjonalnej możliwe jest utworzenie wielu modeli semantycznych sta-nowiących izomorfizmy pewnej przestrzeni wektorowej.

Niech będzie dany zasób Ω jako zbiór elementów ω posiadających cechyużyteczności w formie zdolności świadczenia zdefiniowanych usług na rzecz orga-nizacji, stanowiących zbiór S składający się z elementów s. Usługi s określająceużyteczność zasobu mogą być wybrane ze zbioru S przez zarządzającego i posiadającechy ilościowe oraz jakościowe, które można zmierzyć lub skategoryzować (np.wykonanie analizy ekonomicznej w formie raportu przez zasób informacyjny). ZasóbΩ składa się z pewnej liczby podzasobów Ω

k(np. zasób informacyjny składa się z

podzasobu operacyjnego, ludzkiego oraz wiedzy). Istnieją usługi, które można przy-pisać do danego podzasobu, jako charakterystyczne, ale również istnieją takie, któremogą być zrealizowane wyłącznie przez kompletny zasób. Stąd też funkcja użytecz-ności nie ma charakteru uniwersalnego wyboru elementów s ze zbioru S, ale powinnabyć definiowana dla konkretnego zasobu w konkretnym kontekście (organizacji alboprocesu).

Niech będzie dana usługa s, taka że jej realizacja powiązana jest z funkcjonal-nością określonego zasobu Ω. Zgodnie z założeniem o stosowalności formalizmuprzestrzeni wektorowej do określenia funkcji użyteczności, usługa s stanowi wektorbazowy przestrzeni liniowej usług Vn(R

[0,1]) nad ciałem liczb rzeczywistych z prze-

działu domkniętego [0,1]. Wymiar przestrzeni jest równy liczbie usług liniowo nie-zależnych, które określają funkcjonalność zasobu Ω. Zgodnie bowiem zwcześniejszymi założeniami, dowolny zasób organizacji ma zadanie funkcjonalneświadczenia usług wewnętrznych, z których tworzone są dobra finalne i wartość do-dana. W tym kontekście użyteczność zasobu jest ściśle związana z funkcjonalnością.

Ponieważ funkcjonalność zasobu Ω składa się ze skończonej liczby usług, natu-ralnym wyborem reprezentacji liczbowej funkcjonalności będzie liniowa kombinacjawektorów usług (LCSV). Wektor funkcjonalności φ będzie określony następująco:

(9)

gdzie: si są wektorami jednostkowymi usług, a ci współrzędnymi. Zachodzi przy tymwarunek ortonormalności bazy {s} w postaci: sisj = δij (δij jest deltą Kroneckera). Wy-nika stąd naturalna postać miary funkcjonalności zasobu jako normy wektora φ.

(10)

W tym kontekście użyteczność można określić jako iloraz funkcjonalności ob-serwowanej, obliczonej zgodnie z zależnością (10) w stosunku do maksymalnej w da-nych warunkach, która wynosi √n. W tym ostatnim przypadku współczynniki ciprzyjmują maksymalne wartości 1 (ciało liczb rzeczywistych ograniczono do prze-działu [0,1]). Użyteczność zasobu, zgodnie ze wzorem (11), definiujemy jako:

∑==n

ic1

2|||| φφ

φ=∑ c s ,→ →ii

n

1

1493.8. Modele informatyczne a zarządzanie

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 149

Page 150: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

(11)

Tym samym funkcja użyteczności jest bezwymiarowa, a jej sens fizyczny ozna-cza ułamek maksymalnej użyteczności zasobu. Po uwzględnieniu zależności (10)oraz faktu, że max LCSV = √n, otrzymujemy wyrażenie na użyteczność zasobu:

(12)

Zależność (12) stanowi definicję użyteczności zasobu w ujęciu liniowej kombi-nacji wektorów usług. Model ten ma uzasadnienie zarówno ontologiczne, seman-tyczne, jak i syntaktyczne w formalnym języku algebry liniowej. Wykorzystanieformalizmu przestrzeni wektorowej stwarza bardzo szerokie możliwości rozwojumodelu, zwłaszcza w kategoriach porównawczych oraz zależności czasowych. Jestto spójny opis formalny, nadający się do przetwarzania na język informatyki.

Określenie praktyczne użyteczności zasobu dla zarządzania

Z punktu widzenia praktycznego zarządzania, konieczne jest uwzględnienie dwóchzmiennych składających się na współczynniki ci w równaniu (12). Są to:

1) stopień pokrycia zapotrzebowania na usługi przez zasób α,2) preferencje menedżerskie praktycznego wykorzystania usług β.Stopień pokrycia zapotrzebowania na usługi zasobu stanowi zdolność fizyczną

tego zasobu, związaną z jego strukturą, wielkością, stopniem komplikacji itp., do rea-lizacji maksymalnej liczby usług na rzecz organizacji. Im bardziej innowacyjny i bar-dziej złożony strukturalnie zasób, tym większa liczba usług oraz tym bardziejskomplikowane zadania będą możliwe do wykonania.

Menedżer podejmujący decyzje nie potrzebuje brać pod uwagę wszystkich usługoferowanych przez zasób. Niektóre z nich będą mniej lub bardziej potrzebne, nie-które będą mieć wyłącznie charakter wspomagający. To właśnie powoduje koniecz-ność wprowadzenia współczynnika preferencji menedżerskich praktycznegowykorzystania usług. Tym samym współczynnik ci powinien stanowić iloczyn dwóchwymienionych czynników:

ci=αi βi. (13)

Jeżeli zatem dana usługa nie jest potrzebna zarządzającemu, jej wskaźnik prefe-rencji wynosi zero i odpowiedni współczynnik ci wektora usług we wzorze (12) znika.W drugą stronę, jeżeli zasób z jakichś przyczyn nie jest w stanie wykonać usługi ookreślonej preferencji, jego stopień wypełnienia zadań wynosi zero i współczynnikwektora usług również znika. Jest to zatem model dobrze dopasowany do rzeczy-wistych oczekiwań zarządzania.

3.8.3.2.

∑=n

icn

u1

21 .

(max))(

LCSVobsLCSVu= .

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia150

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 150

Page 151: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Współczynnik stopnia pokrycia zapotrzebowania na usługi α. Współczynnikten nie jest wielkością ciągłą. Stanowi reprezentację numeryczną pewnego ciągu za-pytań logicznych, najlepiej wyników ankiety, w której określono pewną liczbę za-pytań odnośnie danej usługi, gdzie odpowiedzią będzie „spełnia” albo „nie spełnia”.W ten sposób, określając liczbę zapytań jako m, określamy maksymalną wartośćwspółczynnika αi jako m. A zatem dla każdej usługi (składowej wektora funkcjonal-ności) zachodzi αi ≤ m.

Współczynnik preferencji zarządzającego β. Ten współczynnik również niejest wielkością ciągłą. Stanowi reprezentację numeryczną subiektywnej oceny za-rządzającego. Z tego powodu zasadne jest zachowanie pewnej skali punktowej, naj-lepiej 0-5, która jest dobrze interpretowana przez człowieka. W szczególnieuzasadnionych przypadkach można używać szerszej skali (np. 0-10). Tym samymnajbardziej pożądane będą usługi o wartości współczynnika βi = 5.

Współczynnik funkcjonalności c. Zgodnie z zależnością (13), współczynnik cistanowi iloczyn dwóch wartości nieciągłych, dlatego też będzie wartością dyskretną,której wartość maksymalna wynosi ci

(max) = 5m (m zapytań i najwyższy poziom pre-ferencji 5). W przypadku liczby zapytań 100 i skali 0-10 maksymalną wartoś-cią będzie 1000. W praktyce obserwowane wartości ci

(obs) będą spełniać relację ci

(obs) ≤ ci(max). Ażeby spełnić warunek ∀ici ∈ [0,1], należy dokonać normalizacji, wy-

korzystując relację ci(std) = ci

(obs)/ci(max).

Ten dwuparametrowy układ ma sens modelu semantycznego dla badań porów-nawczych. Z jednej strony, zmiana poziomu dopasowania zasobu do usług powodujezmiany wskaźników α, co można obserwować w czasie, z drugiej zaś – zmiany pre-ferencji menedżerów odnośnie korzystania z określonych danych, generowanychprzez zasób informacyjny przy podejmowaniu decyzji odpowiadają zmienności pro-cesów zarządzania w organizacji. W ten sposób dwuparametrowa funkcja użytecz-ności poprawnie oddaje sposób wykorzystania zasobu. Przykładowe składowe funkcjiużyteczności dla zasobu informacyjnego można przyjąć następująco:

1) synteza ex post informacji o położeniu ekonomicznym (mierzona jako procentzapytań w raporcie skonsolidowanym, na które zasób udziela odpowiedzi w trybie online; tych zapytań może być 100 lub więcej, co nie ma znaczenia wobec normalizacji),

2) symulacje ex ante dla podejmowania decyzji (procent standardowych zapytańzarządczych lub kontrolingowych, obsługiwanych w trybie on line przez zasób),

3) dostęp do wiedzy zewnętrznej (100 pomniejszone o procent tych zapytań dozasobów zewnętrznych wiedzy, na które zasób nie uzyskał odpowiedzi w trybie online; badania off line nad wykorzystaniem informacji zewnętrznej),

4) dostęp do wiedzy wewnątrzorganizacyjnej (100 – procent tych zapytań do za-sobów wewnętrznych wiedzy, na które zasób nie jest w stanie odpowiedzieć w try-bie on line),

5) procent wartości dodanej, wnoszonej do przychodu przez zasób informacyjny(wskaźniki wynikające z systemu FK oraz systemu rozliczeń wewnętrznych w ukła-dzie kalkulacyjnym),

1513.8. Modele informatyczne a zarządzanie

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 151

Page 152: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

6) stopień automatyzacji dokumentacji procesów biznesowych, w tym relacji zklientem (mierzony jako liczba dokumentów wystawionych elektronicznie w sto-sunku do liczby wszystkich dokumentów).

Można wybrać inne składowe wektora użyteczności związane z poziomem za-rządzania. Można uogólnić funkcję użyteczności na dowolny, inny zasób, stosujączasadę oszacowania poziomu spełniania usług na rzecz organizacji. Można równieżzasadę liniowej kombinacji wektora usług użyć na poziomie operacyjnym i strate-gicznym.

Właściwości funkcji użyteczności

Najbardziej pożądanym zasobem jest taki, dla którego użyteczność każdego składnikajest maksymalna, co przekłada się na współczynnik 1 dla każdej usługi, stanowiącejelement oceny. Zastosowanie formalizmu przestrzeni wektorowej jest lepsze niż np.średnia arytmetyczna iloczynów (αβ), ponieważ umożliwia czytelną interpretację wy-niku w ujęciu długości wektora, a dodatkowo pozwala zdefiniować zmianę w czasiei wykazać niezależność tej zmiany od stanów pośrednich. Interpretacja długości wek-tora w unormowanej przestrzeni metrycznej jest dobrze znana i pozwala na zastoso-wanie syntaktyki algebry liniowej do analizy formalnej.

Przykład rachunkowy

Przyjęto, że wszystkie współczynniki αi(max) = 100; skala preferencji 0-10, a liczba

usług funkcjonalności 5. Tym samym ci(max) = 1000.

*Ponieważ jest 5 elementów z maksymalną wartością 1, suma kwadratów wynosi 5.

Usługa↓ α β α·β ||αβ|| ||αβ||2 √Σ||αi βi||

2

1 80 10 800 0,80 0,64

2 90 5 450 0,45 0,20

3 75 8 600 0,60 0,36

4 80 8 640 0,64 0,41

5 50 10 500 0,50 0,25

[calc(LCSV)]2 = Σ||αi βi||

2 1,86 1,36

[max(LCSV)]2= n 5* 2,24

użyteczność zasobu U = 61,0%

3.8.3.3.

3. Modele wspierające paradygmaty twardego rdzenia152

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 152

Page 153: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Użyteczność jako funkcja zależna od czasu

Funkcja użyteczności jest definiowana w danej chwili i w danym kontekście. Popewnym okresie zmienia się system informacyjny i organizacyjny, dopasowując sięlepiej do istniejących zasobów. Zmienia się styl zarządzania i preferencje w zakresiewykorzystania informacji, w końcu pojawiają się nowe usługi przy równoczesnym za-niku starych. Jednak funkcja użyteczności w dalszym ciągu będzie mieć identycznąstrukturę i pozostanie niezależna od wspomnianych czynników. Istnieje zatem możli-wość dokonania porównań w czasie użyteczności zasobu, co będzie związane zezmianą wartości funkcji użyteczności w stanie początkowym i końcowym. Warto wtym miejscu zauważyć, że zmiana funkcji użyteczności nie zależy od drogi, a jedy-nie od stanu początkowego i końcowego.

Ta własność podejścia modelowego, wykorzystująca przestrzeń liniową, stwarzaszczególnie interesujące możliwości dla zarządzania w ujęciu zasobowym. Dobrzeokreślona funkcja użyteczności umożliwia łatwy monitoring zasobów w zmiennymkontekście, w ujęciu ilościowym. Warto również zauważyć, że konstrukcja modelujest niezależna od liczby usług oraz wyboru skali punktowej ocen dla oszacowaniawspółczynników liniowej kombinacji.

Ze względu na przewidywanie, zaletą konstrukcji wektorowej funkcji użytecz-ności zasobu jest możliwość zastosowania rachunku operatorów liniowych dla osza-cowania zmian wektora użyteczności w zależności od zmian czynników parametrówci oraz zmian zakresu usług branych pod uwagę. To z kolei umożliwia wyznaczenieoptymalnych kierunków zmian użyteczności zasobów w relacji do zmian za-chodzących w otoczeniu.

Podsumowanie

Przedstawione modele informatyczne w zarządzaniu organizacją stanowią bardzomocne wsparcie dla programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”. Silnesprzężenie zwrotne pomiędzy funkcjonowaniem zasobu informacyjnego a reprezen-tacją dokumentową opisu procesów odgrywa w zarządzaniu kluczową rolę. Przekładasię ono na ciągły proces optymalizacji topologii zasobów, nie tylko informacyjnych,wzrost efektywności oddziaływania z otoczeniem oraz na stabilizację organizacji wczasie. Przy tym redukcjonistyczne ujęcie struktury zasobowej, wymuszone przeztechnologię informatyczną, daje dodatkowe możliwości ilościowego opisu za-rządzania. W dalszej części pracy przedstawione zostaną zrealizowane praktycznieprzykłady wspierające powyższe wywody.

3.8.4.

1533.8. Modele informatyczne a zarządzanie

R_02_03:AE 2009-05-27 18:59 Strona 153

Page 154: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Praktyczna realizacja wybranych modeli

W tym rozdziale przedstawione zostaną wybrane realizacje praktyczne niektórychmodeli wspierających paradygmaty programu badawczego „Zarządzanie reprezen-tatywne”, stanowiące interesującą egzemplifikację poruszonych zagadnień teore-tycznych. Realizacje te miały miejsce w latach 1998-2005, kiedy autor współza-rządzał firmą informatyczną MCM. Pokazane zostaną wyłącznie przykłady mode-lowe oraz analogie, które umożliwiły praktyczne rozwiązanie bardzo skomplikowa-nych wymogów z poziomu interoperacyjności funkcjonalnej, stawianych przezcentrale sieci dystrybucji samochodów oraz przepisy spółek giełdowych. Przykładyte stanowią doskonałą ilustrację roli modelowania semantycznego w praktyce anali-tyka informatyzacji procesów biznesowych. Odniesione sukcesy działania systemówna poziomie syntaktycznym wskazują na słuszność podejścia redukcjonistycznegooraz warstw logicznych w budowaniu reprezentacji numerycznych zarządzania or-ganizacjami biznesowymi. Wspierają ponadto modele optymalnej topologii zasobów,powstałe w sprzężeniu zwrotnym z obiegami informacji, wynikającymi z projektóworaz funkcjonowania systemów zintegrowanych.

Model funkcjonalny warstw logicznych w zarządzaniu

Model warstwowego ujęcia systemu zarządzania wywodzi się z informatyki, a ściś-lej – z projektowania systemów wspomagających zarządzanie. Stanowi najbardziejdobitny przykład zastosowania kartezjańskiego redukcjonizmu w odniesieniu do sys-temu, który dzielony jest w sensie logicznym najczęściej na sumę prostą w sensiefunkcjonalnym swoich podsystemów. Wynika to przede wszystkim ze stopnia kom-plikacji zagadnienia oraz z możliwości technologicznych, oferowanych aktualnieprzez informatykę, a raczej bardzo ubogich w odniesieniu do poziomu semantycznego.

Model warstwowy zarządzania ryzykiem dla firmy Hutmen SA został przedsta-wiony we wcześniejszej pracy autora [Gospodarek 2006a] i stanowi bardzo dobrąilustrację zagadnienia. W tym miejscu zostanie pokazana analogia pomiędzy mode-lem koncepcyjnym sieci Internet a jego adaptacją w zintegrowanym systemie wspo-magania zarządzaniem. Systemy informatyczne wspomagające zarządzanie mają zazadanie przede wszystkim dostarczyć danych mierzalnych oraz zrealizować pewnealgorytmy optymalizacji, wskazując menedżerowi właściwy obszar decyzyjny, w

4.1.

4

R_04:AE 2009-05-27 18:59 Strona 154

Page 155: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1554.1. Model funkcjonalny warstw logicznych w zarządzaniu

sensie logiki rozmytej. Stąd też mogą być zaliczone do obszaru zagadnień objętychprogramem badawczym „Zarządzanie reprezentatywne”.

Koncepcja warstwy logicznej w biznesie

Skoro system informatyczny musi zostać podzielony na pewne logiczne podsystemy,to należy oczekiwać, że procesy przezeń opisywane powinny również tworzyć lo-giczną sumę kartezjańską mniejszych struktur [Gospodarek 2008c; Zomerdijk 2005].W przeciwnym razie system jest na tyle skomplikowany, że nie da się go opisać napoziomie syntaktycznym, a i na semantycznym będą poważne komplikacje.

Hipoteza: Każdą strukturę biznesową, oddziałującą z otoczeniem, można przed-stawić w formie czterech warstw logicznych, dla których możliwe jest stworzeniemodeli funkcjonalnych oraz operacyjnych, niezależnie:– front office,– middle office,– back office,– virtual office.

Front office

Są to działy odpowiedzialne za oddziaływanie z otoczeniem zewnętrznym (kontra-hentem, prezentacją na zewnątrz) [Huston, Baker 2000; Abbott, Lewry 1999]. Rela-cje warstwy to: klient – organizacja – dokument. Tu powstaje układ raportówoperacyjnych związanych z zarządzaniem poziomu średniego. Procesem i oprogra-mowaniem charakterystycznym dla warstwy jest CRM, który musi być zasilany online informacjami z bazy kontrahentów, finansowo-księgowej itd. pochodzącymi zwarstwy middle office. Domeną warstwy front office są następujące działania:– obiegi dokumentów finansowych dla każdego procesu front office,– raporty operacyjne,– procedury kontrolne ksiąg pomocniczych działów front office,– procedury kontrolne procesów biznesowych działu,– procedury zabezpieczenia danych działu,– informacje wymieniane z back office,– informacje wymieniane z virtual office,– informacje wymieniane z middle office,– formaty prezentacji danych (raporty, formularze),– interfejsy użytkownika (formularze, bazy danych),– protokoły warstwy sieciowej LAN/WAN,– algorytmy aplikacji wykorzystywanych przez front office.

4.1.1.1.

4.1.1.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 155

Page 156: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli156

Middle office

Tu realizują się algorytmy obliczeniowe, raporty, sprawozdania operacyjne oraz hur-townia danych [Duffy 2004]. W tej warstwie działa wspomaganie informatyczne rachunkowości. Nadrzędnym modelem funkcjonalnym warstwy jest polityka rachun-kowości, określająca zasady przetwarzania informacji oraz algorytmy użytecznych ra-portów. Dział ten pozostaje w ścisłej relacji z front office oraz back office, zasilającgo narzędziami przetwarzania danych oraz modułami typu agent inteligentny, kon-trolujący np. poprawność formatów danych. Działania w warstwie middle office to:– opisy procesów realizowanych w organizacji,– metryki dokumentów stosowanych w organizacji,– procedury i formaty obiegów informacji w organizacji,– karty, algorytmy i formaty raportów biznesowych,– opisy algorytmów i zależności w systemie zintegrowanym,– opisy procedur księgowych i przetwarzania danych finansowych,– opisy i algorytmy konsolidacji danych i raportowania finansowego,– algorytmy wymiany informacji między modułami i warstwami,– systemy ochrony danych osobowych, poufnych, księgowych,– hurtownia danych i algorytmy data mining,– interfejsy użytkownika w systemie i warstwach,– arkusze i formaty elektroniczne sprawozdań ekonomicznych.

Back office

Jest to warstwa podejmowania decyzji i zatwierdzania danych przetworzonych przezfront office [King 2003]. Tu powstają archiwa danych oraz wyniki do realizacji przezfront office. Tu zapisywane są transakcje, dane księgowe oraz wszelkie informacje ozasobach. Warstwa pozostaje w ścisłej relacji z middle office, który dostarcza jej na-rzędzi rachunkowych oraz metod. W tym miejscu określa się zasady powstania wy-niku finansowego, archiwizacji danych oraz weryfikacje raportów dla zarządu.Informacja zatwierdzana przez back office staje się podstawą podejmowania decyzjiprzez zarząd. Domeną warstwy back office są następujące działania:– procedury zatwierdzania dokumentów,– procedury konsolidacji dokumentów źródłowych,– zasady kontroli spójności, rzetelności i poprawności danych,– kontrola jakości (np. ISO lub SixSigma),– procedury weryfikacji informacji,– produkcja i jej dokumentacja,– bilans, budżet i ich kontrola,– deklaracje podatkowe, ZUS – weryfikacja danych,– sprawozdania zewnętrzne (GUS),– procedury weryfikacji raportów skonsolidowanych,

4.1.1.2.

4.1.1.3.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 156

Page 157: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1574.1. Model funkcjonalny warstw logicznych w zarządzaniu

– procedury zamknięcia i otwarcia ksiąg rachunkowych,– wynik finansowy, jego definicja i sposób kontroli bieżącej,

Virtual office

Jest to warstwa extranet, public relations oraz e-biznesu firmy, która wykorzystujeprzede wszystkim Internet z jego standardami oraz protokołami poziomu naj-wyższego modelu OSI [Dennis 1997]. W przypadku virtual office istotny jest spo-sób konsolidacji wyników procesów wirtualnych, znajdujących swoje odzwiercied-lenie w warstwie back office, jak również zasady dokumentowania zdarzeń e-bizne-sowych. Tu również tworzone są systemy dostępności danych do upublicznienia ibaza wiedzy zewnętrznej. Do działań w obrębie tej warstwy należą:– dane wymieniane z warstwą front office,– dane wymieniane z warstwą back office,– dane pobierane z Internetu/intranetu,– dane eksportowane do Internetu/intranetu,– protokoły sieciowe WAN,– protokoły sieciowe LAN,– interfejs użytkownika zdalnego,– interfejs administratora VPN,– interfejs administratora danych,– system sieciowy LAN/WAN (hardware, software),– bazy wiedzy extranet.

Przykłady funkcjonowania warstw w rozwiązaniach biznesowych

Trudno wyobrazić sobie praktyczną realizację systemu zintegrowanego zarządzania,wdrożenia systemu normatywnego jakości oraz przygotowanie dobrej strategii bezdokonania uproszczeń na poziomie interoperacyjności funkcjonalnej organizacji orazanaliz poszczególnych elementów organizacji.

ASO Mercedes

Jako jeden z przykładów podziału logicznego zarządzania w układzie warstw lo-gicznych można przyjąć koncesję dealerską samochodów [Gospodarek 2007c]. Zewzględu na wysoki poziom komputeryzacji oraz dość sztywny podział zadań kon-cesja operuje podziałem na wszystkie cztery warstwy. Każda z przedstawionych narys. 15 warstw realizuje określone procesy biznesowe i do każdej z nich można przy-pisać określoną bazę danych, a co za tym idzie – program wspomagający zarządza-nie. Dzięki takiemu układowi system informatyczny można podzielić na logicznemoduły.

4.1.2.1.

4.1.2.

4.1.1.4.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 157

Page 158: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli158

Rys.

15.W

arst

wy

logi

czne

w A

SO

Mer

cede

s

Źró

dło:

opr

acow

anie

wła

sne.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 158

Page 159: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1594.1. Model funkcjonalny warstw logicznych w zarządzaniu

Warstwy logiczne w zarządzaniu ryzykiem

w przedsiębiorstwie Hutmen SA

W zasadzie logika podziału biznesu na warstwy logiczne pochodzi z systemów za-rządzania ryzykiem. Przykładem może być system przygotowany dla Hutmenu [Gos-podarek 2006b] (rys. 16). Przedstawiony schemat funkcjonalny działania systemuzabezpieczania transakcji za pomocą instrumentów pochodnych stanowi model funk-cjonalny, zrealizowany praktycznie. Podział warstwowy kompetencji zabezpieczaorganizację przed „kreatywną księgowością”. Brak takiego systemu (warstwy backoffice) był jedną z przyczyn upadku ENRONu.

Rys. 16. Uwarstwienie systemu zarządzania ryzykiem – model funkcjonalny

Źródło: opracowanie własne.

Warstwowe przetwarzanie informacji

Raportowanie wspomagające zarządzanie podlega modelowi warstwowemu, tworzącukład „od szczegółu do ogółu”. Każda warstwa dysponuje własnymi bazami danych,własnymi algorytmami i własnymi interfejsami użytkownika. Wynikiem działaniakażdej warstwy jest hurtownia danych dla warstwy wyższej. Tym samym kolejnawarstwa posiada szybki dostęp do danych warstwy niższej na poziomie metaprze-tworzonym. W każdym momencie istnieje możliwość uszczegółowienia informacjiaż do poziomu danych źródłowych (rys. 17).

4.1.2.2.

4.1.2.3.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 159

Page 160: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli160

Rys. 17. Model warstwowy przetwarzania danych od poziomu transakcyjnego do raportu wspomagającego podejmowanie decyzji w systemie Supermanager firmy MCM

Źródło: opracowanie własne.

Taka forma warstwowego zarządzania informacją rozwiązuje kilka fundamen-talnych problemów:– upraszcza model syntaktyczny do poziomu akceptowalnego przez hardware,– pozwala na przyspieszenie analiz,– jest łatwiejsza do opanowania przez użytkowników.

Program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”a model warstw

Program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne” odnosi się do modelu warstw lo-gicznych w części paradygmatów twardego rdzenia. W stosunku do paradygmatu de-markacji selekcjonującej problem warstw jest zagadnieniem następczym, ponieważpierwotne zagadnienie może być ocenione jako mierzalne bez podziału na warstwy.Warstwy zaczynają nabierać znaczenia na poziomie interoperacyjności funkcjonalneji niższych (semantycznym i syntaktycznym) i umożliwiają sprowadzenie izomorfiz-mów, stanowiących reprezentację problemu do układu izomorfizmów zredukowanych.

4.1.3.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 160

Page 161: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1614.1. Model funkcjonalny warstw logicznych w zarządzaniu

Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego

Jest to paradygmat, który poprzez istnienie reprezentacji numerycznych jako zbioruizomorfizmów dla modeli wyższej interoperacyjności w sposób automatyczny wpro-wadza istnienie przekształcenia umożliwiającego redukcję danej reprezentacji dopostaci sumy prostej jej formy zredukowanej. Przykładem analogii formalnej możebyć redukcja macierzy do diagonalnej macierzy zredukowanej, ze względu na ist-niejącą grupę symetrii lub podobne właściwości operatora reprezentowanego przeztę macierz, przedstawiona symbolicznie poniżej (oznaczenia x i y nie są tymi samymiliczbami, a jedynie stanowią ich symbole):

Posługiwanie się reprezentacją numeryczną np. funkcji użyteczności, przedsta-wioną w formie macierzy 6 × 6 niezerowych elementów, jest skomplikowane. Możnazatem dokonać prób przekształcenia (znalezienia operatora), które uprości tę macierzdo postaci sumy prostej podmacierzy. W tym przypadku 3 × 3, 1 × 1 oraz 2 × 2.Posługiwanie się taką formą jest znacznie prostsze, a ponieważ obie macierze stano-wią izomorfizmy, można założyć istnienie najbardziej odpowiedniego dla danegoprzypadku rzeczywistego. Jeżeli bowiem z jakichkolwiek przyczyn reprezentacja nu-meryczna powinna zostać zdiagonalizowana (np. z powodów ograniczeń technicz-nych lub symetrii oddziaływań), wówczas topologia organizacji musi zostać równieżzmieniona do postaci warstwowej, aby zachować relacje pomiędzy modelem a rze-czywistością.

W ten sposób można odnieść się do przypadku racjonalności układu warstw lo-gicznych. Jeżeli paradygmat optymalnej topologii jest słuszny, należy oczekiwać, żew praktyce znajdzie się właściwa postać warstw logicznych w organizacji. Stąd na-leży wnioskować, że w zbiorze izomorfizmów stanowiących numeryczne repre-

zentacje modeli funkcjonalnych organizacji istnieje izomorfizm optymalny

(najlepiej dopasowany do opisu problemu).Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego stanowi zatem bardzo mocne

wsparcie dla podejścia redukcjonistycznego w ilościowym opisie zarządzania orga-nizacją, ukazując równoważność podejścia warstwowego z podejściem holistycz-nym. Warto bowiem zwrócić uwagę, że ujęcie warstwowe nie wyklucza zalet ujęcia

4.1.3.1.

( )

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎟⎟⎟

⎜⎜⎜

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢

yyyy

yyyyyyyyyy

xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

0

0

R_04:AE 2009-05-28 12:50 Strona 161

Page 162: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli162

systemowego, a jedynie umożliwia w całym systemie eliminację czynników niemających wpływu na realizowany przez niego na danym poziomie proces. Jeżeli danyizomorfizm wyznacza dobrze określone granice podziału, można przyjąć, że układwarstw w systemie nie ogranicza jego funkcjonalności w danym procesie, a repre-zentacja numeryczna jest zoptymalizowana.

Paradygmat efektywnego oddziaływania

Wyobraźmy sobie organizację jako system oddziałujący z otoczeniem. Pozostaje onw równowadze metastabilnej w danej chwili i w danym kontekście. Przyjmijmy, żew otoczeniu nadarza się jakaś okazja – sytuacja możliwa do wykorzystania. I poja-wiają się natychmiast pytania: – czy na taką sytuację reaguje cały system, czy tylko jego część?– czy okazja dotyczy wszystkich aspektów kontekstu, czy tylko jego wycinka?

Wydaje się oczywiste, że relacja oddziaływania system–kontekst może zostaćzredukowana do relacji oddziaływań pomiędzy warstwami logicznymi ich izomor-fizmów. Przykład takiego ujęcia przedstawiono na rys. 18.

Rys. 18. Relacja między warstwami modelu reprezentatywnego z łącznikiem stanowiącym okazję

Źródło: opracowanie własne.

Zgodnie z ideą paradygmatu optymalnego oddziaływania, relacja warstwa–war-stwa jest dokładniejszym odwzorowaniem relacji system–otoczenie. W wyjątkowychprzypadkach parametry wejścia/wyjścia w ujęciu systemowym nie są rozpatrywanewarstwowo (np. scrum management).

Paradygmat racjonalności zarządzania

Model warstw logicznych zastosowano w koncepcji zrównoważonej karty wyników(balanced scorecard) [Kaplan, Norton 1992; Douglas, Hubbard 2007] przy tworze-niu strategii i podzielono otoczenie na warstwy logiczne. Warto zauważyć, że kartawyników dotyczy metodologii pomiarów i w ten sposób jest bardzo dobrym

4.1.3.3.

4.1.3.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 162

Page 163: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1634.2. Model strategii opartej na prawach równowagi i zasadach minimum

przykładem zagadnienia w obrębie paradygmatów twardego rdzenia programu ba-dawczego „Zarządzanie reprezentatywne”. Interesujące może być porównanie struk-tury karty wyników z modelem przedstawionym na rys. 18. Są one podobne, pomimoże otrzymano je, wychodząc z zupełnie innych założeń.

Podział problematyki zarządzania strategicznego według Kaplana i Nortona uza-sadnia stwierdzenie paradygmatu o racjonalności zarządzania przez określenie funk-cji celu i metodykę jej pomiaru za pomocą zrównoważonej karty wyników.Powszechność stosowania metody stanowi mocne wsparcie dla paradygmatu racjo-nalności zarządzania w ujęciu warstw logicznych.

Paradygmat optymalnej topologii

Szczególna rola ujęcia warstwowego jest związana ze wsparciem paradygmatu opty-malnej topologii w powiązaniu z omówionym wcześniej zagadnieniem izomorfiz-mów reprezentacji numerycznych modeli semantycznych. Układ warstw logicznychznajduje odzwierciedlenie w topologii organizacji, przepływach informacji, obiegudokumentów i podziale kompetencji. Przedstawione przykłady wraz z praktyczniezrealizowanym modelem zarządzania teatrem oraz koncesją dealerską wybranychmarek samochodowych potwierdzają słuszność hipotezy paradygmatu. Z czasem ob-serwuje się coraz lepsze dopasowanie struktur organizacji oraz zasobów do procesów,a przy tym niezależność funkcjonalną dobrze ustrukturalizowanych warstw.

Podsumowanie

W tym podrozdziale pokazano bardzo istotny element funkcjonalności podziału za-gadnień związanych z zarządzaniem na warstwy logiczne. Wskazano na istnienieizomorfizmów na poziomie semantycznym i syntaktycznym oraz możliwość ichtransformacji do formy najbardziej użytecznej w danym kontekście. Pokazano ist-nienie sprzężenia zwrotnego pomiędzy strukturą reprezentacji numerycznej a topo-logią zasobów oraz relacjami w organizacji. Przedstawione przykłady ukazująpraktyczną realizację zasady podziału i konsekwencje dla systemów zintegrowanychzarządzania. Udowodniono, że paradygmaty twardego rdzenia programu badawczego„Zarządzanie reprezentatywne” znajdują pełne zastosowanie w modelu warstw lo-gicznych w biznesie.

Model strategii opartej na prawach równowagi i zasadach minimum

Jest to jedna z najważniejszych koncepcji wynikających z opisanego w niniejszejpracy programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne” oraz paradygmatu sys-temowego. Traktuje ona organizację jako system w kontekście oddziaływania eko-

4.2.

4.1.4.

4.1.3.4.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 163

Page 164: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli164

nomicznego z otoczeniem. Strategia wynika zatem z przyjęcia koncepcji istnieniarównowagi Nasha w układzie system–otoczenie, równowagi ekonomicznej w sensieKeynesa w otoczeniu oraz równowagi wewnętrznej systemu w sensie Ashby’ego.Każda strategia jest modelem ex ante oddziaływań i skutków z tego wynikających.

Aby model równowagowy strategii mógł zostać zaakceptowany, należy poczynićpewne założenia. Zakłada się zatem, że w otoczeniu zachodzą stochastyczne procesyzaburzające system, powodujące odpowiedzi układu według reguły przekory. Zakładasię ponadto, że ograniczenia na oddziaływania systemu z otoczeniem można osza-cować z dobrym przybliżeniem za pomocą analizy PEST oraz SWOT, a system eko-nomiczny podlega regułom modelu otwartej ekonomii Mundella i Fleminga.

Założenie o istnieniu równowagi mierzalnej w odniesieniu do problemu spełniawymogi paradygmatu demarkacji selekcjonującej i gwarantuje istnienie reprezenta-cji numerycznej dla każdej strategii tak określonej. Jest to wykorzystywane prak-tycznie do jej monitoringu oraz ustalania kwantyfikatorów na poziomie rezultatu icelu. W tym kontekście uzasadnione jest stworzenie modeli semantycznych, któremożna następnie próbować przełożyć na język komputera i otrzymać symulacje przy-szłych zachowań. Warto również zauważyć, że ekonomiczne ramy są najważniejsządeterminantą kształtu programów strategicznych oraz projektów w ramach strategiiglobalnych np. regionu.

W ważnej dla zarządzania strategicznego pracy De Wita i Meyera [De Wit, Meyer2007] postawiono dwa fundamentalne zapytania, które autorzy nazwali „paradok-sami”:– czy w myśleniu strategicznym powinno się kłaść nacisk na logiczne rozumowa-

nie, czy raczej na kreatywność? – czy strategia powinna być rozmyślnie konstruowana, czy wyłaniać się samo-

rzutnie wraz z rozwojem wydarzeń?Te dwie kwestie zostaną zilustrowane przykładami praktycznymi, z których wy-

nikać będzie nie tylko racjonalny wybór, ale przede wszystkim złe postawienie pro-blemu w sensie logicznym, w czym pomoże ujęcie paradygmatyczne programubadawczego „Zarządzanie reprezentatywne”. W tym miejscu warto wspomnieć, żeopisując strategię lub metodykę, liczni autorzy prac powołują się na różne przykładyz życia wzięte. I pomimo że opisy dotyczą zwykle niekwantyfikowalnych działań,programów itp., na końcu następuje egzemplifikacja na poziomie wybranych orga-nizacji i pojawiają się oceny aksjologiczne: „osiągnięto wzrost o…” albo „zreduko-wano zatrudnienie o…”, albo „zainwestowano kwotę…” itd., a to potwierdza z całąmocą tezę, że każda strategia ma swoją kwantyfikację, skąd dalej wynika, że opra-cowanie strategii związane jest z istnieniem miary. Tym samym jest objęte paradyg-matem demarkacji selekcjonującej. To zdanie wskazuje, że zagadnienie opracowaniastrategii rozwoju może zostać objęte paradygmatami twardego rdzenia programu ba-dawczego „Zarządzanie reprezentatywne” albo stać się zagadnieniem z obszaru jegopasa ochronnego. Co zadecyduje o wyborze? Właśnie kwantyfikacja oraz monito-

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 164

Page 165: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1654.2. Model strategii opartej na prawach równowagi i zasadach minimum

ring strategii. Jeżeli znajdziemy miarę oraz kwantyfikację – zagadnienie należy dotwardego rdzenia. Jeżeli się to nie uda – problem trafi do pasa ochronnego i stanie sięwyzwaniem dla nauki.

Mogą zaistnieć trzy scenariusze. Znajdziemy oryginalną miarę dla tworzonej stra-tegii (układ kwantyfikatorów) i problem automatycznie trafi do obszaru twardegordzenia programu badawczego, rozwijając wiedzę na temat pomiaru danego typustrategii. Miary nie uda się znaleźć w żaden sposób, falsyfikując tym samym tezę okwantyfikacji każdej strategii, co z kolei skutkuje atakiem na uniwersalność para-dygmatu, który to atak albo da się obronić za pomocą hipotez wspomagających, albokonieczne będzie poszukanie lepszego paradygmatu. Konieczne będzie stworzeniemodelu przybliżonego lub reprezentacji semantycznej strategii, powodujące, że pro-blem będzie pozostawać w obrębie pasa ochronnego dopóki nie uda się uzasadnićpoprawności modelu.

Z powyższych rozważań wynika, że rozwój nauk o zarządzaniu w zakresie stra-tegii odbywa się w obrębie pasa ochronnego programu badawczego. Z chwilą gdyproblem zostaje objęty paradygmatem twardego rdzenia, staje się on przedmiotemco najwyżej metaanaliz, taksonomii lub aksjologii, a zatem dotyczy rozwoju dyscy-plin sprzężonych z naukami o zarządzaniu, np. informatyki lub ekonometrii. Ozna-cza to, że przyjęta struktura filozoficzna programu badawczego może być użytecznymnarzędziem.

Strategia zrównoważonego rozwoju

Jest to model dalekosiężnej strategii globalnej, wspierany przez Unię Europejską i za-lecany do wdrażania przez jednostki samorządu terytorialnego. Z punktu widzeniaprogramu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”, stanowi doskonałą realizacjępraktyczną, wspierającą paradygmaty demarkacji selekcjonującej oraz racjonalnegozarządzania. Model zrównoważonego rozwoju sięga poziomu interoperacyjności on-tologicznej z wyraźnym akcentem aksjologicznym. Nie ma przy tym ustalonej w spo-sób jednoznaczny kwantyfikacji zrównoważenia. Podejmowane są próby, ale żadnaz metod dotychczas nie doprowadziła do ogólnie akceptowalnej metodyki aksjolo-gicznej. Zgodnie z wyżej opisanym zagadnieniem, model zrównoważonego rozwojuznajduje się aktualnie w obrębie pasa ochronnego programu „Zarządzanie reprezen-tatywne”, co sugeruje fazę rozwoju zagadnienia oraz źródło inspiracji naukowej.

Zrównoważony rozwój jest określony jako model procesu mającego na celu za-spokojenie aspiracji rozwojowych obecnego pokolenia w sposób umożliwiający na-stępnym pokoleniom realizację tych samych dążeń19. Zrównoważony rozwój(sustainable development) został po raz pierwszy zdefiniowany w raporcie „Naszawspólna przyszłość”, który powstał w 1983 r. pod egidą Światowej Komisji Środo-wiska i Rozwoju Organizacji Narodów Zjednoczonych. Pojęcie zrównoważonego

4.2.1.

19 http://www.mk.gov.pl/eog/wazne_dokumenty/eog_zrownowazonyrozwoj.pdf.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 165

Page 166: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli166

rozwoju uzyskało rangę międzynarodową w 1992 r. podczas Konferencji NarodówZjednoczonych Środowisko i Rozwój (UNCED)20. Przedstawiciele 173 państw pod-pisali dokumenty formułujące w sposób oficjalny zasady zrównoważonego rozwoju.Wśród nich znalazł się katalog reguł wprowadzania i realizacji zrównoważonego roz-woju, zwany Agendą 2121. Wyodrębniono trzy główne obszary, na których należyskoncentrować się przy tworzeniu skutecznej strategii osiągnięcia zrównoważonegorozwoju:

1. Ochrona środowiska i racjonalna gospodarka zasobami naturalnymi (m.in.ograniczanie zanieczyszczenia środowiska, ochrona zagrożonych wyginięciem ga-tunków zwierząt i roślin, promocja odnawialnych źródeł energii).

2. Wzrost gospodarczy i sprawiedliwy podział korzyści z niego wynikających(m.in. ułatwienie dostępu do rynków dla państw rozwijających się, finansowanie rozwoju, zmiana nieracjonalnych wzorców konsumpcji i produkcji).

3. Rozwój społeczny (m.in. walka z ubóstwem, dostęp do edukacji, ochrony zdro-wia).

W Polsce oficjalna definicja zrównoważonego rozwoju pojawiła się w 1997 r. wznowelizowanej Ustawie z dnia 31stycznia 1980 r. o ochronie i kształtowaniu śro-dowiska, a następnie w Ustawie z dnia 27 kwietnia 2001 r. Prawo ochrony środo-wiska. Przez rozwój zrównoważony rozumie się „taki rozwój społeczno-gospo-darczy, w którym następuje proces integrowania działań politycznych, gospodarczychi społecznych, z zachowaniem równowagi ekologicznej oraz trwałości podstawo-wych procesów przyrodniczych, w celu zagwarantowania możliwości zaspokajaniapodstawowych potrzeb poszczególnych społeczności lub obywateli zarówno współ-czesnego pokolenia, jak i przyszłych pokoleń”.

W 2001 r. Rada Europejska zatwierdziła Strategię Zrównoważonego RozwojuUnii Europejskiej, która stanowiła uzupełnienie przyjętej rok wcześniej Strategii Liz-bońskiej. Strategia dotyczyła sposobów zapewnienia dobrobytu oraz rozwoju gos-podarczego Europy w obliczu takich wyzwań, jak: zmiany klimatyczne, ubóstwo czyzagrożenia dla zdrowia. W 2006 r. przyjęto Odnowioną Strategię ZrównoważonegoRozwoju UE, skierowaną do rozszerzonej Wspólnoty i uwzględniającą szerszy, glo-balny wymiar podejmowanych wyzwań. Do głównych celów odnowionej strategiizalicza się działania w zakresie: ochrony środowiska, sprawiedliwości i spójnościspołecznej, dobrobytu gospodarczego oraz realizacji zobowiązań w skali międzyna-rodowej. W dokumencie wyodrębniono siedem wyzwań w dziedzinie polityki gos-podarczej, ekologicznej i społecznej22:

1) zahamowanie zmian klimatycznych i promowanie czystej energii,2) zapewnienie, by systemy transportowe odpowiadały wymogom ochrony śro-

dowiska oraz spełniały gospodarcze i społeczne potrzeby społeczeństwa, 20 Konferencja ta, znana jako Szczyt Ziemi, odbyła się w Rio de Janeiro, w dniach 3-14 czerwca

1992 roku.21 http://www.un.org/documents/ga/conf151/aconf15126-3annex3.htm.22 http://www.mg.gov.pl/Zrownowazonyrozwoj/Strategia+Zrownowazonego+Rozwoju/.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 166

Page 167: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1674.2. Model strategii opartej na prawach równowagi i zasadach minimum

3) promowanie zrównoważonych wzorców produkcji i konsumpcji, 4) lepsze zarządzanie i unikanie nadmiernej eksploatacji zasobów naturalnych, 5) promowanie wysokiej jakości zdrowia publicznego na zasadach niedyskrymi-

nujących oraz lepsza ochrona przed zagrożeniami dla zdrowia, 6) stworzenie społeczeństwa opartego na integracji społecznej, uwzględniającego

solidarność między pokoleniami oraz w ramach pokoleń, a także zagwarantowanie ja-kości życia obywateli,

7) aktywne promowanie zrównoważonego rozwoju na forum międzynarodowymoraz zapewnienie zgodności wewnętrznych i zewnętrznych programów politycznychUE z zasadami zrównoważonego rozwoju, jak również z podjętymi przez UE mię-dzynarodowymi zobowiązaniami.

Zgodnie z zaleceniami Komisji Europejskiej, wdrażanie strategii zrówno-ważonego rozwoju powinno mieć charakter horyzontalny w stosunku do realizacji po-lityki we wszystkich sektorach i strategii na poziomie UE i krajów członkowskich.Jednocześnie sukces zależeć będzie w dużej mierze od jej starannego i przemyślanegowłączenia do krajowych narzędzi realizacji polityki w obszarze zrównoważonegorozwoju. A zatem poziom globalny ma być logicznie podzielony na warstwy: kra-jowe, wojewódzkie, powiatowe i gminne, tym samym zakłada się addytywność stra-tegii w układzie pionowym. To jest praktycznie najtrudniejszym elementem,ponieważ nie zawsze zakres kompetencji jednostek szczebla wyższego jest sumą za-kresów kompetencji szczebla niższego (powiaty z mocy ustawy mają różne kompe-tencje od samorządów gminnych, co nie przekłada się na łączność dokumentacjiplanistycznych).

Dotychczasowe doświadczenia planistyczne pokazują trudności wdrażania zasadzrównoważonego rozwoju w praktyce planowania [Agenda 21… 2002]. Wynikają one często z niejednoznacznego rozumienia i definiowania pojęcia „rozwój zrówno-ważony” na poziomie powiatu lub gminy. Konkretyzacji definicji próbuje się dokonywać przez ustalanie mierzalnych zasad oraz określanie kwantyfikatorów(wskaźników), umożliwiających ocenę stopnia realizacji tych zasad i rozwój w cza-sie obowiązywania strategii. Przyjmuje się na ogół – za dokumentem „SustainableUrban Development” – następujące zasady:

1) wynikające z celów rozwoju zrównoważonego:– poprawa warunków życia mieszkańców,– uwzględnianie interesów obecnego i przyszłych pokoleń,– sprawiedliwość między- i wewnątrzgeneracyjna w dostępie do środowiska i in-

nych szans rozwoju,2) dotyczące sposobów dążenia do celów zrównoważonego rozwoju:

– odtwarzanie zasobów odnawialnych,– substytucja zasobów nieodnawialnych,– zachowanie różnorodności biologicznej,– emitowanie takich ilości zanieczyszczeń, które środowisko jest w stanie przyjąć

i zneutralizować,

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 167

Page 168: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli168

3) dotyczące opracowania i wdrażania koncepcji rozwoju:– podejście kompleksowe, ale z koncentracją na kluczowych problemach,– planowanie zintegrowane,– wielowariantowość rozwiązań koncepcji planistycznych,

4) dotyczące planowania przekształceń zagospodarowania:– dostosowywanie zagospodarowania do uwarunkowań przyrodniczych i kulturo-

wych,– zachowanie właściwych proporcji między terenami biologicznie czynnymi i za-

budowanymi, minimalizacja uciążliwości zagospodarowania,– koncentracja zagospodarowania.

Podstawowe znaczenie dla opracowania strategii zrównoważonego rozwoju maidentyfikacja najistotniejszych w danej jednostce terytorialnej problemów, wyni-kających z funkcjonowania systemu społeczeństwo–gospodarka–środowisko przy-rodnicze. Największą trudnością jest przełamanie ujęć „sektorowych”, będącychefektem podziału nauk na poszczególne dyscypliny i podziału działalności gospo-darczej na poszczególne branże. Do przełamywania ujęć sektorowych przyczynia sięmyślenie kategoriami strategii (polityki) rozwoju. Szczególne znaczenie przy two-rzeniu strategii w nowoczesnym ujęciu ma podejście projektowe, eliminujące anoni-mowość wykorzystania środków finansowych na rzecz mierzalnych efektówdługofalowego oddziaływania.

Powyższe pozwala na sformułowanie stwierdzenia, że strategia w zakresie zrów-noważonego rozwoju jest zagadnieniem kwantyfikowalnym bez jednoznacznie okreś-lonej metodologii. Dlatego jest problemem otwartym z obszaru pasa ochronnegoprogramu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”. Pomimo że stanowi modelontologiczny, jest ukierunkowana na dalsze modelowanie semantyczne. Jest to jed-nocześnie bardzo uporządkowany, logiczny i deterministyczny system tworzenia stra-tegii. Znajduje się w nim miejsce dla twórczej myśli na poziomie programowania,gdzie opracowanie dobrego i konkurencyjnego programu rozwojowego, który będziegenerować miejsca pracy oraz zdolność do tworzenia wartości dodanej przez region,jest wyzwaniem nie tylko dla nauki. Logiczne rozumowanie i kreatywność znajdujątu wspólny mianownik i prowadzą do uspołecznienia procesów strategicznych, cozawsze dobrze rokuje późniejszemu procesowi wdrażania strategii.

Strategia sformalizowana według modelu LFA

Jedna z dostępnych metodologii tworzenia strategii sformalizowanej opiera się namodelu macierzy logicznej LFA (Logical Frame Approach) [Gospodarek 2007a]. Mazastosowanie głównie w jednostkach administracji państwowej, zwłaszcza kie-rujących się zasadami zrównoważonego rozwoju. Zaletami takiego proceduralnegosformatowania dokumentu i szablonowej metodologii jego powstawania są spójność,zrozumiałość oraz powtarzalność. Dokument wykonany w takim układzie ma szansebyć wdrożony, a jego wyniki są kwantyfikowalne na każdym etapie monitoringu.

4.2.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 168

Page 169: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1694.2. Model strategii opartej na prawach równowagi i zasadach minimum

Z punktu widzenia programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne” taksformułowane zagadnienie mieści się w obszarze twardego rdzenia paradygmatu ra-cjonalnego zarządzania. Wynika to z kwantyfikowalności programów strategicznych,a z drugiej strony – z wykorzystania w procedurze tworzenia strategii zasad mini-mum ryzyka. To powoduje, że w przypadku strategii rozwoju dla organizacji, silniezdeterminowanych przepisami prawa oraz ścisłością rozliczeń finansowych, tylkosformalizowane metody mogą być akceptowalne. A zatem dyskusja na temat meto-dologii budowania strategii dla gminy, powiatu czy województwa jest znacznie ogra-niczona.

Metoda Logical Frame Approach (metoda macierzy logicznej) została opraco-wana na potrzeby zarządzania projektami w latach sześćdziesiątych dla USAID (Uni-ted States Agency for International Development). Dzisiaj wykorzystywana jestpowszechnie przy realizacji projektów takich organizacji, jak: ONZ, UE, SIDA itp.[Davidson i wsp. 1983; Larsson 1993; Solomon, Jobs 1991]. Metoda LFA nie skupiasię na działaniach, które chcemy wykonać, oraz środkach koniecznych do ich reali-zacji. Jej procedury zaczynają się od znalezienia odpowiedzi na pytanie, co chcemyosiągnąć przez wdrożenie projektu. Zatem LFA jest zorientowana obiektowo i ba-zuje na problemach, które należy rozwiązać działaniami operacyjnymi (projektami).Tym samym jest idealnym narzędziem do tworzenia strategii rozwoju, zwłaszczastrategii zrównoważonego rozwoju regionów w sensie zapisów Agendy 21 [Örten-grena 2004; Manual on Project… 1993].

Model macierzy logicznej LFA

Procedura LFA składa się z dziewięciu kroków, przedstawionych poniżej. Planowa-nie projektu (tworzenia strategii) musi odnosić się do każdego z nich. Ponadto pod-czas całego cyklu trwania projektu wszystkie te kroki mogą podlegać aktualizacji,najczęściej za pomocą kolejnych przybliżeń. Stąd metoda LFA nie jest procesem li-niowym. Jeżeli projekt jest już w fazie wdrożenia, metoda LFA może być w dalszymciągu stosowana, ale wówczas niektóre kroki mogą stracić na znaczeniu.

1. Analiza kontekstu projektu. Analiza ta nie jest istotna, jeżeli projekt już sięrozpoczął. Jednak na etapie przygotowania studium wykonalności albo biznesplanuta analiza jest jedną z kluczowych, umożliwiających udowodnienie wykonalności in-stytucjonalnej projektu. W przypadku tworzenia strategii kontekst stanowi bardzo is-totny punkt. ● Analiza kontekstowa jest wykonywana przez organizację wnioskującą lub eks-

pertów, związanych z opracowaniem. ● Jednym z najważniejszych punktów jest analiza otoczenia strategii (zasobów,

prawa, działań władz, zgodności z priorytetami rozwoju itp.). ● Bazuje na istniejących opracowaniach dla danego regionu lub sektora. Analiza ta

nie musi stanowić nowego studium uwarunkowań, ale może.

4.2.2.1.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 169

Page 170: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli170

● W wyniku należy otrzymać odpowiedź, do jakich ekonomicznych, społecznychi politycznych zmian otoczenia projektu może prowadzić jego wdrożenie.Analiza otoczenia zbioru programów lub projektów strategicznych stanowi klu-

czową część finalnego opracowania dokumentu. Zakreśla ona ramy prawne oraz fi-nansowe. Pozwala na korelację finansów w ramach programów i działań, a przy tympozwala na określenie potrzeb i wizji zmian w otoczeniu po wdrożeniu strategii.

2. Analiza kluczowych uczestników. Uczestnikami projektu są wszystkie pod-mioty związane z wdrożeniem projektu oraz te, na które on wpływa lub które wiążeze sobą w jakikolwiek sposób. Mogą to być osoby fizyczne, organizacje i podmiotygospodarcze, środowisko itp. Wszystkie one powinny być związane z projektem wokreślony sposób. Z punktu widzenia oddziaływania projektu podmioty można po-dzielić na następujące kategorie: beneficjenci, wdrożeniowcy, strony finansujące, za-rządzający, eksperci.

Żeby jednak poprawnie zdefiniować problemy do rozwiązania, należy zebraćdane wejściowe od wszystkich uczestników procesu, tak aby nie rozminąć się z za-sadniczymi celami. W wyniku analizy uczestników powstaje definicja celówwdrożenia projektu. W przypadku strategii rozwoju jest to zbiór celów strategicz-nych, dla których opracowuje się pakiet programów i zadań do wdrożenia. Bardzoczęsto wspomagającym narzędziem na tym etapie są cząstkowe analizy TOWS (od-wrócona wersja analizy SWOT, odpowiadająca na zapytanie, jak istniejące w oto-czeniu okazje i zagrożenia mogą wzmocnić posiadane atuty lub pogłębić słabości).Oba typy analizy – SWOT i TOWS – pozostają w ścisłym związku, a wspólne wnio-ski, wynikające z obu metod, stanowią znacznie lepszy materiał operacyjny niż otrzy-many z każdej z nich.

3. Analiza problemu. Wiele projektów zaczyna się z gotowym rozwiązaniem, alebez przeanalizowania problemów i powodów wyboru metody. Aby mieć dobrzeokreślony projekt (element programów strategii), należy wykonać dokładną analizęwielopłaszczyznową problemów z nim związanych. Nie jest to zadanie łatwe, alewarto się nim zająć. Można na tym etapie wykorzystać analizę SWOT jako narzędziewspomagające. Proponowane są trzy kroki analizy problemu:– zidentyfikować główne problemy do rozwiązania za pomocą zbioru projektów

składających się na strategię, – zidentyfikować przyczyny zaistnienia problemów,– zidentyfikować efekty generowane przez uwypuklone problemy.

Ponadto trzeba określić grupę docelową dotkniętą problemami, co jednocześniestanowić będzie docelową grupę odbiorców strategii. Działania strategiczne powinnypokrywać zakres przyczynowy głównego problemu. Jeżeli tak nie będzie, planowanedziałania nie wpłyną na likwidację problemu. Podmioty projektu powinny równieżokreślić główny problem, a dodatkowo musi zaistnieć ścisłe połączenie pomiędzygrupą docelową a przyjętymi działaniami. W szczególności podmiot projektu powi-nien odpowiedzieć na pytanie: dlaczego wdrażany projekt jest nam potrzebny.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 170

Page 171: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1714.2. Model strategii opartej na prawach równowagi i zasadach minimum

4. Analiza celu. W metodzie LFA rozróżnia się różne poziomy celów projektu,w zależności od rodzajów problemu pozostającego do rozwiązania. Z punktu widze-nia wdrażania projektów inwestycyjnych współfinansowanych z funduszy Unii Eu-ropejskiej istotny jest podział na dwie kategorie. Cel globalny definiowany jest jakodługoterminowy skutek działań projektu (w przypadku projektów współfinansowa-nych przez UE jest to okres 5 lat) na poziomie globalnym, sektorowym lub strate-gicznym. Te kategorie powinny się pokrywać logicznie, ale jeżeli nie, wówczaspowinna istnieć klarowna relacja pomiędzy nimi (np. budowa przeprawy drogowejprzez rzekę dla społeczności województwa – cel globalny społeczny i stowarzyszonyz nim cel sektorowy sektora dróg państwowych; łącznikiem relacji jest np. strategiarozwoju dróg oraz regionalny program operacyjny). Samo stworzenie strategii jestprojektem, któremu należy nadać cel globalny.

Cel projektu to krótkoterminowy cel osiągnięty przy ukończeniu wdrażania pro-jektu albo wkrótce potem. Ten cel jest związany bezpośrednio z głównym proble-mem do rozwiązania. Cele projektu dotyczą bezpośrednio beneficjentów lokalizacjiinwestycji lub projektu, np. budowa mostu lub obwodnicy w danej miejscowości. Wprzypadku strategii celami mogą być programy, których wdrożenie przynosi bez-pośredni efekt.

Rezultaty to oczekiwane krótko- i średnioterminowe efekty wdrożenia programustrategicznego. Powinny być to zmiany mierzalne powstałe w wyniku podjętychdziałań, np. udostępnienie 20 ha terenów inwestycyjnych, a nie lista wykonanychdziałań, np. długość wybudowanej drogi. W tym kontekście należy przyjąć nastę-pujące zasady:– osiągnięcia wynikające z działań projektu, a nie jego produkty, – powiązanie rezultatów i celu, – mierzalność w postaci skwantyfikowanej.

Aby osiągnąć rezultaty, które korespondują z postawionym celem, należy podjąćwłaściwe i istotne działania w obrębie projektu.

5. Zadania do wykonania. W tej części należy określić projekty, składające sięzwykle z pewnej liczby zadań cząstkowych, do wykonania w obrębie danego pro-gramu strategicznego, dostarczające zidentyfikowanych rezultatów na poziomie pro-duktu lub celu, przy czym:– zadania w obrębie programu oznaczają osiągnięcie celów, a nie rezultatów, – mają one być ukierunkowane na przyczyny problemu,– aby osiągnąć cele przez realizację zadań, problem musi być dobrze określony.

Musi zostać zachowana klarowna relacja pomiędzy celem projektu, zadaniami irezultatami. Najlepszą metodą analizy zagadnienia w tej części jest zastosowanie kartprojektów Kaplana i Nortona [Kaplan, Norton 1996a, 1996b; Cobbold, Lawrie 2002a,2002b].

6. Zasoby wejściowe. Czy jest możliwe skuteczne zarządzanie strategią? Na topytanie należy odpowiedzieć, analizując zasoby do dyspozycji. Składają się na nie:

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 171

Page 172: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli172

zasoby ludzkie, wiedza, organizacja, wyposażenie, kapitał, zasoby trwałe. Na etapiestudium wykonalności dokonuje się oceny możliwości wdrożeniowych konkretnegoprojektu, ale jeżeli projekt już jest realizowany, nie ma możliwości wykorzystaniatej wiedzy i należy przyjąć, że jest on zabezpieczony. W przypadku strategii ten ele-ment należy szczególnie dokładnie przeanalizować, ponieważ na jego podstawie będątworzone fizyczne warunki wdrożenia.

W analizie zasobów uwagę w znacznym stopniu należy poświęcić położeniu fi-nansowemu beneficjenta projektu oraz statusowi organizacyjnemu jednostkiwdrażającej (wykonalności instytucjonalnej). Na tym etapie tworzenia strategii należyzdefiniować wymogi techniczne, najlepiej w formie arkusza, dla potencjalnego wy-konawcy fizycznego projektu lub pewnej grupy zadań nim objętych.

7. Wskaźniki. Skąd możemy wiedzieć, że cele stawiane przed projektem sąosiągane? Jest to ogólny problem kwantyfikacji projektów oraz sposobów ich moni-torowania w czasie. Do tego momentu procedury LFA patrzyliśmy wyłącznie na pla-nowane i zrealizowane zadania, co umożliwiało konstrukcję harmonogramówczasowo-zadaniowych, a szerzej rzecz ujmując, na kwantyfikację produktu realizo-wanego w kolejnych etapach wdrożenia projektu. Jednak po zakończeniu projektukonieczna jest dodatkowa ocena ilościowa osiągnięcia celu oraz oddziaływania. Ko-nieczne są zatem kwantyfikatory, spełniające kryteria, a mianowicie:– kwantyfikatory rezultatu osiągniętego bezpośrednio w wyniku wdrożenia pro-

jektu (np. udostępnienie określonej powierzchni uzbrojonego terenu dla inwe-stycji),

– kwantyfikatory oddziaływania w długim okresie (np. powstanie określonej liczbynowych miejsc pracy w wyniku poprawy infrastruktury lokalnej),

– wskaźniki mogące mierzyć zarówno jakościowe, jak ilościowe zmiany, – wskaźniki realistyczne wyłącznie dla celów osiągalnych.

Powyższe działanie jest elementem analizy wielokryterialnej celowości projektuinwestycyjnego, wykonywanej w ramach jego oceny ekonomicznej.

8. Analiza ryzyka oraz zarządzanie ryzykiem. Analiza ryzyka obejmuje za-gadnienia związane z realizacją projektu. W szczególności należy przeanalizowaćzagrożenia organizacji w dwóch kategoriach:– zagrożenia wewnętrzne, na które możemy mieć wpływ,– zagrożenia zewnętrzne, w szczególności polityczne, przyrodnicze itp.

W wyniku analizy wykonalności instytucjonalnej, technologicznej i ekonomicz-nej należy znaleźć potencjalne czynniki fiaska (killing factors). Oznacza to, że jeżelinie da się ich wyeliminować, cele stawiane przed projektem nie zostaną nigdyosiągnięte. Zidentyfikowanie ryzyka i przygotowanie strategii jego redukcji lub unik-nięcia zapewnia projektowi stabilność i wykonalność.

9. Założenia wejściowe. Założenia wejściowe to ustalenie warunków zewnętrz-nych oraz sytuacji koniecznych do sukcesu projektu, ale nie pozostających pod kont-rolą grupy realizującej projekt. Przykładowo są to założenia polityczne, prawne,

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 172

Page 173: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1734.2. Model strategii opartej na prawach równowagi i zasadach minimum

środowiskowe itp. Są one nieistotne dla projektów, które w chwili analizy są jużwdrażane.

Konkludując powyższą prezentację metody, jeżeli zostaną wykonane poprawniewszystkie kroki procedury, wówczas uzyskujemy pewność, że projekt jest istotny(kroki 1-4), że jest wykonalny (kroki 5-7) oraz że jest trwały (kroki 8-9). LFA ustalapowiązania problem – podmiot – działania. Gwarantuje również udział wszystkichosób, których projekt dotyczy, poprzez działania w formie warsztatów lub ankiet kie-rowanych do społeczeństwa.

Przykłady strategii wykonanych przy zastosowaniu modelu LFA

Wykonane przez autora metodą LFA strategie rozwoju powiatu oławskiego orazmiasta Pieszyce zostały zaakceptowane przez radnych i opublikowane w BiuletynieInformacji Publicznej. Swoim zakresem i treścią odpowiadały oczekiwaniom. Uzys-kano doskonałą korelację pomiędzy oczekiwaniami mieszkańców a możliwościamirealizacji. Udało się doprowadzić do pełnej korelacji budżetu jednostki samorządu te-rytorialnego a programami strategicznymi. Dokumenty zostały wpasowane w układobowiązujących prawem innych dokumentów planistycznych (rys. 19).

Rys. 19. Strategia rozwoju regionalnego w układzie dokumentów planistycznych powiatu

Źródło: opracowanie własne.

– Regionalny program operacyjny dla woj. dolnośląskiego na lata 2007-201323,– Strategia rozwoju województwa dolnośląskiego do 2020 roku24,– Strategia Innowacji Województwa Dolnośląskiego25,– Dolnośląska Strategia Integracji Społecznej26,

4.2.2.2.

23 http://rpo.dolnyslask.pl/index.php?option=com_frontpage&Itemid=1.24 http://www.umwd.pl/?strona=SRWD_prace. 25 http://www.umwd.pl/?strona=DSI_TOC.26 http://www.umwd.pl/?strona=dops.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 173

Page 174: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli174

– II polityka ekologiczna państwa27,– Spójna polityka strukturalnego rozwoju obszarów wiejskich i rolnictwa (2000-

-2006)28,– Narodowa strategia ochrony środowiska na lata 2000-200629,– Narodowa strategia rozwoju regionalnego (2007-2013)30,– Krajowy Program Oczyszczania Ścieków Komunalnych31,– Natura 200032,– Strategia Lizbońska33.

Uwzględnienie powyższych dokumentów w strategiach rozwoju stanowi zawszezasadniczy problem do rozwiązania przez zespół autorski. Zwłaszcza, że nie wszyst-kie dokumenty gminne są odpowiednio wysokiej jakości, a najczęściej ich brakuje.Zdarza się często, że dokumenty, które powinny tworzyć układ synergiczny, przecząsobie nawzajem.

Na podstawie dobrze uwarunkowanych i przygotowanych według procedury LFAstrategii rozwoju ustalono następnie wieloletnie plany inwestycyjne i podjętodziałania wdrożeniowe – od opracowania studiów wykonalności oraz dokumentacjiprojektów inwestycyjnych, dla których wymagane będzie wsparcie z funduszy UniiEuropejskiej. Strategie rozwoju zgodne z modelem LFA mają czytelny układ wskaź-ników monitoringu oraz procedury umożliwiające ocenę poziomu wykonania w do-wolnej chwili czasu. Przy tym metodologia jest na tyle elastyczna, że w trakcierealizacji strategii możliwe jest jej korygowanie adaptatywne.

Wnioski wynikające z zastosowania modelu strategii LFA

Podstawowym wnioskiem, wynikającym z formalnego podejścia do problematykitworzenia strategii, jest udokumentowana możliwość jej zdefiniowania, skwantyfi-kowania, wdrożenia i monitoringu. Program badawczy „Zarządzanie reprezenta-tywne” obejmuje problematykę strategii według modelu LFA do zagadnień twardegordzenia i paradygmatu racjonalnego zarządzania, ponieważ z założeń paradygmatudemarkacji selekcjonującej wynika, że istnieją mierzalne kryteria oceny zarówno wy-konania, jak i monitoringu w czasie.

Istnieją organizacje, w których wyłącznie sformalizowana metoda z udokumen-towanym systemem kwantyfikacji może stanowić podstawę budowy strategii. Są toprzede wszystkim jednostki samorządu terytorialnego, gdzie obowiązuje planowa-nie budżetowe i uwarunkowania prawne.

4.2.2.3.

27 http://www.mos.gov.pl/1materialy_informacyjne/raporty_opracowania/polityka_ekologiczna_2003_2006.pdf.

28 http://www.minrol.gov.pl/FileRepozytory/FileRepozytoryShowImage.aspx? item_id= 10024.29 www.zefe.org/dokumenty/ NarodowaStrategiaOchronySrodowiska.htm.30 http://www.nsrr.gov.pl/NSRR+20072013. 31 http://www.mos.gov.pl/1materialy_informacyjne/raporty_opracowania/ kposk /index.shtm.l32 http://natura2000.mos.gov.pl/natura2000/pl/.33 http://www.pfsl.pl/news.php?id=140.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 174

Page 175: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1754.2. Model strategii opartej na prawach równowagi i zasadach minimum

Rozwój nauki w obrębie strategii sformalizowanych dotyczy konstrukcji progra-mów skorelowanych z modelem zrównoważonego rozwoju. Dotyczy to przedewszystkim konstrukcji wskaźników oraz możliwości realizacji scenariuszy, co możeuelastycznić sztywną strukturę, a przy tym wykorzystać metody optymalizacji wynikuw dłuższym okresie planowania. Strategię sformalizowaną charakteryzuje minimumryzyka związanego z jej wdrożeniem oraz dobrym oszacowaniem kosztów. Wpaso-wuje się ona również w model kartezjańskiego podziału zadań oraz środków po-szczególnych jednostek terytorialnych. Tym samym model strategii zgodny z LFAstanowi racjonalny wybór dla przypadków współfinansowania rozwoju przez fun-dusze pomocowe Unii Europejskiej, a macierz logiczna stanowi załącznik każdej do-kumentacji projektu współfinansowanego z funduszy strukturalnych.

Strategia adaptatywna

Na przeciwnym biegunie podejścia sformalizowanego pozostaje model strategiiwyłaniającej się w trakcie działalności operacyjnej organizacji. Można przyjąć, żetaka strategia oznacza podejście postmodernistyczne do problematyki planowania.Powstaje pytanie, czy paradygmat demarkacji selekcjonującej obejmie swoim za-kresem ten problem. Mogą się zatem pojawić cztery zasadnicze typy:

1) strategia ma strukturę logiczną, ale nie ma miary lub kwantyfikatora,2) strategia pomimo braku zdefiniowanego szkieletu ma określone zasady kwan-

tyfikacji,3) strategia prowadzona jest według probabilistycznej funkcji celu,4) strategia ma charakter scenariuszowy, realizujący jakieś zasady minimum.Wszystkie powyższe przypadki spełniają racjonalne kryterium demarkacji dla

paradygmatu selekcjonującego. Inne przypadki wizji rozwoju organizacji niemieszczą się w obrębie programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne” i wzwiązku z powyższym zostaną pominięte. Jak to zostało wcześniej przedstawionedla strategii sformalizowanych, każdy model przewidywania ma w swojej strukturzei metodologii zawarty element adaptatywności. Jednak te działania mają określonypoziom buforowania zmienności w otoczeniu. W małych i średnich przedsiębior-stwach nigdy praktycznie nie występują strategie sformalizowane. Wynika to mię-dzy innymi z dużej elastyczności tych podmiotów i większej zdolności buforowaniazmian w otoczeniu. Zawsze jednak istnieje ograniczenie z góry możliwości dowol-nego podmiotu – zarówno w kwestii buforowania niekorzystnych zdarzeń, jak imożliwości wykorzystania nadarzających się okazji w otoczeniu. To ograniczenie zgóry wynika z możliwości oddziaływania układu zasobów. Im większy potencjał za-sobowy organizacji, tym większa możliwość oddziaływań. Jednocześnie większeokazje jednostkowe można przejąć i więcej okazji mniejszej wagi można równo-cześnie monitorować pod kątem wykorzystania.

4.2.3.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 175

Page 176: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli176

Model strategii wyłaniającej się dla stacji dealerskiej

Stacja dealerska najczęściej stanowi przedsiębiorstwo z sektora MSP. Istnieją wpraw-dzie dealerzy o obrocie przekraczającym 100 mln zł i zatrudnieniu przekraczającym100 osób, ale są to wyjątki stanowiące nie więcej niż 5% populacji. Stacja dealerskadziała w systemie franchisingowym danej marki samochodowej, ale zanim podpiszeumowę dealerską, musi wcześniej doprowadzić firmę do poziomu akceptowanegoprzez sieć. Składa się na to odpowiedni wolumen obrotów, różnorodność świadczo-nych usług i ich poziom techniczny, posiadane zasoby (około 1 ha gruntu oraz po-wierzchnia użytkowa umożliwiająca przebudowę hali zgodnie z wizerunkiemfranchisera). Rozwój firmy w kierunku sieci musi być oparty na jakiejś strategii. Prze-ciętny koszt stacji obsługi samochodów na dziesięć stanowisk naprawczych z salo-nem sprzedaży samochodów nowych i używanych to inwestycja 10-15 mln zł (wzależności od miejscowości oraz projektu budowlanego). To powoduje, że zanim takikapitał zostanie uruchomiony, konieczne jest kilka lat działań w celu jego pozyska-nia lub udowodnienia, że zewnętrzne źródła finansowania mogą bezpiecznie lokowaćswój kapitał w przedsięwzięcie biznesowe. W ten sposób wyłania się strategia typuarising, bazująca głównie na wykorzystaniu nadarzających się okazji z ustalonymi ce-lami oraz tzw. kamieniami milowymi:– ustawić firmę na usługi motoryzacyjne (szybki serwis),– uruchomić sprzedaż części zamiennych i akcesoriów,– nawiązać współpracę na dostawy części zamiennych,– uruchomić trzy stanowiska naprawcze serwisu mechanicznego,– ukierunkować się na specjalizację (konkretne marki pojazdów),– wyspecjalizować rodzaje usług (np. elektryczne, mechaniczne, diagnostyczne),– rozważyć inwestycję w blacharnię (lub nawiązać współpracę),– rozważyć inwestycję w lakiernię (lub nawiązać współpracę),– zakupić pakiet urządzeń specjalistycznych dla wybranych marek,– rozważyć możliwość produkcji (zabudowy nadwozi),– zwrócić się o umowę subdealera dużej koncesji albo dealera mniej znanej marki,– zwrócić się o zewnętrzne źródła finansowania rozwoju,– zakupić teren pod stację obsługi samochodów (min. 1 ha),– wybudować obiekt o standardzie danej marki (inwestycja 10 mln zł),– podpisać umowę koncesyjną (rozważyć równolegle drugą markę),– dostosować topologię organizacji do sytuacji uczestnictwa w sieci,– dostosować formę własności i system zarządzania do standardów sieci,– rozważyć zmianę formy własności firmy i uzupełnić zasoby,– rozpocząć działalność w obrębie sieci w pełnym zakresie usług,– zmienić strategię rozwoju na wynikającą z uczestnictwa w sieci.

Wymieniony powyżej harmonogram wynika z obserwacji rozwoju sieci Merce-des, Peugeot, Renault, Citroën, DAF, Land Rover, Nissan, w których firma MCM

4.2.3.1.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 176

Page 177: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1774.2. Model strategii opartej na prawach równowagi i zasadach minimum

software wdrożyła swój system zintegrowany zarządzania Motomanager® [Gospo-darek 2000]. Początki obserwacji datowane są na lata 1993-1994. Końcowe stadiarozwoju to lata 2000-2002. Od tego momentu w wymienionych sieciach obserwujesię stabilną fazę strategii zrównoważonej, opartej na sztywnym schemacie wymu-szanym przez formy budżetowania, skonsolidowanego raportowania, planowaniaoraz rozliczeń narzucanych przez centralę danej sieci.

Równolegle do rozwoju strategii rozwijają się formy zarządzania, obiegi doku-mentów oraz informatyczne, tworząc zoptymalizowaną topologię oraz układ zaso-bów. Układ ten w momencie podpisania umowy koncesyjnej staje się bardziej trwałyi dodatkowo zabezpieczony działaniami sieci, polegającymi na ochronie kartelowej,ograniczeniu konkurencji, dopłatach finansowych oraz wsparciu technologicznym,niedostępnym dla firm zewnętrznych (np. na zapewnieniu komputerów diagno-stycznych oraz poufnych danych technicznych). To powoduje, że strategia rozwojufirmy staje się deterministyczna i oparta na planach krótkookresowych oraz średnio-okresowych, ściśle związanych z polityką ekonomiczną sieci. Jeśli na rynku nie na-stępują kataklizmy w otoczeniu, można wówczas mówić o zrównoważonym rozwojuw układzie równowagi makroekonomicznej. Systemy zarządzające ulegają precy-zyjnej formalizacji, a ścisła kontrola jakości, oparta na normatywach sieci i ISO, unie-możliwia jakiekolwiek improwizacje pracownicze. Można zatem postawić pytanie omożliwości strategiczne rozwoju w tak sztywnym pancerzu sieci. Okazuje się, że niema ograniczenia na zwiększenie aktywności biznesowej przez następujące posunięcia:– produkcję specjalistyczną, np. zabudowy specjalizowane: bankowozy, wozy bo-

jowe, samochody do pracy pod ziemią itp.,– wprowadzenie serwisu uzupełniającego (usługi materialne), np. tuningowania sa-

mochodów – przeróbki samochodów fabrycznie nowych na życzenie klienta,usługi blacharskie i lakiernicze,

– świadczenie usług niematerialnych – pomoc drogowa, ubezpieczenia, wynajemsamochodów itp.,

– dodatkowe działalności równoległe, np. sprzedaż i montaż GSM, GPS; kawiar-nia, stacja benzynowa, hotel itd.Jednak aby mówić o czystej stacji dealerskiej dobrze zorganizowanej sieci, należy

mieć na uwadze wspomniane powyżej punkty rozwoju strategicznego. Jak już wspomniano, strategia wyłaniająca się w przedstawionym układzie ma

charakter scenariuszy pomiędzy etapami. Można zatem zaproponować następującyukład:

Poziom 1: Akceptowalne scenariusze

● Organizacja stacji usługowej, mechanicznej, dwustanowiskowej bez specjaliza-cji i możliwości wykonywania poważniejszych napraw.

● Organizacja stacji usługowej dwustanowiskowej ze ścisłą specjalizacją (np. elek-tronika i elektrotechnika pojazdowa lub wulkanizacja).

● Organizacja stacji usługowej blacharskiej na dwa stanowiska.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 177

Page 178: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli178

● Organizacja usług lakierniczych z komorą bezpyłową na dwa stanowiska.● Organizacja pomocy drogowej (firma mobilna) z szybkim serwisem.● Organizacja komisu samochodowego lub złomowiska.

Działania strategiczne prowadzące do kolejnego poziomu:– znaleźć dobrego dostawcę części zamiennych,– znaleźć szybko klientów bez nakładów finansowych na marketing,– skompletować zespół pracowników (mechanik, lakiernik, blacharz, elektryk itp.),– podejmować wyłącznie opłacalne działania, żeby zarobić na rozwój,– wyszukać środki zewnętrzne na sfinansowanie drugiego etapu rozwoju,– zoptymalizować podatki, opłaty oraz formę własności,– ustanowić wszystkie, niezbędne elementy outsourcingu,– wykorzystać okazje (np. fundusze unijne, kontrakty flotowe, zmianę usług),– nawiązać powiązania kooperacyjne,– zlecić outsourcing księgowy i informatyczny,– uruchomić szybki serwis (oleje, filtry, wulkanizacja).

Poziom 2: Akceptowalne scenariusze

● Organizacja sklepu z częściami zamiennymi i akcesoriami.● Organizacja zaplecza naprawczego, mechanicznego na trzy stanowiska.● Organizacja pomocy drogowej.● Organizacja lakierni na 2-3 stanowiska.● Organizacja blacharni na 2-3 stanowiska.● Organizacja stanowiska elektromechaniki pojazdowej.● Organizacja stanowiska diagnostycznego.● Organizacja stanowiska szybkiego serwisu (tłumiki, wulkanizacja, oleje itp.).● Organizacja sprzedaży samochodów używanych.● Reorientacja na specjalizację.● Reorientacja na branże otoczenia motoryzacji (wózki widłowe, myjnie, diagno-

skopy).Działania strategiczne prowadzące do kolejnego poziomu:

– opracować biznesplan dla kolejnego etapu programowania,– zakupić urządzenia specjalistyczne (diagnoskop, narzędzia, wyposażenie),– zatrudnić pracowników merytorycznych,– uruchomić pracę zmianową,– rozpocząć analizy możliwej współpracy z określoną siecią,– wyszukać możliwe, dodatkowe obszary aktywności,– wprowadzić system informatyczny na miejscu,– zaistnieć w Internecie z własną domeną,– wykorzystać większe okazje, nadarzające się w otoczeniu,– sprawdzić możliwość reorientacji biznesowej,– uruchomić sklep części zamiennych i akcesoriów,– podpisać umowę dealerską z dostawcą olejów i smarów,– podpisać kooperację na pomoc drogową,

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 178

Page 179: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1794.2. Model strategii opartej na prawach równowagi i zasadach minimum

– rozbudować stację do 3-5 stanowisk ze sklepem i komisem,– wdrożyć zintegrowany system informatyczny (z księgowością zewnętrzną).

Poziom 3. Akceptowalne scenariusze

● Koniec inwestycji i zatrzymanie rozwoju firmy (eksploatacja bieżąca).● Podpisanie umowy subdealerskiej z dużym koncesjonariuszem.● Produkcja wyspecjalizowana jako wynik strategiczny.● Usługi dodatkowe, w tym finansowe. ● Specjalizacja w danym zakresie (np. blacharstwo, lakiernictwo).● Wejście w usługi niszowe.● Rozbudowa kubaturowa stacji pod kątem wybranej marki.● Sprzedaż samochodów nowych.● Reorientacja w obrębie branży (np. samochody dostawcze).

Działania strategiczne prowadzące do kolejnego poziomu:– opracować biznesplan dla koncesji,– podpisać umowę koncesyjną,– uzupełnić zasoby według wymagań sieci,– rozbudować stację zgodnie z wymogami,– wprowadzić działania optymalizujące topologię firmy,– wdrożyć system informatyczny zgodny z wymogami sieci,– pozyskać kapitał na rozwój,– zaistnieć na rynku (marketing),– opracować studium wykonalności rozbudowy kubaturowej,– wprowadzić zarządzanie sformalizowane i kontroling,– wprowadzić planowanie roczne i rachunkowość zarządczą,– wdrożyć system kontroli jakości.

Poziom 4. Akceptowalne scenariusze

● Podpisanie umowy koncesyjnej.● Uzyskanie zewnętrznego finansowania na rozwój.● Reorientacja biznesowa na produkcję.● Reorientacja na usługi wyspecjalizowane.● Reorientacja na samochody dostawcze i ciężarowe.● Utworzenie oddziału blacharsko-lakierniczego.● Utworzenie systemu sprzedaży (samochody nowe, używane, części zamienne,

akcesoria, inne).● Sprzedaż firmy.

Działania strategiczne prowadzące do kolejnego poziomu:– rozbudować firmę zgodnie z przyjętym biznesplanem,– przyjąć system zarządzania według standardu sieci,– utworzyć spółkę z ograniczoną odpowiedzialnością,– przenieść księgowość do siedziby spółki,– wprowadzić system kontroli jakości,– wdrożyć system raportowania zintegrowanego zgodny z wymogami sieci.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 179

Page 180: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli180

Na tym model kończy funkcjonowanie strategii wyłaniającej się i daje począteknowej, deterministycznej strategii rozwoju, opartej na wymogach sieci i ogranicze-niach wynikających z zawartych umów. Zdefiniowano cztery okresy programowaniastrategicznego. Metodologia tworzenia optymalnego scenariusza jest związana z rea-lizacją wybranych punktów w każdym z podokresów i ze stworzeniem logicznegociągu wyborów, tak że zachowana zostaje ciągłość działań z możliwością reorienta-cji biznesowej na etapie pierwszych dwóch okresów i ograniczonych zmian w ko-lejnych.

Tak określony model strategii wyłaniającej się nie jest kwantyfikowalny wprost,ale każdy ze scenariuszy charakteryzuje się określonym poziomem inwestycyjnym,wyrażanym w formie NPV oraz wartości rezydualnej34. Uwzględniając taki aspektmetryki dla problemu, możemy uznać przedstawiony model strategii za zagadnienieobjęte programem badawczym „Zarządzanie reprezentatywne”. Można również za-uważyć, że przesunięcie problematyki w obręb pasa ochronnego umożliwia rozwójnaukowych metod kwantyfikacji i przewidywania scenariuszowego.

Podsumowanie

W rozdziale pokazano, że ujęcie sformalizowane do tworzenia strategii ma mocnewsparcie praktyczne i w przypadku relacji jakości strategii do jej finansowania,zwłaszcza ze źródeł zdeterminowanych prawnie i proceduralnie, jest dobrym roz-wiązaniem. Z drugiej strony pokazano taki model adaptatywny budowy strategii,który ukierunkowany jest na ciągłą optymalizację funkcji celu. Obie metodologie sąfunkcjonalne, o ile założy się względną równowagę makroekonomiczną w okresieplanowania. Podstawowym warunkiem skuteczności aplikacyjnej dowolnej metodyjest ujęcie skwantyfikowane. W tym kontekście sformalizowane ujęcie budowy stra-tegii stanowi wsparcie dla paradygmatu demarkacji selekcjonującej i paradygmaturacjonalnego zarządzania, a więc stanowi problematykę programu badawczego „Za-rządzanie reprezentatywne” i możliwe jest znalezienie relacji do pozostałych para-dygmatów jego twardego rdzenia. To podejście rozwija problematykę optymalizacjistrategii, wspierając równolegle paradygmaty programu.

Model analogii wspomagania zarządzania finansami

W tym miejscu zakłada się głęboką analogię wynikającą z podobieństw obiektówporównywanych pod względem własności. Jest to model analogiczny funkcjonowa-nia szpitala, bazujący na modelu informatycznym stacji obsługi samochodów [Banyś,Gospodarek 2000]. Czyniąc analogię, wnioskujemy co następuje: ponieważ sfor-

4.3.

4.2.4.

34 Model ten został praktycznie zrealizowany w ponad 20 koncesjach, z którymi autor miał okazjęosobiście współpracować na przestrzeni lat 1993-2005.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 180

Page 181: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1814.3. Model analogii wspomagania zarządzania finansami

malizowane systemy zarządzania, obowiązujące w sieciach dealerskich wiodącychmarek samochodowych, stanowią problematykę objętą racjonalnym paradygmatemdemarkacji selekcjonującej, a przy tym systemy monitoringu ekonomicznego, rozra-chunków i raportów skonsolidowanych są w tych organizacjach bardzo wysokiej ja-kości, to przenosząc te zasady przez analogię na organizację będącą szpitalem,również uzyskamy spójny i bardzo precyzyjny system. Ponadto uzyskujemy nastę-pujący wniosek: system rozliczeń usług medycznych w szpitalu jest zagadnieniem ob-jętym programem badawczym „Zarządzanie reprezentatywne”. Posiada zatem miaręi może być związany z wykorzystaniem jakiejś zasady minimum.

Model funkcjonalny wspomagania zarządzania ekonomicznego szpitalem

Zanim zostanie zaprezentowana analogia między modelami, konieczne jest przed-stawienie kilku istotnych elementów z zakresu funkcjonowania szpitala, aby pokazać,że podejście informatyczne do zepsutego samochodu i chorego pacjenta jest analo-giem w 90%. Różnice pojawiają się na poziomie formularzy, dodatkowych doku-mentów oraz informacji pozaksięgowych, jednak model bazy danych księgowychpozostaje podobny. Przy okazji warto zwrócić uwagę, że rozliczenie usługi medycz-nej w umownych jednostkach (waluta punktowa) stanowi analogię do rozliczeń wdowolnej innej walucie i można łatwo ustalić ich współmierność. W ten sposóbmożna mówić o modelach izomorficznych na poziomie syntaktycznym liczb. (Po-dobne zabiegi stosuje Eurostat, mierząc poziom życia w krajach Unii Europejskiej wumownych jednostkach monetarnych PPS35).

Znalezienie takich głębokich analogii wnosi do wnioskowania logicznegoznaczną wartość poznawczą, ponieważ nie jest tu wykorzystywana zasada indukcji.Stosując zasady falsyfikacjonizmu Poppera w wersji wyrafinowanej, nie musimy od-rzucać hipotez w ten sposób wydedukowanych. Opieramy się wówczas na stopniu ko-roboracji, wynikającym z oceny poziomu cech wspólnych dla czynionej analogii.

Analogie na poziomie ontologicznym

Podobieństwa pomiędzy obiegiem dokumentów księgowych, workflow i informa-cjami wynikającymi z ustawy o rachunkowości w szpitalu i autoryzowanej stacjiobsługi samochodów (ASO) zostały przedstawione w tab. 1. A zatem mamy do czy-nienia z doskonałym dopasowaniem na poziomie funkcjonalnym, uprawniającym domodelowania analogicznego. Drobne różnice zawsze można uzupełnić, ale rdzeń sys-temu można uznać za wspólny.

4.3.1.1.

4.3.1.

35 Purchasing Power Standard, umowna waluta statystyczna Eurostat. http://europa.eu.int/estat-ref/info/sdds/en/strind/ecobac_gdp_sm.htm.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 181

Page 182: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli182

Tabela 1. Podobieństwa pomiędzy ASO a szpitalem, uzasadniające model analogiczny

Źródło: opracowanie własne.

ASO Szpital

Podobieństwa na poziomie interoperacyjności funkcjonalnej procesów

Przyjęcie samochodu do naprawy Przyjęcie pacjenta do szpitala

Wstępna diagnoza Wstępna diagnoza

Skierowanie do właściwego mechanika Skierowanie na właściwy oddział

Ustalenie rodzaju naprawy (płatna, gwarancja…) Ustalenie finansowania (NFZ, płatne…)

Wydanie części do naprawy Wydanie środków medycznych na pacjenta

Wydanie materiałów pomocniczych na halę Wydanie materiałów na oddział

Wykonanie usług zgodnie z katalogiem napraw Wykonanie procedury medycznej wg ICD

Zlecenie usługi dla podwykonawcy Zlecenie wykonania poza oddział

Zamknięcie zlecenia Wypis pacjenta

Faktura za naprawę (lub rozliczenie inne) Faktura za leczenie (lub rozliczenie)

Podobieństwa na poziomie funkcjonalnym rozrachunków

Naprawa płatna Leczenie na koszt pacjenta

Naprawa gwarancyjna Leczenie na koszt NFZ

Zbiorcza faktura gwarancyjna Zbiorcze rozliczenie dla kasy chorych

Naprawa bezgotówkowa (PZU) Leczenie na koszt ubezpieczyciela

Katalog fabryczny napraw Katalog procedur medycznych ICD

Katalog fabryczny części Katalog leków i środków medycznych

Katalog zamienników Katalog leków generycznych

Numer podwozia VIN jako identyfikator Numer PESEL jako identyfikator

Numer zlecenia (naprawy) Numer historii choroby (przyjęcia do szpitala)

Historia napraw Historia leczenia pacjenta

Rozliczenie mechaników Rozliczenie pracy personelu medycznego

Podobieństwa na poziomie funkcjonalnym kontrolingu

Budżetowanie działów Budżetowanie oddziałów

Roboty w toku Niezakończone leczenie

Koszt naprawy samochodu Koszt jednostkowy leczenia pacjenta

Koszt stanowiska pracy Koszt stanowiska na oddziale

Koszt personelu Koszt personelu

Rentowność zatrudnienia Rentowność zatrudnienia

Rentowność działu Rentowność oddziału

Przepływy finansowe Przepływy finansowe

Wskaźnik położenia ekonomicznego Wskaźnik położenia ekonomicznego

Plan finansowy działu Plan finansowy oddziału

Raport skonsolidowany Raport skonsolidowany

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 182

Page 183: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1834.3. Model analogii wspomagania zarządzania finansami

Analogie na poziomie funkcjonalnym i semantycznym

Sposób rozliczeń finansowych jest określony ustawą o rachunkowości, która narzucasztywną formę zapisów, bilansowania oraz ujednolica wynik finansowy. Przy tymdodatkowym aspektem są ujednolicone sprawozdania finansowe, które ustawa defi-niuje. Tym samym rozliczenia ekonomiczne oraz szkieletowe plany kont mogą byćtransferowane z firm motoryzacyjnych na szpitale, a systemy informatyczne będąmieć analogiczny szkielet logiczny oraz workflow.

Omawiając analogie na poziomie funkcjonalnym, wskazano większość obsza-rów semantycznych, w których występują kolejne analogie, w szczególności: bilansjednostki, rachunek wyników, sprawozdania finansowe. Wszystkie wymienione ele-menty określone są przez ustawę o rachunkowości jako formularze o zdefiniowa-nych pozycjach, nadających się do porównania pomiędzy różnymi podmiotamigospodarczymi nie będącymi bankami lub ubezpieczycielami.

Rys. 20. Schemat logiczny (model funkcjonalny) rozrachunków finansowych szpitala, oparty na analogii do Motomanager firmy MCM (w ramkach nazwy modułów funkcjonalnych)

Źródło: opracowanie własne.

Analogie semantyczne stanowią księgi pomocnicze w zakresie prowadzenia ewi-dencji majątku trwałego oraz gospodarki magazynowej. W każdym przypadku spo-sób rozrachunków oraz rozliczeń jest określany przez prawo podatkowe oraz ustawęo rachunkowości. Analogią semantyczną na poziomie rozliczeń finansowych orazilościowych są rozrachunki z pracownikami. Te również wynikają z ustaleń praw-nych: prawa pracy, ubezpieczeń społecznych, ustaw podatkowych oraz ustawy o ra-chunkowości.

4.3.1.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 183

Page 184: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli184

Rys. 21. Moduł „Medusa” ewidencji usług medycznych z systemu „Hospitalmanager” firmy MCM

Źródło: opracowanie własne.

Analogia na poziomie funkcjonalnym, rozliczenia kosztów pacjenta, jest możliwado przyjęcia, co można zaobserwować w komercyjnych firmach medycznych. Póź-niejszy rozrachunek z tytułu refinansowania stanowi analogię rozliczeń napraw gwa-rancyjnych samochodów.

Powyższy przykład rodzi konkluzję, że system finansowo-księgowy stanowiącymodel semantyczno-syntaktyczny wynikający z modelu funkcjonalnego może byćidentyczny dla obu przypadków: szpitala i stacji obsługi samochodów. Podobnie pro-gramy wspomagające prowadzenie ksiąg pomocniczych mogą zostać użyte w obuprzypadkach w nieznacznie zmienionej postaci, z dokładnością do zdefiniowania wy-mienianych danych oraz sposobów ich rozksięgowań i metaanaliz.

Model Hospitalmanager a paradygmaty twardego rdzenia

Rola analogii we wsparciu paradygmatów twardego rdzenia, a jednocześnie w bu-dowaniu wiedzy w obrębie pasa bezpieczeństwa, ma szczególną wymowę. Analogieumożliwiają podejmowanie prób znalezienia unikatowych rozwiązań dla zagadnień,które nie posiadają dobrego modelu semantycznego. Pozwalają na znaczną oszczęd-ność kosztów i czasu potrzebnego do stworzenia systemu informatycznego, którego

4.3.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 184

Page 185: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1854.3. Model analogii wspomagania zarządzania finansami

nie ma powodu opracowywać od zera. Obniżają czas prób i testów, ponieważ systemyoparte na analogiach są w znacznej części sprawdzone w praktyce. W końcu pozwa-lają przenieść dobre rozwiązania topologii i struktury organizacyjnej na organizacjęprzejmującą analogię. Są to absolutnie kluczowe zagadnienia procesu zarządzania,ponieważ prowadzą do minimalizacji pewnych kosztów i maksymalizacji efektywności.

Dalszy rozwój tak projektowanego systemu prowadzi poprzez optymalizację to-pologii zasobów oraz dopasowanie subtelne obiegu dokumentów i opisu procesów.Powstaje w ten sposób niebieska księga organizacji, która w adaptatywnym procesieoptymalizacji osiąga w końcu stan równowagi efektywnego oddziaływania z oto-czeniem.

Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego

Paradygmat ten wskazuje na istnienie oraz stosowalność morfizmu semantycznegooraz izomorfizmów syntaktycznych, stanowiących reprezentację numeryczną przy-jętego modelu semantycznego lub analogii, a zatem poszukiwanie rozwiązania in-formatycznego jest logicznie niesprzeczne i może zakończyć się sukcesem. Wymagato jednak poszukiwań metodą prób i błędów dobrej analogii na poziomie ontolo-giczno-funkcjonalnym.

Paradygmat efektywnego oddziaływania

Dobry system rozliczeń finansowych i czytelność rozrachunków to jeden z podsta-wowych warunków uzdrowienia służby zdrowia i możliwość efektywnego od-działywania szpitala z otoczeniem (ubezpieczycielem). Tym samym wybór dobregomodelu syntaktycznego rozrachunków, opartego na analogii do standardów między-narodowych, z pewnością umożliwi efektywne oddziaływanie z otoczeniem. Analo-gia umożliwia w tej kwestii wybór najlepszy z możliwych do dalszego przetwarzaniai optymalizacji.

Paradygmat racjonalnego zarządzania

Poziom ontologiczno-funkcjonalny systemu wspomagającego zarządzanie, budowa-nego przez analogię, jest bardzo istotny dla racjonalności zarządzania. Odpowiednimodel wymiany informacji oraz topologii organizacyjnej wymuszany jest przez prze-jęcie know-how z organizacji, z której analogia pochodzi. Tu również obserwuje sięsprzężenie zwrotne pomiędzy jakością modelu analogicznego a wymogami za-rządzania. A zatem paradygmat racjonalnego zarządzania znajduje pełne potwier-dzenie na poziomie funkcjonalnym analogii systemu informatycznego.

4.3.2.3.

4.3.2.2.

4.3.2.1.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 185

Page 186: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli186

Paradygmat optymalnej topologii

Paradygmat ten ma szczególne znaczenie praktyczne w przypadku analogii. Wybie-rając rozwiązanie analogiczne, automatycznie określa się optymalną dla niego topo-logię, a w ślad za tym rozkład komputerów stanowiskowych, serwerów, elementówaktywnych i pasywnych. To z kolei oddziaływa na topologię organizacji i funkcjo-nalność stanowisk podłączonych do systemu informacyjnego. Z kolei system przejętyjako analog wymaga określonych adaptacji (modyfikacji) dla konkretnego zastoso-wania. Powstają one najczęściej w trakcie wdrożenia i powodują, że sprzężeniezwrotne pomiędzy topologią organizacji a strukturą systemu prowadzi do szybkiejoptymalizacji organizacyjnej.

Podsumowanie

Na podstawie znalezionych analogii wykonano system wspomagający zarządzanieszpitalem Hospitalmanager, bazujący na dobrze przetestowanym i sprawdzonym sys-temie wspomagającym zarządzanie autoryzowaną stacją obsługi samochodów Mo-tomanager. Po wyeliminowaniu procesów związanych ze sprzedażą samochodóworaz części zamiennych i zamianie na sprzedaż zgodną z procedurami obo-wiązującymi w służbie zdrowia, a następnie wyeliminowaniu druków oraz wydrukówzwiązanych z branżą motoryzacyjną i zastąpienie ich przez zestaw wydruków obo-wiązujących w służbie zdrowia – otrzymano dobry system informatyczny (model se-mantyczno-syntaktyczny). Przykład ten stanowi potwierdzenie funkcjonalnościparadygmatów twardego rdzenia programu badawczego „Zarządzanie reprezenta-tywne”, a jednocześnie podkreśla znaczenie zarządzania przez reprezentację mode-lową.

Quasi-adaptatywne zarządzanie teatremJest to doskonała ilustracja funkcjonowania programu badawczego „Zarządzanie re-prezentatywne”, tym bardziej cenna, że zostało ono wdrożone, jest monitorowane idoprowadzono je do poziomu eksploatacji systemu informatycznego [Gospodarek2008g]. Model sprawdza się w praktyce i umożliwia uzyskanie dobrego poziomu od-porności organizacji na zaburzenia w otoczeniu. System mikroekonomiczny jestutrzymywany w stanie zbliżonym do równowagi w sensie Nasha. Teatr osiąga dobrewyniki tak w warstwie rozwoju artystycznego, jak i w warstwie zasobowej.

Opis ontologiczny

Zarządzanie adaptatywne (agile management) [Highsmith 2007] oraz jego wersjascrum management [Schwaber 2005] związane są głównie ze skomplikowanymi pro-

4.3.2.4.

4.4.1.

4.4.

4.3.3.

R_04:AE 2009-05-28 12:51 Strona 186

Page 187: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1874.4. Quasi-adaptatywne zarządzanie teatrem

jektami informatycznymi. Jednak atrakcyjność koncepcji oraz prostota i logikawdrożenia skłaniają ku próbom wykorzystania praktycznego w systemach ekono-micznych opartych na wiedzy. Takim obiektem jest między innymi teatr. Jest bardzomało publikacji na temat zarządzania teatrami, ponieważ kultura nie jest szczególnieeksponowanym przedsięwzięciem biznesowym, a tematyka wydaje się być trudnajuż na poziomie ontologicznym, bo nie wiadomo, czy teatr jest typową organizacjąbiznesową, czy raczej jednostką budżetową z elementami samofinansowania. Ale itak problem zarządzania teatrem jest zagadnieniem bardzo interesującym z punktuwidzenia teorii nauk o zarządzaniu, ponieważ żadna ze znanych koncepcji nie da siętu zastosować w czystej formie. Konieczne jest zastosowanie modeli mieszanych, astrategie rozwoju muszą być budowane w dwóch warstwach wzajemnie sprzężonych:rozwoju artystycznego oraz finansów i zaplecza.

Teatr jest organizacją, którą można scharakteryzować w następujący sposób:1) zysk nie jest najważniejszym kryterium wyniku,2) przetrwanie w czasie stanowi nadrzędny cel strategiczny,3) zasadnicze procesy biznesowe stanowi oryginalna twórczość,4) podstawą funkcjonalności jest zespół artystyczny,5) jest instytucją biznesową opartą o wiedzę,6) stanowi organizację o dużej elastyczności,7) jest jednostką o wysokim poziomie innowacyjności.Już z powyższych punktów wynika, że z jednej strony mamy do czynienia z or-

ganizacją o wysokim poziomie kultury wewnętrznej, innowacyjności oraz poziomiehumanizacji procesów biznesowych oraz o trudnym do oszacowania wyniku mie-rzalnym. Z drugiej zaś – występują tu zagadnienia klasycznego, sformalizowanegozarządzania finansami, majątkiem trwałym oraz zasobami materialnymi, bez którychpoważny teatr nie będzie mógł funkcjonować. A zatem z teoretycznego punktu wi-dzenia, podejście systemowe (holistyczne) do zarządzania w teatrze nie ma uzasad-nienia, za to model redukcjonistyczny, z małymi elementami holizmu w odniesieniudo jego wybranych podstruktur oraz procesów – tak. W dodatku możliwe jest wy-znaczenie wyraźnej granicy pomiędzy sferą humanistyczną a formalną teatru jakoorganizacji. Istnieje wyraźna linia podziału sfery biznesowej na część formalną, za-sobowo-finansową, nadającą się do komputeryzacji i przewidywalną w czasie (przy-najmniej w prognozach rocznych), oraz część procesową, związaną z produkcjąspektakli lub wartości niematerialnych, a także ich eksploatacją, trudną repertuarowodo przewidzenia i bazującą bardziej na okazjach i chwilowych preferencjach oto-czenia aniżeli na planowym działaniu strategicznym. Występuje tu również zagad-nienie przywództwa w kontekście osobowości dyrektora artystycznego, któregodecyzje mają często charakter mocno ograniczonej racjonalności. W niewielu teatrachistnieje organ typu rady repertuarowej lub rady programowej, mogący ingerować wdecyzje dyrektora. I w ten sposób zarysowują się dwa nurty strategii rozwoju teatru,dotyczące:

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 187

Page 188: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1) planowanego rozwoju w sferze materialnej, możliwego do oszacowania z przy-zwoitą dokładnością w średniookresowym horyzoncie czasowym,

2) rozwoju artystycznego, trudno przewidywalnego, nawet w ujęciu rocznym, azwiązanego z aktualną wizją dyrektora artystycznego i/lub rady artystycznej.

Oba te nurty muszą pozostać zbieżne w jakimś przedziale czasu, ponieważ sferamaterialna musi sfinansować działalność artystyczną w określonym momencie, np.składania bilansu rocznego, a dodatkowo sfera materialna odpowiada za spełnienienorm prawnych oraz ekonomicznych, obowiązujących w otoczeniu. Ponieważwspomniana zbieżność przebiega dwoma względnie niezależnymi od siebie torami,co wynika z tego, że finansowanie działalności nie jest związane wyłącznie z pro-dukcją artystyczną, mamy do czynienia z procesem zarządzania adaptatywnego, po-legającym na dopasowaniu produkcji do finansów i zasobów, oraz relację zwrotną –wpływu finansów pochodzących z dotacji i grantów wskutek realizacji repertuaruoraz sprzedaży biletów, praw autorskich i produktów ubocznych (np. nagrania, dekoracje, usługi świadczone na zewnątrz) na zmienność oferty repertuarowej i pro-gramowej. Wymaga to wdrożenia swoistego procesu samouzgodnienia finansowo--repertuarowego, silnie zależnego od sytuacji zewnętrznej oraz okazji pojawiającychsię w otoczeniu. Jest to właśnie pierwszy i najważniejszy element typu agile w za-rządzaniu teatrem – doprowadzić do równowagi bilansu ekonomicznego i artystycz-nego w określonym czasie.

Drugim elementem zasadniczym koncepcji jest strategia rozwoju artystycznego,która powinna stanowić proces adaptatywny w czasie, prowadzony metodą kolej-nych przybliżeń pomiędzy wizją dyrektora artystycznego a akceptacją społecznągrupy docelowej (widza standardowego36 dla danego typu widowiska). Już po dwu-letniej działalności teatru przy zdefiniowanych kryteriach akceptacji oraz ustalonymmodelu widza standardowego dla repertuaru, osiągnięty może zostać kompromis po-między wizją dyrektora artystycznego, która zwykle leży poza zasięgiem intelek-tualnym przeciętnego widza (ale niekoniecznie widza standardowego), a potrzebamispołeczności lokalnej, która poprzez liczny udział w spektaklach zagłosuje za teatrem.Taka konstrukcja strategii rozwoju artystycznego wydaje się być optymalnym podej-ściem do problemu, ponieważ w jej wyniku tworzy się trwały konsens społeczny,warunkujący stabilność i zrównoważony rozwój. Tym samym zarządzanie strate-giczne oparte na koncepcji agile management gwarantuje stabilny, średni poziom ar-tystyczny, umożliwiający od czasu do czasu wyjście do społeczeństwa z jakimśponadprzeciętnym utworem. Przedstawiona recepta wydaje się być tak oczywista, żeaż dziw, że jest wyjątkowo rzadko stosowana.

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli188

36 Widz standardowy jest umownym modelem. Pojęcie to należy rozumieć w kategoriach socjolo-gicznych jako grupę społeczną, spełniającą określone wymagania rozumienia lub posiadającą okreś-lone kwalifikacje do właściwej oceny dzieła. Określenie widza standardowego umożliwia wybór grupydocelowej do badania opinii publicznej i tym samym dopasowanie repertuaru nie do poziomu dyletanta,ale do średniego poziomu ogłady kulturalnej, ustalonego na drodze badawczej nauk społecznych.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 188

Page 189: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1894.4. Quasi-adaptatywne zarządzanie teatrem

Proces polegający na dostosowaniu repertuaru i standardowego widza jest do-skonałym przykładem zarządzania adaptatywnego, które nie tylko łatwo wdrożyć,ale również kontynuować. A poprzez coraz lepsze przybliżenie modelu widza stan-dardowego do założeń rozwoju kulturalnego jednostki osiąga się kolejne cele sta-wiane przed teatrem.

Zarządzanie procesami głównymi

W teatrze mamy do czynienia z trzema procesami głównymi. Są to:1) produkcja spektakli i widowisk,2) produkcja do rozpowszechniania lub zwielokrotniania,3) eksploatacja spektakli.Pozostałe procesy mają charakter pomocniczy. Zarządzanie procesami produkcji

i eksploatacji jest zwykle rozłączne na poziomie operacyjnym, ale posiada jeden ob-szar wspólny – planowanie repertuaru, co stanowi element kluczowy w zarządzaniudziałalnością teatru. Składa się nań harmonogram czasowo-zadaniowy oraz obsadakadrowa spektakli, prób i innych zajęć z udziałem zespołów twórczych. W tym miej-scu pojawia się kolejny element zarządzania adaptatywnego teatrem, związany z pro-dukcją zespołów artystycznych.

Stworzenie nowego spektaklu można uznać za projekt w ontologii nauk o za-rządzaniu. Ma on jednak pewne specyficzne właściwości. Pracuje na niego cały teatr,ale bezpośrednim uczestnikiem i kluczowym wykonawcą są zespoły artystyczne, wszczególności: zespół aktorski, zespół muzyczny i zespół scenograficzny. Zespoły tewnoszą wkład twórczy do finalnego produktu. Ale żeby efekt twórczy mógł zostaćwdrożony w formie premiery spektaklu, konieczne są działania wspomagające za-plecza sceny oraz zespołów inżynieryjno-technicznych. To powoduje, że projekt madwa elementy zarządzania: część aktorską oraz część technologiczną. Najbardziejefektywnym działaniem operacyjnym jest zatem stworzenie grupy zespołów typuscrum37, stanowiących kolejno: obsadę aktorską, muzyczną oraz scenograficzno-cho-reograficzną danego widowiska. Dobór osób do danego zespołu jest procesem za-rządzania repertuarem i jest typu adaptatywnego (osoby nie pasujące lub zajęte wdanym momencie są zastępowane w kolejnych produkcjach innymi). W czasie two-rzenia danego spektaklu zasada niedokonywania zmian w obrębie zespołu scrum zo-staje zachowana z dokładnością do dublerów. Może następować pewna rotacjaaktorów w zespole, przy założonym z góry nadmiarze obsady.

System zarządzania działalnością operacyjną twórców w oparciu o tworzone za-daniowo zespoły scrum jest najbardziej wyraźnym przykładem agile management wteatrze. Zespół wykonujący określoną część spektaklu jest nadzorowany przezreżysera, scenarzystę, choreografa lub scenografa, którzy stanowią jednocześnie od-biorców produktu finalnego w imieniu sfery zarządzania na poziomie dyrekcji. Ter-

4.4.2.

37 Scrum oznacza pojęcie młyna w grze w rugby i używane jest do określenia specyficznego typuzarządzania projektami, zwanego scrum management.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 189

Page 190: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli190

minami prezentacji wyniku są kolejne próby aktorów, muzyków i tancerzy orazodsłony dekoracji sceny wraz ze strojami, kończące się zawsze próbą generalną skon-solidowanego spektaklu. W czasie trwania produkcji każdy zespół cząstkowy scrumwykonuje swoje zadania twórcze, pozostając pod nadzorem określonego lidera--twórcy (scenografa, choreografa, kompozytora lub dyrygenta, reżysera). Z chwiląstworzenia produktu częściowego przez dany zespół w wersji finalnej, nadającegosię do integracji z pozostałymi, następuje połączenie wszystkich wyników w formiepróby generalnej spektaklu. Taki algorytm powoduje, że premiera powstaje metodąkolejnych przybliżeń, a każdy zespół scrum zarządza się samodzielnie z dokładnoś-cią do ograniczeń formalnych, czasu prób, regulaminu pracy w teatrze oraz budżetu.Co zyskuje teatr w procesie zarządzania typu agile na poziomie tworzenia spektaklu: – ograniczenie problemów międzyludzkich do relacji w małym zespole,– brak konieczności definiowania szczegółowych relacji oraz zadań, które są two-

rzone on line przez zespół scrum w warunkach zbliżonych do rzeczywistych,– obniżenie kosztów tworzenia dokumentacji oraz analiz sytuacyjnych,– przyspieszenie procesu tworzenia i skrócenie czasu realizacji zadania,– możliwość improwizacji twórczej zespołu i wprowadzenie bliżej nieokreślonych

modyfikacji lub innowacji,– wyższą odporność projektu na nieprzewidziane sytuacje, które zespół scrum po-

trafi najczęściej rozwiązać samodzielnie,– brak konieczności używania systemów informatycznych, wspomagających za-

rządzanie w obrębie działania zespołu scrum i na poziomie integracji produktu fi-nalnego,

– efektywny proces uczenia się zespołu i innowacyjność produkcji.Jednak aby zespół scrum mógł zajmować się wyłącznie tworzeniem produktu,

musi być wspomagany na warunkach priorytetowych przez zespoły otoczenia sceny,logistów oraz administrację. Pozostają oni na zewnątrz zespołów scrum, a zarządza-nie ich działalnością operacyjną jest zdeterminowane bieżącymi potrzebami zespołówtwórczych. Stąd też z racji konieczności elastycznych reakcji na zapotrzebowanie ze-społów scrum, konieczne jest stosowanie metod agile management w stosunku dotych grup zasobowych teatru. To powoduje, że tworzenie planów i budżetów dla po-szczególnych działów i pracowni obszaru otoczenia sceny jest mocno utrudnione ibardziej polega na ekstrapolacji wyników lat ubiegłych aniżeli na ścisłym planowa-niu zadań. Stąd też, wychodząc z danych szacunkowych, zarządzanie sferą otoczeniasceny polega na comiesięcznej weryfikacji harmonogramów czasowo-zadaniowychoraz budżetu, z zastosowaniem np. harmonogramów Gantta. Takie podejście umożli-wia oszacowanie bieżących możliwości produkcyjnych oraz planowanie operacyjnekosztów takich jednostek otoczenia sceny (rys. 22), jak:– zespół elektryków,– zespół inżynierii sceny,– zespół akustyków,– zespół oświetlenia,

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 190

Page 191: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1914.4. Quasi-adaptatywne zarządzanie teatrem

– pracownia kostiumów,– pracownia fryzjersko-perukarska,– pracownia wizażystów.

Zasoby te funkcjonują w teatrze i podstawowym problemem zarządzania jest za-gadnienie, czy należy zastosować outsourcing, czy samemu świadczyć usługi na ze-wnątrz. Można zauważyć, że wykorzystanie tego zasobu wyłącznie do celów własnejprodukcji oraz procesów eksploatacji widowisk stanowi pewien procent ich zdol-ności wytwórczej, a koszty związane z utrzymaniem zasobu są znaczne. Niestety pro-blem podjęcia racjonalnej decyzji ograniczony jest również przez relacje wewnątrzorganizacji, w szczególności dyrekcja – związki zawodowe, które do procesów za-rządzania wprowadzają element destrukcyjny.

Zaplecze sceny, najogólniej ujmując, dzieli się na zespoły logiczne, dostosowanedo funkcjonowania modelu agile management, a mianowicie: – dział przygotowania sceny, – dział przygotowania postaci, – dział techniczny,– dział administracji (w tym księgowość),– marketing i PR.

Stanowią one pięć współdziałających grup, usługowych w stosunku do zespołówscrum (rys. 23). Ponieważ model zarządzania agile przygotowaniem spektaklu w teat-rze składa się z kilku elementów, które sobie formalnie nie podlegają, a ich relacjeograniczają się do świadczenia usług, musi istnieć koordynator działań zespołów oto-czenia sceny oraz obieg dokumentów, wypełniających relacje między nimi (np. za-potrzebowanie na wykonanie elementu dekoracji, przygotowanie aktora do wyjściana scenę, zużycie materiałów, zamówienie zakupu materiałów). Dokumentacja takastanowi precyzyjną informację o kosztach i wykorzystaniu każdego zasobu. Dane sągromadzone w systemie finansowo-księgowym i przetwarzane na raporty operacyjneoraz sprawozdania kontrolingowe.

Drugą grupę procesów twórczych stanowi produkcja wartości niematerialnych iprawnych, stanowiących własność intelektualną teatru, oraz produkcja druków, mul-timediów i innych form edytorskich. Ta działalność ma charakter wspomagający pro-dukcję nowych spektakli oraz ich eksploatację. Jest to możliwość zapisu audio-wideospektaklu, prezentacja on line w Internecie, wydawnictwo okazjonalne, materiałymarketingowe, zapis archiwalny do zbiorów własności intelektualnej teatru. Za-rządzanie tą grupą związane jest przede wszystkim z klasycznym ujęciem redukcjo-nistycznym, ograniczonym do poszczególnych komórek organizacyjnych, zwią-zanych z eksploatacją unikatowych zasobów, głównie sprzętu multimedialnego. Ko-mórki stanowią samodzielne jednostki, działające na zlecenie dyrekcji. Mają jednakznaczną swobodę podejmowania decyzji merytorycznych. Stąd też można mówić odużej innowacyjności tych jednostek, nie ma bowiem identycznych rozwiązań dlawszystkich spektakli oraz produkcji. Wymagana jest zatem znaczna elastyczność

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 191

Page 192: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli192

Rys.

22.

Sch

emat

org

aniz

acyj

ny te

atru

– z

opty

mal

izow

ana

topo

logi

a st

anow

isk

Źró

dło:

opr

acow

anie

wła

sne

na p

odst

awie

dan

ych

Teat

ru P

olsk

iego

we

Wro

cław

iu.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 192

Page 193: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1934.4. Quasi-adaptatywne zarządzanie teatrem

Rys. 23. Model funkcjonalny zarządzania adaptatywnego w teatrze

Źródło: opracowanie własne.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 193

Page 194: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli194

działania i twórcze podejście. Ograniczeniem jest zawsze budżet oraz uregulowaniaprawne (prawo autorskie, regulamin pracy itp.).

Trzecia grupa procesów to eksploatacja wytworzonych spektakli oraz wartościniematerialnych i prawnych. Dzieli się ona na trzy kategorie:

1) powtórzenia widowisk i spektakli (repertuar),2) sprzedaż produktów wytworzonych (płyty, druki, gadżety, elementy dekoracji),3) usługi materialne i niematerialne świadczone na zewnątrz (wynajem strojów,

dekoracji, pomieszczeń).W przypadku powtórzeń widowisk zarządzanie adaptatywne ma ograniczone za-

stosowanie i o ile zespół artystyczny podlega mu w sensie dostarczenia gotowegowidowiska na określony dzień, o tyle nie jest to proces wytworzenia nowego pro-duktu. Jednak ze względu na możliwe zmiany obsady oraz cykl przygotowawczy,polegający na uczestniczeniu w próbach, każde powtórzenie spektaklu można okreś-lić jako modyfikację produktu. W tym sensie metoda scrum w dalszym ciągu możestanowić model ontologiczny i ma zastosowanie.

Strategia adaptatywna rozwoju teatru

Jak już wykazano wcześniej, strategia teatru składa się z dwóch podstawowych ele-mentów:

1) strategii rozwoju zasobów (finanse, logistyka, zaplecze otoczenia sceny),2) strategii rozwoju artystycznego (zespół, repertuar, twórczość).Strategia rozwoju zasobów jest planowym dokumentem o sztywnych ramach, a

wiąże się z realizacją budżetu teatru oraz rozliczeniem dotacji. Jej budowa wynika zprzeszłych okresów i istnieje wąski margines odchyleń od stanu równowagi finan-sowej. Ten element planowania strategicznego jest kwantyfikowalny i mierzalny wwymiarze finansowym. Podlega ścisłej kontroli w czasie, co pozwala na jego kom-puteryzację i w miarę dobre przewidywanie w czasie. Ewentualne działania ponad-programowe, związane z wykorzystaniem okazji, są związane z dotacjami celowymioraz projektami współfinansowanymi ze środków zewnętrznych, np. Unii Europej-skiej, które to środki teatr może pozyskać, biorąc udział w konkursach. Najbardziejodpowiednim modelem tworzenia strategii rozwoju zasobów jest sformalizowanametoda LFA (macierzy logicznej). Umożliwia ona logiczny podział na logiczne ikwantyfikowalne programy cząstkowe, co ma w tym przypadku znaczenie kluczowe.

Drugi element strategii to rozwój artystyczny. W tym zakresie strategia ma cha-rakter wyłaniający się, co można uznać za model adaptatywny w czasie. Adaptacjarepertuaru do sytuacji zewnętrznej ma wyraźnie okazjonalny charakter, związany zmożliwością zaangażowania reżysera zewnętrznego o uznanej pozycji, powstania in-teresującego scenariusza, zapotrzebowania na konkretne przedstawienie. Nie da siętego zaplanować w perspektywie rocznej. Ponieważ cykl produkcji nowego spek-taklu nie przekracza trzech miesięcy, a liczba premier może wynosić 6-10 przy okreś-

4.4.3.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 194

Page 195: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1954.4. Quasi-adaptatywne zarządzanie teatrem

lonym poziomie zasobów oraz finansowania, strategia rozwoju artystycznego możezostać ograniczona właśnie przez te czynniki. Repertuar jest na bieżąco dostosowy-wany do sytuacji ekonomicznej oraz wydolności zespołu. Należy mieć na względzie,że zespół ten równolegle realizuje proces eksploatacji istniejących spektakli. Tymsamym planowanie repertuarowe jest możliwe z wyprzedzeniem maksymalnie 3-miesięcznym, a newralgicznym elementem tego procesu jest system informatycznyplanowania, wspomagający optymalizację wykorzystania zasobów i likwidację efek-tów „wąskich gardeł”.

Tym sposobem można wskazać istniejące sprzężenie zwrotne pomiędzy rozwo-jem artystycznym i rozwojem ekonomicznym teatru. Oba elementy są współzależne.Każdy z nich warunkuje rozwój drugiego, przy czym ważniejszym elementem jestutrzymanie stanu produktywności zespołu niż zasobów materialnych. Zespół bowiemmoże zostać przeniesiony do innego otoczenia (teatru), wykonując poprawnie swojezadania. Można postawić pytanie, czy strategia scenariuszowa może mieć w tymprzypadku zastosowanie. Odpowiedź wydaje się być twierdząca. Mając bowiemokreślone perspektywy w krótkoterminowym okresie planowania repertuaru, naj-częściej pozostaje do wyboru kilka wariantów, układających się w sensowny scena-riusz czasowy. A zatem adaptatywny charakter strategii rozwoju artystycznego zostajeuzupełniony o cechę scenariuszowości zwaną sprzężeniem zwrotnym do strategiirozwoju zasobów.

Odniesienie do programu badawczego „Zarządzanie adaptatywne”

Model koncepcyjny zarządzania quasi-adaptatywnego teatrem posiada cechę mie-rzalności w następujących elementach, omówionych powyżej:– zarządzanie finansami, zasobami oraz kadrami,– zarządzanie typu scrum procesami produkcji,– zarządzanie logistyką obsługi spektakli,– zarządzanie adaptatywne repertuarem.

Dodatkowo cechę minimum można wykazać w odniesieniu do zarządzania fi-nansami (minimalizacja kosztów), zarządzania scrum (minimum nakładów na wy-tworzenie produktu i optymalne wykorzystanie zasobów), zarządzania logistyką(minimum kosztów), zarządzania repertuarem (minimum obciążeń, optymalizacjarozkładu). Jest zatem dobrze określonym zagadnieniem w obrębie programu badaw-czego.

Paradygmat optymalnej topologii

Zarządzanie quasi-adaptatywne teatrem prowadzi do optymalizacji topologii organi-zacji. Widać to na przykładzie kolejnych modyfikacji struktury stanowisk oraz ko-

4.4.4.1.

4.4.4.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 195

Page 196: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli196

mórek organizacyjnych, które miały miejsce na przestrzeni 2007-2008. W rezultacieosiągnięto topologię przedstawioną na rys. 22, która wydaje się być najlepiej logicz-nie dostosowana do potrzeb zarządzania.

Kolejną optymalizacją topologii był system obiegu informacji w teatrze. Jegoefektem jest kształt i funkcjonalność systemu informatycznego, wspomagającego za-rządzanie, a w szczególności program planowania repertuaru. Składa się na to zop-tymalizowana topologia sieci LAN oraz system obiegu dokumentów.

Wskutek zmian w zasadach zarządzania zespołem artystycznym nastąpiły zmianyoptymalizacyjne funkcjonowania zespołów wspomagających przygotowanie aktoraoraz sceny. Nastąpiła reorientacja systemu decyzyjnego w kierunku średniegoszczebla kierowania. W ten sposób przedstawiony model zarządzania teatrem, zrea-lizowany praktycznie, potwierdza zasadność stosowania paradygmatu optymalnej to-pologii organizacji.

Paradygmat racjonalności zarządzania

Racjonalność zarządzania teatrem wiąże się z podejmowaniem decyzji opartych nazasadach minimum. Minimalizacja kosztów oraz nakładów na produkcję, wielokrotnewykorzystanie elementów zabudowy sceny i podobne działania optymalizującezwiększają stabilizację finansową teatru i umożliwiają podejmowanie kolejnych in-westycji. Teatr utrzymuje równowagę finansową oraz bilansową.

Dyrekcja teatru wdrożyła projekt raportowania skonsolidowanego, którego ele-mentem jest raport finansowy, zgodnie z ustawą o rachunkowości. Przygotowane sązasady dokumentowania wyników działalności. Monitorowane są przychody ze spek-takli. Analizuje się recenzje oraz bada opinie widzów. To prowadzi do racjonalizacjipodejmowanych decyzji i dalszej optymalizacji topologii organizacji. W ten sposóbstosowanie paradygmatu racjonalności zarządzania w Teatrze Polskim we Wrocławiuma pełne uzasadnienie.

Paradygmat efektywnego oddziaływania ekonomicznego

Wykazanie stosowalności tego właśnie paradygmatu do zarządzania teatrem wydajesię być zadaniem najtrudniejszym. Wynika to z faktu, że przychody finansowe teatrusą raczej symboliczne, a więc trudno mówić o szczególnie istotnym aspekcie siły od-działywania. Oglądając jednak budżet organizacji, oparty na dotacjach, zmienia sięzupełnie obraz sytuacji. Należy zauważyć, że wzrost dotacji zawsze towarzyszy wy-nikom artystycznym oraz projektom inwestycyjnym. To powoduje, że racjonalnie za-rządzany teatr oddziałuje w sposób efektywny, utrzymując się na przyzwoitympoziomie finansowania, a także realizując znaczną liczbę nowych spektakli.

Powyższe rozważania prowadzą również do wniosku, że zachodzą obie tezy sta-nowiące treść paradygmatu. Oddziaływanie ekonomiczne teatru polega na wymianieokreślonego kapitału z otoczeniem. Przyjmowane są dotacje, a jednocześnie zmienia

4.4.4.3.

4.4.4.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 196

Page 197: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1974.4. Quasi-adaptatywne zarządzanie teatrem

się stan zasobów (przyrost aktywów, wzrost zasobów trwałych, zmiana wartości nie-materialnych – nowe prawa własności itp.). Rozpraszany jest przy tym pewien kapi-tał, związany z deprecjacją środków trwałych, wypłatami należności, płacami,tantiemami itd.

Przedstawiona argumentacja stanowi mocne potwierdzenie słuszności spełnianiawarunków paradygmatu przez funkcjonujący model zarządzania.

Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego

Ten paradygmat stanowi podstawę tworzenia doskonałych modeli funkcjonalnychzarządzania. Teatr stanowi niepusty zbiór obiektów: zespół ludzki, finanse, środkitrwałe, wartości niematerialne i prawne itd., stanowiący zasób. W teatrze określonościsłe reguły wykorzystywania każdej kategorii zasobów, jak również zasadydziałania każdego elementu zasobu, reguły łączenia zasobów. W tym celu spisanoreprezentacje semantyczne w formie dokumentów pisanych, np. polityka rachunko-wości, zasady obiegu dokumentów, regulamin pracy, zasady wynagradzania itd. Wkońcu w teatrze mamy do czynienia ze zbiorem określonych relacji, np. regulaminempracy, strukturą organizacji, mapą procesów i kompetencji, zasadami podejmowaniadecyzji. Tym samym wypełnione są założenia stawiane przez paradygmat.

Teatr stanowi zatem organizację ekonomiczną w ujęciu zasobowym o zdefinio-wanym w danej chwili stanie zasobów. Teza ta nie wymaga dowodu. Zarządzanieadaptatywne polega na zmianie stanu zasobów teatru w czasie, w obrębie dozwolo-nych działań oraz relacji. To również wydaje się być intuicyjne. Każdy akt za-rządzania powoduje bowiem zmiany w stanie zasobów (wydanie środków, produkcjanowego spektaklu, reorganizacja zespołu skutkująca jego nowymi możliwościami).

Działając na dokumentach stanowiących izomorficzne reprezentacje obiektów,relacji albo operacji w obrębie teatru, stosując przy tym zasady zarządzania quasi-ad-aptatywnego, otrzymujemy realne wyniki mierzalne pieniądzem lub nowym pro-duktem. Zgodnie z tezą, tak określona procedura stanowi model organizacji w sensieparadygmatu. Można założyć, że istnieje więcej niż jedna reprezentacja numeryczna,prowadząca do identycznych wyników (np. algorytmy w różnych językach progra-mowania, różne układy równań modelu). A zatem sens zarządzania reprezentatyw-nego polega na stworzeniu modelu semantycznego teatru w formie procedur,dokumentacji procesów, zasobów oraz projektów. Jego wdrożenie i zastosowanieprzy użyciu wymienionych wyżej narzędzi prowadzi do efektywnego oddziaływa-nia, racjonalnego zarządzania oraz optymalnej topologii teatru.

Podsumowanie

Przedstawiony model funkcjonalny adaptatywnego zarządzania teatrem został umo-cowany w obszarze zagadnień programu badawczego „Zarządzanie reprezenta-

4.4.5.

4.4.4.4.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 197

Page 198: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

tywne”. Jest on doskonale zgodny z ideą paradygmatów twardego rdzenia programu.W związku z powyższym można wnioskować o funkcjonalności teatru w obszarzerównowagi typu Nasha ze znacznym poziomem zdolności jej utrzymania w długimokresie. To sugeruje również, że na działanie teatru turbulencja otoczenia ma sto-sunkowo mały wpływ, a wykorzystywanie każdej nadarzającej się okazji nie stanowicelu strategicznego.

Pewnym problemem strategicznym oraz metrycznym jest ocena funkcji celu.Zgodnie z twierdzeniem Debreu, powinna to być funkcja ciągła. Jednak wielokryte-rialność oceny wyniku w kategoriach jakościowo-ilościowych wskazuje na koniecz-ność zbudowania modelu syntaktycznego specyficznego dla teatru. To właśniezagadnienie może stanowić ciekawy problem w obrębie paradygmatu racjonalnegozarządzania lub pasa ochronnego.

Stosowalność zasady Simona, ograniczonej racjonalności decyzji, w przypadkuprzedstawionego modelu jest zredukowana, ponieważ z jednej strony zastosowano wmodelu zarządzanie adaptatywne w części trudnej do formalizacji, z drugiej zaś –ograniczono możliwość nieracjonalnych decyzji poprzez sztywny pancerz ustaw iprawa wewnątrzorganizacyjnego. W rezultacie model jest dobrym systemem kon-trolnym, umożliwiającym monitoring wspomagany komputerowo.

Przedstawiony model semantyczny zarządzania teatrem, zgodnie z przewidywa-niem paradygmatu, umożliwił stworzenie reprezentacji numerycznej. Dzięki temumożliwe jest wdrożenie zintegrowanego systemu informatycznego, wspomagającegozarządzanie. System ten bazuje na systemie obiegu dokumentów oraz wymiany in-formacji w sieci LAN/WAN w połączeniu z przetwarzaniem hierarchicznym rapor-tów o coraz wyższym poziomie ogólności. W konsekwencji dyrekcja otrzymuje danewystarczające do oceny ryzyka, podejmowania racjonalnych decyzji oraz monito-ringu na poziomie operacyjnym i strategicznym.

Model funkcjonalny kontrolingu (system WinAS)

Jest to bardzo interesujący model semantyczno-syntaktyczny (na poziomie nume-rycznym programu komputerowego), który umożliwia samodzielne generowanie ra-portów, informacji strategicznych, porównań wyników, analiz w czasie z danychźródłowych, rozproszonych w systemach transakcyjnych (magazynowo-handlowy,finansowo-księgowy itp.)38. Model stanowi ilustrację praktyczną paradygmatu izo-morfizmu reprezentatywnego oraz paradygmatu racjonalnego zarządzania. W szcze-gólności wspiera tezę o continuum izomorfizmów reprezentacji syntaktycznych wstosunku do modelu semantycznego. Model WinAS z jednej strony wskazuje na ist-

4.5.

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli198

38 System informatyczny typu datamining zaprojektowany, wykonany w formie aplikacji trójwar-stwowej i wdrożony w 25 firmach, w tym w spółce giełdowej Huta Oława SA, centrali Peugeot Polska,centrali DAF Trucks Polska i w wielu innych o lokalnym znaczeniu [Gospodarek, Sakowski 2000].

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 198

Page 199: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

1994.5. Model funkcjonalny kontrolingu (system WinAS)

nienie reprezentacji numerycznej dla dobrze określonego obiegu dokumentów (mo-delu z poziomu interoperacyjności semantycznej), zgodnie z przewidywaniem para-dygmatu, z drugiej zaś – układ raportów i przekrojów danych stworzony przezmenedżera wskazuje na model kwantyfikacji zarządzania oraz zasady monitoringu,oferując przy tym inteligentne izomorfizmy syntaktyczne (np. implementacja wy-niku finansowego metodą porównawczą i w układzie kalkulacyjnym stanowią modeleizomorficzne na poziomie semantycznym, a można je zrealizować na wiele sposobówna poziomie interoperacyjności syntaktycznej).

Ponieważ kontroling w rozumieniu systemu WinAS jest układem sprawozdańskonsolidowanych, dostępnych dla zarządu, stanowi on doskonałą ilustrację dla pa-radygmatu racjonalnego zarządzania oraz optymalizacji topologii organizacji. Na-leży mieć na uwadze, że organizacja, która decyduje się na wdrożenie systemukontrolingu oraz planowania budżetu, nie podejmuje decyzji zarządczych bez wspar-cia informacyjnego. To prowadzi do sprzężenia zwrotnego pomiędzy jakością i zna-czeniem informacji a optymalną topologią i strukturą.

Od modelu ontologicznego do funkcjonalności

Ponieważ celem pracy jest przedstawienie modelowania rzeczywistości menedżer-skiej na poziomie informacji koniecznych do podejmowania decyzji lub budowy stra-tegii, nie będą tu prezentowane formalizmy matematyczne oraz ścisłe algorytmy,związane z aplikacjami szczegółowymi, a w szczególności dyskusja nad ekstrapo-lacją ex ante. W zasadzie poziom modelu UML z zakresu interoperacyjności funk-cjonalnej przetwarzania wiedzy jest wystarczający do pokazania idei działania iwykorzystania systemu zarządzania wiedzą o położeniu ekonomicznym. Kodźródłowy systemu WinAS, napisany w metajęzyku VBA, liczy kilkadziesiąt tysięcylinii, zawiera biblioteki i pracuje w środowisku Microsoft Access, ale mógłby byćnapisany w C# albo Java, dając wyniki w postaci kolejnych izomorfizmów. Dlategoza najważniejsze zagadnienia modelowania uznano workflow objaśniający: jak od

zadanych przez nadzór właścicielski zapytań dochodzi się do poziomu algo-

rytmu, który można następnie zakodować w dowolnym języku maszyny.

Użyte pojęcia oraz założenia funkcjonalne

System WinAS operuje następującymi kategoriami definiowalnymi przez użytkow-nika:● Użytkownik systemu – osoba posiadająca uprawnienia do monitorowania wy-

ników ekonomicznych przedsiębiorstwa i prawa dostępu do programu (za-rządzanie uprawnieniami do danych).

● Systemy ewidencji (bazy źródłowe) – kontenery danych ewidencji księgowej(księgi głównej FK) oraz ksiąg pomocniczych (magazyny, sprzedaż, zakupy,

4.5.1.1.

4.5.1.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 199

Page 200: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli200

kadry-płace, majątek trwały itp.), zawierające dane z dokumentów źródłowych wpostaci rozproszonej, relacyjnej bazy danych, stanowiącej podstawę generowaniaraportów.

● Rodzaje analiz i sprawozdań

– wybiórcze (wynik liczbowy w danym momencie, najczęściej w postaci tablicy),– porównawcze (wynik liczbowy tabelaryczny, porównywany z innym),– w czasie (wynik stanowi funkcję czasu i może być np. narastający),– przewidywania (wynik liczbowy ex ante na podstawie analizy trendu).

● Indywidualny kontener raportowy – zestaw sprawozdań dla konkretnego użyt-kownika, nadzorowany i wypełniany automatycznie.

● Czynność raportowania – makropolecenia i funkcje wymagane do działaniasystemu, np.: importuj bazę, sortuj według klucza, dodaj pola do siebie itp.; czyn-ności te są wbudowane w WinAS i dostępne przy definiowaniu raportu w językupotocznym (którego izomorfizm w kodzie systemu wykonywany jest w tle).

● Raport – zestawienie stanowiące wynik działania programu według indywi-dualnie zdefiniowanego układu, prezentowane w postaci tabeli, formularza lubwykresu, a wykonane przez program na podstawie aktualnych danychźródłowych.

● Zasada od ogółu do szczegółu – polega na możliwości odtworzenia wielostop-niowej ścieżki przetwarzania danych źródłowych, składających się na wynik uogólniony (WinAS pozwala na odtworzenie wszystkich danych pośrednich).

● Rzetelność i dokładność – dane z raportów w danej chwili dokładnie odpowia-dają danym źródłowym z baz księgowych, co można sprawdzić przez porówna-nie wyników z odpowiednimi raportami ksiąg handlowych.

● Aktualność – raporty WinAS mogą być generowane on line lub off line, w za-leżności od definicji podanej przez użytkownika.

Wymogi funkcjonalne

System WinAS nie tylko wykonuje analizy ex post, ale ma za zadanie przede wszyst-kim prowadzić ekstrapolacje wyników ex ante. To oznacza, że tabele budżetowe,skonstruowane w danym miesiącu, można próbować wyliczać na miesiące przyszłe.Jest to istotne dla zarządzającego, mogącego oszacować stan gotówki, którą musi po-siadać na średnim poziomie funkcjonalnym w przyszłości.● System musi wymieniać dane z raportów w formacie XML i XLS oraz umożli-

wiać eksport w tle do zaprogramowanych formularzy programu Microsoft Excel. ● W zakresie ergonomii WinAS ma umożliwić zdefiniowanie raportu przez użyt-

kownika, który nie jest informatykiem i nie zna struktury baz danych źródłowychani baz raportowych systemu.

● W zakresie bezpieczeństwa pracy WinAS nie może wpływać na strukturę i zapisyw bazach źródłowych.

4.5.1.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 200

Page 201: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2014.5. Model funkcjonalny kontrolingu (system WinAS)

● Nie może udostępniać danych źródłowych osobom niepowołanym za pomocąpopularnych, zewnętrznych programów narzędziowych.

● Wiarygodność raportów musi być możliwa do potwierdzenia przez wewnętrzneprocedury weryfikacji spójności systemu i baz danych.Takie założenia funkcjonalne dla systemu raportującego są poważnym wyzwa-

niem informatycznym. Spełnienie wszystkich postawionych wymagań daje jednakdoskonałe narzędzie dla każdego menedżera. Istnieje możliwość konfiguracji upraw-nień wyłącznie do poziomu raportów operacyjnych (sprzedaż, magazyn itp.). Możnarównież wykonać konfigurację dla kierownictwa podającą raport o wskaźnikach eko-nomicznych, generowanych on line.

Model XML wymiany danych

Jednym z największych sukcesów informatyki jest wysoki poziom standaryzacji za-równo w zakresie hardware, procedur, formatów, jak i struktur zapisu informacji.Dzięki temu element komputera zaprojektowany i wykonany na antypodach wedługzałożeń skatalogowanego standardu pasuje do maszyny w dowolnym kraju, a danezapisane w jednym systemie są rozumiane w jakimkolwiek innym. Standardy infor-matyczne są jednym z najlepszych przykładów modelowania ontologicznego i se-mantycznego, a jednym z najważniejszych są te dotyczące wymiany danych napoziomie aplikacji. Do chwili obecnej (luty 2009) nie powstał żaden standard wy-miany informacji o statusie de iure, ale na rynku funkcjonuje kilka standardów defacto, głównie za sprawą wiodących firm informatycznych. Jako najważniejsze funk-cjonujące w sieci formaty należy wymienić: xml, csv, txt. Należy przy tym zaznaczyć,że na dzisiaj najistotniejszą cechą standardu wymiany informacji jest jego otwartość.W ten sposób formaty stanowiące własność Microsoft, jak: rtf, doc oraz xls, są eliminowane przez xml, co umożliwia ich odczyt bezpośrednio w przeglądarkachwww, bez konieczności zakupu oprogramowania, w którym zakodowano informacje.Zmusiło to koncern z Redmond do sponsorowania projektu zamiany wewnętrznych standardów Microsoft na otwarte formaty ODF (Open Document Format) z wyko-rzystaniem protokołu XML39. Niezwykle istotnym zagadnieniem w konstrukcji sys-temów bazujących na architekturze SOA jest właśnie standard wymiany informacji.

XML (Extensible Markup Language) jest uniwersalnym językiem formalnymprzeznaczonym do reprezentowania różnych danych w ustrukturalizowany sposób.Stanowi więc doskonały przykład modelu syntaktycznego. Jest niezależny od plat-formy sprzętowej oraz systemowej, co umożliwia łatwą wymianę dokumentów iprzyczyniło się do popularności tego języka. XML jest rekomendowany oraz specy-fikowany przez organizację W3C40. Zastosowanie języka XML do prezentacji i prze-

4.5.1.3.

39 http://www.xml.org/xml/resources_cover.shtml.40 W3C (World Wide Web Consortium), jest organizacją zajmującą się ustanawianiem standardów

de facto formatów i protokołów przesyłu informacji internetowych dla przeglądarek www. Zrzeszaponad 400 organizacji, firm, agencji rządowych i uczelni z całego świata. Oficjalna strona W3C tohttp://www.w3.org/.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 201

Page 202: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli202

syłu danych uwalnia użytkownika systemów raportujących przede wszystkim od na-stępujących niedogodności:– instalacji lokalnej przeglądarek programów (np. Word, Access, Excel),– lokalnego przetwarzania danych (można wykorzystać serwer zewnętrzny),– kontroli dostępu do danych na poziomie lokalnym,– zarządzania lokalnego bazami danych.

Są to bardzo istotne zalety, umożliwiające znacznie wygodniejsze i efektywniej-sze zarządzanie informacją oraz budowanie raportów wspomagających podejmowa-nie decyzji. Dodatkowymi zaletami są możliwość zastosowania warstwowejarchitektury przetwarzania informacji w sieci LAN oraz odczyt przesyłanych danychw formacie XML przez większość pakietów biurowych, wyposażonych w transla-tory formatów.

Od problemu do reprezentacji semantycznej

Wielu odbiorców systemów wspomagających podejmowanie decyzji zapomina otym, że nawet najdoskonalszy system raportujący jest tylko szablonem operacyjnym,który wymaga wypełnienia danymi w trzech kategoriach:

1) zdefiniowania tabelarycznej postaci raportów, służących analizom zarządczym;jest to właśnie model semantyczny problemu, którego monitorowanie zostanie zau-tomatyzowane przez generator raportów,

2) określenia źródła danych oraz sposobu ich przetwarzania; na tej podstawiesystem wykona użyteczne przekroje informacyjne oraz metaanalizy, a elementy SI za-warte w algorytmach mogą wskazywać sugerowane działania,

3) ustalenia zasad prezentacji wyników oraz formatów danych wejścia-wyjścia,tak żeby spełniały wymogi stawiane przez użytkownika, prawo oraz reguły ze-wnętrzne.

Dopiero tak przygotowany system stanowi model funkcjonalny systemu wspo-magającego kontroling. Jest to jednocześnie reprezentacja semantyczna problemu ra-portowania w organizacji. Dalszy ciąg procedury modelowania aż do poziomusyntaktycznego pokazano w rozdziale 4.7.2. Model poziomu interoperacyjności se-mantycznej oraz 4.7.3. Model poziomu interoperacyjności syntaktycznej.

Podsumowanie

Warto zauważyć, że model ontologiczny kontrolingu powstaje poza systemem in-formatycznym, który stanowi reprezentację poziomu semantycznego i model funk-cjonalny. Mało kto zdaje sobie sprawę, że system kontrolingu i przetwarzania danychpowinien funkcjonować fizycznie, a jego automatyzacja stanowi przykład zarządza-nia reprezentatywnego. To właśnie jest główną ideą paradygmatów twardego rdzeniaprogramu badawczego i jego mocnym wsparciem.

4.5.3.

4.5.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 202

Page 203: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2034.6. Model semantyczno-syntaktyczny – system FK

Raporty konstruowane na poziomie operacyjnym zarządzania są następnie prze-twarzane przez wyższe poziomy aż do prezesa zarządu włącznie, tworząc pewną to-pologię źródeł informacji oraz sieci. Ta topologia ulega przemianom wraz z rosnącymzapotrzebowaniem na informacje oraz poziomem ich szczegółowości. System auto-matycznie rozbudowuje się i wymusza na topologii zasobów kolejne modyfikacje inowe dane źródłowe. Decyzje otrzymują lepsze wsparcie, co nie oznacza jednak, żesą one bardziej racjonalne.

Przedstawiony model rozwoju organizacji wskutek rozbudowy zasobów infor-macyjnych i wykorzystania wysoko przetworzonej informacji obserwowany jest wpraktyce gospodarczej. Zapotrzebowanie na systemy wspomagające podejmowaniedecyzji oraz informujące rośnie w sposób ciągły, a technologia SOA oferuje gotowerozwiązania, z których można tworzyć doskonałe modele semantyczne zarządzaniareprezentatywnego organizacją.

Model semantyczno-syntaktyczny – system FKDobry program finansowo-księgowy, oprócz wszelkich wymagań stawianych przezustawę o rachunkowości, powinien w inteligentny sposób blokować błędne działanieoperatora, posiadać elementy sztucznej inteligencji, jak: wizzardy, inteligentne tagi,tool-tipy, a dodatkowo musi być bezpieczny, umożliwiać rekonstrukcję automatycznądanych (roll-back) po poważnych awariach sprzętowych lub systemowych. Najle-piej też, jeżeli księgowanie odbywało się automatycznie, w miejscu, w którym wprowadzany jest dokument, z minimalnym udziałem operatora systemu FK, ogra-niczonym do roli kontrolera. Od systemu FK oczekuje się ponadto: wysokiego stop-nia automatyzacji oraz przetwarzania danych na poziomie źródłowym, raportówoperacyjnych księgowości oraz zarządczych na poziomie wyniku finansowego. Jeżelido tego dodamy możliwość ekstrapolacji bilansu lub danych sprawozdawczych naprzyszłe okresy, to taki program staje się inteligentnym systemem wspomagającymzarządzanie, a jego wyniki stanowią źródło istotnej wiedzy menedżerskiej w zakre-sie położenia finansowego oraz symulacji przepływów.

Takim właśnie systemem finansowo-księgowym jest FKPlus41. System stanowidoskonałą bazę danych, umożliwiającą własne programowanie funkcjonalności ope-racyjnej oraz danych wyjściowych (w tym dowolnych deklaracji podatkowych, ano-malii import-eksport, tablic budżetowych i wielu innych). Dodatkowo umożliwiastosowanie szablonów rozksięgowań w stosunku do danych importowanych z pod-systemów (np. z programów bankowości elektronicznej). Tym samym stanowi onpewien zbiór modeli syntaktycznych, które nabierają sensu jako reprezentacje nu-meryczne określonego modelu semantycznego rachunkowości w organizacji.

4.6.

41 Program zaprojektowany, wykonany w formie aplikacji użytkowej, wdrożony w ponad 200 przed-siębiorstwach, w tym spółkach giełdowych, akcyjnych oraz sporządzających raporty skonsolidowane,w tym MSSF [Gabrysz, Gospodarek 2006].

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 203

Page 204: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli204

Model semantyczno-syntaktyczny systemu FK stanowi jedno z zagadnień poli-tyki rachunkowości, dokumentu wymaganego z mocy ustawy [Gospodarek 2008c].Opuszczono prezentację modelu ontologicznego, ponieważ wymagałoby to rozbu-dowania tekstu o zagadnienia księgowości, czynności księgowania oraz powiązaniatych dwóch modeli koncepcyjnych. Model semantyczny stanowi reprezentację syn-tetyczną koncepcji obiegu dokumentów i w związku z tym logiczne wydaje się za-cząć metaanalizy od tego miejsca.

Model semantyczny

System finansowo-księgowy stanowi najbardziej spektakularny model finansowykażdej organizacji. Jest to jednocześnie fundament systemów informatycznych, wspo-magających zarządzanie, dlatego też należy poświęcić mu szczególną uwagę. Zanimjednak dojdzie do użycia komputera, konieczne jest przygotowanie całego obiegudokumentów finansowych w organizacji oraz opisanie sposobu dokumentowania pro-cesów. W ten sposób powstaje model semantyczny rachunkowości, na który składająsię na ogół trzy elementy: rachunkowość bilansowa, podatkowa oraz zarządcza.

W zakresie modelowania rachunkowości podatkowej danej organizacji mamystosunkowo wąskie ramy zmienności, ze względu na ograniczenia ustawowe i usta-lone formaty danych wyjściowych. Jednak najczęściej wewnętrzne rozliczenia orazorganizacja przepływu danych stanowią wkład koncepcyjny głównego księgowegooraz kontroli finansowej w system wspomagający zarządzanie. Warto zwrócić w tymmiejscu uwagę na następujące aspekty modelowania o charakterze fundamentalnym:● Czy system księgowości będzie stosować rozrachunki wewnętrzne (fakturowanie

wewnętrzne między działami z podziałem zysku lub centrami kosztów oraz cesjei rezerwy na działania operacyjne)?

● Jak będzie skonstruowany system księgowania w zakresie rachunku wyników(czy będzie to wyłącznie wariant kalkulacyjny, czy porównawczy, czy obałącznie)?

● Czy księgowość będzie dotyczyć wyłącznie zagadnień ex post, czy również exante (a zatem czy w systemie pojawi się planowanie budżetu lub symulacja wy-niku)?

● Czy całość rozliczeń finansowych ma być przetwarzana centralnie (wyłącznie wsystemie FK), czy księgi pomocnicze będą rozliczane oddzielnie i konsolidowanenastępnie w FK (sprzedaż detaliczna szczegółowo będzie ewidencjonowana wsystemie magazynowo-handlowym, a zbiorcze dane i koszt sprzedaży będą prze-kazywane do FK)?To właśnie stanowi architekturę modelu semantycznego systemu księgowości

dowolnej organizacji (rys. 24). Wynik wymagany ustawą, na poziomie syntaktycz-nym, można zrealizować na wiele sposobów, co oznacza izomorfizm modeli syntak-tycznych o mocy zbioru continuum. Idąc dalej tym tropem, można wykazać, że

4.6.1.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 204

Page 205: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2054.6. Model semantyczno-syntaktyczny – system FK

Rys.

24.

Mod

el f

unkc

jona

lny

obie

gu d

okum

entó

w ja

ko r

epre

zent

acji

sym

boli

czne

j pro

cesó

w s

prze

daży

w a

utor

yzow

anej

sta

cji o

bsłu

gi M

erce

des

(int

erop

erac

yjno

ść s

eman

tycz

na)

Źró

dło:

opr

acow

anie

wła

sne.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 205

Page 206: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli206

dowolny system finansowo-księgowy umożliwia osiągnięcie rezultatu zadanegoprzez dany model semantyczny, niezależnie od języka programowania, użytego sys-temu operacyjnego oraz baz danych. Wszystkie modele semantyczne stanowią re-prezentację zarządzania finansowego (np. w formie polityki rachunkowości), aoprogramowanie FK (modele syntaktyczne) stanowi izomorficzną reprezentację nu-meryczną modelu semantycznego.

Drugą częścią każdego modelu semantycznego rachunkowości organizacji są ra-porty finansowe ustanowione w załącznikach do ustawy o rachunkowości. Mają onesztywny układ formalny i muszą być zasilane danymi z jakiegokolwiek izomorfizmumodelu syntaktycznego (np. księgi głównej lub ksiąg pomocniczych).

Trzecia część to raporty skonsolidowane oraz korporacyjne, które mogą stanowićdodatkową opcję, pożądaną przez zarząd organizacji. Dotyczą one przede wszystkimkonstrukcji tabeli budżetowej, sprawozdań kontrolingowych, analizy kosztów itp. Teelementy stanowią wkład twórczy zarządu do modelu semantycznego.

Należy również zauważyć, że model semantyczny jest usztywniony wyłączniew jednym z elementów. Pozostałe są możliwe do modyfikacji i, jak pokazuje prak-tyka, są one optymalizowane metodą kolejnych przybliżeń do formatu najbardziejodpowiedniego dla danego stylu zarządzania, realizując w ten sposób tezę paradyg-matu optymalnej topologii ze struktury twardego rdzenia programu badawczego „Za-rządzanie reprezentatywne”.

Reprezentacja UML modelu

Jak już wspomniano, numeryczną reprezentacją modelu semantycznego rachunko-wości organizacji stanowi układ sprzężonych modeli syntaktycznych, które umożli-wiają: przeniesienia dokumentów na język komputera i zapisania ich w formieelektronicznej, dokonania obliczeń i metaanaliz, implementacji warunków logicz-nych i relacji (powiązań między danymi) oraz sformatowania danych wyjściowych,tak aby wypełniły treścią model semantyczny. Do tego celu konieczne jest stworze-nie modelu funkcjonalnego opisu procesów w sposób symboliczny (np. jak na rys. 25).

W tej części modelowania poziomu interoperacyjności funkcjonalnej najistot-niejszymi zagadnieniami są:– model syntaktyczny bazy danych,– model syntaktyczny algorytmów,– model syntaktyczny elementów SI,– model syntaktyczny prezentacji danych.

Taka struktura przedstawiona została schematycznie w formacie UML na rys. 26.Baza danych składa się z czterech zbiorów, stanowiących: rejestr dokumentów, rejestrksięgowań (księga główna), pozostający w relacji z księgą główną rejestr rozksięgo-wań (pozycji) oraz planu kont. (Piąty zbiór stanowi wynik operacyjny w formie dzien-nika i jest wymagany przez ustawę. W rachunkowości stanowi balast – dla bazydanych zbędny).

4.6.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 206

Page 207: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2074.6. Model semantyczno-syntaktyczny – system FK

Rys.

25.

Mod

el n

a po

ziom

ie in

tero

pera

cyjn

ości

fun

kcjo

naln

ej s

prze

daży

sam

ocho

du

Źró

dło:

opr

acow

anie

wła

sne.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 207

Page 208: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli208

Rys.

26.

Mod

el U

ML

sys

tem

u fi

nans

owo-

księ

gow

ego

FK

plus

Źró

dło:

opr

acow

anie

wła

sne.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 208

Page 209: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2094.6. Model semantyczno-syntaktyczny – system FK

Procesor systemu, na który składają się algorytmy, przetwarza dokumenty naużyteczne raporty (rejestr VAT, należności, zobowiązania itd.) oraz księgowania nawymagane przez rachunkowość formaty (bilans, rachunek wyników itd.). Dane wyj-ściowe z systemu umożliwiają wydruki definiowane przez użytkownika lub pliki wy-miany xml. Ponadto jego zadaniem jest wypełnienie baz danych informacjami wokreślonym formacie oraz przygotowanie importu i eksportu. Wszelkie czynnościautomatyki księgowania, związane z definicjami zawartymi w modelu semantycz-nym rachunkowości, są w tym miejscu przełożone na język algorytmiczny i dostępnew formie interaktywnej. Tym samym model syntaktyczny jest plastyczny i pozwalana precyzyjne dostrojenie metodą kolejnych przybliżeń. Taka cecha modelu stanowio nieskończonej liczbie jego izomorfizmów.

Bazy danych w języku formalnym, np. Microsoft Access, mają swoją syntaktykę,formaty oraz właściwości relacyjne, jednak ich omawianie nie stanowi celu niniejszejpracy. Jako jeden przykład modelu syntaktycznego dobrej bazy danych można przed-stawić plik wymiany (bufor) w formacie DBase, który sprawdził się praktycznie wponad 200 wdrożeniach zintegrowanych systemów, w których program finansowo--księgowy FKplus konsolidował dane z ksiąg pomocniczych w latach 1994-2006.

Baza danych wymiany informacji źródłowej

W poniższej strukturze przedstawiono pola bazy danych wymiany. Ich strukturanie jest istotna dla prezentacji modelu. Natomiast logika układu pokazuje, że możliwejest zrealizowanie bardzo złożonych powiązań dokumentowych i odczytanie kon-tekstu.ZAZN – pole umożliwiające zaznaczenie rekordów, które przetransmito-

wano do FK BKISYS – identyfikator systemu, z którego dane pochodzą (np. SP = sprze-

daż, US = usługi)BKNMAG – znak łamiący dla danego źródła danych,np. /C; ABBKDATA – data wystawienia dokumentu BKDATATR – data transakcji (data umieszczenia w rejestrze VAT)BKDATAPL – data płatnościBKIDOK – id dokumentu przesyłanego (FA faktura VAT, PA rachunek uprosz-

czony, KP kasa przyjmie)BKNRDOK – numer dokumentu BKRODZ – T (terminowy), G (gotówka), V (karta), B (rozliczenie) dla inter-

pretacji w FKBKIDKON – identyfikator kontrahenta (kod kontrahenta)BKNIP – NIP kontrahentaBKNAZKON – nazwa kontrahentaBKADRKON – adres kontrahentaBKOPIS – opis, czego dana operacja dotyczy BKSUMOG – suma brutto dokumentu

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 209

Page 210: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli210

BKWPLATA – wpłata naniesiona w systemie magazynowym (wówczas jest rów-nież jawne KP)

BKPOD1 – podatek VAT wg stawki 1 (definiowalnej w systemie emitującym,np. 1=22%)

BKPOD2 – podatek VAT wg stawki 1 (definiowalnej w systemie emitującym,np. 1=22%)

BKPOD3 – podatek VAT wg stawki 1 (definiowalnej w systemie emitującym,np. 1=22%)

BKPOD4 – podatek VAT wg stawki 1 (definiowalnej w systemie emitującym,np. 1=22%)

BKPOD5 – podatek VAT wg stawki 1 (definiowalnej w systemie emitującym,np. 1=22%)

BKPOD6 – podatek VAT wg stawki 1 (definiowalnej w systemie emitującym,np. 1=22%)

BKPROC1 – procent podatku VAT (jawnie, np. 22%)BKPROC2 – procent podatku VAT (jawnie, np. 22%)BKPROC3 – procent podatku VAT (jawnie, np. 22%)BKPROC4 – procent podatku VAT (jawnie, np. 22%)BKPROC5 – procent podatku VAT (jawnie, np. 22%)BKPROC6 – procent podatku VAT (jawnie, np. 22%)BKNETT1 – wartość netto wg stawki podatku VAT 1BKNETT2 – wartość netto wg stawki podatku VAT 2BKNETT3 – wartość netto wg stawki podatku VAT 3BKNETT4 – wartość netto wg stawki podatku VAT 4BKNETT5 – wartość netto wg stawki podatku VAT 5BKNETT6 – wartość netto wg stawki podatku VAT 6BKWN – konto Winien (o ile wpisano w systemie emitenta)BKMA – konto Ma (o ile wpisano w systemie emitenta)BKPLAT – sposób płatności na dokumencie (G – gotówka, P – przelew itp.,

dane wg słownika)BKWN1 – konta księgowe WN pomocnicze, dające możliwość semaforów

dla operacji BKWN2 – konta księgowe WN pomocnicze, dające możliwość semaforów

dla operacjiBKWN3 – konta księgowe WN pomocnicze, dające możliwość semaforów

dla operacjiBKWN4 – konta księgowe WN pomocnicze, dające możliwość semaforów

dla operacjiBKWN5 – konta księgowe WN pomocnicze, dające możliwość semaforów

dla operacjiBKWN6 – konta księgowe WN pomocnicze, dające możliwość semaforów

dla operacji

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 210

Page 211: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2114.6. Model semantyczno-syntaktyczny – system FK

BKMA1 – konta księgowe MA pomocnicze, dające możliwość semaforówdla operacji

BKMA2 – konta księgowe MA pomocnicze, dające możliwość semaforówdla operacji

BKMA3 – konta księgowe MA pomocnicze, dające możliwość semaforówdla operacji

BKMA4 – konta księgowe MA pomocnicze, dające możliwość semaforówdla operacji

BKMA5 – konta księgowe MA pomocnicze, dające możliwość semaforówdla operacji

BKMA6 – konta księgowe MA pomocnicze, dające możliwość semaforówdla operacji

Rys. 27. Funkcjonowanie modelu transferu dokumentów między księgą pomocniczą a FK

Źródło: opracowanie własne.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 211

Page 212: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli212

BKKWOT1 – kwota dotycząca dodatkowych kontBKKWOT2 – kwota dotycząca dodatkowych kontBKKWOT3 – kwota dotycząca dodatkowych kontBKKWOT4 – kwota dotycząca dodatkowych kontBKKWOT5 – kwota dotycząca dodatkowych kontBKKWOT6 – kwota dotycząca dodatkowych kontD_TYP – dotyczy dokumentu już istniejącego (np. KP za fakturę albo ZW

do FA)D_DATA – data dokumentu pierwotnegoD_DATAP – data terminu wpływu dokumentuD_DATAT – data terminu wymagalnościD_NUMER – numer dokumentu pierwotnego

W dotychczasowych kilkuset wdrożeniach powyższego modelu bazy wymianydanych ani razu nie zaistniała konieczność jego zmiany. Uwzględnia on konteksto-wość dokumentu, gwarantując transfery z automatycznym kojarzeniem. Daje możli-wość transmisji szablonów rozksięgowań. Nadaje się do stosowania transmisjipozycji osobno i główek osobno. Istnieje możliwość wykorzystania dodatkowychpól do przesyłania informacji specyficznych.

Na rysunku 27 przedstawiono funkcjonowanie transferu faktury z systemu hand-lowego (księgi pomocniczej) do bazy danych FK z zastosowaniem bazy buforks.dbf.Nazwa dokumentu FA oraz wyróżnik G symbolizują źródło danych (magazyn hur-towy). To powoduje, że system FK rozpozna typ księgowania jako FA/G i zinterpre-tuje odpowiednio podatki, rejestry, zapisy na kontach, wykonując automatycznieczynności księgowania. Warto zauważyć, że wystawiając dokument FA z hurtowni,sprzedawca automatycznie wykonał pełne rozksięgowanie tego dokumentu bezudziału księgowego lub kontysty. System po uruchomieniu funkcji importu zapiszew bazie danych księgowych dane w wymaganym formacie. W ten sposób model syn-taktyczny bazy danych wymiany umożliwia realizację koncepcji automatyki dekretacji.

System FK a program badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”

Praktyczna realizacja założeń wdrożenia systemu finansowo-księgowego, wedługdobrze określonego modelu semantycznego rachunkowości, stanowi przykład wzor-cowy funkcjonowania paradygmatów programu badawczego „Zarządzanie repre-zentatywne”. Należy zauważyć, że przedstawione podejście modelowania wraz zgotowym produktem, stanowiącym inteligentne narzędzie o znacznym poziomiesztucznej inteligencji i możliwości interaktywnego dostosowania w czasie, wnosiogromną wartość dodaną w postaci wiedzy ukrytej w finalnym produkcie. Wiedza ta,gromadzona jest przez lata i w kolejnych wersjach – ulepszonych wskutek dialoguproducenta z użytkownikiem – coraz bardziej odpowiada potrzebom stawianym przeznajbardziej wymagających użytkowników.

4.6.3.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 212

Page 213: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2134.6. Model semantyczno-syntaktyczny – system FK

Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego

System FK opiera się na przetwarzaniu dokumentów źródłowych opisujących procesyw organizacji. Z mocy ustawy wymusza określone formaty informacji finansowejoraz procedury postępowania. Dzięki temu na podstawie danych o dokumentachmożna określić strukturę organizacji i zarządzać nią w racjonalny sposób. Każdy sys-tem FK, zgodny z ustawą o rachunkowości, stanowi zatem izomorfizm semantycznyi generuje grupę izomorfizmów syntaktycznych. Zarządzanie finansami organizacjioznacza przekształcanie wybranego izomorfizmu w inny i prowadzi do wyniku wpostaci bilansu oraz raportów księgowych. A zatem procedura ta stanowi jedno z naj-lepszych wsparć dla paradygmatu izomorfizmu reprezentatywnego. Wynika zeń do-datkowo, że spośród możliwych reprezentacji numerycznych można wybraćoptymalną. Znajduje to potwierdzenie praktyczne w istnieniu programów finanso-wych lepszych i gorszych, a ponieważ funkcjonowanie księgowości zależy od kon-strukcji planu kont oraz systemu rozksięgowań, definiowanych przez głównegoksięgowego w porozumieniu z zarządem, znalezienie optymalnego izomorfizmu niejest łatwe i buduje się go metodą prób i błędów w kilkuletnim okresie praktycznegofunkcjonowania.

Paradygmat efektywnego oddziaływania ekonomicznego

System finansowo-księgowy wskazuje w sposób prosty i czytelny na ekonomicznyaspekt procesów biznesowych organizacji. Pozwala monitorować efektywnośćdziałań oraz skutki podejmowanych decyzji. Dodatkowo umożliwia racjonalne za-rządzanie zasobami finansowymi. Dzięki racjonalnym decyzjom finansowym, opar-tym na danych księgowych oraz wynikach sprawozdań finansowych, organizacjamoże lepiej oddziaływać z otoczeniem. To z kolei umożliwia osiąganie stanu meta-stabilnej równowagi ekonomicznej i trwałość organizacji w czasie.

W ten sposób system finansowo-księgowy, stanowiący pewien optymalny izo-morfizm semantyczny polityki rachunkowości, wspomaga proces efektywnego wza-jemnego oddziaływania organizacji i otoczenia. Można zatem mówić o wsparciuparadygmatu efektywnego oddziaływania ekonomicznego twardego rdzenia pro-gramu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”.

Paradygmat racjonalności zarządzania

Trudno sobie wyobrazić zarządzanie nowoczesną organizacją bez dostępu on line doinformacji finansowej. Dobry system FK generuje raporty bieżące o położeniu fi-nansowym, a stosując zasadę czasu rzeczywistego księgowania, umożliwia dostępdo informacji w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Dane o płatnościach, rozra-chunkach, należnościach, zobowiązaniach na dany dzień stanowią podstawową in-formację dla dowolnego poziomu zarządzania organizacją.

4.6.3.1.

4.6.3.3.

4.6.3.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 213

Page 214: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli214

Wykorzystanie danych księgowych umożliwia wyznaczanie funkcji celu oraz sto-sowanie zasady minimum (np. kosztów). Możliwy jest również monitoring w czasiemierzalnych pieniądzem zmian wyników ekonomicznych organizacji lub jej działu.Zarządzanie w oparciu o powyższe założenia prowadzi do racjonalizacji działań i po-prawy funkcjonowania systemów księgowych. Obserwacje w czasie wskazują naciągłość procesu adaptacji zarządzania i systemów księgowych, a dodatkowo – nastały wzrost zapotrzebowania kadry zarządzającej na informacje ekonomiczne i analizy.

Tak pojmowany proces adaptatywnego sprzężenia zwrotnego można określićmianem racjonalności zarządzania. Stanowi on mocny fundament paradygmatu ra-cjonalności zarządzania twardego rdzenia programu badawczego „Zarządzanie re-prezentatywne”.

Paradygmat optymalnej topologii

Wdrożenie systemu FK, zgodnego z modelem opisanym powyżej, wymusza na or-ganizacji przyjęcie pewnej filozofii modelu rachunkowości, zapisanego w formie po-lityki oraz dostosowania się do ograniczeń technologicznych oraz specyficznychreprezentacji numerycznych, wykorzystywanych przez algorytmy poziomu syntak-tycznego. To powoduje zwykle konieczność optymalizacji co najmniej trzech ele-mentów w strukturze organizacji:– topologii sieci informatycznej, – obiegu dokumentów,– topologii organizacyjnej.

Są to warunki konieczne skutecznego wdrożenia. Jeżeli nie da się ich spełnić, le-piej zaniechać modelu i podjąć próbę z jakimś innym izomorfizmem, od innego do-stawcy. System finansowo-księgowy określa polityka rachunkowości organizacji,związana bezpośrednio z topologią stanowisk, topologią zasobu informacyjnego orazobiegiem dokumentów. Każdy kolejny system FK, zmiana planu kont lub obiegu in-formacji (import dokumentów z ksiąg pomocniczych) wymusza pewną reorganiza-cję topologii organizacji. W ten sposób przetwarzanie informacji księgowej staje siępodstawą zarządzania reprezentatywnego, związanego z optymalizacją izomorfizmusemantycznego systemu finansowego. W wyniku sprzężenia zwrotnego reprezenta-cji z rzeczywistą strukturą organizacji następuje optymalizacja jej topologii, którajest elementem procesów zarządzania i podejmowania racjonalnych decyzji.

Powyższy przykład stanowi mocne wsparcie dla paradygmatu optymalnej topo-logii twardego rdzenia programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”.

Podsumowanie

W obrębie zagadnień paradygmatu izomorfizmu reprezentatywnego przedstawioneujęcie modelu systemu FK podkreśla racjonalność demarkacji selekcjonującej oraz

4.6.4.

4.6.3.4.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 214

Page 215: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2154.7. Model SOA – sprzedaż nowego samochodu w sieci

gwarancję istnienia rozwiązania informatycznego dla dobrze określonych modeli po-ziomu interoperacyjności funkcjonalnej rachunkowości. Wskazuje tym samym na lo-giczną drogę formalizacji zarządzania ekonomicznego i jego opisu semantycznego.W zamian można mówić o dodatnim sprzężeniu zwrotnym między jakością za-rządzania a poziomem użytkowania systemu finansowo-księgowego. Im wyższy po-ziom zgodności z modelem semantycznym, tym lepsze dane trafiają do zarządza-jącego w trybie on line, a im lepsze informacje otrzymuje zarząd, tym większe wy-magania stawia w stosunku do modelu semantycznego, co przekłada się na wzrost in-teroperacyjności funkcjonalnej. To adaptatywne dopasowanie się dotyczy zarównotopologii organizacji, jak i zasady minimalizacji strat efektywności zasobu kadro-wego rachunkowości.

Przedstawiona argumentacja wynika z doświadczeń praktycznego wdrażania sys-temów finansowo-księgowych w wersji kompletnego modelu semantyczno-syntak-tycznego. Należy zauważyć, że większość spółek handlowych sektora MŚP, gdziepełna księgowość stanowi standard z mocy prawa, jest źle lub bardzo źle przygoto-wana do odbioru takich narzędzi. Każde zatem udane wdrożenie powoduje skok kul-turowy w organizacji i nieświadome przyjęcie wysokich standardów technologiiprzetwarzania danych, wywodzących się z międzynarodowych koncernów i spółekakcyjnych (wartość dodana zawarta w oferowanym oprogramowaniu). To powodujejednak, że w takich przypadkach sprzężenie zwrotne, wnoszące wartości dodane domodelu, nie pojawia się. Jeżeli jednak proponowany model został wcześniejwdrożony w wielu miejscach, istnieje prawdopodobieństwo, że najlepsi użytkow-nicy udoskonalą go i wówczas kolejna uaktualniona wersja trafi również do tych,którzy niewiele mają do powiedzenia. Ten obserwowany mechanizm dyfuzji wiedzyjest zjawiskiem o wyjątkowym charakterze poznawczym, a modelowanie przez ana-logię ma w tym przypadku szczególnie korzystne efekty.

Model SOA – sprzedaż nowego samochodu w sieci

Nowa koncepcja funkcjonowania Internetu, związana z Web 2.0, spowodowała ko-lejne przyspieszenie wymiany informacji w sieci globalnej. Jej istota polega na tym,że użytkownicy korzystają z określonych funkcji za pośrednictwem usług interneto-wych. Dostawcy oprogramowania wspomagającego zarządzanie szybko zauważyliszansę w dzieleniu monolitycznych pakietów na elementy modułowe, udostępnianenastępnie jako usługi, a architektura SOA pozwala na łączenie wyodrębnionych, niezależnych od siebie fragmentów różnych aplikacji w taki sposób, aby zapewnićkompletne wsparcie dla procesu biznesowego, dając jednocześnie wymaganą ela-styczność. Problem zasadniczy pojawia się w ukierunkowaniu usług na konkretneprocesy biznesowe, np. jeżeli problemem do rozwiązania jest kosztorysowanie ele-

4.7.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 215

Page 216: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

mentu, to nie wystarczy zainstalowanie programu „Norma” lub podobnego, potrze-bujemy jeszcze dostępu do cen magazynowych, zamienników elementów oraz pro-jektów. Rozwiązaniem będzie taka konfiguracja modułu użytkownika oraz procesówwarstwy biznesowej, że system modułowy zrealizuje konkretną potrzebę.

Koncepcja SOA jest aktualnie bardzo popularnym tematem naukowym w zakre-sie infomatyki i modelowania informacyjnego. Coraz częściej spotyka się w litera-turze określenie „paradygmat SOA”42. Jest to jednak stwierdzenie nieco przesadzone,biorąc pod uwagę przedstawione w tej pracy warunki stawiane przez Kuhna i Laka-tosa, zwłaszcza te związane z potencjalną falsyfikowalnością zdań obserwacyjnych,wynikających z modelu o trudno definiowalnej wartości logicznej. Warto natomiastzauważyć, że dalsze prace nad formalizmem modelu SOA mogą doprowadzić dopełnej zgodności z filozofią nauki. Dla modelu SOA należy raczej stworzyć dobryprogram badawczy w sensie Lakatosa i operować zbiorem paradygmatów niższegorzędu. Oczywiście zasadniczym problemem będzie opis ściśle redukcjonistycznyfunkcjonalności organizacji biznesowej, co może pozostawać w konflikcie z podejś-ciem systemowym, ale wydaje się, że jest to mniej istotny problem.

Budowa modułowa systemu wspomagającego zarządzanie klasy MRP lub ERPumożliwia skuteczne zmapowanie procesów oraz oferuje pakiet różnych usług. Is-totnym zagadnieniem jest korelacja pomiędzy zaprojektowanymi w systemieusługami a rzeczywistym wspomaganiem procesów biznesowych. Użytkownik po-winien otrzymać dokładnie te usługi, które są konieczne, a nie te, które projektantsystemu zaoferował. Architektura SOA zapewnia doskonałą elastyczność w definio-waniu procesów i ich opisów za pomocą usług informatycznych dostarczanych przezsystem. Konieczny jest jednak dodatkowy komponent służący do zarządzania tymiprocesami. Dostawcy ERP oferują systemy oparte na architekturze SOA, ale żadnafirma nie podejmie decyzji o natychmiastowym i całkowitym zastąpieniu eksploato-wanych aplikacji in-site usługami internetowymi. Potrzebne są dodatkowe informa-cje, jak zarządzać firmą i systemem informatycznym, by po wprowadzeniu usługinternetowych wspomagały one procesy w stopniu nie gorszym od istniejącego.Zwykle takie działania wspierane są dodatkowym modułem BPM (Business ProcessManagement). SOA jest tak przyjaznym rozwiązaniem, że po prawidłowymwdrożeniu umożliwia zarządzanie procesami biznesowymi osobom odpowiedzial-nym bezpośrednio za biznes, a nie za IT w organizacji. Daje zatem ogromną nieza-leżność menedżerom, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów związanych zespecjalistami IT. Pozwala także na dalszy rozwój systemów i aplikacji zgodnie z wy-mogami rynku oraz stosowanie daleko posuniętego outsourcingu IT.

Zgodnie z modelem paradygmatu demarkacji selekcjonującej, problem repre-zentacji biznesu w architekturze SOA powinien posiadać reprezentację numeryczną.Tym samym albo powinien posiadać metrykę, albo podlegać zasadzie minimum. Ist-

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli216

42 „Reference Model for Service Oriented Architecture” Oasis Committee Draft 1.0, 7 February2006, http://www.oasis-open.org/committees/download.php/16587/wd-soa-rm-cd1ED.pdf.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 216

Page 217: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2174.7. Model SOA – sprzedaż nowego samochodu w sieci

nieje w obrębie szeroko pojętej problematyki systemów zintegrowanych pojęcie met-ryki w odniesieniu do ich wartości, kosztów, liczby stanowisk, obsługiwanych pro-cesów itp. W przypadku modelu SOA dla konkretnej organizacji zasada minimumnie jest zdefiniowana w sposób typowo matematyczny, nie ma bowiem w tym przy-padku minimum wiedzy, minimum informacji albo minimum tekstu. Oprogramowa-nie według architektury SOA spełnia zasadę minimum w szerszym zakresie –minimalizuje stopień komplikacji systemu, minimalizuje liczbę funkcji oraz usługoferowanych przez producenta. Przez to minimalizuje również koszt systemu. Azatem problem wspomagania zarządzania za pomocą systemu informatycznego wy-konanego w architekturze SOA spełnia dokładnie założenia paradygmatu, jak równieżmieści się w obszarze programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”. Para-dygmat wskazuje jednak w sposób jednoznaczny, że istnieje rozwiązanie reprezen-tatywne postawionego problemu oraz jego model semantyczny. A to już jest cennąinformacją.

Kolejną zaletą modelu SOA jest znacząca optymalizacja topologii sieci, wymianyinformacji oraz oddziaływań w obrębie organizacji, związana z wdrożeniem modelu.Jest to doskonała ilustracja paradygmatu optymalnej topologii w zarządzaniu. Me-nedżer, dysponując inteligentnym narzędziem w postaci systemu zintegrowanego,ukierunkowanego na usługi, ma możliwość doskonałego dopasowania wzajemnegologiki modelu i metod zarządzania na poziomie operacyjnym oraz planowaniabieżącego. Stąd już tylko krok do zarządzania strategicznego. Dlatego metodologiaSOA jest tak ważna koncepcyjnie, jak zarządzanie adaptatywne.

Model SOA dla procesu sprzedaży nowego samochodu

Ten przykład zastosowania architektury SOA do pojedynczego procesu można uznaćza wzorcowy. Jest zrozumiały i powszechnie stosowany, a jednocześnie pokazuje,jak bardzo skomplikowana biznesowo oraz informacyjnie jest sprzedaż samochoduw dobrze zorganizowanej sieci dystrybucyjnej.

Warto również zwrócić uwagę na niezależność prezentowanego modelu SOA odtechnologii, użytych systemów LAN, łączności sieci WAN oraz platform sprzęto-wych i programistycznych. Ważny jest workflow procesu oraz system wymiany in-formacji. Można go przedstawić jak na rys. 28.

Usługi systemowe, które są konieczne do realizacji procesu:– przeglądanie stanu magazynu dealera (LAN),– przeglądanie bazy graficznej modeli (WAN),– przeglądanie bazy danych konfiguratora modelu (WAN/LAN),– zapis automatyczny wybranej konfiguracji (LAN),– wycena automatyczna konfiguracji (WAN),– wystawienie zamówienia na określony samochód do importera (WAN),– wystawienie faktury pro forma na określony model (LAN),

4.7.1.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 217

Page 218: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli218

– wystawienie faktury zaliczkowej VAT,– wystawienie dokumentu sprzedaży samochodu (LAN),– udostępnienie bazy danych wyposażenia, akcesoriów i zamienników (WAN),– wystawienie dokumentu faktury wewnętrznej na usługi (LAN),

Rys. 28. Model funkcjonalny dla systemu SOA sprzedaży samochodów w systemie Motomanager

firmy MCM

Źródło: opracowanie własne dla systemu Motomanager.

– wystawienie dokumentu cesji wewnętrznej (LAN),– wystawienie dokumentu rezerwy wewnętrznej (LAN),– transfer danych do importera (LAN/WAN),– transfer danych do księgowości (LAN),– import danych od importera (WAN),– import danych od producenta (WAN),– import danych z księgowości (LAN),

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 218

Page 219: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2194.7. Model SOA – sprzedaż nowego samochodu w sieci

– obsługa bazy danych klientów (LAN),– obsługa bazy raportowania (LAN),– obsługa bazy konfiguracyjnej (LAN),– wydruki dokumentów,– obsługa urządzeń we/wy (drukarka fiskalna).

Możliwe jest uzupełnienie katalogu powyższych usług o dodatkowe. Dalszeuszczegółowienie nie jest jednak celem niniejszej pracy. Jak łatwo zauważyć, sys-tem sprzedaży samochodu w sieci autoryzowanej opiera się ściśle na wymianie in-formacji WAN oraz LAN. Z punktu widzenia architektury SOA, należy wskazać napotrzeby sprzedawcy, żeby nie dostarczyć mu zbędnych usług. Sprzedawca potrze-buje następujących informacji do negocjacji warunków sprzedaży samochodu orazjego ceny:– dostępne modele i kody wyposażenia (informacja pochodzi z bazy importera),– możliwe wyposażenie i wersje na zamówienie (dane pochodzą od producenta),– informacje o stanie magazynowym (z sieci lokalnej LAN),– cennik dealerski wraz z upustami (z sieci WAN/LAN),– oferty negocjacyjne własne (z sieci LAN, np. serwis bezpłatny),– informacje o wyposażeniu płatnym zainstalowanym przez serwis (z sieci LAN),– informacje z księgowości o wpłynięciu środków na konto bankowe (LAN),– informacje o zamówieniu klienta i stanie jego realizacji (WAN/LAN),– informacje o kliencie (LAN).

Jak łatwo zauważyć, pakiet koniecznych usług można dokładnie przypisać doposzczególnych czynności w ramach scenariusza procesu sprzedaży. Scenariusz jestw tym przypadku adaptatywny, w zależności od bieżących decyzji klienta.

Klient: zamierza kupić samochód

Etap 1. Wybór samochodu – warianty: 1. Klient wybiera auto wystawione w salonie, gotowe do sprzedaży.2. Klient wybiera auto wystawione w salonie i dodatkowe wyposażenie, monto-

wane przez serwis.3. Klient decyduje się na auto, które jest na placu, ale wymaga przygotowania do

sprzedaży.4. Klient wybiera auto na zamówienie.5. Klient zamierza negocjować warunki.Etap 2. Negocjacja warunków sprzedaży – warianty:1. Klient godzi się na cenę i akceptuje warunki sprzedaży.2. Klient nie godzi się na cenę i żąda rabatu kwotowego.3. Klient żąda dodatkowych opcji w cenie.4. Klient kupuje nowe auto pod warunkiem przyjęcia samochodu w rozliczeniu.5. Klient żąda dodatkowych opcji za dopłatą.6. Klient rezygnuje z zakupu.Etap 3. Wystawienie dokumentu pro forma – warianty:

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 219

Page 220: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli220

1. Klient zarezerwował konkretny samochód.2. Klient zamówił samochód wymagający dozbrojenia.3. Klient zamówił samochód według indywidualnej kompletacji.4. Klient wpłacił zaliczkę na poczet zakupu.5. Klient wybrał zakup ratalny i podpisał umowę u dealera.6. Klient wybrał leasing i fundusz.7. Klient zrezygnował z zakupu.Etap 4. Przygotowanie samochodu – warianty:1. Sprzedawca wystawia zamówienie kompletacji do serwisu.2. Sprzedawca wystawia zamówienie na przegląd do sprzedaży.3. Sprzedawca wystawia zamówienie na dostawę samochodu do importera.4. Sprzedawca wystawia zamówienie na kompletację do fabryki.Etap 5. Komunikacja – warianty:1. Zamówienie klienta jest monitorowane w systemie.2. Klient jest informowany o zakończeniu kompletacji.3. Klient jest informowany o terminie odbioru samochodu.4. Serwis informuje sprzedawcę o zakończeniu przygotowania do sprzedaży.5. Importer informuje sprzedawcę o wysłaniu zamówionego samochodu.6. Fabryka informuje sprzedawcę o zakończeniu kompletacji zamówienia.Etap 6. Kontrola płatności – warianty:1. Sprzedawca sprawdza zaksięgowanie całości wpłaty.2. Sprzedawca przyjmuje fakturę wewnętrzną od serwisu za PDS.3. Sprzedawca przyjmuje cesję wewnętrzną na odkupienie samochodu używa-

nego od działu sprzedaży samochodów używanych.4. Sprzedawca przyjmuje cesję wewnętrzną za obsługę kredytu z tytułu zakupu

samochodu od importera.5. Sprzedawca otwiera rezerwę na przeszacowanie wartości samochodu używanego.6. Sprzedawca otwiera rezerwę na usługi dodatkowe dodane w ramach negocjacji.7. Sprzedawca anuluje transakcję.Etap 7. Sprzedaż samochodu – warianty:1. Sprzedawca wystawia fakturę VAT.2. Sprzedawca wystawia dokument dostawa wewnętrzna na samochód.3. Sprzedawca wystawia fakturę VAT na akcesoria.4. Sprzedawca sporządza dokument WZ (wydania z magazynu).5. Sprzedawca sporządza dokument zezwolenia na wyjazd poza teren ASO.Przedstawione powyżej procesy kanoniczne składają się na możliwy układ sied-

mioetapowego scenariusza, który system SOA musi uwzględnić, a programista musizakodować w formie inteligentnego interfejsu dialogowego, uruchamiającego sto-sowne usługi dla dowolnego wariantu scenariusza. Widać, że wykorzystanie usługsieci LAN, WAN i Extranet jest tutaj pełne.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 220

Page 221: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2214.7. Model SOA – sprzedaż nowego samochodu w sieci

Podobne scenariusze można przedstawić dla pozostałych centrów zysku stacjiASO, czyli: salonu sprzedaży samochodów używanych, sprzedaży części zamien-nych oraz serwisu. Są to bardzo interesujące obiegi informacji oraz odpowiadająceim modele funkcjonalne, a następnie semantyczne. Całość w sposób szczególny na-daje się do organizacji w architekturze SOA i prowadzi do logicznej struktury systemusieciowego dla danej marki.

Model poziomu interoperacyjności semantycznej

Konsekwencją wyżej zaprezentowanego modelu ontologicznego z poziomu inter-operacyjności funkcjonalnej w połączeniu z zapotrzebowaniem na informację zestrony centrali dystrybucyjnej oraz zarządu koncesji jest opracowanie modelu se-mantycznego, stanowiącego reprezentację numeryczną procesu sprzedaży samocho-dów. Zadaniem tej reprezentacji jest dostarczenie danych zintegrowanych o wynikachdo ogólnoświatowego systemu integracji i porównań. System taki prowadzi więk-szość producentów samochodów, a przedstawiony w niniejszej pracy należy do Renault.

Format wymaganych informacji zarządczych

Wymogi sieci korporacyjnej w zakresie porównywalności wyników finansowychposzczególnych koncesjonariuszy i związane z tym polityka cenowa oraz dystrybu-cyjna doprowadziły do opracowania zoptymalizowanego układu raportów oraz spo-sobów przetwarzania danych źródłowych. Jednym z elementów skonsolidowanegoraportu wyników jest sprzedaż samochodów nowych, przedstawiona na rysunku 2943.

Samochody nowe w ujęciu Alison są traktowane inaczej niż w ujęciu podatko-wym (rachunkowości ustawowej). Różnice polegają na ujmowaniu w sprawozda-niach zarówno samochodów sprzedanych, jak i samochodów będących w maga-zynach depozytowych importera oraz przejętych jako środki trwałe (służbowe) przezkoncesjonera.

Drugą zasadniczą różnicą pomiędzy bieżącym wynikiem księgowym a sprawo-zdaniem jest prowadzenie wyników sprzedaży w cenach umownych (katalogowych),różniących się od cen księgowych udzielonym formalnie rabatem, a dodatkowo usta-lanie salda wynikowego sprzedaży samochodu nie tylko poprzez różnicę pomiędzyfaktyczną ceną sprzedaży i zakupu, ale również na podstawie kosztowych doku-mentów wewnętrznych (cesje) oraz przyrzeczeń przyszłych transakcji (rezerwy).

Trzecim aspektem sprawozdania jest wewnętrzny podział wyniku pomiędzydziały, a mianowicie: koszt zakupu usług w odniesieniu do samochodów nowych niejest księgowym kosztem własnym, ale umownym kosztem w cenach stosowanychdla agenta. Tym samym warsztat, wykonując pracę na rzecz jakiegokolwiek działufirmy, wystawia dokument pozaksięgowy (cesję) i wykazuje dochód, a koszty pono-szone przez niego są faktycznymi kosztami księgowymi. Stąd dział samochodów no-

4.7.2.

43 System Alison dla Renault z roku 1999-2003. Wersja opracowana w MCM software dla kon-cesjonerów wielooddziałowych w roku 2001 przez T. Gospodarka i G. Sakowskiego.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 221

Page 222: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli222

wych, sprzedając samochód nowy i usługę w nim zawartą, wykazuje dochód po-mniejszony o umowny dochód wykonawcy usługi.

Oznaczenia stosowane w arkuszu:A1 – A52 oznaczają kolejne wiersze tabeli sprawozdania.BB1-BB255 numerują komórki, sprawozdania, a jednocześnie stanowią kod za-

pytania SQL w odpowiednim modelu syntaktycznym bazy danych. A1 (A32) Ilość sprzedanych aut. Funkcjonuje w oparciu o bazę scalonych do-

kumentów z działu sprzedaży samochodów nowych SN_SOLD (w której to baziezawarto również dane o samochodach demo i zastępczych). Zapytanie o liczbę sprze-danych samochodów: Wybrać z bazy dokumentów sprzedaży samochodów nowych wszystkie dokumentysprzedaży FA oraz PA, zsumować i odjąć sumę wartości korekt przy warunku „numernadwozia nie jest pusty”.

A2 (A32) Obrót SN w cenach katalogowych klienta. Funkcjonuje w oparciu obazę scalonych dokumentów z działu sprzedaży samochodów nowych SN_SOLD (w której to bazie zawarto również dane o samochodach demo i zastępczych). Zapy-tanie o wartość sprzedanych aut, według pola wartość w cenach katalogowych: ([MAGAZYNY_MAGSS]![KSCENAKAT]*[ILOSC]).

Ponieważ ilość jest zawsze 1 lub –1 w zależności od typu dokumentu (–1 dla ko-rekt) zachodzi konieczność mnożenia. Cena katalogowa klienta musi zostać wpro-wadzona w chwili przyjmowania pojazdu do magazynu i zapisana w karciemagazynowej. Jeżeli cena katalogowa nie została wpisana, system ostrzega i do spra-wozdania przyjmuje wówczas księgową cenę realizacji sprzedaży.

A3 (A34) Obrót na akcesoriach. Funkcjonuje w oparciu o bazę scalonych do-kumentów z działu sprzedaży samochodów nowych SN_SOLD (w której to baziezawarto również dane o samochodach demo i zastępczych). Zapytanie o liczbę sprze-danych (ilość): Obrót na akcesoriach w tej części sprawozdania rozumiany jest jako sprzedaż za po-mocą oddzielnych dokumentów sprzedaży z magazynu samochodów nowych (lubdemo) pozycji towarowych, które zostały zakupione na dokumenty z zewnątrz bez-pośrednio przez dział sprzedaży samochodów albo zostały przekazane za pomocącesji wewnętrznych (MM z magazynu części i akcesoriów).

Pozycje te charakteryzują się brakiem numeru nadwozia w bazie danych. Cenysprzedaży są księgowymi cenami netto, a ceny zakupu w przypadku obcych dostaw-ców są również księgowymi cenami nabycia albo, w przypadku cesji z magazynuczęści, są to ceny agenta (w sensie Alison). Do tej sprzedaży nie dolicza się wartościakcesoriów dodanych do samochodu i podwyższających jego cenę. Są one wykazanewówczas wyłącznie w cenie sprzedaży samochodu. Warunkiem bowiem wyszuki-wania z bazy danych jest istnienie kartoteki towarowej – odpowiadającej akcesoriomi wymienionej jawnie w dokumencie sprzedaży jako pozycja.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 222

Page 223: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2234.7. Model SOA – sprzedaż nowego samochodu w sieci

Dalsze elementy z grupy A nie będą omawiane. Powyższy opis pokazuje duży sto-pień komplikacji zarządzania sprzedażą samochodów i precyzję informacji groma-dzonych w systemie. Jest to znamienną cechą systemów informacyjnych najbardziejliczących się na rynku sieci producentów samochodów. Jednocześnie widać tuznaczny stopień formalizacji zarządzania, narzucany poprzez sztywne procedury isystem informacyjny. Wynika stąd mechanizm optymalizacji topologii systemu za-rządzania, związany z koniecznością stosowania modelu Alison.

Rozwinięciem modelu na poziomie interoperacyjności semantycznej są defini-cje zapytań SQL, których wyniki stanowią reprezentację liczbową poszczególnychkomórek tabeli sprawozdawczej. Na przykład zapytanie BB002 w języku formalnymSQL ma postać (wynik zapytania stanowi reprezentację liczbową):

A1-BB02 SELECT Sum(SN_SOLD.Ilosc) AS SumazIlosc FROM SN_SOLDWHERE (((SN_SOLD.KSNADWOZ) Is Not Null) AND((SN_SOLD.RDTYPFK)="FL") AND ((SN_SOLD.RDTYP)="03" Or(SN_SOLD.RDTYP)="04" Or (SN_SOLD.RDTYP)="06" Or(SN_SOLD.RDTYP ="11") AND ((SN_SOLD.MAGAZYN)="MAGSS") AND((SN_SOLD.RDMAG1) Is Not Null));Tłumaczenie powyższego kodu syntaktycznego na semantykę sprawozdania ma

postać:Wybierz sumę według pola [ilość] z bazy danych {samochody nowe sprzedane},gdzie wartość w polu [numer nadwozia] nie jest pusta i wartość pola [typ ksie-gowy sprzedazy] oznacza klienta flotowego (FL) i jednocześnie wartość pola [typdokumentu sprzedaży] oznacza fakturę VAT (03) lub korektę faktury sprzedaży(04) lub przyjęcie zewnętrzne PZ (06) lub wydanie zewnętrzne (11) i jednocześ-nie wartość pola [kod magazynu sprzedaży] „samochody nowe” nie jest pusta.Widać tu jednocześnie pewną płynność granicy modelowania w obszarze inter-

operacyjności semantycznej. Przetłumaczone zapytanie z formalnego języka SQL(model syntaktyczny) na język potoczny oznacza istnienie izomorfizmu. Dalsza rea-lizacja modelu na poziomie interoperacyjności syntaktycznej sprowadza się do sfor-matowania baz danych oraz zapisu reprezentacji SQL zapytania w kodzie formalnymjakiegoś metajęzyka (np. VBA lub Access). Stąd wynika dopiero możliwość otrzy-mania liczby, która wypełni daną rubrykę arkusza.

Przedstawione powyżej przykłady zapytań stanowią elementy raportu skonsoli-dowanego i, jak można wywnioskować, istnieje wiele różnych sposobów otrzymaniawyniku. Zbiór algorytmów, umożliwiający wypełnienie pozycji raportu, stanowipewną liczbę izomorfizmów. To, czy dany izomorfizm jest optymalny, zależy wyłącz-nie od wyboru narzędzi programistycznych oraz modelu poziomu funkcjonalnegowymiany informacji, a także od obiegu dokumentów. Przykładem może być przyję-cie jednej z koncepcji:

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 223

Page 224: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli224

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 224

Page 225: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2254.7. Model SOA – sprzedaż nowego samochodu w sieci

Rys.

29.

Sys

tem

rap

ortó

w A

liso

n dl

a si

eci R

enau

lt w

czę

ści d

otyc

zące

j spr

zeda

ży s

amoc

hodó

w

Źró

dło:

opr

acow

anie

wła

sne.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 225

Page 226: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli226

1) raporty powstają w wyniku metaanaliz danych zawartych w księgach pomoc-niczych i księdze głównej,

2) raporty powstają wyłącznie w wyniku metaanalizy danych księgi głównej.W obu przypadkach otrzymuje się izomorficzne reprezentacje numeryczne,

znacznie różniące się między sobą co do struktury oraz postaci algorytmów. Wy-pełnią one arkusze raportu, dając te same liczby. Jednak ocena, który wariant jest lep-szy lub bardziej racjonalny, nie jest prostym zagadnieniem. Warto zauważyć, żepierwszy z nich eliminuje redundancje w bazach danych, podczas gdy drugi bazujena redundancji danych i przeciąża wydajność systemu FK.

Model poziomu interoperacyjności syntaktycznej

Model syntaktyczny ma za zadanie ułatwić użytkownikowi wypełnienie tablicy spra-wozdania podczas jego codziennych działań. Mamy zatem kilka aspektów wytwo-rzenia aplikacji, stanowiącej niejako ukoronowanie kolejnych etapów modelowania:– modele bazy danych źródłowych,– modele bazy danych skonsolidowanych,– modele formularzy,– modele wydruków,– modele zapytań SQL,– kod źródłowy aplikacji,– model scenariuszy makropoleceń,– biblioteki języka programowania,– funkcje i klasy języka programowania,– obiekty i ich właściwości.

Należy zauważyć, że przedstawione powyżej elementy można odnosić tak do po-ziomu semantycznego, jak do syntaktycznego. Jest to cecha charakterystyczna dlatej fazy modelowania zarządzania reprezentatywnego. Na tym etapie menedżer po-winien otrzymać interfejs umożliwiający dialog z maszyną i zrozumieć go. Niższy po-ziom modelowania danych, struktury baz oraz kodowania na poziomie językainterpretowalnego jest poziomem stricte syntaktycznym i stanowi domenę progra-misty. Można powiedzieć, że kodującego na poziomie syntaktycznym nie interesuje,do czego służą jego działania. Ma on jedynie za zadanie przyjąć określone dane wej-ścia i dostarczyć przetworzone dane na wyjściu w sposób bezbłędny i powtarzalny.

Jako przykład tworzenia sklejonej bazy danych na poziomie syntaktycznymmożna przedstawić następującą:SN_SOLD – baza sklejona dokumentów dotyczących samochodów nowych,

sprzedanych

Baza nowych samochodów powstaje w wyniku zapytania sklejającego dane zbaz sprzedaży magazynów źródłowych w wyniku trzech, następujących zapytań:

4.7.3.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 226

Page 227: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2274.7. Model SOA – sprzedaż nowego samochodu w sieci

1. Znajdź wszystkie dokumenty w magazynie samochody nowe, posiadająceokreślony numer nadwozia.

2. Dodaj wszystkie dokumenty opisowe (bez numeru nadwozia i bez symbolikartotekowych).

3. Dodaj wszystkie akcesoria sprzedane (bez numeru nadwozia, ale z symbolemkartotekowym).

W wyniku zapytań powstaje baza danych SN_SOLD o następującej strukturze:

Każde z wyżej wymienionych pól ma swoje znaczenie w realizacji zapytań szcze-gółowych sprawozdania oraz przekazywania danych do dalszego przetwarzania. Wpełnym modelu zdefiniowano dodatkowo osiem baz sklejonych, pozostających w re-lacji do SN_SOLD.

RDTYP Rodzaj dokumentu Tekst 2RDDAWYST Data wystawienia Data/Godzina 8NRKOL Numer kolejny Tekst 255RPSYMAT Symbol kartotekowy Tekst 13KSNAZ Nazwa samochodu Tekst 40KSNADWOZ Numer nadwozia Tekst 17KSGRUPA Grupa katalogowa Tekst 1RDTYPFK Typ rozliczenia FK Tekst 2KSSTAT Status (rezerwacja, dostępna..) Tekst 1RPCENA Cena Liczba (Podwójna precyzja) 8RPWARTPO Wartość VAT Liczba (Podwójna precyzja) 8RPWARTZAK Wartość zakupu Liczba (Podwójna precyzja) 8RPAKCYZA Wartość akcyzy Liczba (Podwójna precyzja) 8KSCENAKAT Cena katalogowa Liczba (Podwójna precyzja) 8KSSURRAB Udzielony rabat Liczba (Podwójna precyzja) 8KSCENAPRO Cena producenta Liczba (Podwójna precyzja) 8KSMARZAST Marża stała Liczba (Podwójna precyzja) 8KSMARZAZM Marża zmienna Liczba (Podwójna precyzja) 8KSUDZKONC Udział koncesjonera w rabacie Liczba (Podwójna precyzja) 8Ilość Ilość Liczba (Podwójna precyzja) 8wartość Wartość netto Liczba (Podwójna precyzja) 8wartka Wartość katalogowa Liczba (Podwójna precyzja) 8RDMAG1 Dokument WZ Tekst 2ALISON Tekst do Alison Tekst 255ALISONOK Tekst 2 do Alison Tekst 255MAGAZYN Magazyn opis Tekst 255RDWARTDZ Wartość do zapłaty Liczba (Podwójna precyzja) 8RDWARTPO Wartość podatku VAT Liczba (Podwójna precyzja) 8

Nazwa pola Opis Typ danych Rozmiar

R_04:AE 2009-05-27 20:28 Strona 227

Page 228: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli228

Przedstawiony model syntaktyczny umożliwił zaprojektowanie interfejsu użyt-kownika, który w formacie Microsoft Excel ma postać przedstawioną na rys. 30. Tojest usługa, którą można umieścić na serwerze centralnym i wywołać z aplikacji lo-kalnej DMS. Dane o sprzedaży według zaprojektowanego pliku wymiany w forma-cie XML są transferowane do systemu centralnego przetwarzania raportów. Wynikiporównań są zwracane w ujęciu kontekstowym oraz graficznym do analiz zarządu.

Model syntaktyczny danych źródłowych

Praktyczna realizacja prezentowanego modelu potwierdziła jedynie słusznośćmetod rzetelnego opisu formalnego i bardzo ścisłego uwarstwienia problematyki.Uzyskano w rezultacie oprogramowanie, które nie tylko funkcjonuje jako architek-tura klient-serwer, ale przede wszystkim jako model SOA z usługami importu da-nych w zadanym formacie i zwrotnej ocenie efektywności. W ślad za dobrąefektywnością sprzedaży idą decyzje finansowe zarządzającego siecią, oparte na rze-telnej analizie bieżącej i ścisłym planowaniu. Pozwala to nie dopuścić do upadłościdealera w Białymstoku wykazującego sprzedaż 100 samochodów rocznie. Sieć mupomoże, dodając II marżę i pozwalając na osiągnięcie wyniku zbliżonego do koncesjiz Gdańska, gdzie koncesjoner sprzedaje 500 samochodów. To jest element politykisieci, a rzetelna informacja jest jej fundamentem.

Należy jeszcze zauważyć, że przykład sprzedaży nowych samochodów jest je-dynie częścią raportu skonsolidowanego, którego pozostałe elementy zostały w ana-logiczny sposób wymodelowane i praktycznie wdrożone, a całość wyniku finanso-wego spięta jest uproszczoną wersją bilansu księgowego.

Podsumowanie

Na tym etapie można zakończyć prezentację modelu ontologicznego SOA. Na jegopodstawie powstał układ modeli semantycznych i reprezentacji numerycznych wpostaci programów komputerowych i baz danych, praktycznie zrealizowany w zin-tegrowanym systemie zarządzania stacją dealerską Motomanager [Banyś i wsp. 2000b].Jest on daleko bardziej skomplikowany od przedstawionego wyżej, uproszczonegoscenariusza, ponieważ powiązany jest on line z księgowością rachunkową, kadrami--płacami, planowaniem obciążeń mechaników i CRM oraz off line z księgowością za-rządczą w formie raportów zintegrowanych. W sumie model SOA sprzedaży nowegosamochodu dla sieci Mercedes to około 80 powiązań logicznych.

Warto, podsumowując, pokazać logiczny układ modeli zdarzeń świata realnego,koniecznych do powstania modelu SOA dla konkretnego przypadku, aby można byłomówić o zarządzaniu wspomaganym przez system informatyczny. Widać zeń przedewszystkim wyraźny podział kartezjański zagadnienia, co jest konsekwencją założeńoraz komplikacji systemu zintegrowanego, wspomagającego zarządzanie.

4.7.4.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 228

Page 229: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2294.7. Model SOA – sprzedaż nowego samochodu w sieci

Rys. 30. Reprezentacja numeryczna w formacie XLS modelu sprzedaży samochodów nowych według standardu Alison dla Renault

Źródło: opracowanie własne.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 229

Page 230: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli230

Rys. 31. Układ logiczny modelowania SOA

Źródło: opracowanie własne.

Na rysunku 31 przedstawiono obraz logicznego układu modeli koniecznych dostworzenia opisu ontologicznego systemu SOA. Układ ten jest zgodny z przedsta-wionym dla paradygmatu demarkacji selekcjonującej w jego części związanej z po-szukiwaniem reprezentacji numerycznej problemu. System SOA jest w tej kwestiimocnym potwierdzeniem słuszności koncepcji paradygmatu.

Niejako w tle problematyki pojawia się poważny rozdźwięk między zdolnościąabsorpcji modelu przez menedżera oraz programistę. Pierwszy najczęściej funkcjo-nuje w obszarze interoperacyjności funkcjonalnej i ontologicznej. Drugi zwykle ogra-nicza się do poziomu syntaktycznego z małymi elementami semantyki. Natomiastnajwiększe potrzeby i wymogi stawia przed znalezieniem odpowiedniej reprezenta-cji numerycznej warstwa semantyczna modelu. A ponieważ wymaga ona doskonaleprzygotowanych analityków, znających zagadnienie od strony praktycznej orazmożliwości systemów informacyjnych, stąd najtrudniej ją modelować i dobrych fa-chowców w obrębie tej warstwy jest najmniej. Dlatego zarządzanie powinno zwró-cić szczególną uwagę na modelowanie rzeczywistości w ujęciu dyskretnym ireprezentacji.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 230

Page 231: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2314.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

Na zakończenie niniejszego rozdziału przedstawiony zostanie kompletny model za-rządzania stacją obsługi samochodów typu DMS44 oparty na rozwiązaniu Motoma-nager firmy MCM software (autor niniejszej pracy jest jego współtwórcą). Systemdoczekał się wielu wariantowych rozwiązań, między innymi dla takich marek jak:Peugeot, Citroën, BMW, Ford, Mercedes, Nissan, Renault, Skoda, Land Rover i Dae-woo, a także wersji dla samochodów ciężarowych DAF truck. Dzięki swojej uni-wersalności i elastyczności modelu na poziomie semantycznym był łatwokonfigurowalny na poziomie syntaktycznym i odporny na zmiany przepisów prawagospodarczego. W zakresie wspomagania zarządzania generował automatycznie ra-porty skonsolidowane według standardów międzynarodowych: Alison (Renault),BMI (Ford), GBMS (Daimler-Chrysler), Refeco (PSA-Citroën). Ta uniwersalnośćrozwiązania zawierała w sobie istotną wartość dodaną w postaci wiedzy ukrytej, amożliwość obserwacji zarządzania siecią w oparciu o wymienione standardy umożli-wiała nie tylko porównania, ale i modyfikacje systemowe, polegające na wyborzenajlepszych rozwiązań cząstkowych, i sprzężenie zwrotne w formie reorganizacjikoncesji. W końcowej fazie rozwoju Motomanagera w wersji DOS (rok 2005), sys-tem funkcjonował w 100 różnych miejscach w Polsce.

Najlepszym rozwiązaniem zarządczym, spośród sieci dystrybucyjnych sto-sujących skonsolidowane raportowanie, było rozwiązanie wersji Renault oraz Mer-cedes. Różniły się one zasadniczo dwiema cechami:

1) wersja Renault operowała szeroko księgami pomocniczymi, odciążając systemFK,

2) wersja Mercedes całość raportów korporacyjnych wykonuje z poziomu sys-temu FK, nie używając ksiąg pomocniczych.

W rezultacie uzyskano dwa przeciwstawne warianty systemów zintegrowanych,w których dane skonsolidowane uzyskuje się dwoma sposobami przy użyciu tego sa-mego narzędzia. Oba rozwiązania cechuje jednak wspólny układ modelowania se-mantycznego, który wykorzystano przy jego opracowywaniu.

Poziom aksjologiczny

Ocena przydatności systemu informatycznego i jego oszacowanie aksjologiczne sta-nowią trudny problem, wywołujący często emocje związane ze specyfikacjami prze-targowymi oraz wyborem dostawcy na bardzo konkurencyjnym i szybkozmiennymrynku. Nie ma jednoznacznie zdefiniowanej metodologii oceny użyteczności, pozaogólnym twierdzeniem Debreu, że taka wielkość istnieje i jest wyznaczona przezfunkcję użyteczności. Wybór systemu informacyjnego dla organizacji stanowi jeden

4.8.1.

4.8.

44 Dealer Management System (DMS).

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 231

Page 232: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli232

z kluczowych aspektów zarządzania, niosący za sobą poważne konsekwencje reor-ganizacyjne, często bardzo kosztowne i generujące problemy w funkcjonowaniu or-ganizacji w pierwszym okresie wdrożenia.

Nie inaczej było w roku 1998 z projektem Motomanager. Rozpoczął się on właś-nie od oszacowania aksjologicznego według pewnego modelu. Uczestnikami pro-jektu było pięć zainteresowanych stron:

1) dealer sieci, chcący otrzymać dopasowane do swoich potrzeb narzędzie, 2) importer, który chciał wymieniać automatycznie informacje w określonym for-

macie i uzyskać dostęp on line do danych sprzedaży,3) producent zagraniczny (Renault Francja), który chciał uzyskać system wy-

miany informacji on line w zakresie danych naprawczych oraz katalogów części, za-mienników, kodów wyposażenia oraz nakładów roboczogodzin,

4) zewnętrzny audytor, który odpowiada za wybór systemu i niezależną ocenęprojektu,

5) firma informatyczna, której zadaniem jest zaprojektowanie na poziomie se-mantycznym oraz syntaktycznym systemu zintegrowanego, a następnie wykonanie fi-zyczne działającego systemu informatycznego oraz jego wdrożenie.

Podstawowe kryteria oceny jakościowej były zdefiniowane wspólnie przez trzechpierwszych interesariuszy i opracowane w formie tabel oceny wielokryterialnej przezaudytora. Ocena składała się z części formalnej i technicznej, stanowiąc podstawęracjonalnego porównania projektów. Opracowana przez Cap Gemini formuła ocenyzawierała elementy przedstawione w tab. 2. Ocena łączna w punktach umożliwiławybór projektu spośród wielu w sposób jednoznaczny. Stanowi ona jednocześnie ra-cjonalny model aksjologiczny oceny jakościowej. Z punktu widzenia programu ba-dawczego „Zarządzanie reprezentatywne”, takie oceny półilościowe stanowiąakceptowalne zagadnienie z określoną metryką.

Tabela 2. Tablica wielokryterialnej oceny funkcjonalności systemu zintegrowanego w odniesieniu dosystemu Motomanager

Funkcjonalność i moduły Motomanager System X Uwagi

1 2 3 4

Wielowalutowość w zakupie i sprzedaży takWielomagazynowość i oddziały firmy takMożliwość prowadzenia kilku marek równolegle takMożliwość prowadzenia innej działalności takZgodność z raportem Alison, Debis, BMI, Refeco takZgodność z ustawą o rachunkowości 2004 takBudowa modułowa systemu takPełna integracja modułów w jednolity system takKonfiguracja dla dowolnej księgowości takRaporty operacyjne działów automatycznie takSystem raportów ekonomicznych definiowalnych tak

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 232

Page 233: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2334.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

1 2 3 4

Customer Relationship Manager CRM tak

Konsolidacja danych wielooddziałowych tak

Wielopoziomowe ochrony dostępu tak

Możliwość kryptowania pól bazy oraz bazy tak

Możliwość blokady dostępu do zbioru tak

Możliwość pracy Client-server (SQL server) tak

Możliwość pracy Windows terminal-server tak

Integracja z Microsoft Office (Word, Excel) tak

Wydruki definiowalne na zadanych formularzach tak

Sprzedaż samochodów nowych tak

Monitoring marży rzeczywistej każdego działu tak

Sprzedaż samochodów używanych (nabytych) tak

Komis samochodowy i skład konsygnacyjny tak

Sprzedaż części powiązana z serwisem tak

Sprzedaż usług warsztatowych płatnych tak

Sprzedaż usług gwarancyjnych – faktury zbiorcze tak

Stacja kontroli pojazdów – również TŰV tak

Myjnia, usługi proste i blacharskie tak

Zakupy samochodów wg wymogów importera tak

Zakupy części wg algorytmów importera tak

Dział obsługi klienta (recepcja) tak

Katalogi fabryczne i zamienniki (uaktualniane) tak

Katalogi czynności naprawczych (dowolne) tak

Import katalogów (modem, CD) tak

Akcje serwisowe, promocyjne i fabryczne tak

Rozliczenie wszelkich usług (mistrz hali) tak

Rozliczenie materiałów do usług tak

Rozliczenie katalogowe czasu pracy tak

Rozliczenie rzeczywiste czasu pracy tak

Prace w toku (materiały i robocizna) tak

Rachunki wewnętrzne (zlecenia prac) tak

Kosztorysowanie dla PZU (powypadkowe) tak

Zamówienia elektroniczne na samochody tak

Planowanie optymalne zakupów części tak

Wewnętrzne podziały marży między działami tak

Wspomaganie remanentu tak

Czytanie kodów kreskowych i kart chipowych tak

Logistyka i planowanie zakupów tak

Kody fabryczne i zamienniki tak

Kompletacje i pakiety usługowe tak

Kadry i płace (pełne) sprzężone z płatnikiem ZUS tak

Rozliczenie z ZUS (wg zasad 2001) tak

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 233

Page 234: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli234

Tabela 2, cd.

Źródło: opracowanie własne.

Tablica pożądanych (tab. 2) usług umożliwia zastosowanie modelu LCVS [Gos-podarek 2008e] do oceny porównawczej użyteczności systemów. Zamiana „tak” naocenę punktową w skali umownej rozszerza stosowalność obliczeń współczynników.

Poziom interoperacyjności ontologicznej

Na poziomie interoperacyjności ontologicznej konieczne było opracowanie koncep-cji biznesu, wskazującej na istotne elementy związane z centrami zysku i kosztóworaz powiązania z siecią. Tak powstał model koncesji dealerskiej samochodów. Prak-tyka pokazała, że pomimo prób wprowadzenia własnych modeli biznesowych przezróżne firmy samochodowe praktycznie wszystkie koncesje marek liczących się napolskim rynku zaczęły być bardzo podobne do siebie45. Okazało się, że wielkośćkoncesji jest mierzona liczbą sprzedawanych nowych samochodów rocznie orazliczbą stanowisk serwisowych. Reszta jest mało istotna, ponieważ topologia organi-zacji dostosowuje się do wymienionych wyżej parametrów. Jest to doskonała ilust-racja funkcjonowania paradygmatu optymalnej topologii, wymuszanej kontekstemoddziaływania ekonomicznego.

4.8.2.

1 2 3 4

Rozliczenie PIT (wg przepisów 2001) tak

Księgowość zautomatyzowana (sprzężone FK) tak

Kasa główna firmy i kasy pomocnicze tak

Obsługa drukarek fiskalnych tak

Budżetowanie i planowanie wyniku tak

Prognozowanie (CF forecast) tak

Raportowanie wg bieżących potrzeb (SIK) tak

Środki trwałe (bilansowe i fiskalne) tak

Interfejs Windows tak

Sieć Windows NT, 2000, XP tak

Novell 4 lub 5 tak

Obsługa subdealera tak

Integracja z Internetem (DCS) tak

Eksport i import danych z centrali tak

Dostosowanie do potrzeb klienta tak

Dostosowanie do wymogów importera tak

Serwis on line tak

Wsparcie techniczne tak

45 Autor dysponował pełną wiedzą oraz dokumentacją na temat standardów systemów zarządzaniakoncesją marek: Renault, Peugeot, Citroën, Mercedes, BMW, Nissan, Land-Rover oraz Skoda.

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 234

Page 235: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2354.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

Wyróżnia się zatem trzy kategorie dealerskie: koncesjonariusz duży (sprzedażpowyżej 700 samochodów rocznie i więcej niż 15 stanowisk serwisowych), średni300-700 samochodów i 10-14 stanowisk oraz mały poniżej 300 samochodów sprze-danych rocznie i 5-9 stanowisk serwisowych. Są to w rozumieniu sieci koncesjona-riusze. Istnieją również subdealerzy, podlegli koncesjonariuszom o poziomiesprzedaży odpowiednio niższym, oraz specjalistyczne zakłady stowarzyszone (pod-wykonawcy), nie zrzeszeni w sieci. ● System zarządzania oraz dokumentacji procesów biznesowych musi być dosto-

sowany do wszystkich typów koncesji. Zarządzanie powinno umożliwić bieżącymonitoring marży na dział oraz na produkt, a przede wszystkim dwustronnyprzepływ informacji handlowych i księgowych pomiędzy koncesją a centralą dys-trybucji i fabryką.

● Decydującym aspektem zarządzania jest ukierunkowanie działalności na klientai powiązanie go z marką.

● Rozwój koncesji ma być zapewniony przez pełną integrację z siecią oraz stan-daryzację procesów (zwiększenie kultury organizacji, unormowanie jakości,wprowadzenie standardów danej marki).

● Marża ze sprzedaży samochodów i części ustalana jest przez centralę dla wszyst-kich koncesji na jednakowym poziomie. Dodatkowe bonusy (tzw. druga marża)wypłacane są kwartalnie za wykonanie planów sprzedaży. W przypadku słab-szych wyników koncesji związanych z położeniem terytorialnym, druga marżajest ustalana na odpowiednio wyższym poziomie.

● Do ujednolicenia sprawozdawczości finansowej i standardów zarządzania w sieciwymagane jest ustanowienie własności koncesji na poziomie spółki z ograni-czoną odpowiedzialnością albo spółki akcyjnej.

● Magazyn centralny części jest zintegrowany z systemami koncesji, tak że zamó-wienia można realizować w trybie pilnym (dostawa do 24 godzin) bez koniecz-ności zaangażowania kapitałowego ze strony koncesji. Istnieje przy tym systemdoboru części i akcesoriów na podstawie numeru nadwozia samochodu, uwzględ-niający zamienniki w okresie 10-15 lat.

● Istnieje system kompletacji samochodu zintegrowany z systemem fabrycznym,umożliwiający zamówienie dowolnej kompletacji na życzenie.

● Centralny magazyn nowych samochodów ma status składu podatkowego i ofe-ruje kompletacje standardowe dla danego kraju, możliwe do samodzielnego do-posażenia przez koncesję.

● Zamówiony samochód z magazynu centralnego staje się własnością koncesji zterminem płatności 30-60 dni w zależności od marki oraz rodzaju samochodu.Po tym terminie koncesjonariusz pokrywa koszty kredytu na zakup.

● Serwis podlega ścisłym standardom przemysłowym danej marki. Normatywamisą katalogi czynności oraz normy jakości (preferowana jedna z form ISO).

R_04:AE 2009-05-27 19:00 Strona 235

Page 236: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli236

● System planowania bazuje na budżetach rocznych i planach sprzedaży konsulto-wanych z centralą dystrybucyjną. Istnieje ograniczona możliwość wykorzysty-wania okazji rynkowych, zawężona do pozyskania klientów flotowych orazuruchomienia specjalistycznej produkcji własnej (zabudowy specjalistyczne).Przedstawione powyżej założenia poziomu ontologicznego umożliwiają kon-

strukcję pewnej liczby modeli poziomu interoperacyjności funkcjonalnej, co powo-duje, że rozwiązania szczegółowe dla poszczególnych marek nieco się różnią,prowadząc jednak do identycznego systemu sprawozdań finansowych, wynikającychz ustawy o rachunkowości.

Poziom interoperacyjności funkcjonalnej

Na tym poziomie model zintegrowanego systemu zarządzania zaczyna mieć postaćnajbardziej zrozumiałą dla menedżera. W tym miejscu definiowane są procesy, to-pologia organizacji, obiegi dokumentów i informacji, workflow dla procesów, sposóbtworzenia wyniku finansowego oraz relacje pomiędzy warstwami logicznymi i za-sobami. Dobry model na poziomie funkcjonalnym stanowi podstawę modeli seman-tycznych. Podstawowe kryteria jakości stanowią spójność i kompletność. Modelpowinien w sposób czytelny objąć wszystkie zdefiniowane procesy i umożliwić ichczytelny opis semantyczny za pomocą dokumentów. Wspomagającymi dokumen-tami są:– polityka rachunkowości,– instrukcja obiegu dokumentów i informacji,– zasady kontrolingu i budżetowania,– opis funkcjonalny organizacji i procesów.

Każdy z wymienionych dokumentów stanowi model funkcjonalny. Im lepiej tadokumentacja jest wykonana i nakłada się wzajemnie między sobą, tym lepsze mo-dele semantyczne można uzyskać na wyjściu. Jednocześnie łatwiejsze staje się pla-nowanie i tworzenie strategii rozwoju, ponieważ zdefiniowane zasoby, określonypoziom środków inwestycyjnych oraz stabilność procesów eliminuje przypadkowośćoraz wpływ zmienności otoczenia. Oczywiście nie można wykluczać zdarzeń kata-stroficznych. Są one jednak znacznie mniej prawdopodobne, ze względu na efekt bu-forowania sieci franchisingowej, i nawet w okresach poważnego kryzysu branżyistnieją rezerwy na wsparcie koncesjonariusza na rynku.

Procesy

Ze względu na wcześniejsze omówienie zagadnień związanych ze sprzedażą samo-chodów temat ten będzie kontynuowany w ujęciu modelu warstwowego. Pozostałedziały koncesji, tj.: dział sprzedaży pomocniczej, pomoc drogowa, dział usług fi-nansowych, serwis mechaniczny, serwis blacharsko-lakierniczy, szybki serwis, stacja

4.8.3.1.

4.8.3.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 236

Page 237: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2374.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

kontroli pojazdów, pomoc drogowa, sklep części zamiennych i akcesoriów, maga-zyn części i akcesoriów, magazyn pomocniczy, księgowość finansowa, księgowośći zarząd operacyjny (planowanie serwisu), kontroling (kontroler finansowy) oraz za-rząd, nie będą omawiane ze względu na podobieństwo opisu.

Sprzedaż samochodu nowego

● Sprzedaż samochodu nowego krajowa – może zostać zrealizowana dla osoby fi-zycznej, firmy – płatnika VAT, klienta flotowego, subdealera. Te informacjeokreślają automatycznie postać dokumentu sprzedaży i rzutują na przetwarzaniedanych.

● Sprzedaż samochodu nowego w obrębie UE – może dotyczyć osoby, która musiopłacić VAT według polskich zasad, lub firmy, która posiada europejski numerewidencyjny podatku od towarów i usług i sprzedaż zachodzi według stawki ze-rowej.

● Sprzedaż samochodu nowego poza obszar UE – podlega zerowej stawce VAT wkażdym przypadku po udowodnieniu opuszczenia obszaru UE.Sprzedaż złożona samochodu nowego

● Sprzedaż typu buy-back – sprzedaż samochodu nowego osobowego lub ciężaro-wego z warunkiem odkupienia po ustalonej cenie po ustalonym czasie. Wymagaustanowienia rezerwy na przeszacowanie wartości odkupu samochodu używa-nego.

● Sprzedaż warunkowa – sprzedaż samochodu nowego z warunkiem odkupieniasamochodu używanego w rozliczeniu. Wymaga współpracy on line z działemsprzedaży samochodów używanych oraz utworzenia rezerwy na przeszacowaniewartości odkupu.

● Sprzedaż z przyszłym świadczeniem usług – sprzedaż z dodatkowym warunkiemwykonania nieodpłatnego pewnych usług w ustalonym okresie. Wymaga utwo-rzenia rezerwy na koszty serwisu.

● Sprzedaż z montażem finansowym – polega na ofercie leasingu lub kredytu ban-kowego instytucji finansowej, z którą koncesjoner posiada umowę, celem sfi-nansowania transakcji. Sprzedaż samochodu używanego

● Sprzedaż samochodu przejętego przez koncesję – samochód przejęty przez kon-cesję musi zostać doprowadzony do stanu nadającego się do sprzedaży, co wy-maga usługi serwisu na rzecz działu samochodów używanych, jak równieżpobrania określonych materiałów i części z magazynu. Może być związana zespecyficznym rozliczeniem podatku VAT. Wariantem jest zakup za granicą.

● Sprzedaż samochodu używanego w imieniu osoby trzeciej – jest sprzedażą typukomisowego, podlegającą specyficznemu rozliczeniu VAT-marża oraz doku-mentacji procesu. Nie wymaga wspomagania sprzedaży przez dział serwisu orazmagazyn, chyba że szybki serwis umyje i wysprząta auto w celach demonstra-cyjnych.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 237

Page 238: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli238

Uwzględniając wszystkie, możliwe warianty sprzedaży samochodu, ze względuna rodzaj klienta, sposób zakupu, kierunek (kraj, eksport, UE), typ sprzedaży (VAT)oraz rodzaj (ciężarowy, typu van, osobowy, terenowy, specjalistyczny…) można wmodelu funkcjonalnym wyróżnić około 100 wariantów, z których każdy musi zostaćopisany w sposób różny z punktu widzenia rachunkowości (stanowiącej dwa po-ziomy modelowania: semantyczny i syntaktyczny) oraz syntaktyki systemu infor-matycznego.

Poziom funkcjonalny sprzedaży samochodu nowego określa jeden workflow,wspólny dla wszystkich wariantów – relacja sprzedawcy z klientem. Można go przed-stawić schematycznie jak na rys. 28.

Relacje między stanowiskami

Zwykle w procesie sprzedaży samochodu nowego uczestniczą następujące działy or-ganizacji:● Dział sprzedaży samochodów nowych – realizuje bezpośrednio sprzedaż (właś-

ciciel procesu) na poziomie interakcji organizacja–klient. Reprezentuje warstwęfront office.

● Dział księgowości – świadczy usługi dokumentacji finansowej procesu, kontrolipłatności oraz ustalenia wyniku finansowego dla wszystkich uczestników pro-cesu. Działa w obrębie warstwy logicznej back office, bez kontaktu z klientem.

● Dział serwisu – świadczy usługi wsparcia technicznego procesu sprzedaży, przy-gotowując samochód do sprzedaży, instalując dodatkowe wyposażenie. Stanowizasób warstwy middle office w procesie. Standardowo sprzedając usługi klien-towi, dział serwisu stanowi zasób warstwy front office.

● Magazyn części zamiennych – świadczy usługi wewnętrznej sprzedaży częścidla serwisu na potrzeby działu samochodów nowych. Sprzedaż uwzględnia marżęmagazynu, serwisu i umożliwia obciążenie pośrednie działu sprzedaży samo-chodów nowych. W ten sposób model umożliwia wyliczenie rzeczywistego wy-niku finansowego dla każdego działu. Magazyn stanowi zaplecze materiałoweorganizacji, pozostając jako warstwa middle office w procesie wsparcia mate-riałowego sprzedaży.

● Magazyn samochodów nowych – świadczy usługi wsparcia towarowego działusprzedaży samochodów. Odpowiada za logistykę i w procesie pozostaje elemen-tem warstwy middle office. Mogą w tym procesie uczestniczyć również:

● Dział sprzedaży samochodów używanych – może realizować sprzężony procesprzejęcia samochodu używanego od klienta kupującego samochód nowy w mo-delu buy back. Jego zadaniem jest obciążyć finansowo dział sprzedaży samo-chodów nowych zakupem auta używanego oraz kosztami jego przygotowania dosprzedaży. Stanowi w procesie element warstwy front office.

4.8.3.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 238

Page 239: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2394.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

● Dział finansowy (leasing, ubezpieczenia) – ma za zadanie ofertę ubezpieczeniapakietowego, kredytu lub zawarcia umowy leasingowej na sfinansowanie zakupu.Stanowi w procesie element warstwy front office.

● Magazyn towarów obcych – pozabilansowy magazyn pomocniczy, prowadzonyw celu przechowania zapłaconego towaru do chwili odbioru przez klienta. Świad-czy usługi na rzecz wszystkich działów sprzedaży i odpowiada za ostateczną we-ryfikację pozwolenia wyjazdu poza bramę koncesji. Stanowi w procesie elementwarstwy back office ze względu na kontrolny charakter.

● Zarząd – może brać udział w negocjacjach flotowych, realizowanych na warun-kach specjalnych. Może również prowadzić monitoring poprawności procesusprzedaży samochodów nowych i kontroli zasobu realizującego proces. Analizę relacji należy dodatkowo rozszerzyć o relacje zewnętrzne, w szczegól-

ności z bankiem, fabryką (kodowanie wersji, kolorów, wyposażenia, katalogówczęści, kodów czynności naprawczych) i importerem (dokumenty zamówienia, stanymagazynowe magazynu centralnego, akcje marketingowe, akcje serwisowe itp.). Sąto liczne zagadnienia korporacyjne, które muszą zostać uwzględnione przez systemzintegrowany, o ile ma się go oceniać jako kompletny i spójny.

Zarządzanie

Zarządzanie jest procesem, dla którego etap modelu funkcjonalnego ma największeznaczenie praktyczne. Tu bowiem określona została logika całego systemu organi-zacji oraz powstanie wyniku finansowego. Dlatego dla menedżera najistotniejsze jestopracowanie najbardziej dopasowanego modelu funkcjonalnego i wymuszenie od-powiedniej rekonfiguracji topologii organizacji oraz zasobów.

Poziom operacyjny. Kierownicy działów sprzedaży sporządzają sprawozdaniailościowo-wartościowe sprzedaży oraz kosztu własnego sprzedaży, analizując je nabieżąco. W dziale serwisu wykonywane są dodatkowo raporty wykorzystania ser-wisu w cenach detalicznych, zafakturowanych, wewnętrznych i gwarancyjnych. Ob-licza się koszty innych działów, dla których dział serwisu świadczył usługi.Księgowość bada stan finansowy, raporty kasowe oraz fiskalne oraz stan zapotrze-bowania na gotówkę. Kierownik działu serwisu zatwierdza godziny pracy mechani-ków i czynności, przekazując dane do kadr i płac (naliczenia przerobów i prowizji).Magazyn przygotowuje raport o ruchach magazynowych oraz rotacyjności. Logistykaopracowuje bieżące zapotrzebowanie na części i przygotowuje zamówienia. Kadryopracowują codzienny raport o nieobecnościach. Wszystkie działy front office pro-wadzą monitoring potrzeb klientów (w szczególności niezrealizowane usługi wsku-tek braku dostępności odpowiednich zasobów). Tak wygląda codzienna praktykadobrze zorganizowanej koncesji realizującej system zintegrowany zarządzania.Całość tych działań wspomagana jest systemem komputerowym, ułatwiającym ana-lizy oraz dokumentację procesów poziomu operacyjnego.

4.8.3.3.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 239

Page 240: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli240

Poziom zarządzania ekonomicznego. Kadra zarządzająca jest informowana nabieżąco o wynikach realizacji zadań bieżących w raporcie skonsolidowanym dzien-nym, uwzględniającym syntezę sprzedaży, kosztów, przepływy finansowe, stanzadłużenia oraz należności. Dodatkowymi informacjami wspomagającymi są: po-ziom realizacji planów sprzedaży na dzień, stan realizacji budżetu i zaangażowaniezasobów (w szczególności obciążenie serwisu).

Poziom zarządzania strategicznego. Zarządzanie strategiczne może wykorzys-tać poziom modelu funkcjonalnego do alokacji zasobów i podejmowania decyzji opodwykonawstwie (outsourcingu) niektórych usług (np. pomocy drogowej lub stacjikontroli pojazdów). Na bieżąco może decydować o konieczności instalacji dodatko-wych usług, stanowisk naprawczych itp. (zwłaszcza inwestycji w lakiernię oraz kom-puterowo wspomagane stanowiska diagnostyczne). W zakresie finansów zarządzaniestrategiczne ma za zadanie optymalizację obciążeń kredytowych, ponieważ wszyst-kie koncesje są zadłużone, budując wynik na obcym kapitale.

Poziom interoperacyjności semantycznej

Jest to kluczowy etap modelowania ze względu na formalizację modeli koncepcyj-nych do poziomu interpretacji wyniku liczbowego. Na tym etapie wszystkie elementymodelu interoperacyjności funkcjonalnej muszą zostać przekształcone do odpo-wiedniej reprezentacji numerycznej. Ponieważ istnieje wiele sposobów dokonaniatakiej transformacji, można mówić o izomorfizmie modeli semantycznych. Stwo-rzenie dobrych modeli semantycznych umożliwia wykorzystanie koncepcji SOA doprojektowania systemu informatycznego wspomagającego zarządzanie. Jest to rów-nież poważny krok w kierunku koncepcji Semantic Web, umożliwiającej tworzeniesystemów informatycznych bez konieczności programowania niższego poziomu niżobiektowe.

Na poziomie semantycznym polityka rachunkowości określona jest poprzez zbióralgorytmów tworzących wynik finansowy, szablonów rozksięgowań, rodzajów do-kumentów opisujących elementy procesów oraz ich szablony, wymieniane informa-cje z otoczeniem zewnętrznym i wewnętrznym. Wynika stąd, że wykonanie modelusemantycznego stanowi zasadniczy element projektu informatycznego, związanegoz systemem zintegrowanym wspomagającym zarządzanie.

Równie ważnym elementem na poziomie semantycznym jest obieg informacji worganizacji. Pomiędzy modelem obiegu informacji a topologią zasobu informacyj-nego istnieje ścisłe powiązanie na zasadzie sprzężenia zwrotnego, prowadzące dooptymalizacji w czasie. Układ wymiany informacji musi zapewnić dwustronny prze-bieg pomiędzy warstwami logicznymi, pomiędzy stanowiskami oraz pomiędzy mo-dułami programów. Dodatkowo dobrze skonstruowany model wymiany informacjimusi przenosić między magazynami danych pełną informację o dokumencie, któryzawsze składa się z główki oraz z pozycji pozostających z nią w relacji jeden do

4.8.4.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 240

Page 241: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2414.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

wielu. Doświadczenia z wdrożenia ponad 100 instalacji zintegrowanych systemówwyraźnie wskazują, że interfejs wymiany informacji jest jednym z najważniejszychproblemów integracji i zarządzania dokumentami.

Opis semantyczny procesu

Przykładem modelu semantycznego dla procesu o określonym modelu funkcjonal-nym będzie sprzedaż samochodu nowego z buy-back. Jest to wystarczająco skom-plikowany proces biznesowy, aby uzmysłowić problem niby prostej sprzedaży odstrony ontologicznej, ale bardzo złożonego algorytmu na poziomie syntaktycznym da-nych źródłowych.

Dokumenty opisujące proces

Aby model semantyczny spełniał wszystkie założenia poziomu funkcjonalnego,konieczne jest takie zaprojektowanie układu dokumentów, pozwalającego opisaćwszystkie zdarzenia rejestrowane przez księgowość finansową oraz księgowość za-rządczą, a następnie konsolidowane w raporcie zbiorczym, aby uzyskać czytelnąmapę obiegu danych. W omawianym przypadku sprzedaży samochodu nowego z wa-runkiem odkupienia sprawdzonym praktycznie modelem jest następujący układ:

1. Zamówienie samochodu u importera.2. FD kopia komputerowa faktury dostawy samochodu o określonym numerze

VIN.3. PZ do magazynu samochodów nowych na samochód o określonym numerze

nadwozia VIN.4. Wpłata klienta na konto koncesji kwoty za samochód: BP bank przyjmie.5. Sprzedaż samochodu: faktura VAT + paragon fiskalny.6. Koszt własny zakupu: WZ z magazynu samochodów nowych.7. Umowa odkupienia samochodu w roku X za cenę Y.8. Utworzenie rezerwy z tytułu przeszacowania kwoty odkupienia: rezerwa.9. Zlecenie do serwisu na przygotowanie auta do sprzedaży: zlecenie we-

wnętrzne.10. Zlecenie płatne na instalację radia: zlecenie płatne.11. Faktura wewnętrzna serwisu dla działu sprzedaży na przygotowanie do sprze-

daży.12. WZ na części pobrane z magazynu do faktury wewnętrznej i numeru nad-

wozia.13. RW na materiały nie fakturowane.14. Przekazanie samochodu z magazynu samochodów nowych do magazynu de-

pozytowego MM.15. Dokument przyjęcia samochodu do magazynu depozytów.16. Wydanie samochodu z depozytu klientowi.

4.8.4.1.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 241

Page 242: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli242

Do opisu formalnego na poziomie semantycznym procesu sprzedaży samochodubyło zatem konieczne wprowadzenie szesnastu powiązanych ze sobą dokumentów,które następnie należy zdefiniować jako szablony danych. Z tych szablonów poziomusemantycznego zostaną następnie zbudowane bazy danych na poziomie syntaktycz-nym.

Struktura dokumentu

Każdy dokument składa się z główki, w której zapisywane są informacje ogólne,obowiązujące w każdej pozycji dokumentu, z pozycji, które informują o towarachlub usługach, oraz ze stopki, w której występują podsumowania, obliczenia oraz innedane wybierane ze słowników. Relacją łączącą główkę z pozycjami jest typ doku-mentu (kod nazwy), numer dokumentu (łamany przez rok) oraz pełna data. W tensposób identyczne numery danego dokumentu w różnych latach zostaną rozpoznane.Przykładowa karta dokumentu źródłowego na poziomie semantycznym może byćprzedstawiona jak poniżej:

Firma Polityka rachunkowości

Karta dokumentu źródłowego

Nazwa Faktura sprzedaży samochód nowy, osobowy

Kod FAONPL Numeracja główna Kolejne cyfry od nr 1 w każdym nowym roku

Rok wystawienia YYYY Kod miejsca wystawienia N = Wrocław

Kod magazynu ON=osobowe nowe W-w Kod typu sprzedaży Brak

Kod nazwy FA Pełny numer dokumentu ON/X+1/YYYY

Kod kontrahenta XXXXX Rodzaj kontrahenta Brak

Data wystawienia DD/MM/YYYY Data sprzedaży DD/MM/YYYY

Data płatności DD/MM/YYYY Data w rejestrze VAT DD/MM/YYYY

Informacje dodatkowe w główce

Umowa kredytowa P/xxxx/xx/inicjały wysta-

wiającego/YYYY

Sposób płatności

Opis (przelew)Nr dokumentu FA VAT zaliczka

Dane na pozycjach

Lp Brak Nie dotyczy

Kod towaru C13 Kod kartoteki magazynowej 13 znaków

Nazwa towaru C40 40 znaków alfanumerycznych

Jednostka miary C3 Kod trzyznakowy wybierany z listy (szt.)

PKWiU Brak Kod sześcioznakowy, np. 72.14Z

Stawka VAT C3 Kod trzyznakowy, np. 22% lub ZWL lub 0%

Cena netto N12.2 Numeryczna w postaci zmiennoprzecinkowej

Kwota netto N12.2 Numeryczna w postaci zmiennoprzecinkowej

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 242

Page 243: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2434.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

Powyższy model semantyczno-syntaktyczny karty dokumentu źródłowego po-zwala na bardzo dobre rozwiązanie na poziomie syntaktycznym, ponieważ znane sąwszystkie relacje oraz uwarunkowania jednoznacznej interpretacji przez system. Do-datkowo możliwe błędy wynikające z różnic zaokrągleń (urządzenia fiskalne zapisująkwotę brutto i wyliczają netto, podczas gdy z rozporządzenia MF o tworzeniu faktur

Informacje dodatkowe na pozycjach

Marka Typ

Numer podwozia Numer silnika

Rok produkcji Pojemn. silnika

Sztuk Numer komisyjny

Ładowność Dop. masa całkowita

Masa własna Liczba osób

Kolor Rodzaj paliwa

Dane o rozksięgowaniu

Konto WN MA

Kontrahent - należność (brutto) 200-x-xxxxx-x

Koszt dodatków 731-x-A-x-x

Wz dodatki, bonusy,

731-x-A-x-x (731 –

przychód/koszt ze sprzedaży

samochodu)

1/2/3 – oddział (wroc/op/jg)

A/B/C/ES/M/G/8* – klasa sa-

mochodu. 9 - koszty

1 – przychód / 2- wz 3 – pozo-

stałe przychody

1 – przychod ze sprzedazy po-

jazdu 2

731-1-a-1-2 WZ

331-1 (podział, usługi, bonusy)

Zaliczka netto 843-x-x-xxxxx

Przychód netto 731-x-A-x-x

Akcyza 731-x-A-x-x 221-010

Wz samochód 731-x-A-y-x 331-1

VAT 221-002

Dane do konsolidacji i sprawozdań

Raport sprzedażyProgram handlowy

Rejestr VAT

Program raportujący

Program FK

Transfer do FK pojedynczo XML Program transferu

Podlega konsolidacji

Sprzedaż osobowych

Sprzedaż samochodów

Sprzedaż towarów ogółem

Raporty operacyjne

Raport skonsolidowany

Wynik finansowy

Rozrachunki z kontrahentemPłatności

Dokumenty zapłatyDokumenty

Wynik operacyjny działu Program handlowy Program FK

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 243

Page 244: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli244

VAT wynika, że kwotę brutto wylicza się z kwoty netto) są zapisywane w takiejpostaci, jak zostały wprowadzone do systemu (główka dokumentu niesie kwoty netto,brutto i podatku, niezależnie od pozycji, których suma może dawać groszoweróżnice).

Relacje między dokumentami

Dokumenty w zintegrowanym systemie są powiązane ze sobą. Z jednej strony wpro-wadzenie dokumentu w formie elektronicznej lub jego zaimportowanie z zewnątrzmusi skutkować dostępem do niego z dowolnego, innego miejsca systemu. Doku-ment może być uzupełniany przez różne moduły, tak aby w wersji finalnej zawierałwszystkie zdefiniowane w metryce informacje. Ze względów interpretacyjnych do-kument pozostaje w zależności kontekstowej z innymi. Przykładem może być przy-jęcie do magazynu, realizowane za pomocą dokumentu PZ. Aby prawidłowozinterpretować kierunek przychodu i zastosować stosowny automat rozksięgowania,konieczne jest przywołanie dokumentu sprzężonego z tym PZ (rys. 32).

Rys. 32. Powiązanie kontekstowe dokumentu przychodowego (model funkcjonalny)

Źródło: opracowanie własne.

Powyższy model semantyczny umożliwia jednoznaczną interpretację. Nie jest tojedyne możliwe rozwiązanie, ale zostało ono bardzo dobrze przetestowane w prak-

4.8.4.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 244

Page 245: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2454.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

tyce i nigdy nie zawiodło. Stąd też precyzyjnie określone powiązania i relacje po-między dokumentami stanowią fundament integracji dowolnego systemu.

Wspomaganie semantyczne zarządzania

Model semantyczny funkcjonowania systemu zintegrowanego, realizowanego w sie-ciach koncesjonerów samochodów przez autora, zakładał, że dowolny raport orazwynik finansowy może zostać uzyskany wyłącznie przy użyciu dokumentówźródłowych z pominięciem zapisu finansowo-księgowego. Skutkuje to podwójnymsystemem kontroli, z jednej strony jest to bowiem struktura tablicy bilansowej orazrachunku wyników uzyskana według zasad określonych w ustawie o rachunkowości,generująca liczby wiarygodne. Z drugiej zaś, te same liczby można (i należy) uzys-kać z raportów wykonanych po pozycjach dokumentów źródłowych. Uzgodnienietych wyników daje w rezultacie spójność i gwarancję poprawności systemu (rys. 33).

Rys. 33. Schemat logiczny układu raportów operacyjnych generowanych na podstawie dokumentów

źródłowych (model funkcjonalny)

Źródło: opracowanie własne dla programu MHPLUS firmy MCM.

Sprawozdanie dokumentowe

Z powyższego wynika konieczność wprowadzenia w modelu semantycznym po-jęcia sprawozdania dokumentowego. Najprostszymi sprawozdaniami mogą być: ra-port kasowy, raport bankowy, raport sprzedaży, raport magazynowy itp. Są todokumenty przetworzone wstępnie i podczas dalszych konsolidacji mogą być trak-towane na równi ze źródłowymi. Sprawozdanie dokumentowe stanowi głównie wspo-maganie poziomu operacyjnego zarządzania. Najważniejszym elementem modelu

4.8.4.3.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 245

Page 246: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli246

semantycznego systemu zintegrowanego w odniesieniu do sprawozdań są algorytmywymiany danych, umożliwiające realizację zasady dostępu do informacji „od ogółudo szczegółu”. Oznacza to, że każdy element tablicy sprawozdania na dowolnym po-ziomie informacji posiada w systemie rozwinięcie do danych źródłowych. Takie kas-kadowe analizy danych pozwalają menedżerom na wykorzystanie informacjiodpowiadających poziomowi ich kompetencji oraz aktualnej potrzebie uzasadnieniakonkretnej decyzji.

Podobnie jak w przypadku dokumentów, każde sprawozdanie posiada swoją met-rykę oraz pozycję topologiczną na mapie obiegu informacji w organizacji. Sprawo-zdania dokumentowe mają największe znaczenie na poziomie operacyjnym warstwyfront office, ponieważ wspomagają podejmowanie decyzji wpływających na relacjęz klientem (np. wysokość udzielanego rabatu na podstawie historii zakupów, do-stępnej on line) oraz bezpieczeństwo transakcji (monitoring płatności kontrahentalub stanów magazynowych). Stąd też w modelu semantycznym zarządzania ich zna-czenie jest bardzo duże, a rozumienie struktury oraz generowanych wyników – wy-sokie.

Sprawozdanie skonsolidowane

Dla zarządu lub dyrekcji sprawozdania operacyjne nie stanowią podstawowejwiedzy wspomagającej podejmowanie decyzji. Muszą one zostać przetworzone nabardziej syntetyczne metaanalizy danych, obejmujących zapytania krzyżowe orazłączone zapytania kontekstowe, oparte na hurtowni danych. Każdy menedżer musiposiadać własny kontener raportowy, odpowiadający poziomowi jego kompetencji idostarczający informacji w trybie on line lub z dozwolonym poziomem zapóźnienia(np. nocne przetwarzanie danych w hurtowni i generowanie wstępnych przekrojówdanych), tak żeby następnego dnia rano możliwe było wykonanie zapytań na żądanie.

Konsolidacja dotyczy zarówno relacji pionowych (oddziały, wydziały), jak i po-ziomych w obrębie modułów (np. kadry-płace, księgowość finansowa, magazyny,sprzedaż…). Zachowana musi być przy tym zasada piramidy przetwarzania – od da-nych źródłowych do metaanaliz syntetycznych.

Przykładami rozwiązań na poziomie semantycznym są:– Alison (standard wykorzystany przez koncern Renault),– BMI (standard wykorzystany przez koncern Ford),– Refeco (standard wykorzystany przez koncern PSA-Citroën),– GBMS (standard Daimler-Chrysler),– Raport skonsolidowany MCM dla dealera spoza koncernu.

Rola paradygmatów programu „Zarządzanie reprezentatywne”

Przedstawiony powyżej schemat modelowania semantycznego systemu zintegrowa-nego wspomagającego zarządzanie koncesją dealerską stanowi doskonałą ilustrację

4.8.4.4.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 246

Page 247: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2474.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

funkcjonowania paradygmatów zarządzania reprezentatywnego. Dobrze skonstruo-wany układ dokumentów opisujących procesy i zależności wewnątrzorganizacyjneoraz arkusze wynikowe sprawozdań zarządczych ułatwiają zarządzanie organizacją.Układ ten stanowi reprezentację poziomu semantycznego, zapewniając istnienie mo-deli syntaktycznych. Zarządzanie za pomocą dokumentów w modelu semantycznymprzekłada się na bardziej racjonalne decyzje i działania w świecie rzeczywistym. Towłaśnie stanowi ideę zarządzania reprezentatywnego.

Paradygmat demarkacji selekcjonującej. Wszystkie opisane problemy z do-kumentowaniem procesów biznesowych, relacji w organizacji oraz oddziaływania zotoczeniem są mierzalne. Miarę stanowi wynik ekonomiczny oraz przeliczalne jed-nostki rozrachunku księgowego. Zgodnie z paradygmatem demarkacji selekcjo-nującej, istnieją reprezentacje numeryczne dla wszystkich zagadnień objętychparadygmatem.

Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego. Istnieje wiele możliwych roz-wiązań obiegu dokumentów oraz konstrukcji raportów zarządczych. Prowadzą onewszystkie do finalnego wyniku księgowego, zdefiniowanego przez ustawę o ra-chunkowości. Tym samym wszelkie reprezentacje poziomu semantycznego są izo-morficzne. System zintegrowany umożliwia wykorzystanie dowolnego zestawuizomorfizmów reprezentacji numerycznych procesów biznesowych. Przedstawionypowyżej stanowi jeden z możliwych wyborów. Program badawczy „Zarządzanie re-prezentatywne” stanowi odzwierciedlenie wszystkich zagadnień, z którymi projektantsystemu informatycznego, wspomagającego zarządzanie koncesją dealerską samo-chodów, będzie musiał się na pewno spotkać.

Paradygmat efektywnego oddziaływania. Koncesja stanowi organizację od-działującą ekonomicznie z otoczeniem. Oferując usługi oraz towary na wysokim po-ziomie jest konkurencyjna na rynku. Efektywność oddziaływania jest mierzona zapomocą reprezentacji numerycznej w postaci zintegrowanego systemu zarządzania.Występuje przy tym sprzężenie zwrotne, którego efekty są dokumentowane w modelusemantycznym. Preferencje klientów znajdują swoje odzwierciedlenie w liczbie ge-nerowanych dokumentów oraz wartości. Im bardziej efektywne oddziaływanie, tymwiększa liczba notowanych transakcji oraz tym wyższy wynik finansowy koncesji.Monitoring dokumentów oraz raportów pochodzących z poziomu modelu seman-tycznego umożliwia optymalizację oddziaływania koncesji z otoczeniem. Im lepszareprezentacja, tym lepszy monitoring i tym większa możliwość reakcji na impulsy po-chodzące z otoczenia.

Paradygmat racjonalności zarządzania. Paradygmat ten w systemie zintegro-wanym znajduje swoje pełne uzasadnienie również na poziomie semantycznym. Dane

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 247

Page 248: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli248

pochodzące ze sprawozdań operacyjnych umożliwiają szybką orientację w położeniuekonomicznym oraz sytuacji rynkowej przez niższy poziom zarządu. Z kolei danedostarczane z raportów skonsolidowanych umożliwiają podejmowanie decyzji stra-tegicznych oraz na poziomie zarządu koncesji. Wsparcie danymi ex post stanowi pod-budowę racjonalności podejmowanych decyzji. Dotyczy to zwłaszcza decyzjifinansowych, płatniczych oraz asortymentowych. Istnieje zatem silny związek po-między reprezentacją dokumentową, modelem semantycznym a racjonalnością za-rządzania. Tym samym trzeci z paradygmatów programu badawczego „Zarządzaniereprezentatywne” znajduje swoje uzasadnienie w konstrukcji systemu zintegrowa-nego wspomagającego zarządzanie.

Paradygmat optymalnej topologii. Ostatni z paradygmatów programu badaw-czego „Zarządzanie reprezentatywne” jest wsparciem dla działań optymalizacji struk-turalnej koncesji oraz w udoskonalaniu obiegu dokumentów. Zgodnie z ideązarządzania przez reprezentację dokumentową zdarzeń biznesowych, jakiekolwiekwąskie gardła powinny zostać zidentyfikowane i usunięte. Jeżeli z wyników sprze-daży można odczytać określoną tendencję, koncesja zwraca się w tym kierunku. Wkońcu jeżeli liczba świadczonych usług przekracza wydolność zasobu, zostaje onuzupełniony lub następuje jego reorientacja (np. zwiększa się liczbę stanowisk me-chanicznych). Tak rozumiana optymalizacja topologii organizacji wynika z analizprzedstawionych raportów i stanowi układ decyzji zarządczych. Tym samym za-rządzanie reprezentatywne prowadzi do optymalizacji topologii i wyższej użytecz-ności zasobów, a więc do poprawy efektywności biznesowej.

Na tym można zakończyć omawianie roli paradygmatów programu badawczego„Zarządzanie reprezentatywne” – nasuwają się następujące hipotezy:

1. Rozwój systemów zintegrowanych wspomagających zarządzanie na poziomiemodelu semantycznego jest ściśle powiązany z paradygmatami twardego rdzenia pro-gramu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”.

2. Zbiór wszystkich reprezentacji dokumentowych systemów wspomagającychzarządzanie jest zbiorem izomorfizmów w sensie wyniku ekonomicznego, określo-nego de iure.

3. Zbiór reprezentacji dokumentowych procesów zarządzania organizacją określajej zoptymalizowaną topologię.

Poziom interoperacyjności syntaktycznej

W tym miejscu model systemu zintegrowanego dochodzi do poziomu reprezentacjinumerycznej dotychczas opisanych własności oraz relacji. Zadaniem kluczowym natym etapie modelowania jest odpowiedni wybór bazy danych, języka programowa-nia oraz formatów wymiany danych. Część informacji syntaktycznych zawarta zo-stała na karcie dokumentu, jako że trudno jest w sposób ścisły rozdzielić semantykę

4.8.5.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 248

Page 249: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2494.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

od syntaktyki w przypadku struktury dokumentu źródłowego. Należy zauważyć, żekażdy model semantyczny można wyrazić za pomocą różnych algorytmów, a te zkolei zapisać w wielu językach formalnych, zrozumiałych dla komputera. Tymsamym poziom interoperacyjności syntaktycznej prowadzi do zbioru izomorfizmówreprezentacji numerycznych o mocy continuum. Wynika stąd podstawowy problem:jak określić zbliżony do optymalnego model syntaktyczny danego modelu se-

mantycznego? Niestety na to pytanie nie ma odpowiedzi. Aby opracować działający w określonym środowisku sieciowym system wspo-

magający zarządzanie i realizujący założenia modelu poziomu semantycznego, ko-nieczne jest rozważenie następujących elementów:– czy oferowane narzędzia programistyczne są wystarczające pod względem tech-

nologicznym,– czy twórcy modelu syntaktycznego posiadają wystarczającą wiedzę,– czy określono ryzyko wyboru platformy systemowej lub programistycznej,– czy dzisiejszy poziom hardware odpowiada potrzebom modelu syntaktycznego,– czy w ciągu najbliższych kilku lat nie zmieni się generacja hardware lub soft-

ware,– czy architektura systemu pozwala na zachowanie elastyczności produktu,– czy koszt wytworzenia systemu informatycznego jest racjonalny.

Wymienione wyżej aspekty poziomu interoperacyjności syntaktycznej powodująpoważną nieokreśloność dla podjęcia racjonalnej decyzji. Do tego dochodzą czynnikitechnologiczne, związane z możliwością przetwarzania informacji i ich konsolidacjiw trybie on line lub off line. Czasem model semantyczny jest zbyt trudny do reali-zacji ze względu na dodatkowe ograniczenia (np. ochronę danych osobowych lub za-bezpieczenie certyfikatami dostępu) i wówczas konieczne jest stosowanie uproszczeń.Dlatego należy oczekiwać silnego rozwoju nauki w obszarach modelowania syntak-tycznego oraz interoperacyjności funkcjonalnej. Tak właśnie stanowi prezentowanyprogram badawczy „Zarządzanie reprezentatywne”.

Paradygmaty programu badawczego

„Zarządzanie reprezentatywne”

Na tym poziomie paradygmat demarkacji selekcjonującej nie ma zastosowania, po-nieważ selekcji dokonano na wyższym poziomie interoperacyjności. A zatem poziomsyntaktyczny związany jest z pozostałymi paradygmatami programu badawczego„Zarządzanie reprezentatywne”.

Paradygmat izomorfizmu reprezentatywnego wskazuje na istnienie oraz sto-sowalność dowolnego izomorfizmu syntaktycznego, stanowiącego reprezentację nu-meryczną przyjętego modelu semantycznego. Określa zatem zbiór dopuszczalnychrozwiązań na poziomie języków programowania oraz systemów operacyjnych. Pa-radygmat ten nie mówi jak ma zostać skonstruowany optymalny model syntaktyczny,

4.8.5.1.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 249

Page 250: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli250

a jedynie wskazuje na jego istnienie. A zatem poszukiwanie rozwiązania informa-tycznego jest logicznie niesprzeczne i może zakończyć się sukcesem. Wymaga tojednak poszukiwań metodą prób i błędów oraz uwzględnienia ograniczeń technolo-gicznych narzędzi programistycznych, hardware, a przede wszystkim barier wiedzy.Doskonały programista może stworzyć arcydzieło informatyczne, korzystając z prze-ciętnych narzędzi, podczas gdy rzemieślnik dysponujący najnowszymi wynalazkaminiekoniecznie musi stworzyć produkt doskonały. Na tym polega między innymi nie-przewidywalność systemów informacyjnych.

Paradygmat efektywnego oddziaływania. Pojedynczy komputer jest jak wyspana oceanie informacji. Tylko połączenie w sieci daje możliwość pełnego uwspólnie-nia zasobów informacyjnych. To również możliwość efektywnego oddziaływania or-ganizacji z otoczeniem. Tym samym wybór modelu syntaktycznego wymiany danych,stanowiącego standard międzynarodowy, z pewnością umożliwi efektywniejsze od-działywanie z otoczeniem, niż w przypadku modelu lokalnego. Każdy system na po-ziomie syntaktycznym, czy to będący narzędziem programistycznym, czy teżotwartym standardem, jest włączany do modeli syntaktycznych, stanowiących re-prezentacje modelu semantycznego. Programista stosuje takie narzędzia, aby danemożna było wymieniać, a systemy operacyjne i sieciowe narzucają określone stan-dardy de facto i dzięki temu doszło do powstania koncepcji Web 2.0 jako najbardziejuniwersalnej platformy wymiany danych. Należy zatem przyjąć, że na poziomie syn-taktycznym efektywność oddziaływania ogranicza się do zagadnienia maksymaliza-cji wymiany informacji.

Paradygmat racjonalnego zarządzania. Poziom syntaktyczny systemu wspo-magającego zarządzanie jest istotny dla racjonalności zarządzania. Odpowiednimodel wymiany informacji oraz topologii sieci umożliwia dostęp do informacji wtrybie on line. To z kolei daje możliwość monitoringu on line oraz bieżących meta-analiz. Paradygmat racjonalnego zarządzania jest ściśle powiązany z poziomem nietylko semantycznym, ale i syntaktycznym. Tu również obserwuje się sprzężeniezwrotne pomiędzy jakością modelu syntaktycznego a wymogami zarządzania. Za-potrzebowanie na usługi zasobu informacyjnego powoduje optymalizację modelusyntaktycznego i odwrotnie, lepsze dane zasobu informacyjnego podnoszą poziom ra-cjonalności podejmowanych decyzji, a zatem paradygmat racjonalnego zarządzaniaznajduje pełne potwierdzenie na poziomie syntaktycznym systemu informatycznego.

Paradygmat optymalnej topologii. Na poziomie modelu syntaktycznego para-dygmat ten ma szczególne znaczenie praktyczne. Wybierając rozwiązanie sieciowe,automatycznie określa się topologię sieci, a w ślad za tym rozkład komputerów sta-nowiskowych, serwerów, elementów aktywnych i pasywnych. To z kolei oddziaływana topologię organizacji i funkcjonalność stanowisk podłączonych do systemu in-formacyjnego. Tym samym ograniczenia technologiczne lub ich logika funkcjonalna

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 250

Page 251: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2514.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

(model warstwowy OSI) wymusza na organizacji dostosowanie jej struktury opera-cyjnej do możliwości systemu sieci. Relacja ta działa również w drugą stronę. Po-trzeby generowane przez model semantyczny wymuszają określone modyfikacjetopologii organizacyjnej, co przekłada się na uaktualnienia topologii sieci. W ten spo-sób zasób informacyjny pozostaje w sprzężeniu zwrotnym z modelem semantycznym,a sam paradygmat optymalnej topologii znajduje swoje praktyczne potwierdzenie.

Architektura programowania

Do wyboru zapisu formalnego na poziomie syntaktycznym algorytmów modelu se-mantycznego programista ma do dyspozycji wiele możliwości. Najważniejszym za-gadnieniem jest modułowość, uwarstwienie logiczne oraz wykorzystanie architekturyklient-serwer. Najbardziej pożądanym kierunkiem funkcjonalnym architektury opro-gramowania jest SOA (Service Oriented Architecture) omówiona szczegółowo w pod-rozdziale 4.7.

Dodatkowym elementem struktury poziomu syntaktycznego jest architektura wy-miany informacji. Powinna być oparta na standardzie międzynarodowym, obecnieXML, nie oznacza to jednak, że wymiana informacji wewnątrz systemu nie możebyć oparta na własnym standardzie, który należy zaprogramować.

Powyższe elementy sugerują automatycznie wybór najlepszej platformy syste-mowej, sieciowej oraz programistycznej, ale omawianie tych zagadnień jest domenąinformatyki i wykracza poza zakres niniejszej pracy. Dlatego na tym etapie zostaniezakończone.

Język oprogramowania

Język oprogramowania pozostaje zawsze przedmiotem poważnej dyskusji. Błędnywybór może prowadzić w ślepy zaułek: do zamknięcia systemu w formie sztywnejplatformy albo napotkania takich trudności w budowaniu algorytmów, że koniecznebędą poważne uproszczenia modelu semantycznego. Niezależnie od innych proble-mów pojawia się zwykle poślizg czasowy w wykonywaniu oprogramowania użyt-kowego.

Wybór narzędzi programowania obiektowego ułatwia wprawdzie pisanie pod-stawowych funkcji systemu, jednak poważnie utrudnia dodawanie opcji oraz roz-szerzeń funkcjonalności do sztywnych struktur klas lub funkcji obiektowych.Zastosowanie gotowych rozwiązań specjalizowanych z opcją SDK, np. SAP BusinessOne jest rozwiązaniem pozornie najlepszym. Jednak przeprogramowanie na potrzebyprecyzyjnych obiegów informacji modelu semantycznego (np. obrót FIFO w maga-zynach lub przenoszenie trzech cen między magazynami albo powiązanie konteks-towe dokumentów) jest niemożliwe.

4.8.5.3.

4.8.5.2.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 251

Page 252: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli252

Doświadczenie pokazuje, że najlepszym systemem narzędziowym, umożli-wiającym programowanie modeli semantycznych, jest obecnie Microsoft C#. Przytym należy uwzględnić trójwarstwowość modelu syntaktycznego:

1) warstwa prezentacji – interfejsy użytkownika,2) warstwa business – algorytmy rachunkowe i edycyjne,3) warstwa bazy danych – struktura baz danych i relacji.Taki układ pozwala na zastosowanie wielu modeli syntaktycznych i funkcjonal-

nych do tworzenia systemu zintegrowanego. Każda warstwa stanowi oddzielny modelsyntaktyczny. Pozwala to na zastosowanie różnych narzędzi programistycznych z pa-kietu, np. Microsoft Visual Studio, do każdej warstwy osobno, co prowadzi do lep-szego produktu w szybszym czasie.

W warstwie business wykorzystuje się dodatkowo podział modułowy ze względuna funkcjonalność (np. FK, magazynowo-handlowy, kadry-płace, serwis itd.). Po-woduje to ograniczenie stopnia komplikacji obliczeń oraz relacji, umożliwiając jed-nocześnie dokonywanie uaktualnień małych fragmentów skomplikowanego systemu,a nie jego całości.

Warstwa prezentacji może być oparta na jakimś uniwersalnym gridzie (np. po-dobnym do Excela), który można odpowiednio modyfikować, eliminując bądź uak-tywniając zaprogramowane pola. Resztę funkcji zapewnia system operacyjny(sterowanie urządzeniami zewnętrznymi, np. drukarkami). Uzupełnienia w postacigeneratorów wykresów lub rysunków są standardowymi nakładkami, dostarczanymiprzez producenta narzędzi programistycznych.

Warstwa bazy danych powinna być oparta na serwerze baz danych, np. MicrosoftSQL, co gwarantuje automatycznie potrzebne algorytmy i zoptymalizowane proce-dury postępowania z danymi. Rola programisty ogranicza się w tej kwestii do odpo-wiedniej komunikacji warstwy business z serwerem baz danych. Jest to bardzowygodne rozwiązanie, zwalniające programistę z wyboru izomorfizmów z nieskoń-czonego zbioru możliwych.

Wybór optymalnego języka oprogramowania i struktury syntaktycznej zintegro-wanego systemu to doskonały przykład funkcjonowania wszystkich czterech para-dygmatów programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”.

Poziom danych źródłowych

Przyjęty system baz danych oraz ich struktura stanowią model syntaktyczny poziomuwarstwy bazy danych. Najlepiej to zadanie powierzyć wyspecjalizowanemu serwe-rowi baz danych, np. Microsoft SQL Server 2008, co spowoduje, że dane źródłowebędą zapisane bezpiecznie, prawidłowo i zawsze z kopią awaryjną. Programista mawówczas za zadanie zaprojektowanie modelu relacyjnych baz danych i ich struktury,tak żeby możliwe było pełne pokrycie informacyjne, określone w modelu seman-tycznym. Przy obecnym poziomie i mocy obliczeniowej komputerów możliwe jest

4.8.5.4.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 252

Page 253: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

2534.8. Model informatyczny zintegrowanego systemu zarządzania

stosowanie języka SQL bez specjalnych ograniczeń, a zatem tablice, kwerendy, klu-cze sortowania oraz relacje są dostępne na poziomie zrozumiałym dla przeciętnegoinformatyka.

Przykładem wagi problemu prawidłowych relacji pomiędzy danymi niech będziewyszukiwanie dokumentu o określonym numerze. Jeżeli dokument stanowiący re-prezentację abstrakcyjną procesu biznesowego jest określony przez kategorię: typ(np. faktura), a dodatkowo przez właściwości, jak: numer oraz data wystawienia,wówczas do prawidłowego odczytu jego pozycji w tablicy danych konieczne jestzbudowanie relacji jeden do wielu (główka dokumentu do wielu pozycji z nią skoja-rzonych). Przy tym relacja wyłącznie przez numer nie jest jednoznaczna, ponieważmoże dotyczyć dwóch różnych typów dokumentów oraz wielu lat. Jednoznacznośćzapewnia dopiero relacja: typ + numer + rok. Wówczas przypisanie pozycji będziezawsze jednoznaczne. Widać stąd, jak bardzo złożone stają się problemy izomorfiz-mów syntaktycznych na poziomie warstwy business systemu.

Na poziomie danych źródłowych funkcjonalność paradygmatów programu ba-dawczego „zarządzanie reprezentatywne” znajduje zastosowanie w odniesieniu dopoziomu operacyjnego zasobu informacyjnego. Zarządzanie danymi źródłowymi pro-wadzi do optymalizacji struktury relacji, skuteczniejszego działania systemu infor-macyjnego oraz racjonalizacji podejmowanych decyzji operacyjnych z zakresukierunków przetwarzania zaawansowanego danych źródłowych (data mining na po-trzeby bieżące i struktura hurtowni danych).

Podsumowanie

Przedstawiony model zintegrowanego zarządzania koncesją dealerską jest mocnymwsparciem paradygmatów twardego rdzenia programu badawczego „Zarządzanie re-prezentatywne”. Powstawał cztery lata, a zoptymalizowana reprezentacja numerycznabyła dostosowywana metodą prób i błędów; osiągnęła bardzo wysoki poziom inte-gracji oraz użyteczności, pomimo wykorzystania 16-bitowych narzędzi programo-wania bezobiektowego o płaskiej strukturze (przestrzeń architektoniczna byłatworzona przez bloki programowe oraz procedury). Niestety, jej przeniesienie doprzestrzennej architektury systemu 32-bitowego i narzędzi obiektowych nie byłomożliwe prostymi metodami. Logika programowania dla Windows oraz SQL w 2003 r.zmuszała do napisania warstwy business systemu 16-bitowego od nowa. Oznacza to,że transformacja pomiędzy różnymi izomorfizmami na poziomie syntaktycznym niezawsze jest możliwa i wymaga często poważnych zmian na poziomie semantycz-nym. Przejście od programowania liniowego do obiektowego stanowi bowiem zbytdużą transformację.

W tym miejscu pojawia się również problem rozwoju wiedzy w sensie programubadawczego „Zarządzanie reprezentatywne”, ponieważ natrafiono na problem nie-możności znalezienia optymalnej reprezentacji syntaktycznej modelu funkcjonal-nego, pomimo braku zmian na poziomie interoperacyjności funkcjonalnej. Czas

4.8.6.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 253

Page 254: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

4. Praktyczna realizacja wybranych modeli254

pokazuje, że rozwój narzędzi konwersji między systemami programowania jużwkrótce umożliwi przeniesienie wprost modeli semantycznych na poziom syntak-tyki komputera, jeśli nie wyeliminuje w ogóle konieczności tworzenia programóww języku niskiego poziomu. Koncepcja Semantic Web jest tego dobitnym przykła-dem. Jest to silne wsparcie dla paradygmatu izomorfizmu reprezentatywnego.

Na rysunku 34 przedstawiono sposób, w jaki osiągnięto sukces polegający nastworzeniu funkcjonującego systemu informatycznego wspomagającego podejmo-wanie decyzji. Ten układ można uznać za uniwersalną metodę postępowania o randzeparadygmatu.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 254

Page 255: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Zakończenie

W niniejszej pracy przedstawiono nowe podejście do struktury nauk o zarządzaniu,oparte na stworzonym programie naukowo-badawczym w sensie Lakatosa. Przyjętametodyka oraz kryteria demarkacji pozwalają wyizolować z ogromnej palety pro-blemów te, dla których można zbudować reprezentacje numeryczne. Potwierdzonoto istotnymi przykładami, zarówno wspierającymi stworzony układ paradygmatów,jak i tymi, które pozwoliły na praktyczną realizację modeli w formie systemu infor-matycznego, a następnie jego wdrożenie i obserwacje w okresie kilkuletnim. Przed-stawiona egzemplifikacja umożliwiła potwierdzenie przedstawionych we wstępiehipotez.

Najbardziej adekwatnym opisem epistemologicznym zagadnień zarządzania zpunktu widzenia modelowania semantycznego jest ujęcie zasobowe. Pozwala ono naprecyzyjną definicję procesu oraz kwantyfikację, wykorzystując twierdzenie Debreuoraz formalizm przestrzeni wektorowych. Ponieważ określenie funkcji celu w podej-ściu systemowym jest praktycznie nie do zrealizowania ze względu na niemożnośćustalenia zmiennych niezależnych, pokazano, że ujęcie redukcjonistyczne nie tylkojest konieczne, ale przy zastosowaniu podejścia warstw logicznych lub procesów po-siadających własność Markowa prowadzi do interesujących i spójnych rozwiązańpraktycznych. W przypadku podejścia zasobowego jest ono dobrze interpretowalne,a ewentualne problemy z kartezjańską sumą udziału zasobów w zarządzanym pro-cesie można skorygować ich liniową kombinacją, co pokazano na przykładzie.

Poruszony problem demarkacji w naukach o zarządzaniu rozwiązano w sposóbspójny, wprowadzając paradygmat demarkacji selekcjonującej. Umożliwia on wy-znaczenie precyzyjnej granicy demarkacji ale nie w tradycyjnym sensie oceny na-ukowości problemu, lecz w sensie jego mierzalności lub posiadania cechy minimum.To umożliwiło wprowadzenie kolejnych paradygmatów: izomorfizmu reprezenta-tywnego, efektywności oddziaływania, racjonalności zarządzania oraz optymalnejtopologii, stanowiących logicznie spójną konstrukcję programu badawczego w sen-sie Lakatosa „Zarządzanie reprezentatywne”. W ten sposób określono możliwośćrozwoju problematyki zagadnień mierzalnych w naukach o zarządzaniu w obrębiepasa ochronnego twardego rdzenia paradygmatów oraz modelowania semantycznegow obrębie programu.

Bardzo istotnym elementem pracy jest możliwość zastosowania jej wyników dotworzenia modeli wspomagających podejmowanie decyzji w warunkach niepew-ności. Jeżeli zostanie zastosowany model oparty na aksjomatycznym ujęciu zasobo-wym lub systemowym, a następnie zidentyfikowana będzie funkcja celu, wówczas na

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 255

Page 256: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Zakończenie256

mocy istniejących dowodów formalnych istnieją optymalne działania lub optymalnestrategie zarządzania. I nie ma to znaczenia, czy proces zarządzany ma charakter dynamiczny, czy quasi-statyczny. W obu przypadkach istnieją zasady optymalizacji.Dla procesów podlegającym zasadom Wienera istnienie zachowań oraz strategii opty-malnych pokazano na przykładzie programowania nieliniowego. Można zatemstwierdzić, że przedstawiona koncepcja paradygmatu racjonalnego zarządzania zo-stała dobrze uzasadniona i działanie zgodne z założeniami optymalizacji topologiiwraz z racjonalnymi decyzjami prowadzi do interesujących sprzężeń zwrotnych, ułat-wiających podejmowanie decyzji w warunkach niepewności.

Dlaczego użyto określenia „Zarządzanie reprezentatywne” w odniesieniu do za-projektowanego programu badawczego w sensie Lakatosa? Jeżeli przyjrzeć się za-rządzaniu dobrze zorganizowanej firmy lub sieci, można odnieść wrażenie, że bardzomało jest tam improwizacji. Firmy takie są nastawione na prowadzenie określonejpolityki równowagi i współpracy, czemu służą procedury, uśrednienia wyników wczasie, utrzymanie standardów oraz stały monitoring za pomocą raportowania skon-solidowanego. Można odnieść wrażenie, że tam gdzie zarząd doprowadził do istnie-nia reprezentacji informatycznej procesów biznesowych, celem nadrzędnym jestutrzymanie stabilnej pozycji, automatyzacja, standaryzacja i racjonalizacja kosztów,a wykorzystanie okazji lub podejmowanie ryzyka inwestycyjnego, zwłaszcza w ob-szarze B+R, stanowi cel drugo- lub trzeciorzędny. Podstawą decyzji zarządczych wtakich organizacjach, do których można zaliczyć banki, spółki podlegające obo-wiązkowi sprawozdawczości skonsolidowanej, salony samochodowe, szpitale, jed-nostki samorządowe, stanowią przede wszystkim dane ekonomiczne i kalkulacja, aprzy tym realizacja powtarzalnych standardów, wynikających z umów koncesyjnych,franchisingowych lub zobowiązań o charakterze normatywnym (np. ISO, HACCP).Mało jest decyzji niepewnych lub powodujących podjęcie wysokiego ryzyka. Cowięcej, jeżeli nie ma danych wspierających decyzję, najczęściej unika się jej podej-mowania lub co najmniej zwleka maksymalnie z jej podjęciem. Stąd też nazwanie ta-kiego systemu zarządzania reprezentatywnym ma uzasadnienie. Komputerowareprezentacja decyzji chroni decydenta i nie stara się on zmieniać takiej postawy. Alejak można zauważyć, analizując badanie bilansów spółek zarządzanych za pomocąprocedur i systemów zintegrowanych, nie widać tam problemów ze stałym rozwojem.Natomiast w obszarze firm innowacyjnych daje się zaobserwować poważne wah-nięcia (np. przypadek Toshiby, która przegrała walkę o standard nagrywarki na rzeczBlue Ray, co kosztowało 660 mln dolarów, albo upadek fabryki monitorów CRT Phi-lipsa w związku z wynalazkiem taniej matrycy LCD). Taką tendencję widać równieżw ruchu indeksów giełdowych. Tę reprezentatywność, polegającą na sprzężeniuzwrotnym wymiany informacji i obiegu dokumentów z podejmowaniem fizycznychdecyzji uogólnia paradygmat optymalnej topologii organizacji, będący elementemtwardego rdzenia programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne”.

W pracy pokazano zastosowanie modelowania na różnych poziomach interope-racyjności w naukach o zarządzaniu, powiązane z paradygmatem demarkacji selek-

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 256

Page 257: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

257Zakończenie

cjonującej oraz programem badawczym „Zarządzanie reprezentatywne” w sensie La-katosa.

Rys. 34. Modelowanie w ujęciu warstw interoperacyjności

Źródło: opracowanie własne.

Najważniejszą grupą modeli dla zarządzania są modele poziomu interoperacyj-ności semantycznej oraz funkcjonalnej. Mniejsze znaczenie mają modele ontolo-giczne, które są zbyt ogólne, aby można było je wdrażać praktycznie. Tym niemniejz punktu widzenia budowania strategii oraz zarządzania strategicznego dobry modelontologiczny pozwala na dobór dobrych scenariuszy przyszłych okresów. Poziomsyntaktyczny charakteryzuje się z kolei mnogością rozwiązań izomorficznych i jestdomeną specjalistów z zakresu programowania oraz ekonometrii. Przedstawiony sys-tem logiki paradygmatu naukowego w odniesieniu do problemów mierzalnych lubpodlegających zasadom minimum prowadzi do spójnych modeli semantycznych igwarantuje istnienie rozwiązań na poziomie algorytmicznym.

Należy zwrócić uwagę na znaczne zapotrzebowanie rynku na usługi analitycznez zakresu modelowania semantycznego. Ta grupa zagadnień stanowi najbardziej wy-magający obszar wiedzy merytorycznej i wymaga od analityka znajomości i rozu-

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 257

Page 258: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Zakończenie258

mienia problemów menedżera oraz ograniczeń wynikających z proponowanej tech-nologii przetwarzania. Nie jest zatem dziwne, że grupa fachowców z tego zakresujest stosunkowo mała, a większość rozwiązań opiera się na sprawdzonych systemachszablonów, jak SAP, Scala czy Microsoft Navision. Mają one doskonale rozwiniętyukład warstw interoperacyjności semantycznej i łatwiej jest wówczas dostosować sięod strony zarówno funkcjonalnej, jak i modelu syntaktycznego danych źródłowych.Niestety w wielu przypadkach, jak choćby prezentowanych modeli dla salonów sa-mochodowych, takie uniwersalne rozwiązania są zbyt ubogie merytorycznie w sto-sunku do potrzeb i niewspółmiernie drogie. Stąd rozwój skierowany na architekturęSOA wydaje się być optymalny, ale wymaga znacznego zaangażowania modelowa-nia w procesy biznesowe organizacji planującej wdrożenie.

Stoimy wobec kolejnej rewolucji informacyjnej, związanej z koncepcją Web 3.0i Symantic Web. Wpasowanie nauk o zarządzaniu w tę strukturę sieci informacyjnejwymaga zbudowania funkcjonalnych modeli semantycznych procesów zarządczych,związanych z podejmowaniem decyzji, ponieważ to system sztucznej inteligencji bę-dzie musiał dokonać wyboru modelu semantycznego najlepszego do opisu danejwłasności z poziomu ontologicznego. To wskazuje na jeden z kierunków formalnych,związanych z zarządzaniem, o wymiarze uniwersalnym. Niezależnie bowiem od rów-nań opisujących proces ilościowo będziemy mieć do czynienia z jego interpretacjąpółilościową (oszacowanie zakresu dopuszczalnych parametrów), co z punktu wi-dzenia podejmowania racjonalnych decyzji wydaje się być ważniejszą informacją.

W pracy udało się pokazać siłę analogii jako sposobu modelowania procesów za-rządzania, dla których określono metrykę. Z sukcesem przejęto model przestrzeniwektorowej oraz teorię Arrowa-Debreu do opisu funkcjonalności zasobów i oceny ichużyteczności. Wprowadzony model LCVM oceny użyteczności zasobów informa-cyjnych stanowi spójną logicznie konstrukcję, wykorzystującą paradygmaty programu „Zarządzanie reprezentatywne”, a następnie kolejne poziomy interopera-cyjności, dochodząc do poziomu semantycznego w formie liniowej kombinacji wek-torów bazy przestrzeni funkcjonalności. Dalsze modelowanie prowadzące doizomorfizmów poziomu syntaktycznego nie stanowi problemu i może zostać prze-prowadzone za pomocą zwykłych aplikacji biurowych. Stanowi to mocne potwier-dzenie przyjętej metodologii pracy oraz jej logicznej konstrukcji.

Kolejnym zagadnieniem, które niniejsza praca rozwiązuje, jest problem istnie-nia określonych izomorfizmów poziomu syntaktycznego, jeżeli znaleziono modelpoziomu semantycznego, a modelowany problem należy do obszaru paradygmatudemarkacji selekcjonującej. Sformułowane twierdzenie zostało zilustrowaneprzykładami praktycznymi, zrealizowanymi w formie konkretnych programów wspo-magających zarządzanie i wdrożonych w organizacjach sieciowych. Obserwacje tychizomorfizmów i ich przekształcenia doprowadziły do sformułowania paradygmatuoptymalnej topologii i sprzężenia zwrotnego pomiędzy optymalizacją reprezentacjisemantycznej (obiegu dokumentów) a topologią zasobów organizacji.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 258

Page 259: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

259Zakończenie

Praca niniejsza ma również bardzo duże znaczenie praktyczne. Ukazuje bowiemrolę modelu semantycznego i jego korelacje w zakresie oddziaływań organizacji, jejstruktury oraz zachodzących procesów. Wskazuje drogę, jak taki model zbudować,gdzie ma on zastosowanie i jakie są konsekwencje jego wdrożenia. Na przykładachpraktycznych zastosowania wspomagania komputerowego procesów wyceny przed-siębiorstwa, raportowania skonsolidowanego, sprzedaży i rachunkowości pokazano,gdzie szukać optymalnego wsparcia decyzji zarządczych i oceny efektywności za-równo procesu zarządzania, jak i funkcjonowania organizacji. Pokazano rolę analo-gii na poziomie semantycznym, mającą szczególne znaczenie w zintegrowanychsystemach raportujących i finansowo-księgowych. Model semantyczny może w tymprzypadku stanowić jeden z możliwych izomorfizmów dla modelu funkcjonalnego.Stąd udane analogie w zakresie systemów księgowych różnych podmiotów gospo-darczych stanowią istotne wzmocnienie paradygmatów twardego rdzenia programubadawczego „Zarządzanie reprezentatywne”.

Innym aspektem praktycznym jest modelowanie wspomagające tworzenie stra-tegii oraz przewidywanie rozwoju zasobów organizacji w czasie. Dopuszczalne jestwówczas zarówno podejście scenariuszowe, jak i sformalizowane w formie planu, np.budżetu. Oparcie się na paradygmatach programu badawczego „Zarządzanie repre-zentatywne” prowadzi w konsekwencji do zasobowej formuły budowy funkcji celuz wykorzystaniem czytelnej miary w formie odległości w przestrzeni metrycznej.Wprowadzone twierdzenie o nieistnieniu procesu zarządzania, w wyniku którego nienastępuje zmiana stanu zasobów, jest analogią do II zasady termodynamiki. Prowa-dzi to – w połączeniu z twierdzeniem Debreu – do istnienia funkcji celu, niezależnejod drogi, a jedynie od stanu początkowego i końcowego. Skutkiem tego istniejemożliwość wprowadzenia atrakcyjnego modelu rozwoju w czasie i pomiaru efek-tywności zarządzania, bazującego na definicji stanu zasobów, a ściślej ich reprezen-tacji numerycznych w różnych momentach czasu.

Równie ważnym aspektem praktycznym jest możliwość modelowania, w którymoprócz sztywnego rdzenia finansowego, podlegającego ograniczeniom formalnym,możliwe jest równoległe funkcjonowanie zarządzania adaptatywnego w stosunku dozespołów organizacji twórczych. Taki model zastosowano w zarządzaniu teatrem.Jest on możliwy do przeniesienia na inne organizacje twórcze, dla których procesyprodukcyjne nie są możliwe do osadzenia w sztywnych ramach, a miara wyniku jesttrudna do zdefiniowania formalnego. Stosowany wówczas proces kolejnych przy-bliżeń rozwiązuje trudności metryczne i umożliwia dobre oszacowanie wyniku.

W końcu najważniejszym osiągnięciem praktycznym jest wskazanie słusznościpodejścia do zarządzania: od dobrego obiegu dokumentów (reprezentacji nume-

rycznej procesów) do doskonałej struktury zasobów. Pokazano istnieniesprzężenia zwrotnego i zbieżny proces kolejnych przybliżeń optymalizacyjnych, za-chodzący w czasie. Jest to najbardziej spektakularne wsparcie „Zarządzania repre-zentatywnego” i paradygmatów z nim związanych.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 259

Page 260: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Literatura

Abbott P., Lewry S., Front office: Procedures, Social Skills and Management, Butterworth-Heine-mann/Elsevier Science, Oxford 1999.

Agenda 21 – 10 lat po Rio, Raport Narodowej Fundacji Ochrony Środowiska, Warszawa 2002. Akaike H., A New Look at the Statistical Model Identification, IEEE Trans. Automatic Control, Ac-19, 1974.Alam S.M., Economic growth with energy, http://www.economics.neu.edu/papers/documents/06-003.pdf

(2006).Alexander J.E., Mate A.T., How to Evaluate and Create Information Quality on the Web, Web Wisdom

Lawrence Erlbaum, Mahwah (NJ), 1999.Altõngövde İ.S., Özel S.A., Uluso Ö., Özsoyoğlu G., Özsoyoğlu Z.M., Topic-Centric Querying of Web-

Based Information Resources, http://art.cwru.edu/TOpapers/dexa01.pdf (2008).Amsterdamski S., Między historią a metodą, PIW, Warszawa 1983.Anderson D.R., Sweeney D.J., Williams T.A., An Introduction to Management Science. Quantitative

Approaches to Decision Making, West Publishing Company, St. Paul 1991.Arrow K.J., Debreu G., Existence of an Equilibrium for a Competitive Economy, Econometrica 22, No.

2, 1954.Arrow K. J., Hahn F. H., General Competitive Analysis, North Holland (6 reprint edition) 1983.Arthur B. W., Cognition: The Black Box of Economics, [w:] D. Colander (ed.), The Complexity Vision

and the Teaching of Economics, Edward Elgar Publishing, Northampton, (Mass.) 2000,http://www.santafe.edu/arthur/Papers/Pdf_files/Colander_Cognition_Web.pdf.

Ashby W.R., Introduction to Cybernetics, Chapman & Hall, London 1956, http://pespmc1.vub.ac.be/ASHBBOOK.html.

Atkin A., Peirce's Theory of Signs, [w:] E.N. Zalta (ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy,2007, http://plato.stanford.edu/archives/fall2007/entries/peirce-semiotics.

Aune B., Rationalism, Empiricism and Pragmatism: An Introduction, Random House, New York 1970.Aylesworth G., Postmodernism, [w:] E.N. Zalta (ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy, 2005,

URL http://plato.stanford.edu/archives/win2005/entries/postmodernism/.Azoff M.E., Neural Network Time Series: Forecasting of Financial Markets, John Wiley & Sons, New

York 1994.Banyś M., Gospodarek T., Zintegrowany system informatyczny, wspomagający zarządzanie szpitalem

Hospitalmanager, MCM software, Wrocław 2000a.Banyś M., Gospodarek T., Surówka P., System zarządzania stacją dealerską Motomanager 2000, MCM

software, Wrocław 2000b.Barr N., Economics of the Welfare State, Oxford University Press, New York 2004.Bellman R.E., Dynamic Programming, Princeton University Press, Princeton (NJ) 1957.Bellman R.E., Dreyfus S.E., Programowanie dynamiczne (zastosowanie), PWE, Warszawa 1967. Bertalanffy L. von, General System Theory: Foundations, Development, Applications, G. Braziller, New

York 1968 (polskie wydanie PWN, Warszawa 1984).Bertalanffy L. von, Perspectives on General System Theory, E. Taschdjian, G. Braziller, New York 1974.Biela A., Analogia w nauce, Prace Wydziału Nauk Społecznych nr 22, Towarzystwo Naukowe Kato-

lickiego Uniwersytetu Lubelskiego, PAX, Warszawa 1989.Black F., The Pricing of Commodity Contracts, „Journal of Financial Economics” 1976, No. 2.Briand L., El Emam K., Morasca S., On the Application of Measurement Theory in Software Enginee-

ring, „Empirical Software Engineering”1995, No 1.Burda Z., Jurkiewicz J., Nowak M.A., Is Econophysics a Solid Science?, arXiv:cond-mat/0301096 v1,

8 Jan 2003.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 260

Page 261: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

261Literatura

Byron F.W., Fuller R.W., Matematyka w fizyce klasycznej i kwantowej, t. 1, rozdz. 2.2, PWN, Warszawa1973.

Cantini A., Paradoxes and Contemporary Logic, [w:] E. N. Zalta (ed.), The Stanford Encyclopedia ofPhilosophy, URL http://plato.stanford.edu/archives/win2007/entries/paradoxes-contemporary-logic.

Case K.E., Fair R.C., Principles of Macroeconomics, Prentice Hall 2003.Chakrabarti B.K., Chakrabarti A., Chatterjee A., Econophysics and Sociophysics: Trends and Perspec-

tives, Wiley-VCH, Berlin 2006.Chen J., The Physical Foundation of Economics, World Scientific Publishing Co. Ptc. Ltd., Singapore

2005.Chiang A.C., Podstawy ekonomii matematycznej, rozdz. 19.1, PWE, Warszawa 1994.Church A., A Set of Postulates for the Foundation of Logic, Annals of Mathematics, Second series 33,

1932.Church A., Review of Turing, „Journal of Symbolic Logic” 1937, No 2.Chyliński A., Metoda Monte Carlo w bankowości, Twigger, Warszawa 1999.Cobbold I., Lawrie G., Classification of Balanced Scorecards Based on Their Effectiveness as Strate-

gic Control or Management Control Tools, Performance Measurement Association 2002a.Cobbold I., Lawrie G., The Development of the Balanced Scorecard as a Strategic Management Tool,

Performance Measurement Association 2002b.Corning P.A., Thermoeconomics: Beyond the Second Law, „Journal of Bioeconomics” 2002, Vol. 4, No 1.Cox J., Ross S., Rubinstein M., Option Pricing: A Simplified Approach, „Journal of Financial Econo-

mics” 1979, No. 7.Davidson F., Payne G., Urban Projects Manual, Liverpool University Press and Fairstead Press, Liver-

pool 1983.Davies J., Rudi S., Warren P. (eds.), Semantic Web Technologies: Trends and Research in Ontology-

-based Systems, Wiley, Chichester (England) 2006.De Wit B., Meyer R., Synteza strategii, PWE, Warszawa 2007.Debreu G., The Coefficient of Resource-Utilization, Cowless-Commission Discussion Paper, Econo-

mics No. 297, 1950.Debreu G., Excess Demand Functions, „Journal of Math. Economics” 1974, No 1.Debreu G., Theory of Value. An Axiomatic Analysis of Economic Equilibrium, Wiley, New York 1959.Debreu G., A Social Equilibrium Existence Theorem, Proc. National Academy of Sciences, 38, No. 10,

1952.Debreu G., Topological Methods in Cardinal Utility Theory, [w:] Mathematical Methods in the Social

Sciences, Stanford University Press, 1960.Debreu G., Szarf H., A Limit Theorem on the Core of Economy, 1963, No. 3 (4).Dennis A., Creating a Virtual Office: Ten Case Studies for CPA Firms, American Institute of Certified

Public Account 1997.Descartes R., Principles of Philosophy (1644), Descartes: Selected Philosophical Writings, tłum. John

Cottingham, Robert Stoothoff, Dugald Murdoch, Cambridge University Press, Cambridge 1988.Dobija D., Pomiar i sprawozdawczość kapitału intelektualnego przedsiębiorstwa, Wydawnictwo

Wyższej Szkoły Przedsiębiorczości i Zarządzania im. Leona Koźmińskiego w Warszawie, War-szawa 2004.

Drucker P., Beyond the Information Revolution, The Atlantic Monthly Group, Vol. 284, No. 4, Cam-bridge (MA) 1999.

Duch W., Wstęp do kognitywistyki, http://www.fizyka.umk.pl/~duch/Wyklady/ Cog_plan. html (2008).Duffy D.J., Domain Architectures: Models and Architectures for UML Applications, J. Wiley & Sons

Inc., New Jersey 2004.Ekeland I., The Best of All Possible Worlds: Mathematics and Destiny, The University of Chicago Press,

Chicago 2006.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 261

Page 262: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Literatura262

Elsner J.W., Turbulencja przepływów, PWN, Warszawa 1987.Farjoun E., Machover M., Laws of Chaos; A Probabilistic Approach to Political Economy, Verso, Lon-

don 1983.Fayol H., General and Industrial Management, Pitman Publishing Company, London 1949.Fayol H., General and Industrial Management: Henri Fayol’s Classic Revised by Irwin Gray. Belmont,

David S. Lake Publishers, Cambridge 1987.Feigenbaum J., Financial Physics, Rep. Prog. Phys. 66, 2003.Feyerabend P.K., Przeciw metodzie, Siedmioróg, Wrocław 2001.Fishburn P.C., Utility Theory for Decision Making, Wiley, New York 1970.Flamholtz E.G., Toward a Psycho-Technical Systems Paradigm of Organizational Measurement, „De-

cision Sciences”1997, Vol. 10, No. 1.Fleming M., Domestic Financial Policies under Fixed and Floating Exchange Rates, IMF Staff Papers

9, 1962.Fraassen B.C. van, The Scientific Image, Oxford University Press, Oxford 1980. Frigg R., Scientific Representation and the Semantic View of Theories, Theoria 55, 2006.Frigg R., Hartmann S., Models in Science, [w:] E.N. Zalta (ed.) The Stanford Encyclopedia of Philosophy

2006, URL = http://plato.stanford.edu/archives/spr2006/entries/models-science.Gabrysz J., Gospodarek T., System finansowo-księgowy FKplus, MCM software, wersja IfProSoft,

Wrocław 2006.Gärtner B., Matousek J., Understanding and Using Linear Programming, Springer Verlag, Berlin 2006.Georgescu-Roegen N., Energy and Economic Myths: Institutional and Analytical Economic Essays,

Pergamon Press, New York 1976.Giere R., How Models Are Used to Represent Reality, Philosophy of Science 71, 2004, Suplement.Giere R., Explaining Science: A Cognitive Approach, University of Chicago Press, Chicago 1988.Gillies D., Laws and Models in Science, Donald Gillies King's College Publications, London 2004.Gitt W., Am Anfang war die Information, Hanssler, Neuhausen-Stuttgart 1994.Gödel K., Über formal unentscheidbare Sätze der Principia Mathematica und verwandter Systeme I,

Monatshefte für Mathematik und Physik 38, 1931.Gospodarek T., Raport skonsolidowany dla stacji dealerskiej Nissan, MCM software, Wrocław 1998.Gospodarek T., Zintegrowany system zarządzania ryzykiem – workflow, [w:] A. Binsztok, K. Perechuda

(red.), Koncepcje, modele i metody zarządzania informacją i wiedzą, Prace Naukowe AkademiiEkonomicznej nr 1132, AE, Wrocław 2006a.

Gospodarek T., Analiza SWOT jako standard de-facto przy tworzeniu strategii rozwoju regionalnegowspieranego przez Unię Europejską, [w:] R. Krupski (red.), Zarządzanie strategiczne – ujęcie za-sobowe, Prace Naukowe Wałbrzyskiej Wyższej Szkoły Zarządzania i Przedsiębiorczości, ser. Za-rządzanie i Marketing, Wałbrzych 2006b.

Gospodarek T., Metoda LFA przy tworzeniu strategii powiatu, „Samorząd Terytorialny”2007a, nr 12.Gospodarek T., Does the Optimum Management for the Given Economic Process Exist?, „Management”

2007b, No. 2 (11).Gospodarek T., Polityka rachunkowości ASO Mercedes Benz – Mirosław Wróbel Sp. z o.o., opracowa-

nia Instytutu Funduszy Europejskich, Kamieniec Wrocławski 2007c.Gospodarek T., Elastyczność zasobu informacyjnego, [w:] R. Krupski (red.), Elastyczność organizacji,

UE, Wrocław 2008a.Gospodarek T., Information Elasticity, Proceedings of the 14th International Congress of Cybernetics

and Systems of WOSC, J. Józefczyk, W. Thomas, M. Turowska (eds.), Oficyna Wydawnicza Poli-techniki Wrocławskiej, Wrocław 2008b.

Gospodarek T., Polityka rachunkowości jako fundament zarządzania wiedzą o położeniu ekonomicz-nym jednostki sporządzającej bilans, [w:] K. Perechuda, M. Sobińska (red.), Scenariusze, dialogii procesy zarządzania wiedzą, Diffin, Warszawa 2008c.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 262

Page 263: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

263Literatura

Gospodarek T., Paradygmat reprezentatywny w naukach o zarządzaniu, [w:] R. Krupski (red.), Za-rządzanie strategiczne – podstawowe problemy, Prace Naukowe Wałbrzyskiej Wyższej Szkoły Za-rządzania i Przedsiębiorczości, Wałbrzych 2008d.

Gospodarek T., O przydatności zasobu informacyjnego w ujęciu formalnym, [w:] A. Glińska-Neweś(red.), Zarządzanie organizacjami w gospodarce opartej na wiedzy – Zasobowe podstawy funk-cjonowania i rozwoju organizacji, Wydawnictwo „Dom Organizatora” TNOiK, Toruń 2008e.

Gospodarek T., Informatyzacja komercyjnej firmy medycznej według modelu SOA, [w:] M. Kowalewski,K. Perechuda (red.), Zarządzanie komercyjną firmą medyczną, Wolters Kluwer, Warszawa 2008f.

Gospodarek T., Quasi-adaptatywne zarządzanie teatrem, Prace Naukowe Wałbrzyskiej Wyższej SzkołyZarządzania i Przedsiębiorczości nr 11, Wałbrzych 2008g.

Gospodarek T., „Representative Management” as a Rational Research Program in Kuhn-Lakatos-Laudan Sense, „International Journal of Economics and Business Research” 2009, Vol. 1, No. 2.

Gospodarek T., Banyś M., Zintegrowany system wspomagający zarządzanie ekonomiczne szpitalemHospitalmanager oparty o analogie z Motomanager, MCM software, Wrocław 2001.

Gospodarek T., Banyś M., Skab J., System Motomanager, Wiadomości Urzędu Patentowego E. ZnakiTowarowe – rejestracja krajowa nr 04/2000, poz. 117209 1994 08 08 (2000).

Gospodarek T., Sakowski G., System analiz strategicznych WinAS, MCM software, Wrocław 2000.Gutenbaum J., Modelowanie matematyczne systemów, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, War-

szawa 2003.Hempel C., Problems and Changes in the Empiricist Criterion of Meaning, „Revue Internationale de Phi-

losophie” 1950, 41.Hertz H., Principles of Mechanics (1894), tłum. D.E. Jones, J.T. Walley, Dover, New York 1956.Hesse M.B, Models and Analogies in Science, University of Notre Dame Press, Sheed and Ward, Lon-

don 2003.Highsmith J., APM Agile Project Management. Jak tworzyć innowacyjne produkty, Mikom, Warszawa 2005.Hilinger C., Measurement in Economics and Social Science, Volkswirtschaftliche Fakultät Ludwig-

Maximilians-Universität München, Discussion paper 2007-19, May 2007.Holton G.A., Value-at-Risk: Theory and Practice, Academic Press, New York 2003.Hubbard D.W., How to Measure Anything: Finding the Value of Intangibles in Business, John Wiley &

Sons, Hoboken, New Jersey 2007.Hughes R.I.G., Models and Representation, „Philosophy of Science” 1997, No 64.Hull J., Kontrakty terminowe i opcje. Wprowadzenie, WIG-Press, Warszawa 1999.Humphreys P., Extending Ourselves: Computational Science, Empiricism, and Scientific Method, Oxford

University Press, Oxford 2004.Huston J., Baker S., Principles of Front office Operations, Continuum Publisher Co., London–New

York 2000.Information Technology – Open System Interconnection – Basic Reference Model: The Basic Model,

International Standard ISO/IEC 1996, http://standards.iso.org/ittf/licence.html.Isnard C.A., Zeeman E.C., Some Models from Catastrophe Theory in the Social Sciences, [w:] L. Col-

lins (ed.), The Use of Models in the Social Sciences, Tavistock Publications, London 1976.Jackson M., Staunton M., Zaawansowane modele finansowe z wykorzystaniem Excela i VBA, Helion,

Gliwice 2004.Jakimowicz A., Od Keynesa do teorii chaosu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2004.Jarrard R.D., Scientific Method – Online Book, http://emotionalcompetency.com/sci/booktoc.html

(2001).Jorion P., Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk, McGraw-Hill 2006.Kaplan R.S., Norton D.P., The Balanced Scorecard: Measures That Drive Performance, ,,Harvard Bu-

siness Review” Jan./Feb. 1992.Kaplan R.S., Norton D.P., The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action, Harvard Business

School Press, Cambridge (MA), 1996a.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 263

Page 264: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Literatura264

Kaplan R.S., Norton D. P., Using the Balanced Scorecard as a Strategic Management System, ,,HarvardBusiness Review” Jan./Feb. 1996b.

Keynes J. M., The General Theory of Employment, Interest and Money (reprint), New York 1964, Har-court Brace, http://cepa.newschool.edu/het/essays/keynes/keynescont.htm.

Khouja M., The Single-Period (News Vendor) Problem: Literature Review and Suggestions for FutureResearch, „Omega” 1999, No. 27.

King M. J., Back office and Beyond: A Guide to Procedures, Settlements and Risk in Financial Markets,Harriman House Publishing 2003.

Koivisto H., A Practical Approach to Model Based Neural Network Control, Tampere University ofTechnology, Tampere (Finland) 1995.

Kosiński R.A., Sztuczne sieci neuronowe, WNT, Warszawa 2007.Kotarbiński T., Elementy teorii poznania, logiki formalnej i metodologii nauk, Altaya Polska & De Agos-

tini Polska, Warszawa 2003.Koterski A., Falsyfikacjonistyczne kryteria demarkacji w XX-wiecznej filozofii nauki, UMCS, Lublin 2004.Koźmiński A.K., Obłój K., Zarys teorii równowagi organizacyjnej, PWE, Warszawa 1989.Krupski R., Analiza SWOT, [w:] R. Krupski (red.), Zarządzanie strategiczne, AE, Wrocław 2007.Krupski R., Wykorzystanie chaosu w zarządzaniu. Organizacja w ruchu, [w:] R. Krupski (red.), Za-

rządzanie przedsiębiorstwem w turbulentnym otoczeniu, PWE, Warszawa 2005a.Krupski R., Zarządzanie na krawędzi chaosu, [w:] R. Krupski (red.), Zarządzanie strategiczne, AE,

Wrocław 2007b.Krupski R. (red.), Zarządzanie przedsiębiorstwem w turbulentnym otoczeniu, PWE, Warszawa 2005b.Krupski R. (red.), Zarządzanie strategiczne. Koncepcje – metody, AE, Wrocław 1998.Krupski R. (red.), Zarządzanie strategiczne. Ujęcie zasobowe, Prace Naukowe Wałbrzyskiej Wyższej

Szkoły Zarządzania i Przedsiębiorczości, Wałbrzych 2006.Krupski R., Sus-Januchowska A., Wariacje na temat planowania scenariuszowego, [w:] M.J. Stankie-

wicz (red.), Zarządzanie organizacjami w gospodarce opartej na wiedzy. Wyzwania strategicznewobec organizacji, Dom Organizatora, Toruń 2008.

Krycha K.A., Wagner U., Applications of Artificial Neural Networks in Management Science: a Survey,„Journal of Retailing and Consumer Services” 1999, Vol. 6, No. 4.

Krzyżanowski L., O podstawach kierowania organizacjami inaczej: paradygmaty, metafory, modele,filozofia, metodologia, dylematy i trendy, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1999.

Kuhn T. S., The Function of Measurement in Modern Physical Science, ISIS 52(2), 1961.Kuhn T. S., The Structure of Scientific Revolutions, University of Chicago Press, Chicago–London 1996

(pierwsze wydanie 1962).Kuhn T. S., Struktura rewolucji naukowych, Aletheia, Warszawa 2001. Kwaśnicki W., Analogie fizykalistyczne jako źródła inspiracji w analizie ekonomicznej, http://prawo.

uni.wroc.pl/~kwasnicki/todownload/Analogie%20fizykalistyczne.pdf (2001). Kwaśnicki W., Ludwika Herynga logika ekonomii, „Gospodarka Narodowa” 2001, nr 10, wersja elek-

troniczna http://prawo.uni.wroc.pl/~kwasnicki/todownload/Logika_ekonomii.pdf. Lakatos I., Falsification and Methodology of Scientific Research Programmes, [w:] Lakatos I., Musgra-

ve A., Criticism and Growth of Knowledge, Proceedings of the Internal Colloquium in the Philsophyof Science, London 1965, Cambridge University Press 1970.

Lakatos I., The Methodology of Scientific Research Programmes,[w:] J. Worall, G. Curie (eds.), Philo-sophical Papers, Cambridge University Press, Cambridge–London–New York–Melbourne 1978.

Lakatos I., Criticism and the Growth of Knowledge, Cambridge University Press, Cambridge 1970.Larsson G., Land Readjustment: a Modern Approach to Urbanization, Aldershot, Brookfield (USA),

Avebury 1993.Laskowski S., Gra przeciwko naturze: udział w konkurencyjnej grze na rynku telekomunikacyjnym bez zna-

jomości struktury kosztów konkurencyjnych graczy, praca doktorska, Politechnika Warszawska 2004.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 264

Page 265: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

265Literatura

Laudan L., Zgon problemu demarkacji, [w:] Z. Muszyński (red.), Z badań nad prawdą, nauką i pozna-niem, Realizm–Racjonalność–Relatywizm, t. 31, UMCS, Lublin 1998.

Levine A., Luck J., The New Management Paradigm: A Review of Principles and Practices, Rand CorpSanta Monica (CA) 1994, http://stinet.dtic.mil/oai/oai?verb=getRecord&metadataPrefix=html&identifier=ADA290991.

Lillo F., Bonanno G., Mantegna R.N., Variety of Stock Returns in Normal and Extreme Market Days:The August 1998 Crisis, arXiv:cond-mat/0104362, 19, 2001.

Luce R.D., Conditions Equivalent to Unit Representations of Ordered Relational Structures, „Journalof Mathematical Psychology” 2001, No. 45.

Lyons D., Forms and Limits of Utilitarianism, Oxford University Press, Oxford 1965.MacMorris N., The Natures of Science, Fairleigh Dickinson University Press, New York 1989.Magnani L., Epistemic Mediators and Model-Based Discovery in Science, [w:] L. Magnani, N.J. Ner-

sessian, Model-Based Reasoning: Science, Technology, Values, Springer, New York 2001. Magnani L., Model-Based Reasoning in Scientific Discovery, Kluwer, Dordrecht 1999.Mantegna R.N., Stanley E.H., An Introduction to Econophysics: Correlations and Complexity in Fi-

nance, Cambridge University Press, Cambridge 1999 (polskie wydanie Wydawnictwo NaukowePWN, Warszawa 2001).

Mantegna R.N. Lévy Walks and Enhanced Diffusion in Milan Stock-Exchange, Phys. Acta, 179, 22, 1991.Mantel R., On the Characterization of Aggregate Excess Demand, „Journal of Economic Theory” 1974,

No. 7.Manual on Project Cycle Management, Integrated Approach and Logical Framework, Commission of

the European Communities. Evaluation Unit Methods and Instruments for Project Cycle Manage-ment No 1, Brussels 1993.

Marciszewski W., Ojcowie informatyki wobec dylematów mechanizacji myślenia, Forum Myśli Libe-ralnej Calculemus.org (2001).

Markie P., Rationalism vs. Empiricism, [w:] E.N. Zalta (ed.) The Stanford Encyclopedia of Philosophy2004, http://plato.stanford.edu/archives/fall2004/entries/rationalism-empiricism.

Matthews R., Liu C.H., Vygotsky’s Philosophy: Constructivism and Its Criticisms Examined, „Interna-tional Education Journal” 2005, No. 6(3).

Maurin K., Methods of Hilbert Spaces, PWN, Warszawa 1972.Mazur M., Jakościowa teoria informacji, WNT, Warszawa 1970.McCauley J., Dynamics of Markets, Econophysics and Finance, Cambridge University Press, Cam-

bridge 2004.Mesjasz Cz., Fizyka a nauki społeczne – Kilka problemów do wyjaśnienia, http://www.zis.agh.edu.pl/so-

ciophysics/pdf/sociophysics_20071213.pdf (2007).Metropolis N., Ulam S., The Monte Carlo Method, „Journal of the American Statistical Association”

1949, Vol. 44, No. 247.Miller P., Interoperability. What Is It and Why Should I Want It?, Ariadne Issue 24, 2000.Mirowski P., More Heat than Light – Economics as Social Physics, Physics as Nature's Economics,

Cambridge University Press, Cambridge 1989.Mitra-Kahn B.H., Debunking the Myths of Computable General Equilibrium Models, SCEPA Working

Paper, January 2008.Mundell R., Capital Mobility and Stabilization Policy Under Fixed and Flexible Exchange Rates, „Ca-

nadian Journal of Economic and Political Science” 1962, No. 29.Mundell R.A., International Economics, MacMillan, New York 1968.Mundy B., On the General Theory of Meaningful Representation, „Synthese” 1986, No. 67.Mzerson R.B., Nash Equilibrium and the History of Economic Theory, „Journal of Economic Literature”

1999, Vol. 36.Nagel E., Struktura nauki, PWN, Warszawa 1970.

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 265

Page 266: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Literatura266

Nash J., Equilibrium Points in N-person Games, Proceedings of the National Academy of Sciences1951, No. 36(1).

Novikoff A.B., On Convergence Proofs on Perceptrons, Symposium on the Mathematical Theory ofAutomata, Polytechnic Institute of Brooklyn, 12, 1962.

Nycz M., Pozyskiwanie wiedzy menedżerskiej. Podejście technologiczne, AE, Wrocław 2007.O’Reilly T., What is Web 2.0. Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software,

[w:] O’Reilly Net, http://www.oreillynet.com/pub/a/oreilly/tim/news/2005/09/30/what-is-web-20.html (2005).

Örtengrena K., Summary of the Theory behind the LFA Method, Sida, Stockholm 2004. Pardalos P.M., Siskos Y., Zopounidis C., Advances in Multicriteria Analysis, Kluwer Academic Publis-

hers, Dordrecht 1995.Parker T., TCP/IP, Helion, Gliwice 1997.Peirce C.S., Collected Papers of Charles Sanders Peirce, Vol. 3, par. 362, C. Hartshorne, P. Weiss,

A. Burks (eds.), Harvard University Press, Cambridge (MA) 2001.Perechuda K. (red.), Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie, Wydawnictwo Naukowe PWN, War-

szawa 2005.Petri F., General Equilibrium, Capital, and Macroeconomics: A Key to Recent Controversies in Equi-

librium Theory, Edward Elgar 2004.Pogorzelski W., O filozofii badań systemowych, Scholar, Warszawa 2002.Popper K.R., Logika odkrycia naukowego, Fundacja Aletheia, Warszawa 2002a.Popper K.R., The Logic of Scientific Discovery (Logik der Forshung 1934), Routledge 2002.Publication of NBER, A Study of Moneyflows in the United States, NY 1952; http://www.nber.org/chap-

ters/c0826.pdf. Reveliotis S., An Introduction to Linear Programming and the Simplex Algorithm, przykładowe roz-

wiązania optymalizacyjne on line, http://www2.isye.gatech.edu/~spyros/LP/LP.html (2008).Robert C.P., Casella G., Monte Carlo Statistical Methods, Springer-Verlag, New York 2004.Roberts F.S., Measurement Theory: with Applications to Decisionmaking, Utility, and the Social Scien-

ces, Addison Wesley Publ. Comp., London 1979.Rocha L.M., Schnell S., Modeling the World, http://www.google.pl/search?q=rocha+l.m.+%22mode-

ling+the+world%22&rls=com.microsoft:*&ie=UTF-8&oe=UTF-8&startIndex=&startPage=1 (2005). Roehner B., Patterns of Speculation – A Study in Observational Econophysics, Cambridge University

Press, Cambridge 2002.Rorty R., Philosophy and the Mirror of Nature, Princeton University Press, Princeton (NJ) 1979 (pol-

skie wydanie Aletheia 1997).Scafetta N., West B.J., Picozzi S., A Trade-Investment Model for Distribution of Wealth; arXiv:cond-

mat/0306579, v2, 15, 2003.Scarf H.E., Hansen T., The Computation of Economic Equilibria, Cowles Foundation for Research in

Economics at Yale University, Monograph No. 24, Yale University Press, New Haven–London 1973.Schriesheim C.A., Powers K.J., Scandura T.A., Gardiner C.C., Lankau M.J., Improving Construct Mea-

surement in Management Research: Comments and a Quantitative Approach for Assessing theTheoretical Content Adequacy of Paper-and-Pencil Survey-Type Instruments, „Journal of Mana-gement” 1993, Vol. 19, No. 2.

Schulze U., Insights from Physics into Development Processes: Are Fat Tails Interesting for Develop-ment Research?, ZEF – Discussion Papers On Development Policy No. 23, Center for DevelopmentResearch, Bonn 2000.

Schwaber K., Sprawne zarządzanie projektami metodą Scrum, Microsoft Press A.P.N. Promise, War-szawa 2005.

Shannon C.E., A Mathematical Theory of Communication, „The Bell System Technical Journal” 1948,No. 27.

R_04:AE 2009-05-28 12:54 Strona 266

Page 267: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

267Literatura

Sikora W. (red.), Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2008.Simon H.A., Administrative Behavior, Free Press, New York 1957 (polskie wydanie PWN, Warszawa 1976).Smuts J., Holism and Evolution: The Original Source of the Holistic Approach to Life, Gestalt Journal

Publisher 1995.Solomon B., Jobs J., Land and Urban Development: The Economic Success of Small Manufacturers in

East Delhi, Lincoln Institute of Land Policy, Cambridge (MA) 1991.Sonnenschein H., Market excess demand functions, „Econometrica” 1972, No. 40.Staliunas K., Bose-Einstein Condensation in Financial Systems, arXiv:cond-mat/0303271 v1, 2003.Stevens S.S., On the Theory of Scales of Measurement, „Science” 1946, No. 103.Stevens S.S., Psychophysics, Wiley, New York 1975.Straffin P.D., Game Theory and Strategy, Fourth Printing, The Mathematical Association of America,

Washington (D.C.) 2002.Straffin P.D., Teoria gier, Scholar, Warszawa 2004.Sułkowski Ł., Epistemologia w naukach o zarządzaniu, PWE, Warszawa 2005.Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa 1993.Tanenbaum A.S., Sieci komputerowe. Kompendium wiedzy na temat współczesnych sieci komputero-

wych, Helion, Gliwice 2004.Tatarkiewicz W., Historia filozofii, t. 2, PWN, Warszawa 1988.Teller P., Twilight of the Perfect Model, Erkenntnis 2001, No. 55.Thagard P., Cognitive Science, [w:] E.N. Zalta (ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy 2007,

URL = http://plato.stanford.edu/archives/sum2007/entries/cognitive-science.Thagard R.P., Computational Philosophy of Science, The MIT Press, Cambridge (MA) 1993.Trotman D.J.A., Zeeman E.C., The Classification of Elementary Catastrophes of Codimension Less than

or Equal to 5, Structural Stability, the Theory of Catastrophes and Applications in the Sciences, [w:]P. Hilton (ed.), Proceedings of the Conference held at Battelle Seattle Research Center, April 21-25, 1975 Lecture Notes in Math. 525, Springer-Verlag 1976.

Turing A.M, On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem, Proceedingsof the London Mathematical Society, series 2, 42, 1936-1937.

Vellidoa A., Lisboaa P.J.G., Vaughanb J., Neural Networks in Business: A Survey of Applications (1992––1998), Expert Systems with Applications 1999, No. 17.

Vercelli A., Methodological Foundations of Macroeconomics Keynes and Lucas, Cambridge UniversityPress, Cambridge 1991.

Watkins, E., Kant's Philosophy of Science, [w:] E.N. Zalta (ed.), The Stanford Encyclopedia of Philo-sophy 2003, http://plato.stanford.edu/archives/win2003/entries/kant-science.

Wiens E.G., Open Canadian Economy Version. The Basic Keynesian IS(P)-LM(P) Model with Exportsand Imports, http://www.egwald.ca/macroeconomics/basicislmexternal.php (2007).

Wilczewski S., Wrzód M., Excel 2007 w firmie. Controlling, finanse i nie tylko, Helion, Gliwice 2008.Winkowska-Nowak K., Nowak A., Rychwalska A., Modelowanie matematyczne i symulacje kompute-

rowe w naukach społecznych, SWPS Academica, Warszawa 2007.Xie G., Dang Z., Modelchecking Driven Blackbox Testing Algorithms for Systems with Unspecified

Components, arXiv:cs.SE/0404037 v2, 19, 2004.Zalewski P., Osiem cech Web 2.0, http://www.internetstandard.pl/news/107199.html (2008). Zeeman E.C., Brain Modelling, Structural Stability, the Theory of Catastrophes and Applications in the

Sciences, [w:] P. Hilton (ed.), Proceedings of the Conference held at Battelle Seattle Research Cen-ter, April 21-25, 1975. Lecture Notes in Math. 525, Springer-Verlag 1976.

Zeeman E.C., Catastrophe Theory. Selected Papers 1972-1977, Addison-Wesley, London 1977.Zeller R.A., Carmines E.G., Measurement in the social sciences, Cambridge University Press, Cam-

bridge 1980.Ziman J., Real Science: What It Is, and What It Means, Cambridge University Press, Cambridge 2000.

R_04:AE 2009-05-28 12:54 Strona 267

Page 268: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Literatura268

Zomerdijk L.G., Design Decisions in the Front office – Back office Issue. A Study of Trade-offs in theFinancial Services Sector, Labyrinth Publications, Ridderkerk (NL) 2005.

Żurada J., Barski M., Jędruch W., Sztuczne sieci neuronowe, PWN, Warszawa 1996.

R_04:AE 2009-05-28 12:54 Strona 268

Page 269: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Spis rysunków

1. Model warstw logicznych podziału problemów zarządzania dla celów informatyzacji i budowania wiedzy ................................................................................................................ 15

2. Porządkowanie epistemologiczne za pomocą programu badawczego w sensie Lakatosa ..... 343. Schemat ontologiczny programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne” .................... 434. Funkcjonowanie programu badawczego „Zarządzanie reprezentatywne” ............................. 445. Schematyczne ujęcie modelu zasobowego zarządzania reprezentatywnego ......................... 466. Pomost ujęcia mikro i makro w zarządzaniu .......................................................................... 587. Paradygmat modelowania wg Hertza ..................................................................................... 798. Schemat blokowy modelowania w obrębie programu badawczego „Zarządzanie

reprezentatywne” .................................................................................................................... 809. Prosty perceptron wielowarstwowy jako model w zagadnieniu wyboru scenariusza ............ 118

10. Model katalityczny wykorzystania informacji w procesie (analogia do nauk przyrodniczych) ...................................................................................................................... 136

11. Układ warstw logicznych aplikacji biznesowej ..................................................................... 13812. Ilustracja modelu OSI (analogia ontologiczna) ...................................................................... 14013. Model systemu wymiany informacji w koncepcji Web 2.0 ................................................... 14214. Model funkcjonalny zasobów informacyjnych organizacji .................................................... 14415. Warstwy logiczne w ASO Mercedes ...................................................................................... 15816. Uwarstwienie systemu zarządzania ryzykiem – model funkcjonalny .................................... 15917. Model warstwowy przetwarzania danych od poziomu transakcyjnego do raportu

wspomagającego podejmowanie decyzji w systemie Supermanager firmy MCM ................ 16018. Relacja między warstwami modelu reprezentatywnego z łącznikiem stanowiącym okazję .. 16219. Strategia rozwoju regionalnego w układzie dokumentów planistycznych powiatu ............... 17320. Schemat logiczny (model funkcjonalny) rozrachunków finansowych szpitala, oparty

na analogii do Motomanager firmy MCM (w ramkach nazwy modułów funkcjonalnych) ... 18321. Moduł „Medusa” ewidencji usług medycznych z systemu „Hospitalmanager” firmy MCM 18422. Schemat organizacyjny teatru – zoptymalizowana topologia stanowisk ............................... 19223. Model funkcjonalny zarządzania adaptatywnego w teatrze ................................................... 19324. Model funkcjonalny obiegu dokumentów jako reprezentacji symbolicznej procesów

sprzedaży w autoryzowanej stacji obsługi Mercedes (interoperacyjność semantyczna) ....... 20525. Model na poziomie interoperacyjności funkcjonalnej sprzedaży samochodu ....................... 20726. Model UML systemu finansowo-księgowego FKplus ........................................................... 20827. Funkcjonowanie modelu transferu dokumentów między księgą pomocniczą a FK .............. 21128. Model funkcjonalny dla systemu SOA sprzedaży samochodów w systemie Motomanager

firmy MCM ............................................................................................................................ 21829. System raportów Alison dla sieci Renault w części dotyczącej sprzedaży samochodów ...... 22430. Reprezentacja numeryczna w formacie XLS modelu sprzedaży samochodów nowych

według standardu Alison dla Renault ..................................................................................... 22931. Układ logiczny modelowania SOA ........................................................................................ 23032. Powiązanie kontekstowe dokumentu przychodowego (model funkcjonalny) ....................... 24433. Schemat logiczny układu raportów operacyjnych generowanych na podstawie

dokumentów źródłowych (model funkcjonalny) .................................................................... 24534. Modelowanie w ujęciu warstw interoperacyjności ................................................................ 257

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 269

Page 270: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Modeling in Management Science Based on Research Programs and Representative Formalism

Summary

From philosophy of science point of view, the demarcation problem verifies what isscientific using as a verification criterion ‘scientific method’. In this paper, softer rulenamed ‘selective demarcation’ that groups problems around criterion of existing mea-sure or minimum principle was used for management aspects. Logical constructionis based on Kuhn’s paradigm concept, extended by Lakatos in ‘scientific programs’approach to management science development. These concepts were adapted as a setof joined together paradigms describing the organization and its interactions with thesurroundings. It is a new approach to management science, which offers useful ra-tional demarcation. As a result, the logical and consistent structure of measurable orhaving minimum property aspects of the management science was received. All pro-blems that are classified this way may be transferred onto a computer language. Theintroduced ‘representative management’ research program is useful in quantisationand computation of management problems, and may be understood as a formal proofof their existing semantic model.

The formal proof of the existence of an optimal way of managing some of the eco-nomical processes is presented. It is based on the game theory formalism, and on thevon Neumann theorem. A theoretical model of a general matrix game for the mana-gement of an economic process was introduced and discussed. It was concluded, thata formal approach towards the management had been compatible with the phenome-nological one if the black-box simplification had been used. The presented approachmay be applied in some practical aspects of the management art, using the presentedformal process description.

Management is understanding as a set of executable decisions related to the fu-ture supported by a model of the future event based on the owned present informa-tion and knowledge. Such simulation is always made during computer aided processesof decision making in the uncertainty. It causes that there do exist necessarity of trans-formation of some nonmathematical aspects of management onto a formal languageof computers. It induces a problem of building of numeric representations of mainlysemantic models of the management science problems for which it is possible to de-sign suitable algorithms of the syntactic model level. It is very important questiondifficult to realize especially on the social science level of the management. In addi-tion, the management science didn’t response onto Semantic Web concept. This papertry to show that there exist but not satisfactionary described field of knowledge de-voted to relations between models of organization management and information tech-nologies.

The numeric representation of any management problem is always a semantic-syntactic model and it is easy to see that for a given functional or ontological model

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 270

Page 271: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

usually exists a set of syntactic models with identical value and interpretation of thenumeric results. In a formal approach it may be stated that: as a numerical represen-tation of a given management aspect should be understand any homomorphism ofthe countable elements of the set of resources onto set of its properties forming a vec-tor space. This way conversion of the ontological model onto semantic level, joinedwith the vector space formalism, always warranties the existence of a measure (lengthof the vector of space). This paper shows problems of use the representations theoryinto management science.

One of the aim of this paper is presentation of a micro state management basedon general equilibrium theory of Debreu and interactions between the micro-stateswhich allow to keep the equilibrium of the managed economic system in the Nashsense. The management of any micro state is based on changes of the utility of orga-nization resources along the time, according to the equation of state described by theutility function of Debreu type. Benefits derived from such attempt are grouped aro-und the quantified definition of the objective function and independence of economicresults on the organization structure. Also possibility of using of the vector space for-malisms, especially Banach spaces theory for management axiology purposes seemsto be very interesting benefit. It may be assumed that organization is equivalent to theset of resources with the defined topology interacting with the surroundings in suchway, that the economic equilibrium in micro state is stable along the time (criterionof stability of the organization in time).

This book offers formal approach to the resource based view of organization.From this base it follows important consequences about measure of managing resultsand definitions of the objective function. Some relations and analogies to naturalsciences were introduced and applied. It was concluded that if the problem containsmeasure property it is transferrable onto semantic representation, possible for furthercomputerization. There were introduced minimum conditions for the existing of nu-merical representations. As the paper was devoted to modeling, the semantic modelsare the most important from computerization point of view. It is the voice in discus-sion about the relation between management science and semantic web concept.

In the paper there were shown a lot of theoretical aspects of use the “Represen-tative management” concept as well as practical examples resolved with it. From thediscussion it follows, that in countable management problems, great concepts of Eco-nomy (ADM model, Nash equilibrium, Resource Based View) are the clou of repre-sentation modeling for computational purposes. Introduced research scientificprogram in Lakatos sense “Representative management” allows on forming internalstructure of management science for problems with defined property. Therefore theobtained structure is good epistemologically ordered. Based on formal definitions ofthe organization (as a set of resources with relations and topology) it was proved thatthere is possible to prove the existence of optimum strategies of management.

271Summary

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 271

Page 272: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

R_04:AE 2009-05-27 19:01 Strona 272

Page 273: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznegowe Wrocławiu

SERIA: MONOGRAFIE I OPRACOWANIA

1. Ginter Trybuś, Zmienna losowa dystansowa. Teoria i zastosowania, Wrocław 1981.2. Janusz Olearnik, Funkcjonowanie i rozwój sfery usług w Polsce, Wrocław 1981.3. Wiktor Łach, Sytuacja społeczno-ekonomiczna wsi i rolnictwa w rejonach uprzemysłowionych,

Wrocław 1982.4. Marek Prymon, Badanie branżowo-przestrzenne rynku, Wrocław 1982.5. Stanisław Krawczyk, Modyfikacja przekształceń simpleksowych i ich zastosowania, Wrocław 1982.6. Jan Lichtarski, Kryteria i metody oceny efektywności przedsięwzięć organizatorskich w przedsię-

biorstwie, Wrocław 1983.7. Rafał Krupski, Projektowanie układów regulacji w złożonych systemach produkcyjnych, Wrocław

1982.8. Jan Rymarczyk, Migracja siły roboczej do krajów EWG i jej konsekwencje społeczno-gospodar-

cze, Wrocław 1982.9. Marek Drewiński, Programowanie struktury przestrzennej sieci detalicznej, Wrocław 1983.

10. Bolesław Księżopolski, Porozumienia i umowy o prace badawcze i wdrożeniowe, Wrocław 1983.11. Stanisław Styś, Kształtowanie kompleksu żywnościowego w regionie, Wrocław 1983.12. Mirosława Klamut, Kierunki i dynamika przeobrażeń struktury społeczno-gospodarczej w układzie

terytorialnym, Wrocław 1983.13. Ryszard Broszkiewicz, Problemy kompleksowego programowania inwestycji w regionach, Wrocław

1983.14. Stanisława Ostasiewicz, Wykorzystanie metod dyskryminacyjnych w prognozowaniu dyskretnym,

Wrocław 1983.15. Władysław Błaszków, Amylazy roślinne, Wrocław 1983.16. Grażyna Borys, Finansowe instrumenty ochrony gruntów rolnych, Wrocław 1983.17. Andrzej Siemianowski, Fakty, prawa, decyzje. Rozprawy o konwencjonalistycznej filozofii nauki,

Wrocław 1983.18. Wanda Iżyk, Przełożony a problemy dezintegracji w zakładzie pracy, Wrocław 1983.19. Józef Soliński, Próby otrzymania białka paszowego i spożywczego o podwyższonej jakości z od-

padowego soku ziemniaka, Wrocław 1983.20. Stanisław Kiełczewski, Prognozowanie rozwoju przemysłu. Zarys, metody, Wrocław 1984.21. Bogumił Bernaś, Racjonalizacja produkcji i zużycia surowców energetycznych i energii w euro-

pejskich krajach RWPG, Wrocław 1984.22. Tadeusz Miśkiewicz, Sterowanie hodowlą drożdży piekarskich z użyciem komputera, Wrocław

1984.23. Tadeusz Borys, Kategoria jakości w statystycznej analizie porównawczej, Wrocław 1984.24. Marian Noga, Sektor usług a dobrobyt społeczny w socjalizmie, Wrocław 1984.25. Edward Nowak, Metodyka statystycznych analiz porównawczych efektywności obiektów rolni-

czych, Wrocław 1985.26. Jerzy Korczak, Skorowidze dużych baz tekstowych, Wrocław 1985.

R_04:AE 2009-05-28 13:10 Strona 273

Page 274: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

27. Zbigniew Tarczyński, Funkcjonowanie opłat i kar pieniężnych w ochronie środowiska, Wrocław1985.

28. Krzysztof R. Mazurski, Gospodarowanie rolniczą przestrzenią produkcyjną w Polsce, Wrocław 1986.29. Andrzej Gospodarowicz, Harmonogramy przedsięwzięć czasowo-przestrzen nych i przybliżone me-

tody ich wyznaczania, Wrocław 1986.30. Irena Hejduk, Kierunki zmian systemu transportowego kraju na tle uwarunkowań rozwoju gospo-

darki polskiej, Wrocław 1986.31. Krystyna Mazurek-Łopacińska, Mechanizm kształtowania konsumpcji żywności w Polsce, Wrocław 1986.32. Jacek Ochman, Integracja w systemach informatycznych rachunkowości, Wrocław 1986.33. Tadeusz Listwan, Organizacja zarządzania kadrami w przedsiębiorstwach przemysłowych,

Wrocław 1986.34. Bogusław Fiedor, Neoklasyczna teoria postępu technicznego: próba systematyzacji i krytycznej

analizy, Wrocław 1986.35. Stefan Forlicz, Rozkłady asymetryczne zmiennej losowej, Wrocław 1986.36. Janusz Olearnik (red.), Funkcjonowanie rynku usług w Polsce, Wrocław 1986.37. Bożena Klimczak, Państwowa regulacja makroproporcji podziału dochodu narodowego w przed-

siębiorstwach socjalistycznych, Wrocław 1986.38. Teresa Skrabka-Błotnicka, Właściwości emulgujące i żelujące białek i mięśni drobiowych ze szcze-

gólnym uwzględnieniem drobiu wodnego – badania porównawcze, Wrocław 1986.39. Krzysztof Jajuga, Statystyka ekonomicznych zjawisk złożonych – wykrywanie i analiza niejedno-

rodnych rozkładów wielowymiarowych, Wrocław 1987.40. Zdzisław Jasiński, Funkcjonowanie zespołów roboczych w niestabilnych warunkach produkcji,

Wrocław 1987.41. Jan Rymarczyk (red.), Spółki prawa handlowego w polskim handlu zagranicznym, Wrocław 1987.42. Adam Ginsbert-Gebert (red.), Diagnoza stanu rozwoju społeczno-gospodarczego wojewódz twa

jeleniogórskiego, Wrocław 1987.43. Adam Nowicki, Doskonalenie systemu informacyjnego w obiekcie gospodarczym: procesy, modele,

zastosowania, Wrocław 1987.44. Stanisława Bartosiewicz, Specyfikacja modeli ekonometrycznych i ich zastosowania w analizie

zjawisk społeczno-gospodarczych, Wrocław 1987.45. Joanna Stasiuk, Społeczno-ideologiczne oblicze drobnomieszczaństwa w okresie przejścio wym,

Wrocław 1988.46. Aniela Styś (red.), Przemiany konsumpcji w Polsce, Wrocław 1987.47. Emil Antoniszyn, Koordynacja terenowa a system władzy politycznej PRL, Wrocław 1988.48. Wiesław Kotarba, Ocena projektu wynalazczego w przedsiębiorstwie, Wrocław 1988.49. Ryszard Antoniewicz, Metoda najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych i jej zastoso-

wania w ekonomii, Wrocław 1988.50. Andrzej Rapacz, System funkcjonowania terenowych przedsiębiorstw turystycznych, Wrocław

1988.51. Jan Rymarczyk (red.), I etap reformy w polskim handlu zagranicznym, Wrocław 1989.52. Halina Jagodzińska-Wersty (red.), Relacje: wydajność pracy–płace, Wrocław 1989.53. Stefan Wrzosek, Metody podejmowania decyzji o koncentracji specjalizacji i lokalizacji produk-

cji w przemyśle spożywczym, Wrocław 1989.54. Małgorzata Gableta, Normowanie pracy jako narzędzie zarządzania przedsiębiorstwem, Wrocław

1989.55. Ludwik Skiba, Czynnik ludzki w strukturze funkcjonalnej miasta przemysłowego, Wrocław 1989.56. Jadwiga Sobieska-Karpińska, Programowanie rozwoju usług teleinformatycznych, Wrocław 1989.57. Kazimierz Zmaczyński, Wpływ różnych sposobów sterowania, szczególnie regulacji pH, na sta-

bilność procesu i efektywność hodowli ciągłej drożdży paszowych Candida utilis, Wrocław 1989.

Seria: Monografie i Opracowania274

R_04:AE 2009-05-28 13:10 Strona 274

Page 275: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

58. Wanda Ronka-Chmielowiec, Modele aproksymacyjne w ekonomii, Wrocław 1989.59. Kazimierz Perechuda, Teorie organizacji średniego zasięgu w niemieckim obszarze językowym

(RFN, Austria, Szwajcaria), Wrocław 1989.60. Andrzej Małachowski, Diagnostyka danych tekstowych w informatycznych systemach zarządza-

nia, Wrocław 1989.61. Grażyna Światowy, Rynkowe uwarunkowania zachowań konsumpcyjnych gospodarstw domowych,

Wrocław 1990.62. Szymon Stempin, Podstawy metodyczne rachunku efektywności doboru materiałów w przedsię-

biorstwie przemysłowym, Wrocław 1989.63. Zdzisław Pisz, Funkcje zatrudnienia w okresie przeobrażeń społeczno-gospo darczych lat osiem-

dziesiątych, Wrocław 1990.64. Zbigniew Luty, Planistyczny rachunek kosztów, Wrocław 1990.65. Jan Rymarczyk (red.), System organizacyjno-ekonomiczny polskiego handlu zagranicznego w okre-

sie reformy gospodarczej, Wrocław 1990.66. Paweł Dittmann, Metody dezagregacji prognoz demograficznych, Wrocław 1990.67. Mieczysław Kufel, Koszty przepływu materiałów w przedsiębiorstwach przemysłowych: problemy

budżetowania, ewidencji i kontroli, Wrocław 1990.68. Urszula Kałążna-Drewińska, Rynki lokalne w Polsce: funkcjonowanie i typologia, Wrocław 1990.69. Henryk Jagoda, Państwowa regulacja integracji przedsiębiorstw w polskiej gospodarce: ewolucja,

ocena, kierunki, Wrocław 1990.70. Zdzisław Knecht, Uspołecznienie i integracja zarządzania przedsiębiorstwem, Wrocław 1990.71. Marek Górny, Przezwiska i nazwiska chłopów pałuckich w XVII w.: pochodzenie i budowa, Wrocław

1990.72. Halina Podsiadło, Równowagi fazowe w układzie potrójnym PbO–P2O5–PbCl2, Wrocław 1990.73. Krzysztof R. Mazurski (red.), Ekonomiczno-produkcyjna ocena gospodarstw rolnych Dolnego

Śląska, Wrocław 1990.74. Janusz Marak, Materialne warunki bytu ludności wiejskiej w województwie legnickim, Wrocław

1991.75. Jerzy Sokołowski, Podatek dochodowy jako instrument oddziaływania na zmiany w strukturze

produkcji, Wrocław 1991.76. Ewa Konarzewska-Gubała, Wspomaganie decyzji wielokryterialnych: system ”BIPOLAR”, Wrocław

1991.77. Witold Miszczak, Sposoby ekstrakcji informacji z próby losowej, Wrocław 1991. 78. Danuta Sołtys, Przesłanki metodyczne realizacji funkcji rachunku kosztów w warunkach produk-

cji aparaturowej, Wrocław 1991.79. Barbara Olszewska, Skłonność do eksportu przedsiębiorstwa przemysłowego, Wrocław 1991.80. Aniela Puszko, Studia nad N-tlenkami 2-chlorowcopikolin, Wrocław 1991. 81. Halina Towarnicka, Strategie i taktyki inwestycyjne polskich przedsiębiorstw w warunkach zmian

systemowych, Wrocław 1991. 82. Hanna Ban-Oganowska, N-tlenki pochodnych 2,6 dimetylopirydyny, Wrocław 1991.83. Mirosława Kwiecień, Rachunkowość jako narzędzie zarządzania. System z bazą wiedzy, Wrocław 1991.84. Władysława Szuszkiewicz, Struktura fazowa i właściwości krystalochemiczne fosforanów itru z

wapniem i sodem, Wrocław 1991. 85. Grażyna Czupińska, Struktura fazowa i właściwości krystalochemiczne fosforanów itru z potasem

i magnezem, Wrocław 1991.86. Adam Kopiński, Metody oceny kondycji ekonomicznej przedsiębiorstwa, Wrocław 1991.87. Krystyna Mazurek-Łopacińska, Zróżnicowanie konsumpcji w Polsce w warunkach przemian rynku,

Wrocław 1991.88. Irena Kociszewska, Zmiany w zatrudnieniu w rolnictwie makroregionu południowo-zachodniego,

Wrocław 1992.

275Seria: Monografie i Opracowania

R_04:AE 2009-05-28 13:10 Strona 275

Page 276: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

89. Juliusz Siedlecki, Równowaga binarna w ekonomii, Wrocław 1992.90. Andrzej Kardasz, Rachunek wyników i jego funkcjonowanie w podmiocie gospodarczym, Wrocław

1992.91. Stanisław Heilpern, Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności, Wrocław 1992.92. Jerzy Rymarczyk, Protekcjonizm w teorii ekonomii i w polityce handlowej Europejskiej Wspól-

noty Gospodarczej, Wrocław 1992.93. Mieczysław Przybyła, Identyfikacja struktury organizacyjnej przedsiębiorstwa, Wrocław 1992.94. Ewa Bogacka-Kisiel, Finansowe aspekty działalności państwa w ochronie środowiska, Wrocław

1993.95. Józef Dziechciarz, Ekonometryczne modelowanie procesów gospodarczych: modele ze zmiennymi

i losowymi parametrami, Wrocław 1993.96. Jacek Karwowski, Prognozowanie kursów walutowych, Wrocław 1993.97. Marian Jasiukiewicz, Kościół katolicki w polskim życiu politycznym 1945-1989. Podstawowe uwa-

runkowania, Wrocław 1993. 98. Stanisław Nowosielski, Ekonomiczna integracja sterowania produkcją na zamówienie, Wrocław

1993. 99. Urszula Siedlecka, Prognozy ostrzegawcze, Wrocław 1993.

100. Zofia Hasińska, Regionalne i lokalne rynki pracy na Dolnym Śląsku, Wrocław 1993.101. Marek Walesiak, Statystyczna analiza wielowymiarowa w badaniach marketingowych, Wrocław

1993.102. Jan Borowiec, Strategie rozwoju krajów Trzeciego Świata, Wrocław 1993. 103. Jerzy Wawrzynek, Statystyczne planowanie eksperymentów w zagadnieniach regresji w warun-

kach małej próby, Wrocław 1993.104. Kazimiera Wilk, Integracja wschodnioeuropejska – powstanie, funkcjonowanie i upadek, Wrocław

1994.105. Ewaryst Elimer, Badania nad wykorzystaniem tłuszczów roślinnych do biosyntezy kwasu cytryno-

wego przez Aspergillus niger, Wrocław 1994.106. Józef Zarzeczny, Koncepcje i kierunki zmian systemu politycznego w Polsce w latach 1947-1953,

Wrocław 1994.107. Józef Soliński, Uzyskiwanie i charakterystyka białka z soku ziemniaka jako produktu do wzboga-

cania żywności, Wrocław 1994.108. Józef Soliński, Badania białka z soku ziemniaczanego i próby zastosowań jego frakcji wytrącal-

nej, Wrocław 1995.109. Maciej Jasiński, Wprowadzenie do konstrukcji modeli wzrostu gospodarki rynkowej, Wrocław

1995.110. Józef M. Soroka, Polska Partia Socjalistyczna wobec problemów kulturalno-oświatowych 1918-

-1939, Wrocław 1995.111. Marek Łyszczak, Finansowe instrumenty ochrony środowiska, Wrocław 1995.112. Jarosław Witkowski, Strategia logistyczna przedsiębiorstw przemysłowych, Wrocław 1995.113. Zbigniew Przybyła, Problemy współpracy ekonomicznej regionów przygranicznych (na przykła-

dzie euroregionu Nysa), Wrocław 1995.114. Barbara Radzikowska, Płodność w Polsce w kontekście teorii przejścia demograficznego. Mode-

lowanie i prognozowanie, Wrocław 1995.115. Leszek Patrzałek, Funkcje ekonomiczne samorządu terytorialnego w okresie transformacji syste-

mowej w Polsce, Wrocław 1996.116. Urszula Szubert-Zarzeczny, Turystyka w procesie przekształceń systemowych w Polsce, Wrocław 1996.117. Andrzej Bytniewski, Założenia teoretyczne robotyzacji systemu rachunkowości, Wrocław 1996.118. Ryszard Brol, Procesy urbanizacji wsi polskiej, Wrocław 1996.119. Adam Kubów, Infrastruktura społeczna w okresie transformacji, Wrocław 1996.

Seria: Monografie i Opracowania276

R_04:AE 2009-05-28 13:10 Strona 276

Page 277: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

120. Józef Koziński, Lokalizacja funkcji organicznych w strukturze ugrupowania gospodarczego,Wrocław 1996.

121. Barbara Iwankiewicz-Rak, Marketing organizacji niedochodowych: wybrane problemy adaptacjiw warunkach polskich, Wrocław 1996.

122. Józef Soliński, Aspekty techniczne i ekonomiczne otrzymywania białka z soku ziemniaka, Wrocław1997.

123. Stanisław Czaja, Teoriopoznawcze i metodologiczne konsekwencje wprowadzenia prawa entropiiw teorii ekonomii, Wrocław 1997.

124. Mieczysław Sobczak, Stosunek Narodowej Demokracji do kwestii żydowskiej w Polsce w latach1918-1939, Wrocław 1998.

125. Maria Piotrowska, Makroekonomiczne uwarunkowania rynku pieniężnego w Polsce, Wrocław1998.

126. Grażyna Osbert-Pociecha, Dywestycje w przedsiębiorstwie, Wrocław 1998.127. Małgorzata Nycz, Wspomaganie procesu podejmowania decyzji w przedsiębiorstwie przy użyciu

otwartego systemu ekspertowego, Wrocław 1998.128. Jacenta Łucewicz, Organizacyjne zachowania człowieka, Wrocław 1999.129. Jędrzej Chumiński, Ruch zawodowy w Polsce w warunkach kształtującego się systemu totalitar-

nego (1944-1956), Wrocław 1999.130. Jerzy Kociszewski, Proces integracji gospodarczej ziem zachodnich i północnych z Polską,

Wrocław 1999.131. Stanisław Korenik, Rozwój regionu ekonomicznego na przykładzie Dolnego Śląska, Wrocław 1999.132. Dorota Korenik, System oceny efektywności terenowych centrów zysku banku komercyjnego (w

warunkach wzrostu konkurencji jakościowej w sektorze bankowym), Wrocław 1999.133. Andrzej Baniak, O statyce porównawczej dla oligopolu, Wrocław 1999.134. Maria Wanda Kopertyńska, System płac w przedsiębiorstwie, Wrocław 2000.135. Władysław Czupryk, Wpływ zjawisk wtórnych na zużywanie utleniające metali w procesie tarcia

poślizgowego, Wrocław 2000.136. Andrzej Kaleta, Strategia konkurencji w przemyśle, Wrocław 2000.137. Leon Jakubów, Społeczne uwarunkowania rozwoju przedsiębiorstw, Wrocław 2000.138. Krystyna Moszkowicz, Procesy innowacyjne w polskim przemyśle, Wrocław 2001.139. Tomasz Lesiów, Prognozowanie jakości wyrobów z mięsa kurcząt na podstawie reologicznych

właściwości homogenatów, Wrocław 2001.140. Mariusz Czekała, Statystyki pozycyjne w modelowaniu ekonometrycznym. Wybrane problemy,

Wrocław 2001.141. Elżbieta Weiss, Ocena ekonomiczna procesu przekształceń w gospodarce komunalnej w Polsce,

Wrocław 2001.142. Andrzej Misztal, O podziałach optymalnych w ekonomii, Wrocław 2002.143. Tadeusz Dudycz, Finansowe narzędzia zarządzania wartością przedsiębiorstwa, Wrocław 2001. 144. Waldemar Podgórski, Kształtowanie aktywności oddechowej i kwasotwórczej Aspergillus niger

podczas produkcji kwasu cytrynowego w podłożach z melasą trzcinową, Wrocław 2002.145. Janina Wołoszyn, Charakterystyka fizykochemiczna i technologiczna mięśni kaczek tuczonych

przymusowo, Wrocław 2002.146. Ireneusz Kuropka, Potencjał życiowy mieszkańców Dolnego Śląska. Diagnoza i perspektywy,

Wrocław 2002.147. Jerzy Jan Pietkiewicz, Biosynteza kwasu cytrynowego przez Aspergillus niger w warunkach jedno-

i wielostopniowych hodowli ciągłych, Wrocław 2002.148. Bogusława Drelich-Skulska, Ewolucja zagranicznej polityki ekonomicznej Japonii u progu XXI

wieku, Wrocław 2002.149. Janusz Łyko, Pomiar i prognozy inflacji, Wrocław 2002.

277Seria: Monografie i Opracowania

R_04:AE 2009-05-28 13:10 Strona 277

Page 278: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

150. Jacek Uchman, Podatkowe uwarunkowania polityki wypłat dywidend spółek kapitałowych, Wrocław 2002.151. Zbigniew Michna, Modele graniczne w teorii ryzyka ubezpieczeniowego, Wrocław 2002.152. Tadeusz Janaszak, Równoległy rachunek różniczkowy w badaniach ekonomicznych, Wrocław 2003.153. Ryszard Kłeczek, Orientacja rynkowa w przedsiębiorstwie – podejścia metodologiczne i kierunki

rozwoju badań, Wrocław 2003.154. Jacek Unold, Dynamika systemu informacyjnego a racjonalność adaptacyjna. Teoretyczno-meto-

dologiczne podstawy nowego ujęcia zasady racjonalności, Wrocław 2003.155. Stanisław Chełpa, Kwalifikacje kadr kierowniczych przedsiębiorstw przemysłowych. Kierunki i

dynamika zmian, Wrocław 2003.156. Olga Kowalczyk, Rola pomocy osobistej w procesie integracji społecznej osób niepełnospraw-

nych w Polsce i w innych krajach, Wrocław 2003.157. Andrzej Bąk, Dekompozycyjne metody pomiaru preferencji w badaniach marketingowych, Wrocław

2004.158. Edmund Cibis, Tlenowa biodegradacja skrobiowych wywarów gorzelniczych za pomocą miesza-

nej kultury bakterii termo- i mezofilnych z rodzaju Bacillus, Wrocław 2004.159. Maciej Kramarek, Specyficzne funkcje leasingu okresu transformacji, Wrocław 2004.160. Mieczysław Lech Owoc, Wartościowanie wiedzy w inteligentnych systemach wspomagających za-

rządzanie, Wrocław 2004.161. Zbigniew Garncarek, Studia nad biosyntezą ergosterolu i jego Δ5,7 prekursorów przez szczep Sac-

charomyces cerevisiae D7, Wrocław 2004.162. Zbigniew Antczak, Funkcja personalna w przedsiębiorstwie w okresie transformacji gospodarczo-

-społecznej w Polsce, Wrocław 2005.163. Czesław Zając, Społeczne i organizacyjne problemy przejęć i fuzji przedsiębiorstw, Wrocław 2005.164. Ewa Pancer-Cybulska, Uwarunkowania procesów integracji Polski z Unią Europejską na pozio-

mie regionalnym i lokalnym, Wrocław 2005.165. Helena Jasiulewicz, Teoria zaufania. Modele aktuarialne, Wrocław 2005.166. Wojciech Rybicki, Reprezentacja prognoz i modelowanie ryzyka, Wrocław 2005.167. Irena Szczygieł, Układy trójskładnikowe Ce2O3-Na2O-P2O5 i Ce2O3-K2O-P2O5, Wrocław 2005.168. Waldemar Dotkuś, Pomiar zadłużenia w publicznych zakładach opieki zdrowotnej województwa

dolnośląskiego, Wrocław 2006.169. Wiesław Wątroba, Społeczeństwo konsumpcyjne w dobie globalizacji, Wrocław 2006.170. Maria Kolenda, Taksonomia numeryczna. Klasyfikacja, porządkowanie i analiza obiektów wielo-

cechowych, Wrocław 2006.171. Jerzy Niemczyk, Wyróżniki, budowa i zachowania strategiczne układów outsourcingowych,

Wrocław 2006.172. Jacek Adamek, Instytucje poręczeń i gwarancji kredytowych dla małych i średnich przedsiębiorstw

– doświadczenia polskie i zagraniczne, Wrocław 2006.173. Krzysztof Szołek, Obszary metropolitalne we współczesnej przestrzeni społeczno-gospodarczej.

Studium przypadku, Wrocław 2006.174. Mieczysław Morawski, Zarządzanie wiedzą. Organizacja – system – pracownik, Wrocław 2006.175. Marek Nowiński, Nieliniowa dynamika szeregów czasowych w badaniach ekonomicznych,

Wrocław 2007.176. Maria Antonina Mach, Temporalna analiza otoczenia przedsiębiorstwa. Techniki i narzędzia in-

teligentne, Wrocław 2007.177. Maria Jaworska, Zmiany strukturalne w przemyśle państw OECD w latach 1993-2003 – trendy i

ocena efektu strukturalnego, Wrocław 2007.178. Krzysztof Łobos, Organizacja przedsiębiorstwa wspierająca efektywność ekonomiczną, Wrocław

2007.179. Ewa Stańczyk-Hugiet, Strategiczny kontekst zarządzania wiedzą, Wrocław 2007.

Seria: Monografie i Opracowania278

R_04:AE 2009-05-28 13:10 Strona 278

Page 279: Seria: Monografie i Opracowania nr 189 - gospodarek.eu w naukach o zarzadzaniu.pdf · tego szerokie próby aplikacji teorii chaosu [Jakimowicz 2004] lub przepływów tur- bulentnych

180. Małgorzata Nycz, Pozyskiwanie wiedzy menedżerskiej. Podejście technologiczne, Wrocław 2007.181. Wojciech Misiński, Modelowanie systemu powszechnych ubezpieczeń zdrowotnych w Polsce,

Wrocław 2007.182. Krzysztof Safin, Przedsiębiorstwa rodzinne – istota i zachowania strategiczne, Wrocław 2007.183. Waldemar Tyc, Ekonomiczne i społeczne uwarunkowania transformacji rodziny, Wrocław 2007.184. Zofia Rusnak, Statystyczna analiza dobrobytu ekonomicznego gospodarstw domowych, Wrocław

2007.185. Małgorzata Domiter, Eksport w doktrynie i polityce gospodarczej na tle procesów liberalizacyjnych

i integracyjnych, Wrocław 2008.186. Adela Barabasz, Osobowość organizacji. Zastosowanie w praktyce zarządzania, Wrocław 2008.187. Agnieszka Skowrońska, Rola polityki logistycznej państwa we wdrażaniu zrównoważonego roz-

woju, Wrocław 2009.188. Małgorzata Durbajło-Mrowiec, Wyznaczniki wartości zakładu opieki zdrowotnej, Wrocław 2009.

279Seria: Monografie i Opracowania

R_04:AE 2009-05-28 13:10 Strona 279