Организационная структура предприятия

Организационная структура предприятия – это форма разделения труда, закрепляющая определенные функции управления за структурными подразделениями различного уровня иерархии.

Организационная структура управления предприятием адекватна структуре самого предприятия и соответствует масштабам и функциональному назначению управляемых объектов. Крупные предприятия, специализирующиеся на производстве сложных и трудоемких видов продукции (например, автомобилей, самолетов, металлов, нефтепродуктом и др.) состоят, как правило, из десятков цехов, лабораторий и отделов. Для координации их деятельности создается сложная иерархическая структура управления.

Необходимость создания многозвенной системы управления часто обусловлена диверсификацией производства. Выпуск широкого ассортимента товаров, технологически не связанных между собой, нередко требует образования органов управления производством и сбытом по каждому виду продукции. Вместе с тем малые предприятия характеризуются наличием простейших организационных структур: руководитель - исполнитель. Организационная структура управления на предприятии строится по принципу подчинения нижестоящего органа вышестоящему. Например, руководители цеховой лаборатории или цеховой бухгалтерии подчиняются соответственно руководству центральной заводской лаборатории и главному бухгалтеру предприятия. Начальники цехов и отделов подчиняются или непосредственно директору, или одному из заместителей директора.

Суть управления состоит в сборе, переработке, хранении и выдаче информации в виде программ, планов, распоряжений, нормативов, заданий. Каждый из указанных документов содержит подробную информацию о том, что, когда и кому надлежит сделать, в каком объеме можно использовать те или иные ресурсы, от кого получить исходные материалы и кому передать готовый продукт. В них указываются права и обязанности исполнителей, устанавливаются необходимые технические, экономические и социальные ограничения, предусматривается контроль исполнения.

Внутренняя структура органов управления носит в основном ступенчатый характер, особенно на крупных и средних предприятиях.

Изменяющийся характер спроса и необходимость сохранения или расширения рыночной ниши требуют от организационных структур все большего динамизма. Все чаще приходится менять продукцию, расширять ассортимент, диверсифицировать производство. В этих условиях, прежде всего, изменяются материальные потоки и связи между производственными подразделениями, в более сложных условиях меняется состав и специализация элементов производственной структуры с соответствующим изменением связей. Развитие подобных процессов и явилось толчком к появлению проектного управления, матричных схем. В крупных фирмах преимущественно корпоративного типа практика промышленно развитых стран привела к переходу от линейно-функциональной схемы к дивизиональным структурам.

5. Применение технологии дерева решений при поиске информации

" Добыча данных" ( Data Mining) использует ряд технологий (типа деревьев решений и нейронных сетей), чтобы искать или "добывать" маленькие "самородки" информации из крупных объемов данных, запасенных в базе данных организации. Добыча данных, которая иногда рассматривается как вспомогательный аппарат систем поддержки принятия решений, является особенно полезной, когда организация имеет большие объемы данных в базе. Понятие "добыча данных" не ново, хотя название стало популярным только в конце 1990 г. По крайней мере в течение двух десятилетий много больших организаций использовали внутренних или внешних аналитиков, часто называемых специалистами управления, пробуя распознавать тренды или создавать модели в больших массивах данных, используя методы статистики, математики и искусственного интеллекта. С развитием крупномасштабных баз данных и недорогих мощных процессоров возобновился интерес к тому, что названо в последние годы "добычей данных".

Наряду с возобновлением интереса появился ряд высокопроизводительных и относительно легких в использовании пакетов программ, добывающих коммерческие данные.

Какие методы решения или подходы используются при "добыче данных"? Фирма "KnowledgeSeeker" использует только одну технологию -дерево решений. Это структура в виде дерева, полученная из данных, чтобы представить наборы решений, приводящих к различным результатам. Когда создан новый набор решений в виде информации относительно частного покупателя, дерево решений предсказывает результат. Нейронные сети, область искусственного интеллекта, которые будут обсуждаться позже в этой главе, включены в пакеты программ Marksman, Intelligent Miner и Darwin (последние два также используют дерево решений). Другие популярные технологии включают правила предположений, извлечение из правил "если, то", основанные на статистическом значении; сортировку записей, основанных на наиболее близких им в базе данных; генетические алгоритмы, т.е. методы оптимизации, основанные на концепциях генетической комбинации, мутации и естественного выбора.

Конечно, менеджеру более важно то, что может быть выполнено с "добычей данных", чем использованные в технологии решения. Ниже даны типичные приложения обработки данных. Для бизнеса любого вида эти приложения хороши, если смогут увеличить прибыль организации. Большинство этих приложений сосредоточивается на извлечении ценной информации для клиентов.