Контрольная работа на тему Методологические проблемы и принципы прогнозирования и планирования. Планирование на предприятии. (Работа реферативного типа)
-
Оформление работы
-
Список литературы по ГОСТу
-
Соответствие методическим рекомендациям
-
И еще 16 требований ГОСТа,которые мы проверили
Введи почту и скачай архив со всеми файлами
Ссылку для скачивания пришлем
на указанный адрес электронной почты
Содержание:
1. Методологические проблемы и принципы прогнозирования и планирования 3
1.1. Раскройте содержание скептических аргументов по поводу социального прогнозирования, связанных с синергетическим пониманием реальности. Согласны ли Вы с ними? Обоснуйте свою точку зрения. 3
1.2. Как в практике социального прогнозирования отражается понимание того, что при прогнозировании «будущее не только познается, но и творится»? 7
1.3. Покажите, как в теории и практике планирования реализуется модель абсолютной рациональности 9
2. Планирование на предприятии 14
2.1. Покажите на примерах отличия стратегического и долгосрочного планирования 14
2.2. В чем назначение финансового планирования на предприятии? 15
2.3. Охарактеризуйте бизнес-план инвестиционного проекта. Приведите примеры его структуры 17
Список использованной литературы 19
Фрагмент текста работы:
1. Методологические проблемы и принципы прогнозирования и планирования
1.1. Раскройте содержание скептических аргументов по поводу социального прогнозирования, связанных с синергетическим пониманием реальности. Согласны ли Вы с ними? Обоснуйте свою точку зрения.
Социальное прогнозирование — это совокупность знаний сотрудников и / или экспертов и их преобразование в количественные бизнес-ключевые показатели эффективности и прогнозы. Он используется для прогнозирования потенциала нового продукта, показателей продаж, а также стратегических сценариев. Этот вид краудсорсинга с сотрудниками используется различными корпорациями, которые пришли к простому пониманию: «Сотрудники часто знают о продуктах, рынках и конкурентах больше, чем вы думаете» .
В конце 1990-х первые последователи социального прогнозирования применили его в бизнесе для прогнозирования продаж, сроков реализации проектов и даже вероятности выхода конкурента на рынок.
Социальное прогнозирование основано на простой концепции, которая сочетает в себе подход краудсорсинга с механизмом стимулирования пользователей к тому, чтобы они делились своими лучшими знаниями. Участниками краудсорсинга обычно являются потребители или ведущие пользователи. В социальном прогнозировании компания использует знания своих сотрудников о рынке, потребителях, конкурентах и т.д., Чтобы отвечать на сложные стратегические вопросы и генерировать количественный прогноз продаж, новых продуктов, идей новых продуктов и т.д.
Сотрудники посещают веб-приложение Social Forecasting как внутри компании, так и за ее пределами. Один пользователь может получить доступ к определенным темам, а затем выбрать определенный продукт, чтобы сделать прогноз продаж (например, по региону и артикулу). Суть в том, что пользователь также должен делать ставку виртуальных игровых денег на каждый сделанный прогноз. Чем более уверен пользователь в прогнозе, тем больше игровых денег можно поставить. В конце концов, если прогноз пользователя окажется точным, он получит прибыль. В противном случае ставка теряется. Это создает значительный стимул для пользователей делать максимально точные прогнозы.
Тогда прогноз толпы — это совокупный результат всех индивидуальных прогнозов. Каждый пользовательский ввод обновляет этот прогноз толпы, делая его живым индикатором того, как внешние события влияют на прогноз. В любой момент можно загрузить текущий прогноз толпы и использовать его для дальнейшего развития бизнес-процесса, например в цепочке поставок или как опора для руководства при принятии стратегических решений .
С точки зрения сотрудников, социальное прогнозирование — это способ способствовать принятию важных решений, предоставляя собственные идеи. В зависимости от результатов работы сотрудники также награждаются призами или другими поощрениями. Для руководства социальное прогнозирование — это уникальный способ объединить сотни или тысячи мнений сотрудников в единое число — прогноз толпы, что делает его более действенным элементом информации, чем бесконечное количество корпоративных статей вики и сообщений в блогах.
В качестве примера в следующей таблице сравнивается социальное прогнозирование с прогнозами, полученными на основе избирательных опросов. Как видно, социальный прогноз оказался точнее соответствующего опроса в 78% случаев.
Многие компании начали использовать социальное прогнозирование для прогнозирования важных для бизнеса ключевых показателей эффективности. На следующей диаграмме представлено несколько примеров по отраслям, включая высокие технологии, потребительские товары, агробизнес, телекоммуникации и розничную торговлю .
General Electric использует социальное прогнозирование для оценки новых продуктов и технологических идей в различных бизнес-подразделениях. Результатом высокого качества идей стало получение 2-6 патентов на бизнес-подразделение.
Немецкая Deutsche Telekom — четвертая по величине телекоммуникационная компания в мире — использует социальное прогнозирование, чтобы собрать знания более 240 000 сотрудников для получения количественных оценок и прогнозов по вопросам прогнозирования спроса, маркетинга, управления персоналом и стратегическим вопросам.
Гигант потребительских товаров Henkel добился повышения точности своего процесса S&OP на 22%. Это привело к ежегодному 8-значному положительному эффекту EBIT только в Северной Америке. В результате компания «Хенкель» внедряет социальное прогнозирование также на своих основных рынках в Германии, Франции, Испании и Италии.
В розничной торговле BestBuy была пионером в области социального прогнозирования. В настоящее время BestBuy применяет социальное прогнозирование для всей компании и использует его для планирования спроса на все ведущие продукты, а также для прогнозирования продаж новых продуктов, дат запуска продуктов, дат открытия магазинов и крупных специальных мероприятий, например Рождественские распродажи. В этих сферах применения Social Forecast неизменно превосходит внутренних аналитиков.
Это лишь несколько примеров социального прогнозирования в бизнесе.
В социальном прогнозировании, как и в вики, блогах и опросах, важны актуальные темы. Они должны быть актуальны для менеджеров, которые являются конечными пользователями полученных результатов, а также для участников. Такие темы, как новые продукты, стратегия, продажи и маркетинг, являются хорошими примерами.
Следующим шагом после выбора тем является выбор правильных участников — мудрой толпы. Темы, участники и деятельность тесно связаны. Конечно, чем больше, тем лучше, но если вы не уверены, сколько людей вам нужно для вашего социального прогнозирования, воспользуйтесь практическим правилом: около 150 участников для 30 прогнозов в неделю, например продажа 100 продуктов с 3-мя разными вкусами.
Последний шаг в настройке — выбор правильной платформы и хороших стимулов. Вся установка не должна быть испорчена из-за того, что она слишком сложна и не имеет средств, побуждающих участников использовать ее. Как показало исследование LaComb, влияние таких стимулов огромно. Результаты социального прогнозирования на основе стимулов были лучше, чем результаты без него.
И последнее, но не менее важное: социальное прогнозирование — это не вечный двигатель — его нельзя включить и оставить без присмотра. Это социальное явление, которое необходимо постоянно поддерживать и обновлять, подобно корпоративной платформе социального бизнеса, с которой часто интегрируются инструменты социального прогнозирования. Информационные бюллетени, регулярные записи в блогах и частое введение новых тем гарантируют, что участники не потеряют интерес к использованию платформы социального прогнозирования.
Подводя итог: социальное прогнозирование учитывает множество мнений, как и краудсорсинг, но сочетает его с механизмом стимулирования, позволяющим людям давать свои наилучшие возможные оценки. Это повышает качество входных данных и, как следствие, дает высокоточные прогнозы. Полученные в результате прогнозы толпы оказались более точными, чем традиционные опросы и статистические модели, особенно при прогнозировании новых продуктов или спроса на сильно волатильных рынках.