成本分析是最常用的分析方法。这种方法以关于不同成本因素的特性知识为依据，具有多种形式。它并不是一大堆会计数字的简单堆积，而是经营状况的数据表现。从相关的数字中，管理者能够获取有效的信息。管理者并不关心抽象的成本，他们感兴趣的是自己考虑的各种可供选择的方案中涉及到的具体成本变化。成本分析的基本方法是损益平衡分析法，即利用经营规模变化时不同成本在变化上的差别来进行分析。

增量成本分析法是最有价值的简单分析方法之一。它仅仅用来研究那些受到可能会采用的方针或行动影响的成本。伯法指出，对成本进行分析，并不是要计算出每一个可供选择方案的运行总成本，而是只研究不同方案相比较时有差别的具体成本。这些成本主要指的是存货成本、调整劳动力成本、加班加点费和外包成本。增量成本分析在生产系统分析的各个领域内被广泛应用，通常在线性规划和排队分析模型中很常见。

模拟技术

生产管理问题的模拟技术是一项迅速成长的技术。尽管模拟所依据的基本观念很早就有，但模拟技术的迅速成长实际上是由高速的计算机发展带动前进的。这种方法是运用数理模型来进行模拟试验，用计算机处理相关数据，以选定的效率标准E作为衡量尺度，观察和检测各项变量在模型中的运行结果。这种模型是试验性的，不一定能产生出最优答案。模拟方法的长处是可以在各种可供选择的方案之间进行比较，实际上是一种系统地通过反复试验以求解决复杂问题的方法。

统计分析

统计分析为精确处理数据提供了一套方法结构。它不仅能够根据所建立的预测模型得出各种结论，而且能够估计到预测可能发生错误的风险有多大。统计分析经常应用于假设检验，能够使我们处理某一系统中的因素或变量在测定数值上的巨大变动问题，而这些因素或变量有可能规定着相关系统的范围。运用统计推断的方法，可以对相关系统的问题做出结论，而且可能是很精确的结论。在生产和业务管理中，统计分析方法本身有着广大的独立应用领域。统计原理作为分析方法的一种通用工具，常常能对其他分析方法的应用提供帮助，并在总体分析工作中做出贡献。

网络计划模型

第二次世界大战后，研究与发展工作和其他的大型一次性工程项目在经济活动中越来越重要，尤其是导弹工程和太空计划的庞大规模和复杂性，要求用特殊方法来提供工程规划，安排进度并进行控制，这些促成了网络计划的诞生。网络计划的基本原理是，把需要完成的工作以网络的形式做出计划，工作中涉及到的所有事件都列入网络，这些事件的分布安排应按照施工操作的时序和阶段间的相互依赖关系进行。根据网络计划模型，可以计算出作业进度的具体数字，从而使管理者对作业的计划进度了如指掌，能更灵活合理地支配时间。网络计划技术采用的形式是独特的，尤其是“关键线路”的观念，负荷平衡、最低费用法和有限资源的安排。这些互相联系的概念，能够给工程项目的管理提供合理的依据。网络计划模型有两大具体方法，一是关键线路法，一是计划评审法。

关键线路法(CPM，Critical Path Method)本来是20世纪50年代杜邦公司的一种内部计划方法，曾用于化工厂维修工程的计划和管理，进而被广泛应用到很多工程之中。几乎在同一时期，美国海军也致力于发展一种规划和管理北极星导弹研制生产的方法，这一项目要对近三千个订立合同的单位实现计划和管理，工作量之大可想而知。其结果就是使计划评审法(PERT，Program Evaluation and Review Technique)应运而生。杜邦公司运用CPM，使路易维尔工厂的维修工程项目的所需时间从125小时下降为78小时;美国海军运用PERT，使完成北极星导弹的研制开发比预定时间缩短了两年。尽管这两种方法在细节上有所差别，但二者所依据的原理异曲同工。二者的差别，恰恰能说明管理的现实需要对技术方法的影响。关键线路法是从具有大量实际经验的维修工程作业中发展起来的，因而其各项工作的活动时间是已知的，线路上的时间是确定的;计划评审法则是从探索研究和发展的环境中产生的，因而其各种工作的活动时间具有很高的不确定性，所以它用概率方法来形成线路上的预期时间。在如何制定箭头图的细节方面，二者存在一定的差异。关键线路法所形成的网络系统略微简单些，它用节点表示事件活动，用箭头表示项目中各项事件的顺序。计划评审法则需要用变量来安排时间。

线性规划

线性规划的实质是最优化，即在满足即定的约束条件情况下，按照某一衡量指标，来寻求最优方案的数学方法。线性规划是非常重要的通用模型，主要用来解决如何将有限的资源进行合理配置，进而在限定条件内获得最大效益的问题。线性规划被广泛应用于工业、农业、管理和军事科学等各个领域，是现代管理与决策者最常用的一个有效工具。在生产中决定多个品种的最优构成问题、库存控制问题、原料供应问题等等，都可以采用线性规划。线性规划在实际运用中，往往存在着求解困难，对此，一般采用“单纯形法”来解决。

排队模型

很多生产问题都会或多或少地涉及到排队。只要在生产过程中存在随机分布现象，就肯定会产生排队。各种库存实际上就是对排队的缓冲。完全的均衡分布在现实中是不存在的。在这一类问题中，会在随机不定的时间间隔内遇到需要某种服务的人、部件或机器。为满足这种服务所需要的活动，往往会花长短不一的时间。在一定的到达率和服务率的条件下，可以运用数学方法计算并安排排队问题。在当代，排队分析被广泛应用在诸如通讯系统、交通系统、生产系统以及计算机管理系统等服务系统上。排队论提供了一种数学手段，能够预测某个特定排队的大概长度和大概延误时间，以及其他相关重要数据，包括排队场地安排、优先服务处理、排队成本控制、排队长短与发生事故的关系等等。掌握这些信息，会使人们更有针对性地解决相关的随机分布问题，做出明智的决策。

启发式模型

所谓启发式，本身就意味着能够引导管理者去寻求答案。就管理上的意义而言，启发式模型是指用于决策的指导原则。或许，这些指导原则算不上是最优的，但是在被人们应用时是始终如一的，而且是有效的，能够避免更加复杂的问题求解程序。在这里，伯法明显借鉴了西蒙的满意型决策思路，他强调，有很多问题，我们或没有时间或没有兴趣去探究更彻底的答案，但是，现有的原则足以使我们找到可行方案。或许它不一定是绝对正确的，但这种简单的法则是最适用的。管理者碰到的问题，大多数都很复杂，如果要进行严密精确的分析会步履艰难，很难用数学的方法来求解，但又不得不寻求答案，这时，凭借经验法则形成的逻辑依据就不失为可用的最佳方法。所谓启发式模型，就是这样一套符合逻辑的和具有连贯性的法则。从某种意义上来说，启发式方法是管理工作中历史最悠久的思考方法。通过这种方法，以有可能放弃最好的解决方案为代价，减少了探索的工作量。在业务管理中，这种方法大量用于装配线的平衡、设备布置、车间作业进度计划、仓库位置选择、存货控制以及一次性工程项目的进度安排等领域。

计算机探索求解方法

对于某些非常复杂的问题，利用计算机探索求解不失为一剂良药。计算机技术的发展促进了启发式模型的应用，运用计算机可以对某些准则函数的一组有限的可行试解方案按顺序进行审查。通过规定每一个独立变量的数值，计算准则函数并记录下有关的结果，就可以得出一个试验评定值。把每一个试验评定值与以往得到的最佳值进行比较，若发现它有着明显的优越性，就采用它而摒弃先前的最佳值，以此类推，直至无法寻求优化解为止。这就是登山式的逐步探索法。在这一基础上，计算机就能按照预定的工作程序，把已发现的各项独立变量的最佳组合方案打印出来。采用计算机直接探索方法的优点在于建立了准则函数模型，它没有线性数学形式的局限，突破了变量的数目限制。在业务管理上，计算机探索求解方法已被用于制定总体计划和作业进度计划问题，还被用于解决资源有限的工作安排问题。计算机探索求解方法在企业管理中具有更大的灵活性，它不需要精密的模型设计和严格的数学形式，所以比较自由，能够在成本模型中更贴近现实。因此，伯法认为计算机探索求解方法在现实管理中具有越来越大的用途。