Теория менеджмента

Рис. 8.5.Дерево решений.

Дерево решений

Дерево решений — еще один популярный метод науки управления, используемый для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов. «ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ — это схематичное представление проблемы принятия решений». Как и платежная матрица, дерево решений дает руководителю возможность «учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы» . Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений.

Методом дерева решений можно пользоваться в ситуациях, подобных описанной выше, в связи с рассмотрением платежной матрицы. В этом случае предполагается, что данные о результатах, вероятности и т.п. не влияют на все последующие решения. Однако дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений — это полезный инструмент для принятия последовательных решений.

На рис. 8.5. проиллюстрировано применение метода дерева решений для разрешения проблемы, требующей определенной последовательности решений. Вице-президент по производству из компании, в настоящее время выпускающей электрические газонокосилки, считает, что расширяется рынок ручных косилок. Он должен решить, стоит ли переходить на производство ручных косилок, и если сделать это, — стоит или не стоит продолжать выпуск электрических газонокосилок. Производство косилок обоих типов потребует увеличения производственных мощностей. До принятия решения руководитель собрал релевантную информацию об ожидаемых выигрышах в случае тех или иных вариантов действий и о вероятности соответствующих событий. Эта информация представлена на дереве решений.

ПРИМЕР 8.3.

Как сделать полезными прогнозы деловой активности

Прогнозы полезны для планирования и осуществления деловых операции только в том случае, если компоненты прогноза тщательно продуманы, а ограничения, содержащиеся в прогнозе, откровенно названы. Существует несколько способов сделать это:

Спросите себя, для чего нужен прогноз, какие решения будут на нем основаны. Этим определяется потребная точность прогноза. Некоторые решения принимать опасно, даже если возможная погрешность прогноза — менее 10%. Другие решения можно принимать безбоязненно даже при значительно более высокой допустимой ошибке.

Определите изменения, которые должны произойти, чтобы прогноз оказался достоверным. Затем с осмотрительностью оцените вероятность соответствующих событий.

Определите компоненты прогноза. Подумайте об источниках данных.

Определите, насколько ценен опыт прошлого в составлении прогноза. Не настолько ли быстры изменения, что основанный на опыте прогноз будет бесполезным? Дают ли данные по подобным продуктам (или вариантам развития) основания для составления прогноза о судьбе вашего продукта? Насколько просто или недорого можно будет получить надежную информацию об опыте прошлого?

Определите, насколько структурированным должен быть прогноз. При прогнозировании сбыта может быть целесообразно выделить отдельные части рынка (развивающиеся потребители, стабильные потребители, крупные и мелкие потребители, вероятность появления новых потребителей и т.п.).

Источник: Boardroom Reports, August 15, 1977, р. 10, in John С. Chambers, Satinder К. Mullick, and Donald D. Smith, An Executive's Guide to Forecasting (New York: Wiley, 1974). Reprinted from Boardroom Reports, Inc. Management's Source of Useful Information.

Используя дерево решений, руководитель находит путем возврата от второй точки к началу наиболее предпочтительное решение — наращивание производственных мощностей под выпуск косилок обоих типов. Это обусловлено ожидаемым выигрышем (3 млн. долл.), который превышает выигрыш (1 млн. долл.) при отказе от такого наращивания, если в точке А будет низкий спрос на электрические косилки.

Руководитель продолжает двигаться назад к текущему моменту (первой точке принятия решений) и рассчитывает ожидаемые значения в случаях альтернативных действий — производства только электрических или только ручных косилок. Ожидаемое значение для варианта производства только электрических косилок составляет 6,5 млн. долл. (0,7 х 8 млн. долл. + 0,3 х 3 млн. долл.). Подобным образом рассчитывается ожидаемое значение для варианта выпуска только ручных косилок, которое равно всего 4,4 млн. долл. Таким образом, наращивание производственных мощностей под выпуск косилок обоих типов является наиболее желательным решением, поскольку ожидаемый выигрыш здесь наибольший, если события пойдут, как предполагается.

МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Многие допущения, из которых исходит руководитель, относятся к условиям в будущем, над которыми руководитель почти не имеет никакого контроля. Однако такого рода допущения необходимы для многих операций планирования. Ясно, что чем лучше руководитель сможет предсказать внешние и внутренние условия применительно к будущему, тем выше шансы на составление осуществимых планов.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ — это метод, в котором используются как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Если прогнозирование выполнено качественно, результатом станет картина будущего, которую вполне можно использовать как основу для планирования. В примере 8.3. охарактеризованы методы прогнозирования.

Таблица 8.2. Разновидности прогнозов

Прогнозирование сегодня — специализированная область с подразделами. Существуют организации, занимающиеся только прогнозированием в конкретных сферах деятельности. Примечательным примером служит институт Гэллапа, специализирующийся на сборе и анализе информации, позволяющей прогнозировать предпочтения и результаты различных политических и социальных процессов. Многие фирмы и отделения крупных предприятий проводят хитроумный анализ рынка, стремясь спрогнозировать отношение потребителей к планируемым новым видам продукции.

Соответствующие специалисты разработали несколько специфических методов составления и повышения качества прогнозов. В табл. 8.2. кратко описаны основные разновидности прогнозов, часто используемых в соединении с планированием деятельности организации. Результаты прогнозирования включаются в цели организации, определяемые руководством.

Неформальные методы

ВЕРБАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ. Естественно, что руководство также полагается на различные источники письменной и устной информации как вспомогательное средство для прогнозирования и выработки целей. Методы сбора вербальной, устной информации, по сути дела, наиболее часто используются в анализе внешней среды. Сюда следует отнести информацию, получаемую из радио- и телепередач, от потребителей, поставщиков, конкурентов, на торговых совещаниях, в профессиональных организациях (таких как клубы Ротари или Кивание), от юристов, бухгалтеров и финансовых ревизоров, консультантов.

Такая вербальная информация затрагивает все основные факторы внешнего окружения, представляющие интерес для организации. Она имеет откровенно переменчивый характер, ее легко получить, и часто на нее вполне полагаются. Иногда, впрочем, данные могут оказаться неточными, устаревшими или страдающими расплывчатостью. Если такое происходит, и руководство использует некачественную информацию для формулирования целей организации, количество проблем при осуществлении целей может быть значительным. Например, ряд организаций выпустил изделия тысяч наименований, предназначавшихся к продаже в связи с Олимпийскими играми 1980 г. в Москве. Самые свежие вербальные данные свидетельствовали о том, что США примут участие в играх. В последнюю минуту президент Картер отменил поездку американской команды в СССР, и компании остались с товарами миллионной стоимости, которые никому не были нужны. В то же время отказ стран коммунистического блока от участия в Играх 1984 г. не стал ни для кого большим сюрпризом и потому оказал на американские фирмы гораздо менее заметное воздействие.

ПИСЬМЕННАЯ ИНФОРМАЦИЯ. Источники письменной информации о внешнем окружении — это газеты, торговые журналы, информационные бюллетени, профессиональные журналы и годовые отчеты. Еще одним источником письменной информации о конкурентах служит отчет 10К. Этот специфический ежегодный отчет составляется с участием Комиссии по ценным бумагам и биржам всеми публичными акционерными компаниями. В библиотеках почти всех колледжей и университетов имеются отчеты 10К. Повторим еще раз: хотя эта информация легко доступна, она страдает теми же недостатками, что и вербальная информация, а именно, она может быть несвежей и не особенно глубокой.

ПРОМЫШЛЕННЫЙ ШПИОНАЖ. Недавно официальные представители японских фирм «Хитачи» и «Мицубиси» —двух крупнейших в мире поставщиков электронных изделий, компьютеров и компонентов к ним — были потрясены: в ходе хитроумной секретной операции 18 их сотрудников высокого уровня были арестованы за попытку украсть секреты фирмы «Ай Би Эм».

Арестованных обвинили в передаче 645 тыс. долл. тайному агенту ФБР за современную компьютерную технологию фирмы «Ай Би Эм» и соответствующие технические руководства. Шпионаж — не новость в жизни корпораций. Иногда он оказывался успешным способом сбора данных о действиях конкурентов, и эти данные затем использовались для переформулирования целей организации. Здесь мы упомянули о промышленном шпионаже для того, чтобы предупредить руководителей о необходимости защищать данные, имеющие статус вашей интеллектуальной собственности.

Количественные методы протезирования

Количественные методы можно использовать для прогнозирования, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации достаточно для выявления статистически достоверных тенденций или зависимостей. Кроме того, руководитель обязан знать, как использовать количественную модель, и помнить, что выгоды от принятия более эффективного решения должны перекрыть расходы на создание модели.

Два типичных метода количественного прогнозирования — это анализ временных рядов и каузальное (причинно-следственное) моделирование.

АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ. Иногда называемый проецированием тренда, анализ временных рядов основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. Его можно провести с помощью таблицы или графика путем нанесения на координатную сетку точек, соответствующих событиям прошлого, как показано на рис. 8.6.

Данный метод анализа часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, или потребности в кадрах. Если, к примеру, директор ресторана «Бюргер Кинг» хочет определить, сколько фунтов гамбургера заказывать на ноябрь, он должен обосновать свое решение цифрами ноябрьских продаж в минувшие пять лет. Анализ данных может показать, что в прошлом спрос на гамбургеры в ноябре падал на 10% из-за Дня Благодарения. Он может показать также, что общин объем продаж в его ресторане за последние четыре года рос со скоростью 19% в год.