Разработка управленческих решений

Используя их и опираясь на здравый смысл, с поправкой на сегодняшней день, выбирается тот вариант, который принес наибольший успех в аналогичной ситуации в прежнее время. Однако здравый смысл у людей встречается редко, поэтому данный способ принятия решений тоже не очень надежен, хотя подкупает своей быстротой и дешевизной. Другая слабость в том, что суждение невозможно соотнести с ситуацией которая прежде не имела места, и поэтому опыта её решения просто нет. Кроме того, руководитель при таком подходе стремится действовать преимущественно в тех направлениях, которые ему хорошо знакомы, в результате чего рискует упустить хороший результат в другой области, сознательно или бессознательно отказываясь от вторжения в неё. Мощным фактором, активизирующим процесс принятия управленческих решений, выступают, современны средства оргтехники, включая вычислительные сети. Однако процесс принятия управленческих решения, выбора конкретного варианта всегда будет иметь творческий характер, и зависеть от конкретной личности.

Под технологией принятия решений следует понимать состав и последовательность процедур, приводящих к решению проблем организации, в комплексе с методами разработки и оптимизации альтернатив. Состав и последовательность операций процесса принятия решений были подробно проанализированы в теме 4. Здесь же будут подробно рассмотрены методы принятия управленческих решений.

В процессе разрешения сложных проблем с целью усиления способности менеджеров к принятию обоснованных и объективных решений могут применяться различные научные методы их разработки и оптимизации, арсенал которых принято делить на два основных класса:

методы моделирования;

методы экспертных оценок.

Методы моделирования и оптимизации решений.

Методы моделирования (называемые также методами исследования операций) базируются на использовании математических моделей для решения наиболее часто встречающихся управленческих задач.

Разработка и оптимизация решения конкретной проблемы методами моделирования — это довольно сложная процедура, которая может быть представлена последовательностью следующих основных этапов:

постановка задачи;

определение критерия эффективности анализируемой операции;

количественное измерение факторов, влияющих на исследуемую операцию;

построение математической модели изучаемого объекта (операции);

количественное решение модели и нахождение оптимального решения;

проверка адекватности модели и найденного решения анализируемой ситуации;

корректировка и обновление модели.

Количество конкретных всевозможных моделей почти так же велико, как и число проблем, для решения которых они разработаны. Подробное их рассмотрение выходит за рамки настоящего учебника и является предметом специальной учебной дисциплины, поэтому назовем лишь наиболее распространенные типы моделей.

Модели теории игр. Большинство хозяйственных операций можно рассматривать как действия, совершаемые в условиях противодействия. К противодействиям следует относить такие, например, факторы, как авария, пожар, кража, забастовка, нарушение договорных обязательств и т.п. Однако наиболее массовым случаем противодействия является конкуренция. Поэтому одним из важнейших условий, от которого зависит успех организации является конкурентоспособность. Очевидно, что возможность прогнозировать действия конкурентов является существенным преимуществом для любой коммерческой организации. Принимая решение, следует выбирать альтернативу, позволяющую уменьшить степень противодействия, что, в свою очередь, снизит степень риска. Такую возможность предоставляет менеджеру теория игр, математические модели которой побуждают анализировать возможные альтернативы своих действий с учетом возможных ответных действий конкурентов. Первоначально разработанные для военно-стратегических целей, модели теории игр применяются и в бизнесе для прогнозирования реакции конкурентов на принимаемые решения, например, на изменение цен, выпуск новых товаров и услуг, выход на новые сегменты рынка и т.п.

Так, принимая решение об изменении уровня цен на свои товары, руководство фирмы должно прогнозировать реакцию и возможные ответные действия основных конкурентов. И если с помощью модели теории игр будет установлено, что, например, при повышении цены конкуренты не сделают того же, организация, чтобы не попасть в невыгодное положение, должна отказаться от этой альтернативы и поискать другое решение проблемы.

Следует, однако, отметить, что используются эти модели довольно редко, т.к. они оказываются слишком упрощенными по сравнению с реальными экономическими ситуациями, настолько изменчивыми, что полученные прогнозы бывают не слишком достоверны.

Модели теории очередей. Модели теории очередей (или оптимального обслуживания) используются для нахождения оптимального числа каналов обслуживания при определенном уровне потребности в них. К ситуациям, в которых такие модели могут быть полезны, относятся, например, определение количества телефонных линий, необходимых для ответов на звонки клиентов, троллейбусов на маршруте, необходимых, чтобы на остановках не скапливались большие очереди, или операционистов в банке, чтобы клиенты не ждали, пока ими смогут заняться и т.п. Проблема при этом заключается в том, что дополнительные каналы обслуживания (больше телефонных линий, троллейбусов или банковских служащих) требуют дополнительных ресурсов, а их загрузка неравномерна (избыточная пропускная способность в одни периоды времени и появление очередей в другие). Следовательно, нужно найти такое решение, которое позволяет сбалансировать дополнительные расходы на расширение каналов обслуживания и потери от их недостатка. Модели теории очередей как раз и являются инструментом нахождения такого оптимального решения.

Модели управления запасами. Любая организация должна поддерживать некоторый уровень запасов своих ресурсов, чтобы избежать простоев или перерывов в технологических процессах и сбыте товаров или услуг. Для производственной фирмы необходимы определенные запасы материалов, комплектующих изделий, готовой продукции, для банка — денежной наличности, для больницы — лекарств, инструментов и т.д. Поддержание высокого уровня запасов повышает надежность функционирования организации и избавляет от потерь, связанных с их нехваткой. С другой стороны, создание запасов требует дополнительных издержек на хранение, складирование, транспортировку, страхование и т.п. Кроме того, избыточные запасы связывают оборотные средства и препятствуют прибыльному инвестированию капитала, например, в ценные бумаги или банковские депозиты.

Модели управления запасами позволяют найти оптимальное решение, т.е. такой уровень запаса, который минимизирует издержки на его создание и поддержание при заданном уровне непрерывности производственных процессов.

Модели линейного программирования. Эти модели применяют для нахождения оптимального решения в ситуации распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Например, с помощью модели линейного программирования управляющий производством может определить оптимальную производственную программу, т.е. рассчитать, какое количество изделий каждого наименования следует производить для получения наибольшей прибыли при известных объемах материалов и деталей, фонде времени работы оборудования и рентабельности каждого типа изделия.

Большая часть разработанных для практического применения оптимизационных моделей сводится к задачам линейного программирования. Однако с учетом характера анализируемых операций и сложившихся форм зависимости факторов могут применяться и другие типы моделей. При нелинейных формах зависимости результата операции от основных факторов — модели нелинейного программирования; при необходимости включения в анализ фактора времени — модели динамического программирования; при вероятностном влиянии факторов на результат операции — модели математической статистики (корреляционно-регрессионный анализ).

Экспертные методы в процессе принятия решений.

В сложных ситуациях выбора ЛПР может не обладать всей необходимой информацией или опытом, что повышает степень риска принятия ошибочного решения. Кроме того, многие проблемы, требующие решения, полностью или частично не поддаются количественному анализу, и, следовательно, не дают возможности использовать методы моделирования. В подобных случаях значительный эффект приносят экспертные технологии.

Применение экспертных технологий в процессе принятия решений целесообразно, в основном, в следующих случаях.

Определение целей. При разработке наиболее важных, стратегических решений очень важно точно определить и сформулировать цели, к достижению которых стремится ЛПР. Для сложных ситуаций разработан и применяется метод «дерева целей», позволяющий определить иерархическую структуру системы целей.

Экспертный прогноз. При принятии решений довольно часто возникает необходимость определения и оценки тенденции ожидаемого развития ситуации, а также результатов реализации рассматриваемых альтернатив.

Разработка сценариев развития ситуации. При разработке решения необходимо выявить основные факторы, под влиянием которых находится ситуация, и определить динамику их возможного изменения.

Генерирование альтернатив. В случае возникновения новой, ранее не встречавшейся проблемы, не существует и готовых вариантов ее решения. Их еще необходимо найти и сформулировать.

Определение рейтингов. В ряде случаев принятие решений основано на сравнительной предпочтительности оцениваемых по специальной методике объектов (рейтинг банков, политиков, спортсменов и т.д.).

Формирование оценочных систем. Для сравнительной оценки альтернативных вариантов решения, а также для оценки степени достижения поставленной цели необходима оценочная система, в состав которой входят:

критерии, характеризующие объект оценки;

шкала для измерения каждого критерия;

правила выбора наиболее предпочтительных альтернатив.

Принятие коллективных решений. Открытое обсуждение альтернативных вариантов решения с учетом результатов экспертизы, согласование различных точек зрения, поиск компромисса и т.п.

Сущность экспертных методов принятия решений заключается в получении ответов специалистов на поставленные перед ними вопросы. Информация, полученная от экспертов, в целях минимизации погрешностей и влияния субъективного фактора обрабатывается с помощью специальных логических и математических процедур и преобразуется в форму, удобную для выбора решения.

Для подготовки и проведения экспертизы формируется организационная группа, обеспечивающая условия для эффективной работы экспертов. Основными задачами этой группы являются:

постановка проблемы, определение цели и задач экспертизы;

разработка процедуры проведения экспертизы;

отбор, проверка компетентности и формирование группы экспертов;

проведение опроса экспертов и получение их оценок;

обработка, формализация и интерпретация полученной информации.

В зависимости от процедуры и способов организации и проведения экспертизы среди методов экспертных оценок различают следующие методы группового опроса.

Метод комиссий. Предполагает регулярные собрания экспертов для проведения групповых дискуссий по обсуждаемой проблеме и выработки в ходе таких дискуссий согласованного решения. Этот метод при умелом использовании способствует созданию творческой обстановки в группе экспертов и разработке альтернатив решения. Однако метод комиссий обладает и недостатками. К их числу, прежде всего, относится отсутствие анонимности. Оно может приводить к довольно сильным проявлениям конформизма со стороны экспертов, присоединяющихся к мнению более компетентных или авторитетных специалистов, даже при наличии противоположной собственной точки зрения. Дискуссия часто сводится к полемике наиболее авторитетных экспертов. Другой существенный негативный фактор — различная активность экспертов, не всегда связанная с их компетентностью. Кроме того, публичность высказываний может приводить к нежеланию некоторых экспертов отказаться от ранее высказанного мнения, даже если оно в процессе дискуссии изменилось. Поэтому организаторы экспертизы должны уделить особое внимание подбору экспертов: привлекать специалистов, обладающих независимостью мнений, устойчивостью к мнению большинства (нонконформистов), способных не поддаваться «магии авторитета» и, кроме того, способных работать в команде, психологически совместимых.

Метод мозгового штурма (коллективной генерации идей). Этот метод применяется, как правило, в тех случаях, когда решается новая, малоизученная проблема, или требуется найти новое, нетривиальное решение. Отличительная особенность метода мозгового штурма заключается в том, что он запрещает критику предлагаемых альтернатив в процессе их выдвижения, что обеспечивает наиболее полное выявление и использование творческого потенциала экспертов и возможность свободного высказывания и появления самых «безумных» идей. Проведение экспертизы методом мозгового штурма предполагает следующую последовательность этапов.

1 этап — формирование экспертной группы. Эмпирическим путем установлено, что наиболее продуктивной является группа численностью 10—15 человек. В состав группы рекомендуется включать как специалистов в области решаемой проблемы, так и специалистов в других областях знаний, что способствует более широкому исследованию и разнообразию предлагаемых альтернатив. При этом следует учитывать, что экспертную группу следует формировать из специалистов примерно одного ранга, если они знают друг друга. Если же эксперты не знакомы, они могут быть и разного ранга и положения, но тогда их участие в группе должно оставаться анонимным.

2 этап — составление проблемной записки. Ее составляет группа анализа проблемы. Записка содержит:

описание метода мозгового штурма и правил его проведения;