Управленческие решение

Для принятия правильного решения  необходимо предварительно выполнить  расчеты затрат и потерь по каждому из вариантов и выбрать альтернативу с наименьшей величиной ущерба для предприятия. Учитываются также и социальные последствия, сопряженные с каждым из вариантов (простои, зависимость смежных производств, срыв заказов потребителям).

Ситуации могут быть и более сложными при влияющем воздействии нескольких факторов. Кроме того могут оказывать влияние и случайные факторы. Все это существенно усложняет выбор, а для расчетов требует использования методов выбора, основанных на теории вероятностей, теории полезности и др.

VII. Принятие решения. При решении крупных проблем, когда разработкой вариантов занимаются группы специалистов, они же представляют руководителю рекомендации, обоснованные соответствующими расчетами. Решение принимает тот, кто несет за него непосредственную ответственность. Нередко руководитель предварительно выслушивает мнение специалистов, знакомых с данной проблемой. Для этого могут организовываться обсуждения на производственных совещаниях, рабочих собраниях.

Руководитель обязан учесть и влияние качественных факторов, не охваченных математической моделью (престиж руководителя и организации, восприятие решений подчиненными, время).

В данной технологической модели не акцентируется внимание на этапах организации  и контроля выполнения решения, как само собой разумеющихся и не требующих глубоких научных проработок.

4.2. Моделирование процесса  разработки решения

При глубоком изучении крупных проблем, требующих решения, используются научные  методы, такие как системный анализ, исследование операций. Их основу составляет математическое моделирование. В предыдущем параграфе отмечалось, что сущность моделирования состоит в подборе математических схем, адекватно описывающих процессы, происходящие в действительности.

Строгая формализация социально-экономических процессов функционирования предприятия практически невозможна. Поэтому сложность составления математической модели связывается с тем, насколько точно она отражает реальность. А это во многом зависит от исходных данных и интерпретации полученных результатов. Тем не менее математическое моделирование в социально-экономической области подчас выступает единственной возможностью количественного анализа процессов и явлений, так как натурный эксперимент либо невозможен, либо ограничен.

Положительными характеристиками моделирования также являются:

применение  более совершенной технологии расчета  в сравнении и иными методами;

высокая степень  обоснованности решений;

сокращение  сроков разработки решений;

возможность выполнения обратной операции. Ее особенность состоит в том, что имея модель и исходные данные, можно рассчитать результат. Но можно сориентироваться на требуемый результат и определить, какие исходные данные для этого необходимы. В управленческой деятельности эта возможность чрезвычайно важна. Так, например, ориентируясь на получение прибыли в объеме N, можно установить и количественные значения других показателей, прямо и косвенно влияющих на достижение планируемого результата (получение новых знаний о ситуации (объекте), отсутствующих ранее; формулировку выводов, которые невозможно получить при самых содержательных логических рассуждениях).

Для углубления представлений о многообразии подходов к характеристике процесса математического  моделирования при-ведем еще один [16]. В частности, в содержание математического моделирования включаются такие этапы, как: 1) постановка задачи, 2) разработка формализованной схемы, 3) формализация задачи в общем виде, 4) численное представление модели.

При постановке задачи выявляются закономерности процесса в теоретическом и практическом планах, его структура, условия и факторы формирования.

Формализованная схема разрабатывается  на основе вышеуказанных данных. Она  менее строго, чем математическая модель, описывает моделируемый процесс (явление). В схеме называются конкретные показатели, относящиеся к характеристике объекта управления. Это могут быть искомые величины, параметры процесса, факторы и условия, которые непременно учитываются при выполнении расчетов. Существующие зависимости между показателями отображаются математическими символами, как функции без указания точной формы связи. Она может иметь вид:

<So, Т, RS, Z, О, A, f, К, Аopt>,

где So - проблемная ситуация;

Т- время для принятия решения;

R - ресурсы, необходимые для принятия решения;

S - множество альтернативных ситуаций, доопределяющих проблемную ситуацию: S=(S₁,S₂,S₃,...,S_n);

Z - множество целей, преследуемых при принятии решений:

Z=(Z₁,Z₂,Z₃,...,Z_j);

О - множество ограничений: О = (O₁,O₂,O₃,...O_j);

f - функция предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР);

А - множество альтернативных вариантов решений:

А=(А₁,А₂,А₃,...,А_m);

К- критерий выбора наилучшего решения;

Аур, - наилучшее оптимальное решение. [16]

В общем виде задача представляется на основе формализованной схемы. Однако существующие зависимости конкретизируются. Далее составляющие модель элементы приобретают количественное выражение, модель проверяется и в случае необходимости уточняется. На базе использования вычислительной техники просчитывается эффективность имеющихся вариантов по заданному критерию оценки, и на этой основе определяется оптимальный вариант решения задачи.

При построении математической модели выполняются такие виды работ, как:

- составление перечня всех элементов  системы, влияющих на эффективность  ее функционирования. Если в качестве  меры эффективности принимаются  издержки обращения, то составляется  весь их перечень по элементам:  зарплата основная и дополнительная, транспортные расходы, проценты за кредит, расходы по рекламе и т.д.;

- рассмотрение степени влияния  каждого из элементов перечня  на функционирование организации  при различных вариантах решений;

- элементы, не влияющие на выбор  вариантов решений или влияющие  незначительно, исключаются из перечня и не учитываются при построении модели;

- чтобы упростить модель следует  предварительно, по возможности,  сгруппировать некоторые взаимосвязанные  элементы (например, расходы по аренде, содержанию помещений и др. объединить в условно-постоянные расходы);

- после уточнения перечня элементов  определяется их постоянный или  переменный характер влияния  на систему. В составе переменных  элементов устанавливаются, в  свою очередь, подэлементы системы,  влияющие на их величину. Например, транспортные расходы зависят от объема перемещенных товаров, расстояния, стоимости горючего и др.;

- за каждым подэлементом закрепляется  определенный символ и далее  составляется уравнение или система  уравнений.

Операционные модели решений имеют  вид уравнения или системы уравнений. Они могут быть сложными, с математической точки зрения, но структура их достаточно проста. Например, часто используемые операционные модели имеют вид:

E=f(X_j,Y_j),

где Е - означает меру общей эффективности;

f - функция, задающая соотношение между Е, Xj, Yj;

Xj - управляемые переменные, определяющие поведение системы;

Yj - неуправляемые переменные, определяющие поведение системы.

Управляемыми переменными (Xj), как уже отмечалось, являются факторы, на которые может оказывать влияние руководитель предприятия. К ним относятся: численность работников, количество оборудования, используемые технологии производства продукции и др. Некоторые управляемые переменные могут иметь ограничения, и это следует учитывать в ходе построения модели. После установления перечня переменных факторов определяется значимость каждого из них.

Неуправляемыми переменными (Yj) считаются факторы, на влияние которых руководитель не может воздействовать. Это действия потребителей, поставщиков, установки государственных органов и др.

Оптимальное решение по данной модели определяется путем поиска значений управляемых факторов (Xj), при которых мера общей эффективности (Е) будет максимальной (либо минимальной, если в качестве меры эффективности принят показатель затрат на производство, потери).

4.3. Разновидности математических  моделей и их использование

Моделирование как метод разработки управленческого решения используется с середины XX века. Первые модели базировались на нормативных теориях и назывались нормативными. В них описывается стратегия поведения при выработке решения, ориентирующая на заданный критерий. Примером нормативных моделей являются:

- модели принятия статистических  решений с использованием теории  вероятности и математической  статистики;

- инновационные игры как вариант нормативной модели поведения в условиях конфликта, наличия разноречивых мнений по проблемам нововведения;

- модели разработки решений  на основе теории массового  обслуживания, содержащие нормативные  критерии при решении конкретных  задач.

Содержание процесса разработки решения  в этом случае сводится к поиску оптимального решения, в наибольшей степени соответствующего заданному  критерию. Достигается это сопоставлением альтернатив решений, рассчитанных для конкретных состояний переменных факторов (условий внешней среды).,

Однако нормативные модели не учитывают  при принятии решений реального  поведения человека, за которым остается выбор окончательного варианта. Этот "недостаток" в определенной мере компенсируют дескриптивные модели разработки решений, основанные на теории полезности, теории риска.

В настоящее время выделяется три  основных подхода к построению моделей  процесса разработки решений (математическому  моделированию),основанных на:

1) теории статистических решений;

2) теории полезности;

3) теории игр.

Наиболее разработаны модели на основе теории статистических решений. В них считаются заданными:

- возможное распределение изучаемого  случайного процесса;

- пространство возможных окончательных  решений;

- стоимость вариантов решений;

- функция возможного убытка для каждого решения, соответствующего определенному состоянию внешней среды.

В общем виде можно констатировать, что решения принимаются, исходя из максимума прибыли или минимума потерь. В связи с этим вводится понятие риска, по величине которого судят о ценности решения. В этой теории рассматривается ряд возможных критериев оптимальности принимаемых решений. Так, решение, минимизирующее максимальный риск (байесовское решение), описывается как минимаксное решение. Статистическая теория решения применяется при выборе решений в условиях неопределенности внешней среды.

Второе направление математического  моделирования связано с использованием теории полезности, основанной на индивидуальных предпочтениях, субъективной оценке вероятно-стей наступления событий внешней среды.

Третье направление  моделей разработки решений основано на использовании теории игр. Данная теория применяется в условиях конфликтных  ситуаций либо при принятии коллективных (совместных) решений. Основополагающим является выбор отправной точки (гарантирующего решения), с которой начинается совместная выработка лучшего решения. Основной принцип этой теории - минимакс. Схема теории игр описывает принципы принятия решений для широкого класса практических ситуаций инновационного характера. Игра возможна с любым числом участников и различной степенью их информированности. Формализации подвергаются лишь правила игры, а не поведение игроков.

Приведенные теории и подходы к моделированию  процесса разработки решений отражают определенные его стороны:

статистическая  теория решений - неопределенность среды, выбор, риск;

теория  игр - некоторые характеристики поведения  человека в условиях взаимодействия с другими людьми и со средой;

теория  полезности - психологические представления  о потребностях человека и его мотивации.

Разновидностью  разработки решений являются эвристические  модели. Впервые авторы Саймон и  Ньюэл использовали термин "эвристический" (греческое "эурискеин" - делаю  открытие) для характеристики особого  подхода к решению задач и выбору решений. Основу эвристических моделей составляют логика и здравый смысл, основанные на имеющемся опыте. Такие модели используются в ситуациях, когда невозможно применение формальных аналитических методов. Сущность эвристических методов состоит в преобразовании одной сложной задачи в совокупность простых, поддающихся изучению математическими способами. Эвристическими моделями не решаются задачи оптимизации решений, но оценивается относительная пригодность конкретных стратегий с определенными ограничениями. На основе построения модели логических связей в ходе рассуждений ЛПР может решаться широкий класс задач.

Эвристические модели используются при выборе решений  для разрешения ситуаций кратковременных  и повторяющихся, а также сложных  и повторяющихся без надежды на использование при этом математического аппарата.

Практическое  применение эвристического подхода  к моделированию процесса разработки и принятия управленческих решений  предполагает наличие у ЛПР познавательных способностей и склонностей к  обобщениям и выводам.

Принятие  решений на психологическом уровне не является изолированным процессом. Оно включено в контекст реальной деятельности человека. При построении моделей принятия решений важно  знать, как развертываются процессы, предшествующие ему и следующие за ним. Необходимо исследовать внешнюю и внутреннюю среду, включая поиск, выделение, классификацию и обобщение информации о среде, сформировать альтернативы и сделать выбор.