Методы и модели разработки УР

Общая классификация методов принятия управленческого решения

В теории принятия управленческих решений используются разнообразные методы, среди которых выделяют аналитические, статистические, математического программирования, эвристические, экспертные, ситуационные и ряд других. Каждый метод основан на использовании специально разработанных моделей. В литературе встречаются различные признаки классификаций методов принятия решения. В учебном издании под редакции Саака А. Э. и Тюшнякова В. Н. рассмотрена классификация в зависимости от степени использования формальных элементов и подразделяются: математические (формальные и нормативные), основанные на объективности; эвристические (неформальные или дискриптивные), субъективные по сути; комбинированные. В учебном издании под редакцией Лукичевой Л. В., классифицируются методы принятия решения по этапам процесса разработки управленческого решения (приложение Б). В процессе принятия управленческих решений лицо, принимающее решение, может применять различные методы, которые прямо или косвенно способствуют принятию оптимальных по различным критериям решений. Все методы принятия решений можно разделить на две группы: формальные (аналитические, статистические, математического программирования и др.) и неформальные (эвристические, активизирующие, экспертные, методы сценариев, дерева решений и др.). Формализованные методы, основанные на получении количественных результатов вычислений, используются при разрешении хорошо структурированных и, частично, слабоструктурированных проблем для оценки вариантов решений, выбора и обоснования оптимального варианта. Неформализованные методы используются при разрешении сложных слабоструктурированных и неструктурированных проблем для генерирования вариантов решений, их анализа и оценки, выбора и обоснования наилучшего решения. Формализованные методы, используемые для принятия решений, включают: экономико-математические модели и методы (ЭММ), формализующие взаимосвязи процессов и явлений; системный анализ, позволяющий выявить взаимодействия составных частей систем, стратегию их развития; экспертные оценки и суждения, позволяющие квалифицированным специалистам оценить значимость событий, явлений, факторов, прогнозы развития систем и подсистем, соотношение детерминированных и вероятностных факторов. Экономико-математическая модель — это описание, отображающее экономический процесс или явление с помощью математических выражений (уравнений, функций, неравенств, тождеств), имитирующих поведение моделируемого объекта в заданных или возможных условиях его реального существования. Экономико-математические методы основаны на построении алгоритмической процедуры, обеспечивающей поиск оптимального решения за конечное число шагов. Группа методов может быть использована при достаточно полном и большом объеме количественно выраженной информации. Экономико-математические методы применяются при принятии вариантов экономических и технических решений, когда необходимо рассмотреть зависимость конечного состояния от комбинации ряда факторов, выраженных количественно. Примером использования данных методов выступают решения по оптимизации финансового результата объекта и др. Главный недостаток конечных методов — невозможность учета человеческого фактора, который не поддается формализации, но оказывает решающее воздействие на управленческое решение. Методы исследования операций разделяются на следующие четыре основные группы: аналитические, статистические, математического программирования, теоретико-игровые. Аналитические методы характерны тем, что между условиями решаемой задачи и ее результатами устанавливаются аналитические, формульные зависимости. К этим методам относятся: теория вероятностей, теория марковских процессов, теория массового обслуживания, метод динамики средних. Теория вероятностей — наука о закономерностях в случайных явлениях. С помощью теории вероятностей вырабатываются решения, зависящие от условий случайного характера. Теория марковских процессов разработана для описания операций, развивающихся случайным образом во времени. Теория массового обслуживания рассматривает массовые повторяющиеся процессы. Метод динамики средних применяется в тех случаях, когда можно составить зависимости между условиями операции и ее результатом, исходя из средних характеристик условий.

Взаимосвязь элементов аналитического метода:

Модель Математические зависимости Логические зависимости Аналитический метод Выбор Исполнение. управленческий решение проблемный руководство Аналитический метод представляет собой набор приемов для выбора и точного выполнения правил и инструкций при принятии УР. Он основан на использовании в качестве модели математических или логических зависимостей в виде формул, графиков, таблиц, дизъюнкций, конъюнкций, статей уставных документов и законодательства страны. Реальными моделями для аналитического метода принятия УР служат: требования, предъявляемые к управленческим решениям, структура решения, графики инициативно-целевой, программно-целевой и регламентной технологии, состав и последовательность выполнения процедур при ПРУР, концептуальная модель компании, статьи уставных документов и договоров. Так, в п. 3 ст 91, глава 4, часть первая ГК РФ отмечено, что к исключительной компетенции общего собрания участников общества с ограниченной ответственностью, в частности, относятся: изменение устава общества, изменение размера его уставного капитала, образование исполнительных органов общества и досрочное прекращение их полномочий. Нарушения недопустимы, поэтому необходимо использовать аналитический метод набором мероприятий по точному соблюдению установленного порядка. К таким мероприятиям относятся: создание ревизионной комиссии, организация внутреннего аудита и др. Для данного метода эффективной является линейная схема организационных отношений. Профессионализм выполнения задания определяется в основном квалификацией руководителя, выбравшего модель, а профессионализм исполнителя играет вторичную роль. Аналитический метод гарантирует высокую эффективность УР и достижение цели. Статистические методы основаны на сборе, обработке и анализе статистических данных, полученных как в результате фактических действий, так и выработанных искусственно, путем статистического моделирования. К этим методам относятся последовательный анализ и метод статистических испытаний. Последовательный анализ дает возможность принимать решения на основе ряда гипотез, каждая из которых сразу же последовательно проверяется. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) заключается в том, что ход операций проигрывается (моделируется) на ЭВМ со всеми присущими операции случайностями. Используется на стадии принятия и предполагает, по существу, анализ опыта, представленного в различных формах (например, электронные публикации, интервью с управляющими учреждений и др.). Математическое программирование представляет собой ряд методов, предназначенных для наилучшего распределения имеющихся ограниченных ресурсов, а также для составления рационального плана операции. Математическое программирование подразделяется на линейное, нелинейное и динамическое.

Модель принятия управленческого решения статистическим:

Поиск альтернатив в «банке» знаний организаций.

Поиск альтернатив в «банке» знаний других организаций.

Проблемная ситуация Критерии выбора УР Если указанные зависимости носят нелинейный характер, это применяется метод нелинейного программирования. Динамическое программирование служит для выбора наилучшего плана выполнения многоэтапных действий, когда результат каждого последующего этапа зависит от предыдущего. Сетевое планирование предназначено для составления и реализации рационального плана выполнения операции, состоящей из большого числа взаимосвязанных действий, предусматривающего решение задачи в кратчайший срок и с наилучшими результатами. Метод включает систему формул и правил расчетов для нахождения условных экстремумов при анализе. Схематично процесс принятия УР методом математического программирования:

Вербальная модель проблемной ситуации Формализация проблемной ситуации Построение математической модели Нахождение решения системы уравнений и неравенств Интерпретация полученных результатов Принятие решения Модель процесса принятия УР методом математического программирования Особенность этого метода состоит в том, что он применим только в случаях, когда возможна формализация проблемной ситуации. Но даже в этом случае данному методу отводится вспомогательная роль, а решение принимается с учетом расчетов, которые лишь помогают лицо принимающее решение обосновать тот или иной выбор. Основную массу УР руководители готовят и реализуют на уровне обыденного профессионального мышления. Для этого процесса они используют обычный объем информации, обычную процедуру ее обработки и обычную методику составления УР. Однако иногда приходится готовить ответственные решения, определяющие судьбы сотен или тысяч человек, судьбу компании или свою собственную судьбу. Для этого нужны достаточное количество информации, высокая скорость ее обработки, использование надежных методов расчета или оценки. Подобных случаев не так много, и быть всегда к ним готовым не представляется возможным. Поэтому в качестве помощника используется теоретико-игровой метод. В его основе функционирует человеко-машинная система принятия решений. Теоретико-игровой метод весьма плодотворен, так как использует большой интеллектуальный потенциал в виде программного и информационного обеспечении принятия решений. Метод предусматривает проведение совещания в форме игры, которая продолжается несколько сеансов, обычно 10−12. На первом сеансе все участники (директор, маркетолог, главный инженер, заместитель директора по социальным вопросам и др.) вводят в компьютер свои максимальные требования (рисунок 4). После обработки этих данных компьютер пылает вариант решения каждому участнику совещания. Если данный вариант с точки зрения заложенной модели является некорректным или невыполнимым, то каждому участнику даются рекомендации о желательных изменениях первоначальных требований. После обсуждения участники вводят коррективы и процесс продолжается либо до достижения консенсуса, либо до принятия общего решения о неэффективности нового изделия и нецелесообразности его производства (отрицательное решение).

Интеллектуальная модель:

Директор Главный экономист Главный инженер Зам. по социальным вопросам Другие специалисты Маркетолог Схема взаимодействия при теоретико-игровом методе принятия УР Использование метода эффективно при принятии решений: ответственных, определяющих развитие компании или судьбу персонала; в крупных по численности персонала компаниях; при большом объеме информации, трудностях или недостатке времени на ее обработку; при высокой достоверности и эффективности математических или логических зависимостей, а также при большом доверии к ним со стороны руководителя. Профессионализм выполнения задания определяется как квалификацией участников такого совещания, гак и интеллектуальной мощностью имитационной модели компании. Теоретико-игровые методы служат для обоснования решений в условиях неопределенности обстановки. К теоретико-игровым методам относятся: теория игр и теория статистических решений. Теория игр используется в тех случаях, когда неопределенность обстановки вызвана сознательными, злонамеренными действиями конфликтующей стороны. Теория статистических решений применяется тогда, когда неопределенность обстановки вызвана объективными обстоятельствами, которые либо неизвестны, либо носят случайный характер. Исследование операций, ориентированное на решение экономико-производственных задач, является базой для экономико-математических методов моделирования производственных процессов в системах управления. Наряду с количественными результатами вычислений необходимо при принятии решений учитывать множество обстоятельств качественного характера, не сводящихся к однозначным ответам. Поэтому сохраняют свое значение и методы обоснования решений на основе изучения опыта, интуиции, обобщения результатов, в том числе метод экспертных оценок. Неформализованные методы принятия решений разработаны в меньшей степени, чем формализованные, и используются, в основном, при групповом принятии решений. Большое внимание в этих методах уделяется организации работы группового субъекта принятия решения, согласованию мнений членов группы при выборе окончательного решения. Наиболее широко распространенными методами, используемыми при генерировании множества альтернативных вариантов решений, их анализе, оценке и выборе окончательного варианта, являются метод мозгового штурма, метод «6−5-3», метод конференции идей, метод Дельфы, метод сценариев, метод дерева решений. Отличительной особенностью эвристических от формализованных, четко структурированных решений является процедура поиска взаимосвязанных элементов решения, начинающаяся в условиях отсутствия алгоритма и достоверных сведений о существовании решения.

Место эвристических решений в общей структуре процесса принятия решения:

Теория решений Дедуктивные решения Абдуктивные решения Индуктивные решения Теория строгих решений Теория эвристических решений По существу, в алгоритме эвристических методов повторяется вся история науки, развивавшейся по схеме: накопление и систематизация знаний — использование интуиции (неосознанного мышления на основе позитивного опыта) — формализация процесса — создание алгоритма. Эвристическое программирование в ряде случаев обеспечивает более эффективное решение задач в условиях неопределенности потому, что в его основе лежит процедура человеко-машинного (компьютерного) поиска. Схема процесса принятия эвристических решений Как видно из схемы, эвристические решения вытекают из абдуктивных и индуктивных решений. Абдуктивные решения (от лат. abducere — отводить) занимают промежуточное (расплывчатое) положение, входя как в класс дедуктивных (строгих), так и в класс эвристических решений. В абдуктивных решениях широко используется прошлый опыт. Они представляют собой процесс выявления наиболее вероятных исходных утверждений из некоторого заключительного утверждения на основе обратных преобразований. Индуктивные решения (от лат. inductio — наведение, побуждение) входят непосредственно в класс эвристических решении. Они свойственны мышлению человека, отличаются неопределенностью и связаны с процессом выявления наиболее вероятных закономерностей, механизмов действия, вытекающих из сопоставления исходных утверждений. Мозговая атака (метод «мозгового штурма») — разработан Александрой Осборн в качестве способа генерации новых идей. Реализуется с помощью специальной психологической и организационной техники. Основная цель метода — разработка максимально большого объема идей. Суть метода в том, что можно генерировать больше идей при коллективной работе, чем получать их индивидуально. Это происходит благодаря взаимодействию участников «мозгового штурма», в результате чего кто-то из них вызывает новые идеи в другом. Тем самым цепные реакции в конечном итоге превращают идеи участников на практике реализуемые. Генерация новых идей — это идеальный способ решение проблем. 1) изложение и системный анализ проблемы (ведущий): фон проблемы, цель работы, наиболее важные ограничения (не слишком жесткие), что уже сделано или что пытаются сделать; 2) высказывание идей (группа): индивидуальная стадия (все некоторое время думают в одиночку), групповая стадия, мозговой штурм, брожение идей (нормальный способ работы); 3) отбор идей (ведущий): просмотр идей, отбор идей для принятия, преобразование отобранных идей в форму «как»; 4) развитие решений (группа): исходная точка, отобранные идеи, разработка идей Существует несколько модификаций мозгового штурма:

индивидуальный мозговой штурм проводится в основном по тем же правилам, что и коллективный, но одним специалистом, который одновременно генерирует идеи, дает им объективную оценку и критикует их, выступает в качестве секретаря сессии. В тех случаях, когда лицо, проводящее индивидуальный мозговой штурм, специалист широкого профиля по данной проблеме, целесообразно передавать результаты опытному эксперту для оценки дальнейшей работы. Возникающие идеи фиксируются в памяти персонального компьютера. К оценке качества выдвинутых идей целесообразно приступать через несколько дней.

массовый мозговой штурм проводится участниками сессии — массовой (до нескольких сот человек) аудиторией, решающей какую-либо сложную задачу. Отбор идей производится на промежуточных этапах. Участники распределяются на оперативные группы по 6−8 человек. При комплектовании группы важно, чтобы непосредственное отношение к задаче имел лишь руководитель группы, а остальные ее члены были бы лишь знакомы с нею.

письменный мозговой штурм применяется, когда нет возможности собрать специалистов в одно время и в одном месте. Для организации и непосредственного проведения сессии создается комиссия из наиболее компетентных в решении поставленной задачи специалистов.

двойной мозговой штурм органически соединяет в себе процессы генерирования идей и их доброжелательной позитивной критики. В соответствии с процедурой всем участникам рассылаются письменные приглашения, в которых дается информация о цели, а также о том, какая конкретно помощь ожидается от каждого участника. Оптимальная численность участников сессии — до 30 человек, продолжительность — до трех часов. Сессия обычно делится на два формальных этапа с перерывом между ними в 45 мин.

особенность мозгового штурма с оценкой идей заключается в более радикальном подходе к устранению отрицательных последствий критики. Область применения метода — решение задач повышенной сложности, требующих знаний и опыта творческого коллектива.

обратный мозговой штурм отличается от прямого тем, что здесь большое внимание уделяется критике высказываемых идей. На сессии решаются более узкие, специальные задачи. Содержанием работы на сессии является всесторонний анализ слабых мест в объекте, который необходимо усовершенствовать или заменить новым. Обеспечивается свободное обсуждение. В результате сессии (сессий) составляется своеобразная ведомость основных недостатков объекта.

Метод конференции идей используется при проведении обсуждений важных проблем с целью принятия решений. Он основан на стимулировании процесса мышления на уровне сознания. Правила использования метода:

запрещается любая критика, в том числе позитивная, и насмешки;

число участников: 4−12;

формулируются 2−3 зависимые друг от друга задачи;

время обсуждения: 30−50 мин.;

ведется запись всех предложений, в том числе и абсурдных;

если решение не найдено, то проводятся новые обсуждения поставленных задач не ранее чем через 2−3 дня.

Метод «6−5-3» используется при принятии решений по важным проблемам. Он основан на стимулировании процесса мышления на уровне сознания. Метод стимулирует состязательность и эрудицию разработчиков. Технология реализации метода: собирают 6 специалистов; каждый пишет на листе 3 идеи по обсуждаемому заданию (итого 6 листов по три идеи); 6 листов размножают в 5 экземплярах. Автор 3 идей использует свой лист (итого 30 экземпляров плюс 6 экземпляров авторских; итого 36 листов); 5 специалистам отдаются листы с идеями других участников. У каждого 6 листов с 3 идеями; по каждому листу другого специалиста придумывается еще 3 идеи. Итого каждый специалист придумывает 18 идей-решений. Всего будет 108 идей. Таким образом, большой набор решений позволит выбрать наиболее достойное УР.

Метод «Дельфи» — экспертный метод принятия управленческих решений, основанный на их генерации в процессе «мозговой атаки», проводимой группой высококвалифицированных в данной области специалистов, отбор наиболее рационального для данной ситуации решения. Метод «Дельфи» предусматривает создание условий, обеспечивающих эффективную работу экспертной комиссии. Это достигается анонимностью процедуры, с одной стороны, и возможностью пополнить информацию о предмете экспертизы, отказом от коллективного мнения — с другой. Еще одно важное свойство — обратная связь, позволяющая экспертам корректировать свои суждения с учетом промежуточных усредненных оценок и пояснений экспертов, высказавших «крайние» точки зрения. Для реализации обратной связи необходима многотуровая процедура. Экспертиза проводится чаще всего в четыре тура. Метод предусматривает осуществление принятие решений путем выполнения следующей процедуры:

членам группы предоставляется информация о проблемной ситуации и предлагается оценить возможные варианты решения по совокупности показателей;

каждый член группы анонимно и независимо дает оценки и обоснования вариантов решения или предлагает свои варианты.

все оценки и мнения членов группы собираются в центре и обобщаются в сводном документе;

каждый член группы получает копию сводного документа. Ознакомление с мнением других участников может изменить его мнение по поводу возможных вариантов решения проблемы;

шаги 2, 3 и 4 повторяются столько раз, сколько необходимо для достижения согласованного решения.

В рыночной экономике большинство УР принимаются в условиях риска и неопределенности. Эти условия побуждают к поиску новых методов принятия УР, одним из которых является метод сценариев. Метод сценариев нельзя рассматривать как метод прогнозирования. Метод представляет собой синтез методов дерева целей, экспертных оценок и матричного метода. Появление метода сценариев — неоспоримое свидетельство необходимости рассмотрения процесса принятия управленческих решений как науки и искусства. Под сценарием понимается гипотетическая картина последовательного развития во времени и пространстве событий, представляющих в совокупности эволюцию управляемого объекта в интересующем исследователя разрезе. В сценарии в явном виде фиксируются причинно-следственные зависимости параметров, определяющих возможную динамику изменения состояния объекта, действующие факторы и условия, в которых эти изменения будут происходить.

Порядок работы по методу сценариев:

Время ПЕРСПЕКТИВА Предвидение экстраполяции + Предвидение нормативное Эволюция системы Прошлая ситуация Будущая ситуация 3.

Будущая ситуация 1.

Исходная ситуация Будущая ситуация 2.

t0.

Сценарий следует рассматривать совместно с другими сценариями, один из которых является базовым, а другие — альтернативными сценариями, основанными на ключевых факторах.

Подход, который исходит из убеждения о том, что будущее никогда не может быть полностью измерено и управляемо, обладает, с точки зрения управления, рядом важных достоинств: заостряет внимание фирмы на неопределенность, которая характеризует любую рыночную ситуацию; облегчает интеграцию данных, полученных разными методами, качественными или количественными; вносит в управление дополнительную гибкость и способствует разработке альтернативных планов и системы быстрого реагирования.

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.

Метод «дерева решений» применим и при индивидуальном, и при групповом принятии решений. Он используется для разрешения сложных проблем, характеризующихся большой неопределенностью и требующих определенной последовательности решений. Каждое решение может иметь несколько возможных исходов, причем каждый исход имеет свою вероятность наступления. Каждое последующее множество возможных решений зависит от конкретного исхода предыдущего решения. Дерево решений представляет собой схематичное изображение процесса принятия последовательных решений и состоит из «ветвей» — вариантов решений и «узлов» — соответствующих им исходов. Для каждого исхода рассчитывается вероятность его наступления и величина выигрыша (дохода), которая может быть получена с учетом этой вероятности. Расходы, связанные с каждым решением, проставляются на соответствующей «ветви». Эти расходы вычитаются из ожидаемого дохода для определения величины чистого дохода. Расчеты основаны на данных, характеризующих проблемную ситуацию (решаемую задачу) и условия, в которых она возникла.