Модели и методы принятия 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, которые принято делить на два основных класса: методы моделирования и методы экспертных оценок.

управленческий решение менеджмент моделирование.

Методы моделирования

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 — довольно сложная процедура, которая может быть представлена последовательностью 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 всевозможных конкретных моделей почти так же велико, как и число проблем, для решения которых они разработаны.

Наиболее распространённые типы моделей:

• -модели теории игр;
• -модели теории очередей или оптимального обслуживания;
• -модели управления запасами;
• -модели линейного программирования.

Рассмотрим подробнее каждый тип.

Модели теории игр. Большинство хозяйственных операций можно рассматривать как действия, совершаемые в условиях противодействия.

К противодействиям следует относить такие факторы, как авария, пожар, кража, забастовка, нарушение договорных обязательств и т. п. Однако наиболее массовый случай противодействия — конкуренция. Поэтому, одним из важнейших условий, от которого зависит успех организации, является конкурентоспособность. Очевидно, что возможность прогнозировать действия конкурентов — существенное преимущество 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 учётом возможных ответных действий конкурентов.

Первоначально разработанные для военно-стратегических целей модели теории игр применяются в бизнесе для прогнозирования реакции конкурентов на принимаемые решения, например, на изменение цен, выпуск новых видов 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, так как слишком упрощены по сравнению с реальными экономическими ситуациями, настолько изменчивыми, что полученные прогнозы бывают не слишком достоверны.

Модели теории очередей или оптимального обслуживания используются для нахождения оптимального числа каналов обслуживания при определённом 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; операционистов в банке, чтобы клиенты не ждали, пока ими смогут заняться и т. п. Проблема здесь заключается в том, что дополнительные каналы обслуживания требуют дополнительных ресурсов, а их загрузка неравномерна. 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 служат 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 определённые запасы материалов, комплектующих изделий, готовой продукции, для банка — денежной наличности, для больницы — лекарств, инструментов и т. д. Поддержание высокого уровня запасов повышает надёжность 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. такое решение, при котором уровень запаса, который минимизирует издержки на его создание и поддержание при заданном уровне непрерывности производственных процессов.

Модели линейного программирования. Их 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 учётом характера анализируемых операций и сложившихся форм зависимости факторов могут применяться и модели других типов: 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.