Методы и модели подготовки принятия решений

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 28 Января 2011 в 14:31, реферат

Описание работы

Фундаментальные научные методы ППР. Аналитические методы. Дескриптивные методы. Технология принятия УР. Моделирование. Диалоговые компьютерные системы принятия УР. Технологии интеллектуальной поддержки УР.

Неопределенность и риск в УР. Формирование концепции риска. Место риска в предпринимательстве. Система рисков. Показатели риска. Виды потерь. Оценка комплексного риска.

Способы оценки степени риска. Размер возможного ущерба. Риск в инвестиционной деятельности. Управление риском. Приемы снижения степени риска

Содержание работы

введение 3

1. Методы и модели подготовки и принятия решений (ППР) 4

1.1. Фундаментальные научные методы ППР 4

1.1.1. Системный подход 6

1.1.2. Воспроизводственный подход 9

1.1.3. Функциональный подход 10

1.1.4. Учет действия экономических законов 12

1.1.5. Жизненный цикл товара 13

1.2. Аналитические методы ППР 18

1.3. Дескриптивные методы ППР 23

1.4. Моделирование 34

1.5. Технология принятия управленческого решения 37

Литература 44

Файлы: 1 файл

Разработка управленческого решения.docx

— 541.26 Кб (Скачать файл)

   К3t — коэффициент, учитывающий изменение организационно-технического уровня производства у ремонтной организации объекта в t-м году по сравнению с базовым периодом. Количество корректирующих коэффициентов можно увеличить.

   По  аналогичной схеме определяются и элементы затрат по стадиям жизненного цикла проектируемого объекта. Например, затраты на освоение производства проектируемого объекта можно определить по формуле: 

   где Зосв.jп — затраты на освоение проектируемого объекта на j-м предприятии;

   Зосв.jб  то же базового объекта;

   Нб и Нп — соответственно количество наименований деталей (без крепежных деталей) в базовом и проектируемом объекте;

   К1j — коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности проектируемого объекта на j-м предприятии по сравнению с базовым объектом;

   К2j — коэффициент, учитывающий изменение показателя освоенности деталей проектируемого объекта по сравнению с базовым объектом;

   К3j — коэффициент, учитывающий повышение сложности проектируемого объекта по сравнению с базовым.

   Коэффициенты  определяются отношением соответствующего показателя по проектируемому объекту  к показателю по базовому объекту. Например, коэффициент, учитывающий изменение  показателя технологической оснащенности объекта, определяется по формуле: 

   где: Носв.t — количество наименований технологической оснастки, необходимой для изготовления проектируемого объекта;

   Носв.б — то же базового объекта.

   Затраты на изготовление объекта с применением  метода удельных показателей на ранних стадиях его проектирования определяются по формуле:  

   где: Зизг.t — затраты на изготовление проектируемого объекта на j-м предприятии в t-м году;

   Зизг.б — затраты на изготовление базового объекта;

   Мб и Мt — соответственно масса базового и проектируемого объекта;

   Кпрt — коэффициент, учитывающий закономерность неуклонного роста производительности труда на t-й год.

   Кмj — коэффициент, учитывающий влияние на затраты по изготовлению масштаба выпуска проектируемого объекта по сравнению с масштабом выпуска базового объекта на j-м предприятии в t-м году.

   Затраты на обращение определяются индивидуально  для каждого объекта. Например, затраты  на транспортирование, хранение и монтаж компрессорного оборудования укрупненно можно принять равными 10% от его цены. Кроме того, для некоторых объектов необходимо строить здания для монтажа (например, для автомобиля — гараж), ремонтную базу. Эти затраты можно определить только путем составления соответствующих смет.

   Затраты на эксплуатацию проектируемого объекта  по методу удельных показателей можно  определить по формуле: 

   где:  Зэу — затраты на эксплуатацию проектируемого объекта в у-х условиях в t-м году;

   Зэб — среднегодовые затраты по эксплуатации базового объекта. 

   Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования  полезного эффекта и элементов  затрат по объектам, которые характеризуются  одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется достаточное  количество статистических данных (в  три раза больше количества показателей  объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы.

   Сущность  экспертных методов прогнозирования  заключается в выработке коллективного  мнения группы специалистов в данной области. Существует несколько различных  методов экспертной оценки развития объекта в будущем. Мы рассмотрим только один метод — метод баллов, который можно применять для  прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат.

   Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой  должна быть равна или больше 9. Для  повышения однородности состава  группы путем анонимного анкетирования  можно сделать отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области.

   Затем коллективно устанавливаются или  выбираются несколько важнейших  параметров (3-5) объекта, влияющих на полезный эффект и элементы затрат.

   Следующий шаг — установление важности параметра  экспертным путем. Рассмотрим два метода. По первому — каждый эксперт каждому параметру объекта присваивает баллы по шкале от 0 до10. Тогда важность параметра объекта в баллах определяется по формуле: 

   где:   ai весомость i-го параметра объекта;

            i — номер параметра объекта;

            n — количество параметров объекта;

            j — номер экcперта;

            m — количество экспертов в группе;

           Бij — балл, присвоенный i-му параметру j-м экспертом;

           Бcj — сумма баллов, присвоенных j-м экспертом всем параметрам объекта.

   Допустим, экспертная группа установила, что  объект характеризуется четырьмя важнейшими параметрами (главными функциями). Эта  группа состоит из 9 специалистов в  данной области. Первый эксперт присвоил параметрам следующие баллы: первому  параметру – 7 баллов, второму — 6 баллов, третьему — 2, четвертому — 5. Второй эксперт этим параметрам присвоил соответственно следующие баллы: 6, 8, 4, 4 и т.д. Сумма баллов у экспертов  получилась следующая: у первого  эксперта — 20 (7+6+2+5), у второго — 22 и далее соответственно 19, 25, 21, 20, 24, 23. Первому параметру эксперты присвоили следующие баллы: 7, 8, 6, 7, 8, 6 и 7. Тогда весомость первого  параметра будет равна:

   Аналогично  определяется весомость и других параметров объекта. Весомость параметров рекомендуется определять по следующей  методике. Сначала каждой эксперт  находит соотношение между параметрами  попарно. Если весомость данного  параметра, по мнению эксперта, выше другого, с которым сравнивается данный параметр, ему присваивается два балла. Если весомость параметров одинакова, данному параметру присваивается  один балл. И если весомость данного  параметра ниже другого, то первому  параметру баллов не дается.

   Допустим, что 9 экспертов четырем параметрам объекта присвоили следующие  баллы (см. табл.1.3). 

   Таблица 1.3.

 
Результаты  экспертной оценки

   

   Средняя оценка определяется делением суммы  баллов на количество экспертов. По средним  оценкам рассчитывается весомость  параметров (см. табл. 1.4).

   Таблица 1.4.

Весомость параметров (а) 

   

   В табл. 1.4. значения соотношений параметров, которые отсутствуют в табл. 1.3. определены путем вычитания из второго  значения обратного соотношения  из табл. 1.4. Например, в табл. 1.3. отсутствует  соотношение параметров Х2 и Х1, имеется соотношение обратное X1 и Х2, равное 1,2. Тогда соотношение Х2 и X1 будет обратно и равно 0,8 (2 - 1,2). Весомость параметров определяется экспертным методом по объектам, характеризующимся несколькими важнейшими параметрами разной размерности. Для того чтобы сложить (условно) подобные параметры и определить полезный эффект и элементы затрат по объекту, рекомендуется применять систему баллов.

   Система баллов строится следующим образом. Допустим, что установленные в  табл. 1.4 весомости параметров характерны для группы приборов одного назначения: X1 — количество измеряемых параметров, Х2 — точность измерений, %, Х3 — пределы измерений основного параметра, Х4 — количество измерений в единицу времени. Максимальные значения параметров для данной группы приборов следующие: X1—4, Х2—± 5%, Х3—100 и Х4—6 измерений в минуту. По этим значениям параметров и их весомости (см. табл. 1.4) строится система баллов для прогнозирования полезного эффекта новых приборов данного класса (рис. 1.10). 

   

   Рис. 1.10. Система баллов (условная) для прогнозирования  полезного эффекта приборов 

   При построении данной системы баллов для упрощения  принято, что зависимость между  параметрами и полезным эффектом или элементами затрат прямо пропорциональная (линейная). При необходимости уточнения  системы баллов можно построить  и криволинейные зависимости.

   По  параметру Х2 на схеме 1.10. показана обратная зависимость, т.е. с уменьшением величины, характеризующей точность измерений, полезный эффект прибора повышается. Данный класс приборов имеет точность измерений от ±1 до ±5%. Следовательно, приборам, имеющим самую высокую точность, равную ±1%, присваивается максимальное количество баллов – 4,2, а приборам, имеющим минимальную точность (±5%), баллы не присваиваются. С увеличением значений остальных параметров полезный эффект прибора увеличивается. Поэтому приборам, имеющим нулевое значение параметров Х1 Х2 и Х3, баллы не присваиваются.

   Для прогнозирования или расчета  полезного эффекта и каждого  элемента затрат по каждому классу объектов одного назначения строится своя система баллов, так как на полезный эффект и элементы затрат влияют свои факторы или параметры.

   Таким образом, с применением экспертных методов несколько параметров объекта  приводятся к единой размерности. Пользуясь  бальной оценкой совокупности параметров объектов, аналогично методу удельных показателей, можно рассчитать элементы затрат по новому объекту.

   Экспертные  методы могут применяться не только для прогнозирования полезного  эффекта или элементов затрат по объекту, но и для оценки полезного  эффекта (технического уровня) серийно  выпускаемого объекта, характеризующегося несколькими основными функциями.

   Организация работ по прогнозированию  представляет собой комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на создание условий для прогнозирования полезного эффекта и элементов совокупных затрат по продукции машиностроения с целью подготовки информации для принятия оперативных и стратегических решений.

   Принципы  организации работ  по прогнозированию: адресность, сбалансированность, параллельность, непрерывность, прямоточность, адекватность, управляемость, альтернативность, адаптивность.

   Принцип адресности состоит в выполнении прогнозов для строго определенной научно-исследовательской или проектно-конструкторской организации, а также предприятия-изготовителя объекта.

   Принцип параллельности проведения работ по прогнозированию различными службами используется для сокращения времени сбора и обработки исходной информации и выполнения самого прогноза.

   Принцип непрерывности состоит в систематическом сборе и обработке поступающей дополнительной информации после выполнения прогноза и внесения необходимых корректив в прогноз по мере необходимости.

   Принцип прямоточности предусматривает строго целесообразную передачу информации от одного исполнителя к другому по кратчайшему пути.

   Принцип автоматичности является одним из основных для сокращения времени и затрат на сбор и обработку исходных данных и выполнение прогнозирования.

   Принцип адекватности помогает точнее оценить вероятность реализации выявленной тенденции изменения полезного эффекта и затрат на его получение. Для использования принципа управляемости необходимо применять количественные оценки показателей качества и затрат, экономико-математические методы и модели управления.

   Принцип альтернативности прогнозирования связан с возможностью развития объекта, отдельных его компонентов и технологии изготовления изделия по разным траекториям, с различными затратами в зависимости от использования тех или иных принципов, закладываемых в конструкцию или технологию. Вероятностный характер прогнозирования отражает наличие случайных процессов и отклонений при сохранении устойчивости прогнозируемых тенденций. На формирование альтернатив влияют конкретные цели удовлетворения определенных потребностей потребителя и сокращение затрат на достижение этих целей.

Информация о работе Методы и модели подготовки принятия решений