Эффективность управленческих решений

 

 

 

 

 

 

 

 

3.2 Обобщение опыта передовых российских и зарубежных компаний по оптимизации организации процесса разработки и принятия решений

 

В качестве модели, с помощью которой может быть описана деятельность отдельных подразделений, предлагается использовать один из видов сред Е. Ставской. В настоящее время такого рода модели нашли достаточно широкое распространение в физике (моделирование процессов, проистекающих при фазовых переходах), биологии (моделирование развития различных популяций), информатике (системы телекоммуникаций), физиологии и т. д. В зависимости от конкретного объекта исследования подобные модели именуются нейросетями, а также клеточными автоматами.

Предпринята определенная попытка их использования и применительно к управлению деятельностью предприятий, а также к анализу влияния положения контрагентов конкретного предприятия на успешность его собственного функционирования.

Для применение подобного рода модели необходимо разработать достаточно тонкие процедуры верификации информации, в значительной мере собираемой экспертным путем.

Применительно к исследованию каждая «клетка» - это конкретное подразделение, которое может в разной степени и в разные сроки выполнить полученное от руководства поручение. Так, существуют следующие возможности реакции каждого объекта анализа:

• выполнить распоряжение полностью, т. е. в надлежащем объеме и с предусмотренным качеством, и точно в срок;
• выполнить его частично в течение отведенного времени;
• выполнить полностью, но за больший срок;
• в принципе не выполнять полученное распоряжение, в частности, переадресовать поручение какому-либо другому подразделению.

Модель «клеточного автомата» исходит из предположения, что подобные реакции объекта определяются некими правилами, постоянными для данной клетки в течение некоторого срока. Эти правила для конкретного управленческого подразделения носят специфический характер и отражают профессиональные и психологические особенности сотрудников, микроклимата, содержание и число других поступивших в то же самое время поручений, взаимодействия с другими подразделениями и руководством и т. д. Выбор конкретной реакции носит вероятностный характер. Конкретное распределение этих реакций зависит от особенностей конкретного сигнала, поступившего на ее «вход», т. е. в данном случае особенностей полученного поручения.

Для разработки правил поведения всех «клеточных автоматов» данного класса в первую очередь необходимо определить те единые для всех них факторы, т. е. те особенности входных сигналов (поручений), в зависимости от которых «клетки» выбирают определенный характер своей реакции.

В составе любой организации, соседствуют совершенно разные по кругу выполняемых поручений подразделения. Соответственно, факторы, определяющие реакцию «клеток», должны носить достаточно общий характер. При их выявлении максимальный интерес представляют наблюдения за «неблагополучными» объектами, в спектре реакций которых встречаются все из перечисленных выше вариантов. Важнейшими характеристиками поручений, определяющими реакцию подразделения, являются:

1. его сложность – агрегированный показатель, носящий объективный характер, т. е. не зависящий от квалификации персонала конкретного подразделения, производительности его труда и т. д. и включающий следующие моменты:

• трудоемкость поручения;

• степень его стандартности, т. е. насколько часто выполняются подобные задания, существуют ли четко разработанные процедуры их выполнения и т. д.;
• уровень его креативности;

2. степень мотивированности, отражающая заинтересованность персонала подразделения в выполнении полученного поручения;

3. степень обязательности, определяющая давление на персонал подразделения со стороны руководства, заинтересованного в выполнении поручения.

Каждый из перечисленных факторов может принимать различные значения, например, низкое, среднее и высокое. Для описания работы каждого «клеточного автомата» требуется на основании определенной статистической информации или путем наблюдений сформулировать индивидуальные правила поведения анализируемых объектов для каждой из возможных комбинаций значений выделенных факторов.

Наиболее точным, хотя и, разумеется, не самым простым способом их разработки является анализ хода реализации всех поручений, выполненных конкретным подразделением за определенный, достаточно большой период времени. В случае быстро развивающейся и растущей организации, которой является ООО «Компьютерная помощь», все характеристики которой достаточно быстро меняются, период исследования не может быть слишком большим. С другой стороны, информация должна быть, несомненно, репрезентативной. Кроме того, в деятельности такого объекта управления, как компания по продаже компьютерной техники, явно должен быть учтен и такой фактор, как сезонность (например, в начале учебного года). Достаточно естественным периодом исследования при данном подходе, является год.

Важнейшими проблемами нахождения количественных характеристик подобной модели путем наблюдений являются следующие. Во-первых, для организаций, которым присущ сезонный характер работы, период исследования достаточно длителен. Во-вторых, как это уже отмечалось выше, непосредственное наблюдение за ходом работы не только крайне трудоемко, но и существенно влияет на сам трудовой процесс.

В то же время другой очевидный путь, а именно, экспертные оценки предпочтений подразделений, их правил поведения, неизбежно будут не только грубы, но и предвзяты.

Поэтому определенным выходом из положения оказывается разработка правил работы «клеточных автоматов» на основе принятых за исследуемый период управленческих решений и реакций на них со стороны подразделений. Наиболее удобным инструментом анализа при подобной постановке является база данных, содержащая информацию относительно управленческих решений, дошедших до каждого из подразделений (с точностью до устных поручений), т. е. входные сигналы для соответствующих «клеточных автоматов». В частности, на основе анализа такой информации могут быть выявлены важнейшие типы работ, выполняемых каждым из подразделений, и их частота, а также степень перегруженности работников и ее распределение во времени.

Может быть предложена следующая структура записи подобной базы данных:

1. Реквизиты документа:

• номер;
• дата;
• подразделение.

2. Тип документа.

3. Лицо, принявшее решение.

4. Основание для принятия документа.

5. Краткое содержание документа.

6. Подготовленный материал:

а) кто готовил;

б) по чьему поручению;

в) перечень заданий (поручений);

г) что подготовлено;

д) число этапов;

е) наличие сметы;

ж) сроки от... до...

7. Согласование:

а) список завизировавших;

б) ответственное лицо.

8. Задания:

а) кому;

б) сроки от... до...;

в) краткое содержание.

9. Список информируемых лиц.

10. Количественные характеристики  работы:

а) сложность;

б) трудоемкость;

в) мотивированность;

г) обязательность.

Процедура получения экспертных оценок и их уточнения

Максимальные проблемы возникают при заполнении последней позиции, необходимой для формулирования правил поведения «клетки», осуществляемого также экспертным путем. При опросе сотрудников анализируемых подразделений, нужно учитывать, что оценка сложности, мотивированности и обязательности работ приводит к крайне субъективным, а в ряде случаев и к намеренно сдвинутым, как правило, в сторону их завышения, результатам.

Выходом может явиться привлечение наряду с сотрудниками обследуемых подразделений компетентных экспертов высокого уровня, хорошо знакомых с практикой выполнения поручений отдельными подразделениями, например, топ-менеджеров организации. В связи с высокой загруженностью подобных экспертов и невозможностью сохранить в памяти детали выполнения конкретных поручений для оценки значений характеристик должны быть предъявлены не конкретные работы, а лишь их виды. Такой прием существенно облегчает работу экспертов, однако, разумеется, несколько снижает точность исследования.

Предлагается следующая процедура уточнения полученных экспертных оценок:

I. В течение некоторого времени силами исследовательской группы проводится изучение деятельности части подразделений с целью выяснения описанных выше количественных характеристик проводимой ими работы. Исследование носит характер достаточно формализованных коротких интервью с сотрудниками подразделения, проводящихся ежедневно в течение достаточно длительного срока, например, нескольких недель. Разумеется, оценки сотрудников, особенно касающиеся сложности работы, как правило, носят откровенно завышенный характер. Проблема заключается в том, что, с одной стороны, вопросы о времени, необходимом на выполнение тех или иных действий, традиционно воспринимаются сотрудниками обследуемых подразделений крайне болезненно, так как напрямую связываются с возможностью добавления дополнительных функциональных обязанностей или, наоборот, с грозящим сокращением штата. Справедливости ради, необходимо отметить, что в некоторых подразделениях, привыкших выполнять крайне сложные поручения, оценки носят относительно заниженный характер. В связи с этим считается, что оценка трудоемкости поручений силами сотрудников подразделений, как правило, крайне неточна и противоречива . Кроме того, эта процедура может вызвать «зажим» респондентов при ответе на другие вопросы. В связи с крайней важностью полученных результатов дальнейшая объективизация полученной информации осуществляется путем ее сравнения с деятельностью других подразделений.

II. По результатам исследований проводится сравнительный анализ деятельности различных подразделений. Подобная процедура полезна сама по себе, поскольку дает информацию и руководству предприятия и самим подразделениям о том, как они выглядят со стороны на фоне смежных звеньев управления. Однако важнейшей целью исследования при осуществлении сравнительного анализа деятельности управленческих подразделений является обеспечение сопоставимости даваемых оценок характеристикам отдельных работ.

При общем обсуждении результатов сравнительного анализа деятельности подразделений, на котором присутствуют их руководители и сотрудники, практически неизбежно возникают определенные негативные моменты их деятельности. Ими могут оказаться некоторые несоответствия в оценках близких по содержанию поручений, выполняемых разными объектами. Кроме того, могут возникнуть определенные противоречия между отдельными характеристиками работ одного и того же подразделения, например, между оценкой сложности, в частности, трудоемкости всех работ, выполнявшихся в определенный день, и численностью имевшихся сотрудников.

Подобные противоречия неизбежно заставляют сотрудников управленческих подразделений не только тщательно выверить собственные оценки, но и сделать их более сопоставимыми с оценками смежных звеньев управления путем использования более унифицированных критериев. После нескольких подобных итераций можно считать, что получены достаточно точные оценки отдельных типов поручений с точки зрения их сложности, уровня мотивированности и обязательности. Возникает задача построения оценок характеристик поручений для других, не обследованных подразделений.

III. Проводится сравнение полученных на предыдущем этапе оценок для обследованных подразделений и независимых оценок экспертов высокого уровня по поводу деятельности тех же самых подразделений. В случае расхождения результатов самым важным становится обнаружение постоянных ошибок экспертов и выявление их причин. Для этого устраивается общее обсуждение, в котором должны участвовать не только эксперты высокого уровня и члены исследовательской группы, но и представители обследованных подразделений. В конечном результате, можно считать, что эксперты смогут дать более точные оценки деятельности и других, не вошедших в обследование подразделений.

IV. Проводится экспертная оценка характеристик важнейших типов выполняемых поручений для остальных подразделений.

Эксперты дают их, исходя из своих представлений об их деятельности за истекший период. Соответственно, эти оценки можно с некоторым приближением считать усредненными. На их базе с помощью специальных алгоритмов могут быть построены правила поведения изучаемых «клеточных автоматов». Эти правила могут быть определены путем статистического анализа информации, содержащейся в базе данных, т. е. отбора наиболее часто встречающихся откликов конкретного подразделения на тот или иной входной сигнал. В частности, для каждого из «клеточных автоматов» будет определено, при каком сочетании сложности, мотивированности и обязательности поручений оно склонно использовать ту или иную реакцию.