Процесс разработки, принятия и реализации управленческого решения в деятельности предприятия

Схема Кента представлена в табл. 2.

Таблица 2.

Схема Кента, иллюстрирующая степень достоверности информации

ДОСТОВЕРНОСТЬ
Шансы		Степень достоверности, выраженная:
За	Против	В шансах	Через понятие вероятности
100	0	Достоверная информация (за – 10, против – 0)	Вероятность отсутствия ложной информации близка к 1
98	à1
99	1	Почти определённо, информация достоверна (за – 9, против – 1)	Почти определённо, информация достоверна (почти определенно – да)
85	15
84	16	Имеется много шансов, что информация достоверна (за – 3, против – 1)	Вероятно, информация достоверна (вероятно – да)
60	40
59	41	Шансы примерно равны (за – 1, против – 1)
40	60
39	61	Имеется много шансов, что информация недостоверна (за – 1, против – 3)	Вероятно, информация недостоверна (вероятно – нет)
15	85
14	86	Почти определённо, информация недостоверна (за – 1, против – 9)	Почти определённо, информация недостоверна (почти определенно – нет)
1	99
à0	à99	Недостоверная информация (за – 0, против – 10)	Вероятность того, что информация ложная, стремится к 1
0	100
НЕДОСТОВЕРНОСТЬ

 

2. Оценка достоверности технических прогнозов

Особое место в принятии решений занимает оценка достоверности технических прогнозов. Здесь следует обратить внимание на группу методов, основывающихся на учёте точек съёма исходной информации (по видам документов и этапам жизненного цикла объектов).

Рассмотрим методику определения достоверности технических прогнозов для экспертной оценки проектов В.С. Мучника. В.С. Мучник предложил использовать для экспертных оценок научных разработок показатели вероятности, названные «уровнем достоверности».

Уровни вероятности, используемые в методике Мучника, показывают долю затрат, которые можно считать эффективными, а дополнение их до единицы характеризует долю затрат, за эффективность которых поручиться нельзя.

В зависимости от стадии разработки уровень достоверности технического прогноза составляет:

• Теоретически разработано:

• в чертежах…………………………………………………………0,1
• на основании аналогичных разработок………………………0,15
• подтверждено на стендах в отдельных узлах………………….0,2

• Проверено на стенде целиком или имеется опыт работы аналогичных конструкций в сходных условиях……………………………………….0,4

• Шахтные испытания опытного образца:

• с выявлением слабых узлов………………………………………0,5
• с подтверждением параметров………………………………….0,55

• Промышленные испытания экспериментальной партии:

• с выявлением слабых элементов………………………………..0,6
• с подтверждением параметров………………………………….0,7

• Эксплуатация опытной партии:

• с выявлением недостатков……………………………………….0,8
• с хорошими показателями……………………………………….0,8

• Эксплуатация нескольких экземпляров в сходных условиях…………0,9

• Длительная эксплуатация нескольких экземпляров:

• в одних условиях…………………………………….…………0,85
• в сходных условиях………………………………………………0,9
• в разных условиях……………………………………………….1,0

Пользуясь приведенной схемой, можно утверждать, что, например, переход от анализа в теоретической разработки в чертежах к материалам, подтверждающим теоретические положения в стендовых испытаниях отдельных узлов, увеличивает вероятность достижения ожидаемых эффектов на 0,1 (или 10%).

Но данная методика в принципе оценивает только достоверность завершения разработки объекта с заданными параметрами. При этом необходимо учитывать, что далеко не каждая завершенная и прошедшая все испытания разработка превратится в рыночный продукт. Вероятность превращения созданного объекта в рыночный продукт различна для разных отраслей и разных регионов. Поэтому всегда нужно разделять определение достоверности появления нового объекта на два различных показателя:

• достоверность того, что объект с заданными характеристика будет создан:
• достоверность того, что созданный объект станет рыночным продуктом.

Причём переход ко второму показателю должен осуществляться только после того, сделана оценка достоверности создания объекта и эта оценка (по принятым потребителем информации критериям) превышает уровень достоверности, который потребитель считает достаточным для продолжения последующих оценок.

3. Определение достоверности информации в экономике

В экономике, которая относится к одной из немногих областей знания, где расчеты не сопровождаются обязательным указанием достоверности полученных результатов, в настоящее время ведутся исследования по обработке методик оценки достоверности статистических показателей.

Показатель – это вид понятия, выражающего количественную характеристику социально-экономических явлений или процессов в единстве с их качественной определенностью. При определении показателя необходимо обеспечить строгую регламентацию его содержания, объема и правил построения.

Достоверность показателей во многом обусловлена способом их количественной оценки – выбором измерительных шкал, единиц измерений и размерностей.

В рассмотренной ниже методике достоверность показателей характеризуется правильностью, точностью, надежностью, чувствительностью и устойчивостью.

Правильность – это правильность теории, на основании которой сформулировано исходное понятие и соответствие показателя этому понятию.

Неправильная теория, неопределенность в понятиях и несоответствие между понятием и показателем являются обычно наиболее опасными источниками ошибок в показателях. Правильная теория и адекватный перевод понятий в показатели – основа достоверности показателей экономической информации. Именно здесь лежат причины несовместимости одноименных показателей. Поэтому сравнение показателей невозможно, если точно неизвестны принципы, положенных в их построение.

Точность отражает размеры отклонения показателя от его истинного значения, «допуск», в пределах которого находится истинная величина. Если теория, на основании которой построен показатель, правильна, то всегда возможно повышение точности за счёт улучшения методов наблюдений и вычислительных операций. Если принципы и методы построения показателей неправильны, то никакие меры повышения точности не помогут.

Г.Е. Эдельгауз по степени точности рекомендует ввести пять классов точности. Они представлены в табл. 3

Таблица 3.

Классы точности экономических расчетов (относительный размер практического отклонения с вероятностью 0,95)

Класс точности	Степень точности	Отклонение при размере измеряемых величин, %			Примеры расчетов
		Малых	Средних	Больших
1	Обыкновенная	До 5	До 3	До 1	Расчеты с постоянными величинами в пределах погрешности их измерения
2	Обыкновенная	5,1 – 15	3,1 - 10	1,1 - 5	То же в серийном производстве
3	Приближенный	15,1 – 25	10,1 – 20	5,1 - 10	То же в условиях мелкосерийного и единичного производства
4	Ориентировочная	25,1 – 50	20,1 - 40	10,1 - 20	Укрупненные расчеты на основе анализа конструкции машин до разработки технологии
5	Прикидочные	Свыше 50	Свыше 40	Свыше 20	То же, но в стадии эскизного проекта и конструктивной разработки машин

 

Надежность оценки точности – степень вероятности, с которой появляются отклонения в пределах поля допуска. Важно знать не только крайние пределы поля допуска, но и характер распределения величин в пределах поля допуска.

Для единообразия оценки степени точности и надежности целесообразно стандартизировать классы экономической надежности. На основании анализа существующей практики вычислений был предложен для обсуждения проект характеристики классов расчетов.

Таблица 4.

Классы надежности экономических расчетов

(при нормальном  распределении ошибок)

Класс надежности	Степень надежности результатов	Доверительная вероятность, %	Доверительный интервал (+/- сигма)
А	Практически достоверны	Свыше 99,7	Свыше 3
Б	С малым риском	95	2
В	Со средним риском	80	1,5
Г	С повышенным риском	60	0,8
Д	Азартные	Менее 60	До 0,8
Е	Неопределенные	Неизвестна	Неизвестна

 

Чувствительность – это свойство показателя реагировать на изменения или ошибки исходных данных.

Показатель будет считаться устойчивым по отношению к устойчивым величинам, если их ограниченные по размеру изменения вызывают изменение результата в определенных и практически допустимых пределах, которые составляют область устойчивости. Если изменения или ошибки исходных данных выводят показатель за пределы области устойчивости, то такой показатель считается неустойчивым.

 

Глава 3. Влияние человеческого фактора на процесс разработки, принятия и реализации управленческого решения

3.1. Личностные характеристики субъекта и их влияние на качество процесса разработки, принятия и реализации управенческого решения

Главным элементом социальной системы является человек как субъект, объект и потребитель решения. Каждый человек наделен набором личностных характеристик (качеств), сближающих его с другими людьми или отдаляющих его от них. Причем один и тот же человек в разных организациях может по-разному проявлять свои личностные качества.

Каждый человек – абсолютно уникальная личность. Работа с абсолютно уникальной личностью требует в идеальном случае разработки уникальных решений. В процессе РУР целесообразно выявить общие и уникальные (особенные) личностные качества в коллективе и определить их соотношение. С учетом общих качеств используют типовые процедуры подготовки и реализации управленческих решений, а для использования уникальных качеств применяют искусство управления, основанное на знании этих уникальных качеств и способов их применения для решения задач управления.

Любое УР в разной степени отражает индивидуальность его инициатора и систему его ценностей, потому что окончательный выбор осуществляется на основе личных предпочтений. Поэтому УР может не гармонировать с участниками его разработки и реализации. На процесс подготовки, реализации и оценки УР влияет так называемый человеческий фактор.

Человеческий фактор – комплекс факторов, связанных с мотивацией, системой ценностей, материальными и духовными условиями существования человека, оказывающих определяющее влияние на эффективность общественного производства.

Роль человеческого фактора проявляется во влиянии на процесс подготовки УР, оценки существующего УР и оценки результатов его выполнения.

Личные качества руководителя – определяющие качества лидера, принимающего решения и несущего ответственность за их последствия.

Личные качества делятся на:

• Неизменяемые;
• Слабо изменяемые;
• Значительно изменяемые.