Типовые модели и методы при принятии управленческих решений

     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 определенные запасы материалов, комплектующих изделий, готовой продукции, для банка — денежной наличности, для больницы — лекарств, инструментов и т.д.

     Поддержание высокого уровня запасов повышает надежность 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. такой уровень  запаса, который минимизирует издержки на его создание и поддержание  при заданном уровне непрерывности  производственных процессов.

     Модели  линейного программирования. Эти модели 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.

     Линейное  программирование обычно используют специалисты  штабных подразделений для разрешения производственных трудностей.

     Некоторые типичные применения этого метода в  управлении производством перечислены  в табл.1 [8; C.128].

     Таблица 1 -Типичные варианты применения линейного программирования в управлении производством

       

     С учетом характера анализируемых  операций и сложившихся форм зависимости  факторов могут применяться и  другие типы моделей:

     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 (корреляционно-регрессионный анализ).

     В сложных ситуациях выбора ЛПР может не обладать всей необходимой информацией или опытом, что повышает степень риска принятия ошибочного решения. Кроме того, многие проблемы, требующие решения, полностью или частично не поддаются количественному анализу, и, следовательно, не дают возможности использовать методы моделирования. В подобных случаях значительный эффект приносят экспертные технологии.

     В зависимости от процедуры и способов организации и проведения экспертизы среди методов экспертных оценок различают следующие методы группового опроса. Метод комиссий - предполагает регулярные собрания экспертов для проведения групповых дискуссий по обсуждаемой проблеме и выработки в ходе таких дискуссий согласованного решения. Метод мозгового штурма (коллективной генерации идей). В настоящее время одним из наиболее распространенных методов коллективной экспертной оценки является метод Дельфи - достоинство данного метода состоит в том, что он позволяет обобщать индивидуальные мнения.  Метод сценариев - суть этого метода — написание экспертами сценариев развития анализируемой ситуации с целью определить тенденции возможного развития и сформировать картину состояний, к которым она может прийти под влиянием тех или иных факторов, в том числе под воздействием определенных управленческих решений или при их отсутствии. Метод суда основан на использовании процедуры судебного заседания. При этом одна часть экспертов — сторонники обсуждаемой альтернативы решения — выступают в качестве «защиты», приводя всевозможные доводы в ее пользу, другая — противники — в качестве «обвинения», приводя аргументы против, а третья часть экспертов — «жюри» — выступают в качестве присяжных, оценивая обоснованность аргументов и вынося окончательное решение. Экспертные оценки носят, в значительной мере, субъективный характер, поэтому при использовании подобных методов возникает весьма важный вопрос: кого считать экспертом и как выбрать «хорошего» эксперта, или, другими словами, как оценить качества эксперта? [11; C.32]

     2.5 Процесс и методы принятия решения

     Процесс принятия решений — это циклическая последовательность действий субъекта управления, направленных на разрешение проблем организации и заключающихся в анализе ситуации, генерации альтернатив, принятии решения и организации его выполнения. Наиболее целостное и наглядное преставление о процессе принятия решений (ППР) дает схема, отражающая его основные стадии и порядок их следования. Такая схема представлена на рис.3.

     

     Рисунок 3 - Процесс принятия управленческих решений 

     Следует, однако, отметить, что схема эта  является идеализированной моделью. Реальные процессы принятия решений, вследствие разнообразия организаций, ситуаций и  проблем, требующих решения, как  правило, от нее отличаются, т.е. фактически структура ППР во многом определяется ситуацией и решаемой проблемой.

     Методы принятия управленческих решений – это конкретные способы, с помощью которых может быть решена проблема. Для принятия оптимальных решений применяются следующие методы: платежная матрица; дерево решений; методы прогнозирования [8; C.130].

     Платежная матрица – один из методов статистической теории решений, оказывающий помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Особенно полезен в ситуации, когда руководитель должен установить, какая стратегий в наибольшей мере будет способствовать достижению целей. В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически совершаются. Если событие или состояние природы не случается на деле, платеж неизменно будет другим (табл.2).

     Таблица 2 – Платежная матрица

       

     В целом платежная матрица полезна, когда имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов  стратегии для выбора между ними; то, что может случиться, с полной определенностью не известно. Результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива, и какие события в действительности имеют место. Кроме того, руководитель должен иметь возможность объективно оценить вероятность релевантных  событий и рассчитать ожидаемое  значение такой вероятности. Вероятность  прямо влияет на определение ожидаемого значения – основного понятия  платежной матрицы. Ожидаемое значение альтернативы или варианта – это  сумма возможных значений, умноженных на соответствующие вероятности. Определив  ожидаемое значение каждой альтернативы и расположив результаты в виде матрицы, руководитель без труда может  выбрать наиболее оптимальный вариант.

     Дерево решений – схематичное представление проблемы принятия решений – используется для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов. «Дерево решений - это схематичное представление проблемы принятия решений». Как и платежная матрица, 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 может применяться  как в ситуациях, в которых  применяется платежная матрица, так и в более сложных ситуациях, в которых результаты одного решения влияют на последующие решения. То есть дерево решений – удобный метод для принятия последовательных решений. На рис. 4 проиллюстрировано применение метода дерева решений для разрешения проблемы, требующей определенной последовательности решений.

 
Рисунок 4 - Дерево решений 

     Методы прогнозирования. Прогнозирование – метод, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Результат качественного прогнозирования может служить основой планирования. Существуют различные разновидности прогнозов: экономические прогнозы, прогнозы развития технологии, прогнозы развития конкуренции, прогнозы на основе опросов и исследований, социальное прогнозирование. Все типы прогнозов используют различные методы прогнозирования.

     Методы  прогнозирования включают в себя: неформальные методы; количественные методы; качественные методы.

     Неформальные методы включают в себя следующие виды информации:

     Вербальная информация – это наиболее часто используемая информация для анализа внешней среды. Сюда относят информацию из радио- и телепередач, от поставщиков, от потребителей, от конкурентов, на различных совещаниях и конференциях, от юристов, бухгалтеров и консультантов. Данная информация легкодоступна, затрагивает все основные факторы внешнего окружения, представляющие интерес для организации. Она изменчива и нередко неточна.

     Письменная информация – это информация из газет, журналов, информационных бюллетеней, годовых отчетов. Эта информация обладает теми же достоинствами и недостатками, что и вербальная информация.

     Промышленный шпионаж.

     Количественные методы прогнозирования используются, когда есть основания считать, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которая может продолжиться и в будущем, и когда достаточно информации для выявления таких тенденций. К количественным методам относятся:

     Анализ временных рядов. Он основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение к оценке будущего. Проводится с помощью таблицы или графика.

     Причинно-следственное (казуальное) моделирование. Наиболее математически сложный количественный метод прогнозирования. Используется в ситуациях с более чем одной переменной. Казуальное моделирование – прогнозирование путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Из казуальных прогностических моделей самыми сложными являются эконометрические модели, разработанные с целью прогнозирования динамики экономики.

     Качественные методы прогнозирования подразумевает прогнозирование будущего экспертами. Существует четыре наиболее распространенных метода качественного прогнозирования:

     1. Мнение жюри – соединение и  усреднение мнений экспертов  в релевантных сферах.  Неформальная  разновидность метода – «мозговой  штурм».

     2. Совокупное мнение сбытовиков. Мнение  дилеров или предприятий сбыта  очень ценно, так как они  имеют дело непосредственно с  конечными потребителями и знают  их потребности. 

     3. Модель ожидания потребителя  – прогноз, основанный на результатах  опроса клиентов организации. 

     4. Метод экспертных оценок. Представляет  собой процедуру, позволяющую   группу экспертов приходить к согласию. По данному методу эксперты из различных областей заполняют опросник по данной проблеме. Затем им дают опросники, заполненные другими экспертами, и просят пересмотреть свое мнение либо аргументировать первоначальное. Процедура проходит 3-4 раза, пока в результате не будет выработано общее решение. Все опросники анонимны, как и анонимны сами эксперты, т.е. эксперты не знают, кто еще входит в группу.

     Рассмотрим  следующие виды прогнозирования. Технологическое  прогнозирование подразделяется на изыскательное (поисковое) и нормативное.