Процессы принятия решений в компании

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ

Основным методом коллективного решения является «мозговой штурм» или «атака мыслей». Основан способ на том, что в мозге человека, этом своеобразном компьютере, моделируются различные варианты решений. В матричных структурах руководитель наделяется линейными правами, которые позволяют принимать решения в различных ситуациях.

Главной задачей менеджера-профессионала является принятие решений, реализация которых способствует достижению поставленных целей и повышению эффективности функционирования организации. При этом особое значение имеет принятие стратегических решений.

Стратегия должна быть максимально ясной. Далеко не каждое предприятие может позволить себе практиковать стратегический менеджмент и принимать стратегические решения. Но если организация располагает ресурсами, дающими возможность активно воздействовать на внешнее окружение и в ней сформировался субъект для принятия именно стратегических решений, то она обязана использовать стратегию для реализации целей и повышения эффективности.

Непостоянность экономической и политической обстановки в России вынуждает предприятия принимать стратегические взвешенные решения, составлять планы развития, ориентируясь на изменяющуюся среду. Даже самые преуспевающие бизнесмены далеко не всегда принимают обоснованные решения.

Цель: провести анализ моделей принятия управленческих решений их использование в организации.

 Задачи:

1.  Изучить теоретические основы моделей принятия управленческих решений
2. Рассмотреть особенности моделей принятия управленческих решений

Объектом исследования является модели принятия управленческих решений

Предметом исследования является особенности моделей принятия управленческих решений и их использование в организациях.

Структура данной работы включает в себя: введение, трех глав, заключение и список использованной литературы.

ГЛАВА 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

ФОРМИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ В ОРГАНИЗАЦИИ.

Развитие любой компании предполагает два взаимно дополняемых процесса: расширение пространства деловой активности и перманентную модернизацию управленческого инструментария. ^[1]

Последний из них включает в себя изменения бизнес-процессов, преобразование организационной модели, введение новых операционных регламентов и т.д.

Проведенные нами показали исследования, что одним из наиболее распространенных направлений совершенствования инструментария корпоративного управления является аутсорсинг, т.е. передача вспомогательных работ специализированным фирмам, выполняющим их значительно качественнее, быстрее и с меньшими издержками. ^[2]

Примером активного внедрения аутсорсинга является управленческая практика Горьковской железной дороги. В число переданных непрофильных работ сторонним организациям входят уборка помещений и территории, ремонт и содержание зданий и сооружений, экипировка пассажирских вагонов, контроль оплаты проезда, обеспечение пропускного режима и т.д.

В ходе исследований нами была выявлена устойчивая тенденция роста объемов работ и услуг, передаваемых сторонним организациям. Вместе с тем, по нашему мнению, налицо проблема некоторого «перегиба» в реализации рассматриваемой управленческой стратегии.

Решения структурных подразделений о передаче вспомогательных работ и услуг сторонним организациям нередко принимаются без должного использования экономических инструментов, на безальтернативной основе.

Основанием для принятия решения зачастую является директивное указание «сверху», должный в таких случаях комплексный, всесторонний анализ экономической выгоды различных моделей решения рассматриваемой проблемы не проводится.

Не надо доказывать, что отказ, пусть даже частичный, от рассмотрения альтернативных подходов к принятию управленческих решений, отсутствие транспарентных обоснований с позиций экономической выгоды ведет к заметному снижению эффективности корпоративного управления.Мы полагаем, что обязательной компонентой процесса выработки управленческого решения в рассматриваемой производственно-хозяйственной ситуации является изучение альтернативного подхода. ^[3]

Очевидно, что таким подходом является инсорсинг, в данном контексте означающий выполнение непрофильных работ собственными силами. Данная модель организации производственного процесса имеет длительную и богатую историю в отечественной экономической науке и практике (необходимо отметить, что сам термин не использовался). ^[4]

Немалый вклад в изучение особенностей калькулирования и экономическое обоснование инсорсинга внес основатель нижегородской академической школы бухгалтерского учета профессор Е.А. Мизиковский. В настоящее время в организациях затраты на обычную деятельность в производственном учёте: формируются по каждому процессу обычной деятельности; формируются лишь в подразделениях основного и вспомогательных производств; образуются лишь от участия в уставных (складочных) капиталах, представляющего непрофильную деятельность организации; признаются независимо от возможности достоверной обоснованной оценки (определения стоимости).

Основной целью принятия решения является качественная реализация рассматриваемого технологического процесса в минимальные сроки и с наименьшими затратами в полном соответствии с санитарными нормами труда.

Техническим ограничением является запрет на стирку в воде, поскольку материал содержит три слоя ткани, в структуре которых имеются металлические нити (серебряный сплав). При воздействии на человека наведенного напряжения ток протекает по поверхности костюма и служит своеобразным экраном, снижая риск поражения, поэтому основным техническим условием выполнения процесса является сухая чистка ткани с помощью химического состава.

Процесс принятия решений предполагает анализ альтернативных вариантов, каковыми в данном случае являются аутсорсинг и инсорсинг. В ходе анализа происходит сопоставление их по заранее выбранным критериям (ключевых показателей эффективности) исходя из сделанных целевых установок. ^[5]

Такими критериями являются качество, время и экономическая выгода выполнения процесса. Сравнение по первому критерию показало, что качество выполнения работ одинаково, как собственными силами, так и на стороне.

При сравнении по второму критерию необходимо учесть, что средством выполнения работ является машина сухой химической чистки, использование которой в условиях инсорсинга займет, с учетом перемещения между подразделением-заказчиком и подразделением-исполнителем, не более трех часов.

Для аутсоринга технологическое время составит более пяти часов, при этом дополнительной временной нагрузкой служит составление внушительного пакета учетных документов. Сопоставление аутсорсинга и инсорсинга по критерию экономической выгоды проводится в разрезе показателей «цена химической чистки одного комплекта» и «себестоимость химической чистки одного комплекта» соответственно с учетом срока окупаемости единовременных затрат.

Сравнивая полученные результаты, получаем экономию затрат на один комплект в условиях инсоринга: 3443,2 руб. (5000-1556,8). Потребность в химической чистке возникает не менее двух раз в год, всего комплектов на предприятии 200 шт. ^[6]

Соответственно, годовая экономия производственных затрат на сухую химчистку комплекта составит 1377280 руб. (200*2*3443,2). Маркетинговые исследования показали, что стоимость машины сухой химической чистки, соответствующей параметрам и критериям рассматриваемого технологического процесса, составляет два миллиона рублей.

Срок ее окупаемости рассчитаем, как отношение ее стоимости к сумме годовой экономии затрат на производство данного вида работ (1377280 руб.), амортизации (199200 руб.), рассчитанной исходя из десятилетнего периода эксплуатации и уровня инфляции исходя из 7,3 % годовых (146000 руб.). ^[7]

Данный показатель составит 1,2 года, что является экономически приемлемым для рассматриваемого предприятия. Рассмотренный пример наглядно иллюстрирует необходимость комплексного подхода к рассмотрению вопроса о субъектах выполнения непрофильных работ.

Очевидно, что методика подготовки решения на основе альтернативных данных должна быть отражена в операционных регламентах предприятия и ее применение должно носить директивный характер.

О КРИТЕРИЯХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

При принятии решений в условиях риска рассматривается несколько состояний (исходов) природы и можно сделать предположения о вероятностях наступления каждого возможного состояния природы.

В общем случае значение вероятностей исходов оценивается на основе статистических данных за прошлые периоды. Если статистические данные отсутствуют или недоступны, либо менеджер в силу каких-нибудь причин не может спроецировать их на будущее, то он все равно должен оценить эти вероятности, пусть даже субъективно с привлечением экспертов.

Для принятия решений в условиях риска обычно используются следующие критерии: критерий ожидаемого значения, критерий предельного уровня, критерий минимизации риска.

Использование критериев эффективности в модели систем массового обслуживания. Очевидно, что использование различных подходов к выбору критерия эффективности при управлении запасами, приводит к разным расчетным соотношениям и, соответственно, различной величине норм запасов. ^[8]

Проиллюстрируем сказанное на примере следующей производственной ситуации. Дилер импортной дорожно-строительной техники осуществляет гарантийный ремонт и снабжение запасными частями своих клиентов. Необходимо установить норму переходящего запаса одной из позиций номенклатуры дорогостоящих запасных частей «Фильтр гидравлический HF28910» (спланировать уровень запаса фильтров, хранимых на складе дилера), если интенсивность расхода фильтров в среднем составляет 9 единиц в неделю, а интенсивность поступления в среднем 2 единицы в неделю.

Планирование запасов осуществим с использованием методов теории массового обслуживания (ТМО), рассматривая систему управления запасами (СУЗ) как систему массового обслуживания (СМО) с отказами (канал обслуживания свободен – фильтр на складе имеется, канал занят – запасная часть отсутствует).

Будем полагать, что поток заявок на расход фильтров – простейший, а распределение времени между поступлениями фильтров на склад (времени обслуживания) следует показательному закону.

Тогда вероятность отказа в обслуживании (вероятность дефицита в СУЗ) равна ротк = рn = p0 × αn / n! (нагрузка на систему α = λ / µ), где p0 = (1 + α + α2 / 2! + ….+ + αn / n!)–1. Соответственно при использовании критерия предельного уровня для обеспечения непрерывности производства с вероятностью не менее 95% на начало рабочей недели следует иметь 8 ед. данной позиции номенклатуры. ^[9]

При определении оптимального переходящего запаса по критерию ожидаемого значения (минимум потерь в СУЗ) используем функцию стоимости потерь в СМО. ^[10]

Предположим, что оценка стоимости хранения одного фильтра в единицу времени составляет 0,6 у.е., а величина убытков из-за отсутствия одного фильтра оценивается в 1,1 у.е.

Функция потерь для СМО с отказами имеет вид – G = (qkN + qypоткλ)T,

где: G – функция потерь за определенный интервал времени Т;

qk – стоимость единицы времени простоя обслуживающего канала (h);

qy – величина потерь, связанных с уходом из системы одной заявки (d);

pотк и λ – вероятность отказа и интенсивность потока заявок;

N – среднее число простаивающих каналов.

При пороговой вероятности 0,99 эта разница составит 3ед. и нормы переходящего запаса по рассматриваемой позиции номенклатуры при использовании указанных двух критериев принятия решений в условиях риска будут отличаться на 30%.

Таким образом, в рассмотренной ситуации планирования запасов результаты использования критерия ожидаемого значения и критерия предельного уровня существенно отличаются.

Для практической реализации этих двух критериев в общем случае необходимо знать закон распределения с.в. расхода за время между очередными поставками (R). Этого будет достаточно для определения вероятности p = P(R > В) появления дефицитной ситуации при некотором уровне переходящего запаса В, т.е. для реализации в полном объеме критерия предельного уровня.

Для использования критерия ожидаемого значения дополнительно надо обеспечить учет затрат по созданию и хранению запасов, потерь от их недостатка и дать приемлемые (адекватные, убедительные) оценки параметров целевой функции модели оптимизации. Сделать это в реальных практических приложениях весьма непросто.

Однако при значительном превышении потерь от дефицита над затратами по созданию и хранению запасов критерий ожидаемого значения по сути переходит (равносилен, приводит к тем же результатам) в критерий предельного уровня. ^[11]

Это обстоятельство характерно для производственных запасов и, как правило, для важнейшей номенклатуры товарных запасов.

Использование принципа планирования вероятностным уровнем Критерий предельного уровня не дает оптимального решения, напри- мер, минимизирующего затраты на управление запасами.

Он реализует известный принцип планирования вероятностным уровнем. Проиллюстрируем сказанное на примере вероятностной модели с основным запасом для «терпеливых» заказчиков, в которой используется критерий ожидаемого значения (минимизируются ожидаемые затраты, связанные с избытком и дефицитом запасов).

В системе с основным запасом предполагается, что процесс движения запасов начинается с первоначального запаса в В единиц и характеризуется следующими допущениями:

• всякий раз, когда получен заказ покупателя на r единиц, немедленно производится заказ на r единиц для пополнения запасов;

• заказы на пополнение запасов выполняются после детерминированного времени отставания z;

• при ситуации дефицита заказ покупателя выполняется, насколько это возможно, за счет имеющихся в наличии запасов и, предполагается, что покупатели не будут аннулировать заказы, а будут ожидать достижения достаточного уровня запаса. ^[12]

Таким образом, в практических расчетах при h/d→0 уровень запаса целесообразно устанавливать на основе критерия предельного уровня (использовать принцип планирования вероятностным уровнем).

Как известно, для измерения величины риска (степени риска) обычно используют две характеристики:

– среднее ожидаемое значение;

– изменчивость (вариация) возможного результата. ^[13]

В сложившейся практике планирования норма запасов устанавливается как переходящий запас В в сумме текущего запаса Зт (запас под среднее, ожидаемое потребление) и страхового, гарантийного запаса Зс (запас под вероятное отклонение, вариацию от среднего потребления и, соответственно, расчет идет исходя из показателей вариации около среднего).

Заметим, что в приведенной выше математической модели основной запас практически интерпретируется как переходящий запас в сумме двух составляющих В = Зт + Зс – текущей (Зт) и страховой (Зс).

По сути, в традиционном подходе при нормировании запасов важнейшей номенклатуры делается попытка (более или менее успешная в зависимости от конкретной хозяйственной ситуации) реализовать критерий минимизации риска.

Следует отметить, что использование различных допущений и подходов к расчету характеристик и показателей риска приводит к различным расчетным соотношениям и, соответственно, различной величине норм запасов.

Более строгий и, соответственно, более громоздкий подход к реализации критерия минимизации риска связан с математико-статистическим исследованием движения запасов и оценкой законов распределения рассматриваемых случайных величин на основе критериев согласия.

Для практической реализации критерия минимизации риска также необходимо знать закон распределения с.в. расхода за время между очередными поставками (R). ^[14]

Кроме того, в отличии от критерия предельного уровня в этом случае дополнительно используются свойства конкретных законов распределения вероятностей (например, известное «правило трех сигм» при нормальном законе распределения). Так что при планировании переходящих запасов критерий минимизации риска и критерий предельного уровня реализуют одну и ту же установку минимизации риска и в этом смысле их можно считать равносильными (эквивалентными).

Однако критерий предельного уровня более точен и универсален. Таким образом, при использовании математических методов управления запасами в условиях риска наибольшую практическую ценность представляет критерий предельного уровня, реализующий принцип планирования вероятностным уровнем. Этот принцип предполагает следующий подход к нормированию запасов h/d F(B*) B* p.

При этом выбор того или иного значения пороговой вероятности сопряжен с конкретной хозяйственной ситуацией и экономическими последствиями.

Учитывая необходимость применения большого количества номенклатуры МР на предприятии, и статистической обработки движения каждой позиции запаса, имеет смысл реализации критерия предельного уровня в ERP-системах, используемых в организации, или, по крайней мере, в прикладных локальных вычислительных системах, применяемых для нормирования МР. ^[15]

Тогда для каждой позиции номенклатуры (или для их группы) можно задать значение пороговой вероятности, на основании которой, и используя статистические данные, можно рассчитать текущую норму МР и план-график пополнения на ближайшее будущие. ^[16]

В зависимости от вероятностного закона распределения расхода норма и план-график пополнения производственных запасов будут меняться. Использование вычислительных систем позволит поддерживать актуальность этих значений и оптимизировать затраты на оборотные фонды предприятия.

ГЛАВА2. ТЕХНОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

2.1. СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Возрастающая интеллектуализация управленческого труда предъявляет высокие требования к профессиональной компетенции руководителя любого уровня, основное предназначение которого — обеспечить эффективное функционирование, устойчивое развитие вверенного подразделения, организации (организация, согласно ст. 48 ГК РФ — наиболее широкое определение всех видов юридических лиц). ^[17]

Для того чтобы организация, подразделение эффективно работали, от менеджера требуется из ряда альтернативных возможностей осуществить выбор наиболее предпочтительной в текущий момент времени. Общий успех дела значительно зависит от эффективности управленческого решения. ^[18]

В современных условиях практически невозможно управлять без владения менеджментом организации, технологиями подготовки, принятия, осуществления управленческих решений.

Управленческое решение можно представить в виде продуманного вывода о необходимости осуществления каких-либо действий (возможно, наоборот, воздержаться от совершения каких-либо действий), направленных на достижение целей, стоящих перед организацией, и решение возникающих проблем.

Принятие важных управленческих решений, ответственность за них является тяжелым моральным бременем для менеджеров, особенно для высших уровней управления, где цена ошибки особенно велика.

Принимаемое управленческое решение должно быть основано на достоверной, прогнозируемой или текущей информации, опираться на анализ всех факторов, которые оказывают влияние на решение, учет возможных последствий данного решения. ^[19]

В системе управления необходимо следовать принципу выбора принимаемого решения из набора возможных решений. Чем шире возможный выбор, тем эффективнее управление. Одним из древнейших методов принятия управленческих решений является так называемая «хорошая идея», иначе говоря, проявление интуиции.

Очень часто на основе интуиции возникает молниеносное видение проблемы (хотя проблема не всегда четко сформулирована) и способов ее решения. При развитии новаторских идей данный метод — составная часть любого созидательного процесса. Групповые методы принятия управленческих решений применяются для того, чтобы стимулировать творческую фантазию, оказать помощь в выявлении, определении и осознании проблемы. ^[20]

Как правило, анализ, оценка и сопоставление на этой стадии исключаются, основная задача — генерировать возможно большее число альтернативных идей решения проблемы. Метод «мозгового штурма» (brainstorming) весьма часто применяется при решении управленческих задач. Как правило, «мозговым штурмом» руководит специалист (модератор), являющийся организатором решения проблемы.

Сущность метода — генерация идей участниками группы (как правило, 5–6 человек). Обычно «мозговой штурм» состоит из двух этапов: собственно генерация идей. Отличи- тельной чертой является запрет критики предлагаемых идей, поощрение самых неординарных предложений. В группе создается благожелательная, дружелюбная атмосфера. ^[21]

Высказанные идеи фиксируются в протоколе; анализ зафиксированных в протоколе идей, выбор тех, которые стоит реализовать. Анализ может производиться как группой экспертов, так и участниками «мозгового штурма».

Существует значительное количество разновидностей «мозгового штурма», один из них — метод синектики. Процедура данного метода состоит из четырех этапов: обдумывание участниками группы решаемой проблемы, самостоятельный поиск путей ее решения.

Варианты решений фиксируются (бланки, рабочие тетради); выбор лидера группы, который подробным образом излагает свою точку зрения на решение данной проблемы; участники группы презентуют свои решения проблемы, происходит обсуждение, направляемое лидером группы; анализ высказанных мнений и предложенных решений.

Анализ проводят приглашенные специалисты — эксперты. Присутствие членов группы разрешается.

Достоинства метода «мозгового штурма»: эффективен при недостатке информации, решении организационных проблем; легко осваивается и прост в применении; малы затраты времени на проведение.

Недостатки: не гарантирует нахождение сильных идей; отсутствуют критерии, способствующие выдвижению идей в приоритетном на- правлении. Если сложность решаемой управленческой задачи требует существенного напряжения творческой мысли в течение длительного времени, может применяться метод дневников. ^[22]

Члены специальной группы экспертов работают как порознь, так и коллективно. Каждый участник группы имеет специальный блокнот, в который записывает ежедневные наблюдения и формулирует предложения по возможным решениям задачи.

Длительность такой работы — одна-две недели. Затем результаты работы обсуждаются на собрании группы. При подготовке собрания руководитель может собрать дневники для того, чтобы обобщить результаты и сформулировать тематику дискуссии на собрании. ^[23]

Метод Дельфи применяется в следующих случаях: выдвижение и обоснование ряда альтернатив при решении управленческой задачи; в условии задачи присутствуют альтернативы.

Данный метод является разновидностью коллективного метода принятия решения и состоит из трех этапов: участник группы оценивает каждую альтернативу по субъективному предпочтению по 10-балльной шкале (высший балл — 1, низший — 10).

Остальные альтернативы получают баллы в иерархической последовательности. Затем баллы по всем альтернативам всех участников группы суммируются, происходит подсчет средней величины для каждой альтернативы; участники группы проводят сравнение своих оценок со средними величинами и оценивают степень их совпадения по 10-балльной шкале. ^[24]

Производится подсчет второй средней величины; по каждой альтернативе перемножаются две средние величины, происходит определение наиболее предпочтительной альтернативы (альтернатива с наименьшей величиной). Сложность значительного числа организационных ситуаций, ориентация руководства компаний на будущее обусловливают использование моделей в управлении.

Модель — это представление идеи, объекта, системы в некоторой форме, отличной от ее целостности. Например, организационная схема организации является моделью, представляющей ее структуру.

Базовые типы моделей: аналоговые, математические, физические. Аналоговая модель. Объект представляется аналогом, вид которого отличается от реального объекта, поведение — аналогично.

Пример аналоговой модели — уже упоминавшаяся организационная схема предприятия. Математическая модель (также ее называют символической). При описании свойств или характеристик события или объекта используются символы. Формула Эйнштейна (Е = mс2 ) является примером такой модели. ^[25]

Математические модели часто используются при принятии организационных решений. Физическая модель представляет исследуемый объект или систему в виде описания (увеличенного или уменьшенного). Пример — модель административного корпуса, подготовленная строительной компанией для презентации заказчику. Аналогично управлению, построение модели является процессом.

Основные этапы процесса построения модели: постановка задачи. Правильно сформулированная управленческая проблема обеспечивает правильное ее решение; построение модели. Должны быть определены цель построения модели, выходные нормативы или информация, которые будут получены при использовании модели. ^[26]

Также необходимо определить информацию, требуемую для построения модели, а также расходы на построение модели и реакцию сотрудников на ее применение; проверка модели на достоверность.

В первую очередь, определяется, насколько построенная модель соответствует реальной ситуации (чем лучше в модели отражена реальная ситуация — тем ценнее модель для руководителя в качестве помощника в принятии эффективного решения). ^[27]

Второй момент, который необходимо учесть при проверке модели — насколько информация, полученная с помощью модели, оказывает помощь руководителю в решении проблемы; применение модели. Как ни странно, практика показывает, что из разработанных моделей науки управления на практике в той или иной степени было применено всего лишь около 60 %; обновление модели.

На эффективность модели могут оказать влияние следующие потенциальные погрешности: недостоверные исходные данные; информационные ограничения. В случае неопределенной информации, трудности получения объективной информации, руководителю может помочь его собственный опыт, интуиция и помощь консультантов; слабое использование на практике; чрезмерно высокая стоимость.

В науке управления число конкретных моделей сопоставимо с числом проблем, для решения которых эти модели были разработаны. В данном разделе подробнее рассмотрим три: модель инкрементального процесса принятия решения; модель Карнеги; модель мусорного ящика.

Модель инкрементального процесса принятия решений разработана Генри Минцбергом и его коллегами из университета МакГилла в Монреале. Этот подход к решению проблемы опирается на структурную последовательность действий, которые предпринимаются с того момента, когда обнаружена проблема, до момента ее решения. ^[28]

Одно из открытий Минцберга состоит в том, что основное решение принимается на основе главного выбора, состоящего из «мелких» выборов. В процессе принятия решений организации проходят через несколько ключевых точек, часто сталкиваются с определенными барьерами (прерывателями решений, как назвал их Минцберг).

Такой барьер может означать возврат организации к предыдущему решению и попытку повторения цикла по-новому. Такие петли в процессе поиска решения — один из способов обучения организации. Окончательное решение в итоге может иметь существенные отличия от изначально планировавшегося.

В процессе выделены три основные фазы: идентификация, разработка, выбор.

Фаза идентификации. Начало фазы — осознание, т. е. менеджер(ы) осознает существование некой проблемы и необходимость принятия определенного управленческого решения. ^[29]

Второй шаг данной фазы — диагностирование. Определяется ситуация вокруг проблемы, собирается дополнительная информация. Диагностика может проводиться систематически или неформально, это зависит от остроты проблемы. Более тщательно диагностируются проблемы, которые лишены остроты. ^[30]

Фаза разработки. После того как проблема диагностирована, начинается формулирование решения (фаза разработки). Разработку управленческого решения можно осуществлять по следующим направлениям: поиск альтернатив из набора готовых решений, ранее принятых в организации; управленческое решение проектируется, ориентируясь на клиента.

Применяется в случае необычной проблемы, когда существующий опыт не помогает. Решение формируется постепенно, методом проб и ошибок. Фаза выбора.

Выбор наиболее приемлемого варианта решения. Оценка и выбор, как правило, производятся тремя способами: высказывание авторитетного мнения.

Применяется в случае принятия решения одним человеком, делающим выбор, опираясь на собственный опыт; анализ. Оценка альтернатив производится на систематической основе, подключаются методы теории управления; переговоры.

Применяется при вовлечении группы лиц (каждый из которых имеет собственные интересы) в процесс выбора решения.

Санкционирование окончательного решения — утверждение его на всех уровнях.

Модель Карнеги получила такое название, так как все авторы этой модели были так или иначе связаны с университетом Карнеги-Меллон.

Проведенное ими исследование показало, что к решению на уровне организации причастны, как правило, многие менеджеры, и окончательный выбор решения менеджеры могут принять только в коалиции. ^[31]

Альянс нескольких менеджеров, которые одинаково представляют себе приоритеты проблемы и цели организации, можно считать коалицией. Формирование коалиций способствует принятию такого управленческого решения, которое удовлетворяет всем заинтересованным сторонам и поддерживается ими.

Последствия формирования коалиций для процесса принятий решений в организации: коалиция принимает решения, удовлетворительно воспринимаемые всеми членами коалиции. Иначе говоря, организация получит не максимально возможный уровень решения проблемы, а некоторое удовлетворение; коалиция, как правило, принимает первое удовлетворительное решение, которое «всплыло на поверхность»; если члены коалиции не прониклись проблемой — никакие действия предприняты не будут.

Поэтому на стадии идентификации проблемы очень важны дискуссии и споры.

Модель Карнеги указывает: основная часть процесса принятия управленческого решения в организации является достижением соглашения путем создания коалиции менеджеров. Это утверждение особенно справедливо в части топ-менеджмента организации.

Процесс принятия решения по модели Карнеги Модель мусорного ящика — одна из новейших и наиболее интересных разработок в области принятия управленческих решений в организациях.

Модель мусорного ящика ориентируется на поток многочисленных решений в отличие от вышеприведенных двух моделей, которые сфокусированы на принятии одиночного решения. Большинство организаций принимают решения в сложных и неопределенных условиях, так называемой организационной анархии, которую можно охарактеризовать тремя признаками: предпочтения проблематичны.

Альтернативы, цели, задачи, решения плохо определены; нечеткая технология. Внутри организации сложно выявить причинно- следственные связи и получить всестороннюю информацию, необходимую для выработки решений; текучесть кадров. ^[32]

Кроме этого, сотрудники загружены и не обладают необходимым временем, чтобы серьезно сосредоточиться на проблеме.

Уникальность данной модели состоит в предположении о том, что решения — это результат, который приносят независимые потоки событий, происходящие внутри организации.

Организация, в некотором смысле, похожа на большую корзину для мусора, в которой смешиваются все вышеописанные потоки.

К процессу принятия управленческих решений в организации можно отнести четыре вида потоков событий: проблемы — разрыв между желаемым выполнением работы и реальной деятельностью. Проблема может как инициировать решение, так и не привести к принятию решения.

В то же время можно принять решение и не решить проблему; потенциальные решения — идеи, предложенные кем-то к принятию. Идея может быть привнесена в организацию как новыми, так и давно работающими сотрудниками.

Определенные идеи могут проталкиваться их «родителями» повсюду, вне зависимости от существующих проблем. Здесь необходимо учесть факт независимого существования проблем и решений; участники принятия решения — сотрудники организации, значительно расходящиеся в своих идеях, образовании, опыте, восприятии проблем и оценках; благоприятные возможности для выбора — случаи принятия решений в организации.

Когда происходит совпадение проблемы и предложенного решения, проблема зачастую урегулируется.

В случае случайного соединения проблемы, решения и участника в одной точке может произойти урегулирование проблемы.

Но некоторые проблемы могут остаться нерешенными.

2.2. ТЕХНОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Актуальность данной темы состоит в том, что Принятие решений – основная часть работы менеджеров любого звена любого предприятия.

Поэтому понимание всех тонкостей процесса принятия решений в различных условиях, знание и применение различных методов и моделей принятия решений играет значительную роль в повышении эффективности работы управленческого персонала.

В современных условиях высокой конкуренции пред- приятие должно иметь высокую прибыль и постоянный приток клиентов. Поэтому организации все чаще проводят свою деятельность на новых рынках и в новых областях, где конкуренция не столь высока. Это может стать для них источником высокой доходности, но в тоже время связано с большим риском. Эффективная работа, конкурентоспособность и устойчивость любого предприятия или организации напрямую зависят от продуманности и правильности управления и принимаемых решений. ^[33]

Простейший способ, которым можно поставить в тупик бизнесмена – спросить его, как он относится к риску. Первая реакция будет негативной. Практически каждый ответит – «Риски мешают работать. Если бы не риски, то дела шли бы прекрасно». ^[34]

Но если продолжить разговор, то выяснится, что вместе с рисками исчезнут не только помехи для бизнеса, но и сам бизнес.

Подготовке, принятию и реализации решений как процессу управленческой деятельности свойственны определенные технологии: совокупность последовательно применяемых приемов и способов достижения цели организации.

В повседневной деятельности предприятий процесс принятия решения может быть осуществлен:

1. по инициативе аналитических служб предприятия;

2. согласно решениям, поступающим от вышестоящих руководителей;

3. на основе решений руководителей данного уровня управления.

Процесс принятия решений в технологическом аспекте можно представить как последовательность этапов, операций и процедур, между которыми существуют прямые и обратные связи.

Процесс принятия решений, состоит из восьми этапов. Фактическое количество этапов, операций и процедур определяется сложностью, типом решаемой проблемы.

1 этап. Осуществляются сбор, обработка и анализ информации. Основная задача этого этапа (решаемая аналитиками) своевременное обнаружение сигналов затруднений в функционировании и предварительное определение причин, оповещение лица, принимающего решения.

2 этап. Определяется проблемный характер ситуации, проявившейся как следствие воздействия системы внешних факторов, неучтенных прогнозом или субъективной деятельностью персонала управления, которую можно скорректировать. Отбирается релевантная информация.

3 этап. Диагностируется выявленная проблема. На основе поступающей информации фиксируются ее симптомы, причины возникновения проблемной ситуации становятся понятными. Диагностика, формулировка и обоснование проблемы – сложная теоретическая и практическая задача. Идентификация проблемы является еще и центральной частью процесса. Если допускается ошибка, то содержание остальных этапов может получить неправильную «наполненность». ^[35]

Так, усилия по разрешению проблемы могут быть направлены на устранение «симптомов», а не на саму проблему. Проблема в этом случае остается и проявляется позже.

4 этап. Усилия направляются на тщательное выявление и обоснование вариантов всех альтернатив. При этом всегда существует опасность, что часть лучших альтернатив будет упущена. Поэтому, как правило, усилия направляются на тщательное выявление и обоснование вариантов всех альтернатив. Допустимые альтернативы выбираются с учетом ограничений, возможностей организации и критериев.

5 этап. Предварительно выбирается лучшая альтернатива. На основе прогнозов, расчета риска выполняется тщательный анализ допустимых с позиций достижения поставленных целей, затрат ресурсов, соответствия конкретным условиям их реализации. При этом выясняется, что при решении сложных задач на основе количественных показателей трудно выработать однозначные рекомендации о выборе конкретной альтернативы.

6 этап. Менеджерами оцениваются альтернативы на основе информации, предоставленной аналитиками, и дополнительной (субъективных суждений, мнений акционеров и т.п.). При этом используются результаты аналитических расчетов различных вариантов, рисков, а также личный опыт менеджеров и их интуиция. Появляется суждение управляющего о предпочтительности вариантов достижения целей. Если менеджер сомневается в выборе наилучшей альтернативы, организуются оценка эффективности решения и получения дополнительной информации на основе эксперимента.

7 этап. Окончательно принимается и оформляется решение. 8 этап. Реализация управленческого решения.

Поиск таких решений является многошаговым, в ходе его постоянно сравниваются цели с возможностями их достижения, отыскиваются новые возможности, корректируются цели в сторону увеличения (усложнения), если выявлены дополнительные ресурсы, и в сторону снижения, если первоначально сформулированные цели оказались нереальными. Следовательно, решение таких проблем тесно связано с анализом условий и целей действия. ^[36]

Существует два типа правил принятия решений. Один не использует численные значения вероятных исходов, второй – использует данные значения.

К первому типу относятся следующие правила:

1. Максимаксное решение – это решение, при котором принимается решение по максимизации максимально возможных доходов. Данный метод очень оптимистичен, то есть не учитывает возможные потери и, следовательно, самый рискованный.

2. Максиминное решение – это решение, при котором максимизируется минимально возможный доход. Данный метод в большей степени учитывает отрицательные моменты различных исходов и является более осторожным подходом к принятию решений.

3. Минимаксное решение – это решение, при котором минимизируются максимальные потери. Это наиболее осторожный подход к принятию решений и наиболее учитывающий все возможные риски. Под потерями здесь учитываются не только реальные потери, но и упущенные возможности.

4. Критерий Гурвича. Данный критерий является компромиссом между максиминным и максимаксным решениями и является одним из самых оптимальных. ^[37]

Ко второму типу принятия решений относятся решения, при которых кроме самих возможных доходов и потерь учитываются вероятности возникновения каждого исхода. К данному типу принятия решений относятся, например, правило максимальной вероятности и правило оптимизации математического ожидания.

При использовании правила максимальной вероятности соответственно выбирается по одному из правил первого типа один из исходов, имеющий максимальную вероятность.

Для принятия оптимальных решений применяются следующие методы:

1. 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.

2. Дерево решений – метод науки управления – схематичное представление проблемы принятия решений – используется для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов.

3. 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. ^[38]

Существуют различные разновидности прогнозов: экономические прогнозы, прогнозы развития технологии, прогнозы развития конкуренции, прогнозы на основе опросов и исследований, социальное прогнозирование.^[39]

Каждый из этих методов имеет свои особенности. Например, платежная матрица полезна, когда:

1. Имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов стратегии для выбора между ними.

2. Результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива, и какие события в действительности имеют место.

Т.е., она напрямую зависит от наступления определенных событий и поэтому является ограниченной и эффективной лишь при определенных условиях. 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.

Метод прогнозирования напрямую зависит от правильности сделанных предположений и прогнозов. Поэтому его эффективность в наибольшей степени зависит от профессиональности сотрудников, делающих прогнозы. Решение – это выбор альтернативы. ^[40]

Принятие решений – это процесс, необходимый для выполнения управленческой функции. Каждое решение сопряжено с компромиссами, побочными, негативными последствиями, значение которых руководитель должен соотнести с ожидаемой выгодой. Все решения, как запрограммированные, так и не запрограммированные, принимаемые менеджером должны быть основаны не только на суждениях, интуиции и прошлом опыте, но и применять рациональный подход к принятию решений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

С развитием предприятия возникает потребность в инвестициях и для эффективной работы, предприятие должно знать как правильно ими распоряжаться.

Инвестиционные решения являются основой экономической деятельности субъектов хозяйствования, от эффективности которых зависит успех того или иного проекта.

В свою очередь моделирование и анализ инвестиционных решений способствует выбору оптимального пути развития и более привлекательного варианта.

Моделирование являет собой построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

Моделирование используется в тех случаях, когда сам объект либо труднодоступен, либо его прямое изучение экономически невыгодно и т.п.

Управление рисками - это комплекс знаний и навыков, позволяет при выполнении бюджета и расписания проекта планировать и реализовывать действия по реагированию на негативные или позитивные события, которые с некоторой долей вероятности могут повлиять на ход выполнения проекта.

Управление рисками инвестиционного проекта состоит из четырех основных компонентов: определение рисков, оценка рисков, разработка мер реагирования на риски и контроль рисков.

Управление риском в сфере реализации инвестиционного проекта, который реализуется в условиях повышенной неопределенности, не нужно трактовать как процесс выработки компромисса, направленного на достижение баланса между выгодами от уменьшения риска и необходимыми для этого затратами, а также принятие решения о том, какие действия для этого следует делать.

Более корректным является определение риск-менеджмента через процесс выработки оптимального, разумного решения, направленного на достижение баланса между выгодами от оптимизации риска и необходимыми для этого затратами с точки зрения их сопоставления с приростом стоимости предприятия, достигается в результате реализации инвестиционного проекта.

Именно такая концепция восприятия задачи риск-менеджмента, должна быть основой построения системы управления рисками на предприятии при реализации инвестиционного проекта.

ЛИТЕРАТУРА

1. Гармаш А.Н, Большаков В.А.. Некоторые обобщения системы управления с основным запасом.// Логистика и управление цепями поставок. 2012. №04 (51). с.79-82.
2. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. – М.: Финпресс, 2005. – 464 с.
3. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. – М.: Финансы и статистика, 2001.
4. Завгородний В.И. Информационные риски: сущность и механизмы управления // Сегодня и завтра российской экономики. – 2008. – № 20. – С. 51-55.
5. Золотова Е.А., Альберт В.А. Венчурный бизнес и технологии риск- менеджмента в Ставропольской крае // Материалы 1 Всероссийской научно- практической конференции 4-5 апреля 2013 года «Механизмы модернизации экономики и финансовой политики Российской Федерации. – Ставрополь, 2013. – Ч. 1.
6. Ламбен Ж.-Ж. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива. – СПб.: Наука, 1996.
7. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах. – М.: Логос, 2002. – 392 с.
8. Подиновский В.В. Вероятностно-лексикографический максимин для многокритериальных задач принятия решений в условиях риска при наличии количественной информации о важности критериев // Открытое образование. 2012. № 5. С. 11-15
9. Подиновский В.В., Потапов М.А. Важность критериев в многокритериальных задачах принятия решений: теория, методы, софт и приложения // Открытое образование. 2012. № 2. С. 55-60.
10. Радионов А.Р., Радионов Р.А. Менеджмент. Нормирование и управление производственными запасами и оборотными средствами предприятия: Учебное пособие. – М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2005.
11. Саати Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. М.: Издательство ЛКИ, 2008. – 360 с.
12. Тибилова Г.С. Инициативное информационное обеспечение процессов принятия решений в условиях распределенных информационных массивов // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2010. № 6. С. 254-257.
13. Шакиров В.А., Панкратьев П.С. Выбор пункта строительства электростанции в условиях риска методом анализа иерархий // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2014. № 4 (44). С. 141-147.
14. Шакиров В.А., Панкратьев П.С. Поддержка принятия решений на стадии предпроектных исследований на основе двухуровневого многокритериального анализа // Прикладная информатика. – 2013. – №6(48) 2013. – С. 12-22.

1. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

2. Киржнер Л.А., Киенко Л.П. Менеджмент организаций. – М.: КНТ, 2009. ↑

3. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

4. Киржнер Л.А., Киенко Л.П. Менеджмент организаций. – М.: КНТ, 2009. ↑

5. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

6. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

7. Киржнер Л.А., Киенко Л.П. Менеджмент организаций. – М.: КНТ, 2009. ↑

8. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

9. Киржнер Л.А., Киенко Л.П. Менеджмент организаций. – М.: КНТ, 2009. ↑

10. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

11. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

12. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

13. Киржнер Л.А., Киенко Л.П. Менеджмент организаций. – М.: КНТ, 2009. ↑

14. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

15. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

16. Киржнер Л.А., Киенко Л.П. Менеджмент организаций. – М.: КНТ, 2009. ↑

17. Киржнер Л.А., Киенко Л.П. Менеджмент организаций. – М.: КНТ, 2009. ↑

18. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент — М. : Инфра-М, 2014. — 576 с. ↑

19. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

20. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент — М. : Инфра-М, 2014. — 576 с. ↑

21. Киржнер Л.А., Киенко Л.П. Менеджмент организаций. – М.: КНТ, 2009. ↑

22. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент — М. : Инфра-М, 2014. — 576 с. ↑

23. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

24. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент — М. : Инфра-М, 2014. — 576 с. ↑

25. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент — М. : Инфра-М, 2014. — 576 с. ↑

26. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

27. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент — М. : Инфра-М, 2014. — 576 с. ↑

28. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

29. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент — М. : Инфра-М, 2014. — 576 с. ↑

30. Лукичева Л.И. Управленческие решения. – М.: Омега, 2009. ↑

31. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент — М. : Инфра-М, 2014. — 576 с. ↑

32. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент — М. : Инфра-М, 2014. — 576 с. ↑

33. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. – М.: Финпресс, 2005. – 464 с. ↑

34. Тибилова Г.С. Инициативное информационное обеспечение процессов принятия решений в условиях распределенных информационных массивов // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2010. № 6. С. 254-257. ↑

35. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. – М.: Финпресс, 2005. – 464 с. ↑

36. Тибилова Г.С. Инициативное информационное обеспечение процессов принятия решений в условиях распределенных информационных массивов // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2010. № 6. С. 254-257. ↑

37. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. – М.: Финпресс, 2005. – 464 с. ↑

38. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. – М.: Финпресс, 2005. – 464 с. ↑

39. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. – М.: Финпресс, 2005. – 464 с. ↑

40. Тибилова Г.С. Инициативное информационное обеспечение процессов принятия решений в условиях распределенных информационных массивов // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2010. № 6. С. 254-257. ↑