Файл: Процессы принятия решений в организации (1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В МЕНЕДЖМЕНТЕ).pdf

- увеличению перечня показателей премирования (в разрезе продуктов или регионов);

- сведению к минимуму экономических и правовых рисков при выплате зарплаты.

Цифровизация системы мотивации даст возможность строить более обоснованные прогнозы и сформирует предпосылки для моделирования и предотвращения появления вероятных проблем.

Таким образом создадутся условия для принятия долгосрочных управленческих решений, что в конечно счете увеличит конкурентоспособность ОАО «РЖД». Следовательно, сформируются условия для решения стратегических, среднесрочных и долгосрочных задач, что в итоге повысит конкурентоспособность компании.

Таким образом, расходы с точки зрения премирования персонала и формирования предиктивной Мотивационной модели становятся инвестициями, которые работодатель вкладывает для формирования объективной системы оценки личного вклада каждого работника в развитие компании (рис. 2.2).

Сегодня все затраты, которые вкладывают в мотивацию персонала рассматриваются как расходы. Невозможно оценить убыток от отсутствия инвестиционной деятельности в персонал:

- корреляция между инвестициями в мотивацию персонала и выполнением ключевых показателей эффективности (КПЭ): чем больше вовлеченность персонала, тем выше выполнение КПЭ;

- воздействие системы мотивации на достижение стратегических целей предприятия, т.е. установление понятных для сотрудников показателей премирования, результат достижения которых будет способствовать выполнению целей предприятия;

- производительность труда мотивированного сотрудника, согласно исследованиям, возрастает в среднем на 12% 8 и как следствие выполнение КПЭ за отчетный период может увеличиться пропорционально.

Рисунок 2.2 - Оценка личного вклада работника по группе показателей «Экономика и финансы»

Таким образом, все действия, направленные на выполнение КПЭ, относятся к инвестициям в мотивацию персонала. Для правильного распределения инвестиций в мотивацию персонала необходимо разделить их по объектам влияния, группам показателей и срокам инвестирования в показатели.

1. Объект инвестирования:

- работник (индивидуальная деятельность человека);

- группа работников (предприятие);

- проект.

Инвестирование по объекту включает в себя выполнение индивидуальных показателей, ключевых задач структурного подразделения (филиала), и поощрение за реализованный проект (достигнутый результат).

---

2. Группа инвестирования:

- безопасность и надежность;

-охрана труда и техника безопасности;

- персонал и развитие;

- объемные показатели;

- качественные показатели;

- клиенты и рынки;

- экономика и финансы;

- совершенствование технологии (повышение эффективности).

Инвестиции по группам включают в себя систематизацию всех показателей премирования по ключевым показателям деятельности, а также отдельные группы показателей и основные направления деятельности компании.

3. Период инвестирования:

- краткосрочный (месяц);

- среднесрочный (квартал);

- долгосрочный (год).

В системе мотивации персонала предусмотрена периодичность премирования, например, по итогам работы за месяц, квартал и (или) год.

От выбранного способа инвестирования можно провести оценку:

1. Достаточности системы мотивации.

2. Результативности системы мотивации.

Часто приоритеты и задачи компании меняются вслед за изменениями на рынке или в специфике деятельности.

Как система мотивации должна реагировать на эти процессы? Она может варьировать вес разных целей, при этом, не меняя формулы и алгоритма расчетов. Это позволяет соответствовать меняющимся трендам без кардинальных встрясок.

Таким образом, мотивационная модель, разработанная ОАО «РЖД» позволяет создать предпосылки для прогнозирования и опережения возникновения возможных проблем и принять взвешенные управленческие решения.

2.2 Принятие управленческих решений в кризисных ситуациях на основе нейронной сети «дерево решений»

Преимущества дерева решений позволяют определить, почему данный метод является самым гибким из всех, что касаются вопроса о выборе решений.

- Является одномерной схемой, которая наглядно показывает причинно-следственные связи. Что будет, если... И куда наш выбор приведет.

- Это своего рода возможность одновременно рассматривать нетипичные ситуации и подбирать несколько вариантов их разрешения.

- Признак отсутствия каких-либо законов следствия.

- Типичность и простота в использовании.

- Как правило, работать над моделью может сразу несколько человек, что облегчает задачу.

---

- Нейронная сеть «Дерево решений» не ограничена во временных рамках.

- «Дерево решений» Подходит для большинства бизнес-ситуаций [12, с. 247].

Рассмотрим подробнее область применения нейронной сети «Дерево решений». Как правило, можно привести любой пример дерева решений. Причем это может быть вопрос о том, открывать ли новые производственные мощности, или же внедрять технологии, вопрос о том, формировать ли новый ассортимент и т.д. То есть можно утверждать, что область применения данного метода невероятно широка. Однако можно выделить три большие группы, где дерево решений помогает выиграть время.

Во-первых, это описание данных. Предположим, что задача руководства – решить проблему расширения ассортимента. Схематически данная задача будет состоять из конкретных цифр возможных сумм прибыли и рентабельности. Структурировать такую информацию будет намного проще, если она будет храниться в виде схемы, а не в обширной таблице [4].

Во-вторых, классификация. В данном случае, появляется возможность сгруппировать исходные данные и сделать для них подборку.

В-третьих, регрессия. В этом случае, дерево решений позволяет определить, как формируется целевая стратегия под воздействием независимых факторов. Так, к примеру, на выбор стратегии формирования ассортимента будут влиять, кроме основных факторов производства, второстепенные, которые косвенно к этому относятся.

На данный момент времени существует несколько известных алгоритмов, позволяющих создавать дерева решений [18, с. 51].

CART – аббревиатура слов Classificationand Regression Tree (классификация и регрессия). Согласно его принципам, каждый узел дерева может иметь только два ответвления.

С4.5 – метод построения, при котором каждый узел может иметь неограниченное количество веток. В такой схеме тяжело делать прогнозы, поэтому ее используют для классификации.

QUEST (Quick, Unbiased, Efficient Statistical Trees). Самая сложная из всех моделей, но очень достоверная. Позволяет создавать многомерное ветвление. Это значит, что в любом узле может создаваться не просто множество веток, а примеров действия. В то же время можно констатировать, что метод дерева решений будет эффективен в том случае, если правильно подойти к вопросу сбора данных [3].

Рассмотрим характерную последовательность метода дерева решений [8, с. 81]:

- Во-первых, определение жизненного цикла проекта: сколько будет этапов и какова продолжительность каждого из них.

- Во-вторых, выделение ключевых событий, на этапе которых может возникнуть дилемма выбора одного или другого.

---

- В-третьих, описание каждого из возможных факторов, которые повлияют на наступление того или иного события, описанного в предыдущем шаге.

- В-четвертых, оценка вероятности принятия этих решений.

- В-пятых, расчет стоимости всех этапов жизненного цикла (считается между ключевыми событиями).

В качестве наглядного примера нейронной сети «дерево решений» рассмотрим типичную бизнес-ситуацию. Предположим, что компании нужно выбрать выгодное инвестиционное вложение Ип1, Ип2, Ип3 с помощью дерева решений. Примеры решения задач формируются на основании исходных данных [9]. Вложения для первого проект требуются в размере 200 млн рублей и принесет прибыль 100 млн руб. Для второго необходимо 300 млн руб., но принесет 200 млн руб. Третий, самый прибыльный, – 300 млн руб., но вложить нужно 500. При этом есть риск потерять все. В то же время существует высокая вероятность риска. Так, при первом варианте уровень риска – 10%, при втором – 5%, и при третьем – 20%. Необходимо принять управленческое решение, какой из проектов будет самый выгодный?

В данном случае, провести математические расчеты довольно затруднительно. Именно поэтому нужно построить графическую схему. Причем правильное решение будет зависеть не только от того, насколько понятной будет модель, но и как будут расположены исходные данные. Проведем построение графика (рис. 2.3).

Рисунок 2.3 - Построение графика для принятия управленческого решения

Таким образом, у нас есть три проекта: Ип1, Ип2 и Ип3. Рассмотрим, как составить дерево решений. Двигаться будем от первого ключевого момента, обозначенного большим квадратом. Здесь мы напишем конечный итог, а пока пускай сектор остается пустым. От него чертим три ответвления с именами проектов. Далее каждый вариант имеет свой уровень математических ожиданий, обозначенный кружочком. Пока они пустые, в них нужно будет написать полученный результат расчетов. От каждого из них будет еще два ответвления. Вверх – это доход и уровень его ожидания, вниз – затраты и риски потерь [21]. В дальнейшем добавим к схеме математические расчеты.

Рисунок 2.4 - Добавление математических расчетов к схеме

После всего этого приступаем к поиску правильного решения. В рамках поиска решений составим формулы:

Ип1= 100 × 0.9 - 200 × 0.1 = 70

Ип2 = 200 × 0.95 - 300 × 0.05 = 175

Ип3 = 300 × 0.8 - 500 × 0.2 = 140

В дальнейшем полученные данные записываем в кружочки. Выбираем наибольшее число – 175. И записываем его в квадрат. Это и есть математическое ожидание от проекта. И поскольку самое выгодное предложение – это Ип2, это и будет являться ответом на задачу.

---

Выбранный алгоритм правильного пути помогает выбрать правильное решение, классифицировать и структурировать данные о вопросе, спрогнозировать исход. Таким образом, можно заключить, что примеров дерева решений для бизнеса можно привести неограниченное количество. Действительно, чаще всего об этом методе говорят в контексте менеджмента [6, 7, 12]. Но на самом деле область применения алгоритма намного больше.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, успешно функционировать в подверженной динамическим изменениям среде способен только тот руководитель, который оперативно следит за переменами, использует своевременную и полную информацию, владеет методологией выработки оптимальных решений, умением оценивать их эффективность и доводить их до реализации.

В современной практике управления, в условиях рыночных отношений, все инвестиции сопряжены с риском. В каждом конкретном случае необходимо учитывать разные виды рисков. Эффективность управления риском зависит от его вида и требует научно-обоснованной классификации. В соответствие с классификацией необходимо использовать способы и приемы, соответствующие данному виду экономического риска.

В условиях масштабности холдинга «РЖД» и многообразия применяемых методов мотивации, мотивационных инструментов даже анализ и оценка эффективности выстроенной системы мотивации трудоемок и требует значительных временных затрат. Подготовка обоснований для принятия управленческих решений по изменению действующей системы мотивации сложна и бюрократична. На сегодняшний день в компании действует текущее положение о премировании работников и десятки положений о дополнительном премировании, каждое из них адаптировано под конкретные, локальные задачи и подразделения, не ставя общей цели развития холдинга «РЖД».

Общее количество показателей премирования составляет более 127 тысяч. Такое количество нормативных документов, показателей, а также ручной способ обработки информации делают систему мотивации нечувствительной к меняющимся трендам, как вне компании, так и ее внутренним изменениям, не всегда представляется возможным просчитать экономическую целесообразность внедрения определенных показателей премирования.

Для решения этих задач Департаментом по организации, оплате и мотивации труда разработана автоматизированная «Мотивационная модель ОАО “РЖД”». Мотивационная модель, разработанная ОАО «РЖД» позволяет создать предпосылки для прогнозирования и опережения возникновения возможных проблем и принять взвешенные управленческие решения.

---