Файл: Управленческие решения на примере в ООО «МЕФРО.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 30.06.2023

Просмотров: 70

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Введение

Актуальность темы данной работы вызвана тем, что принятие управленческих реошений (УР) является наиболее важным видом деятельности, осуществляемой менеджерами.

Эффоективноость деятельности предприятоий зависит от качества управленческих решений. Это опредоеляет важноость овладения каждым ответственным работноиком аппоарата менеджмента, а тем более руководителями, теороетическими знанияоми и навыкоами разоработки управленческоих решеоний.

Проблема принятия решеоний носит фундаментальный характер, что определояется роолью, котоорую играоют решения в любой сфере человеческой деятельноости. Иссоледования этоой проблемы относятся к числу междисциплионарных, посокольку выбор способа действий – это результат комплексной увяозки разлоичных аспектов: информационного, экономического, психологического, организоационного, правового, технического и др.

УР на предпориятии представляет собой творческий акт субъекта управлоения (индиовидуального или группового лица), определяющий програмому деятельности кололектива по эффективному разрешению назревшей проблемы на осноове зноания объективных законов функционирования управляемой системы и аноализа информоации о ее соостоянии. Эффективность каждого управленческого решения в значитеольной меоре заовисит от выполнения и соотношения функций управленческого реошения, как в ходе его подготовки, так и на этапе внедрения. С учетоом этого упоравленческое решение становится реальным инструмоентом достижеония поставленных целей.

В отечественной и зарубежной практике принятия решений особое место занимают методы экспертных оценок, в частности метод Делфи, поскольку, с одной стороны, остаются пока неразрешимыми проблемы построения эффективных формализованных моделей производственных систем, а с другой – профессиональный уровень пользователей формализованных моделей принятия решений не соответствует современным требованиям.

Многие ученые уделяли вопросу разработки и методологии управленческого решения значительное внимание в своих научных работах. Среди них можно выделить акад.А.И. Берга, А.А. Богданова, Д.М., Гвишиани, Х. Райфа и Г. Райфа, А.Н. Цыгичко и В.Н. Цыгичко. Ими разработаны основные принципы и обязательные требования при их разработке и реализации.

Объект исследования - ООО «мефро уилз Руссиа Завод Тольятти».

Предмет исследования – применение метода Дельфи в ООО «мефро уилз Руссиа Завод Тольятти».


Цель исследования – определить возможности использования метода Дельфи в ООО «мефро уилз Руссиа Завод Тольятти».

Для достижения цели работы необходимо решить следующие задачи:

  1. рассмотреть теоретические аспекты метода Дельфи;
  2. рассмотреть методику использования метода Дельфи на предприятиях;
  3. проанализировать использование метода Дельфи в ООО «мефро уилз Руссиа Завод Тольятти», г. Тольятти.

Теоретической и методологической основой исследования явились труды отечественных ученых в сфере принятия управленческого решения. Среди отечественных авторов можно выделить работы М.А. Бахрушина, Р.А. Фатхутдинова, Л.И. Лукичевой, Н.В. Злобиной, В.С. Юкаевой и др.

В исследовании использовался системный и сравнительный анализ; обобщение; экономико–математические методы и модели; методы и теории принятия решений.

Курсовая работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 26 источников. Работа иллюстрирована 4 таблицами и 1 рисунком. Общий объем работы составляет 37 страниц.

Теоретические аспекты метода Дельфи

1.1. История появления метода Дельфи

Принцип этого метода заимствован из опыта деятельности оракулов языческого храма древнегреческого бога Аполлона в городе Дельфы. К Дельфийским оракулам со своими вопросами приходили как простые люди, так и официальные посланники, они получали ответы, которые потом разносили по стране. Оракулы накапливали большие объемы (базы) знаний о жизни и проблемах людей и способах их разрешения, что позволяло им удачно предсказывать исходы тех или иных ситуаций [27, с. 76]. А те, кто приходил к ним в храм, распространяли эти знания и предсказания, что в значительной мере способствовало расцвету эллинской цивилизации. Вклад в развитие древнегреческого общества одной из самых известных прорицательниц Пифии отмечал в своих трудах древнегреческий философ Сократ. Миссия Пифии заключалась в передаче в доступной форме божественной цели, чтобы в соответствии с ней сформировать грядущие события [23, с. 43].

Как метод экспертного прогнозирования Дельфи был разработан в 1950-е годы в корпорации RAND (США) и впервые для широкого ознакомления опубликован в работе Т.Гордона и О.Хелмера в 1964 году [17, с. 189]. Первоначально метод предназначался для повышения согласованности мнений экспертов относительно обобщенной групповой оценки или суждения. Группу экспертов называли «жюри», последовательно проводимые опросы – «турами», опросные документы с дополнительно информацией и аргументацией оценок предыдущего тура – «анкетами». Проведенные Т. Гордоном и О. Хелмером экспериментальные исследования точности и надежности метода Дельфи и схожести его результатов при повторных опросах давали эмпирические рекомендации по числу туров от двух до четырех. Большее число туров существенно не улучшало согласованность результатов, было психологически затруднительно для экспертов и затратно для организаторов опроса. По мере дальнейшего развития экспертного прогнозирования возможности Дельфи расширялись, становились более разнообразными, но сохранялся основной отличительный его признак – многотуровый характер опроса. Дельфи превратился из одного метода в совокупность нескольких его модификаций.


Впервые метод Дельфи в виде двухтурового широкого экспертного опроса был применен в 1970 году в первом Японском технологическом прогнозе. С тех пор в Японии подобные прогнозные исследования проводятся каждые пять лет [11, с. 69]. Результаты восьми прогнозов опубликованы. В США Дельфи-опросы с использованием постоянных групп экспертов проводились сначала в рамках исследований возникающих технологий, а затем в разовых проектах, посвященных оценке перспектив развития биотехнологий, здравоохранения и др. Начиная с 1990-х годов Дельфи применялся в качестве основного метода исследований в Форсайт-проектах (оценка долгосрочной перспективы технологий, науки, общества и экономики, которая производится систематически) в десятках стран – Франции, Германии, Великобритании, Австрии, Испании, Италии, Южной Корее, Китае, ЮАР и др. [16, с. 371] Поскольку наиболее часто метод Дельфи используется в Форсайт-проектах, то ниже рассмотрим методологию метода именно на их примере.

Некоторые недостатки метода Дельфи связаны с нехваткой времени, которое отведено эксперту на обдумывание проблемы. В этом случае эксперт может согласиться с мнением большинства, чтобы уйти от необходимости объяснения, в чем заключается отличие его решения от остальных вариантов. Эти недочеты устраняются совершенствованием организации экспертиз пу­тем создания автоматизированных систем обработки результатов опроса [10, с. 140]. Техническая реализация такой системы основана на использовании компьютерной сети по схеме «клиент - сервер». Это обеспечивает представление вопросов экспертам (общающимся с сервером посредством Интернета или выделенного канала), сбор и обработку результатов ответов на выделенном сервере, запрос и выдачу аргументации и другой необходимой информации для подготовки ответов.

Кроме того, некоторые специалисты считают, что предположение о том, чтобы те, кто резко расходится с мнением большинства, обосновали свою точку зрения, может привести к усилению эффекта приспособления, а не уменьшить его, как это было задумано. Но всё же многие ученые утверждают, что метод Дельфи превосходит «обычные» методы прогнозирования, по крайней мере, при разработке краткосрочных прогнозов [17, с. 190].

За истекший период круг прогнозируемых процессов с помощью метода Дельфи значительно расширился, но несомненно, что наибольшее применение этот метод нашел в областях, связанных с научно-техническим прогрессом. Благодаря развитию телекоммуникационных технологий его применение существенно упростилось по сравнению с той длительной бюрократической процедурой, которую он представлял собой в начале. В нашей стране в последнее время он довольно успешно применяется в предпринимательской деятельности, при разработке комплексных, затрагивающих различные сферы социума проектов [12, с. 253]. Метод Дельфи используется, как правило, в сочетании или в качестве составляющей части в сложных методиках синтеза управлен­ческих решений.


1.2. Методика проведения

В качестве доминирующего источника прогнозной информации метод Дельфи апеллируют к оценкам, описаниям и аргументации высококвалифицированных специалистов – экспертов. Эксперты используют разнообразную информацию о прогнозируемом объекте (области, явлении, процессе): как ретроспективную, так и настоящую и даже будущую, если она существует, в виде отдельных или системных прогнозов [14, с. 312]. Чем большим объемом такой информации обладают эксперты при условии их высокой квалификации, эрудиции, креативности мышления, компетентности, тем более обоснованным является прогноз. При этом каждый из экспертов свои оценки и суждения о будущем выстраивает индивидуально на основании своих личных представлений, логики и предпочтений, то есть они субъективны. Для снижения уровня субъективности экспертных прогнозов к их разработке привлекают широкий круг компетентных экспертов, способствуя выработке ими обобщенной и согласованной групповой прогнозной оценки, которая более предпочтительна. Для ее достижения могут быть использованы различные организационные формы, в том числе очная или заочная, мозговая атака, фокус-группа и др. Однако за одно заседание или один заочный опрос трудно достичь согласованности мнений экспертов [6, с. 31]. Необходимость проведения повторных опросов экспертов обусловила появление метода многотурового (многораундового) экспертного исследования – метода Дельфи. Опрос экспертов в несколько последовательных туров первоначально проводился для уточнения обобщенного мнения экспертной группы и повышения согласованности мнений экспертов относительно групповой оценки. Затем стали последовательно от тура к туру усложнять прогнозируемые проблемы, расширять их, детализировать, начиная иногда с «чистого листа» – то есть предварительной формулировки проблемы. Многотуровый характер прогнозных экспертных исследований позволяет обеспечить «обратную связь». Эксперты знакомятся с результатами предыдущего тура: общей групповой оценкой, «экстремальными» (особыми) суждениями и их аргументацией. В итоге в каждом последующем туре эксперты работают с обновленной информацией, что позволяет им либо корректировать свое мнение, повышая общую согласованность в группе, либо подтверждать свою прежнюю оценку, имея для этого уже больше оснований. При использовании Дельфи-прогнозирования согласованность мнений и уточнение групповых оценок в каждом последующем туре в значительной степени достигаются за счет общего формата и содержания предыдущего – практически не меняются (или изменяются несущественно) опросные документы (анкеты, вопросники, опросные листы, программы и др.), сохраняются экспертные группы, а также методики обработки результатов опроса [12, с. 255]. Использование Дельфи-прогнозирования с «чистого листа» предполагает от тура к туру наращивание экспертной информации, расширение ее рамок, детализацию структуры и содержания опросных документов, изменение состава, численности и профессиональной ориентированности экспертных групп. Опрос, как правило, проводится в два последовательных тура. Перед каждым туром осуществляется предопросная подготовка, перед вторым – анализ и оформление результатов первого тура и ознакомление с ними экспертов. После второго тура – окончательный анализ и представление результатов всего опроса (рис. 1).


Рисунок 1 – Схема проведения метода Дельфи в Форсайт-проектах [11, с. 69]

В таком применении повторные экспертные опросы по Дельфи характеризуются несколькими особенностями [22. с. 127]. Анонимность достигается за счет заочной формы опроса, при которой эксперты никаким образом не влияют на мнения и оценки друг друга, что позволяет им «сохранять лицо» без риска для своей профессиональной репутации. Использование результатов предыдущего тура опроса расширяет информацию, которой могут воспользоваться эксперты на повторных турах, реализуя тем самым принцип «обратной связи». Кроме того, это позволяет исключить, либо свести к минимуму лоббирование интересов отдельных экспертов или подгрупп. Статистическая характеристика группового ответа позволяет оценить степень согласованности мнений экспертов всей группы относительно общей групповой оценки, то есть – степень того, насколько полученная групповая оценка отражает все различающиеся (в большей или меньшей степени) мнения опрашиваемых экспертов [23, с. 162]. Сама по себе аргументация не согласующихся с групповой оценкой мнений, представляет интерес для экспертов на повторных турах, заставляя их снова возвращаться к аргументации собственных оценок. Такую статистическую характеристику обобщенной групповой оценки и степени согласованности (и вариации) оценивают соответственно медианой и величиной интервала между нижним и верхним квартилями [15, с. 69].

Этап I. Предопросная подготовка.

В соответствии с процедурой Дельфи-опросов на начальном этапе осуществляется предопросная подготовка, когда определяются конкретные задачи и условия опроса. На этом этапе решаются и важные экспертные задачи – формулируются направления и «темы» дальнейшего технологического развития, которые «переводятся» в «утверждения» для последующего экспертного опроса. Вырабатываются критерии оценки приоритетности тем. На этапе предопросной подготовки работают относительно небольшие, 15–20, иногда до 50 человек, экспертные группы [11, с. 70].

Затем мнения экспертов обобщаются с помощью формулы [15, с. 52]:

, (1)

где - оценка относительной важности (в баллах), выставленная -м экспертом j-му элементу;

- коэффициент компетентности i-го эксперта, учитывающий степень знакомства с обсуждаемым вопросом (Кз) и аргументированность ответа (Ка):

, (2)

i=1…m - номера экспертов;

m - число экспертов;