Файл: Процессы принятия решений в организации (ООО «Транс-Регион»).pdf

Концепция ожидаемого значения – неотъемлемая часть метода дерева решений.

Дерево решений может выстраиваться под сложные ситуации в тех случаях, когда результаты одного решения оказывают непосредственное влияние на последующие решения. Соответственно, дерево решений является полезным инструментом для принятия последовательных решений.^[33]

Большинство допущений, которыми руководствуется менеджер, могут быть отнесены к условиям в будущем, над которыми руководитель практические не имеет контроля. Однако подобные допущения являются необходимыми для большинства операций планирования. Очевидным является тот факт, что чем лучше руководитель сможет предсказать внешние и внутренние условия применительно к будущему, тем выше шансы на составление осуществимых планов^[34].

Прогнозирование является методов, в рамках которого используется накопленный опыт.

Разновидности прогнозов^[35]:

1. экономические прогнозы используются для предсказания общего состояния экономики и объема сбыта для конкретной компании или по конкретному продукту.

2. прогнозы развития технологии позволят предсказать, разработки каких новых технологий можно ожидать, когда это может произойти, насколько экономически приемлемыми они могут быть.

3. прогнозы развития конкуренции позволяют предсказывать стратегию и тактику конкурентов.

4. прогнозы на основе опросов и исследований дают возможность предсказать, что произойдет в сложных ситуациях, используя данные многих областей знаний. Например, будущий рынок автомобилей можно оценить только с учетом надвигающегося изменения состояния экономики, общественных ценностей, политической обстановки, технологии и стандартов по защите окружающей среды от загрязнений.

5. социальное прогнозирование, которым в настоящее время занимается всего несколько крупных организаций, используется для предсказания изменений в социальных установках людей и состояния общества.

Методы прогнозирования: неформальные методы; количественные; качественные.

К неформальным методам относят^[36]:

• вербальная информация (информация, получаемая из радио- и телепередач, от потребителей, поставщиков, конкурентов, на торговых совещаниях, в профессиональных организациях, от юристов, бухгалтеров, финансовых ревизоров и консультантов). Такая информация затрагивает все основные факторы внешнего окружения, представляющие интерес для организаций. Она имеет откровенно переменчивый характер, ее легко получить, и часто на нее вполне полагаются. Иногда, впрочем, данные могут оказаться неточными, устаревшими или страдающими расплывчатостью. Если такое происходит, и руководство использует некачественную информацию для формулирования целей организации, количество проблем при осуществлении целей может быть значительным;
• письменная информация (газеты, торговые журналы, информационные бюллетени, профессиональные журналы и годовые отчеты). Хотя эта информация легко доступна, она страдает теми же недостатками, что и вербальная, а именно, письменная может быть не свежей и не особенно глубокой;
• промышленный шпионаж (иногда он оказывается успешным способом сбора данных о действиях конкурентов, и эти данные затем использовались для переформулирования целей организации, поэтому руководители должны защищать данные, имеющие статус их интеллектуальной собственности)^[37].

Количественные методы могут быть использованы для прогнозирования, когда речь идет о том, что прошлая деятельности имела определенную тенденцию для продолжения в будущем. При этом имеющейся информации должно быть достаточно для того, чтобы выявить статистически достоверные тенденции или зависимости.

Помимо этого, руководителю необходимо знать, каким образом стоит использовать количественную модель, и не забывать, что от что выгоды от принятия более эффективного решения могут быть перекрыты расходы на создание такой модели. Два типичных метода количественного прогнозирования - это анализ временных рядов и каузальное (причинно-следственное) моделирование^[38].

Анализ временных рядов также часто называют проецированием тренда. Данный анализ основывается на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Стоит рассматривать данный анализ в качестве метода, позволяющего выявить образцы и тенденции прошлого и их продления в будущем. Анализ временных рядов довольно часто используется для того, чтобы оценить спрос на товары и услуги, потребности в запасах, спрогнозировать структуру сбыта, потребность в кадрах и не только.

Каузальное (причинно-следственное) моделирование. Каузальное моделирование является наиболее хитроумным и математически сложным количественным методом прогнозирования, из числа методов, применяемых на данный момент времени. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Каузальное моделирование можно назвать попыткой прогнозирования того, что может произойти в подобных ситуациях. При этом исследованию подлежит статистическая зависимость между рассматриваемыми факторами и другими переменными.

Если количество информации является недостаточным или руководство не понимает сложного метода, оно может использовать качественные модели прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью. Четыре наиболее распространенных качественных методов прогнозирования - это мнение жюри, совокупное мнение сбытовиков, модель ожидания потребителя и метод экспертных оценок^[39].

Совокупное мнение сбытовиков. Опытные торговые агенты – часто прекрасно предсказывают будущий спрос. Они близко знакомы с потребителями и могут принять в расчет их недавние действия быстрее, чем удастся построить количественную модель. Кроме того, хороший торговый агент на определенном временном отрезке зачастую «чувствует» рынок по сути дела точнее, чем количественные модели.

Модель ожидания потребителя. Прогноз, основанный на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав поправки на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта, руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный спрос^[40].

Модель теории очередей. Модель теории очередей или модель оптимального обслуживания используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению потребности в них. К ситуациям, в которых модели теории очередей могут быть полезны, можно отнести звонки людей в авиакомпанию для резервирования места и получения информации, ожидание в очереди на машинную обработку данных, мастеров по ремонту оборудования, очередь грузовиков под разгрузку на склад, ожидание клиентами банка свободного кассира. Если, например, клиентам приходится слишком долго ждать кассира, они могут решить перенести свои счета в другой банк. Подобным образом, если грузовикам приходится слишком долго дожидаться разгрузки, они не смогут выполнить столько поездок за день, сколько положено. Таким образом, принципиальная проблема заключается в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания (больше людей для разгрузки грузовиков, больше кассиров, больше клерков, занимающихся предварительной продажей билетов на самолёты) и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального (грузовики не смогут сделать лишнюю остановку из-за задержек под разгрузкой, потребители уходят в другой банк или обращаются к другой авиакомпании из-за медленного обслуживания)^[41].

Модели управления запасами. Модель управления запасами используется для того, чтобы определить время размещения заказов на ресурсы и их количество, а также массу готовой продукции на складах. Любой организацией должен поддерживаться определенный уровень запасов, чтобы избежать задержек на производстве и в сбыте.

Ключевая цель указанной модели – свести к минимуму отрицательные последствия накопления запасов. Это выражается в определенных издержках. Такие издержки делятся на три основных вида: на размещение заказов, на хранение, а также потери, связанные с недостаточным уровнем запасов. В этом случае продажа готовой продукции или предоставление обслуживания становятся невозможными, а также возникают потери от простоя производственных линий, в частности, в связи с необходимостью оплаты труда работников, хотя они не работают в данный момент^[42].

1.3 Структура принятия решения

Процесс принятия решения определяется в значительной мере четкостью его структуры.

Решение с четко выраженной структурой может быть представлено так, как это показано на рисунке 1.

Рисунок 1. Четко структурированное решение^[43]

По прогнозируемым пакетам данных D могут быть рассчитаны для альтернативных решений А прогнозируемые результаты К. Далее с учетом возможности риска выбирается альтернатива Aopt , которая наилучшим образом соответствует цели А.

Слабо структурированное решение представлено на рисунке 2.

Рисунок 2. Слабо структурированное решение^[44]

Принятое решение оказывает воздействие и на ЛПР (ответственность, углубление интуиции, приобретение опыта).

Ход решения можно рассматривать как выполнение взаимосвязанного набора этапов и подэтапов процесса решения. В каждом конкретном случае этот процесс будет естественно уточнен и индивидуализирован (таблица 1).

Таблица 1

Содержание основных фаз принятия и реализации решения^[45]

На практике, разумеется, все проходит не так гладко^[46]:

• подэтапы могут проходить не в такой очередности, они могут срываться, перескакивать, подчиняться обратным связям, перекрытиям, параллельному движению;
• процесс принятия решения тем более индивидуален, чем решение сложнее;
• ограниченный объем информации ограничивает рациональность решения, растет роль интуиции;
• предварительные установки по альтернативам влияют на выбор решения;
• нет стремления к оптимальному решению, если есть удовлетворяющее;
• участие нескольких лиц и организационные условия изменяют порядок прохождения подэтапов;
• менеджеры различным образом вмешиваются в структуру и процесс принятия решений, влияя, таким образом, на их качество.

Выводы по главе 1

Решение - это выбор альтернативы. Необходимость принятия решений объясняется сознательным и целенаправленным характером человеческой деятельности, возникает на всех этапах процесса управления и составляет часть любой функции менеджмента.

Импульсом управленческого решения является необходимость ликвидации, снижения актуальности или решения проблемы, т.е. приближение в будущем реальных параметров объекта (явления) к желаемым, прогнозным.

Принятие решения - не одномоментный акт, а результат процесса, имеющего определенную продолжительность и структуру. Процесс принятия решений - циклическая последовательность действий субъекта управления, направленных на разрешение проблем организации и заключающихся в анализе ситуации, генерации альтернатив, выборе из них наилучшей и ее реализации. Основные требования к качеству информации для принятия управленческого решения: своевременность, достоверность, надежность, комплексность, адресность, правовая корректность, многократность использования, высокая скорость сбора и обработки информации, возможность кодирования, актуальность.

Глава 2. Анализ системы принятия управленческих решений в ООО «Транс-Регион»