Понятие и классификация решений

В других обследованиях также установлено, что финансовые руководители американских корпораций и западноевропейские управляющие маркетингом недостаточно широко используют модели для принятия решений. Основная причина недоиспользования моделей руководителями, которые должны их применять, возможно заключается в том, что они их опасаются или не понимают.

НЕДОСТОВЕРНЫЕ ИСХОДНЫЕ ДОПУЩЕНИЯ. Любая модель опирается  на не которые исходные допущения  или предпосылки. Это могут быть поддающиеся оценке предпосылки, например, что расходы на рабочую силу в следующие шесть месяцев составят 200 тыс. долл. Такие предположения можно объективно проверить и просчитать. Вероятность того, что они точны, будет высока. Некоторые предпосылки не поддаются оценке и не могут быть объективно проверены. Предположение о росте сбыта в будущем году на 10% — пример допущения, не поддающегося проверке. Никто не знает наверняка, произойдет ли это действительно. Поскольку такие предпосылки являются основой модели, точность последней зависит от точности предпосылок. Модель нельзя использовать для прогнозирования, например, потребности в запасах, если неточны прогнозы сбыта на предстоящий период.

В дополнение к  допущениям по поводу компонентов модели, руководитель формулирует предпосылки  относительно взаимосвязей внутри нее. К примеру, модель, предназначенная помочь в решении о том, сколько галлонов краски разных типов следует производить, должна, вероятно, включать допущение относительно зависимости между продажной ценой и прибылью, а также стоимостью материалов и рабочей силы. Точность модели зависит также от точности этих взаимосвязей.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ  ОГРАНИЧЕНИЯ. Основная причина недостоверности  предпосылок и других затруднений  — это ограниченные возможности  в получении нужной информации, которые  влияют и на построение, и на использование моделей. Точность модели определяется точностью информации по проблеме. Если ситуация исключительно сложна, специалист по науке управления может быть не в состоянии получить информацию по всем релевантным факторам или встроить ее в модель. Если внешняя среда подвижна, информацию о ней следует обновлять быстро, но это может быть нереализуемым или непрактичным.

Иногда при  построении модели могут быть проигнорированы  существенные аспекты, поскольку они  не поддаются измерению. Например, модель определения эффективности новой технологии будет некорректной, если в нее встроена только информация о снижении издержек в соответствии с увеличением специализации. Как показано на примере угольной шахты в гл. 3, трудно предсказуемое и измеряемое воздействие психологических установок рабочих также отражается на производительности. Если рабочим не нравится новый процесс, то рост издержек по причине прогулов, высокая текучесть кадров и заторы на производственных линиях могут помешать приросту производительности.

В общем, построение модели наиболее затруднительно в условиях неопределенности. Когда необходимая  информация настолько неопределенна, что ее трудно получить, исходя из критерия объективности, руководителю, возможно, целесообразнее положиться на свой опыт, способность к суждению, интуицию и помощь консультантов.

2.1 Физическая  модель

Физическая  модель представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Как  указывает Шеннон: «Отличительная характеристика физической (называемой иногда портретной») модели состоит в том, что в некотором смысле она выгладит как моделируемая целостность».

Примеры физической Модели —  синька чертежа завода, ею уменьшенная фактическая модель, уменьшенный в определенном масштабе чертеж проектировщика. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для “сто места, а также разрешить сопряженные проблемы, например, размещение дверей, ускоряющее движение людей и материалов. Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные характеристики типа аэродинамического сопротивления. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, Но при этом стоит она много меньше настоящего. Подобным образом строительная компания всегда строит миниатюрную модель, прежде чем начать строительство производственного или админи

стративного корпуса  или склада.

2.2 Аналоговая  модель

Аналоговая  модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как  реальный объект, но не выглядит как  таковой. Пример аналоговой модели —  организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии легко представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем скажем составления перечня взаимосвязей всех работников.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ  МОДЕЛЬ. В математической модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств  или характеристик объекта или события. Пример математической модели и аналитической ее силы как средства, помогающего нам понимать исключительно сложные проблемы, — известная формула Эйнштейна Е = mc² . Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у физиков появилась даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии.

Вероятно, математические модели относятся к типу моделей, чаще всего используемых при принятии организационных решений С = РУ(0,1) + 2500. Согласно этой модели, издержки (С) равны объему производства (РУ), умноженному на 0,1, плюс 2500. Ниже в данной главе мы рассмотрим некоторые распространенные математические модели.

3. Методы принятия  решений

Практически любой  метод принятия решений, используемый в управлении, можно технически рассматривать как разновидность моделирования. Однако по традиции термин «модель» обычно относится лишь к методам общего характера, только что описанным выше, а также к многочисленным их специфическим разновидностям, В дополнение к моделированию, имеется ряд методов, способных оказать помощь руководителю в поиске объективно обоснованного решения по выбору из нескольких альтернатив той, которая в наибольшей мере способствует достижению целей. Это платежная матрица и дерево решений, описанные ниже. Для облегчения использования этих методов и вообще повышения качества принимаемых решений руководство пользуется прогнозированием  Платежная матрица — это один из методов статистической теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способов достижению целей.

По словам Н. Пола Лумбы: Платеж представляет собой  денежное вознаграждение или полезность, являющиеся следствием конкретной сгратегии. В сочетании с конкретными обстоятельствами. Если платежи представить в форме таблицы (или матрицы), мы получаем платежную матрицу.

В целом платежная  матрица полезна, когда:

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

2. То, что может  случиться, с полной определенностью  не известно.

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

Кроме того, руководитель должен располагать возможностью объективной  оценки вероятности релевантных  событий и расчета ожидаемого значения такой вероятности. Руководитель редко имеет полную определенность. Но также редко он действует в условиях полной неопределенности. Почти во всех случаях принятия решений руководителю приходится оценивать вероятность или возможность события. Из предшествующего рассмотрения. Вероятность варьирует от 1, когда событие определенно произойдет, до 0, когда событие определенно не произойдет. Вероятность можно определить объективно, как поступает игрок в рулетку, ставя на нечетные номера. Выбор ее значения может опираться на прошлые тенденции или субъективную оценку руководителя, который исходит из собственного опыта действий в подобных ситуациях.

Если вероятность  не была принята в расчет, решение  всегда будет соскальзывать в  направлении наиболее оптимистических  последствий. Например, если исходить из того, что инвесторы на удачной  кинокартине могут иметь 500% На инвестированный капитал, а при вложении в торговую сеть — в самом благоприятном варианте всею 20%, то решение всегда должно быть в пользу кинопроизводства. Однако если взять в расчет, что вероятность большого успеха кинофильма весьма невысока, капиталовложения в магазины становятся более привлекательными, поскольку вероятность получения указанных 20% очень значительна. Если взять более простой пример, то выплаты при ставках в заезде на длинную дистанцию на скачках выше, поскольку выше вероятность, что не выиграешь вообще ничего.

Вероятность прямо влияет на определение ожидаемого значения — центральной концепции платежной  матрицы. Ожидаемое значение альтернативы или варианта стратегии — это  сумма возможных значений, умноженных на соответствующие вероятности. К примеру, если вы считаете, что вложение средств (как стратегия действий) в киоск для торговли мороженным с вероятностью 0,5 обеспечит вам годовую прибыль 5000 долл., с вероятностью 0,2 — 10000 долл., и с вероятностью 0,3 — 3000 долл., то ожидаемое значение составит:

500) (0,5) + 10000(0,2) + 3000(0,3) = 5400 долл.

Определив ожидаемое значение каждой альтернативы и расположив результаты в виде матрицы, руководитель без  труда может установить, какой  выбор наиболее при  заданных критериях. Он будет, конечно, соответствовать наивысшему ожидаемому значению. 

Дерево решений — еще  один популярный метод науки управления используемый для выбора направления  действий из изменяющихся 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.

Методом дерева решений можно  пользоваться в ситуациях, подобных описанной выше, в связи с рассмотрением  платежной матрицы. В этом случае предполагается что данные о результатах, вероятности и т.п. не влияют на все последующие решения, Однако дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений — это полезный инструмент для принятия последовательных решений.

Заключение

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.

2.   Принятие решений (управленческих) в организациях имеет ряд отличий от выбора отдельного человека, так как является не индивидуальным, а групповым процессом.

3.   На характер принимаемых решений огромное влияние оказывает степень полноты и достоверной информации, которой располагает менеджер. В зависимости от этого решения могут приниматься в условиях определенности (детерминированные решения) и риска или неопределенности (вероятностные решения).

4.   Комплексный характер проблем современного менеджмента требует комплексного, всестороннего их анализа, т.е. участия группы менеджеров и специалистов, что приводит к расширению коллегиальных форм принятия решений.

5.   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.

Список использованной литературы:

1)   М. Мескон, М. Альберт, Ф. Хедоури «Основы менеджмента»: пер. с Англ.-М.: Дело 2002.-704 с.

2)   Журнал Коммерсант - деньги.- М.: 2002г. №10, статья «Решения для организаций». Стр. 14.

3)   Х. Констрент «Талант Менеджера»: пер с англ.- Нью-Йорк. 1992

4)   Эксперт – М.: 2002г. №28 статья «Российские организации» стр. 52

5)   А. Кабушкин «Менеджмент» - М.: Дело 2000.-257 с.

6)   Журнал ЮОН – Новосибирск №11 статья «МЫ» стр. 7