Качество управленческих решений

При оценке качества и эффективности управленческих решений необходимо обеспечить синтез экономических и социальных аспектов управления. В соответствии с этим должна строиться и система критериев  оценки.

2.5 Методы оптимизации управленческих решений

Оптимизация решения – это процесс перебора множества факторов, влияющих на результат. Оптимальное решение – это  выбранное по какому-либо критерию оптимизации наиболее эффективное  из всех альтернативных вариантов решение.

Поскольку процесс оптимизации дорогостоящий, то её целесообразно применять при  решении стратегических и тактических  задач. Оперативные задачи должны решаться с применением, как правило, простых, эвристических методов.

Основными методами оптимизации являются:

• анализ;
• прогнозирование;
• моделирование (логическое, физическое, экономико-математическое).
• В практическом менеджменте основными методами анализа являются:
• метод сравнения;
• индексный метод;
• балансовый метод;
• метод цепных подстановок;
• метод элиминирования;
• графический метод;
• функционально-стоимостный анализ;
• факторный анализ;
• экономико-математические методы.

Под прогнозированием в менеджменте понимается непосредственно  процесс разработки прогнозов, т.е. научно обоснованных суждений о возможных  состояниях объекта, путях и сроках его видоизменений. Функционально  прогноз в управлении представляется как предплановая разработка многовариантных  моделей развития объекта управления. Прогноз носит вероятностный  характер и может претерпевать изменения  под воздействием меняющихся условий  внешней и внутренней среды организации.

Наиболее  важные задачи прогнозирования:

• разработку прогноза рыночной конъюнктуры;
• выявление экономических и иных тенденций оказывающих влияние на рыночную конъюнктуру и масштабы полезного эффекта;
• выбор метода и временных ориентиров прогнозирования;
• экономическое обоснование разработки или совершенствования выпускаемой продукции и т.п.

К основным функциям прогнозирования относят:

• системность;
• комплексность;
• непрерывность;
• вариантность;
• адекватность и оптимальность.

Модель  – это представление объекта системы или идеи в некоторой форме отличной от самой целостности. Она является упрощенным изображением конкретной жизненной (управленческой) ситуации. Другими словами, в моделях определенным образом отображаются реальные события, обстоятельства и т.д.

Существует  ряд причин обусловливающих использование  модели вместо попыток прямого воздействия  с реальным миром:

• сложность реального мира такова, что число переменных, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека и постичь его можно упростив реальный мир с помощью моделирования);
• экспериментирование – встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Кроме того, существуют критические ситуации, когда требуется принять решение, но нельзя экспериментировать в реальной жизни;
• ориентация управления на будущее – невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и, возможно, никогда не состоится, как и проводить прямые эксперименты. Моделирование – единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений,  что позволяет их объективно сравнивать.

Современными  организациями используются три  базовых типа моделей:

• физическая модель (представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы (чертеж, план, макет);
• аналоговая модель (представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Пример аналоговой модели – организационная схема.;
• математическая модель (символическая) – используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события.

Построение  модели является процессом. Основные этапы  этого процесса – постановка задачи, построение, проверка на достоверность, применение и обновление модели.

Постановка  задачи. Первый и наиболее важный этап построения модели, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи. Правильное использование математики или компьютера не принесет никакой пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована. Для нахождения приемлемого или оптимального решения задачи нужно знать, из чего она состоит. К сожалению, порой огромные средства расходуются на поиски глубокомысленных ответов на неверно поставленные вопросы. Из того, что руководитель осведомлен о наличии проблемы, вовсе не следует факт идентификации истинной проблемы.   Руководитель обязан уметь отличать симптомы от причин.

Построение  модели. Разработчик должен определить главную цель модели, какие выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя модель, чтобы помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему. Также необходимо определить какая информация требуется для построения модели, удовлетворяющей этим целям и выдающей на выходе нужные сведения.

Проверка  модели на достоверность. Один из аспектов проверки заключается в определении степени соответствия модели реальному миру. Специалист по науке управления должен установить – все ли существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель. Проверка многих моделей управления показала, что они не совершенны, поскольку не охватывают всех релевантных переменных. Естественно, чем лучше модель отражает реальный мир, тем выше ее потенциал как средство оказания помощи руководителю в принятии хорошего решения. Второй аспект проверки модели связан с установлением степени, в которой информация, получаемая с ее помощью действительно, помогает руководству совладать с проблемой.

Применение  модели. Ни одну модель науки управления нельзя считать успешно выстроенной, пока она не применена на практике. Это кажется очевидным, но зачастую оказывается одним из самых тревожных моментов построения.

Обновление  модели. Даже если применение модели оказалось успешной, почти наверняка она потребует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных не ясна или желательны дополнительные данные. Если цели организации изменяются таким образом, что это влияет на принятие решений, модель необходимо соответствующим образом модифицировать. Аналогичным образом, изменение во внешнем окружении – например, появление новых потребителей, поставщиков или технологий – может обесценить допущение исходную информацию, на которых основывалась модель при построении.

Таким образом, совершенствование процесса принятия управленческих решений и соответственно повышение качества принимаемых  решений достигается за счет использования  научного подхода, моделей и методов  принятия решений.

2.6 Интеллектуальные системы поддержки принятия решений

В последнее  время все более проявляется  тенденция к увеличению количества учитываемых условий на основе автоматизации  процесса управления.

Принятие  решений – наиболее сложный и ответственный этап деятельности человека в структурах власти. Компьютерное моделирование процессов принятия решений сегодня становится центральным направлением автоматизации деятельности лица, принимающего решение.

Реализация  управления политическими и экономическими ситуациями существенно усложнилась. Это привело к необходимости  создания крупных систем поддержки  управленческих решений как для  обеспечения реализации замыслов развития экономических субъектов в соответствии с разрабатываемыми планами и  прогнозами, так и для проведения оперативного контроля за текущим состоянием складывающейся обстановки для обеспечения экономической безопасности. Принятие решений человеком включает процессы большой сложности. Опыт свидетельствует о том, что системы поддержки повышают производительность лиц, принимающих решение (ЛПР), а также приводят к более качественным решениям. Улучшение качества решений оказывается возможным потому, что ЛПР может рассматривать альтернативы решения перед тем, как принимать решение, и может также использовать модели при формировании различных альтернатив и их оценке.

Существуют  проблемы двух типов. Для проблем  первого типа характерны четкая структура, определенный характер данных, известные  источники информации, небольшие  затраты на сбор информации (даже при  обработке крупных массивов данных). [10, с. 117]

Проблемы  второго типа являются плохо структурированными, для их анализа требуется качественная информация, сбор которой связан с  большими затратами.

Системы поддержки принятия решений, как  правило, являются диалоговыми. Они  предназначены для обработки  данных и реализации моделей, помогающих решать отдельные, в основном слабо  структурированные задачи (например, принятие решения об инвестициях, составление  прогнозов и т.п.). Эти системы  могут обеспечивать работников информацией, необходимой для принятия индивидуальных и групповых решений. Данные могут  поступать из систем оперативного управления, а в отдельных случаях – из собственной базы данных.

Стратегические  информационные системы прежде всего предназначены для принятия стратегических решений и используются руководителями или экспертами высшего ранга без посредников. Они обеспечивают непосредственный доступ к информации, отражающей текущие ситуации и все связи, необходимые для принятия решений, учет иерархических или графовых структур.

Виды  компьютерных систем поддержки управленческих решений:

• автоматизированные информационные системы (EIS – executive information system);
• системы поддержки решений (DSS – decision support system);
• экспертные системы (ES – expert system).
• Практика применения перечисленных инструментов связана с необходимостью решения трех типов задач в процессе принятия решений:
• хорошо структурированных;
• полуструктурированных;
• неструктурированных.

Решение задач первого типа связано с  применением EIS на основе четко определенных алгоритмов, непосредственно решающих поставленные задачи для информационного  обеспечения руководства данными, способствующими принятию целесообразных решений, а также в результате реализации аналитических моделей, имеющих точное математическое описание.

DSS предназначены  для оказания помощи руководству  при принятии решений в условиях  недостаточно структурированных  задач, которые невозможно полностью  специфицировать. Характерная особенность  DSS заключается в интерактивном  характере обращения к ней  и ее способностях адаптироваться  к требованиям обстановки. Как  правило, применение DSS связано с  использованием баз данных, наполненных  необходимой для принятия решений  информацией. 

ES применяются  для принятия решений в условиях  обращения к плохо структурированным  задачам, не имеющим строгого  алгоритмического решения. 

Объединение информационных систем EIS с созданными ранее системами поддержки решений (DSS), а затем с экспертными системами (ES) привело к последующему уровню интеграции и появлению систем поддержки  руководства (ESS) – Executive Support System. ESS в отличие от EIS не ограничивается обеспечением информационных потребностей руководства. В задачу такой системы входит также обеспечение высших уровней управления программами анализа планов с помощью DSS и ES, а также средствами связи. В рамках интеграции ES и EIS предлагается решать проблемы обеспечения ES необходимой информацией о развитии процессов, происходящих внутри управляемого объекта и в окружающей его среде.

Аналогом DSS по терминологии отечественных авторов  являются системы поддержки принятия решений (СППР).

Если  ранее системы Decision-Making Support Systems (DMSS) позволяли вырабатывать рекомендации по принятию решений, то сейчас развиваются Decision Support Systems (DSS), которые только и позволяют, что подготавливать данные для анализа. [10, с. 129]

В результате практика показала, что такие системы  могут выдавать горы данных, но мало помогают в ответе на вопрос «Что делать?». [1] СППР рассматриваются как программные средства и информационно-аналитические технологии, предназначенные специально для оказания помощи в решении задач поиска, анализа и выбора лучших из возможных вариантов. При этом лицо, принимающее решение (ЛПР), должно обеспечиваться не только информационной, но и, в первую очередь, технологической поддержкой процедуры – вплоть до выбора наилучшего решения. СППР подразделяются на системы поддержки генерации (поиска, проектирования) решений и системы поддержки выбора решений.