Процесс и методы принятия решений

Процесс принятия решений — это циклическая последовательность действий субъекта управления, направленных на разрешение проблем организации и заключающихся в анализе ситуации, генерации альтернатив, принятии решения и организации его выполнения.

При разработке управленческого решения одновременно идут два процесса: творческая деятельность, направленная на решение новых задач, и технократическая деятельность, основанная на пунктуальном выполнении оправдавших себя управленческих процедур. Эти процессы, постоянно обновляясь, составляют основу управления.

Классический подход к принятию управленческого решения состоит в соблюдении определенной процедуры и выполнении обязательных действий.

Управленческое решение можно формировать на трех стадиях развития проблемы:

- в начале развития, когда величина проблемы еще не внушает опасений. Решение будет действовать по упреждению;

- в период устойчивого опасного развития, когда величина проблемы оказывает существенное негативное влияние на управленческую деятельность. Решение будет действовать с некоторым запозданием от проявления негативных результатов проблемы;

- в период стабилизации, когда всем станут очевидны размеры проблемы и опасное действие. Решение будет действовать в режиме реального времени.

Проблема формируется как разность между значениями цели и ситуации, пунктиром на рисунке показаны пути возможного изменения ситуации.

Ход решения можно рассматривать как выполнение взаимосвязанного набора этапов и подэтапов процесса решения. В каждом конкретном случае этот процесс будет уточнен и индивидуализирован (табл. 12.2).

В теории управленческих решений имеется огромное количество всевозможных методов. Все их можно объединить в три группы: неформальные (эвристические), коллективные и количественные.

Таблица 12.2 Содержание основных этапов принятия и реализации решения

Неформальные (эвристические) методы принятия решений основаны на аналитических способностях лиц, принимающих эти решения, и представляют собой совокупность логических приемов и методики выбора оптимальных решений руководителем, теоретическое сравнение альтернатив с учетом накопленного опыта. Основу эвристических методов составляет метод индукции, то есть переход от частного к общему. При этом проблема разделяется на несколько относительно простых подпроблем. Для каждой подпроблемы формируются набор задач и набор соответствующих решений. Считается, что при успешном выполнении всех решений проблема будет разрешена в целом.

Преимуществом этих методов является то, что решения принимаются оперативно. Недостатокже в том, что они не гарантируют от выбораоши-бочных решений, поскольку эти методы эффективны, если руководитель смог так разделить проблему, что получившиеся подпроблемы являются типовыми (штатными) для конкретной компании и имеется типовая методика борьбы с ними.

Коллективные методы обсуждения и принятия решений могут быть разными: заседание, совещание, работа в комиссии и т. п. Наибольшее распространение получил такой метод коллективной подготовки управленческих решений, как «мозговой штурм», или «мозговая атака» (совместное генерирование новых идей и последующее принятие решений). Для того чтобы решить сложную проблему, собирается группа людей в обстановке, максимально благоприятной для свободного генерирования идей, предлагаются любые, даже самые абсурдные решения проблемы. Запрещается опровергать или критиковать идею.

Часто применяемыми на практике коллективными методами принятия решений являются экспертные методы, основанные на совокупном мнении специалистов, обычно в пересекающихся областях деятельности.

Существуют четыре основных направления экспертных методов, рассмотренные ниже.

Метод простой ранжировки. Метод основан на том, что каждый эксперт располагает набором признаков, например: время реализации, финансовые затраты, повышение объема сбыта, величина дополнительной прибыли, качество продукции. Эти признаки располагают для каждого решения в порядке предпочтения. Цифрой 1 обозначается наиболее важный признак, цифрой 2 — следующий за ним по важности и т. д. Полученные данные сводятся в таблицу и обрабатываются либо вручную, либо с помощью методов математической статистики. В качестве примера приведена таблица оценок признаков по четырем решениям (табл. 12.3).

Таблица 12.3 Таблица оценок признаков по каждому решению

В таблице нет решения, соответствующего желательному распределению приоритетов признаков. Наиболее приемлемым считается решение 2, в котором совпадают с желательным приоритеты по третьему и пятому признакам и имеются небольшие отклонения по остальным.

Метод задания весовых коэффициентов заключается в том, что каждому решению ставится в соответствие весовой коэффициент (коэффициент значимости). Используются два варианта формирования весовых коэффициентов:

сумма всех коэффициентов должна быть равна какому-нибудь целому числу, например для шести признаков решения устанавливаются коэффициенты 0,3; 0,1; 0,2; 0,2; 0,1; 0,1 — в сумме это составляет 1;

для наиболее важного признака решения устанавливают предельный коэффициент (например, 8), все остальные коэффициенты равны долям этого числа (например, 1, 2,4, 6).

Метод последовательных сравнений (сортировки). В состав его входят следующие операции:

- составляется перечень признаков решений;

- перечень записывается в таблицу в порядке убывания значимости;

- в таблицу записывается оценка реализации каждого признака по всем решениям, максимальная оценка — 5 (табл. 12.4);

Таблица 12.4 Оценки признаков по каждому решению

- в каждом столбце находится сумма произведений оценки на соответствующий коэффициент значимости признака;

- производится сортировка полученных значений по максимальному значению суммы, и определяется предпочтительный вариант решения. По данным примера предпочтительный вариант имеет решение 2 с суммой в 14,1 балла.

Для осуществления парных сравнений по приведенной схеме решения записываются подряд в любом порядке. Затем эксперт сравнивает два первых УР, лучшее из них сравнивается с третьим УР и т. д. В результате парных сравнений выбирается одно лучшее УР.

Примером коллективного принятия решений может служить также метод Дельфы, получивший название от греческого города Дельфы, прославившегося жившими там мудрецами — предсказателями будущего. Метод Дельфы — многотуровая процедура анкетирования. Суть данного метода состоит в том, что каждый эксперт отвечает на вопросы независимо и анонимно. Затем все ответы анализируются и в сводном виде доводятся до каждого эксперта. После каждого тура данные анкетирования дорабатываются и полученные результаты сообщаются экспертам с указанием расположения оценок. Первый тур анкетирования проводится без аргументации, во втором отличающийся от других ответ подлежит аргументации или же эксперт может изменить оценку. После стабилизации оценок опрос прекращается и принимается предложенное экспертами или скорректированное решение.

В основе количественных методов принятия решений лежит научно-практический подход, предполагающий выбор оптимальных решений путем обработки (с помощью ЭВМ) больших массивов информации.

В зависимости от типа математических функций, положенных в основу моделей, различают:

- линейное моделирование, при котором используются линейные зависимости;

- динамическое программирование, позволяющее вводить дополнительные переменные в процессе решения задач;

- вероятностные и статистические модели;

- теория игр — моделирование таких ситуаций, принятие решения в которых должно учитывать несовпадение интересов различных подразделений;

- имитационные модели позволяют экспериментально проверить реализацию решений, изменить исходные предпосылки, уточнить требования к ним.

Одним из наиболее используемых на практике методов, который заслуживает внимания, является метод многомерных матриц, базирующийся на принципе системного анализа новых связей и отношений, которые проявляются в процессе матричного анализа исследуемой проблемы. Метод реализует выбор лучшего решения из набора альтернатив на основе компромисса признаков (критериев), достигнутых заинтересованными сторонами.

Компромисс может быть достигнут между двумя, тремя или более заинтересованными сторонами, поэтому матрица признаков может быть двухмерная, трехмерная и т. д.

Данный метод имеет свои преимущества и недостатки. Достоинством его является то, что он позволяет решить сложные задачи и найти новые, неожиданные идеи. Он применяется при возникновении повторяющихся или сходных ситуаций. Наряду с этим вариантов решений может быть огромное множество, и выбор из них оптимального оказывается затруднительным. При этом в базе данных должен иметься набор альтернативных решений и различных критериев. Задача руководителя состоит в согласовании значений критериев и установлении их приоритетов. Данный метод также не гарантирует, что будут учтены все параметры исследуемой системы.

В начальном варианте метод многомерных матриц может представлять собой двухмерную матрицу, например 6x6 элементов (табл. 12.5):

- шесть приемов решения задачи;

- шесть характеристик показателей объекта, которые необходимо улучшить.

Таблица 12.5 Многомерная матрица

В результате проведения экспертной оценки степени воздействия на каждую исследуемую характеристику рассматриваемых приемов решения задачи может быть определена наиболее оптимальная из всех предложенных альтернатив.