Таким чином за даною клафікацією виділяють такі методи прийняття управлінських рішень:
. Прийняття рішення владою без колективного обговорення;
Переваги: більше застосовується для вирішення питань адміністративного характеру; корисний для простих рутинних питань, вирішення яких потребує мало часу і тоді коли виконавцям не вистачає досвіду та інформації для прийняття для прийняття рішення іншим шляхом.
Недоліки: одна особа не завжди є гарним джерелом для прийняття рішення; не використовуються ресурси інших виконавців.
. Рішення, що приймається експертом.
Переваги: корисний тоді, коли рішення, що приймається експертом має значно більшу цінність, ніж рішення всього колективу;
Недоліки: важко дізнатися, хто є експертом; втрачаються переваги групової активності.
. Прийняття рішення усередненням індивідуальних думок.
Переваги: корисний, коли важко зібрати весь колектив для обговорення, бо питання є терміновим;
Недоліки: неполагодженість думок, відсутня можливсть обмінюватись думками.
. Прийняття рішення владою після групового обговорення.
Переваги: використовуються всі колективні ресурси на відміну від попередніх методів;
Недоліки: не дає гарантії впровадження групового рішення, членам групи невідомо, якого рішення чекає керівник;
. Прийняття рішення меншістю.
Переваги: може використовуватися, коли неможливо зустрітися для прийняття групового рішення;
Недоліки: не дає виходу для реалізації можливостей більшості членів групи.
. Прийняття рішення більшістю голосів.
Переваги: може використовуватись, коли не вистачає часу для узгодженості голосів;
Недоліки: майже завжди залишається незадоволена меншість колективу, що в майбутньому загрожує груповій ефективності.
. Прийняття рішення узгодженням голосів.
Переваги: продукує новаторське творче рішення, використовує ресурси всього колективу, корисне при прийнятті серйозних, важливих та складних рішень.
Недоліки: потребує багато часу, психологічної напруги та високої кваліфікації виконавців.
[10, пер. з англ. Н.Д.]
Коли я зазначав про універсальність такої класифікації, я мав на увазі, що незалежно від вибору будь-якого з вищеназваних методів, ОПР може застосовувати методи класифікації нижчого ступеню (математичні, статистичні, аналітичні, теоретико-ігрові тощо) в залежності від характеру питання, яке вирішується.
Деякі науковці вважають, що не слід плутати саме методи прийняття управлінських рішень з методами їх обгрунтування. Якщо дотримуватись такої точки зору, то можна сказати, що вищеперелічені методи відносяться до методів прийняття рішень (інколи їх ще називають стилями прийняття рішень), а методи обгрунтування управлінських рішень використовують якісь формалізовані моделі і мають іншу класифікацію. Посилаючись на лекцію №4 Соболя С.М. нижче приведена схема такої класифікації (Див. Рис.2). Згідно з даною схемою методи обгрунтування управлінських рішень підрозділяються на дві основні групи: кількісні та якісні методи. До якісних методів відносяться лише експертні методи, а решта методів (класифікація за ступенем визначеності) відноситься до кількісних. Якщо заторкнути тему даної роботи, то виникає питання, які з цих методів прийнято вважати математичними? В.М. Трояновський в своїй книзі “Математичне моделювання в менеджменті” дає математичне обгрунтування для всіх методів прийняття рішень.
(Рис. 2).
До математичних методів згідно його слів відносяться і експерті методи, і статистичні, і методи прогнозування, і методи лінійного програмування та багато інших. Всі вони будуть досконально розглянути в наступному пункті плану. Поки що коротко розглянемо кожен з методів, вказаних на схемі. o Аналітичні методи. Вони характеризуються тим, що встановлюють аналітичні (функціональні) залежності між умовами вирішення задач прийняття рішень та їх результатами. (Напр. методи економічного аналізу діяльності фірм). o Статистичні методи. Іх характерною рисою є врахування випадкових впливів та відхилень. Ці методи дозволяють отримувати з накопичуваної інформації, яка здається хаотичною, основні тенденції та закономірності. Ця група охоплює методи теорії ймовірностей та математичної статистики. Найбільш широко використовуються такі методи, як кореляційний аналіз, факторний аналіз, дисперсійний аналіз, методи статистичного контролю якості та надійності продукції. o Методи математичного програмування. Застосовуються при рішенні умовних екстремальних задач з багатьма змінними. o Теоретико-ігрові методи та методи статистичних рішень. Теорія статистичних рішень використовується, коли невизначеність ситуації викликана об’єктивними обставинами, які або невідомі, або носять випадковий характер. Метод теорії ігор використовується в тих випадках, коли невизначеність ситуації викликана свідомими діями розумного противника [4, Лекція №4].
До загального огляду методів обгрунтування управлінських рішень я хотів би додати, що використання цих методів ще може залежати від технології, яку застосовує ОПР при прийнятті рішень. На мою думку, якщо рішення приймається за раціональною технологією або процесом (див. рис. 2), то тоді використання вищеназваних методів буде доцільним. Навпаки, якщо при прийнятті рішення використовується інтуітивна технологія (реєстрація змін -> селекція рішень, що містяться в пам’яті суб’єкта управління -> прийняття рішення) з точки зору поведінкової моделі або менеджер використовує ірраціональну модель, то ці методи навряд чи знайдуть своє місце. Як при використанні інтуітивної технології поведінкової моделі, так і при використанні ірраціональної моделі, у менеджера не вистачить часу для застосування вищевказаних методів, або якщо це стосуватиметься принципово нових рішень, то може виявитися неможливість побудови моделі прийняття рішень за якимось з цих методів.
Для кращого розуміння термінології слід вказати різницю понять моделі та методу прийняття рішень. Модель – це все те, що образно представляє якийсь об’єкт чи процес і використовується для аналізу або вивчення цього об’єкту чи процесу. Наприклад: глобус – модель Землі, іграшкова машинка – модель автомобілю, цільова функція – модель якогось економічного процесу тощо. Що стосується поняття терміну “метод”, то це всі ті дії, які при вивченні моделі застосовує людина для досягнення якогось результату. Умовний приклад може бути наступним: “Менеджер побудував математичну модель з проблемної ситуації. Він використовує симплекс-метод для знаходження оптимального рішення – мінімізація витрат виробництва (результат впровадження методу по конкретній моделі)”.
В загальновідомому підручнику “Основи менеджменту” автори дають наступну класифікацію моделей прийняття управлінських рішень: o Фізична модель; o Аналогова модель; o Математична модель.
По Мескону фізична модель представляє те, що досліджується, за допомогою збільшеного чи зменшеного описання об’єкту або системи. Автомільні та авіаційні підприємства завжди виготовляють фізичні зменшені копії нових засобів пересування. Будучи точною копією, модель повинна поводити себе аналогічно автомобілю чи літаку, що виготовляється, але при цьому коштує вона значно менше. Таким самим чином будівельна компанія завжди будує мініатюрну, перед тим як розпочати будівництво виробничого чи адміністративного корпусу або складу.
Аналогова модель представляє об’єкт, що досліджується аналогом, який поводить себе як реальний об’єкт, але не виглядає як такий. Приклад аналогової моделі – організаційна схема. Вибудовуючи її, керівництво в стані легко уявити собі ланцюги проходження команд і формальну залежність між індивідами та діяльністю. Така аналогова модель звичайно більш простий і ефективний спосіб сприйняття і прояву складних взаємозв’язків структури великої організації, ніж, припустимо, складання переліку взаємозв’язків всіх робітників. Інший приклад аналогової моделі – графік, що показує залежність, між кількістю виробленої фарби та витратами з розрахунку на 1 галон) (див. рис. 3).
2,70
2,60
2,50
2,40
2,30
2,20
2,10
2,00
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
Рис.3 – Аналогова модель.
[5, c.225].
Даний графік, що ілюструє саме аналогову модель, показує яким чином рівень виробництва на підприємстві впливає на витрати.
Іншими за класифікацією йдуть математичні моделі. Але оскільки це безпосередньо пов’язано з темою даної роботи, то про математичні моделі більш детально буде викладено у відповідному розділі курсової роботи.
2. Математичні моделі і методи прийняття рішень.
Епоха застосування математичних моделей прийняття управлінських рішень розпочалася після 2-ї світової війни. Поява та розповсюдження ЕОМ зробило можливим використання математичних моделей для рішення економічних задач, починаючи від перевезення одного продукту в масштабах району і закінчуючи моделюванням національної економіки. Починають розроблятися моделі міст, ринків , війн, так звані глобальні моделі розвитку всесвіту. Якщо модель побудована і її створювачі вірять в її адекватність, то вона використовується для вирішення різних задач – прогнозування, прийняття простих і складних рішень. Як правило, застосування математичних моделей пов’язане з використанням ОЕМ. Математичні моделі в теперішній час претендують на роль універсального засобу вирішення будь-яких проблем.
В математичній моделі, яку інколи називають символічною, викоритовуються символи для описання властивостей або характеристик об’єкту чи події. Приклад математичної моделі і її аналітичної сили як засобу, що допомагає нам зрозуміти виключно складні проблеми, - відома формула Ейнштейна E=mc2 . Якби Ейнштейн не зміг побудувати цю математичну модель, в якій символи замінюють реальність, малоймовірно, щоб у фізиків з’явилася навіть віддалена ідея про взаємозв’язок матерії та енергії. Математичні моделі відносяться до типу моделей, що найчастіше використовуються при прийнятті організаційних рішень [5, с.226].
Для кращого розуміння сутності економічних моделей, я зроблю деталізований огляд основних серед них з наведенням конкретних прикладів та малюнків.
Як вже зазначалось вище, модель задачі прийняття рішень зводиться до знаходження оптимуму. Серед оптимізаційних задач дуже відомими є задачі лінійного програмування. Задачами лінійного програмування являються такі оптимізаційні задачі, в котрих цільова функція і функціональні обмеження – лінійні функції, що приймають будь-які значення з деякої множини значень. Стандартна задача лінійного програмування записується у вигляді:
[pic][pic] (I)
В задачі лінійного програмування нестрогі функціональні нерівності можна перетворити в строгі рівності, прибавивши невідомі невід’ємні додаткові змінні. Звичайно, число невідомих і число рівнянь в системі може бути різним. Але й в цьому випадку для системи рівнянь відомі можливі варіанти: система може бути несумісною, тобто не мати рішень взагалі; рішення може бути одне, але (!) це єдине рішення може виявитися неприпустимим з-за наявності від’ємних компонент в рішенні; рішень може бути нескінченно багато. Взагалі для єдиності рішення задачі лінійного програмування не вимагається рівності числа змінних та числа обмежень. Для задач лінійного програмування розроблені багаточисельні ефективні методи вирішення і відповідне математичне забезпечення для різноманітних ситуацій [8, с.22]. o Приклад.
Страницы: 1, 2, 3, 4
