Вопрос. Метод проб и ошибок - метод, ориентированный на действие

С точки зрения организации - это самый простой метод, так как он не требует специальной организации. Метод предполагает перечис­ление всех возможных вариантов решения проблемы без попытки упо­рядочить или строго организовать этот процесс.

Этот метод связан с неисследованностью, высоким уровнем новиз­ны проблемы или с недостаточным уровнем профессионализма при­нимающего решение (небольшой опыт работы, отсутствие знания экспертных методов разработки и принятия управленческих решений).

Вопрос. Методы экспертной оценки

Для широкого круга неформализуемых проблем (в политической, идеологической, экономической, социальной, военной и других сфе­рах человеческой деятельности) экспертные процедуры наиболее эф­фективны, а в ряде случаев могут оказаться единственным средством их решения.

Метод экспертной оценки основывается на построении высококва­лифицированным специалистом (экспертом) рациональной процеду­ры интуитивно-логического анализа в сочетании с количественной оцен­кой и обработкой результатов.

Область применения методов экспертных оценок весьма широка. Типовые задачи, решаемые методами экспертной оценки, следующие:

■ составление перечня свершения возможных событий в различ­ных областях деятельности организации за определенный про­межуток времени;

■ определение целей и задач управления с упорядочением их по степени важности (ранжирование в дереве целей);

■ определение альтернативных вариантов решения задачи с оцен­кой их предпочтения;

■ альтернативное распределение ресурсов для решения задачи с оценкой их предпочтительности, и т.д.

При выполнении своей роли в процессе управления эксперты вы­полняют две основные функции [22]:

■ формируют объекты экспертизы (альтернативные ситуации, цели, решения и т.д.);

■ производят измерение характеристик сформированных объектов (вероятности свершения события, коэффициентов значимости целей, предпочтений решений и т.п.).

Формирование оценочной системы. Ключевой момент применения методов экспертной оценки — формирование оценочной системы. Оце­ночная система включает такие важные составляющие, как:

■ перечень критериев, характеризующих объект принятия управ­ленческого решения;

■ оценку сравнительной важности критериев;

■ шкалу для оценки проектов по критериям;

■ формирование принципа выбора.

Формирование составляющих оценочной системы в различной сте­пени трудоемко. Однако отсутствие либо недостаточное качество ка­кой-либо из перечисленных выше составляющих делает невозможным получение адекватной оценки проекта и, как следствие, затрудняют про­цесс выработки и принятия эффективных решений.

Остановимся подробнее на каждой из составляющих оценочной системы.

Формирование перечня критериев, характеризующих сравнительную предпочтительность объектов принятия управленческого решения, должен удовлетворять ряду требований, перечисленных в предыдущей теме:

■ критерии, используемые при формировании оценочной систе­мы, должны быть измеримыми, т.е. должна иметься возможность оценки любого рассматриваемого объекта экспертизы по каждо­му из критериев;

■ критерий может быть оценен объективно (например, сточки зре­ния прибыли) и субъективно (с точки зрения имиджа фирмы);

■ для субъективных критериев необходима разработка специаль­ных вербально-числовых шкал;

■ при формировании совокупности критериев необходимо четкое понимание смысла каждого из критериев лицом, принимающим решение, и экспертами.

Иногда целесообразно агрегирование критериев. Этим может быть достигнуто как снижение избыточности критериев, особенно в случае, когда имеется частичное дублирование критериев, так и уменьшение общего количества критериев, что важно для снижения трудоемкости работы с оценочной системой.

Завершать процедуру формирования перечня критериев должен со­держательный анализ полученной совокупности критериев, предназ­наченных для формирования оценочной системы объектов, представ­ляемых на экспертизу.

Определение сравнительной важности критериев — какие критерии и в какой степени влияют на оценку альтернатив при выработке и при­нятии управленческих решений как при сравнительных оценках аль­тернатив, имеющих явно выраженный количественный характер, так и при их качественных оценках. После выявления критериев, определя­ющих оценки альтернатив, часто возникает необходимость сформиро­вать обобщенный критерий, с помощью которого можно рассчитать оценки альтернатив по значениям частных критериев.

Для этих целей существуют методы формирования линейных обоб­щенных критериев и обобщенных критериев более сложного вида. В их основе лежат различные предположения о природе обобщенных крите­риев и характере анализируемой информации.

Шкалы для оценки по критериям — это могут быть и количественные измерения в привычном для нас понимании, и качественные оценки, позволяющие судить о происходящих изменениях, об их динамике.

Если критерии, по которым оцениваются проекты, носят экономи­ческий характер и измеряются в рублях (долларах), годах (месяцах), процентах и т.д., то мы, как правило, пользуемся соответствующими общеизвестными шкалами.

Однако нередко при оценивании проектов возникает необходимость и использовании критериев, оценки по которым могут быть получены лишь с помощью специально разрабатываемых вербально-числовых шкал.

Вербально-числовые шкалы применяются преимущественно в тех случаях, когда оценки по критерию носят субъективный характер. На­пример, субъективный характер, в основе которого лежат опыт и зна­ния эксперта, носят оценки степени риска, ожидаемой конкурентоспо­собности продукции, сравнительной значимости того или иного фактора и многие другие. Смысл вербально-числовых шкал в том, что они позволяют измерить степень интенсивности критериального свой­ства, имеющего субъективный характер.

В состав вербально-числовых шкал входят, как правило, содержа­тельное описание градаций шкалы и числовые значения, соответству­ющие каждой из этих градаций.

В качестве примера вербально-числовой шкалы, имеющей достаточно широкое применение, приведем шкалу Харрингтона, характеризующую степень выраженности критериального свойства и имеющую универ­сальный характер (табл. 3.8).

Отметим, что числовые значения градаций шкалы Харрингтона по­лучены на основе анализа и обработки большого массива статисти­ческих данных.

При оценке объектов принятия управленческих решений по крите­риям, допускающим лишь субъективную оценку специалистов, целе­сообразны разработка и использование специальных шкал, отража­ющих специфику того или иного критерия, той или иной группы объ­ектов.

Можно использовать следующую процедуру для формирования вербально-числовых шкал, специально предназначенных для оценки про­ектов по критериям, для которых отсутствуют общепринятые вербально-числовые шкалы: сначала выбирают градации (деления) шкалы, а затем определяют численные значения этих градаций.

При определении набора градаций шкалы очень важно выбрать та­кие, содержательные интерпретации которых одинаково или почти оди­наково (с незначительными разногласиями, не превышающими задан­ного порога) принимаются всеми экспертами, участвующими в выработке управленческих решений.

Для получения численных значений, соответствующих описанным градациям шкалы, могут быть использованы специальные методы.

Формирование принципа выбора, на основании которого по значени­ям критериев устанавливается сравнительная предпочтительность оце­ненных альтернативных вариантов решений.

Типовой процесс реализации методов экспертной оценки включает три этапа:

■ формирование экспертных групп;

■ проведение опроса экспертов;

■ обработка экспертных оценок.

• Методы получения количественных экспертных оценок. Непосред­ственная количественная оценка используется как в случае, когда надо определить значение показателя, измеряемого количественно, так и в случае, когда надо оценить степень сравнительной предпочтительно­сти различных объектов.

В первом случае каждый из экспертов непосредственно указывает значение показателя для оцениваемого объекта. Это может быть конк­ретное значение, например стоимость аренды помещения; цена еди­ницы продукции, при которой она может иметь конкурентоспособный спрос; предполагаемая емкость рынка; оптимальный объем производ­ства и т.д. Если эксперт затрудняется указать конкретное значение по­казателя, он может указать диапазон, в котором лежит значение оцени­ваемого показателя.

Во втором случае (когда оценивается сравнительная предпочтитель­ность объектов по тому или иному показателю) количественная оцен­ка, указываемая экспертом, определяет степень их сравнительной пред­почтительности. Заранее необходимо условиться, что, скажем, боль­шее значение оценки соответствует более предпочтительному альтер­нативному варианту. Иногда количественную оценку сравнительной предпочтительности объектов целесообразнее производить в баллах, используя специально разработанные балльные шкалы.

Метод средней точки — используется, когда альтернативных вариан­тов достаточно много. Если через f(a_t) обозначить оценку первого аль­тернативного варианта значения показателя, относительно которого оп­ределяется сравнительная предпочтительность объектов, через f(a₂) — оценку второго альтернативного варианта, то далее необходимо подо­брать третий альтернативный вариант я₃, оценка которогоf(a^) равна (f(^a[) ⁺f(a₂)) /2. При этом в качестве первого и второго альтернативных вариантов целесообразно выбирать наименее и наиболее предпочти­тельные альтернативные варианты.

Далее эксперт указывает альтернативный варианта значение кото­рого f(a4) расположено посередине между f(a,) и/(а$), и альтернатив­ный вариант а₅, значение которого/^а^) расположено посередине меж­ду значениями f(a_{) и f(aj.

Процедура завершается, когда определена сравнительная предпоч­тительность всех участвующих в экспертизе альтернативных вариантов.

Этот метод может быть использован также при экспертной оценке численных значений показателей, имеющих количественный характер.

Метод Черчмена — Акофа — используется при количественной оцен­ке сравнительной предпочтительности альтернативных вариантов и до­пускает корректировку оценок, даваемых экспертами [25].

В методе предполагается, что оценки альтернативных вариантов — неотрицательные числа, что если альтернативный вариант а, пред­почтительнее альтернативного варианта а₂, то f(a_{) больше, чем f(a₂), а оценка одновременной реализации альтернативных вариантов а, и а₂ равняется f(a_[)+f(a₂).

Все альтернативные варианты ранжируются по предпочтительно­сти, и каждому из них эксперт назначает количественные оценки, как правило, в долях единицы.

Далее эксперт сопоставляет по предпочтительности альтернативный варианта, и сумму остальных альтернативных вариантов. Если он пред­почтительнее, то значение f(a_x) должно быть больше суммарного зна­чения остальных альтернативных вариантов.

Если эти соотношения не выполняются, оценки должны быть соот­ветствующим образом скорректированы. Если а_х менее предпочтите­лен, чем сумма остальных альтернативных вариантов, то он сравнивает­ся с суммой остальных альтернативных вариантов, за исключением пос­леднего, и т.д. Если альтернативный вариант а, на каком-то шаге ока­зался предпочтительнее суммы остальных альтернативных вариантов и для оценок это соотношение подтверждается, то а, из дальнейших рас­смотрений исключается.

Этот процесс продолжается до тех пор, пока последовательно не бу­дут просмотрены все альтернативные варианты.

При практическом применении в случае достаточно большого чис­ла сравниваемых альтернативных вариантов в метод могут быть внесены некоторые коррективы, снижающие его трудоемкость. Так, например, сразу может определяться сумма наибольшего числа альтернативных вариантов с отбрасыванием менее предпочтительных вариантов, кото­рая меньше, чем f(a_x), и т.д.

Метод лотерей — для любой тройки альтернативных вариантов а,, а₂, а₃, упорядоченных в порядке убывания предпочтительности, экс­перт указывает такую вероятность р, при которой альтернативный вари­ант а₂ равноценен лотерее, при которой альтернативный вариант а, встречается с вероятностью р и альтернативный варианта₃ — с вероят­ностью (1 —р).

На основании последовательной оценки сравнительной предпоч­тительности некоторого числа троек альтернативных вариантов рассчи­тываются числа и,, и₂,..., и_п, с помощью которых формируется линей­ная функция полезности:

u_lPl+u₂p₂ + ... + U,,р_п,

гдер_{,р₂, ...,р_п — вероятности, с которыми рассматриваются альтернатив­ные варианты а,, а₂,..., а„. Эта формула позволяет сравнивать по пред­почтительности различные лотереи, характеризующиеся различными вероятностями реализации альтернативных вариантов а,, а₂,..., а_п.

Методы получения качественных экспертных оценок. Иногда специ­фика объектов экспертного оценивания такова, что эксперты затрудня­ются дать количественные оценки значений оцениваемых показателей либо объекта в целом, а в некоторых случаях такие оценки попросту неоправданны и не позволяют получить достаточно надежную эксперт­ную информацию.

В таких случаях могут использоваться методы получения качествен­ных оценок объектов или показателей, их характеризующих.

Метод экспертной классификации — используется, когда необходи­мо определить принадлежность оцениваемых вариантов решений к ус­тановленным и принятым к использованию классам, категориям, уров­ням, сортам и т.д. (далее — классы).

Он может быть применен и тогда, когда конкретные классы, к кото­рым должны быть отнесены оцениваемые объекты, заранее не опреде­лены. Может быть заранее не определено и число классов, на которое производится разбиение оцениваемых объектов. Оно может быть уста­новлено лии1ь после завершения процедуры классификации.

Если эксперту необходимо отнести каждый из вариантов к одному из заранее установленных классов, то наиболее распространена проце­дура последовательного предъявления эксперту вариантов. В соответ­ствии с имеющейся у него информацией об оцениваемом объекте и используемой им оценочной системе эксперт определяет, к какому из классов оцениваемый объект принадлежит. После завершения проце­дуры эксперту может быть предъявлен результат его оценки в виде рас­пределения всех оцененных им вариантов по классам. На этом этапе эксперту, как правило, предоставляется возможность исходя из общего результата классификации внести коррективы в данные им оценки.

Если проводится коллективная экспертиза, то результаты эксперт­ной классификации, полученные каждым из экспертов, обрабатыва­ются с целью получения результирующей коллективной экспертной оценки. В зависимости от целей экспертизы может возникнуть необ­ходимость отнесения альтернативных вариантов к упорядоченным классам.

Отметим, что отнести оцениваемые объекты к соответствующим ка­тегориям необходимо так, чтобы более предпочтительные объекты были отнесены к более предпочтительным категориям. Естественно, это от­ражается на процедуре экспертной классификации. Но главное, чтобы эксперт однозначно понимал поставленную перед ним задачу.

Если число классов, на которое должны быть разбиты альтернатив­ные варианты, заранее не оговаривается, то целесообразно использова­ние следующей процедуры. Эксперту предъявляется пара вариантов и предлагается определить, к одному или к разным классам они относят­ся. После этого эксперту последовательно предлагаются оцениваемые варианты с тем, чтобы выяснить, может ли каждый из них быть отнесен к одному из образовавшихся к тому времени классов или необходимо для данного варианта образовать новый класс.

Процедура завершается после того, как эксперту предъявлены все варианты решений.

Метод парных сравнений — эксперту последовательно предлагаются пары вариантов, из которых он должен указать более предпочтитель­ный.

Вопрос. Морфологический анализ.

Данный метод, разработанный в 1942 г. американским астрофизиком Цвики, используется в целях расшире­ния области поиска вариантов решения проблемы. Он предполагает углубленную классификацию объектов и позволяет на основе постро­ения модели (двух- или трехмерной матрицы) получать новые реше­ния, составляя комбинации элементов морфологической модели (мат­рицы). Основные этапы анализа [27]:

1) определение характеристик объекта или задач;

2) определение разновидностей реализации задач;

3) формирование морфологической модели в виде матрицы, где по вертикали отражается совокупность всех задач, которые необходимо решить для достижения поставленной цели. По горизонтали для каж­дой задачи дается вариант (один или несколько) решения;

4) получение комбинаций элементов матрицы, причем каждое но­вое решение представляет собой сочетание элементов, взятых по одно­му из каждой строки матрицы;

5) анализ на предмет выявления совместимости элементов друг с другом в полученной комбинации. В случае несовместимости комби­нация исключается из рассмотрения. Оставшиеся варианты оценива­ются, сравниваются по установленным критериям. Выбирается наилуч­ший вариант.

Пример морфологического анализа кадровых проблем приведен в табл. 5 [27].

Таблица .5. Фрагмент морфологической матрицы

Вопрос. Методы моделирования (см. таблицу)

Основной метод исследования систем для принятия управленческих решений — методмоделирования, т.е. способ теоретического анализа и практического действия, направленный на разработку и использование моделей.

Прежде чем перейти к рассмотрению понятия модели, этапов, особенностей и проблем моделирования, остановимся на объекте моделирования, а именно на понятии «система».

Сущность и свойства социально-экономических систем как объекта моделирования. Центральное понятие кибернетики — понятие «система». Единого определения этого понятия нет; возможна такая формулировка: система — комплекс взаимосвязанных элементов вместе с отношениями между элементами и между их атрибутами. Исследуемое множество элементов можно рассматривать как систему, если выявлены следующие четыре признака (52):

■ целостность системы, т.е. принципиальная несводимость свойств системы к сумме свойств составляющих ее элементов;

4 Управленческие решения

■ наличие цели и критерия исследования данного множества элементов;

■ наличие более крупной, внешней по отношению к данной системы, называемой «средой»;

■ возможность выделения в данной системе взаимосвязанных частей (подсистем).

Под социально-экономической системой понимается сложная вероятностная динамическая система, охватывающая процессы производства, обмена, распределения и потребления материальных и других благ.

Социально-экономические системы относятся, как правило, к так называемым сложным системам. Сложные системы в экономике обладают рядом свойств, которые необходимо учитывать при их моделировании, иначе невозможно говорить об адекватности построенной экономической модели, т.е. ее соответствии моделируемому объекту или процессу [52]. Свойства сложных систем, которые необходимо учитывать при моделировании:

■ эмерджентность как проявление в наиболее яркой форме свойства целостности системы, т.е. наличие у экономической системы таких свойств, которые не присущи ни одному из составляющих систему элементов, взятому в отдельности. Эмерджентность есть результат возникновения между элементами системы так называемых синергических связей, которые обеспечивают увеличение общего эффекта до величины, большей, чем сумма эффектов элементов системы, действующих независимо. Поэтому социально-экономические системы необходимо исследовать и моделировать в целом;

■ массовый характер экономических явлений и процессов — закономерности экономических процессов не обнаруживаются на основании небольшого числа наблюдений, поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения;

■ динамичность экономических процессов, заключающаяся в изменении параметров и структуры экономических систем под влиянием среды (внешних факторов);

■ случайность и неопределенность в развитии экономических явлений, поэтому экономические явления и процессы носят в основном вероятностный характер и для их изучения необходимо применение экономико-математических моделей на базе теории вероятностей и математической статистики;

■ невозможность изолировать протекающие в экономических системах явления и процессы от окружающей среды, чтобы наблюдать и исследовать их в чистом виде;

■ активная реакция на появляющиеся новые факторы, способность социально-экономических систем к активным, не всегда предсказуемым действиям в зависимости от отношения системы к этим факторам, способам и методам их воздействия.

Выделенные свойства социально-экономических систем, естественно, осложняют процесс их моделирования, однако эти свойства следует постоянно иметь в виду при рассмотрении различных аспектов экономико-математического моделирования, начиная с выбора типа модели и кончая вопросами практического использования результатов моделирования.

Основной метод исследования систем — метод моделирования. Остановимся подробнее на понятии, классификации моделей, процессе моделирования.

Понятие модели, причины использования моделей. По определению Шеннона: «Модель — это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности» [32]. Модель — это образ реального объекта (процесса) в материальной или идеальной форме (описанный знаковыми средствами или на каком- либо языке), отражающий существенные свойства моделируемого объекта (процесса) и замещающий его в ходе исследования и управления [52].

Главной характеристикой модели можно считать упрощение реальной жизненной ситуации, к которой она относится. Поскольку форма модели менее сложна, а не относящиеся к делу данные, затуманивающие проблему в реальной жизни, устраняются, модель зачастую повышает способность руководителя к пониманию и разрешению встающих перед ним проблем. Модель также помогает руководителю совместить свой опыт и способность к суждению с опытом и суждениями экспертов.

Существует ряд причин, обусловливающих использование модели вместо попыток прямого взаимодействия с реальным миром [32].

Сложность организационных ситуаций. Как все школы управления, паука управления стремится быть полезной в разрешении организационных проблем реального мира. Может показаться странным, что возможности человека повышаются при взаимодействии с реальностью с помощью ее модели. Но это так, поскольку реальный мир организации исключительно сложен и фактическое число переменных, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека, и постичь его можно, лишь упростив реальный мир с помощью моделирования.

Невозможность проведения экспериментов. Встречается множество управленческих ситуаций, в которых необходимо опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Конечно, руководители фирмы были бы не правы, если бы вложили миллионы долларов в новое изделие, не установив экспериментально, что результат его появления на рынке будет таким, как намечено, и, вероятно, оно будет принято потребителями. Определенные эксперименты в условиях реального мира могут и должны иметь место. При проектировании сложной, высокотехнологичной продукции должен изготавливаться образец, затем проверяться в реальных условиях, и только потом возможно его полномасштабное производство. Но прямое экспериментирование такого типа дорого стоит и требует времени. Здесь на помощь приходят модели.

Кроме того, существуют бесчисленные критические ситуации, когда требуется принять решение, но нельзя экспериментировать в реальной жизни. К примеру, когда фирма «Фольксваген» решила построить производственное предприятие в США, ей пришлось выбирать место с достаточным обеспечением рабочей силой, благоприятными условиями налогообложения и экономически подходящее сточки зрения приемки необходимых материалов и отгрузки готовых автомобилей. Ей пришлось затем определять последовательность сборки многих тысяч деталей модели «Рэббит», выяснять, какие детали завод мог бы производить сам, а какие должны быть куплены, устанавливать необходимые уровни запасов каждой детали. Ясно, что фирма не могла решить эти проблемы, построив в порядке эксперимента в каждом возможном месте по заводу, да еще и по нескольким проектам [32].

Ориентация управления на будущее. Невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и, может быть, никогда не будет существовать. Однако многие руководители стремятся рассматривать только реальное и осязаемое, и это в конечном счете должно выразиться в их обращении к чему-то видимому. Моделирование — единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать.

Модели науки управления в наибольшей мере приспособлены к этим целям и как мощное аналитическое средство позволяют преодолевать множество проблем, связанных с принятием решений в сложных ситуациях.

Типы моделей. В настоящее время существует множество используемых современными организациями моделей, а также задач, для решения которых они наиболее пригодны, однако можно выделить три базовых типа моделей. Речь идет о физических, аналоговых и математических моделях [32].

Физическая модель представляет то, что исследуется с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы.

Примеры физической модели — синька чертежа завода, его 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 него 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, например аэродинамическое сопротивление. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом ее стоимость много меньше настоящего. Подобным образом строительная компания всегда строит миниатюрную модель, прежде чем начать строительство производственного или административного корпуса или склада.

Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. График, иллюстрирующий соотношения между объемом производства и издержками, — это аналоговая модель. График показывает, как уровень производства влияет на издержки.

Другой 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 определения сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязей всех работников.

В математической модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Пример математической модели и ее аналитической 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.