Владимир Кантор - Менеджмент: учебный курс

Рис. 5.2. Алгоритм процесса «мозгового штурма»

Рис. 5.3. Схема организации мозгового штурма по А. Осборну

При мозговом штурме мы имеем дело с неограниченной дискуссией, которая проводится преимущественно в группах по 5–15 участников. Возможен также мозговой штурм в одиночестве. Чем больше разница между участниками, тем плодотворнее результат.

Метод номинальной групповой техники построен на принципе ограничений межличностных коммуникаций, поэтому все члены группы, собравшиеся для принятия решения, на начальном этапе излагают в письменном виде свои предложения самостоятельно и независимо от других. Затем каждый участник докладывает суть своего проекта. Представленные варианты рассматриваются членами группы (без обсуждения и критики) и после этого каждый член группы в письменном виде представляет ранговые оценки рассмотренных идей. Проект, получивший наивысшую оценку, принимается за основу решения. Достоинством данной техники является то, что, несмотря на совместную работу членов группы, она не ограничивает индивидуального мышления и предоставляет каждому участнику возможность обосновать свой вариант решения.

Метод Дельфи – многоуровневое анкетирование. Руководитель объявляет проблему и предоставляет подчиненным возможность формулирования альтернатив. Первый этап формулирования проходит без аргументации, т. е. каждым из участников предлагается набор решений. После оценки эксперты предлагают подчиненным рассмотреть набор альтернатив. На втором этапе сотрудники должны аргументировать свои предложения, варианты решения. После стабилизации оценок опрос прекращается и принимается предложенное экспертами или скоординированное наиболее оптимальное решение.

Рис. 5.4. Классификация методов выбора альтернатив

Условия определенности представляют собой такие условия принятия решений, когда лицо, принимающее решение (ЛПР), заранее может определить результат (исход) каждой альтернативы, предлагаемой для выбора. Такая ситуация характерна для тактических, краткосрочных решений. В этом случае ЛПР располагает подробной информацией, т. е. исчерпывающими знаниями о ситуации для принятия решения.

Условия риска характеризуются таким состоянием знания о сущности явления, когда ЛПР известны вероятности возможных последствий реализации каждой альтернативы.

Условия неопределенности представляют собой такое состояние окружающей среды (знания о сущности явлений), когда каждая альтернатива может иметь несколько результатов, и вероятность возникновения этих исходов неизвестна. Неопределенность среды принятия решения зависит от соотношения между количеством информации и ее достоверностью. Естественно, чем неопределеннее внешнее окружение, тем труднее принимать эффективные решения. Среда принятия решения зависит также и от степени динамики, подвижности среды, т. е. скорости происходящих изменений условий принятия решения. Изменение условий может происходить как вследствие развития организации, т. е. приобретения ею возможности решать новые проблемы, способности к обновлению, так и под влиянием внешних по отношению к организации факторов, которые не могут регулироваться организацией.

Кроме того, условия принятия решения зависят от количества факторов, на которые организация обязана реагировать, т. е. от сложности среды принятия решения. Анализ факторов внешней и внутренней среды позволяет предвидеть потенциальные угрозы и вновь открывающиеся возможности, а также увидеть сильные и слабые стороны организации, т. е. проводить SWOT-анализ.

Одним из важных моментов анализа условий неопределенности является возможность прогнозирования изменений факторов внешней среды, влияющих на выбор решения. Сложность данной проблемы заключается в том, что решения основываются на информации прошлых периодов и направлены в будущее организации. Прогнозирование изменения состояния факторов внешней среды позволит свести условия неопределенности к условиям риска и даже к условиям определенности. Для этого используют модели изменения факторов внешней среды и объектов управления. Основными методами прогнозирования являются известные методы количественных ассоциативных оценок (построение статистических прогнозов на основе временных рядов, корреляционного и регрессионного анализов и др.).

Прогнозирование на основе анализа временных рядов использует методы экспоненциального сглаживания, экспоненциального сглаживания с учетом линейного тренда, экспоненциального сглаживания с учетом сезонной аддитивной компоненты.

где Мi = α Хi + (1 – α) Мi-j,

P i +1 – прогноз;

Мi – экспоненциально сглаженное среднее в период i ;

Xi – исходный временной ряд;

α – параметр сглаживания (0 ≤ α ≤ 1).

Экспоненциальное сглаживание с учетом линейного тренда использует следующие соотношения:

где М = α Xi + (1– α) M i -1 + T i -1;

Т= γ × Δ Мi + (1 – γ) T i -1;

γ – коэффициент сглаживания (от 0 до 1);

Δ Мi = Мi – М i -1

Тi – экспоненциально сглаженное значение тренда;

Δ Мi – оценка величины тренда в i -м периоде.

Экспоненциальное сглаживание с учетом сезонной аддитивной компоненты основано на расчете по следующим формулам:

где Мi = α Xi + (1 – α) M i -1

Bi = B i -1 + (1 – β) ei ;

d – сезонный лаг;

е – ошибка прогноза в текущий момент, которая определяется как разность между фактом и прогнозом данных в период i ;

Вi – величина сезонной компоненты.

Метод корреляционно-регрессионного анализа построен на использовании моделей причинного прогнозирования, которые содержат ряд переменных, имеющих отношение к предсказываемой переменной. После определения связи между этими переменными строится статистическая модель, которая и используется для прогноза.

Принятие решений в условиях определенности представляет собой поиск, оценку и отбор альтернатив, исходя из существования в будущем конкретных ситуаций, состояния и факторов внешней среды. В этом случае ЛПР выбирает альтернативу с наилучшим результатом (исходом), который выражается либо в максимуме дохода, либо в минимуме затрат. Такой выбор называют оптимизационным, а используемые методы называют методами оптимизации. К ним относят методы предельного анализа, линейное программирование и экономический анализ прибыли.