Существенное облегчение деятельности менеджера-практика связано с возможностью формализации неких процедур. Недаром молвят, что «разумная бюрократия» значительно помогает в делах и не так глупа.

Большая часть деятельности менеджера-практика сосредоточена вокруг принятия решений. Более того, Г.Саймон и его школа [1] говорят, что, принятие решений, и есть фактически, деятельность менеджера, а все другие деяния к ним прилагаются. Пусть данное мировоззрение несколько утрировано, но оно реально отражает значимость данного вопроса для менеджеров. Потому хоть какое продвижение по пути сотворения начальных посылок для принятия решения будет облегчать деятельность практиков и создавать условия для более обоснованных действий.

Перед каждым менеджером фактически раз в день и раз в час встают задачи принятия решения. Мы не можем «отмотать ленту времени назад» и проверить, какое решение лучше, а какое — ужаснее. Приходится «писать с незапятнанного листа». Потому, хоть какой менеджер грезит о некоем подспорье в этом вопросе.

Вариантов предложено довольно много, начиная с «золотого правила коммерции», заключающемся в максимизации прибыли. В литературе описано несколько подходов к принятию решения. А именно, в качестве начальных предпосылок употребляют платежную матрицу, вероятностный анализ, исследование операций, денежный контроль несколькими способами [2]. Не считая того, упоминают также спонтанный метод принятия решений, интуитивный способ, «золотое правило коммерции» (прибыль хоть какой ценой), правило «плохой погоды» (ориентация на наихудший вариант критерий реализации решения), формальную логику, процесс принятия бинарного решения, «дерево» решений, моделирование, прогнозирование с внедрением разных подходов, теорию игр, теорию очередей, функционально-стоимостной анализ, экономические способы максимизации прибыли, расширения толики на рынке, экономии ресурсов, и способ оптимизации критериев [3].

В этом потоке предложений несложно и потеряться. Для того, чтоб этого не вышло, необходимо следовать последующим правилам.

Избрать цель конфигураций, которые станут следствием принятых решений. Даже «нулевой вариант», по которому ничего не происходит, тоже дает некие последствия. Таковой целью может стать, и уже упоминавшаяся максимизация прибыли, и повышение толики рынка, завоевание новых рынков, внутреннее развитие компании и т.д. В любом случае следует соизмерять поставленную цель с публичной полезностью. Практика указывает, что компании, которые в собственной миссии ориентируются лишь на «финансовое благополучие акционеров и сотрудников», длительно не живут.

Нередко употребляют таковой прием, который заключается в составлении функции желательности Харрингтона [4]. Не считая того, употребляется также понятие мотивированной функции [5]. В этом же источнике представлены и другие способы принятия решений.

Способ оптимизации критериев состоит в том, что сначала моделируется разыскиваемый (предпочтительный) итог, который раскладывается на отдельные составляющие (аспекты). Дальше на основании этих критериев моделируются процессы поблочно, с объединением блоков для заслуги результатов.

Применение данного способа на практике встречает значимые трудности конкретно из-за необходимости разбиения принимаемого решения на блоки (нельзя обеспечить заранее лучшее либо, хотя бы, применимое, разбиение на блоки) и трудности раздельного анализа критериев.

Исходя из этого, в рамках общей модели принятия решений по Г. Саймону, предлагается использовать нижеследующую функцию.

Для этого в схеме Г. Саймона необходимо поделить 2-ой шаг (выбор вариантов) на два подэтапа. Какой-то из них будет фактически выбором вариантов меж разными решениями, различающимися типологическими показателями. 2-ой должен представлять из себя, по существу, оптимизацию характеристик избранного варианта решения. Без второго шага, в неких случаях, итог выбора по первому варианту возможно окажется прямо обратным тому, что от него ожидалось.

1-ый шаг обычно реализуется при помощи матрицы сопоставления вариантов, при этом она может простираться в собственной трудности от самой обычной, с «плюсами» и «минусами» в ячейках, до самой достоверной, с весовыми оценочными коэффициентами. Тут также вероятны разные варианты реализации, но, с целью исключения методологических ошибок, в особенности, при принятии дорогостоящих и принципиальных решений, лучше прибегать к последующей последовательности действий:

  • составить список всех вероятных характеристик (черт и их числовых характеристик) для оценки вариантов, включая неэкономические стимулы [6], с привлечением опыта организации, обученных профессионалов и литературных данных;
  • избрать аспекты исключения характеристик из перечня;
  • способом поочередного исключения характеристик на основании принятых критериев удалить часть критериев и повторять поочередно эту функцию до того времени, пока оставшиеся характеристики не будут хотя бы примерно равны исходя из убеждений требований критериев;
  • составить матрицу сравнений;
  • найти средние квадратичные отличия для показателя в каждой ячейке;
  • провести сопоставление средних квадратичных отклонений по каждому столбцу с внедрением аспекта Кохрена [7] , представляющего из себя отношение среднего квадратичного отличия изучаемого показателя к сумме всех средних квадратичных отклонений (в этом случае, к сумме по столбцу);
  • исключить «выпадающие» по аспекту Кохрена характеристики, и нормировать (поделить) все характеристики в каждом столбце таблицы на среднее значение каждого показателя по строке, а потом на сумму квадратов характеристик, оставшихся в данном столбце после исключения «подозрительных» характеристик;
  • просуммировать характеристики по каждому столбцу (варианту решения);
  • произвести сопоставление вариантов, выбирая вариант с большим либо минимальным (зависимо от заблаговременно избранного общего направления шкал характеристик) значением суммы характеристик по столбцу.

Представленная выше последовательность действий может показаться, на 1-ый взор, «зубодробительной», но даже однократное ее практическое применение покажет, что это далековато не так и после первого опробования претворять в жизнь данную схему будет совсем не сложно.

Чтоб облегчить восприятие предложенного метода принятия решения, приведем пример его практической реализации.

Пару лет вспять большая вкладывательная компания, рассмотрев итоги собственной деятельности, приняла разумное и взвешенное решение об инвестировании части средств в научно-технические разработки. К рассмотрению были приняты четыре главных проекта, данные для которых сведены в матрицу сопоставления, представленную в Табл.1.

Таблица 1. Матрица сопоставления для 4 вкладывательных проектов

Варианты

Свойства

Создание комбикормов

Получение горючего из неделовой древесной породы

Переработка отходов производства

Разработка и создание

средств связи

Среднее по строке

Объем капвложений, усл. ед.

22

35

41

64

40,5

Срок реализации, мес.

Восемь

12

8

14

12

Срок окупаемости, мес.

8

12

9

12

10,25

Толика рентабельности,1-Р, толики единиц

0,8

0,5

0,6

0,1

0,5

Престижность проекта (экспертные оценки), 1-П,баллов по 10-бальной шкале

Девять

8

8

2

6.75

Примечания:

1. В Табл.1 представлены средние значения черт.

2. Разные значения характеристик в Табл. 1 получены при использовании различных методов их определения. К примеру, объем финансовложений определялся методом суммирования издержек разработчиками, методом проведения аналогии с схожими разработками, методом оценки допустимости расходов и методом экспертных оценок.

3. При использовании аспекта Кохрена исключены из нормирования два значения — третье сверху в первом столбце и 2-ое сверху в 3-ем столбце. (Для упрощения таблица начальных данных и приобретенных на их основании погрешностей не приводится. Данные из таблицы применены для вычисления аспекта Кохрена и анализа погрешностей на предмет их «выпадения» из общего строя).

После проведения расчетов с исключенными для нормирования показателямиТабл.1 приобретает вид, представленный в Табл. 2. ( характеристики, исключенные при нормировании, в ячейках Табл. 2 сохраняются, потому что по другому результаты суммирования могли быть несопоставимы).

Таблица 2. Измененные характеристики проектов

Варианты

Свойства

Создание комбикормов

Получение горючего из неделовой древесной породы

Переработка отходов производства

Разработка и создание

средств связи

Среднее по строке после уточнения

Объем капвложений

0,57

0,91

1,07

1,46

38,5

Срок реализации

0,71

1,05

0,71

1,24

11,33

Срок окупаемости

0,97

1,45

1,09

1,45

8,25

Толика рентабельности,

1,60

1,00

1,00

0,40

0,50

Престижность проекта

1,33

1.19

1,20

0,30

7,5

Сумма характеристик

5,18

5,60

5,07

4,85

Из Табл. 2 видно, что лучшими показателями обладает проект в последнем столбце, который и был принят к реализации.

2-ой подэтап, как говорилось выше, просит оценки величин черт, к примеру, объема вложений либо достигаемой рентабельности. Для определения определенных характеристик можно пользоваться способом аппроксимирующих оценок. В рассмотренном примере таким определенным показателем для инвестора являлся темп денежных вложений, потому что объем вложений был определен ранее методом сопоставления вариантов в Табл. 2.

Тут действуют две обратно направленные тенденции. Зачинатели проекта, которым потом придется отчитываться за вложенные средства, желали бы получить их как можно ранее, чтоб застраховаться от всяких противных неожиданностей, как к примеру, прекращения финансирования до окончания проекта. Инвесторы, напротив, склонны «придерживать» средства, справедливо полагая, что их цена по мере перемещения по оси времени поближе к началу проекта увеличивается. К тому же «быстрые» и большие вложения, в неких случаях, могут приблизить к истощению основной источник финансирования самой вкладывательной компании, потому что, в большинстве случаев, поступления от него имеют равномерный нрав.

Для простоты примем в качестве первой из гипотез для последующих рассуждений начальный помесячный темп вложений равным 1/12 полного объема ассигнований на программку (для целей статьи определенные характеристики не важны, потому все величины приводятся как условные, хотя, для определенности, можно отметить, что полный объем вложений составлял сотки млн. руб. в тогдашнем масштабе цен).

Равномерное помесячное вложение значит, что скопление вложенных средств идет по линейному закону:

Z=At+B(1)

где А и В – неизменные коэффициенты,

t – время с начала финансирования.

Тут может рассматриваться несколько сценариев развития событий. 1-ый из их уже рассмотрен выше – это равномерное вложение средств с линейным нарастанием итога. Таковой подход, как уже говорилось, полностью устраивает инвесторов, но может не устраивать инициаторов проекта. Если утрировать их притязания, то можно представить для себя последующий «авантюристический» сценарий, довольно нередко, все же, встречающийся в вкладывательной практике, в особенности, в венчурной. В течение некого, пусть даже недлинного промежутка времени, на исходном шаге, зачинатели проекта работают за счет собственных ресурсов, дальше следуют значимые «вливания» средств от инвестора в течение достаточно недлинного промежутка времени, а потом темп вкладывательных вложений потихоньку сходят «на нет». Естественно, что таковой подход (огромные исходные вложения средств), пусть даже с исходным шагом реализации проекта без наружного финансирования, не полностью может устроить инвесторов, его можно считать последним проявлением вероятных сценариев, дальше которого инвесторы очевидно не пойдут и проект не будет реализован. Тогда функция, описывающая закономерность вложения средств инвестора в согласовании с данным сценарием, будет являться аппроксимирующей оценкой для данного проекта, ограничивающей наибольший темп вложений средств.

В качестве аппроксимирующей функции можно использовать достаточно огромное количество функций разных классов, но для простоты воспользуемся логарифмической зависимостью:

Z1=Clnt+D(2)

Если продифференцировать обе функции, то можно получить характеристики удельного вложения средств помесячно. Для первого варианта этот показатель равен А, для второго варианта — 1/t.

Т.е. для последней функции вложения в исходный период довольно значительны, и равномерно спадают к концу вкладывательного периода. Любой из проектов в рамках освоения комплекса продукции для полного ублажения запросов клиентов (в этом случае номенклатура изделий достигала 30 два единиц) имеет определенную продолжительность (лаг) освоения. В согласовании с принятыми в вкладывательной и проектной практике правилами выбирают критичный объект, от выполнения работ по которому будет зависеть и продажа других изделий, и для него определяют все характеристики, включая погрешность аппроксимации. В этом случае таким объектом было коммутационное оборудование, а относительная погрешность аппроксимации была определена из критерий практической реализации ( особенностей объекта) величиной менее 0,1 (тут и дальше, для удобства, все сопоставления и оценки приводятся в относительных единицах).

Результаты использования аппроксимирующей оценки представлены на Рис.1.

Рис.1. Внедрение аппроксимирующей оценки для определения темпа вложений

Тут левая ровная Один проведена по касательной к аппроксимирующей функции, и обозначает сценарий равномерных вложений, сам по для себя приемлемый для инвесторов, но с неподходяще высочайшим, с их позиции, темпом вложений, правая ровная Три представляет собой также сценарий равномерных вложений, но уже с темпом, не устраивающим инициаторов проекта, потому что до искомого уровня вложений они «добираются» очень длительно, хотя и однообразное время с финансированием по «авантюристическому» сценарию (ровная Три проведена через точку, в какой суммарные вложения по «авантюристическому» сценарию отличаются от нужного уровня менее чем на величину заблаговременно данной погрешности). Занимающая серединное положение ровная Два проведена через точку, представляющую среднее арифметическое соответственных характеристик по уровню вложений ( не по времени скопления вложений , потому что это страшный путь, который может привести к срыву переговоров и прекращению работ по проекту). Среднее арифметическое как инструмент усреднения выбрано из условия равенства прав сторон на переговорах об инвестировании проекта.

При изменении коэффициентов С и D в формуле (2) расхождение меж сценариями, а означает, и меж прямыми Один и 3, будет изменяться, зависимо от кривизны аппроксимирующей функции, что делает ее комфортным инвентарем для аппроксимирующей оценки приемлемости каждого сценария.

В описанной чуть повыше случае переговоры привели к принятию предложенной модели выбора характеристик решения, а внедрение избранной аппроксимирующей оценки в купе с вариацией характеристик аппроксимирующей функции позволило достигнуть расхождения меж предложенными сторонами темпами инвестирования менее 10%.

Данный проект был реализован, но, по не зависящим от сторон причинам, инвестирование не было доведено до конца, и логического окончания проект не получил. Все же, разработанные в его рамках изделия до сего времени удачно работают на сетях связи страны, и, по отзывам юзеров, подменять их на новые пока никто не собирается.

Внедрение предложенной последовательности действий, хотя и просит использования довольно обычного математического анализа, позволяет принимать обоснованные и взвешенные решения, возможность заслуги удачных последствий которых, как указывает опыт, довольно велика.

2-ой подэтап, как говорилось выше, просит оценки определенных величин черт, к примеру, объема вложений либо достигаемой рентабельности. Для определения определенных характеристик можно пользоваться способом двойных оценок. Суть данного способа заключается в том, что участники переговоров либо совещания, на котором нужно принять решение, высказывают свои оценки для определяемой величины, задавая верхний и нижний предел, допустимый, по их воззрению, для данного показателя проекта. При всем этом подразумевается, что возможность нахождения значения разыскиваемой величины в избранных границах подчиняется закону обычного рассредотачивания. Реально найти характеристики рассредотачивания можно методом опросов членов каждой из делегаций на переговорах в качестве профессионалов и вычисления соответственных величин. Естественно, что оценки могут, и, часто, оказываются, полярными и, на 1-ый взор, их свести нельзя. Дальше участники совещания либо переговоров высказывают и слушают разные суждения и сближают свои оценки до того времени, пока области верхних и нижних оценок не пересекутся. При пришествии данного момента участники проекта останавливаются и оценивают возможность того, что их оценки совпадают, используя известные формулы и таблицы для характеристик обычного рассредотачивания. Если возможность применимая (к примеру, более 0,5 либо 50%), то среднее верхних и нижних оценок для всех участников принимают в качестве конечной величины. Если стороны считают возможность неприемлемо низкой, то процедура переговоров длится. Условно реализация таковой схемы принятия решений по уровню величины рассматриваемой свойства представлена на Рис.2.

Рис.2. Схема принятия решения по уровню оцениваемой свойства

Процесс сближения вероятностных оценок представлен на Рис.3.

Рис.3.Скрещение вероятностных характеристик для сторон в процессе принятия решения

Как указывает практика, таковой способ принятия решения обеспечивает более резвую сходимость позиций сторон и поболее обоснованный выбор величины рассматриваемой свойства, что очень принципиально для предстоящей деятельности организации.

Внедрение предложенной последовательности действий, хотя и просит использования некого, хотя и довольно обычного математического анализа, позволяет принимать обоснованные и взвешенные решения, возможность заслуги удачных последствий которых, как указывает опыт, довольно велика.

Но, если познания по ситуации повыше, то целенаправлено поставить свою цель, другими словами выгоду, какая бы она не была, и использовать платежную матрицу.

Перечень литературы

1. H.A. Simon. The New Science of Management Decision. N.Y., 1960. Цит. По кн. Д. Дункан «Основополагающие идеи в менеджменте».М.,1996.

2. Олдкорн Р. Базы менеджмента. М., «Финпресс», 1999, с. 299-301.

3. Бусыгин А.В. Действенный менеджмент. М., «Финпресс», 2000, с.454-586.

4. Петров П.А. Формирование единой методологии контроллинга стратегического потенциала промышленного предприятия. Вопросы управления, №3(16), 2011, с.128-137.

5. Тополя И. В. Финансовая теория и модели мотивированной функции конторы. Препядствия управления. №1, 2004, с.54-59.

6. Иностранцев В.Л. Современное постиндустриальное общество: природа, противоречия, перспективы. М., «Логос», 2000.

7. Дубров А.М. и др. Математическая статистика (для предпринимателей и менеджеров). М., МЭСИ, 1995.