Управленческие решения

 

 

Рис 2. Методы обоснования управленческих решений в условиях риска и  неопределенности.

 

На этих статистических показателях и базируются вероятностные  методы капитализированной стоимости  обоснования инвестиционных решений. Их используют как при оценке целесообразности инвестиционных проектов, так и при выборе наиболее привлекательного проекта из нескольких альтернатив при наличии статистической информации для расчета статистических характеристик показателей эффективности проектов.

Методы стохастической оптимизации позволяют определить решение из условия экстремума математического  ожидания целевой функции (например, минимизация среднеожидаемых затрат, максимизация среднеожидаемой прибыли) или функции риска на множестве  допустимых решений. Причем множество допустимых решений может тоже содержать случайные параметры. В зависимости от конкретного вида целевой функции, природы ее параметров и вида допустимого множества решений рассматривают как статические, так и динамические одно-, двух-, и многоэтапные задачи стохастического программирования. Эти методы могут использоваться, например, для поиска оптимального объема производства при ограниченных ресурсах с учетом влияния непрерывных случайных факторов, при решении проблем управлении запасами и других экстремальных задач.

Методы теории массового  обслуживания используются для описания моделей, которые предполагают наличие  заявок на обслуживание, поступающих  случайным образом, и наличие  канала обслуживания этих заявок. Обслуживание заявок продолжается какое-то случайное время. Математические модели теории массового обслуживания связывают условия работы системы массового обслуживания (число каналов, их производительность, характер потока заявок и т. п.) с показателями эффективности системы массового обслуживания, описывающими ее способность справляться с потоком заявок. В качестве показателей эффективности используются: среднее число заявок в очереди, среднее время ожидания обслуживания, вероятность отказа в обслуживании без ожидания, вероятность того, что число заявок превысит в очереди определённое значение и т. п. В качестве средних предполагаются математические ожидания этих величин. Примерами задач, решаемых на основе методов теории массового обслуживания на предприятии могут служить: выбор наилучшей схемы обслуживания оборудования, обслуживание и организация поточных линий, организация работы ремонтных мастерских и т. д.

Игровые методы опираются  на теорию математических игр, а именно, теорию матричных игр (стратегических игр и игр с природой), позиционных игр и математической теории принятия субъективных решений на основе функций полезности.

Методы теории матричных  стратегических игр используются при  различных конфликтных ситуациях. Математическая модель задачи принятия решений в условиях конфликтности должна отражать присущие ей черты конфликта, т. е. описывать: множество заинтересованных сторон, называемых игроками; возможные действия каждой из сторон, называемые стратегиями или ходами; интересы сторон, представленные функциями выигрыша (платежа) для каждого из игроков.

В качестве основного  допущения в теории стратегических игр предполагается, что каждый игрок  стремится обеспечить себе максимально  возможный выигрыш при любых  действиях партнёра. В случае конечной игры двух лиц функции выигрыша каждого из игроков удобно представлять в виде матрицы выигрышей, где строки представляют стратегии одного игрока, столбцы - стратегии другого игрока, а в клетках матрицы указываются выигрыши каждого из игроков в каждой из образующихся ситуаций. Игра с таким представлением функции выигрыша называется матричной [12 с 13].

В играх с природой составляется матрица игры, в которую  помещаются несколько вариантов  решения какой-либо задачи, принимаемых  игроком (им может быть инвестор, менеджер, плановик и т. п.). Каждому отдельному состоянию случайных факторов (состояния природы, состояния реализации проекта, хозяйственной среды) соответствует конкретный показатель решения матрицы эффективности. Для решения задачи можно использовать матрицу рисков, элементы которой определяются на основе элементов матрицы эффективности.

Требуется найти решение  задачи, т. е. стратегию, которая более  предпочтительнее по сравнению со всеми  остальными. Методы принятия решений  в играх с природой зависят  от степени неопределенности состояний природы. В условиях полной неопределённости состояний природы для принятия более привлекательного решения используют принцип максимакса, максиминный принцип Ваальда, принцип минимаксного риска Сэвиджа и принцип пессимизма-оптимизма Гурвица, а при наличии информации о состояниях природы используются методы статистических игр.

Критерий максимакса определяет стратегию, максимизирующую  максимальные выигрыши для каждого  состояния природы. Это критерий крайнего оптимизма. Наилучшим признаётся решение, при котором достигается максимальный выигрыш. Ситуации, требующие применения такого принципа, нередки и пользуются им не только безоглядные оптимисты, но и игроки, поставленные в безвыходное положение, когда они вынуждены руководствоваться принципом «или пан, или пропал».

Максиминный принцип  Ваальда используется в случаях, когда требуется, чтобы выигрыш  в любых условиях природы оказался не менее, чем наибольший из возможных  в худших условиях. Принцип Ваальда  консервативен, так как он ориентирует  принимающего решение на слишком осторожную линию поведения. Поэтому его главным образом используют, когда необходимо обеспечить успех при любых возможных условиях.

Минимаксный принцип  Сэвиджа используется в тех случаях, когда требуется в любых условиях избежать большого риска. В соответствии с этим принципом предпочтение следует отдать решению, для которого максимальные потери при различных вариантах условий окажутся минимальными. Этот принцип минимизирует возможные потери. Выбор стратегии аналогичен выбору стратегии по принципу Ваальда с тем отличием, что игрок руководствуется не матрицей выигрышей, а матрицей рисков [15 с 27].

Принцип пессимизма-оптимизма  Гурвица рекомендует руководствоваться  некоторым средним результатом, характеризующим состояние между  крайним пессимизмом и безудержным оптимизмом.

Методы теории статистических игр применяются, если имеется дополнительная информация состояний природы. Игрок - человек в данном случае является статистиком, так как он заинтересован  получить дополнительную информацию о  природе. Методы обоснования решения статистика зависят от наличия априорной или апостериорной вероятностей о состояниях природы.

При наличии априорных  вероятностей для каждого состояния  природы выбор стратегии статистика осуществляется на основе принципа Байеса. Согласно принципу Байеса, среди решений статистика выбирается то, при котором достигается максимум математического ожидания выигрыша (или минимум среднеожидаемого риска). В частном случае при равновероятных априорных вероятностях используется принцип Лапласа.

Если априорные вероятности  для каждого состояния природы  неизвестны, но имеются результаты наблюдений над некоторой случайной  величиной, предназначенной для  оценки состояний природы, то выбор  решения осуществляется с помощью  Байесовского подхода, при котором минимизируются условные средние потери статистика.

Методы теории принятия субъективных решений учитывают  полезность решений для лиц, принимающих  решение, т. е. принимающие решение  не относятся к объективистам. Если принимающий решение - субъективист, то принимаемое им решение будет зависеть еще и от его безусловного денежного эквивалента игры.

Топологические методы обоснования решения на основе сетевых  моделей используются для планирования и управления разработкой крупных  хозяйственных комплексов, научных исследований, конструкторской и технологической подготовкой производства, новых видов изделий, строительством и реконструкцией, капитального ремонта основных фондов и т.д.

Выбор конкретного метода обоснования хозяйственных решений  зависит от цели, характера принимаемых решений, наличия информации о состоянии реализации проектов и степени рискованности принимающего решение. От правильности выбранного метода во многом зависит качество принимаемых решений и эффективность хозяйственной деятельности предприятий.

При принятии решений  может использоваться компьютерная поддержка решений [14 с 66].

Система поддержки решений - компьютерная информационная система, которая поддерживает процесс принятия управленческих решений в ситуациях, которые недостаточно хорошо структурированы. Такие системы вообще не указывают, какие решения являются оптимальными. Тем не менее, они делают попытку направить процесс принятия решений в правильном направлении с помощью специальных мероприятий, которые создают условия для более детального анализа ситуации.

Хорошо известно, что  при решении проблем, связанных  с количественными расчетами  и длинными последовательностями точных логических выводов, человек сильно уступает компьютеру. Тем не менее, в тех областях, где вместо четкости присутствующая размытость и субъективность, вместо истинности - правдоподобие, применение средств вычислительной техники пока еще встречает некоторую трудность. Согласование управленческих решений, как правило, относится как раз к таким проблемам, так как в большинстве случаев проблемы, по которым принимаются решение, слабо структурированы. Второй усложняющий фактор при согласовании решений - неопределенность, связанная с тем, что руководители или эксперты не могут точно предусмотреть и оценить результаты принятых решений. Чем большая мера неопределенности, тем большее значения в процессе принятия решений и их согласовании имеет субъективная оценка руководителя. Именно субъективная оценка снимает неопределенность.

Поэтому одна из важнейших  задач компьютерных систем поддержки переговоров в процессе согласования управленческих решений - объединение оценок, полученных уже установленными (или заново разработанными) математическими методами с субъективными оценками, полученными на основе знаний, опыта и интуиции эксперта и/или руководителя [8 с 113].

Система поддержки принятия решений выполняет такие функции:

1. Проведение анализа обстановки (ситуации).

2. Генерация возможных управленческих решений (сценарии действий).

3. Осуществление оценки сгенерированных сценариев (действий, решений) и выбор лучшего сценария.

4. Обеспечение постоянного обмена информацией решений и согласование групповых решений.

5. Моделирование решения (в тех случаях, когда это возможно).

6. Осуществление компьютерного анализа возможных следствий решений.

7. Проведение сбора данных о результатах реализации решений и осуществление оценки результатов [25 с 64].

Принятие правильных решений - это область управленческого  искусства, творчество. Способность  и умение делать это развивается  с опытом, приобретенным руководителем на протяжении всего жизнь. Совокупность знания и умения составляют компетентность любого руководителя и в зависимости от уровня последнего говорят об эффективно или неэффективно работающем менеджере.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. ХАРАКТЕРИСТИКА И АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

2.1 Краткая  характеристика и основные направления  деятельности предприятия

 

Открытое  акционерное  общество «Ярославский комбинат технических  тканей «Красный Перекоп» основан Иваном Максимовичем Затрапезновым 28 июня 1722г. по указу Петра I, как Ярославская Большая Мануфактура. В то время ЯБМ состояла из полотняной и бумажной мануфактур. ЯБМ положила начало трем главным отраслям промышленности края: полотняной, шелковой и писчебумажной. Основной продукцией ЯБМ были льняные ткани, скатерти, салфетки.

В середине XIX века в связи  с развитием  хлопководства ЯБМ  начинает производить хлопчатобумажные изделия, и уже во второй половине XIX века становится одной из крупнейших в России по числу работников, количеству станков и объёму вырабатываемой продукции.

К выпуску  технических  тканей  комбинат приступил в  годы Великой отечественной войны  в 1943 г., освоив бельтинг для транспортёров  угольной промышленности, а также  корд для автомобильных покрышек.

С 1962 г. в производстве технических тканей стали применяться синтетические волокна и нити.

Сегодня комбинат состоит  из прядильного и крутильно - ткацкого  производства, обеспечивающих переработку  хлопка и выработку одиночной  пряжи пневмомеханическим способом прядения, кручение нитей и выработку технических тканей, нитепрошивного полотна из хлопчатобумажных, синтетических и комбинированных нитей, тканей бытового назначения.

    ОАО «Красный  Перекоп», является открытым акционерным  обществом,   являющимся юридическим  и действующим на основании устава, Федерального закона «Об акционерных обществах». Общество имеет гражданские права и несет обязанности, необходимые для осуществления любых видов деятельности, не запрещенных законом. Основными видами деятельности общества являются: выпуск и реализация текстильной продукции производственно-технического назначения и товаров народного потребления, оказание платных услуг населению. Общество вправе открывать банковские счета на территории РФ, оно имеет круглую печать с полным наименованием на русском языке, собственную эмблему, штампы и бланки. Государство и органы не несут ответственности по обязательствам общества. Органами управления общества являются: общее собрание акционеров, совет директоров и генеральный директор. На предприятии ОАО «Красный Перекоп» действует линейно-функциональная структура управления  пирамидального типа.