Реферат Механизм принятия управленческих решений
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
Министерство образования Российской Федерации
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
СЕВЕРО – ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЗАОЧНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине:
Менеджмент
Тема:
Механизм принятия управленческих решений
2010г
Содержание
Введение......................................................................................................... 3
1.
Этапы процесса принятия решения........................................................ 4
1.1. Анализ проблемной ситуации и постановка задачи............................ 5
1.2. Определение параметров операции и выбор показателей ее успешности 6
1.3. Построение описательной (концептуальной) модели выбора решения 9
1.4. Построение математической модели функционирования системы... 10
1.5. Формирование решения...................................................................... 11
2. Пример применения количественного метода выработки решений (станковая задача)........................................................................................................... 13
Заключение.................................................................................................. 19
Список литературы..................................................................................... 20
Введение
Решение – один из необходимых моментов волевого действия и способов его выполнения. Волевое действие предполагает предварительное осознание цели и средств действия, мысленное обсуждение оснований, говорящих за или против его выполнения и т.п. Этот процесс заканчивается принятием решения.
Решение не есть доказательство математической теоремы или получение ответа математической задачи, ибо здесь нет волевого момента – ответ однозначен. С другой стороны, решение не есть и чистый волевой акт: волевым усилием завершается обоснованный выбор, расчет. Как правило, решение предполагает выбор с участием воли одного или нескольких возможных вариантов действий.
В данной работе рассматриваются так называемые управленческие решения. Под управленческим решением понимаются такие, которые принимаются и реализуются в процессе управления (в отличие, например, от инженерных, конструкторских или технологических решений).
Цель управленческого решения – обеспечение достижения целей организации.
1. Этапы процесса принятия решения
Управленческое решение – выбор, который должен сделать руководитель (менеджер), чтобы выполнить обязанности, обусловленные занимаемой им должностью.
Целью управленческого решения является обеспечение достижения целей организации. Эффективное управленческое решение – выбор, обеспечивающий наиболее экономичный способ достижения поставленных целей.
Необходимые элементы в принятии решений:
- Наличие цели (иначе бесцельность выбора).
- Наличие альтернатив (иначе безысходность).
- Необходимость волевого акта лица, принимающего решение.
Процесс принятия управленческого решения включает следующие элементы:
- Акт, являющийся необходимым элементом деятельности менеджера.
- Процесс (процедура), протекающий во времени.
- Результат выбора альтернативы (предписание к действию, план, распоряжение и т.п.).
Требования к процедуре принятия решений:
- Своевременность.
- Обоснованность.
- Директивность и адресность.
- Непротиворечивость.
- Правомочность.
Процесс принятия решения можно представить в виде этапов, составляющих модель переработки информации состояния в информацию управления или модель процесса принятия решения:
– анализ проблемной ситуации и постановка задачи;
– определение параметров операции и выбор показателей ее успешности;
– построение описательной (концептуальной) модели выбора решения;
– построение математической модели функционирования системы;
– формирование решения.
Вместе с тем это деление принято лишь для удобства рассмотрения процесса подготовки и принятия решения и является условным. Между указанными этапами этого единого процесса имеются как прямые, так и обратные связи.
Рассмотрим в общих чертах содержание каждого из названных этапов.
1.1. Анализ проблемной ситуации и постановка задачи
Постановка задачи заключается в том, что принимающий решение устанавливает самостоятельно или получает от вышестоящей инстанции определенную цель (задачу). Пути достижения указанной цели в этот период еще не ясны. Наличие цели при неясности путей ее достижения рождает проблему. Появление проблемы приводит к сознательному поиску действия, пригодного для достижения цели.
Найти такое действие – означает решить проблему. В общем случае решение проблемы должно удовлетворять основным требованиям:
– его осуществление (воплощение на практике) должно иметь своим результатом достижение желаемого состояния (цели);
– оно должно быть таким, чтобы исходя из данного состояния его можно было осуществить путем некоторого действия или набора действий.
Совокупность проблемы, человека, призванного ее решить, и комплекса условий, в которых он столкнулся с этой проблемой, определяет так называемую проблемную ситуацию. Одним из основных моментов анализа ситуации является уяснение (уточнение) целей.
Цели, которые стремится достичь человек, не являются неизвестными. В некоторых случаях изменение целей происходит постепенно и не отражается заметным образом на процессе принятия решения. Иногда же замена целей приводит к существенным изменениям в принятом решении.
Следовательно, в процессе уяснения проблемной ситуации совершенно необходима максимально возможная определенность цели или целей. Этот момент является главенствующим в принятии правильного решения. Поэтому он требует пристального внимания и специального рассмотрения со стороны принимающего решение.
Не менее важным моментом является сбор и обработка данных о признаках и элементах проблемной ситуации, т. е. получение информации о состоянии управляемых объектов и о состоянии среды.
Организуя поиск и добывание информации, следует всегда сопоставлять полноту и достоверность сведений с затратами их получение. Важное значение имеет своевременность получения информации. Как затраты на получение информации, так и ее своевременность следует оценивать с точки зрения достижения поставленной цели.
1.2. Определение параметров операции и выбор показателей ее успешности
На этом этапе предусматривается установление тех величин (параметров), которые наиболее существенным образом влияют на исход действий и путем изменения которых можно добиться наилучшего конечного результата. Выбор наилучшего варианта решения задачи сводится к установлению тех наивыгоднейших параметров, приемов и способов действий, которые приводят к наилучшему в данных условиях (оптимальному) результату.
Показатели успешности (эффективности) операции – количественные критерии (числа), характеризующие ожидаемый результат операции. В качестве показателей должны выбираться такие величины, которые позволяют:
– прогнозировать ожидаемый исход действий;
– сравнивать различные приемы и способы действий между собой для выбора наилучшего;
– оценивать степень соответствия полученного результата действий требуемому.
Для того, чтобы показатели успешности операции отвечали указанным требованиям, они должны вскрывать самую суть процессов операции, определять главные, решающие связи и показывать пути необходимых изменений параметров для повышения эффективности операции. Показатели успешности должны быть достаточно просты, наглядны и доступны для получения на практике.
Показатель успешности операции иногда называют целевой функцией.
Выбор наилучшего (оптимального) варианта решения задачи в самом общем виде можно представить как отыскание максимума целевой функции (показателя успешности операции W):
Выбор наилучшего варианта решения задачи можно сформулировать следующим образом: найти такие значения управляемых параметров 1, 2, ..., которые при заданных параметрах 1, 2,..., с учетом неизвестных параметров x1, x2, ..., обеспечивают максимум целевой функции – показателя успешности W. Столь простой на первый взгляд путь выбора наилучшего варианта решения задачи наталкивается, однако, на практике на ряд существенных трудностей.
Прежде всего, выбор одного из многих вариантов может потребовать огромного перебора параметров, недоступного даже для самой быстродействующей ЭВМ. Подсчитано, например, что при решении задачи распределения 20 средств по 10 объектам число возможных вариантов составит 108. Даже если расчет каждого варианта потребует всего 10 арифметических операций, то и тогда общее число расчетных операций достигнет миллиарда, что не может быть выполнено ЭВМ в приемлемые сроки. Поэтому для решения подобных задач исследование операции применяет вместо «слепого» перебора специальные методы так называемого направленного перебора. Эти методы составляют, например, содержание линейного и нелинейного программирования.
Зачастую искомое решение задачи должно не только обеспечить максимум избранного показателя успешности, но и удовлетворять ряду дополнительных требований, например ограничениям по материальным средствам, времени решения задачи и т. п. Исследование операций располагает специальными методами, позволяющими учесть эти ограничения и выбрать из множества возможных решений именно то (или те), которое им полностью удовлетворяет.
Для ряда производственных задач характерно отсутствие или неполнота информации. В этих случаях приходится принимать решения в условиях неопределенности. Для выработки наилучших решений в условиях неопределенности создан специальный математический аппарат (например, методы теории игр и статистических решений), который широко применяется в исследовании операций.
Выбор оптимального способа ведения действий на научной основе и с использованием вычислительной техники порой приводит к результатам, значительно отличающимся от тех, которые могут быть получены на основе так называемого здравого смысла с помощью современных научных методов.
Анализ проблемной ситуации продолжается на протяжении всего процесса принятия решения. После этого проблемная ситуация переходит в ситуацию принятия решения, в основе которой лежит проблемная ситуация, подлежащая всестороннему исследованию и анализу, так как только на этой основе и возможно принятие наиболее целесообразного решения.
Вообще изучение любой деятельности можно проводить как изучение ситуаций, в которых приходится принимать решения, т. е. таких ситуаций, когда человек сталкивается с необходимостью выбора какого-нибудь одного действия из нескольких. Решение может состоять из числа или из сложного множества правил, которым нужно следовать в течение длительного промежутка времени.
Элементами ситуации принятия решения являются:
– множество мотивирующих целей;
– множество допустимых стратегий (Ui);
– множество состояний обстановки, среды (Zj) – параметры состояний;
– множество следствий (исходов).
Множество мотивирующих целей представляет собой систему подцелей, возникшую в результате уяснения и разработки основной (главной) цели.
Стратегия – это план или программа действий, которая может быть выбрана ЛПР и осуществлена им или другими лицами, ответственными перед ним.
Состояния обстановки реализации решений представляют собой обстоятельства, которые могут произойти и которые не поддаются полному контролю со стороны ЛПР. Указанные состояния существенным образом связаны с состоянием среды исследуемой системы (явления): они могут повлиять на ход принятия решения, а также на конечный результат, т. е. выбор соответствующей стратегии.
1.3. Построение описательной (концептуальной) модели выбора решения
Эта модель строится на основе определения ситуации принятия решения.
После определения показателя эффективности устанавливается возможность формализованного представления данной ситуации и степень влияния формализованного представления на решение задачи. При этом нужно установить, что в данной ситуации не поддается формализации и должно быть решено в процессе творческой деятельности человека.
При оценке возможности формализации ситуации следует обязательно учесть время, которым располагает орган управления, и наличие тех или иных математических моделей, имеющихся в его распоряжении.
1.4. Построение математической модели функционирования системы
Этап формализации задачи в принципе может иметь два крайних случая. В первом случае в распоряжении органа управления к моменту получения задачи имеется формальная модель, подходящая для описания возникшей ситуации; во втором случае такой готовой модели нет, но время позволяет ее составить. На практике же, как правило, возникают случаи, когда есть модели, частично пригодные для формализации возникшей ситуации. Но, сузив или расширив область решения, описываемого математической моделью, их всегда важно отнести к одному из крайних случаев.
Если допустить, что в органе управления имеются достаточно квалифицированные специалисты, то решающим фактором для оценки возможности формализовать ситуацию при отсутствии готовой модели является наличие времени, имеющегося в распоряжении органа управления. Однако при составлении новой модели, а также при анализе моделей, имеющихся в наличии, органу управления необходимо обратить внимание на:
– уяснение характера и внутренней структуры исследуемого явления;
– выбор математического аппарата для формализации;
– установление ограничении и допущений, принятых при составлении формальной модели, и сравнение модели с реальной ситуацией.
Последний момент весьма важен, поскольку позволяет получить обоснованное суждение о ценности формализованной модели и уточнить формальную и творческую составляющие решения.
После того как формальная модель, описывающая данную ситуацию составлена, нужно найти такое сочетание параметров решения, которое приводило бы к экстремальному значению показателя эффективности.
Поскольку, однако, экстремальное значение показателя эффективности связано не только со значениями параметров решения, но и со значениями параметров среды, задача принятия решения осложняется необходимостью учета факторов, не зависящих от органа управления и часто даже ему неизвестных или известных плохо.
Для решения этой задачи с учетом параметров среды составляется матрица решений.
1.5. Формирование решения
На последнем этапе процесса принятия решения – этапе формирования решения – производится сопоставление значения эффективности оптимальной стратегии с требующимся уровнем эффективности.
Если результаты сопоставления окажутся удовлетворительными, то тогда эта стратегия подвергается соответствующим модификациям с целью учета неподдающихся формализации факторов (психологических, моральных, экономических т. п.), а также допущенных при формализации ограничений. Такая модифицированная формализованная стратегия и будет решением.
Если же результаты сопоставления окажутся неудовлетворительными, то производится так называемая внутренняя корректировка решения, т. е. возвращение к одному из описанных выше этапов с целью выявления возможности доопределения решения.
Поскольку любая формальная модель не учитывает ряда факторов в силу абстракций и допущений, а также вследствие неумения (а иногда и отсутствия целесообразности) формализовать ряд вопросов, связанных с психологическими, правовыми и другими моментами, окончательное решение – выработку командной информации в процессе управления – производит человек. При этом он, учитывая результат формальной оптимизации, стремится учесть и ряд других факторов.
Поскольку объектом управления является коллектив людей, деятельность их совершается в большой степени по законам психологии. Целевая функция социально-психологических методов состоит в том, чтобы, воздействуя определенным образом на работника, создать ситуацию, ориентирующую его на максимальную реализацию своих потенциальных способностей при выполнении поставленных задач.
Поэтому, принимая решение, следует учитывать следующие моменты психологического характера:
– социально-психологический уровень развития коллектива;
– способность коллектива к восприятию предстоящих целей и задач;
– индивидуальные качества исполнителей;
– желание людей выполнять задачи;
– степень самоорганизации коллектива;
– административно-правовое положение руководителя;
– личные качества работника, принимающего решения.
В силу творческого субъективного характера акта принятия решения невозможно установить какие-нибудь строгие единые правила. Основную роль здесь играет практический опыт, способность к предвидению хода событий.
Вместе с тем следует учитывать возможность использования дополнительных (по сравнению с принятыми в формальной модели) показателей эффективности, а также дополнительную оценку качества информации состояния и всех допущений, принятых в формальной модели.
Процесс принятия решения завершается реализацией решения, анализом полученных результатов и корректировкой решения.
2. Пример применения количественного метода выработки решений (станковая задача)
Рассмотрим, как вырабатываются правила решения на примере производственной задачи.
Современные методы управления тесно связаны с количественными обоснованиями принимаемых решений, с широким использованием экономико- математических методов и моделей управления производством.
Пусть дана, например, группа из трех станков, каждый из которых может производить два типа деталей, А и Б.
Производительность каждого из станков по разным типам деталей, как правило, различна:
станок № 1 производит в одну минуту 5 деталей А или 5 деталей Б,
станок № 2 производит в одну минуту 6 деталей А или 2 детали Б,
станок № 3 производит в одну минуту 5 деталей А или 3 детали Б.
Задача осложняется тем, что требуется выполнить два важных условия или (ограничения):
– ни один из станков не должен простаивать;
– продукция должна быть комплектна, т. е. количество произведенных деталей А должно равняться количеству деталей Б (например, гайки и болты).
Начнем решать задачу с того, что попытаемся получить ее глазомерное решение.
Все расчеты будем производить исходя из общей продолжительности времени работы в 6 часов = 360 минут (одна смена). Попробуем на все это время загрузить станок № 1 деталями А. Станки № 2 и № 3 также загрузим на все время работы, но деталями Б. Результат такого глазомерного решения изобразим следующим образом: слева от вертикальной черты покажем время загрузки станков по различным деталям, а справа – соответствующее количество произведенной продукции (произведение времени работы на минутную производительность).
Итак, глазомерное решение см. в табл. 1.
Глазомерное решение полностью отвечает поставленным условиям: все станки полностью загружены в течение рабочего времени; количество произведенных деталей А равно количеству деталей Б. Но остается открытым главный вопрос планирования: является ли наше глазомерное решение наилучшим в данных условиях? Нельзя ли составить другой план распределения станков, который отличался бы от глазомерного наибольшей производительностью?
Обоснованием такого оптимального решения занимается математическое программирование. Суть метода удобнее всего выразить с помощью наглядного геометрического представления, графика (рис. 1). Здесь показан построенный по правилам математического программирования многоугольник OABCD (он заштрихован). Многоугольник соответствует условиям нашей задачи и представляет собой область допустимых планов распределения времени работы станков № 2 и № 3 над деталью А. По соответствующим осям графика отмечена продолжительность работы этих станков. (В своих расчетах мы вполне можем обойтись двумя станками и одной деталью, так как по этим данным нетрудно рассчитать и все остальные.)
Любая точка заштрихованной области допустимых планов, как видно из ее названия, даст нам какой-либо один возможный план, отвечающий обоим принятым условиям – ограничениям. Так, например, точка О соответствует нашему глазомерному плану: время работы над деталью А на станках № 2 и № 3 равно нулю.
В поисках наилучшего плана посмотрим, какой план распределения станков дает другие точки области. Вот, скажем, точка В. Как видно из графика, этой точке соответствует время работы над деталью А станка № 2, равное 90 минутам, станка № 3 – 360 минутам. По этим данным нетрудно составить второй план распределения станков, причем время, отводимое на производство детали Б станками № 2 и № 3, получится как дополнение до 360 минут времени, снятого с графика,– станки не должны простаивать. Что касается станка № 1, то его время работы подбирается таким, чтобы общее количество деталей А и Б совпадало.
Второе решение, следовательно, будет выглядеть так (табл. 2).
Таким образом, на том же оборудовании мы увеличили производительность на 1080 деталей, т. е. на целых 30 %. Нас, однако, продолжает мучить законный вопрос – добились ли мы уже самого лучшего, оптимального решения, или нет? Стоит ли дальше пытаться улучшить план?
В теории математического программирования убедительно показывается, что оптимальному решению соответствует одна из вершин многоугольника допустимых планов, а именно та, для которой общая производительность окажется максимальной. В нашем случае это вершина С.
Действительно, рассчитывая известным уже нам путем план распределения станков для этой точки, получим следующее решение (табл. 3).
Мы получили план почти наполовину (на 45 %) лучше, чем глазомерный. И этот существенный прирост, подобно и предыдущему улучшению, ничего (если не считать умственных усилий на планирование) не стоит, никакого дополнительного расхода каких-либо ресурсов. Эффект здесь достигнут лишь засчет рационального распределения ресурсов оборудования. Подобный «чудесный» результат характерен для всех решений, принимаемых с помощью научных методов.
Может возникнуть, правда, вопрос: а нельзя ли обойтись в подобных задачах без какого-либо специального математического аппарата, идя путем простого перебора всех возможных вариантов решения? Однако расчет показывает, что перебор всех возможных вариантов решений подобных задач не под силу даже самому большому коллективу вычислителей.
Уместно отметить еще несколько интересных моментов, связанных с решением данной задачи. Полученный нами оптимальный план – это не просто правильный, допустимый план распределения оборудования, по которому можно работать, – такими были и оба предыдущих. Они обеспечивали как беспростойность оборудования, так и комплектность продукции. Оптимальный план помимо того, что он должен отвечать этим требованиям, должен быть еще обязательно самым эффективным. В данном случае это означает требование максимума деталей.
Действительно, как уже отмечалось, оптимизация обязательно должна предусматривать обращение одного из показателей в максимум (или минимум). Но только одного показателя. Нельзя вести оптимизацию по нескольким показателям одновременно. Нельзя говорить «максимум продукции при минимуме издержек». Правильно будет: «максимум продукции при данном уровне издержек» или «минимум издержек при данном уровне продукции».
Еще один важный вывод, к которому подводит станковая задача: оптимизация возможна лишь по верхнему уровню управления, для всей производственной системы в целом. В данном случае это означает, что мы получили оптимальный план лишь для всех трех станков вместе. А для каждого в отдельности? Тут оптимальности может и не быть. В нашей задаче оптимальный план явно не понравится станочнику, работающему на станке № 3: при большей производительности – 5 деталей в минуту – план предлагает ему работать всего 90 минут, а при меньшей – 3 детали в минуту – целых 270 минут. Но тут уже ничего не поделаешь: чтобы получить оптимальный, сбалансированный план предприятия, кому-то на нижнем уровне приходится работать в неоптимальном режиме. И значительно дешевле компенсировать издержки «внизу», чем лишиться огромного эффекта оптимизации работы целого предприятия.
Идея математического программирования заключается в том, чтобы вместо сплошного (иногда говорят – слепого или дурного) перебора всех возможных вариантов вести перебор выборочный, направленный на скорейшее последовательное улучшение результата. Поэтому в данной задаче мы и рассматривали не все точки области допустимых планов (их бесчисленное множество), а только вершины многоугольника, одна из которых и дала нам наилучшее решение.
Заключение
Подведя итоги работы, можно отметить некоторые выводы.
Решение - это выбор альтернативы. Необходимость принятия решений объясняется сознательным и целенаправленным характером человеческой деятельности, возникает на всех этапах процесса управления и составляет часть любой функции менеджмента.
Принятие решений (управленческих) в организациях имеет ряд отличий от выбора отдельного человека, так как является не индивидуальным, а групповым процессом. На характер принимаемых решений огромное влияние оказывает степень полноты и достоверной информации, которой располагает менеджер. Комплексный характер проблем современного менеджмента требует комплексного, всестороннего их анализа, т.е. участия группы менеджеров и специалистов, что приводит к расширению коллегиальных форм принятия решений.
Принятие решения – не одномоментный акт, а результат процесса, имеющего определенную продолжительность и структуру. Процесс принятия решений – циклическая последовательность действий субъекта управления, направленных на разрешение проблем организации и заключающихся в анализе ситуации, генерации альтернатив, выборе из них наилучшей и ее реализации.
Принятие решений является самым важным делом в работе менеджера. Поэтому учиться принимать решения нужно еще в процессе обучения, а не тогда, когда от руководителя уже зависит судьба предприятия. К тому сейчас можно учиться не только на собственных ошибках, но и на опыте других людей и организаций. Принимая решение, нужно осознавать, что руководитель распоряжается не только своей судьбой, но и судьбами работающих у него людей.
История знает много случаев, когда принятие ответственного решения в критический момент спасало фирму от разорения. Но с другой стороны, и принятие неверного решения может иметь самые плачевные последствия.
Список литературы
1. Абчук В.А. Менеджмент: Учебник. – СПб.: Издательство «Союз», 2002.
2. Зайцева О. А., Радугин А. А., Радугин К. А., Рогачева Н. И. Основы менеджмента / Учебное пособие для вузов. — М.: Центр, 1998.
3. Кузнецов Ю. В., Подлесных В. И. Основы менеджмента. — СПб.: ОЛБИС, 1998.
4. Лебедев О. Т., Каньковская А. Р. Основы менеджмента / Учебное пособие. — СПб.: ИД «МиМ», 1997.
5. Мескон. М. и др. Основы менеджмента — М.: Дело, 1997.
6. Применение линейной алгебры в принятии решений: Метод. указ./Сост.: В.И. Петров, М.А. Симонянц.–СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997.
