М. Висневски о методах принятия решений

Любую проблему необходимо рассматривать в совокупности ее количественных и качественных аспектов. Принятие решения должно основываться на совместном анализе этих аспектов.

Проведенные в США исследования показали, что около двух третей фирм применяют количественные методы постоянно, причем крупные фирмы применяют их более широко и часто, чем мелкие. Подавляющее большинство руководителей считают количественные методы принятия решений весьма полезными (Wisniewski, 1994).

Основными среди них являются:

• — статистика;
• — теория вероятностей;
• — математическая логика;
• — анализ решений;
• — контроль качества;
• — метод сглаживания;
• — регрессионный анализ;
• — линейное программирование;
• — контроль запасов;
• — управление проектом;
• — моделирование;
• — дисконтирование денежных потоков.

В современном бизнесе менеджер находится под давлением следующих факторов:

• — усиление конкуренции;
• — ограниченность времени;
• — информационные потоки;
• — увеличение цены ошибки;
• — увеличение уровня неопределенности;
• — изменение рынка;
• — изменяющиеся потребности и ожидания потребителя;
• — усложнение структуры бизнеса;
• — усложнение операционной среды.

Зачастую менеджер вынужден принимать решение при недостатке начальной информации и в ситуации, требующей достаточно точного прогнозирования последствий принимаемого решения. Одна из аксиом Гарвардской школы бизнеса гласит: «Бизнес — это умение принимать правильные решения в условиях неопределенности» (Waters, 1994).

Количественные методы позволяют рассчитывать и объяснять ожидаемый результат.

Пример. У компании X, производящей компьютерные системы, есть три способа обеспечить свою продукцию клавиатурами:

• — клавиатура может быть произведена самостоятельно;
• — клавиатура может быть закуплена на внутреннем рынке;
• — клавиатура может быть закуплена за границей.

Проблема заключается в том, что все пути имеют различную стоимость и различную прибыль.

Для решения этой задачи классифицируем вероятную прибыль от принятия каждого из решений по трем уровням (табл. 2.1).

Таблица 2.1

Классификация прибыли компании X, усл. ед.

После такой классификации перед лицом, принимающим решение, возникают следующие логические ходы:

• а) принять решение, основываясь на самом лучшем прогнозируемом результате (критерий maximax);
• б) принять решение, основываясь на лучшем из худших результатов (критерий maximin).

Следующим важнейшим шагом является оценка вероятностей наступления каждого из исходов. Если этот шаг сделан, можно рассчитать значение ожидаемой прибыли для каждого решения.

При производстве своими силами прибыль будет равна.

V1 = (-15? 0,2) + (10? 0,5) + (55? 0,3) = 18,5 усл. ед.

При покупке за рубежом.

V2 = (10? 0,2) + (25? 0,5) + (30? 0,3) = 24,5 усл. ед.

При покупке на внутреннем рынке.

V3 = (5? 0,2) + (20 ?? 0,5) + (40? 0,3) = 23,0 усл. ед.

Основываясь на этом расчете, стоит выбрать покупку за границей. Конечно, оценка носит вероятностный характер и трудно угадать, будет ли прибыль равна 10, 25 или 30 у.е.л. ед. Однако опыт показывает, что, скорее всего, будет избран тот вариант, в котором весовая комбинация прибыли и вероятности выше, чем у других решений.

Существо проблемы полезно представить в графическом виде дерева решений. Оно позволяет увидеть всю проблему и вероятные исходы в целом. Это особенно важно, когда необходимо принимать серию взаимосвязанных решений.