Методы прогнозирования и анализа управленческих решений

Целью прогнозирования управленческих решений является получение научно обоснованных вариантов тенденций развития показателей качества, элементов затрат и других показателей, используемых при разработке перспективных планов и проведении научно-исследовательских (НИР) и опытно-конструкторских работ (ОКР), а также развитии всей системы менеджмента [10, с.84]. К анализу, также как и другим функциям менеджмента, должны применяться научные подходы и принципы. К специфическим принципам анализа относятся следующие:

• 1) принцип единства анализа и синтеза предполагает разложение на составные части анализируемых сложных явлений, предметов с целью глубокого изучения их свойств и в последующем рассмотрении их в целом во взаимосвязи и взаимозависимости;
• 2) принцип выделения ведущего звена (ранжирование факторов) предполагает постановку целей и установление способов достижения этой цели. При этом всегда выделяется основное (ведущее) звено, применяя методы факторного анализа и структуризации проблемы;
• 3) принцип обеспечения сопоставимости вариантов анализа по объему, качеству, срокам, методам получения информации и условиям применения объектов анализа и другим условиям;
• 4) принцип оперативности и своевременности анализа направлен на сокращение времени выполнения работ за счет реализации принципов рациональной организации частичных процессов пропорциональности, параллельности, прямоточности, непрерывности, ритмичности и др.), кодирования и автоматизации информационного обеспечения, повышения качества информации и методов анализа [5, с.85].

При проведении анализа управленческих решений используется ряд методов.

Метод сравнения позволяет оценить работу фирмы, определить отклонения от плановых показателей, установить их причины и выявить резервы [3, с.57].

Основные виды сравнений, применяемые при анализе:

• — отчетные показатели с плановыми показателями;
• — плановые показатели с показателями предшествующего периода;
• — отчетные показатели с показателями предшествующих периодов;
• — показатели работы за каждый день;
• — сравнения со среднеотраслевыми данными;
• — показатели технического уровня и качества продукции данного предприятия с показателями аналогичных предприятий.

Сравнение требует обеспечения сопоставимости сравниваемых показателей (единство оценки, сравнимость календарных сроков, устранение влияния различий в объеме и ассортименте, качестве, сезонных особенностей и территориальных различий, географических условий и т. д.).

Функционально-стоимостный анализ (ФСА) — это метод системного исследования, применяемого по назначению объекта (изделия, процессы, структуры) с целью повышения полезного эффекта (отдачи) на единицу совокупных затрат за жизненный цикл объекта. Особенность проведения ФСА заключается в установлении целесообразности набора функций, которые должен выполнять проектируемый объект в конкретных условиях, либо необходимости функций существующего объекта [7, с.89].

Экономико-математические методы анализа (ЭММ) применяются для выбора наилучших, оптимальных вариантов, определяющих хозяйственные решения в сложившихся или планируемых экономических условиях [4, с.62].

Примерным перечнем задач экономического анализа, для решения которых могут быть использованы ЭММ, является:

• — оценка разработанного с помощью ЭММ плана производства продукции;
• — оптимизация хозяйственной программы, распределения ее по цехам и оборудованию и количеству продукции (работ);
• — оптимизация распределения хозяйственных ресурсов, раскроя материала, определения напряженности норм;
• — оптимизация уровня унификации составляющих частей изделия и средств технологического оснащения;
• — установление оптимальных размеров предприятия, цеха, участка и т. п.;
• — определение оптимального ассортимента изделий;
• — определение наиболее рациональных маршрутов внутризавод-ского транспорта, размещение складов;
• — определение границ целесообразности проведения капитального ремонта, рациональных сроков эксплуатации оборудования и замена его новым;
• — установление и сравнительный анализ экономической эффективности использования единицы ресурса каждого вида сточки зрения оптимального варианта решения;
• — определение внутрихозяйственных потерь в связи с возможным оптимальным решением [3, с.57].

К основным задачам прогнозирования относятся:

• — разработка прогноза рыночной потребности в каждом конкретном виде потребительной стоимости в соответствии с результатами маркетинговых исследований;
• — выявление основных экономических, социальных и научно-технических тенденций, оказывающих влияние на потребность в тех или иных видах полезного эффекта:
• — выбор показателей, оказывающих существенное влияние на величину полезного эффекта прогнозируемой продукции в условиях рынка;
• — выбор метода прогнозирования и периода упреждения прогноза:
• — прогнозирование показателей качества новой продукции во времени с учетом влияющих на них факторов;
• — прогноз организационно-технического уровня производства по стадиям жизненного цикла продукции:
• — оптимизация прогнозных показателей качества по критерию максимального полезного эффекта при минимальных совокупных затратах за жизненный цикл продукции;
• — обоснование экономической целесообразности разработки новой или повышения качества и эффективности выпускаемой продукции исходя из наличных ресурсов и приоритетов [16, с.12].

К основным принципам научно-технического прогнозирования относятся системность, комплектность, непрерывность, вариантность адекватность и оптимальность. Принципы системности требуют взаимосвязанности и соподчиненности прогнозов развития объектов прогнозирования и прогностического фона [7с, 83].

Принцип непрерывности требует корректировки прогноза по мере поступления новых данных об объекте прогнозирования или о прогнозном фоне. Корректировка прогнозов должна носить дискретный характер, причем оптимальные сроки обновления прогнозов могут быть выявлены только по результатам практического использования (ориентировочно два раза в пятилетку), т. е. результаты реализации прогнозов, уточнение потребностей, изменение тенденций развития объекта или прогнозного фона должны периодически поступать к разработчику прогноза [4, с.56].

Принцип адекватности прогноза объективным закономерностям характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии производства и создании теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией. Реализация принципа адекватности предполагает учет вероятностного характера реальных процессов господствующих тенденций и оценку вероятности реализации выявленной тенденции.

В результате оптимизации прогнозных значений полезного эффекта и затрат по критерию максимизации экономического эффекта из множества альтернативных вариантов должен быть выбран наилучший.

Основными источниками исходной информации для прогнозирования являются:

• — статистическая, финансово-бухгалтерская и оперативная отчетность предприятий и организаций;
• — научно-техническая документация по результатам выполнения НИОКР, включая обзоры, проспекты, каталоги и другую информацию по развитию науки и техники в стране и за рубежом;
• — патентно-лицензионная документация [5, с.29].

Учитывая значительное дублирование информации, используемой при прогнозировании и планировании повышения качества и эффективности продукции, при проведении НИР и ОКР, разработке системы норм и нормативов, целесообразно использовать для этих целей единые базы данных, формируемые по принадлежности к объектам прогнозирования и планирования. В этом случае проблему информационного обеспечения научно-технического прогнозирования следует решать комплексно с развитием системы автоматизированного управления [11, с.51].

По назначению и характеру функционирования вся информация делится на научно-техническую и технико-экономическую информацию, справочно-нормативную информацию, информацию прогнозной ситуации и информацию обратной связи.

Исходная информация включает данные, используемые в процессе выбора метода прогнозирования, создания методик и справочно-нормативных материалов. От полноты и достоверности этой группы информации зависит научная обоснованность, применяемых методов прогнозирования, обоснованность и точность прогнозов.

Объем и состав справочно-нормативной информации зависит от степени дифференциации прогнозных расчетов.

Информацию прогнозной ситуации образуют данные, характеризующие цели прогноза и условия, в которых будет протекать развитие прогнозируемого объекта. Состав этой информации и ее объем также зависят от принятых методов прогнозирования, от степени дифференциации и требуемой точности прогнозных расчетов [13, с.36].

Информацию обратной связи составляют данные проведенных научно-технических прогнозов, данные об отклонениях фактического состояния объекта прогнозирования от прогнозных величин, а также об отклонениях фактического состояния прогнозного фонда от показателей, принятых при прогнозировании. Информация обратной связи позволяет оценить фактическую достоверность прогноз качества справочно-нормативных материалов и выявить причины отклонений.