Борис Литвак - Наука управления. Теория и практика
Чем точнее информация, на основании которой готовятся альтернативные варианты решений и проводится их сопоставительный анализ, тем вероятнее принятие эффективного управленческого решения. Системы поддержки принятия решений являются инструментарием, позволяющим систематизировать процесс принятия управленческого решения и сделать его технологически более полным и объективным.
Их использование в процессе управления можно рекомендовать прежде всего для принятия решений в управленческих ситуациях при наличии неопределенности и неполноты информации о ситуации принятия решения. Привлечение к процессу выработки управленческого решения специалистов позволяет решать такие задачи, как своевременное выявление проблем принятия управленческого решения, установление взаимосвязи с другими проблемами, определение степени полноты и достоверности информации об управленческой ситуации. С их помощью осуществляется также формирование оценочных систем.
Системы поддержки принятия решений можно использовать при работе ситуационных центров, когда принимать решения приходится в условиях активного взаимодействия нескольких лиц, принимающих решения при наличии нескольких целей в сложной управленческой ситуации.
Экспертные системы являются перспективным инструментарием, позволяющим повысить обоснованность и эффективность принимаемых управленческих решений посредством использования опыта и знаний высококвалифицированных специалистов в предметной области, в которой принимается управленческое решение.
Проводятся работы по совершенствованию и развитию экспертных систем, предназначенных для использования в процессе принятия управленческого решения. Одна из основных трудностей, возникающих при выявлении экспертных знаний, состоит в том, что знания человека и логика рассуждений далеко не всегда осознанны. Однажды сформированные и актуализируемые базы знаний позволяют получать профессиональные рекомендации в управленческих ситуациях, когда привлечение экспертов по тем или иным причинам невозможно или неоправдано.
Выводы и рекомендации, получаемые с помощью экспертной системы, должны быть четкими и объяснимыми. Известна возникшая в штате Пенсильвания ситуация с атомным реактором, которая грозила серьезным радиоактивным заражением. Она была вызвана тем, что чрезвычайно усложненная система управления реактором вышла из-под контроля и даже специалисты не в состоянии были определить причину неисправности.
Возрастающая практическая применяемость экспертных систем ставит на повестку дня проблему создания сетей экспертных систем, что позволит расширить круг задач, решаемых с их помощью, и повысить эффективность выдаваемых рекомендаций.
В сложных многоаспектных ситуациях принятия решения, когда для участия в процессе подготовки управленческих решений привлекаются эксперты, актуальной становится проблема организации их работы. Неэффективная организация работы экспертов может отрицательно сказаться на получаемой в процессе подготовки управленческого решения экспертной информации. А поскольку оценки экспертов оказывают значительное влияние на принимаемое управленческое решение, работа экспертов должна быть систематизирована, организована таким образом, чтобы обеспечить корректное применение технологий экспертного оценивания [12].
Использование автоматизированных систем экспертного оценивания позволяет получить видение ситуации принятия управленческого решения, разработанный экспертами сценарий и план достижения поставленных целей, определить приоритетность решения возникающих при этом управленческих проблем.
В качестве примера автоматизированной системы экспертного оценивания приведем систему «Приоритетность финансирования», которая включает:
1) модуль информационного обеспечения, где содержатся структурированные данные об объектах финансирования: первый уровень – направления деятельности (сегмент рынка), второй – производимая предприятием продукция, третий – аналоги, по отношению к которым оценивается конкурентоспособность выпускаемой продукции;
2) модуль оценки конкурентоспособности продукции, для получения которой определяются критерии и показатели, характеризующие ее конкурентоспособность, и их сравнительная весомость. Показатели, как правило, группируются в блоки. Для оценки конкурентоспособности продукции используются блоки показателей технической эффективности, экономической эффективности, надежности, эргономичности, экологической безопасности и т. д. В модуле предусмотрен расчет обобщенной оценки продукции и ее аналогов, в основе которого лежит оценка значений частных показателей по специально разрабатываемым вербально-числовым шкалам с учетом их сравнительной весомости. Результаты расчетов оценки конкурентоспособности представляются в виде ранжированного экспертами ряда аналогов и продукции предприятия с указанием их цен;
3) модуль оценки направлений деятельности, предназначенный для расчета значений укрупненных критериев, таких как конкурентоспособность, экологическая безопасность, социальная эффективность, ресурсосбережение. Каждый из укрупненных критериев имеет собственную иерархически упорядоченную структуру более частных критериев-показателей, на основании оценок значений которых рассчитываются значения укрупненных критериев. Оценка конкурентоспособности направления определяется на основании оценок конкурентоспособности объектов, разработка которых предусмотрена на данном направлении деятельности;
4) модуль оценки приоритетности финансирования. В модуле осуществляются постановка и приближенное решение задачи оптимального распределения ресурсов. Целевая функция задачи может формироваться с учетом результатов определения сравнительной предпочтительности объектов финансирования, степени риска, отдельно рассчитанного коэффициента экономической эффективности и т. д. При формировании ограничений учитывается допустимость различных уровней обеспечения ресурсами. Решение о выборе пакета финансируемых объектов принимается как на основании разносторонних оценок объектов экспертами, так и с учетом ограниченных объемов финансирования. При варьировании значения объема финансирования можно получать различные пакеты объектов, финансирование которых считается наиболее предпочтительным.
Эта система, используемая при определении наиболее предпочтительных объектов финансирования и объемов их финансирования, способствует принятию управленческих решений в этом важном классе управленческих проблем.
Литература
1. Абт К.Ч., Фостер Р.Н., Ри Р.Г. Методика составления сценариев. Руководство по научно-техническому прогнозированию. М.: Прогресс, 1977.
2. Боумен К. Стратегия на практике. СПб.: Питер, 2003.
3. Виханский О. С., Наумов А.И. Менеджмент. М.: Гардарики, 1996.
4. Гудушаури Г.В., Литвак Б.Г. Управление современным предприятием. М.: ЭКМОС, 1998.
5. Жерардэн Л. Исследование альтернативных картин будущего. Метод составления сценариев. Руководство по научно-техническому прогнозированию. М.: Прогресс, 1977.
6. Ипатов Ю.В. Разработка и внедрение интеллектуальной системы управленческого учета металлургического предприятия: дис. канд. техн. наук. М.: МИСиС, 2003.
7. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.
8. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М. и др. Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1989.
9. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982.
10. Литвак Б.Г. О некоторых проблемах экспертного прогнозирования // Тезисы докладов конференции «Пути повышения качества прогнозов». М.; Л., 1990.
11. Литвак Б.Г. Автоматизированная система экспертного оценивания // Автоматика и телемеханика. 1992. № 2.
12. Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении. М.: Изд-во «Дело» АНХ, 2008.
13. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. М.: Дело, 2003.
14. Маркова Е.В., Гене Г.В., Манихас Л.М. Классификация и обзор отечественных экспертных систем // Проблемы стендового моделирования экономических объектов. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1987.
15. Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. М.: Прогресс, 1977.
16. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 2005.
17. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.
18. Петровский А.М., Панкова Л.А., Шнейдерман М.В. Организация экспертных процедур. М.: Наука, 1984.
19. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б. и др. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996.
