Введение
Эффективность управлениязависит от комплексного применения многих факторов и не в последнюю очередь отпроцедуры принимаемых решений и их практического воплощения в жизнь.
Многолетний опыт принятиярешений сходился всего лишь на интуитивном полагании на свой опыт. Ноответственность за принятие организационных решений – тяжелое моральное бремя,от индивидуального решения в организации может зависеть судьба самойорганизации и отдельных ее членов. Поэтому руководитель в сегодняшнем сложном,быстро меняющемся мире не может принимать непродуманных решений. Менеджер,принимающий те или иные управленческие решения, должен сочетать в себеопределенные качества: искусство анализа ситуаций, глубокие профессиональныезнания, приемы и методы принятия решений, профессиональные навыки в работе слюдьми и другие.
Для принятияуправленческих решений применяются разнообразные методы. В данной работе япопыталась охарактеризовать выработку решений в диалоге «человек-машина».
Выработкарешений в системе «человек-машина»
В современных условияххозяйствования становится все более очевидным тот факт, что сложившаяся системауправления не отвечает потребностям предприятия как операционной системы.Сложившиеся вертикальные связи до сих пор в полной мере не замещеныгоризонтальными, на которых, собственно, и основывается западная системапринятия управленческих решений. В настоящее время отечественные предприятия всистеме менеджмента не используют принципы организации эффективного управления,таким образом, повышение эффективности принятия управленческих решений в современныхэкономических условиях является актуальной и своевременной темой. В целяхповышения эффективности системы менеджмента на предприятии необходиморассматривать две задачи.
1. Обоснованиенеобходимости создания внутри предприятия как операционной системы условий дляповышения «креативности» не только управленцев низшего и среднего уровней, но ирядовых сотрудников за счет наделения их некими полномочиями в процессепринятия решения. Их предложения по совершенствованию такой системы в целом иальтернативные решения по отдельным производственным, финансовым иуправленческим вопросам могут стать основой в разрабатываемой предприятиемстратегии функционирования.
2. Эффективность принятыхрешений невозможно оценить без применения математического аппарата ипрограммного обеспечения [5].
Одним из методов принятиярешения является выработка решений в диалоге «человек-машина» представляет собой многократноечередование эвристических (выполняемых человеком) и формализованных(выполняемых ЭВМ) этапов.
В процессе диалога«человек-машина» происходит совместное конструирование решений по ходуизменения производственной ситуации (метод последовательной оптимизации) спостепенным вводом существенных фактов, т.е. алгоритм решения устанавливаетсяне заранее, а в процессе расчета на ЭВМ [1].
В современных системахподдержки принятия решений (СППР) обеспечивается эффективная связь (симбиоз)человека и компьютера, предполагающая использование наиболее сильных качествкаждого участника этого процесса (табл. 1)[3].
Таблица 1 Характеристикасоставляющих симбиоза «человек-машина»№ Человек Компьютер 1 Способен реагировать на неожиданные события Трудно составить программу, реагирующую на все случайные события 2 Хорошо обучается Эффективность обучения определяется программистом 3 Плохо хранит информацию Хранит информацию в любых объемах неограниченное время 4 Ограничена пропускная способность Пропускная способность не имеет ограничений 5 Часто ошибается Функционирует безошибочно 6 Не может решать одновременно несколько задач Возможность решения нескольких задач имеется 7 Медленно считает Скорость неограниченна 8 Снижает работоспособность со временем Работоспособность постоянна 9 Теряет терпение Работает как автомат 10 Может накапливать знания, не изменяя мышления и не забывая известные факты Изменение любой части информации влияет на ее общую структуру 11 Выбирая нужную информацию, автоматически подключает относящиеся к делу факты, не перебирая все известные знания Не может выделять наиболее актуальную информацию
Программной основой СППРявляются экспертные системы.
Экспертная система — это программа, ориентированная нарешение плохо формализованных задач в определенных предметных областях науровне специалистов-экспертов.
При работе экспертныхсистем:
— выдвигаются и проверяютсягипотезы;
— вырабатываются новыеданные и знания;
— формируются запросы наввод новых данных;
— формируются выводы ирекомендации.
Плохо формализованныезадачи обладают следующими характеристиками:
— не могут быть заданытолько в числовой форме;
— цели не могут бытьпредставлены в терминах точно определенной целевой функции;
— не существует четкогоалгоритма решения задачи;
— исходные данные неполныи неоднозначны.
Структура ЭС представленана рис. 1.
/>
Рис. 1. Типовая структураэкспертной системы
В базе знаний хранятсятак называемые правила, под которыми понимаются логические и алгоритмическиевыражения (операции).
Машина вывода —программа, которая формирует последовательность логических и вычислительныхопераций в алгоритм, на основе которого обеспечивается получение результата.
Подсистема объяснений —формирует трассу, т.е. алгоритм в виде набора правил, позволяющих ЛПР понять,как получен результат.
Подсистема приобретениязнаний — обеспечивает диалог с экспертами, отбор и формализацию знаний.
Подсистема взаимодействияс объектом может отсутствовать, как и сам объект.
Существуют разные формыобщения ЛПР с ЭС:
1. Использованиетабличного языка.
2. Диалогв форме меню.
3. Диалогна естественном языке.
Последняя форма общенияпредполагает высокий уровень ЭС и пока встречается редко.
Для использованияестественного языка необходима достаточно сложная программа-анализатор, котораявыполняет функции:
— лексического анализа;
— синтаксическогоанализа;
— семантического анализа.
В современных ЭС общениес ЛПР ведется с помощью табличного языка (постановка задачи) и меню (уточнениезадачи в процессе ее выполнения)[2].
Эффективное использованиедиалога «человек-машина» предполагает выполнение следующих условий:
ü удобство общения (доступа человека кмашине);
ü психологическая готовность человека кобщению с ЭВМ;
ü достаточный уровень машинногоинтеллекта[1].
Эффективность принятыхрешений также невозможно оценить без применения математического аппарата ипрограммного обеспечения.
Например, анализ «дереварешений». В настоящее время существует несколько программ, с помощью которыхстановится возможным не только построение дерева решений, но и его анализ.
Первые идеи созданиядеревьев решений восходят к работам Ховленда (Hoveland) и Ханта (Hunt) конца50-х годов XX века. Однако, основополагающей работой, давшей импульс развитиюэтого направления, явилась книга Ханта (Hunt, E.B.), Мэрина (Marin J.) и Стоуна(Stone P.J) «Experiments in Induction», увидевшая свет в 1966 г.
Деревья решений –графическое средство анализа решений в условиях риска. Иерархическое строение «дерева классификации» – одно из наиболееважных его свойств. «Стволом дерева» является проблема или ситуация, требующаярешения. «Вершиной дерева» являются цели или ценности, которыми руководствуетсячеловек, принимающий решение [4].
Деревья решений создаютсядля использования в моделях, в которых принимается последовательность решений,каждое из которых ведет к некоторому результату. По дереву решений определяетсяоптимальная стратегия — последовательность решений, которые должны выполнятьсяпри возникновении тех или иных случайных событий. В процессе построения ианализа производственных, финансовых и управленческих ситуаций выделяют этапынепосредственно создания структуры модели, определения значений вероятностейвозможных выходных результатов, определения значений полезности возможныхвыходных результатов и оценку альтернатив, а также выбор стратегии. Причем,следует отметить, что наиболее важным этапом в процессе применения анализдерева решений является именно последний этап оценки альтернатив. Важно понять,что анализ решений не предполагает полностью объективного анализа моделейпринятия решений. Многие аспекты анализа решений требуют личных суждений — этоотносится к структуре модели, определению значений вероятностей и полезностей.Во многих сложных моделях, отражающих реальные ситуации, просто не хватаетэмпирических данных для полного анализа. Однако практика показывает, что даже втаких случаях анализ с использованием деревьев решений приносит несомненнуюпользу [6].
Заключение
Повышать эффективностьпринимаемых управленческих решений можно за счет предоставления материальныхпоощрений наиболее отличившимся сотрудникам, так как такой вид стимуляциинаиболее эффективен в сегодняшней экономической реальности Украины. Однако неследует забывать и о моральном поощрении, так как нет такого человека, которомуне льстила бы похвала и признание коллектива. Кроме того, необходимо применениепрограммного обеспечения в процессе принятия управленческих решений управленцамивысокого уровня. Предлагается широкое применение анализа дерева решений,структура модели которого должна учитывать предложения «с мест».
Списокиспользованной литературы
1. Александров Е.А.Основы теории эвристических решений. М.: Советское радио, 1975. – 254 с.
2. Белкин А.Р.,Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации.М.:, 1990. – 160 с.
3. ВиханскийО.С., Наумов А.И. Менеджмент: человек, стратегия, организация, процесс:Учебник. – М.: Издательство МГУ, 1995. – С. 309
4. Мескон М.Х.,Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. – М.: Дело, 2002. – 380с.
5. Савина Е.А.,Ванг. Х.Т. Выбор и принятие решения: риск и социальный контекст //Психологический журнал.– 2003.– Том 24.– №5.– С. 23-30.
6. Эддоус М.,Стэнсфилд Р. Методы принятия решений: Пер. с англ./ Под ред. И.И. Елисеевой.М.:ЮНИТИ, Аудит 1997. – 590 с.