Выработка и принятие управленческих решений

В таблице 2 приведены результаты бальной оценки экспертами соответствия кандидата №2 предъявляемым требованиям.

Таблица 2 – Экспертная бальная оценка кандидата №2

Критерий	Удель-ный вес, pi	Оценки экспертов, aij			Средняя экспертная оценка, aiср	Значение критерия, Xi
		Эксперт №1	Эксперт №2	Эксперт №3
Теоретическая подготовленность	0,3	2	3	3	2,7	0,81
Знание тематики работы отдела НИОКР	0,3	3	4	3	3,3	0,99
Опыт работы в данной сфере	0,1	4	4	3	3,7	0,37
Творческая активность	0,2	5	5	5	5,0	1,00
Прочие признаки	0,1	4	4	5	4,3	0,43
Итого:	1,0	-	-	-	-	3,60

В таблице 3 приведены результаты бальной оценки экспертами соответствия кандидата №3 предъявляемым требованиям.

Таблица 3 – Экспертная бальная оценка кандидата №3

Критерий	Удель-ный вес, pi	Оценки экспертов, aij			Средняя экспертная оценка, aiср	Значение критерия, Xi
		Эксперт №1	Эксперт №2	Эксперт №3
Теоретическая подготовленность	0,3	5	5	4	4,7	1,41
Знание тематики работы отдела НИОКР	0,3	4	5	5	4,7	1,41
Опыт работы в данной сфере	0,1	5	4	3	4,0	0,40
Творческая активность	0,2	1	3	2	2,0	0,40
Прочие признаки	0,1	2	3	4	3,0	0,30
Итого:	1,0	-	-	-	-	3,92

В таблице 4 приведены результаты бальной оценки экспертами соответствия кандидата №4 предъявляемым требованиям.

Таблица 4 – Экспертная бальная оценка кандидата №4

Критерий	Удель-ный вес, pi	Оценки экспертов, aij			Средняя экспертная оценка, aiср	Значение критерия, Xi
		Эксперт №1	Эксперт №2	Эксперт №3
Теоретическая подготовленность	0,3	3	3	4	3,3	0,99
Знание тематики работы отдела НИОКР	0,3	5	4	5	4,7	1,41
Опыт работы в данной сфере	0,1	5	3	3	3,7	0,37
Творческая активность	0,2	4	5	4	4,3	0,86
Прочие признаки	0,1	2	4	4	3,3	0,33
Итого:	1,0	-	-	-	-	3,96

В ходе экспертной оценки были получены следующие результаты:

• кандидат №1 – 3,72 балла из пяти (подходит на 74,4%);
• кандидат №2 – 3,60 балла из пяти (подходит на 72,0%);
• кандидат №3 – 3,92 балла из пяти (подходит на 78,4%);
• кандидат №4 – 3,96 балла из пяти (подходит на 79,2%).

По данным результатам собранной комиссией ЗАО «ЭКОН» было принято решение о найме на должность специалиста отдела НИОКР кандидата №4 как наиболее соответствующего предъявляемым требованиям.

Данное решение принималось  в условиях определенности, т.е. при наличии полной информации по анализируемой проблеме. При применении коллективного метода экспертных оценок наилучшей признается альтернатива, получившая самую высокую оценку. Однако в данном случае очень низкая степень разброса количества баллов, полученных каждым кандидатом, что может повлиять на качество и справедливость принятого решения.

Для повышения эффективности  принимаемого решения менеджерам  ЗАО «ЭКОН» можно предложить следующие мероприятия:

1. Проставлять оценки  по десятибалльной шкале. Уменьшение шага шкалы позволит конкретизировать мнение экспертов и четче показать различия в характеристиках кандидатов.

2. Использовать для решения  данной проблемы коллективный  метод Дельфи. В этом случае путем многоуровневого проставления оценок экспертами с объяснением своих позиций можно добиться выработки и принятия единогласного обоснованного решения, не противоречащего мнению ни одного из экспертов.

Таким образом, использование  коллективных методов позволяет  учитывать различные точки зрения и принимать более взвешенные и обоснованные решения.

 

2.3 Анализ процесса принятия решения при помощи количественных методов (на примере ООО «Орбита»)

 

ООО «Орбита» находится в селе Кременское Калужской области. С 2009 года предприятие занимается производством и продажей глазированных сырков и творожных десертов. Предприятие небольшое, управленческий персонал малочисленный и представлен двумя уровнями управления: директор и его заместители (финансовый директор, коммерческий директор и директор по производству). На ООО «Орбита» преобладает совещательный подход к выработке и принятию управленческих решений. Директор советуется с подчиненными по поводу сложившейся проблемы, и принимается совместное решение. Однако решения не могут быть приняты без одобрения директора. Это говорит о высокой степени централизации управления на ООО «Орбита».

На предприятии сложилась  проблемная ситуация – возникла потребность в приобретении упаковочной машины для фасовочного цеха. В ходе изучения предложений поставщиков оборудования, директором были выделены две наиболее подходящие по техническим характеристикам модели машин:

1) горизонтальный упаковочный автомат Линепак Ф (Россия);

2) горизонтальная упаковочная машина ILAPAK SMART (Италия).

Директору нужно принять решение о целесообразности приобретения упаковочной машины Линепак Ф либо ILAPAK SMART. Итальянский станок более экономичен и более производителен, что обеспечивает больший доход на единицу продукции. С другой стороны, он сравнительно дорогой и требует относительно больших накладных расходов. Таким образом, задача хорошо структурирована и имеет количественное описание, приведенное в таблице 5.

Выработка и принятие управленческого  решения в таком случае производится с применением количественного  метода построения вероятностно-статистической модели.

Таблица 5 – Сравнительные характеристики упаковочных машин

Модель машины	Постоянные расходы, руб.	Операционный доход на 1 кг продукции, руб.
Линепак Ф	15000	20
ILAPAK SMART	21000	24

Рассмотрим процесс принятия управленческого решения по данной проблеме на ООО «Орбита».

Проблема приобретения упаковочной  машины для фасовочного цеха является одной из наиболее важных и срочных  к решению, так как без полного  и достаточного набора оборудования предприятие не может полноценно функционировать. Отсутствие необходимого количества машин либо их не соответствие технологическим требованиям данного производства может привести к увеличению длительности производственного цикла и снижению производительности, а, следовательно, к невыполнению сроков заказа и потере покупателей. Поэтому данная проблема требует безотлагательного принятия управленческого решения.

Так как обе модели станков  удовлетворяют техническим и  качественным требованиям производства на ООО «Орбита», то в качестве определяющего критерия для покупки машины выбирается максимизация математического ожидания прибыли.

Директор ООО «Орбита» может выбрать один из двух вариантов решения сложившейся проблемы:

I вариант – покупка  горизонтального упаковочного автомата Линепак Ф;

II вариант – покупка  горизонтальной упаковочной машины ILAPAK SMART.

Ожидаемая прибыль при внедрении каждого из станков носит случайный вероятностный характер и зависит от величины спроса на производимую продукцию. В ходе анализа ситуации на рынке были получены следующие прогнозные данные об ожидаемом уровне месячного спроса на продукцию                    ООО «Орбита»:

• 1200 кг с вероятностью 0,4;
• 2500 кг с вероятностью 0,6.

Ожидаемая прибыль определяется как разница между операционным доходом при определенном значении спроса и постоянными расходами. Так, прибыль при покупке упаковочного автомата Линепак Ф составит:

• при спросе 1200 кг: П₁₁= 20×1200-15000=9000 руб.;
• при спросе 2500 кг: П₁₂= 20×2500-15000=35000 руб.

Аналогично, прибыль при  покупке упаковочной машины ILAPAK SMART составит:

• при спросе 1200 кг: П₂₁=24×1200-21000=7800 руб.;
• при спросе 2500 кг: П₂₂=24×2500-21000=39000 руб.

Математическое ожидание прибыли определяется по формуле:

 

,                                                                                      (2)

 

где X_i – i-ое значение случайной величины;

p_i – вероятность появления i-го значения случайной величины;

n – число различных значений случайной величины.

В соответствии с формулой 2 было рассчитано математическое ожидание прибыли при покупке горизонтального упаковочного автомата Линепак Ф – М(П₁), а также математическое ожидание прибыли при покупке горизонтальной упаковочной машины ILAPAK SMART – М(П₂).

М(П₁) = 9000×0,4+35000×0,6 = 24600 руб.

М(П₂) = 7800×0,4+39000×0,6 = 26520 руб.

Таким образом, по критерию максимизации математического ожидания прибыли экономически более целесообразным является вариант II. Поэтому директором ООО «Орбита» было принято решение о покупке горизонтальной упаковочной машины ILAPAK SMART.

Данное решение принимается в условиях неопределённости, когда из-за недостатка информации невозможно точно оценить вероятность его возможных результатов. Неопределенность довольно часто встречается при решении новых, нетипичных проблем, когда требующие учёта факторы настолько новы или сложны, что о них невозможно получить достаточно информации. Неопределённость характерна и для некоторых решений, которые приходится принимать в быстро меняющихся ситуациях. В итоге вероятность определённой альтернативы невозможно оценить с достаточной степенью достоверности.

Для снижения неопределенности и повышения качества и эффективности  принимаемого управленческого решения  по рассматриваемой проблеме директору  ООО «Орбита» можно предложить использовать следующие возможности:

1. Применение количественного метода определения критической программы выпуска. Для рассматриваемой проблемы критическая программа выпуска – это такой объем производства (равный уровню спроса), при котором прибыль при принятии любого из 2х оцениваемых вариантов будет одинакова (рис. 2.1):

20×N_кр-15000=24× N_кр-21000,

где N_кр – критическая программа выпуска.

 кг.

Таким образом, при производстве и продаже 1500 кг продукции предприятие  получит прибыль в размере 15000 рублей при каждом из вариантов. Критическая  программа выпуска определяет области  эффективного применения сравниваемых альтернатив упаковочных машин. При уровне спроса более 1500 кг более выгодной будет покупка машины ILAPAK SMART, а при уровне спроса ниже 1500 кг – покупка машины Линепак Ф. В рассматриваемом случае более вероятно значение спроса на уровне 2500 кг, следовательно, необходимо принять решение о выборе второго варианта.