Выбор методов

Проверка эффективности реше­ния

Управление применением решения

– кибернетика;

– теория авторегулирования;

– теория выборочного метода.

– теория выборочного метода;

– анализ надежности;

– теория авторегулирования;

– теория информации.

Предположим, что мы располагаем списком методов для каждого из этапов процесса формирования решений и что все руководители подразделений достаточно компетентны, чтобы пользоваться этими методами. Возникает вопрос: чем должны они руководствоваться при выборе набора (или наборов) методов для данного входа процесса решения проб­лемы? Из списка методов видно, что для различных входов пригодны различные комбинации методов.

Из приведенных в примере двадцати пяти методов, кото­рые могут быть использованы при решении проблемы, тео­ретически можно составить много различных комбинаций. Конечно, весьма желательно иметь систему, которая вклю­чает в себя широкий диапазон методов, поскольку входы процесса решения проблемы разнообразны. Однако если мы хотим получить наиболее эффективное решение, следует отобрать те конкретные инструменты, которые лучше всего подходят для конкретной проблемы. Специалисту, выпол­няющему второй этап процесса формирования решения, возможно, потребуется знать, что лучше применить в дан­ном случае: теорию выборочного метода или исследование надежности; на третьем этапе специалист должен будет решить, воспользоваться ли методом частной или множест­венной корреляции, регрессионным или факторным анали­зом или ограничиться экспертной оценкой. В точности оди­наковых проблем, по-видимому, не существует, поэтому каждая из них требует специального подхода. Однако вве­дение такого разнообразия в процесс формирования реше­ний не противоречит требованию о том, что процесс должен быть заранее определен.

Таким образом, встает вопрос, как, имея конкретный вход процесса решения проблемы и располагая множеством комбинаций или наборов возможных методов, определить набор методов, который может дать наилучший результат?

Выбор методов может производиться на основе следую­щих шести требований[80]:

1) практическая применимость метода;

2) стоимость использования метода;

3) выход, полу­чаемый при применении метода;

4) достоверность метода,

5) стабильность решения, получаемого с помощью метода,

6) сбалансированность данного метода с другими мето­дами.

Сначала мы рассмотрим сущность каждого из этих тре­бований, а затем кратко остановимся на возможных страте­гиях формирования набора методов, удовлетворяющего этим требованиям.

1. Практическая применимость метода. Методы, используемые для формирования решений, могут быть эффективны лишь при определенных условиях, и возможность их применения может быть сужена различны­ми ограничениями. Например, при корреляционном анали­зе объем выборки должен быть не меньше тридцати. А по поводу ограничений при использовании метода критиче­ского пути профессор Джеральд Томпсон высказался так:

«Был построен простой математический алгоритм нахождения критического пути. Однако этот алгоритм предполагает, что для выполнения всех работ в том порядке, как они представлены на графике, имеется достаточно ресурсов. Если же рабочая сила или число машин ограничены, то такой простой ответ (бикритический путь) уже не справедлив»[81].

Если мы хотим применить линейное программирование, используемые функции должны быть линейными. Чтобы эффективно применять моделирование, модель, с помощью которой мы пытаемся понять или проконтролировать реаль­ные процессы, должна достаточно хорошо описывать эту реальность. Ирвин Бросс высказал следующее замечание по поводу недостатков моделирования:

«Использование моделирования также имеет определенные недостатки. В моделировании всегда таятся те опасности, которые присущи любой абстракции. Математически приемлемая модель может явиться результатом чрезмерных упрощений, и нет гарантии, что силы и средства, вложенные в построение модели, окупятся удовлетворительными предсказаниями. Впрочем, такой гарантии не может дать никакой подход.

Символический язык также имеет ограничения. Получение полезных результатов с помощью манипулирования символиче­скими обозначениями может оказаться не под силу математику. В таких случаях использование прямых методов может оказаться более эффективным. В проблемах карточных игр, таких как пась­янс, может оказаться легче разложить большое число пасьянсов и определить вероятности прямым подсчетом, чем пытаться опреде­лить эти вероятности с помощью математического анализа»[82].

Если предварительное рассмотрение проблемы показы­вает, что условия, необходимые для эффективного приме­нения данных методов, не выполняются, эти методы должны быть исключены из рассмотрения. Кроме того, могут быть обнаружены ограничения, которые окажут влияние на воз­можность применения методов. Это может быть ограниче­ние во времени, затрачиваемом на решение, и если необходимо получить решение за одну-две недели, а методы требуют больше времени, то они отвергаются.

Другим серьезным ограничением может явиться недоста­ток квалифицированного персонала. Мы уже говорили, что независимо от принятых в системе методов выработки реше­ний организация должна укомплектовывать систему управления персоналом, обладающим навыками, необходимыми для решения проблем с использованием выбранных методов (к этому мы еще вернемся позднее в этой главе). Однако иногда может возникать «дефицит» необходимых навыков. Некоторые методы очень сложны, и, если не хватает персо­нала соответствующей квалификации, то глубина анализа окажется временно ограниченной степенью подготовки име­ющегося персонала. Различия персонала по уровню под­готовки или по степени владения определенными методами требуют, чтобы руководство высшего уровня указывало не только то, какие методы следует использовать, но и какой персонал обладает необходимыми навыками для работы над данной проблемой.

Наконец, может возникнуть (хотя бы временно) ограни­чение, которое состоит в том, что перед системой формиро­вания решений стоит слишком большое число проблем, под­лежащих решению; это может вынудить руководство выс­шего уровня обратиться к использованию таких методов, которые требуют мало времени.

2. Стоимость использования метода является второй характеристикой, используемой при выбо­ре методов решения проблемы. Стоимость формирования решения всегда должна быть меньше, чем стоимость выхода, получающегося от применения данного набора методов решения. Конечно, чтобы получить такую оценку, нужно иметь ясное представление как о стоимости применения методов, так и об их эффективности. И хотя, вероятно, доста­точно точную оценку дать затруднительно, разумные пре­делы ее возможных значений установить можно.

При подсчете полной стоимости использования каких-либо средств анализа необходимо принять во внимание время, расходы на содержание персонала и на оборудование (обычно при использовании любых методов затрачивается машинное время). Почасовую оплату персонала и стои­мость машинного времени установить нетрудно, что же касается общего времени решения проблемы, то оно может очень сильно изменяться в зависимости от таких факторов, как доступность данных и число переменных. Стоимость сбора данных является одной из самых существенных ста­тей расхода при решении проблемы. Если сбор данных вклю­чает в себя опрос потенциальных клиентов, обслуживаемых через рынок, и если предполагаемый объем данных велик, то стоимость сбора данных окажется весьма большой.

Далее, использование таких методов решения проблем, как моделирование (имитация) систем (для построения ста­тистической модели одной фазы какой-либо операции орга­низации) может потребовать нескольких лет работы и от­нять много времени у руководителей. Использование таких методов, несомненно, стоит больше, чем интуитивное реше­ние руководителя (выбор решения на основе «опыта руко­водителя», его «мнения» или «чувства ситуации»), которое не требует от него много времени.

3. Выход, получаемый при примене­нии метода – третья характеристика методов, исполь­зуемая при выборе методов для процесса решения пробле­мы, – это их эффективность. Если в результате выбора опре­деленного набора методов решения конечный результат – решение проблемы организации – даст более высокую прибыль, то этот набор будет, по-видимому, удовлетвори­тельным. Хотя некоторые методы дадут довольно хорошие решения проблем организации, возможно, найдутся дру­гие, которые позволят получить оптимальные решения. В тех случаях, когда решение проблемы обещает очень высокую отдачу, может оказаться желательным исполь­зовать более дорогие, но и более точные методы анализа и собирать большее количество данных. Например, если фирма, которая поставляет на рынок игрушки, использует сравнительно дорогостоящий метод выбора игрушки, про­изводство которой должно значительно увеличить объем сбыта, то выбор этого метода оправдан, поскольку он обе­щает высокую отдачу.

Если решение проблемы требует от организации круп­ных расходов, то даже небольшое увеличение точности результатов может дать значительный положительный эффект. Например, если фирма тратит на рекламу 50 млн. долл. в год, то может оказаться целесообразным применить дорогостоящий метод решения проблемы, чтобы выяснить, нельзя ли достигнуть той же эффективности рекламы за 49 млн. долл.

В общем случае приходится довольствоваться прибли­зительно оптимальными решениями, поскольку при увели­чении точности решения стоимость требуемого для этого метода может возрастать быстрее, чем любые выгоды, кото­рых можно ожидать. Если же для достижения небольшого увеличения эффективности решения требуются значитель­ные усилия, то суммарный эффект применения такого метода (за исключением редких случаев) будет весьма незначите­лен. Ясно, что в таких случаях не следует рисковать боль­шими затратами только ради незначительных улуч­шений.

4. Достоверность метода. Четвертым фак­тором, который следует учитывать при выборе методов для решения проблемы, является обеспечиваемый методом уровень достоверности. Иными словами, нужно знать, сколь крупные ошибки в данном решении являются допу­стимыми. При формировании решения следует интересо­ваться не только оценкой ожидаемой отдачи, но также и тем, насколько достоверна эта оценка, каковы предполагаемые пределы ее погрешности. Например, руководитель может предложить решение с ожидаемой прибылью 50 000 ± ± 100 000 долл.

Некоторые методы дают высокую достоверность резуль­татов, и специалист, решающий проблему, может быть вполне уверен, что полученные значения оценок и факти­ческие значения будут почти совпадать.

Когда достоверность заранее известна, степень неопре­деленности или риска в выборе решения уменьшается, и тот, кто утверждает решение, может даже предпочесть решение, приносящее меньшую прибыль, если оно более достоверно. Общим примером метода, обеспечивающего высокую досто­верность, может являться статистическая модель, если она позволяет по заданным изменениям в измеряемых перемен­ных с большой точностью предсказать, какое влияние это окажет на зависимые переменные.

При использовании интуитивных методов для выработ­ки решений достоверность редко может быть установлена до получения фактических результатов, поскольку очень трудно применить тесты к решениям, которые получены неформальным или несистематическим путем. Хотя перво­начально решение может казаться весьма многообещающим, его фактические результаты могут существенно отличаться от ожидаемых. Поэтому пользующийся интуитивным мето­дом не может быть уверен в том, что предсказанная им при­быль действительно будет находиться в заранее определен­ном диапазоне значений. Вообще, когда мы имеем дело с оценкой потенциально крупных выигрышей или потерь, наилучший подход состоит в выборе такого набора методов, который обеспечивает самую высокую достоверность оценки ожидаемой отдачи.

5. Стабильность решения. Пятой характе­ристикой, которую следует учитывать при выборе методов формирования решения, является продолжительность использования решения, т. е. его стабильность. Если предполагается, что решение будет использоваться часто и на протяжении относительно долгого времени, то требуется его строгая стандартизация. Если необходимо составить новую процедуру учета, которая будет использоваться ежед­невно на протяжении пяти лет, то при ее разработке следует проявить максимум предусмотрительности.

При выборе стабильности решения необходимо учиты­вать изменение структуры взаимосвязей между внешними факторами, что может потребовать непрерывной модифика­ции решений[83]. В таких случаях тщательная отработка решения может оказаться излишней, ибо за то время, пока разрабатывается точное решение, ситуация, на которую оно было рассчитано, может измениться и решение поте­ряет смысл. Поэтому при наличии динамичной ситуации ока­зываются удовлетворительными грубые аппроксимации.

6. Сбалансированность методов. По­следним критерием отбора методов для процесса решения проблемы является требование сбалансированности данного метода с другими методами набора. Это требование застав­ляет использовать для разных этапов формирования реше­ния взаимно совместимые методы. Решение должно всегда рассматриваться в целом, поэтому следует выяснить, что происходит при прохождении проблемы через весь процесс формирования решения. Ясно, что качество решения не мо­жет быть выше, чем то, которое обусловливается наименее эффективным этапом процесса формирования решения. Например, если на этапе выявления проблем пользоваться примитивными методами сбора данных, то на других этапах не следует применять сложный регрессионный анализ. Заранее известно, что на этапе проверки результатов реше­ния, в такой области деятельности организации, как отно­шения с внешней социальной средой, измерение эффектив­ности решения сопряжено с трудностями. В этом случае следует всячески избегать построения сложных математических моделей на третьем и четвертом этапах процесса формирования решения.

Профессор Вэйнрайт Мартин описал интересный слу­чай, характерный для этого аспекта процесса формирования решения[84]. Одна организация поставила перед ним пробле­му, которая заключалась в определении частоты профилак­тики электрических трансформаторов (в то время эта орга­низация проводила профилактику каждые четыре месяца). Доктор Мартин собрал необходимые данные и затем постро­ил математическую функцию, описывающую зависимость результата профилактики от затрат на нее. Его анализ показал, что без всякого ущерба для оборудования (но со значительной экономией для организации) такая профилак­тика могла бы проводиться раз в три-четыре года. Впослед­ствии он узнал, что применение его рекомендаций натолк­нулось на большие трудности, поскольку их реализация пред­полагала значительное сокращение персонала, занятого профилактикой. Поскольку одна из целей организации (поддержание уровня занятости) не была ему указана, а оставалась подразумеваемой, возникло противоречие между первым этапом (определением целей организации) и последующими этапами процесса формирования решения. В этом случае – хотя второй, третий и четвертый этапы процесса формирования решений были осуществлены чет­ко – первый этап (определение целей организации) был выполнен неудовлетворительно. Доктору Мартину сказали, что целью организации было уменьшение ее расходов, одна­ко после того, как он представил свои рекомендации, стало ясно, что это не так.

Аналогичное замечание было сделано профессором Рас­селом Л. Акоффом:

«Практика внедрения результатов исследования операций оказывает значительное влияние на его методы. Дело в том, что обычно решения проводятся в жизнь персоналом, математические познания которого недостаточны. Следовательно, если специалисты по исследованию операций хотят, чтобы рекомендуемые ими пра­вила формирования решений использовались, они должны упростить эти правила и сделать их доступными руководителям и исполни­телям. Чаще всего это означает, что специалисты по исследованию операций должны либо упростить свои элегантные решения настоль­ко, чтобы ими было легко пользоваться, либо, забыв об элегантности, разрабатывать грубые, зато простые, правила формирова­ния решения. Специалисты по исследованию операций постепенно убеждаются в том, что лучше сделать приближенное решение, кото­рое используется, чем точное, но никому не нужное решение.

Потребность в грубых, но простых решениях может возникать в проблемах, где критическим фактором является время выработ­ки решений, или там, где имеются ограничения на ресурсы. Во мно­гих случаях такие «решения» не слишком далеки от «оптимальных» (в смысле, который придают этому термину поклонники точного оптимума). Именно это является целью специалистов по исследова­нию операций – обеспечить, чтобы эффективность находилась в допустимых пределах.

Из своей практики исследование операций извлекло и другой важный урок. Решение должно быть «переведено» на язык тех, кто будет им пользоваться. В процессе этого перевода и последую­щей работы группа исследования операций почти всегда находит такие аспекты ситуации, которые не были приняты ею во внима­ние и учет которых обычно требует корректировки предложенного решения. Между выдачей рекомендации и ее успешной реализацией лежит долгий путь, и в настоящее время специалисты по иссле­дованию операций вырабатывают трезвый подход к преодолению трудностей этого пути» [85].

После того как организация приобретает некоторый опыт в использовании различных методов решения конкрет­ных проблем, становится более ясным, чем различаются эти проблемы, и это само по себе облегчает выбор методов. Чтобы улучшить выбор методов, проблемы могут быть клас­сифицированы. Характерным признаком одного класса проблем является то, что они имеют множество возможных состояний и требуют многошагового процесса решения. При решении таких проблем обычно оказывается полезным использование динамического программирования. Или, например, при решении проблем, включающем манипуля­цию управляемыми переменными для воздействия на непо­средственно неуправляемые переменные, может оказаться полезным регрессионный анализ. Поступающие проблемы могут быть также классифицированы на проблемы очередей, размещения и запасов.

Следует также записывать, для решения каких проблем какие методы использовались. Впоследствии на базе соб­ранных данных можно оценить удачи и неудачи и предска­зать, насколько примененные методы были эффективны при решении подобных проблем.

Стратегия выбора методов [86]

Рассмотрим, каким образом следует применять перечис­ленные шесть принципов для выбора методов, их объедине­ния и оценки. Следует ли всегда искать самый дешевый набор методов или нужно отдавать предпочтение тем, кото­рые обеспечивают наиболее высокую достоверность?

Обычно приходится идти на компромисс между требова­ниями предлагаемых принципов. Чтобы добиться более высокой достоверности, приходится соглашаться с более высокой стоимостью решения. Однако требования приме­нимости и сбалансированности должны быть выполнены до того, как будут рассмотрены остальные четыре критерия, поскольку эти требования являются ограничениями по от­ношению к остальным. Обеспечив применимость и сбалан­сированность, следует перейти к рассмотрению остальных четырех принципов отбора.

Безусловно, при таких компромиссах следует учитывать много аспектов: содержание и значение решаемой проблемы, доступность данных, затраты времени руководителей на ре­шение проблемы, степень риска, которую организация собирается или может допустить, и существующие ограниче­ния. Кроме того, в ходе формирования решения относитель­ные веса этих факторов могут изменяться. Например, вна­чале может быть выбран дешевый набор методов, но впос­ледствии значение проблемы может возрасти и тогда важ­нейшим критерием станет достоверность. Поэтому, как нам кажется, ни одна из стратегий оценки и увязки принципов выбора методов не является универсальной.

Дата добавления: 2015-04-29