Вопрос 7. Типы задач принятия решений.

Задача принятия решения (ЗПР) — одна из самых распространенных задач в теории и практике управления, это выбор метода разработки управленческого решения [22]. Для того что­бы сделать такой выбор, необходимо четко определить цель и критерии (показатели качества), по которым будет производиться оценка неко­торого набора альтернативных вариантов.

Выбор зависит от количества и качества доступной информации. Данные, необходимые для осуществления обоснованного выбора, мож­но разделить на четыре категории [1]:

• информация об альтернативных вариантах;

• информация о критериях выбора;

• информация о предпочтениях;

• информация об окружении задач.

Задачи принятия решений отличаются большим многообразием, классифицировать их можно по различным признакам, в том числе ха­рактеризующим количество и качество доступной информации. В об­щем случае задачи принятия решений можно представить следующим набором информации [1]:

<Т, А, К, X, F, G, D>,

где Т — постановка задачи (например, выбрать лучшую альтернативу или упорядочить весь набор);

А — множество допустимых альтернативных вариантов;

К — множество критериев выбора;

X — множество методов измерения предпочтений (например, ис­пользование различных шкал);

F— отображение множества допустимых альтернатив во множество критериальных оценок (исходы);

G — система предпочтений эксперта;

D — решающее правило, отображающее систему предпочтений.

Задачи принятия решений можно классифицировать по несколь­ким признакам [1].

По типу ситуации принятия решения:

1. задачи принятия решений в условиях определенности — задачи, для решения которых имеется достаточная и достоверная коли­чественная информация. В этом случае с успехом применяются методы математического программирования, суть которых состо­ит в нахождении оптимальных решений на базе математической модели реального объекта. Основные условия применимости методов математического программирования следующие:

• задача хорошо формализована, т.е. создана адекватная мате­матическая модель реального объекта;

• существует некоторая единственная целевая функция (крите­рий оптимизации), позволяющая судить о качестве рассмат­риваемых альтернативных вариантов;

• имеется возможность количественной оценки значений це­левой функции;

• задача имеет определенные степени свободы (ресурсы опти­мизации), т.е. некоторые параметры функционирования сис­темы, которые можно произвольно изменять в некоторых пре­делах в целях улучшения значений целевой функции;

2. задачи в условиях риска — возникают в тех случаях, когда воз­можные исходы можно описать с помощью некоторого вероят­ностного распределения. Для построения распределения веро­ятностей необходимо либо иметь в распоряжении статистические данные, либо привлекать знания экспертов. Обычно для реше­ния задач этого типа применяются методы теории одномерной или многомерной полезности. Эти задачи занимают место на границе между задачами принятия решений в условиях опреде­ленности и неопределенности. Для решения этих задач привле­кается вся доступная информация (количественная и качествен­ная);

3. задачи в условиях неопределенности — имеют место тогда, когда информация, необходимая для принятия решений, неточная, не­полная, некачественная, а формальные модели исследуемой сис­темы либо слишком сложны, либо отсутствуют. В таких случаях для решения задачи обычно привлекаются знания экспертов.

В отличие от подхода, принятого в экспертных системах, для реше­ния ЗПР знания экспертов обычно выражены в виде некоторых количественных данных, называемых предпочтениями;

4. задачи в условиях конфликта — наиболее сложный и малоразработанный с методологических позиций тип задач. Подобные си­туации рассматриваются в теории игр. На практике такие ситуа­ции встречаются достаточно часто. Обычно их пытаются свести к одной из первых двух ситуаций либо используют для принятия решений неформализованные методы [1, 18];

По количеству критериев выбора решений:

- ЗПР с одним критерием выбора;

- многокритериальные ЗПР;

По количеству вариантов решения

- ЗПРс двумя альтернативными вариантами решения;

- ЗПР с большим числом альтернативных вариантов;

По типу системы предпочтений эксперта. Предпочтения могут фор­мироваться одним лицом или коллективом, в зависимости от этого за­дачи принятия решений можно классифицировать:

• на задачи индивидуального принятия решений;

• задачи коллективного принятия решений.

Таким образом, решение конкретной задачи принятия решения ха­рактеризуется выбором определенного метода. Рассмотрим понятие метода принятия решения и основные подходы к классификации мето­дов принятия решений.

Вопрос. Понятие метода принятия решения, классификация методов принятия решений.

Экономико-математические методы определяются как обоб­щающее название комплекса экономических и математических науч­ных дисциплин, объединенных для изучения социально-экономиче­ских систем и процессов [52].

Отсюда метод принятия решения — это экономико-математический метод, используемый для принятия конкретного управленческого ре­шения.

В настоящее время существует множество классификаций методов принятия решений, основанных на различных признаках.

В табл. 3.1 приведена обобщающая классификация методов приня­тия решений по нескольким признакам.

Остановимся подробнее на втором классификационном признаке. Этот принцип классификации позволяет достаточно четко выделить четыре большие группы методов. Из множества известных методов и под­ходов к принятию решений наибольший интерес представляют те, которые дают возможность учитывать многокритериальность и неопределен­ность, а также позволяют осуществлять выбор решений из множеств аль- тернатив различного типа при наличии критериев, имеющих разные типы шкал измерения (эти методы относятся к четвертой группе).

В свою очередь, среди методов, образующих четвертую группу, наи­более перспективны декомпозиционные методы теории ожидаемой полезности, методы анализа иерархий и теории нечетких множеств. Данный выбор определен тем, что эти методы в наибольшей степени удовлетворяют требованиям универсальности, учета многокритериаль­ного выбора в условиях неопределенности из дискретного или непре­рывного множества альтернатив, простоты подготовки и переработки экспертной информации (1).

Признак	Группа методов
Задействованный раздел научных дисциплин	Методы, созданные на основе положений: оптимального (математического) программирования; теории управления запасами; теории исследования операций; теории массового обслуживания, и т.п.
Содержание и тип получаемой эксперт­ной информации [1]	Методы, не требующие экспертной информации Методы, требующие (качественную, количественную) ин­формацию о предпочтениях на множестве критериев Методы, требующие информацию о предпочтительности альтернатив Методы, требующие (качественную, количественную) ин­формацию о предпочтениях на множестве критериев и о последствиях альтернатив
Этап процесса разработки и принятия решения	Методы, используемые на этапе диагностики проблемы Методы, используемые на этапе формулировки ограниче­ний и критериев принятия решений Методы, используемые на этапе выявления альтернатив Методы, используемые на этапе оценки альтернатив Методы, используемые на этапе окончательного выбора решения Методы, используемые на этапе внедрения решения
Тип условий принятия решений	Методы, используемые для принятия решений в условиях определенности Методы, используемые для принятия решений в условиях риска Методы, используемые для принятия решений в условиях неопределенности Методы, используемые для принятия решений в условиях конфликта
Сфера деятельности ЛПР	Методы, используемые для принятия решений в области финансов Методы, используемые для принятия решений в области маркетинга Методы, используемые для принятия решений в управлении персоналом Методы, используемые для принятия решений в области управления производством Методы, используемые для принятия решений в области управления качеством Методы, используемые для принятия решений в области управления инновациями и т.п.

Вопрос. Классификация методов разработки и принятия управленческих реше­ний по этапам процесса разработки управленческого решения.

В процессе разработки и принятия управленческих решений лицо, принимающее решение, может применять различные методы, которые прямо или кос­венно способствуют принятию оптимальных по различным критериям решений.

Для удобства изучения и использования этих методов их совокуп­ность разбита на группы по этапам процесса разработки и принятия управленческих решений. Безусловно, некоторые методы универсаль­ны и могут использоваться на нескольких или даже всех этапах процесса разработки и принятия решений. В этой связи методы включены в ту или иную группу по признаку их наиболее частого использования в рамках выполнения конкретного этапа процесса разработки и приня­тия решения.

Таким образом, выделяются методы, которые могут быть использованы в процессе разработки и принятия управлен­ческих решений на этапах:

• диагностики проблемы и формулировки ограничений и критериев;

• определения и оценки альтернатив;

• принятия (окончательного выбора и утверждения решения), его реализации и оценки результата.

В табл. представлен анализ особенностей, условий и ограниче­ний применения существующих методов.

Отметим, что большинство методов имеет универсальный характер, однако, их группировка осуществлена на основании многолетних ис­следований авторов и направлена на систематизацию совокупности методов для упрощения процесса знакомства с ними, их изучения, а также для удобства их практического применения.

Характеристика методов разработки и принятия управленческих решений

Название метода	Суть метода	Назначение и условия применения метода	Особенности метода
Методы, применяемые на этапе диагностики проблемы и формулировки ограничений и критериев
Методы ситуационного анализа
Кейс-метод	Пошаговый разбор ситуа­ций	Применяется для анализа управленческих ситуаций	Отличается простотой и эффективностью
«Мозговая атака» в ситуационном анализе	Анализ ситуации путем ге­нерации идей, их обсужде­ния, оценки и выработки коллективной точки зрения	Применяется для обсуждения возникшей проблемы и установления основных фак­торов, определяющих ее дальнейшее раз­витие	Высокие требования к уров­ню квалификации и компе­тенции руководителя, воз­главляющего заседание экс­пертов
Двух уровневое анкетирование	Установление влияющих факторов путем индивиду­альной работы специалистов	Применяется не только для установления влияющих факторов, но и для решения других задач ситуационного анализа	Относится к числу универ­сальных методов ситуацион­ного анализа
Факторный анализ	Получение аналитической зависимости, отражающей степень влияния факторов и изменения их значений на плановые или фактиче­ские показатели, характе­ризующие ситуацию	Применяется для оценки ожидаемых из­менений ситуации при тех или иных ожи­даемых изменениях факторов вследствие наметившихся тенденций либо управлен­ческих воздействий, целесообразность ко­торых устанавливается в процессе исполь­зования технологий ситуационного ана­лиза	Аналитическая зависимость получается на основании ста­тистических данных
Многомерное шкалирование	На основании математиче­ской обработки информа­ции устанавливаются фак­торы, влияющие на развитие ситуации	Применяется для сокращения числа фак­торов, которые необходимо принимать во внимание при анализе и оценке ситуации, а также для содержательной интерпрета­ции получаемого набора факторов	Способствует понижению размерности ЗПР
Методы моделирования
Модели теории игр	Оценка воздействия прини­маемого решения на кон­курентов	Применяется для определения наиболее важных и требующих учета факторов в си­туации принятия решений в условиях кон­курентной борьбы	Используется не так часто в силу сложности и динамич­ности внешней среды
Модели теории массового обслуживания	Определение оптимального числа каналов обслужива­ния по отношению к по­требности в них	Применяется в условиях, когда для при­нятия решения требуется оценить опти­мальное число каналов обслуживания, которые необходимо иметь для сбаланси­рования издержек в случаях чрезмерно ма­лого и чрезмерно большого их количества	Наиболее разработаны и удоб­ны для использования мето­ды, в которых входящий по­ток является пуассоновским
Модели управле­ния запасами	Определение времени раз­мещения заказов на ресур­сы и их количества, а также массы готовой продукции на складах	Применяется для сведения к минимуму от­рицательных последствий накопления за­пасов, что выражается в определенных издержках	Существует несколько систем регулирования запасов
Имитационное моделирование	Создание модели и ее экспериментальное примене­ние для определения изменений реальной ситуации	Используется в ситуациях, связанных с чрезмерно большим числом переменных, трудностью математического анализа оп­ределенных зависимостей между перемен­ными или высоким уровнем неопределен­ности	Все модели подразумевают применение имитации в ши­роком смысле
Экономический анализ	Оценка финансово-эконо­мического состояния пред­приятия	Используется в условиях доступности и до­стоверности бухгалтерской отчетности	Типичная экономическая мо­дель основана на определении точки безубыточности
Оптимальное линейное програм­мирование	Нахождение максимума или минимума целевой функ­ции при заданных ограни­чениях	Необходимое условие использования оп­тимального подхода к планированию и уп­равлению (принципа оптимальности) — гибкость, альтернативность производст­венно-хозяйственных ситуаций, в услови­ях которых приходится принимать плано­во-управленческие решения	Традиционные критерии оптимальности «максимум прибыли», «минимум затрат», «максимум рентабельности» и др.
IDEF-моделирова- ние	Анализ и разработка сис­тем	Применяется для моделирования и ана­лиза деятельности предприятий, так как предоставляет богатый набор возможнос­тей для реинжиниринга бизнес-процессов	Метод основывается на тех­нологии структурированного анализа и разработки (SADT)
Методы, применяемые на этапе определения альтернатив
Метод мозговой атаки	Выявление и сопоставление индивидуальных суждений	Применяется в условиях наличия группы квалифицированных экспертов	Предназначен для активиза­ции поиска различных вари­антов решений и выбора наи­лучшего из них
Морфологический анализ	Получение новых решений путем составления комби­наций элементов морфоло­гической модели (матрицы)	Применяется для генерации альтернатив решений в условиях определения класса средств для выполнения заданных функ­ций, а также параметров объекта	Может использоваться для прогнозирования
Методы ассоциаций и аналогий	Выявление новых идей	Применяются для генерации альтернатив решений в условиях поиска модификаций известных систем	Характеризуются простотой и эффективностью
Методы конт­рольных вопросов и коллективного блокнота	Подведение к решению проблемы с помощью на­водящих вопросов	Могут применяться как в индивидуальной работе, так и при коллективном обсужде­нии проблемы	В вопросах содержатся реко­мендации по апробированию эвристических приемов для ре­шения поставленной задачи
Метод «матриц открытия»	Выбор и изучение поля возможных решений с по­мощью матрицы	Применяется для систематизации имею­щегося материала и определения отправ­ных пунктов дальнейшего исследования	В отличие от метода морфо­логического анализа часть вы­бранных характеристик может относиться не к системе, а к условиям ее эксплуатации
Синектика	Поиск нужного решения благодаря преодолению психологической инерции, состоящей в стремлении решить проблему традици­онным путем	Применяется для активизации творчества, позволяет выйти за рамки какого-то кон­кретного образа мыслей и значительно расширяет диапазон поиска новых идей	Метод синектики широко использует личную аналогию (эмпатию)
Методы, применяемые на этапе оценки альтернатив
Методы многокритеальной оценки	Оценка и сравнение альтернатив по нескольким критериям	Применяется в условиях необходимости учета нескольких параметров при оценке альтернативы	Важное значение имеет обо­снованность выбора крите­риев
Методы экспертной оценки	Построение экспертом рациональной процедуры интуитивно-логического анализа в сочетании с количественной оценкой и обработкой результатов	Применяется для широкого круга неформализуемых проблем, которые не всегда могут быть оценены в количественном измерении, а также для решения проблем социально-экономического характера или в условиях отсутствия информации из внешних источников	Существуют высокие требо­вания к компетентности эк­спертов
Экспертные методы	Прогнозирование на основании обобщения мнений экспертов о развитии объекта в будущем	Применяется при прогнозировании объектов, которые не поддаются математической формализации	В состав экспертных методов входят как индивидуальные, так и коллективные методы
Фактографические методы	Прогнозирование на основании фактической информации о прошлом и настоящем развитии объекта	Применяется в условиях, когда вероятность сохранения факторов, обусловивших процесс развития в прошлом, больше, чем вероятность их изменения. При появлении непредвиденных ограничений использование этих методов может привести к ошибкам в прогнозах	Надежность и точность фактографических методов может быть увеличена за счет сочетания с экспертными методами прогнозирования
Комбинированные методы	Прогнозирование на основании экспертной и фактографической информации	Применяется для решения проблем широкого профиля (от формализуемых до неформализуемых	Часто используются для принятия решений на высшем уровне управления
Методы,применяемые на этапе выбора, раелизации решения т оценки результата
Фуккционально-стоимостной анализ	Выявление зон дисбаланса между функциями объекта и затратами	Применяется для выбора решений и оптимизации затрат на исполнение функций объекта без ущерба их качеству	Обладает высокой практической полезностью
Метод цепных подстановок	Последовательная замена плановых величин одного из факторов для определения степени их влияния на функцию	Применяется в условиях, когда проблема имеет строго выраженный функциональный характер	Позволяет выявить, за счет каких факторов произошли отклонения фактических величин от плановых
Причинно следственный анализ	Определение иерархии причин и следствий до той точки, в которой можно предпринять действие, устраняющее проблему	Применяется в условиях, когда лицо, применяющее решение, располагает полной и достоверной информацией об исследуемом объекте	Сложно определить момент, когда следует остановиться в построении причинно-следственной цепи

Вопрос. Методы, применяемые на этапе диагностики

проблемы и формулировки критериев и ограничений

На этапе диагностики проблемы и формулировки критериев и огра­ничений могут применяться:

• методы ситуационного анализа;

• методы моделирования.

Методы ситуационного анализа призваны оказать лицу, принима­ющему решения, помощь в проведении анализа ситуации, установлении факторов, определяющих ее развитие, формулировке критериев и огра­ничений принятия управленческого решения. Фактически эти методы позволяют произвести сбор и обработку информации, необходимой для выполнения подготовительного этапа процесса разработки управлен­ческого решения, а именно диагностики проблемы и формулировки критериев и ограничений.

В связи со сложностью многих управленческих ситуаций на этом этапе возникает необходимость представления исследуемого объекта в некоторой форме, отражающей его существенные свойства и замеща­ющей его в ходе исследования и управления. Для этих целей на подго­товительном этапе могут использоваться методы моделирования.

Рассмотрим подробнее перечисленные группы методов.

Вопрос. Методы ситуационного анализа

Понятие ситуационного анализа. На этапе диагностики проблемы и формулировки критериев часто применяется ситуационный анализ. Ситуационный анализ — это комплексные технологии подготовки, при­нятия и реализации управленческого решения, в основе которых — ана­лиз отдельно взятой управленческой ситуации.

Ситуационный анализ в противоположность технологиям стратеги­ческого управления исходит из конкретных ситуаций, проблем, возни­кающих в реальной деятельности организации, по которым должно быть принято управленческое решение.

Однако технологии ситуационного анализа позволяют не ограни­чиваться принятием управленческих решений в конкретной управлен­ческой ситуации. Они позволяют, основываясь на более глубоком ана­лизе ситуаций, установлении тенденций, закономерностей и факторов, определяющих их развитие, более обоснованно принимать долговре­менные управленческие решения, вплоть до корректировки стратеги­ческих целей организации.

Таким образом, если технологии стратегического управления ори­ентированы надвижение управленческой мысли от общего к конкрет­ному, то технологии ситуационного анализа — на движении от конк­ретного к общему [21, 25].

Основные составляющие ситуационного подхода:

• изучение современных технологий ситуационного анализа;

• предвидение последствий принимаемых решений;

• интерпретация ситуации с выделением наиболее важных факто­ров (переменных) и оценкой возможных последствий их изме­нения;

• принятие эффективного решения.

Одна из основных задач ситуационного анализа — установление не всех, а основных факторов, оказывающих существенное влияние на раз­витие ситуации, и отбрасывание тех факторов, которые существенного влияния оказать не могут.

Особенно актуально проведение ситуационного анализа при реше­нии сложных комплексных проблем, а также проблем, представля­ющих для организации особую важность.

Этапы ситуационного анализа. Следуя современному пониманию задач и возможностей ситуационного анализа, приведем описание его основных этапов, образующих единую технологию. При этом будем придерживаться следующей терминологии:

• ситуация — это сочетание внутренних и внешних факторов, об­стоятельств, условий, активных и пассивных действующих сил, требующее принятия соответствующих стратегических и важных тактических решений, определяющих деятельность организации, а также обеспечивающих предупреждение кризисных явлений. Предполагается, что ситуация развивается в соответствии с опре­деленными закономерностями («правилами игры») поддействи- емтехили иных внутренних механизмов и событий, происходя­щих вне организации;

* направление — это область активной деятельности организации, в которой необходимо принятие важных управленческих реше­ний или возможно возникновение кризисных ситуаций;

• эталонная ситуация — типичная, характерная для данного на­правления ситуация, уже возникавшая ранее, по которой есть ин­формация о принимавшихся решениях, действиях и результатах этих действий;

• банк ситуаций — это систематизированная информация о ситуа­циях, хранящаяся, как правило, на машинном носителе, снаб­женная специальным инструментарием для эффективного хра­нения, поиска и актуализации (обновления) данных;

Рис. 3.1. Этапы ситуационного анализа

• экспертная комиссия — группа высококвалифицированных спе­циалистов, сформированная для проведения экспертизы (в част­ности, «мозговой атаки») в процессе ситуационного анализа;

• эксперты первого уровня — высококвалифицированные специа­листы, обладающие профессиональными познаниями в одной из областей или опытом решения проблем, имеющих непосред­ственное отношение к объекту ситуационного анализа;

• эксперты второго уровня — высококвалифицированные специа­листы, способные проанализировать и оценить ситуацию в це­лом;

• технолог — специалист, имеющий необходимые профессиональ­ные знания и опыт организации и проведения ситуационного анализа;

• аналитик — специалист, обладающий как необходимыми про­фессиональными знаниями и опытом анализа ситуаций данного направления, так и опытом сопровождения ситуационного ана­лиза, подготовки аналитических отчетов и заключений;

• ЛПР — лицо либо орган, принимающие решения в анализиру­емой ситуации;

• профильные проблемы — основные проблемы, которые оказыва­ют влияние на развитие и оценку ситуации при ситуационном анализе;

• оценочная система — включает информацию о факторах, опре­деляющих ситуацию, об их сравнительной значимости, о шкалах для оценки значений факторов, пороговых значениях, решающих правилах;

• индекс — обобщенный показатель, рассчитываемый с помощью оценочной системы и характеризующий состояние ситуации.

Основные этапы ситуационного анализа представлены на рис 3.1. Рассмотрим выделенные этапы подробнее.

Подготовка к ситуационному анализу. Подготовку к проведению ситу­ационного анализа целесообразно начинать с четкого определения ситу­ации принятия решения. Как известно, во многих случаях правильно поставленная задача — это половина успеха. А успех в данном случае — это прежде всего верно понятая ситуация и эффективное управленче­ское решение.

Необходимо, чтобы все специалисты, приглашенные к участию в проведении ситуационного анализа, однозначно и одинаково пони­мали цели проводимого анализа и стоящие перед ними задачи. Про­ведению ситуационного анализа может предшествовать подготовка необходимого информационного обеспечения, позволяющего лучше представлять ситуацию, ее сильные и слабые стороны, основные факто­ры, определяющие ее развитие. Иногда представляется целесообраз­ной подготовка специальных аналитических отчетов для специалис­тов, участвующих в проведении ситуационного анализа, членов экспертной комиссии, сформированной для оценки ситуации и выра­ботки альтернативных вариантов управленческих воздействий.

Современные технологии проведения ситуационного анализа, ко­торые должны обеспечить достаточно полный и глубокий анализ ситу­ации и выработку обоснованных управленческих решений, требуют со­ответствующего методического, организационного, информационного, компьютерного сопровождения. Чтобы обеспечить проведение си­туационного анализа в соответствии с современными технологиями, необходимо наличие рабочей группы, которая должна обеспечить орга­низационное сопровождение процедур ситуационного анализа, его тех­ническую сторону.

Обеспечение методического, информационного сопровождения, а также содержательной части компьютерного сопровождения лежит на аналитической группе, в состав которой должны входить как технологи по организации и проведению ситуационного анализа, так и аналити­ки — специалисты, профессионально работающие втой области, кото­рой принадлежит объект ситуационного анализа.

Одна из основных задач аналитической группы — четкое определе­ние и постановка задачи ситуационного анализа для специалистов, приглашенных к участию в его проведении. При этом должны быть чет­ко сформулированы цели анализа ситуации, цели подготовки альтерна­тивных вариантов и выработки рекомендаций для принятия стратеги­ческих и тактических управленческих решений. Определение целей и постановка задачи ситуационного анализа осуществляются аналити­ческой группой в процессе совместной работы с лицом, принимающим решения.

На этапе подготовки к проведению ситуационного анализа анали­тической группой определяются профильные специализации экспер­тов первого уровня, необходимые для оценки ситуации потем направ­лениям ситуационного анализа, которые определены при постановке целей проводимого анализа. Определяются требования, предъявля­емые к экспертам второго уровня.

На подготовительном этапе осуществляется также подбор экспертов первого и второго уровней — формирование экспертных комиссий для проведения ситуационного анализа с учетом их профессиональной под­готовки.

Одна из основных задач этого этапа — подготовка информации о ситуации, внутренних и внешних факторах, смежных проблемах и т. д., влияющих на ее развитие. Целесообразна подготовка содержательного описания ситуации, в том числе с помощью ключевых слов, что может оказаться полезным при формировании информационных потоков в процессе проведения ситуационного анализа.

Анализ информации. Анализ поступившей информации о ситуации принятия решения начинается с поиска возможных аналогов. Инфор­мация об аналогах представлена в виде некоторого числа эталонных ситуаций. Эталонная ситуация характерна тем, что о ней достаточно много известно, в частности то, какие решения принимались, каковы были результаты принятых решений и какие решения приводят к цели.

Если возникшая ситуация — одна из эталонных, то известно, как в ней надо действовать. Поэтому подготовка и принятие решения в такой ситуации, как выработка соответствующих рекомендаций, особого тру­да не вызывают. Информация об аналогичной эталонной ситуации пе­редается экспертной комиссиидля подготовки окончательного заклю­чения.

Если возникшая ситуация такова, что кажется близкой к одной из эталонных, то необходимо оценить, насколько существенны имеющиеся различия. И в этом случае информация о соответствующей эталонной ситуации передается экспертной комиссиидля выработки окончатель­ного заключения. При этом обязательно указываются установленные аналитической группой различия, так как различия в ситуации, на пер­вый взгляд не очень существенные, могут приводить при одних и техже действиях к противоположным результатам.

^ В банке ситуаций наряду с информацией об эталонных ситуациях может также храниться информация о других ситуациях, которые слу­чались ранее. Если возникшая ситуация такова, что близких эталонных ситуаций нет, то вся имеющаяся информация вместе с информацией об имевших место ранее аналогичных (неэталонных) ситуациях передает­ся аналитической группой экспертной комиссии.

При достаточно большом объеме информации на этом этапе неред­ко оказывается целесообразным проведение предварительной экспер­тизы по отбраковке недостаточно содержательной или недостоверной информации. Целесообразными в этом случае могут также оказаться оценка степени дублирования информации и классификация посту­пившей информации.

На основании проведенного анализа формируется пакет информа­ции, необходимой для ситуационного анализа.

Этап анализа информации может завершаться подготовкой анали­тического обзора для участников коллективной экспертизы по выра­ботке стратегических и тактических решений, включающего следующие сведения:

• стратегические и тактические решения, принимавшиеся ранее в анализируемой ситуации и аналогичные ей;

• механизмы выполнения соответствующих решений;

• контроль за исполнением решений;

• сопровождение хода их реализации;

• эффективность принятых ранее решений;

• эффективность их выполнения.

Эта информация должна учитываться на всех этапах выработки стратегических и тактических решений или подготовки рекомендаций.

Анализ ситуации. Если ситуация не относится к числу эталонных, то одна из центральных задач этого этапа — выявление основных факторов, определяющих развитие ситуации. Наиболее распростра­ненный путь решения этой задачи — использование метода эксперт­ных оценок, т.е. работа экспертной комиссии. Для решения этой за­дачи может быть использован, в частности, метод «мозговой атаки» как один из наиболее эффективных способов работы экспертной ко­миссии при установлении основных факторов, определяющих раз­витие ситуации.

После того как факторы установлены, определяется их сравнитель­ная значимость, т.е. степень их влияния на развитие ситуации. Может быть предусмотрено формирование индексов — специальных оценоч­ных систем, предназначенных для оценки ситуации с точки зрения лица, принимающего решение, и стратегических целей развития ситу­ации.

Для того чтобы было обеспечено реальное использование сформи­рованных для проведения ситуационного анализа оценочных систем, необходимо определения шкал, в которых предполагается измерение каждого из основных факторов, включенных в оценочную систему.

После определения основных факторов, определяющих развитие ситуации, их сравнительной значимости и шкал, в которых предпола­гается измерение каждого фактора, можно переходить к формирова­нию решающих правил для оценки ситуации.

Пороговые значения в решающем правиле соответствуют различ­ным уровням состояния ситуации — от критического (недопустимого) до наиболее предпочтительного.

Пороговых значений в решающем правиле может быть несколько. В зависимости от того, какое значение приняла зависимость, характери­зующая состояние ситуации, и как оно соотносится с пороговыми зна­чениями, анализируемая ситуация получает ту или иную оценку, могут быть даны те или иные рекомендации по целесообразности действий, которые стоит предпринять. Именно с использованием решающих пра­вил определяются состояния ситуации, в которых необходимо приме­нение тех или иных управляющих воздействий.

Одна из основных задач этого этапа ситуационного анализа — про­ведение анализа ключевых профильных проблем ситуации, включая оценку:

• слабых и сильных сторон;

• опасностей и рисков;

• перспектив развития ситуации в рамках рассматриваемых про­блем.

Результат такого анализа — более четкое представление проблем, возникающих в связи со сложившейся ситуацией.

Анализ профильных проблем ситуации, позволяющий при приня­тии управленческих решений достаточно полно представить основные проблемы, которые должны решаться руководством организации, по­зволяет перейти к анализу ситуации в целом.

Проведение анализа ситуации в целом также предполагает оценку:

• слабых и сильных сторон ситуации в целом;

• опасностей и рисков;

• перспектив развития ситуации.

Задача этапа анализа ситуации считается выполненной, если в ре­зультате его проведения лицо, принимающее решение, получает чет­кое, достаточно полное представление о ситуации, необходимое для принятия важных управленческих решений.

Если, основываясь на ситуационном анализе, руководитель или ана­литическая группа смогут увидеть путь, обеспечивающий достижение стоящих перед организацией целей с наименьшими затратами ресур­сов, это будет самый лучший результат проведения ситуационного ана­лиза.

Завершает этап анализа ситуации оценка устойчивости ситуации к возможным изменениям внешней и внутренней среды, к наиболее ве­роятным изменениям показателей, характеризующих динамику разви­тия ситуации.

Разработка сценариев возможного развития ситуации. Разработка сце­нариев начинается с содержательного описания и определения переч­ня наиболее вероятных сценариев развития ситуации.

Для решения этой задачи может быть использован метод «мозговой атаки». Определение перечня наиболее вероятных сценариев развития ситуации формирует основную направленность аналитической рабо­ты. Наиболее распространенные способы разработки сценариев, в том числе и те, которые будут приведены при рассмотрении методов про­гнозирования, предполагают формирование перечня основных факто­ров, влияющих на развитие ситуации.

С использованием выявленных факторов формируются модели раз­вития ситуации. При формировании моделей ситуации могут исполь­зоваться индексы, характеризующие ее состояние.

Различные варианты изменения значений факторов в соответствии с разработанными моделями приводят к различным вариантам изме­нения ситуации — различным сценариям ее развития. Естественно, что в первую очередь будут рассматриваться те изменения факторов, кото­рые представляются экспертам наиболее вероятными. Ожидаемые из­менения основных факторов, характеризующих развитие ситуации, слу­жат основой для разработки прогноза. Прогнозные оценки изменения основных факторов определяются экспертами. При определении дина­мики изменения значений факторов может использоваться метод по­строения экспертных кривых. Согласно этому методу эксперты после­довательно указывают критические моменты времени, в которые могут произойти изменения тенденций развития ситуации, скачки в значе­ниях факторов и т.д. После того как определены критические точки, экспертами определяются ожидаемые значения факторов в критиче­ских точках и ожидаемые тенденции изменения этих значений. Тем самым осуществляется разработка альтернативных сценариев развития ситуации.

Полученные результаты должны быть подвергнуты дополнительно­му анализу со стороны экспертов. Эксперты после досконального изу­чения динамики развития ситуации, высказываний суждений в защиту предлагаемого ими сценария развития ситуации, а со стороны оппо­нентов — возражений по поводу реальности того или иного варианта развития могут вносить коррективы. Разработанные варианты разви­тия ситуации должны быть подвергнуты тщательному анализу с точки зрения выявления основных опасностей, рисков, сильных сторон, пер­спектив при развитии ситуации.

Результат работы экспертов на этом этапе — разработка экспертного прогноза изменения факторов и индексов, характеризующих ситуацию, представленного в виде наиболее вероятных сценариев развития ситуа­ции.

Этап завершается оценкой ожидаемой устойчивости ситуации для разработанных альтернативных сценариев ее развития.

Оценка ситуации. После того как определены наиболее вероятные сценарии возможного развития ситуации, выявлены основные опасно­сти, риски, сильные стороны и перспективы, экспертами дается оценка с точки зрения возможности достижения целей, стоящих перед орга­низацией.

Оценка развития ситуации на этом этапе дается как экспертами пер­вого уровня в части профильных проблем, возникающих при ожидае­мом развитии ситуации, так и экспертами второго уровня в части разви­тия ситуации в целом сточки зрения достижения целей, стоящих перед организацией. Оценка ситуации может, в зависимости от предусмот­ренной процедуры, осуществляться экспертами индивидуально, а мо­жет — в процессе коллективной работы экспертной комиссии.

Параллельно с оценкой наиболее вероятных сценариев развития ситуации на этом этапе предполагается также генерирование предло­жений экспертами первого и второго уровней для выработки альтерна­тивных вариантов стратегических и тактических решений в анализиру­емой ситуации.

Естественно, генерироваться должны именно те предложения, ко­торые в максимальной степени могут обеспечить достижение целей, стоящих перед организацией. При генерировании предложений также рекомендуется использование метода «мозговой атаки» и другие мето­ды организации и проведения экспертиз.

Если управленческие решения, принимаемые по результатам ситуа­ционного анализа, представляют для организации большую важность, целесообразно проведение специальных экспертиз для сравнительной оценки альтернативных вариантов тактических решений по ключевым профильным проблемам ситуации и выбору наиболее предпочтитель­ных из них.

Целесообразно проведение экспертиз по сравнительной оценке аль­тернативных вариантов стратегических и тактических решений для ана­лизируемой ситуации в целом и выбору из них наиболее предпочти­тельных экспертами второго уровня.

Основная цель проведения экспертиз на этом этапе — генерирова­ние для дальнейшего рассмотрения и анализа обоснованных управлен­ческих решений и управляющих воздействий для достижения стоящих перед организацией целей.

Обработка данных и оценка результатов экспертизы. Разработка сце­нариев возможного развития ситуации требует соответствующей обра­ботки данных, втом числе математической. В частности, обязательная обработка данных, полученных от экспертов, требуется при коллектив­ной экспертизе, когда необходимо определение результирующего мне­ния экспертов.

Обработка данных требуется при определении факторов, установле­нии зависимостей и индексов, характеризующих ситуацию. Математи­ческая обработка данных требуется и при разработке прогнозов, когда строятся экстраполяционные зависимости, экспертные кривые, опре­деляются наиболее вероятные тенденции изменения значений основ­ных факторов и т.д.

Перечислим наиболее важные случаи, когда обработка данных не­обходима для определения результатов коллективных экспертных оце­нок в ситуационном анализе:

• структуризация информации;

• формирование экспертных комиссий;

• отбраковка и систематизация информации;

* формирование оценочной системы;

• разработка экспертных прогнозов развития ситуации;

• разработка альтернативных сценариев развития ситуации;

• генерирование альтернативных вариантов стратегических и так­тических решений;

• сравнительная оценка альтернативных вариантов стратегических и тактических решений.

После того как предварительные данные экспертиз при ситуацион­ном анализе получены, необходим их анализ.

Полученная экспертная информация анализируется сточки зрения согласованности мнений экспертов, участвовавших в экспертизе. Сте­пень согласованности оценок экспертов позволяет судить о надежно­сти результата экспертизы, а также получить содержательную интер­претацию основных точек зрения экспертов при наличии между ними расхождений.

При сравнительной оценке нескольких альтернативных вариантов возможного развития событий, управляющих воздействий и решений, с помощью которых они могутбыть реализованы, возможно появление противоречий в оценках экспертов. Такие противоречия должны выяв­ляться и по возможности устраняться.

В некоторых случаях целесообразной оказывается дополнительная проверка точности высказанных экспертами оценок. Оценка точности экспертных оценок бывает априорной, когда она проводится до наступ­ления оцениваемого события, и апостериорной, если она проводится после наступления оцениваемого события.

Таким образом, обработка данных при анализе результатов экспер­тиз необходима:

• для оценки согласованности экспертов;

• оценки степени противоречивости экспертных оценок;

• априорной и апостериорной оценки точности экспертных оценок.

Добиться повышения надежности полученных в результате экспер­тизы рекомендаций и предложений можно также путем сопоставления альтернативных вариантов стратегических и тактических решений, по- лученныхс использованием различных методов обработки данных.

Если результаты обработки данных с помощью различных методов оказываются достаточно близкими, это повышает уверенность в надеж­ности полученного результата. Если расхождения значительны, то име­ет смысл установить причину возникших расхождений.

Полученные при обработке данных результаты, а также результаты оценки проведенных экспертиз используются при подготовке материа­лов для лица, принимающего решения (ЛПР), о проведенном ситуаци­онном анализе.

Оценка результатов экспертизы, включая обработку данных при оцен­ке качества экспертов, может использоваться и для расчета их рейтинга. На основании рейтинга экспертов принимаются решения о последу­ющем привлечении экспертов к проведению ситуационного анализа.

Результат работы экспертов на этом этапе ситуационного анализа — оценка полученных при проведенном ситуационном анализе альтерна­тивных вариантов управленческих решений, определение рекоменда­ций и предложений для ЛПР по результатам проведенной работы.

Подготовка аналитических материалов по результатам ситуационного анализа. Это заключительный этап. В нем подводится итог всей проде­ланной работы. Основная задача этого этапа в том, чтобы подготовить аналитические материалы, содержащие рекомендации по различным направлениям:

• принятию стратегических и тактических решений в анализиру­емой ситуации;

• механизмам их выполнения;

• контролю за исполнением решений;

• сопровождению хода реализации принимаемых решений;

• анализу результатов, включающему оценку эффективности при­нятых решений и их выполнения.

Вся работа по организации и проведению ситуационного анализа на всех этапах, его методическому и информационному сопровожде­нию осуществляется аналитической и рабочей группами соответствен­но с поставленными перед ними задачами и делегированными им пол­номочиями.

Так, в частности, к числу задач, решаемых аналитической и рабочей группами, относятся:

• разработка системы отслеживания критических ситуаций, тре­бующих проведения ситуационного анализа;

• создание мониторинга по отслеживаемым направлениям деятель­ности;

• подбор, адаптация и разработка методов анализа и систематиза­ции информации;

• подбор и адаптация модуля статистического анализа данных;

• определение и актуализация перечня отслеживаемых направле­ний деятельности;

• определение эталонных ситуаций для каждого отслеживаемого направления деятельности;

• формирование и актуализация банка ситуаций (как эталонных, так и проанализированных ранее);

• формирование и актуализация банка экспертов;

• подготовка инструментария (включая математический аппарат) для определения факторов, характеризующих развитие ситуации, и индексов оценки их состояния;

• определение и актуализация факторов, характеризующих состо­яние ситуации, оценка их сравнительной важности, разработка индексов оценки ситуации;

• подбор и адаптация методов формирования оценочных систем;

• подбор и адаптация методов организации, проведения и опреде­ления результатов «мозговой атаки» по оценке ситуации, вклю­чая:

схемы подачи информации;

■ схемы достижения стабилизации мнений и прекращения «мозговой атаки»;

определение выработанных альтернативных вариантов;

методы экспертного прогноза изменения показателей и ин­дексов, характеризующих ситуацию;

методы разработки сценариев;

методы определения результатов коллективных экспертных оценок;

методы оценки согласованности экспертных суждений и оп­ределения «коалиций» экспертов-единомышленников;

•методы оценки качества экспертных заключений, включая оценку точности;

методы анализа чувствительности ситуации.

Эффективное использование ситуационного анализа для решения управленческих проблем, представляющих особую важность для орга­низации, невозможно сегодня без соответствующего компьютерного сопровождения.

Проведение ситуационного анализа на современном технологиче­ском уровне требует разработки и использования банков данных (ситу­аций, сценариев, экспертов, результатов ситуационного анализа посту­пившей информации) и специальных автоматизированных систем, предназначенных для обработки данных и сопровождения основных процедур ситуационного анализа. К числу таких систем относятся:

• автоматизированные системы поддержки ситуационного анали­за, основанные на методе аналогий;

• автоматизированные системы диагностики ситуаций, обработки статистической информации, многомерного шкалирования, фак­торного анализа, кластер-анализа;

• автоматизированные системы оценки ситуаций;

• автоматизированные системы экспертного оценивания, предназ­наченные для получения, обработки и анализа экспертной ин­формации, и др.

Если при выработке управленческих решений в организации ситуа­ционный анализ занимает значительное место и проводится регуляр­но, то целесообразно создание специальной организационной струк­туры, основной задачей которой будет обеспечение и сопровождение ситуационного анализа. В частности, может оказаться целесообразным создание центра ситуационного анализа или ситуационной комнаты.

Методы ситуационного анализа. В ситуационном анализе разра­ботаны универсальные технологии, методы, приемы, которые могут быть полезны не только для одной отдельно взятой ситуации приня­тия решения, но и для целого класса ситуаций. При проведении си­туационного анализа используются специально разработанные тех­нологии, базирующиеся в значительной степени на использовании современных методов получения, анализа и обработки экспертной информации. (см. таблицу выше)

Вопрос. Двухтуровое анкетирование. Установление факторов, определяющих развитие ситуации, необязательно предполагает использование проце­дуры открытого обсуждения.

В ряде случаев более целесообразным оказывается использование метода двухтурового анкетирования, при котором предполагается ин­дивидуальная работа специалистов по установлению наиболее важных факторов [25, 26].

В первом туре двухтурового анкетирования каждый из специалис­тов, приглашенных руководителем для участия в работе, заполняет спе­циально разработанную анкету, в которой указывает факторы, опреде­ляющие развитие ситуации, и дает обоснование их отнесения к числу наиболее важных. Внесенные в анкету факторы ранжируются специа­листом по степени их влияния на развитие ситуации.

Во втором туре проводится перекрестное рецензирование заполнен­ных в первом туре анкет. Это означает, что анкеты, заполненные одним специалистом, оценивают другие и соглашаются либо не соглашаются со сделанными им оценками. Несогласие с мнением специалиста обя­зательно аргументируется. Специалисты, производящие оценку, также производят ранжирование представленных в анкете факторов.

Результаты второго тура обрабатываются аналитической группой, фор­мирующей на основании данных, представленных в анкетах, перечень факторов, которые, по мнению специалистов, определяют развитие си­туации. При этом учитываются результаты ранжирования факторов, указан­ных каждым из специалистов, атакже оценивавшими его мнение другими специалистами. Аналитическая группа определяет также результирующее ранжирование факторов, указанных специалистами.

Вся полученная от специалистов информация после обработки ее аналитической группой поступает руководителю для принятия окон­чательного решения о факторах, определяющих развитие ситуации.

Вопрос. Факторный анализ.

В основе факторного анализа — предположение о том, что на основании статистических данных может быть получена аналитическая зависимость, отражающая степень влияния факторов и изменения их значений на плановые или фактические показатели, ха­рактеризующие ситуацию [25, 26].

Факторный анализ решает задачи определения:

• факторов, необходимых для выявления всех существенных зави­симостей, влияющих на развитие ситуации;

• коэффициентов (называемых иногда нагрузками), характеризу­ющих влияние каждого из выявленных факторов на показатели, отражающие состояние и развитие ситуации.

Применение метода факторного анализа позволяет на основе обра­ботки статистической информации классифицировать факторы на су­щественные и несущественные, основные и неосновные, внутренние и внешние.

По результатам обработки статистических данных может произво­диться детализация либо, наоборот, укрупнение факторов.

Рассчитанные на основании обработки данных коэффициенты вли­яния каждого из выделенных факторов позволяют, с одной стороны, определить ранжирование факторов по важности, т.е. расположить фак­торы в порядке убывания их важности, а с другой — получить формулу для расчета ожидаемых значений показателей, характеризующих ситу­ацию, при том или ином изменении значений факторов.

Благодаря полученным при использовании факторного анализа ре­зультатам можно более обоснованно оценивать ожидаемые изменения ситуации при тех или иных ожидаемых изменениях факторов вслед­ствие наметившихся тенденций либо управленческих воздействий, це­лесообразность которых устанавливается в процессе использования тех­нологий ситуационного анализа.

Вопрос. Многомерное шкалирование.

Избыток информации о факторах, опре­деляющих развитие ситуации, нередко приводит к снижению качества проводимого ситуационного анализа. Основная задача метода много­мерного шкалирования как раз и состоит в том, чтобы уменьшить число факторов, которые необходимо принимать во внимание при анализе и оценке ожидаемых изменений ситуации в результате тех или иных уп­равленческих решений [22]. Напомним, что отказ от управляющего воздействия со стороны руководства организации — это также один из возможных вариантов управленческого решения.

Уменьшение числа факторов, которые необходимо принимать во внимание при ситуационном анализе, называется иногда понижением размерности задачи принятия решения.

Не менее важная задача, решаемая методом многомерного шкали­рования, наряду с понижением размерности, — содержательная интер­претация получаемого набора факторов.

Исходной информацией при многомерном шкалировании могут служить оценка специалистами близости и различия различных вари­антов развития ситуации. Они оцениваются с помощью различных зна­чений показателей, характеризующих состояние ситуации. Исходное число предварительных частных критериев, как правило, превышает число действительно важных критериев. Отметим, что при использова­нии метода многомерного шкалирования факторы, действительно оп­ределяющие развитие ситуации, могут быть неизвестны. Они устанав­ливаются в процессе применения метода на основании математической обработки исходной информации.

Свое название метод многомерного шкалирования получил потому, что в результате преобразования исходной информации основные по­казатели, характеризующие изменение ситуации, оказываются оценен­ными по сравнительно небольшому числу факторов, измерены в срав­нительно небольшом числе шкал. Каждый выделенный таким образом фактор получает со стороны специалистов, участвующих в проведении ситуационного анализа, содержательную интерпретацию.

Использование метода многомерного шкалирования способствует установлению наиболее существенных факторов, определяющих раз­витие ситуации.

«Мозговая атака» и двухуровневое анкетирование относятся к числу универсальных методов ситуационного анализа и могут использоваться не только для установления факторов, определяющих развитие ситуа­ции, но и для решения других задач ситуационного анализа. Фактор­ный анализ и многомерное шкалирование — два метода установления факторов, определяющих развитие ситуации, разработанные специаль­но для решения этого класса задач.

К числу методов, которые также могут быть использованы в ситуа­ционном анализе для установления факторов, определяющих развитие ситуации и степени их влияния на ее развитие, относятся методы фор­мирования оценочных систем при многокритериальном оценивании, методы формирования обобщенных критериев (см. подробнее в главе, посвященной многокритериальному оцениванию) и др.

Другой важный момент — изучение механизмов взаимодействия фак­торов, воздействия подчас противоположно ориентированных сил, кон­куренции и т.д.

Вопрос. Кейс-метод.

Пошаговый разбор ситуаций (кейс-метод) — эффектив­ный способ анализа управленческих ситуаций [27]. В этом случае пред­лагаемые ситуации должны быть близки к проблемам, с которыми ме­неджерам приходится сталкиваться в жизни. Навыки, полученные в результате анализа, могут пригодиться в дальнейшей практической де­ятельности.

Анализ состоит из четырех шагов:

1. индивидуальная подготовка анализа;

2. неформальное обсуждение отдельными группами;

3. обсуждение в аудитории;

4. обобщение результатов обучения в конце занятия.

Основные рекомендации при анализе кейса:

* прочитайте изложение ситуации быстро, практически просмот­рите ее, попытайтесь ответить на вопрос: «О чем идет речь и ка­кая информация требует анализа?»;

• прочитайте изложение ситуации очень внимательно и по ходу чтения выделите ключевые моменты;

• сформулируйте основные, по вашему мнению, проблемы, кото­рые должен решить менеджер;

• прочитайте еще раз, выделяя необходимую информацию по каж­дой проблеме;

• продумайте набор рекомендаций, которые подкреплялись бы ана­лизом данных, представленных в ситуации.

Общая схема анализа ситуаций:

1. краткое изложение событий — краткий пересказ ситуации (в пись­менной форме), который помог бы человеку, не знакомому с самой си­туацией, понять суть происходящего;

2. проблема — краткая формулировка проблемы (задачи), стоящей в данный момент перед руководством компании или отдельным менед­жером. Формулировка должна иметь вид законченного предложения, содержащего подлежащее и сказуемое. Как правило, это фраза типа: «Кто-либо должен что-либо сделать»;

3. характеристика действующих лиц — характеристика участников (описание их достоинств и недостатков) с использованием информа­ции, почерпнутой из описания ситуации;

4. хронология событий — изложение происшедших событий так, что наиболее поздние по времени события находятся в начале хроноло­гии, а наиболее ранние — в конце;

5. конфликт — ответ на вопрос, обострения какого рода противоре­чий послужили причиной конфликтной ситуации. Отдельное внима­ние следует уделить глобальной ситуации на предприятии, которая скрывается за небольшим, локальным конфликтом;

6. варианты решения проблемы — оценка всех возможных вариан­тов решения проблемы, определение достоинств и недостатков каждо­го из предложенных вариантов;

7. рекомендации — более подробное, чем на шестом этапе, рассмот­рение и обоснование целесообразности выбранного варианта действий;

8. план по осуществлению выбранного варианта действий — изло­жение сути шагов, которые необходимо предпринять, чтобы успешно разрешить проблему..

Результатами обсуждения должны служить ответы на следующие воп­росы:

• кто в дан ной ситуации действующее лицо;

• каковы его (ее) цели (скрытые, явные);

• какие решения (скрытые или явные) я должен принять;

• каковы проблемы, с которыми я сталкиваюсь;

• какие возможности у меня есть и на какой риск я иду, будучи на месте главного действующего лица;

• какими данными для принятия решения я обладаю;

• какие альтернативные подходы к решению проблемы имеются?

Вопрос. Метод «мозгового штурма»

 Бывают ситуации, когда один человек не может принять оконча­тельное решение. Тогда применяют метод «мозгового штурма» (или метод номинальной группы), который полезен в тех случаях, когда необходимо выявить и сопоставить индивидуальные суждения, а за­тем принять решение. Этот метод был разработан в 1939 г. американс­ким ученым А. Осборном.

Методы мозгового штурма, или мозговой атаки, основываются на следующем психологическом эффекте. Если взять группу в 5—8 чело­век, каждому из которых независимо предложить и индивидуально высказать идеи и предложения по решению поставленной изобретательс­кой или рационализаторской задачи, то в сумме можно получить N идей. Если предложить этой группе коллективно высказать идеи по той же задаче, то получится N*к идей. При этом оказывается, что N*k намно­го больше N. Во время сеанса мозгового штурма происходит как бы цеп­ная реакция идей, приводящая к интеллектуальному взрыву.

Метод мозгового штурма предназначен для активизации поиска различных вариантов решений и выбора из них наилучшего. Он ши­роко применяется в управленческой практике с целью получения мак­симального количества оригинальных идей за короткий промежуток времени (30 мин, максимум 40 мин). Причем экспертами являются как генераторы идей — специалисты в этой сфере, так и генераторы идей — дилетанты (специалисты в другой сфере).

Метод мозгового штурма предполагает разделение по времени и по исполнителям этапов «штурма». Участников разбивают на «генерато­ров» и «критиков». Генераторы высказывают как можно больше идей, а критики оценивают их идеи. Все высказанные идеи записывают на бумаге или на магнитофон.

Правила проведения мозговой атаки:

• краткость высказывания идеи (менее 1 мин);

•     отсутствие критики высказанных предложений;

•     возможность развития идеи, высказанной ранее;

•     возможность записи идей на магнитофонную пленку. Существует несколько видов мозговых атак.

Прямая мозговая атака («мозговой штурм»). Постановка задачи перед творческой группой — участниками мозговой атаки — может иметь самую различную форму и содержание. Однако в ней должны быть четко сформулированы два момента: что в итоге желательно по­лучить или иметь и что мешает получению желаемого. Постановка зада­чи для «мозгового штурма» должна отличаться краткостью изложения. Она может быть представлена в виде описания проблемной ситуации. Иногда имеет смысл дать более детальное изложение постановки, ког­да описание проблемной ситуации дополняют предварительной фор­мулировкой задачи в соответствии с операцией.

Оптимальное число участников в творческой группе для проведе­ния сеанса мозговой атаки составляет 5—12 человек, хотя допустимо и меньшее, и большее число участников.

Цель проведения прямой мозговой атаки состоит в выработке уп­равленческого решения путем обсуждения предложенных идей для

решения данной проблемы. Метод прямого мозгового штурма целесо­образно использовать:

•    при решении изобретательских и рационализаторских задач в самых различных областях техники и видах деятельности, в том числе управленческой (по форме, деятельности и глубине проработки);

•    на различных этапах решения творческой задачи и на различных стадиях разработки и проектирования изделий;

•  в сочетании с другими эвристическими методами.

 

В основе обратной мозговой атаки

лежит закон прогрессивной конструктивной эволюции. Согласно этому закону переход к новому происходит через выявление и устранение дефектов в существующем. Таким образом, обратная мозговая атака не генерирует идеи, а целиком направлена на критику уже имеющихся идей.

Метод обратной мозговой атаки ориентирован на решение первой творческой задачи, то есть цель обратной мозговой атаки заключается в составлении наиболее полного списка недостатков рассматриваемого объекта, который подвергается ничем не ограниченной критике. Объектом обратной мозговой атаки может быть конкретное изделие, процесс, сфера обслуживания и т. д.

Формулировка задач для обратной мозговой атаки должна содержать краткие и достаточно исчерпывающие ответы на следующие вопросы: что представляет собой объект, который требуется улучшить, какие недостатки объекта известны, что требуется получить в результате мозговой атаки, на что нужно обратить особое внимание.

Обратная мозговая атака может быть использована в следующих случаях:

• при уточнении постановки изобретательских и рационализа­торских задач;

•    при разработке технического задания или технического предло­жения;

•    при проведении экспертизы проектно-конструкторской документации на любой стадии разработки.

Суть двойной мозговой атаки заключается в том, что после проведения прямой мозговой атаки делается перерыв от двух часов до двух-трех дней, затем еще раз повторяется прямая мозговая атака. При двойной мозговой атаке число участников может возрасти до 20 и более человек. Обсуждение задачи идет в непринужденной обста­новке и во время перерыва, при этом допускается критика высказанных идей, причем как бы «неофициальная». После перерыва генерация выс­казанных идей продолжается, но уже с учетом высказанных замечаний.

Теневая атака: мнения фиксируются на бумаге, затем выполняется их обработка.

Метод индивидуального мозгового штурма: человек поочередно вы­полняет роли «генератора» и «критика».

Вопрос. Метод Дельфи

   Был разработан в 50-е годы 20 века в министерстве обороны США.

Цель метода: сохранить плюсы мозгового штурма и избавиться от его минусов.

Два пути достижения этой цели:

•         Минимизация психологической зависимости,

•         Обеспечение взвешенного консесцеонного решения.

Отличительные особенности метода Дельфи:

•         Анонимность экспертов (снимает психологическую зависимость),

•         Несколько раундов (циклов, обеспечивающих выбор эффективного решения).

Алгоритм метода:

1.       Создается центр (штаб),

2.       Набираются участники (эксперты),

3.       Берется подписка о неразглашении участия и о разработке в группе до завершения процедуры.

4.       Экспертам передается проблемное задание.

5.       Эксперты оформляют свои видения проблемы в виде аналитической записки.

6.       Аналитические записки отправляются в рабочую группу,

7.       Рабочая группа осуществляет анализ предложений. Создается визуальная шкала на которой все предложения раскладываются, таким образом, чтобы прямопротивоположные предложения оказались на разных полюсах шкалы.

8.       Эксперт получает текст аналитической записки (образуется эффект мозгового штурма) и вносит свою поправку. Записка вновь отправляется в рабочую группу.

9.       Повторение с пункта 7.

Плюсы метода Дельфи:

•         Позволяет устранить необходимость выбора альтернатив,

•         Сохраняются все преимущества мозгового штурма.

Минусы метода Дельфи:

•          Много времени,

•          Дорогой метод,

•          Сложный по организации.

Вариант частичного применения метода Дельфи:

·        Работа групп экспертов в специальных условиях (на загородных дачах).

Таким образом метод Дельфи используется при управленческих решениях как правило на макроуровне. Но элементы метода могут быть использованы в практике корпоративного менеджмента.

Вопрос. Метод расстановки приоритетов

Используется для оценки и выбора наилучшего варианта управлен­ческого решения. Его применение предполагает попарное сравнение вариантов решения проблемы по определенным критериям. При этом используются следующие символы:

> — если данный вариант лучше (1,5);

= — если сравниваемые варианты равны (1);

< — если данный вариант хуже другого (0,5).

Обоснование выбора лучшего варианта управленческого реше­ния по методу расстановки приоритетов производится по следую­щему алгоритму:

1) определение критериев отбора предпочтительного варианта ре­шения;

2)    сопоставление систем сравнения вариантов по каждому критерию;

3)    построение матрицы смежности по каждому критерию (К);

4)    определение абсолютного приоритета Р.к а6с;

5)    определение относительного (нормированного) приоритета РЛ ага;

6)    построение системы сравнений для критериев и т. д. (как и для вариантов);

7) вычисление комплексного показателя приоритета варианта Р отн/ком /J

8) выбор наиболее приоритетного варианта по максимальному зна­чению комплексного показателя приоритета варианта ? Р отн/ком

Вопрос. Метод дерева решений

 

 Метод имеет несколько вариаций — дерево решений, дерево целей, эффективно реализуется путем коллективной экспертизы.

Суть метода дерева целей сводится к тому, что группа экспертов дает свою оценку всем направлениям и вариантам решения проблемы, вы­деляя наиболее приоритетный путь (вариант).

Метод показывает «пробелы», которым не уделили внимания.

Принцип построения:

1)     четкая иерархия;

2)  полнота.

3)  Формирование результатов выполняется в несколько этапов.

Этап 1. Формирование группы экспертов с высоким уровнем ком­петентности. Количество экспертов может быть от 7 до 15 человек. В состав группы, как правило, включаются эксперты, которые непос­редственно работают в этой области знаний. При этом уровень их ком­петентности Ктмп оценивается с учетом их осведомленности (коэффи­циент осведомленности К осв) и аргументации их предложений (коэффициент аргументации К ):

Осведомленность и аргументированность определяются следующи­ми характеристиками:

1)    наличие у экспертов научных трудов в этой области (их теорети­ческая база, образование);

2)    наличие у экспертов опыта работы в данной сфере;

3)    источники аргументации (специальная литература, периодичес­кая и патентная литература, всевозможные отчеты, электронные средства передачи информации, в том числе Интернет);

4) участие в симпозиумах, конференциях и совещаниях. Совокупность этих оценок характеризует уровень компетентности каждого члена экспертной группы.

Считается, что допустимый уровень компетентности группы экс­пертов должен быть больше или равен 0,67. В этом случае группа име­ет основание приступить к экспертным оценкам. В противном случае необходимо еще раз проанализировать состав группы с целью отстра­нения от работы менее компетентных экспертов.

Этап 2. Оценка относительной значимости, приоритетности, ко­торая производится экспертами на каждом уровне дерева целей.

Для этого используется система балльных оценок — как правило, 5-ти или 10-балльная.

Эти диаграммы просты и на­глядны, они помогают анализировать проблему, причины, вызвавшие ее, позволяют определить направления поиска решений причинно-следственных диаграмм

Дерево решений — схематичное представление проблемы принятия решений, которое позволяет учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соот­ветствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы.

Особенности решений, принимаемых на государственном уровне:

• широта охвата (круг вовлеченных в исполнение решения или затрагиваемых этим решением);

•    широта решаемых проблем;

•    ответственность перед обществом:

— финансовая;

— социально-политическая;

— нравственно-этическая;

— экологическая.

Особенности решений, принимаемых на различных уровнях управления:

•    технический уровень: оперативные, конкретные, четко форма­ лизованные, контролируемые;

•    средний уровень: тактические, текущие, с высоким экспертным уровнем и уровнем аргументации;

•    высший уровень: стратегические, высокоответственные.

Вопрос. Метод функционально-стоимостной анализ (ФСА)

Метод ФСА применяется не только в технической сфере, но и при решении управленческих задач по формированию организационных структур, организации работы персонала, повышению отдачи функ­ционирования подразделений. Он является универсальным методом выбора решений, позволяющим добиваться оптимизации затрат на исполнение функций объекта без ущерба их качеству.

Основная суть метода сводится к представлению объекта в виде совокупности функций (функциональной модели) и решению вопро­са о том, все ли функции действительно необходимы, какие из них можно совместить или убрать без ущерба для качества.

Метод ФСА хорошо себя зарекомендовал в управленческой прак­тике разработки и принятия решений: он обладает высокой практи­ческой полезностью в сфере построения организационных структур управления, в том числе при анализе функций исполнителей (выяв­ление лишних функций, нейтральных, негативных и др.) и выборе оптимального соответствия качества выполнения функций с затрата­ми на их реализацию.

 Подготовительный:

•    выбор объекта анализа;

•    подбор членов исследовательской рабочей группы для решения поставленных задач;

•    определение сроков, конкретных результатов, которых должна достигнуть группа, порядка взаимодействия с соответствующими службами.

Информационный:

•    подготовка, сбор, систематизация информации об объекте ФСА и его аналогах;

•    изучение потребностей и функций, которые нужно удовлетворить;

•    прогнозирование конкурентоспособности объектов;

•    изучение объекта и его аналогов;

•    изучение условий их эксплуатации;

•    изучение технологии создания объекта;

•    построение структурно-экономической модели объекта;

•    анализ стоимостной информации, определение затрат на изготовление и функционирование объекта и его составных частей, затрат на техническое обслуживание и ремонт объекта;

•    дополнение структурно-элементной модели объекта и его составных частей стоимостной информацией;

•    выявление зон наибольшего сосредоточения затрат в исследуе­мом объекте;

•    анализ патентной информации в данной области, в том числе отклоненных предложений.

Аналитический:

•    формулирование всех возможных функций объекта и его элементов;

•    классификация функций;

•    построение функциональной модели объекта;

•    оценка значимости функций экспертным методом;

•    определение материальных носителей соответствующих функций;

•    оценка связанных с осуществлением функций затрат в увязке с соответствующими материальными носителями;

•    построение функционально-стоимостной диаграммы, модели объекта с применением принципа иерархичности системного подхода. Модель содержит элементы объекта, шифры элемен­тов, абсолютные и удельные затраты по элементам, а также доли функций, выполняемых этими элементами;

•    определение противоречий между значимостью функций и их стоимостной оценкой;

•    формулирование задач совершенствования объекта для после­ дующих задач ФСА.

Творческий:

•    выработка предложений по совершенствованию объекта;

•    анализ и предварительный отбор предложений для реализации;

•    систематизация предложений по функциям;

•       формирование вариантов выполнения функций. Исследовательский:

разработка эскизного проекта по отобранным вариантам; экспертиза подготовленных решений; отбор наиболее рациональных вариантов решений; создание при необходимости макетов или опытных образцов для проведения испытаний;

•    проведение испытаний;

•    окончательный выбор реализуемых решений;

•    технико-экономическое обоснование решений. Рекомендательный:

•    рассмотрение представленных технических решений на научно-техническом совете;

•    принятие решения о возможности их реализации;

•       согласование мероприятий по реализации принятых решений. Внедренческий:

•    включение мероприятий по обеспечению внедрения принятых предложений ФСА в соответствующие планы;

•    контроль выполнения планов;

•    оценка эффективности реализации планов;

•    стимулирование работников за внедрение методов ФСА.

 

Вопрос. Метод платежной матрицы

Это один из методов принятия управленческих решений, который применяется в условиях, когда:

• число альтернативных вариантов разумно ограничено;

•    нет полной определенности в отношении того, что может про­изойти (неопределенность среды).

В данном случае платеж — это денежное вознаграждение за конк­ретную стратегию (работу) с учетом конкретных обстоятельств.

Если рассматриваемые варианты и платежи представить в виде мат­рицы, то получится платежная матрица. Менеджер (руководитель) должен объективно оценить вероятность совершения события и рас­считать ожидаемое значение вероятности. Вероятность события варь­ируется от 0 (когда событие определенно не произойдет) до 1 (когда оно определенно произойдет). Сумма всех вероятностей равна 1. Вероятность может быть определена на основе экспертной оценки ру­ководителя. Она прямо влияет на определение ожидаемого значения альтернативы.

 Вопрос. Метод цепных подстановок

Метод используется для разработки и принятия решений в том слу­чае, если проблема имеет строго выраженный функциональный харак­тер. При этом функция должна быть выражена либо в виде произведе­ния, либо в виде частного от деления одних показателей на другие, либо в виде суммы.

Суть метода заключается в последовательной замене плановых ве­личин одного из факторов при условии, что остальные факторы оста­ются неизменными. Степень влияния на функцию того или иного фак­тора определяется последовательным вычитанием г'-го расчета из (/+1)-го. Причем в первом расчете все величины плановые, а в пос­леднем — фактические.

Анализируя влияние факторов на функцию, выявляют, за счет вли­яния каких факторов и как («+» или «-») произошли отклонения фак­тического значения функции от планового.

Вопрос. Метод контрольных вопросов

Позволяет упорядочить процесс отбора вариантов и состоит в том, что варианты перечисляются в последовательности, задаваемой рядом специально подобранных наводящих вопросов. Эти вопросы состав­ляются с учетом особенностей мышления.

На этапе разработки управленческих решений и на этапе выбора варианта управленческого решения используются ключевые слова, построенные в логической последовательности. Например:

• какова проблема (в чем заключается проблема)?

•     кто участвует в ее решении?

•     кто ее создает?

•     где она возникла?

•     какие возможны варианты решения?

Метод построен на логической структурной основе, но уровень ар­гументации часто бывает не очень высок.

Вопрос. Метод проб и ошибок - метод, ориентированный на действие 

С точки зрения организации - это самый простой метод, так как он не требует специальной организации. Метод предполагает перечис­ление всех возможных вариантов решения проблемы без попытки упо­рядочить или строго организовать этот процесс.

Этот метод связан с неисследованностью, высоким уровнем новиз­ны проблемы или с недостаточным уровнем профессионализма при­нимающего решение (небольшой опыт работы, отсутствие знания экспертных методов разработки и принятия управленческих решений).

Вопрос. Метод сценариев

Метод сценариев используется в сфере принятия управленческих решений в долгосрочном периоде.

Сценарий — описание или картина будущего какого-либо объекта (фирмы), составленные с учетом правдоподобных предпочтений.

Прогнозная оценка чаще всего представляется в виде трех возмож­ных вариантов сценария:

1)     оптимистического;

2)     пессимистического;

3)     ожидаемого, наиболее вероятного.

Сценарий используют для принятия решений в сфере стратегичес­кого развития фирм, регионов, технологий, рынков.

Выделяют следующие этапы проведения (составления) сценария:

1.  Формулирование проблемы:

а)  производится сбор и анализ информации;

б) выполняются согласование со всеми участниками проекта ре­шения сути задачи и ее формулирование.

2.  Определение и группировка сфер влияния:

а)       выделяются критические точки среды бизнеса;

б)         производится оценка их возможного влияния на будущее фирмы.

3.         Определение показателей будущего развития объекта.

Эти показатели не должны быть амбициозными или завышен­ными. Те сферы деятельности, развитие которых может идти по не­скольким вариантам, описываются при помощи нескольких альтер­нативных показателей.

4.  Формулирование и отбор согласующихся наборов предположений:

а) развитие определяется исходя из сегодняшнего положения и все­ возможных изменений;

б) различные альтернативные предположения о будущем комбинируются в наборы;

в) из всех полученных наборов выбирают, как правило, три с уче­том следующих критериев:

—высокая сочетаемость, совместимость предположений, входя­щих в набор;

—наличие большого числа значимых переменных;

—высокая вероятность событий, относящихся к набору предпо­ложений.

5.  Сопоставление намеченных показателей будущего состояния сфер (фирмы) с предположениями об их развитии:

а) сравниваются результаты этапов 3 и 4;

б) завышенные и заниженные показатели состояния корректиру­ются при помощи данных этапа 4.

Для более точного прогноза необходимо сокращать интервал про­гнозирования, то есть делить его на несколько фрагментов, составляя несколько сценариев.

6.  Введение в анализ разрушительных событий.

Под разрушительным событием понимаются как негативный, так и позитивный моменты.

7.  Установление последствий.

На данном этапе происходит сравнение стратегических проблем фирмы и выбранных вариантов ее развития.

Вопрос. Методы моделирования (см. таблицу)

Основной метод исследования систем для принятия управленческих решений — метод моделирования, т.е. способ теоретического анализа и практического действия, направленный на разработку и использование моделей.

Прежде чем перейти к рассмотрению понятия модели, этапов, особенностей и проблем моделирования, остановимся на объекте моделирования, а именно на понятии «система».

Сущность и свойства социально-экономических систем как объекта моделирования. Центральное понятие кибернетики — понятие «система». Единого определения этого понятия нет; возможна такая формулировка: система — комплекс взаимосвязанных элементов вместе с отношениями между элементами и между их атрибутами. Исследуемое множество элементов можно рассматривать как систему, если выявлены следующие четыре признака (52):

■ целостность системы, т.е. принципиальная несводимость свойств системы к сумме свойств составляющих ее элементов;

4 Управленческие решения

■ наличие цели и критерия исследования данного множества элементов;

■ наличие более крупной, внешней по отношению к данной системы, называемой «средой»;

■ возможность выделения в данной системе взаимосвязанных частей (подсистем).

Под социально-экономической системой понимается сложная вероятностная динамическая система, охватывающая процессы производства, обмена, распределения и потребления материальных и других благ.

Социально-экономические системы относятся, как правило, к так называемым сложным системам. Сложные системы в экономике обладают рядом свойств, которые необходимо учитывать при их моделировании, иначе невозможно говорить об адекватности построенной экономической модели, т.е. ее соответствии моделируемому объекту или процессу [52]. Свойства сложных систем, которые необходимо учитывать при моделировании:

■ эмерджентность как проявление в наиболее яркой форме свойства целостности системы, т.е. наличие у экономической системы таких свойств, которые не присущи ни одному из составляющих систему элементов, взятому в отдельности. Эмерджентность есть результат возникновения между элементами системы так называемых синергических связей, которые обеспечивают увеличение общего эффекта до величины, большей, чем сумма эффектов элементов системы, действующих независимо. Поэтому социально-экономические системы необходимо исследовать и моделировать в целом;

■ массовый характер экономических явлений и процессов — закономерности экономических процессов не обнаруживаются на основании небольшого числа наблюдений, поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения;

■ динамичность экономических процессов, заключающаяся в изменении параметров и структуры экономических систем под влиянием среды (внешних факторов);

■ случайность и неопределенность в развитии экономических явлений, поэтому экономические явления и процессы носят в основном вероятностный характер и для их изучения необходимо применение экономико-математических моделей на базе теории вероятностей и математической статистики;

■ невозможность изолировать протекающие в экономических системах явления и процессы от окружающей среды, чтобы наблюдать и исследовать их в чистом виде;

■ активная реакция на появляющиеся новые факторы, способность социально-экономических систем к активным, не всегда предсказуемым действиям в зависимости от отношения системы к этим факторам, способам и методам их воздействия.

Выделенные свойства социально-экономических систем, естественно, осложняют процесс их моделирования, однако эти свойства следует постоянно иметь в виду при рассмотрении различных аспектов экономико-математического моделирования, начиная с выбора типа модели и кончая вопросами практического использования результатов моделирования.

Основной метод исследования систем — метод моделирования. Остановимся подробнее на понятии, классификации моделей, процессе моделирования.

Понятие модели, причины использования моделей. По определению Шеннона: «Модель — это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности» [32]. Модель — это образ реального объекта (процесса) в материальной или идеальной форме (описанный знаковыми средствами или на каком- либо языке), отражающий существенные свойства моделируемого объекта (процесса) и замещающий его в ходе исследования и управления [52].

Главной характеристикой модели можно считать упрощение реальной жизненной ситуации, к которой она относится. Поскольку форма модели менее сложна, а не относящиеся к делу данные, затуманивающие проблему в реальной жизни, устраняются, модель зачастую повышает способность руководителя к пониманию и разрешению встающих перед ним проблем. Модель также помогает руководителю совместить свой опыт и способность к суждению с опытом и суждениями экспертов.

Существует ряд причин, обусловливающих использование модели вместо попыток прямого взаимодействия с реальным миром [32].

Сложность организационных ситуаций. Как все школы управления, паука управления стремится быть полезной в разрешении организационных проблем реального мира. Может показаться странным, что возможности человека повышаются при взаимодействии с реальностью с помощью ее модели. Но это так, поскольку реальный мир организации исключительно сложен и фактическое число переменных, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека, и постичь его можно, лишь упростив реальный мир с помощью моделирования.

Невозможность проведения экспериментов. Встречается множество управленческих ситуаций, в которых необходимо опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Конечно, руководители фирмы были бы не правы, если бы вложили миллионы долларов в новое изделие, не установив экспериментально, что результат его появления на рынке будет таким, как намечено, и, вероятно, оно будет принято потребителями. Определенные эксперименты в условиях реального мира могут и должны иметь место. При проектировании сложной, высокотехнологичной продукции должен изготавливаться образец, затем проверяться в реальных условиях, и только потом возможно его полномасштабное производство. Но прямое экспериментирование такого типа дорого стоит и требует времени. Здесь на помощь приходят модели.

Кроме того, существуют бесчисленные критические ситуации, когда требуется принять решение, но нельзя экспериментировать в реальной жизни. К примеру, когда фирма «Фольксваген» решила построить производственное предприятие в США, ей пришлось выбирать место с достаточным обеспечением рабочей силой, благоприятными условиями налогообложения и экономически подходящее сточки зрения приемки необходимых материалов и отгрузки готовых автомобилей. Ей пришлось затем определять последовательность сборки многих тысяч деталей модели «Рэббит», выяснять, какие детали завод мог бы производить сам, а какие должны быть куплены, устанавливать необходимые уровни запасов каждой детали. Ясно, что фирма не могла решить эти проблемы, построив в порядке эксперимента в каждом возможном месте по заводу, да еще и по нескольким проектам [32].

Ориентация управления на будущее. Невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и, может быть, никогда не будет существовать. Однако многие руководители стремятся рассматривать только реальное и осязаемое, и это в конечном счете должно выразиться в их обращении к чему-то видимому. Моделирование — единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать.

Модели науки управления в наибольшей мере приспособлены к этим целям и как мощное аналитическое средство позволяют преодолевать множество проблем, связанных с принятием решений в сложных ситуациях.

Типы моделей. В настоящее время существует множество используемых современными организациями моделей, а также задач, для решения которых они наиболее пригодны, однако можно выделить три базовых типа моделей. Речь идет о физических, аналоговых и математических моделях [32].

Физическая модель представляет то, что исследуется с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы.

Примеры физической модели — синька чертежа завода, его уменьшенная фактическая модель, уменьшенный в определенном масштабе чертеж проектировщика. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а также разрешить сопряженные проблемы, например размещение дверей, ускоряющее движение людей и материалов.

Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные характеристики, например аэродинамическое сопротивление. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом ее стоимость много меньше настоящего. Подобным образом строительная компания всегда строит миниатюрную модель, прежде чем начать строительство производственного или административного корпуса или склада.

Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. График, иллюстрирующий соотношения между объемом производства и издержками, — это аналоговая модель. График показывает, как уровень производства влияет на издержки.

Другой пример аналоговой модели — организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии легко представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и определения сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязей всех работников.

В математической модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Пример математической модели и ее аналитической силы как средства, помогающего нам понимать исключительно сложные проблемы, — известная формула Эйнштейна Е = mc². Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у физиков появилась даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии.

Вопрос. Процесс построения модели

Процесс построения модели. Построение модели — это процесс, име­ющий определенные основные этапы [32].

Постановка задачи. Первый и наиболее важный этап построения модели, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи. Правильное использование математики или компьютера не принесет никакой пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована. Как заметил К. Э. Шеннон: «Альберт Эйнштейн однажды сказал, что правильная постановка зада­чи важнее даже, чем ее решение. Для нахождения приемлемого или оптимального решения задачи нужно знать, в чем она состоит. Как ни просто и прозрачно данное утверждение, чересчур многие специалис­ты в науке управления игнорируют очевидное. Миллионы долларов рас­ходуются ежегодно на поиск элегантных и глубокомысленных ответов на неверно поставленные вопросы».

Из того только, что руководитель осведомлен о наличии проблемы как таковой, вовсе не следует факт идентификации истинной пробле­мы. Руководитель обязан уметь отличать симптомы от причин. Рас­смотрим для примера фармацевтическую компанию, получавшую мно­жество жалоб от аптек на задержки с выполнением их заказов. Истинная проблема была, как оказалось, не в самой задержке. Изучение вопроса показало, что заказы задерживаются из-за производственных затрудне­ний на трех химических предприятиях фирмы, вызванных нехваткой исходных химических реагентов и запасных частей к оборудованию, что в свою очередь было обусловлено некачественным прогнозированием потребности в материалах и запасных частях.

Построение модели. После правильной постановки задачи следу­ющий этап процесса — построение модели. Разработчик должен оп­ределить главную цель модели, а также какие выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя модель, что­бы помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему. Если продолжить приведенный выше пример, нужная выходная инфор­мация должна представлять точные нормативы времени и количе­ства подлежащих заказу исходных материалов и запасных частей. В дополнение к постановке главных целей специалист по науке управ­ления должен определить, какая информация требуется для постро­ения модели, удовлетворяющей этим целям и выдающей на выходе нужные сведения. В нашем случае необходимой информацией будет точный прогноз потребности по каждому исходному реагенту, сведе­ния о характере закупаемых материалов для каждого вида продук­ции, ожидаемой долговечности деталей оборудования, сроке служ­бы каждой детали и т.п.

Может случиться, что эта необходимая информация разбросана по многим источникам.

К другим факторам, требующим учета при построении модели, сле­дует отнести расходы и реакцию людей. Модель, которая стоит больше, чем вся задача, требующая решения с помощью модели, конечно, не внесет никакого вклада в достижение целей организации. Подобным образом, излишне сложная модель может быть воспринята конечными пользователями как угроза и отвергнута ими.

Таким образом, для построения эффективной модели руководите­лям и специалистам по науке управления следует работать вместе, вза­имно увязывая потребности каждой стороны.

Проверка модели на достоверность. После построения модели ее сле­дует проверить на достоверность. Один из аспектов проверки заключа­ется в определении степени соответствия модели реальному миру. Спе­циалист по науке управления должен установить, всели существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель. Это, конечно, мо­жет оказаться непростым делом. Проверка многих моделей управления показала, что они несовершенны, поскольку не охватывают всех реле­вантных переменных. Естественно, чем лучше модель отражает реаль­ный мир, тем выше ее потенциал как средства оказания помощи руко­водителю в принятии хорошего решения. Однако модель не должна быть сложной в использовании.

Второй аспект проверки модели связан с установлением степени, в которой информация, получаемая с ее помощью, действительно помо­гает руководству решить проблему.

Продолжим наш пример. Если модель для фармацевтической фир­мы действительно снабдила руководство достоверной информацией о том, как часто и в каких количествах следует заказывать материалы и запасные части, ее можно считать полезной, поскольку выходная ин­формация позволит руководству принять эффективные корректиру­ющие меры в отношении задержек поставок.

Хороший способ проверки модели заключается в опробовании ее на ситуации из прошлого. Фармацевтическая фирма могла бы приложить свою модель к разрешению проблемы запасов за последние три года. Если модель точна, решение проблемы запасов с использованием кон­кретных количественных и временных показателей должно выявить кон­кретные причины, приведшие к задержкам. Руководство могло бы так­же определить, смогла ли полученная на модели информация (если бы ее удалось получить) помочь в разрешении производственных трудно­стей и ликвидации задержек.

Применение модели. После проверки на достоверность модель гото­ва к использованию. Это кажется очевидным, но зачастую этот этап оказывается одним из самых тревожных моментов построения модели. Согласно обследованию отделов, анализирующих операции на корпо­ративном уровне, лишь около 60 % моделей науки управления были использованы в полной или почти полной мере. В других обследовани­ях также установлено, что финансовые руководители американских кор­пораций и западно-европейские управляющие маркетингом недоста­точно широко используют модели для принятия решений. Основная причина недоиспользования моделей руководителями, возможно, за­ключается в том, что они их опасаются или не понимают.

Если модели науки управления создаются специалистами штабных служб (а так обычно и бывает), линейные руководители, для которых они предназначены, должны принимать участие в постановке задачи и определении требований по информации, получаемой благодаря моде­ли. Согласно исследованиям, когда это имеет место, применение моде­лей увеличивается на 50 %. Кроме того, руководителей следует научить использовать модели, объяснив среди прочего, как модель функциони­рует, каковы ее потенциальные возможности и ограничения.

Обновление модели. Даже если применение модели оказалось успеш­ным, почти наверняка она потребует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных неясна или желательны до­полнительные данные. Если цели организации изменяются таким об­разом, что это влияет на критерии принятия решений, модель необ­ходимо соответствующим образом модифицировать. Аналогичным образом, изменение во внешнем окружении, например появление но- пых потребителей, поставщиков или технологии, может обесценить до­пущения и исходную информацию, на которых основывалась модель при построении.

Этапы процесса экономико-математического моделирования. Перей­дем теперь непосредственно к процессу экономико-математического моделирования, т.е. описания экономических и социальных систем и процессов в виде экономико-математических моделей. Эта разновид­ность моделирования обладает рядом существенных особенностей, свя­занных как с объектом моделирования, так и с применяемыми аппа­ратом и средствами моделирования, поэтому целесообразно более детально проанализировать последовательность и содержание его эта­пов [52].

Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ. На

этом этапе требуется сформулировать сущность проблемы, принима­емые предпосылки и допущения. Необходимо выделить важнейшие черты и свойства моделируемого объекта, изучить его структуру и взаи­мосвязь его элементов, хотя бы предварительно сформулировать гипо­тезы, объясняющие поведение и развитие объекта.

Построение математической модели. Это этап формализации эконо­мической проблемы, т.е. выражения ее в виде конкретных математиче­ских зависимостей (функций, уравнений, неравенств и др.). Процесс построения модели проходит в свою очередь несколько стадий. Снача­ла определяется тип экономико-математической модели, изучаются возможности ее применения в данной задаче, уточняются конкретный перечень переменных и параметров и форма связей. Для некоторых слож­ных объектов целесообразно строить несколько разноаспектных моде­лей. При этом каждая модель выделяет лишь некоторые стороны объек­та, а другие стороны учитываются агре гированно и приближенно.

Оправдано стремление построить модель, относящуюся к хорошо изученному классу математических задач, что может потребовать неко­торого упрощения исходных предпосылок модели, не искажающего основных черт моделируемого объекта. Однако возможна и такая ситу­ация, когда формализация проблемы приводит к неизвестной ранее математической структуре.

Математический анализ модели. На этом этапе чисто математиче­скими приемами исследования выявляются общие свойства модели и ее решения. В частности, важный момент —доказательство существо­вания решения сформулированной задачи. При аналитическом иссле­довании выясняется, единственно ли решение, какие переменные мо­гут входить в решение, в каких пределах они изменяются, каковы тенденции их изменения и т.д. Однако модели сложных экономиче­ских объектов с большим трудом поддаются аналитическому исследо­ванию. В таких случаях переходят к численным методам исследования.

Подготовка исходной информации. В экономических задачах это, как правило, наиболее трудоемкий этап моделирования, так как дело не сводится к пассивному сбору данных. Математическое моделирование предъявляет жесткие требования к системе информации. Кроме того, надо принимать во внимание не только принципиальную возможность подготовки информации требуемого качества, но и затраты на подго­товку информационных массивов.

В процессе подготовки информации используются методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики для орга­низации выборочных обследований, оценки достоверности данных и т.д. При системном экономико-математическом моделировании резуль­таты функционирования одних моделей служат исходной информаци­ей для других.

Численное решение. Этот этап включает разработку алгоритмов чис­ленного решения задачи, подготовку программ на ЭВМ и непосред­ственное проведение расчетов; при этом значительную трудность со­ставляет большая размерность экономических задач. Обычно расчеты на основе экономико-математической модели носят многовариантный характер. Многочисленные модельные эксперименты, изучение пове­дения модели при различных условиях возможно проводить благодаря быстродействию современных ЭВМ. Численное решение существенно дополняет результаты аналитического исследования, а для многих мо­делей — единственно возможное.

Анализ численных результатов и их применение. На этом этапе прежде всего решается важнейший вопрос о правильности и полноте результа­тов моделирования и применимости их как в практической деятельно­сти, так и в целях усовершенствования модели, поэтому в первую оче­редь должна быть проведена проверка адекватности модели по тем свойствам, которые выбраны в качестве существенных. Другими слова­ми, должны быть произведены верификация (проверка правильности структуры модели) и ее валидация (проверка соответствия данных, по­лученных на основе модели, реальному процессу).

Перечисленные этапы экономико-математического моделирования находятся в тесной взаимосвязи, в частности могут иметь место воз­вратные связи этапов. Так, на этапе построения модели может выяс­ниться, что постановка задачи или противоречива, или приводит к слишком сложной математической модели. В этом случае исходная постановка задачи должна быть скорректирована.

Наиболее часто необходимость возврата к предшествующим этапам моделирования возникает на этапе подготовки исходной информации. Если необходимая информация отсутствует или затраты на ее подго­товку слишком велики, приходится возвращаться к этапам постановки задачи и ее формализации, чтобы приспособиться к доступной иссле­дователю информации.

Выше уже было сказано о циклическом характере процесса модели­рования. Недостатки, которые не удается исправить на тех или иных этапах моделирования, устраняются в последующих циклах. Однако ре­зультаты каждого цикла имеют и вполне самостоятельное значение. Можно начать исследование с построения простой модели и, получив полезные результаты, перейти затем к созданию более сложной и более совершенной модели, включающей в себя новые условия и более точ­ные математические зависимости.

Вопрос. Классификация экономико-математических моделей.

Первая класси­фикация экономико-математических моделей была приведена в моно­графии Т. Нейлора «Машинные имитационные эксперименты с моде­лями экономических систем» в 1971 г. (рис 3.2) [10]:

Рис. Группы экономико-математических моделей по Т. Нейлору

Однако и в настоящее время единой системы классификации моде­лей не существует. Обычно выделяют более десяти основных признаков их классификации [1, 10, 14, 22, 41, 52]. Обобщенно классификация экономико-математических моделей представлена в табл.

Признак классификации	Экономико-математические модели
Обшее целевое назначение	Теоретико-аналитические
	Прикладные
Степень агрегирования объектов моделирования	Макроэкономические
	Микроэкономические
Конкретное назначение	Балансовые
	Трендовые Оптимизационные Имитационные
Тип используемой в модели информации	Аналитические
	Идентифицируемые
Фактор времени	Статические Динамические
Фактор неопределенности	Детерминированные
	Стохастические
Тип математического аппарата	Матричные модели
	Модели линейного и нелинейного программиро­вания Корреляционно-регрессионные модели Модели теории массового обслуживания Модели сетевого планирования и управления Модели теории игр
Тип подхода к изучаемым социально-экономическим системам	Дескриптивные
	Нормативные

Рассмотрим выделенные классификационные признаки подробнее.

По общему целевому назначению экономико-математические модели делятся на теоретико-аналитические, используемые при изучении об­щих свойств и закономерностей экономических процессов, и приклад­ные, применяемые в решении конкретных экономических задач анали­за, прогнозирования и управления.

По степени агрегирования объектов моделирования модели делятся на макроэкономические и микроэкономические, хотя между ними и нет четкого разграничения. К первым из них относят модели, отражающие функционирование экономики как единого целого, в то время как мик­роэкономические модели связаны, как правило, с такими звеньями эко­номики, как предприятия и фирмы.

По конкретному предназначению, т. е. по цели создания и примене­ния, выделяют:

• балансовые модели, выражающие требование соответствия на­личия ресурсов и их использования;

• трендовые модели, в которых развитие моделируемой экономи­ческой системы отражается через тренд (длительную тенденцию) ее основных показателей;

• оптимизационные модели, предназначенные для выбора наилуч­шего варианта из определенного числа вариантов производства, распределения или потребления;

• имитационные модели, предназначенные для использования в про­цессе машинной имитации изучаемых систем или процессов, и др.

По типу информации, используемой в модели, экономико-математи- ческие модели делятся на аналитические, построенные на априорной информации, и идентифицируемые, построенные на апостериорной информации.

По учету фактора времени модели подразделяются на статические, в которых все зависимости отнесены к одному моменту времени, и ди­намические, описывающие экономические системы в развитии.

По учету фактора неопределенности модели делятся на детермини­рованные, если в них результаты на выходе однозначно определяются управляющими воздействиями, и стохастические (вероятностные), если при задании на входе модели определенной совокупности значений на ее выходе могут получаться различные результаты в зависимости от дей­ствия случайного фактора.

По типу математического аппарата, используемого в модели, т.е. по характеристике математических объектов, включенных в модель, могут быть выделены матричные модели, модели линейного и нели­нейного программирования, корреляционно-регрессионные модели, модели теории массового обслуживания, модели сетевого планирова­ния и управления, модели теории игр и т.д.

По типу подхода к изучаемым социально-экономическим системам вы­деляют дескриптивные и нормативные модели. При дескриптивном (описательном) подходе получают модели, предназначенные для опи­сания и объяснения фактически наблюдаемых явлений или для про­гноза этих явлений. В качестве примера дескриптивных моделей мож­но привести названные ранее балансовые и трендовые модели. При нормативном подходе интересуются не тем, каким образом устроена и развивается экономическая система, атем, как она должна быть устро­ена и как должна действовать согласно определенным критериям.

Проблемы моделирования. Как все средства и методы, модели науки управления в случае их применения могут привести к ошибкам. Эффек­тивность модели иногда снижается действием ряда потенциальных по­грешностей.

Недостоверные исходные допущения. Любая модель опирается на не­которые исходные допущения, или предпосылки. Это могут быть под­дающиеся оценке предпосылки, например то, что расходы на рабочую силу в следующие шесть месяцев составят 200 тыс. долл. Такие предпо­ложения можно объективно проверить и просчитать. Вероятность их точности будет высока. Некоторые предпосылки не поддаются оценке и не могутбыть объективно проверены. Предположение о росте сбыта в будущем году на 10 % — пример допущения, не поддающегося провер­ке. Никто не знает наверняка, произойдет ли это действительно. По­скольку такие предпосылки — основа модели, точность последней за­висит от точности предпосылок. Модель нельзя использовать для прогнозирования, например, потребности в запасах, если неточны про­гнозы сбыта на предстоящий период.

В дополнение к допущениям по поводу компонентов модели руко­водитель формулирует предпосылки относительно взаимосвязей внут­ри нее. К примеру, модель, предназначенная помочь решить, сколько галлонов краски разных типов следует производить, должна, вероятно, включать допущение относительно зависимости между продажной це­ной и прибылью, а также стоимостью материалов и рабочей силы. Точ­ность модели зависит также от точности этих взаимосвязей.

Информационные ограничения. Основная причина недостоверности предпосылок и других затруднений — ограниченные возможности в получении нужной информации, которые влияют и на построение, и на использование моделей. Точность модели определяется точностью информации по проблеме. Если ситуация исключительно сложна, спе­циалист по науке управления может быть не в состоянии получить ин­формацию по всем релевантным факторам или встроить ее в модель. Если внешняя среда подвижна, информацию о ней следует обновлять быстро, но это может быть нереализуемо или непрактич'но.

Иногда при построении модели игнорируются существенные аспек­ты, поскольку они не поддаются измерению. Например, модель опре­деления эффективности новой технологии будет некорректной, если в нее встроена только информация о снижении издержек в соответствии с увеличением специализации. В общем, построение модели наиболее затруднительно в условиях неопределенности. Когда необходимая ин­формация настолько неопределенна, что ее трудно получить исходя из критерия объективности, руководителю, возможно, целесообразнее положиться на свой опыт, способность к суждению, интуицию и по­мощь консультантов.

Страх пользователей. Модель нельзя считать эффективной, если ею не пользуются. Основная причина неиспользования модели заключа­ется в том, что руководители, которым она предназначена, могут не вполне понимать получаемые с помощью модели результаты и потому боятся ее применять. Для борьбы с этим возможным страхом специали­стам по количественным методам анализа следует значительно больше времени уделять ознакомлению руководителей с возможностями и по­рядком использования моделей. Руководители должны быть подготов­лены к применению моделей, а высшему руководству следует подчер­кивать, насколько успех организации зависит от моделей и как они повышают способность руководителей эффективно планировать и кон­тролировать работу организации.

Слабое использование на практике. Согласно ряду исследований уро­вень методов моделирования в рамках науки управления превосходит уровень использования моделей. Как указывалось выше, одна из причин такого положения дел — страх. Другими причинами могут быть недоста­ток знаний и сопротивление переменам. Данная проблема подкрепляет желательность того, чтобы на стадии построения модели штабные спе­циалисты привлекали к этому пользователей. Когда люди имеют воз­можность обсудить и лучше понять вопрос, метод или предполагаемое изменение, их сопротивление обычно снижается.

Чрезмерная стоимость. Выгоды от использования модели, как и дру­гих методов управления, должны с избытком оправдыватьее стоимость. При установлении издержек на моделирование руководству следует учи­тывать затраты времени руководителей высшего и низшего уровней на построение модели и сбор информации, расходы, время на обучение, стоимость обработки и хранения информации.

Основные модели, используемые для разработки управленческих реше­ний. Существует огромное множество конкретных моделей, использу­емых лля разработки управленческих решений. Их число так же велико, как и число проблем, для разрешения которых они были разработаны [1, 10, 14, 22,41,52].

В общем виде в составе экономико-математических моделей можно выделить следующие:

• модели линейного программирования;

• оптимальные экономико-математические модели (имитацион­ные модели, модели сетевого планирования и управления);

• модели анализадинамики экономических процессов;

• модели прогнозирования экономических процессов (трендовые мо­дели на основе кривых роста, адапти иные модели прогнозирования);

• балансовые модели;

• эконометрические модели;

• прочие прикладные модели экономических процессов (модель спроса и предложения, модели управления запасами, модели те­ории массового обслуживания, модели теории игр).

Рассмотрим подробнее некоторые из перечисленных моделей, наи­более часто использующиеся в практике управления

Вопрос. Использование теории игр в практике управления

Теория игр представляет из себя сложное многоаспектное понятие, поэтому  представляется невозможным  привести толкование теории игр, используя лишь одно определение. Рассмотрим два подхода к определению теории игр [9,c.1].

Теория игр — математический метод изучения оптимальных стратегий в играх. Под игрой понимается процесс, в котором участвуют две и более сторон, ведущих борьбу за реализацию своих интересов. Каждая из сторон имеет свою цель и использует некоторую стратегию, которая может вести к выигрышу или проигрышу — в зависимости от поведения других игроков. Теория игр помогает выбрать лучшие стратегии с учётом представлений о других участниках, их ресурсах и их возможных поступках.[1]

Суть теории игр (с экономической точки зрения) в том, чтобы помочь экономистам понимать и предсказывать то, что может происходить в экономических ситуациях, и сейчас вряд ли можно найти область экономики или дисциплины, связанной с экономикой, где основные концепции теории игр не были бы просто необходимыми для понимания современной экономической литературы. [6]

В настоящий момент, если говорить об экономических приложениях, речь идет уже не только о применении теоретико-игровых методов к ставшим достаточно традиционными проблемам теории организации промышленности, но и, по сути дела, ко всему многообразию экономической проблематики. Теорию игр следует понимать как инструмент экономического анализа, который:

1) дает ясный и точный язык исследования различных экономических ситуаций;

2) дает возможность подвергать интуитивные представления проверке на логическую согласованность;

3) помогает проследить путь от "наблюдений" до основополагающих предположений и обнаружить, какие из предположений действительно лежат в основе частных выводов.

При этом, как уже отмечалось выше, в настоящий момент область применения теории игр гораздо шире, чем только экономика. [3]

С помощью теории игр предприятие получает возможность предусмотреть ходы своих партнеров и конкурентов Сложный инструментарий следует использовать только при принятии принципиально важных стратегических решений.

В последние годы значение теории игр существенно возросло во многих областях экономических и социальных наук. В экономике она применима не только для решения общехозяйственных задач, но и для анализа стратегических проблем предприятий, разработок организационных структур и систем стимулирования.

Эти методы проникли и в управленческую практику. Вполне вероятно, что теория игр наряду с теориями трансакционных издержек и “патрон – агент” будет восприниматься как наиболее экономически обоснованный элемент теории организации. Следует отметить, что уже в 80-х годах М. Портер ввел в обиход некоторые ключевые понятия теории, в частности такие, как “стратегический ход” и “игрок”. Правда, эксплицитный анализ, связанный с концепцией равновесия, в этом случае еще отсутствовал.