- •Оглавление
- •Определение управленческого решения (ур) и основные требования к нему
- •Классификация управленческих решений
- •Основные этапы разработки и принятия ур
- •Основные этапы разработки ур (Саймон)
- •Методы диагностики проблем
- •Метод шести слов
- •Качественные методы разработки ур
- •Дискуссионные методы (метод комиссий, метод суда, метод мозгового штурма), их преимущества и недостатки
- •2.3.9.1. Метод комиссий
- •2.3.9.2. Метод суда
- •2.3.9.3. Мозговой штурм (описан выше)
- •Анкетные методы (метод ранжирования, метод парных сравнений, метод экспертной классификации, метод Дельфи), их преимущества и недостатки
- •2.3.10.1. Метод ранжирования
- •2.3.10.2. Метод парных сравнений
- •2.3.10.3. Метод экспертной классификации
- •2.3.10.4. Метод Дельфи
- •Метод номинальных групп (мнг)
- •Типичные ошибки, связанные с применением экспертных методов разработки ур
- •Количественные методы выбора оптимального варианта решений
- •Особенности разработки и принятия решений в группе Эффекты, возникающие при разработке и принятии решений в группе:
- •Классификация управленческих задач, решаемых с помощью экономико-математического моделирования
- •2.3.14. Задачи формирования производственной программы и распределения ресурсов
- •Методы сетевого планирования и управления
- •Анализ методом критического пути
- •Проблема распределения ресурсов
- •Анализ соотношения между временем и затратами на выполнение проекта
- •Правила рационального выбора в условиях многокритериальности:
- •Критерий Лапласа
- •Минимаксный критерий
- •Критерий Сэвиджа
- •Критерий Гурвица
- •Выбор решения в условиях многокритериальности
- •Принятие ур в условиях риска и неопределенности
- •Источники рисков в бизнесе
- •Методы предотвращения и уменьшения рисков
- •Методы разработки и принятия решений в условиях риска и неопределенности (дерево решений, матрица решений, методы теории игр, метод Монте-Карло)
- •Матрица решений
- •Дерево решений
- •Методы теории игр
- •Использование методов имитационного моделирования при разработке ур в условиях риска и неопределенности
- •Метод Монте-Карло
Анализ соотношения между временем и затратами на выполнение проекта
Проектное управление базируется на теории и методах сетевого моделирования: главное внимание сосредотачивается только на сроках выполнения отдельных работ и комплекса в целом, но совсем не учитывается потребность в ресурсах, их стоимость и наличие.
Анализ соотношения между сроками и затратами имеет целью составление календарного плана, обеспечивающего минимальные затраты при данной продолжительности проекта.
Если прямые затраты определяются для каждой работы в отдельности и зависят от объема и интенсивности использования ресурсов, то косвенные затраты рассчитываются на проект в целом и поэтому их величина исчисляется в пересчете на каждую единицу времени проекта.
Если предполагается, что продолжительность проекта не должна меняться по каким-либо причинам, то косвенные затраты как часть общей стоимости проекта могут не учитываться при расчетах, так как они остаются постоянной величиной.
Продолжительность любой работы проекта можно регулировать количеством ресурсов, выделяемых для ее выполнения.
Алгоритм поиска плана, одновременно ускоряющего выполнение и минимизирующего общую стоимость проекта, предполагает выполнение следующих действий.
Поскольку ускорение выполнения проекта всегда связано с ускорением выполнения критических работ, постольку алгоритм предполагает уделение критическим работам основного внимания.
На каждом шаге из числа критических работ выбирается такая работа, которая может дать максимальное сокращение критического пути. Если имеется несколько критических путей, то для того, чтобы получить эффект ускорения проекта в целом, сжатие критических работ должно производиться одновременно на всех этих путях.
Правила рационального выбора в условиях многокритериальности:
Правило главной характеристики – предпочтение отдается той альтернативе, которой соответствует наилучшее значение характеристики, имеющей наибольший коэффициент приоритета, а значения остальных характеристик удовлетворяют заданным ограничениям.
Правило мах взвешенной суммы:
Выявление значимых характеристик
Оценка значимости каждой характеристики
Выбор шкал для оценивания каждой характеристики
Оценка значения каждой характеристики для каждой альтернативы в соответствии с выбранной шкалой
Перемножение оценок значений характеристик и соответствующего коэффициента приоритета, получение итоговой оценки для каждой альтернативы (аддитивная функция ценности)
Разработка рекомендация с учетом выбора максимальных итоговых оценок
Правило близости к идеалу – называется несуществующая альтернатива с характеристиками, соответствующими наилучшим значениям характеристик всех существующих альтернатив.
Наилучшая – альтернатива, у которой расстояние в пространстве координат значений характеристик до идеала среди всех рассматриваемых альтернатив минимально.
Правило гарантированных достоинств и недостатков – каждая альтернатива сравнивается с другими по всем характеристикам. Если разность оценок > 0, то альтернатива имеет достоинство, если меньше 0 – недостаток.
Альтернатива, набравшая максимальную взвешенную сумму «достоинств», считается наилучшей.
Методы:
Ранжирование
Метод баллов
Метод парных сравнений
Метод шкал
Логические функции
Эффективность по Парето