Экспертный метод оперируют с интуитивной информацией, преобразуемой воображением и это в наибольшей мере подходит к ИСУ, поскольку в этой области знаний преобладают в основном качественные критерии оценки эффективности. Этот метод исследования может быть применен при всех типах менеджмента. Существует несколько модификаций метода, но чаще всего используется метод Дельфи. Структуризация экспертного метода исследования (основных категорий) приведена на рис. 4.2.
Рис. 4.2. Структуризация экспертного метода исследования
(основные категории)
Наиболее значимой областью применения метода экспертного исследования представляется возможным назвать область корректности разграничения сфер ведения (секторов ответственности или функций) между управленцами и подразделениями по горизонтали. Особенно важными в этом плане являются знания принципов разработки анкет, использование скрытых, косвенных вопросов и т.д.
Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальность суждения специалистов относительно перспектив развития объекта исследования и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции (Мескон, 1993).
Условия применения интуитивного (экспертного) метода исследования:
1) отсутствие достаточно представительной и достоверной статистики по характеристикам объекта;
2) неопределенность состояния внешней среды;
3) средне- и долгосрочное прогнозирование новых рынков, объектов новых областей промышленности, подверженных сильному влиянию открытий в фундаментальных науках (например микробиологическая промышленность, квантовая электроника и др.);
4) дефицит времени или средств, выделенных на исследования и принятие решений, отсутствие возможностей применения в этой связи других подходящих методов;
5) форс-мажорные ситуации.
Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями.
Требования к эксперту включают следующие положения :
1) высокий уровень общей эрудиции;
2) оценки эксперта должны быть стабильны во времени и транзитивны;
3) наличие дополнительной информации о прогнозируемых признаках лишь улучшает оценку эксперта;
4) эксперт должен иметь определенный практический и (или) исследовательский опыт и быть признанным специалистом в данной области знаний;
5) эксперт должен иметь психологическую установку на будущее;
6) он должен быть способен к адекватному отображению тенденций развития исследуемого объекта;
7) эксперт не должен быть заинтересован в конкретном результате исследования.
Характеризуя экспертов, следует иметь в виду, что в результате выработки оценок могут иметь место ошибки двух видов :
1) систематические,
2) случайные.
Для коррекции систематических ошибок можно применять поправочные коэффициенты или же использовать специально разработанные тренировочные игры. Случайные ошибки изменяются от одной экспертной оценки к другой и характеризуются величиной дисперсии. В практике исследования оценить их весьма сложно.
Средством подготовки экспертов являются специальные тренировочные игры.
Организация форм работы эксперта может быть программированной или непрограммированной, а деятельность эксперта может осуществляться в устной (интервью) либо в письменной форме (ответы на вопросы специальных таблиц экспертных оценок или свободное изложение по заданной теме) (Саркисян, 1977).
Организация и стимуляция работы эксперта состоит в разработке эвристических приемов и способов, облегчающих поиск экспертной оценки, правовых норм, гарантирующих эксперту оформление приоритета в авторстве. Важным является неразглашение всех научно-технических идей, выдвигаемых экспертом в процессе работы, форм моральной, профессиональной и материальной заинтересованности эксперта в экспертных оценках, организационных форм работы эксперта (включение в план работы и т.п.) (Мескон, 1993).
При решении задачи формирования экспертной группы необходимо выявить и стабилизировать работоспособную сеть экспертов. Способ стабилизации экспертной сети заключается в следующем (Добров, 1969). На основе анализа литературы по исследуемой проблеме выбирается любой специалист, имеющий несколько публикаций в данной области. К нему обращаются с просьбой назвать 10 наиболее компетентных, по его мнению, специалистов по данной проблеме. Затем обращаются одновременно к каждому из десяти названных специалистов с просьбой указать 10 наиболее крупных из коллег-ученых. Из полученного списка специалистов вычеркиваются 10 первоначальных, а остальным рассылаются письма, содержащие указанную выше просьбу.
Данную процедуру повторяют до тех пор, пока ни один из вновь названных специалистов не сможет добавить новые фамилии к списку экспертов, т.е. пока не стабилизируется сеть экспертов. Полученную сеть экспертов можно считать генеральной совокупностью специалистов, компетентных в области исследования проблемы. Однако в силу ряда практических ограничений оказывается нецелесообразным привлекать всех специалистов к экспертизе. Поэтому необходимо сформировать репрезентативную выборку из генеральной совокупности экспертов (Бестужев-Лада, 1982). Этот вопрос решается в рамках каждого конкретного метода.
В целях минимизации расходов на исследования стремятся привлекать минимальное число экспертов N min при условии обеспечения ошибки результата исследования не более b , где 0< b <1. Формула для расчета минимального числа экспертов имеет следующий вид (Бестужев-Лада, 1982):
N min = 0,5(3/b + 5).(4.1)
При этом должна наблюдаться стабилизация средней оценки прогнозируемой характеристики. О достижении этой стабилизации свидетельствует тот факт, что включение или исключение эксперта из группы не изменяет относительную оценку искомой величины более чем на b.
Анкета для опроса специалистов является важнейшим инструментом экспертного прогнозирования. Подготовка и проведение экспертизы включает разработку анкет, содержащих набор вопросов по объекту исследования. Структурно набор вопросов в анкете должен быть логически связан с центральной задачей экспертизы. Содержание вопросов определяется спецификой объекта исследования и его методикой. Таким образом, система вопросов в анкете должна отвечать следующим требованиям (Глущенко, 1997).
1) формулирование в общепринятых терминах;
2) исключение всякой смысловой неопределенности;
3) нацеленность на обеспечение достижения целей исследования;
4) соответствие структуре объекта исследования;
5) обеспечение единого и однозначного толкования результатов анкетирования.
По форме вопросы анкеты могут быть:
· открытыми и закрытыми;
· прямыми и косвенными.
Наиболее часто применяется метод интервью и аналитических экспертных оценок.
Метод интервью предполагает беседу с экспертом, в ходе которой исследователь в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития исследуемого объекта. Успех такой оценки в значительной степени зависит от психологической способности эксперта экспромтом давать заключения по различным, в том числе фундаментальным, вопросам (Саркисян, 1969). Известным недостатком этого метода является значительное психологическое давление на эксперта.
Методы коллективных экспертных оценок основываются на принципах выявления коллективного мнения экспертов о перспективах развития объекта прогнозирования.
В основе применения этих методов лежит гипотеза о наличии у экспертов умения с достаточной степенью достоверности оценить важность и значение исследуемой проблемы. Существует большое число модификаций методов коллективных экспертных оценок, среди которых наиболее популярны следующие методы:
· круглого стола;
· «Дельфи»;
· программного прогнозирования;
· эвристического прогнозирования;
· коллективная генерация идей.
Сбор и обработка индивидуальных мнений экспертов производится исходя из следующих принципов (Глущенко, 1997):
1) вопросы в анкетах ставятся таким образом, чтобы можно было дать количественную характеристику ответам экспертов;
2) опрос экспертов проводится в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все более уточняются;
3) все опрашиваемые эксперты знакомятся после каждого тура с результатами опроса;
4) эксперты обосновывают оценки и мнения, отклоняющиеся от мнения большинства;
5) статистическая обработка ответов производится последовательно от труда к труду с целью получения обобщающих характеристик.
Таким образом, выявляется преобладающее суждение специалистов по какому-либо вопросу в обстановке, исключающей их прямые дебаты между собой, но позволяющей им вместе с тем периодически взвешивать свои суждения с учетом ответов и доводов коллег. Пересмотр и возможность изменения своих прежних оценок на основе выяснения соображений каждого из экспертов и последующий анализ каждым участником совокупности причин, представленных экспертами, стимулируют опрашиваемых к учету факторов, которые они на первых порах склонны были опустить как незначительные.
Метод экспертных оценок «Дельфи» был разработан американским исследователем О. Хелмером для решения сложных стратегических проблем с целью получить более широкие источники чрезвычайно дефицитной информации о будущем, предельно устранить субъективный фактор в суждениях и оценках будущего, стимулировать способы мышления специалистов путем создания специальной информационной системы с обратными связями, устранить помехи в обмене информацией между специалистами, давление авторитета и другие формы давления, обеспечить повышение достоверности прогнозов путем специальных процедур количественной оценки мнений экспертов и их машинной обработки.
В отли ие от метода сц на и в м то «Дельфи» пр дпо агает предварительное ознакомление привлекаемых экспертов с ситуацией с помощью какой-либо модели: а ой мо елью мо ет быть как стро ая математиче кая модель, апример эконометрическая модель развития экономики, так и неформальное описание процесса, например сценарий. В системном анализе основной формой модели, которая подлежит усовершенствованию и насыщению информацией с помощью экспертных оценок, является, как правило, дерево целей.
Спе циалист м предла ается оценить с руктуру модели в целом и дать предложен ия о включении в ее неучтенных связей. При этом используется анкетный метод с унифицированными формами вопросов, ответов и оценок. Результаты каждого этапа о роса и сис т матизации его результатов доводятся вновь до сведения всех экспертов, что позволяет им далее корректировать свои суждения на основе вновь полученной информации. Получен ая нформаци
Существует целый ряд процедур усредне ия и объективизации мнений экспертов, а также ряд процедур оценки авторитетности и удельного веса мнений самих экспе ртов, на ример х взаимной оценки компетентност в той или иной области. В тех случаях, когда отсутствуют объективные данные, что относится в особенности к информации о будущем, метод «Дельфи» редставляется самым надежным средством получения многосторонних и в то же время достаточно над жных данных. В ИСУ метод «Дельфи» используется на эта е VI (табл. 3.1) для оценки современного состояния тех факторов, которые не поддаются непосредственной количественной оценке (например, оценке современных социальных факторов, влияющих на формирование целей), на этапе VII в оценке одного из важнейших методов получения и обработки прогнозной информации.
Морфологический анализ – это средство изучения всевозможных комбинаций вариантов организационных решений, например, предлагаемых для осуществления отдельных функций управления. Если записать столбиком все функции, а затем против каждой функции построчно указать всевозможные варианты ее выполнения, то получим морфологическую матрицу (табл. 4.1). Идея этого метода заключается в том, чтобы сложную задачу разбить на мелкие подзадачи, которые легче решать по отдельности. А функции – это не что иное, как совокупность задач, работ и процедур.
Таблица 4.1
Морфологическая матрица способов выполнения
функций управления
Условные обозначения:
F – функция;
n – порядковый номер функции;
P – способ реализации функции;
k – порядковый номер способа реализации функции.
Наиболее известными разновидностями метода являются:
метод систематического покрытия поля (МСПП);
метод отрицания и конструирования (МОК);
метод морфологического ящика (ММЯ) и др.
Социологические исследования широко используются в практике исследования проблем в информационно-поведенческой и структурно-функциональной подсистемах, связанных со специалистами и руководителями, в выборе направления действий, повышении сопричастности к делам организации, заинтересованности в выполнении планов и т.д. Например, можно выяснить, нет ли нераспределенных между подразделениями, руководителями или специалистами функций, задач, работ и процедур.
Социологические исследования проводятся посредством сбора и обработки информации о потребностях и интересах специалистов организации, о характере межличностных, межгрупповых взаимоотношений, о типе организационной культуры, сложившемся под воздействием современного состава кадров в организации, и других факторов. В этих целях используют:
· интервью;
· анкетные опросы;
· наблюдения и самонаблюдения;
· изучение документов;
· изучение факторов группового поведения и др.
Полученные в ходе исследования результаты позволяют сформулировать меры и действия, позволяющие повысить эффективность функционирования ИПП, СФП и их элементов.
· последовательного разрешения неопределенности (итеративный процесс);
· содержательного и формального описания объекта управления;
· исследования сценариев в развитии.
Содержательное описание – это описание обычным языком (не формализуется, хотя есть какие-то формальные элементы – цель формирования системы, ее принципы, закономерности, параметры, факторы). Формальное описание – определение дается формальным языком (это может быть и математический аппарат).
Цель метода – получение научно обоснованного прогноза для принятия управленческих решений.
Сценарий – это гипотетическая картина последовательного развития во времени и пространстве событий, составляющих эволюцию объектов управления.
Рис. 4.3. Логика метода сценариев
При построении сценариев оперируют следующими понятиями:
1) внутренние и внешние факторы:
· внутренние факторы – внутренняя структура системы, взаимосвязь между ее элементами, закономерности ее развития;
· внешние факторы – взаимодействие системы с системой более широкого класса (макро- и микросредой).
2) сценарные параметры – это непредсказуемые факторы, влияющие на систему;
3) ограничение (каждая система находится в рамках, ограничивающих ее состояние – эквифинальность):
· естественное (обусловленные природной средой, в которой находится система, например климатические условия и т.д.);
· нормативное (связанные с правовой средой и всевозможными нормами поведения – культура, обычаи, традиции, мораль, религия, нравственность).
4) индикатор сценария – критичный к предельным состояниям объекта управления параметр. Это параметр, который ограничивает состояние системы по каким-то определенным направлениям (какой порог нельзя переходить, чтобы не вызвать разрушение системы);
Идея метода дерева целей впервые была предложена У.Черменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности.
Термин «дерево» подразумевает использование иерархической структуры (откуда и название «метод структуризации»), полученной путём разделения общей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые можно называть подцелями нижележащих уровней или, начиная с некоторого уровня, - функциями. Как правило, термин «дерево целей» используется для иерархических структур, имеющих отношения строго древовидного порядка, но сам метод иногда применяется и в случае «слабых» иерархий. Поэтому в последнее время всё большее распространение получает предложенный В.М.Глушковым термин «прогнозный граф», который может представляться и в виде древовидной иерархической структуры, и в форме структуры со «слабыми» связями. Трифонов Ю.В., Плеханова А.Ф., Юрлов Ф.Ф. Выбор эффективных решений в экономике в условиях неопределённости. Монография. Н. Новгород: Издательство ННГУ,2009. - 140с
При использовании метода «дерево целей» в качестве средства принятия решений часто вводят термин «дерево решений». При применения «дерева» для выявления и уточнения функций управления говорят о «дереве целей и функций». При структуризации тематики научно-исследовательской организации удобнее пользоваться термином «дерево проблемы», а при разработке прогнозов - термином «дерево направления развития (или прогнозирования развития)» или упомянутом выше термином «прогнозный граф».
Метод «дерево целей» ориентирован на получение полной и относительно устойчивой структуры целей, проблем направлений, то есть такой структуры, которая на протяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, происходящих в любой развивающейся системе. Для достижения этого при построении вариантов структуры следует учитывать закономерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур целей и функций.
Для успешного применении этого метода необходимы входные данные трёх основных видов:
1. чётко определённые цели, задачи, системы и их компоненты на всех уровнях;
2. взаимосвязанные критерии для измерения относительной важности составляющих на каждом уровне;
3. числовые оценки значимости по критериям каждого уровня.
Следует отметить, что взаимосвязь задач в дереве целей устанавливается безотносительно от вероятности промежуточных исходов и возможных вариантов решений; при этом не учитывается, что исключение или дополнение нескольких промежуточных звеньев оказывает влияние на программу работ в целом.
Другая серьёзная трудность связана с необходимостью численной оценки и синтеза различных технических, временных и стоимостных характеристик альтернатив, что плохо обеспечивается при использования принципа дерева целей.
Для ликвидации некоторых из этих трудностей при выборе может быть использован принцип разветвляющего дерева, ориентированного не на цели, а на процесс. Ориентация на процесс обеспечивает анализ динамики последовательных во времени этапов программы с учётом вероятностных исходов каждого из этапов. Телегина Е. Об управлении при реализации долгосрочных проектов. // Деньги и кредит - 2007. - №1 - с.57-59
Однако в практической деятельности значительная часть работ является качественно новой и недостаточно определённой в отношении технического осуществления затрат и сроков. Во всех случаях возникает сложная логическая ситуация, когда каждая работа является случайной величиной, а наступление каждого из ожидаемых событий сети зависит от вероятности осуществления предыдущих событий и от внешних условий.
Анализ таких ситуаций может быть выполнен с помощью деревьев решений, обеспечивающих моделирование сложных ситуаций, возникающих при выборе направлений научных исследований, вариантов разработок и капитальных вложений. Дерево решений включают в себя варианты действий, а так же возможные события и результаты действий, на которые оказывают влияние случайности и не5 контролируемые нами факторы. Естественно, что результаты различных вариантов решений основаны на информации, имеющийся у нас в момент принятия решения. Несмотря на то, что какие-то из этих событий не будут реализованы, принимая решение о выборе, необходимо дать оценку вероятности их свершения.
Такие оценки могут быть суммированы, что позволяет рассчитать условную вероятность достижения каждого из возможных результатов. Эти результаты при анализе проблем могут быть выражены в виде ожидаемой величины затрат на осуществление каждого из действий или возможных результатов работ.
Помимо того, с помощью такого дерева в сложной цепи решений можно учитывать фактор времени и затраты, анализируя дерево, начиная с последнего из решений в направлении, обратном течению времени, вплоть до исходного решения и оценивая относительную важность каждого узла дерева как разницу между ожидаемыми затратами на его достижение и предполагаемыми результатами.
1 Метод структуризации
1.1. Иерархические структуры и дерево целей
Идея метода дерева целей впервые была предложена У.Черменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности.
Термин «дерево» подразумевает использование иерархической структуры (откуда и название «метод структуризации»), полученной путём разделения общей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые можно называть подцелями нижележащих уровней или, начиная с некоторого уровня, - функциями. Как правило, термин «дерево целей» используется для иерархических структур, имеющих отношения строго древовидного порядка, но сам метод иногда применяется и в случае «слабых» иерархий. Поэтому в последнее время всё большее распространение получает предложенный В.М.Глушковым термин «прогнозный граф», который может представляться и в виде древовидной иерархической структуры, и в форме структуры со «слабыми» связями.
При использовании метода «дерево целей» в качестве средства принятия решений часто вводят термин «дерево решений». При применения «дерева» для выявления и уточнения функций управления говорят о «дереве целей и функций». При структуризации тематики научно-исследовательской организации удобнее пользоваться термином «дерево проблемы», а при разработке прогнозов – термином «дерево направления развития (или прогнозирования развития)» или упомянутом выше термином «прогнозный граф».
Метод «дерево целей» ориентирован на получение полной и относительно устойчивой структуры целей, проблем направлений, то есть такой структуры, которая на протяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, происходящих в любой развивающейся системе. Для достижения этого при построении вариантов структуры следует учитывать закономерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур целей и функций.
Для успешного применении этого метода необходимы входные данные трёх основных видов:
1. чётко определённые цели, задачи, системы и их компоненты на всех уровнях;
2. взаимосвязанные критерии для измерения относительной важности составляющих на каждом уровне;
3. числовые оценки значимости по критериям каждого уровня.
Следует отметить, что взаимосвязь задач в дереве целей устанавливается безотносительно от вероятности промежуточных исходов и возможных вариантов решений; при этом не учитывается, что исключение или дополнение нескольких промежуточных звеньев оказывает влияние на программу работ в целом.
Другая серьёзная трудность связана с необходимостью численной оценки и синтеза различных технических, временных и стоимостных характеристик альтернатив, что плохо обеспечивается при использования принципа дерева целей.
Для ликвидации некоторых из этих трудностей при выборе может быть использован принцип разветвляющего дерева, ориентированного не на цели, а на процесс. Ориентация на процесс обеспечивает анализ динамики последовательных во времени этапов программы с учётом вероятностных исходов каждого из этапов.
Однако в практической деятельности значительная часть работ является качественно новой и недостаточно определённой в отношении технического осуществления затрат и сроков. Во всех случаях возникает сложная логическая ситуация, когда каждая работа является случайной величиной, а наступление каждого из ожидаемых событий сети зависит от вероятности осуществления предыдущих событий и от внешних условий.
Анализ таких ситуаций может быть выполнен с помощью деревьев решений, обеспечивающих моделирование сложных ситуаций, возникающих при выборе направлений научных исследований, вариантов разработок и капитальных вложений. Дерево решений включают в себя варианты действий, а так же возможные события и результаты действий, на которые оказывают влияние случайности и не5 контролируемые нами факторы. Естественно, что результаты различных вариантов решений основаны на информации, имеющийся у нас в момент принятия решения. Несмотря на то, что какие-то из этих событий не будут реализованы, принимая решение о выборе, необходимо дать оценку вероятности их свершения.
Такие оценки могут быть суммированы, что позволяет рассчитать условную вероятность достижения каждого из возможных результатов. Эти результаты при анализе проблем могут быть выражены в виде ожидаемой величины затрат на осуществление каждого из действий или возможных результатов работ.
Помимо того, с помощью такого дерева в сложной цепи решений можно учитывать фактор времени и затраты, анализируя дерево, начиная с последнего из решений в направлении, обратном течению времени, вплоть до исходного решения и оценивая относительную важность каждого узла дерева как разницу между ожидаемыми затратами на его достижение и предполагаемыми результатами.
1.2. Структура дерева решений
Ветви деревьев являются дугами (работами) сети с двумя или несколькими конечными узлами (событиями). Узлы – это состояния, в которых возникает возможность выбора, как вследствие действия лица, принимающего решения, так и из-за влияния внешних, неконтролируемых факторов («природы»). В схемах деревьев решений квадратами обозначаются узлы, где выбор производит принимающий решение, а кружками – узлы, в которых выбор зависит от влияния внешних условий.
Последовательность процедуры выбора наиболее предпочтительных альтернатив с помощью дерева решения может быть представлена в виде следующих основных этапов:
1. анализ проблемы, то есть установление возможных вариантов решений, которые могут быть приняты, и факторов, которые могут оказать влияние на результаты решений;
2. оценка вероятности каждого из событий сети и расчёт суммарной вероятности каждого исхода;
3. распределение затрат по видам работ и оценка стоимости «задержки»;
4. последовательная переоценка событий с учётом предварительных результатов.
Примерная структура дерева решений:
проведение Р1=0,4
исследования
Проблема
р6=0,6 не возникает
проблема не возникает| |
1,2,3,4,5 - возможные исходы
1 – проблема решена, небольшие задержки и перерасходы,
2 – проблема решена, дополнительные затраты и задержки,
3,5 – проект завершён,
4 – проблема решена, большой перерасход и задержки, проект завершён.
Установив вероятности этапов на каждом из пути решения проблемы, можно рассчитать условные вероятности осуществления каждого из возможных исходов.
Так, условная вероятность исхода один будет равна Р1*Р5=0,4*0,2=0,08, вероятность исхода 2 – Р1*Р6=0,4*0,8=0,32, а вероятность исхода 3 – 0,6. суммарная вероятность альтернативы связанной с проведением исследовательских работ, равна 0,08+0,32+0,6=1,0. аналогично суммарная вероятность альтернативы, связанной с заменой одного из агрегатов более совершенным, также равна единице Р3+Р4=0,5+0,5=1,0
Также пользуясь деревом можно отметить, что проведение исследований уменьшило бы вероятность задержек, связанных с дополнительными затратами средств и времени, с 0,5 по 0,32.
В случаях когда можно оценить предполагаемую прибыль, все затраты и поступления (или убытки) дисконтируются и умножаются на вероятность успех альтернативной ветви дерева решений, что позволяет установить ожидаемую «цену» альтернативного решения.
В широком смысле под проблемой понимается некоторая сложная теоретическая или практическая ситуация, настоятельно требующая изучения и разрешения. С точки зрения управления, проблема возникает тогда, когда реальное состояние системы не соответствует желаемому. При рассмотрении проблемы совместно с порожденными ею и связанными с нею процессами мы имеем дело с проблемной ситуацией. Для ее преодоления существует, как правило, несколько возможных решений. Задача исследователя заключается в том, чтобы предоставить и обосновать перед ЛПР наиболее оптимальный из возможных вариантов решения.Решение задачи называют допустимым, если оно удовлетворяет ограничениям, связывающим как управляемые, так и неуправляемые переменные. Допустимое решение называют оптимальным, если оно обеспечивает наилучший результат по одной или нескольким критериальным переменным.
Проблемы, для которых зависимости между переменными могут быть представлены непосредственно в числовой форме или формализованы таким образом, который позволяет привести им в соответствие их численные оценки, определяются как структурированные (или количественно сформулированные). Проблемы, содержащие лишь названия обусловливающих их переменных, количественные зависимости между которыми не определены, называют неструктурированными (качественно выраженными). Проблемы, которые содержат как качественные, так и количественные переменные, причем качественные и неопределенные аспекты проблемы имеют тенденцию усиливаться, называют слабо структурированными. Для них характерны нечеткость, многовариантность и приближенный (хотя и с сохранением структуры) вид описания.
Если описание (или модель) проблемной ситуации представляет собой динамическую систему взаимозависимостей между значительным количеством переменных большой размерности с наличием нелинейных связей между ними, а также случайные факторы, то такая проблемная ситуация определяется как сложная. Если же задача статическая, небольшой размерности, при этом отсутствуют нелинейности и случайные факторы, то такую задачу классифицируют как простую. Заметим, что термин «сложность» относится именно к описанию проблемной ситуации, а не к природе решаемой проблемы.
Таким образом, в системном анализе проблемы делятся по степени их структуризации на три класса. Для решения проблем первого класса - хорошо структурированных - применяются методы исследования операций. Эти методы заключаются, во-первых, в построении математических, экономических или статистических моделей для решения задач управления в сложных ситуациях или условиях неопределенности; во-вторых, в изучении взаимосвязей, определяющих возможные последствия принимаемых решений и установлении критериев эффективности, позволяющих оценить относительное преимущество того или иного варианта действий.
Под операцией подразумевается обычная деятельность в любой области жизни, имеющая характер повторяемости.
Исследование операций в основном предназначено для исследования технических, экономических, организационных и других проблем формальными, в том числе и математическими, методами в случаях, когда может быть получено количественное решение задачи. Методы исследований операций применяются, главным образом, для поиска оптимального распределения ресурсов.
Применение методов исследования операций позволяет достаточно четко понять сущность исследуемых процессов и явлений, дать количественные оценки возможным вариантам решений, а в ряде случаев предположить такие варианты решений, которые вообще не рассматривались руководителями.
В практике применения исследования операций применяется совокупность специальных методов: математического программирования; теории игр; метода Монте-Карло; теории очередей.
Указанные методы в достаточной степени разработаны теоретически и накоплен определенный опыт их практического применения. Однако в практике социального управления хорошо структурированные проблемы скорее редчайшее исключение, чем правило.
Основной областью применения методов системного анализа является второй класс проблем - слабо структурированные. Для решения проблем третьего класса - неструктурированных - обычно применяются эвристические (интуитивно-логические) методы решения, с помощью которых неструктурированная проблема переводится в класс слабо структурированных.
Одно из основных достоинств системного анализа заключается в том, что на его основе могут решаться проблемы, которые нельзя решить с помощью математических методов. Системный анализ позволяет определить спектр и границы возможных решений, оценить их преимущества по каким-либо критериям. Это позволяет обосновать выбор того или иного решения более точно, чем это может сделать интуиция и опыт руководителей. Системный анализ, как отмечалось, реализуется поэтапно: постановка задачи, исследование, анализ, предварительное суждение
(согласование), подтверждение (экспериментальная проверка), окончательное суждение, реализация принятого суждения.
Арсенал методов системного анализа состоит из четырех групп: неформальные: сценариев, экспертных оценок, диагностические; графические: «дерево» целей, матричные, сетевые; количественные: экономического анализа, морфологические, статистические; моделирование: кибернетические, описательные и нормативные операционные (оптимизационные, имитационные, игровые).
Собственно системной методологии принадлежат методы сценариев, экспертных оценок и «дерева» целей.
Сценарий является одним из инструментов описательного моделирования процесса принятия решения. Однако его не следует рассматривать как непосредственно метод выбора решения. Он, являясь техническим средством, дает наиболее полное представление о решаемой задаче. Такой сценарий дает возможность детально во времени выявить последовательность действий по поиску оптимального решения, определить и учесть все более или менее очевидные критические и неустойчивые ситуации. Он также может использоваться как средство поиска модели оптимального решения. Совершенно очевидно, что сценарная отработка оптимального решения - процедура чрезвычайно трудоемкая, требующая тщательной отработки всех, даже маловероятных ситуаций. К разработке сценарных моделей привлекаются специалисты очень высокого профессионального уровня и сложное программно-технологическое и техническое обеспечение.
В принципе сценарный метод позволяет разрабатывать прогностический, опережающий характер социально-управленческих решений. Объективной основой широкого применения этого метода является тот факт, что общественные тенденции в условиях высокой степени социальной нестабильности «коротки», их мониторинг не может составить устойчивой эмпирической базы для единственно верного решения. Поэтому и предлагаются несколько вероятных решений, несущих с собой соответствующие возможные сценарии (прогнозы) развития событий. По этой, сценарной модели формулируются вероятные сценарии «карьеры» социальных проблем. Такие сценарии сопровожда
ются комментарием к каждой из предлагаемых моделей. Кроме того, обосновывается наиболее желательный сценарий, который и принимается в расчет при принятии соответствующего социально-управленческого решения. Такой метод подготовки и принятия решений можно сравнить с расчетливым выбором хода в шахматной партии, нацеленным на создание желательного для автора хода сценария (шахматной ситуации), который имеет тем большую вероятность своей реализации, чем лучше просчитан.
Экспертные методы представляют собой способ использования знания и опыта квалифицированных специалистов при решении определенных проблем, о чем подробно будет изложено в гл. IV.
Метод «дерева» целей представляет собой способ построения целевой структуры какой-либо, как правило, крупномасштабной коллективной деятельности, особенность которой состоит в том, что общая цель делится на ряд подцелей, затем эти подцели делятся на еще более частные и т. д. Практически реализация этого метода заключается в построении связанного графа, выражающего соподчинение и взаимосвязи целей и подцелей.
На верхнем ярусе располагается основная цель, которая последовательно разделяется на подцели и т. д. При этом главным условием разделения целей является полнота, означающая, что каждая цель верхнего уровня должна быть представлена исчерпывающим образом в виде подцелей следующего уровня, обеспечивающим определение понятия исходной цели объединением понятия подцелей.
Построение «дерева» целей является эффективным методом структуризации проблемной ситуации и определения цели решения. Его применение дает возможность системно представить порядок движения к конечной цели, учесть необходимое и достаточное число задач, требующих решения на пути к их достижению.
Построение «дерева» целей для решения проблемной ситуации дает возможность определить меры, которые необходимо предусмотреть в решении при достижении его цели.
Уязвимым местом «дерева» целей являются «узлы деления», т. е. точки разложения общих целей на подцели, поскольку нередко бывает трудно обеспечить полноту деления и совместимость, единство основания для деления.
Для обеспечения реализации цели решения можно построить «дерево» ресурсов. Можно также совместить в одном «дереве» цели и функции управления. На основе метода «дерева» целей и функций управления реализуется структурно-функциональноцелевой метод системного подхода к управлению. Этот метод используется для построения функционально-целевых моделей систем управления.
Страница
6
Независимо от классификации методов, видов анализа, классификации ИСУ можно выделить группу методов, которые наиболее часто используются в ИСУ.
Это: самообследование, беседа, интервьюирование, моментное наблюдение, фотография рабочего дня, анкетирование, изучение документации, функционально-стоимостной анализ, декомпозиция, сравнение, динамический метод, структуризация целей, экспертный метод, социологический, нормативный, параметрический, балансовый, метод аналогий, сетевой, творческих совещаний, морфологический анализ, графический и полиграфический методы.
Методы структуризации целей, нормативный, параметрический, корреляционный методы.
Метод структуризации целей.
Предусматривает количественное и качественное описание, сроки достижения и анализ иерархии распределённых, взаимосвязанных и взаимообусловленных целей системы управления. Структурированные цели часто представляют графически в виде дерева целей, отображающего связи между ними и средства их достижения.
Построение такого дерева осуществляется на основе дедуктивной логики использованием эвристических процедур. Оно (дерево) состоит и целей нескольких уровней: генеральная цель, главные цели (1-ый уровень), цели 2-го уровня, цели 3-го уровня и так до требуемого уровня.
Для достижения генеральной цели требуется реализовать соответственно более конкретные цели 1, 2-го уровней и так далее.
Обычно для построения дерева целей используются процедуры классификации, декомпозиции и ранжирования. Каждая подцель должна характеризоваться коэффициентом относительной важности. Сумма этих коэффициентов для подцели одной цели должна равняться единице.
Каждый уровень цели, подцели следует формировать по определённому признаку декомпозиции процесса их достижения. А любую цель или подцель желательно относить обособленному организационно подразделению или исполнителю.
Нормативный метод.
Предусматривает использование совокупности определённых установленных нормативов, сравнение с которыми реальных показателей системы управления позволяет установить соответствие системы принятой концептуальной модели. Нормативы могут определить состав и содержание, функции, трудность их выполнения, типы оргструктуры системы управления и др.
Параметрический метод.
Основывается на количественном выражении исследуемых свойств и установлении взаимосвязей между элементами управляющей и управляемой подсистем. Это даёт возможность по фактическим данным определить форму зависимости взаимосвязанных параметров, их количественное выражение. Зависимости параметров м.б. функциональными, т.е. проявляемыми определённо и точно в каждом отдельном случайном наблюдении или корреляционными, определяемыми на основе методов математической статистики.
Корреляционный метод.
Один из экономико-математических методов исследования, позволяющий определить количественную взаимосвязь между несколькими параметрами исследуемой системы. Корреляционный метод является одним из методов математической статистики и корреляционная зависимость в отличии от функциональной может проявляться только в общем среднем случае, т.е. массе случаев или наблюдений.
Методы экспертных оценок.
Экспертные методы в исследовании систем управления.
Экспертные методы вначале использовались в основном в области науки и техники, а затем начали широко применяться в управлении и экономике. Сущность этих методов как при решении задач ИСУ, так и при использовании их в практике обобщённого мнения (суждения) специалистов-экспертов по рассматриваемым вопросам. Это обобщённое мнение получается результате усреднения различными способами мнений специалистов-экспертов.
Методы экспертных оценок.
Это научные методы анализа сложных проблем. Эксперты проводят интуитивно-логический анализ проблемы с количественной оценкой суждений, с формальной обработкой результатов. Их обобщённое мнение, полученное в результате обработки индивидуальных оценок принимается как решение проблемы.
Эти методы предполагают организацию специальной процедуры получения информации, когда специалисты в области решаемой проблемы (эксперты) используют количественные методы как при организации процедуры экспертной оценки, так и при обработке её результатов.
Исследуемые или оцениваемые с помощью методов экспертных оценок объекты или явления различаются на основе признаков, характеристик, параметров, показателей. Как правило каждый показатель отражает некоторое свойство, характеристику объекта.
В общем случае это свойство м.б. измерено, отображено несколькими способами. В то же время какой бы из способов мы ни избрали, должны сохраняться неизменными некоторые соотношения значений показателей для различных объектов.
С каждым показателем связывается с одной стороны некоторая характеристика, остающаяся постоянной при любых допустимых способах его измерения. А с другой стороны множество преобразований перехода от допустимого способа измерения данного показателя к другому.
Если 2 показателя имеют совпадающие множества допустимых преобразований, то говорят, что показатели имеют шкалу одного типа.
Если допустимо преобразование: умножение на положительную константу, то соответствующая шкала называется «шкалой отношений».
Если к этому преобразованию можно дополнить следующее преобразование: добавить константу, такая шкала называется «шкалой интервалов».
Показатели, имеющие шкалу не менее совершенную, сем шкала интервалов, называются количественными. Могут встретиться показатели с т.н. номинальной шкалой. В этом случае устанавливаются только тождества или различия. Показатели с порядковыми шкалами принято называть качественными.
При классификации по признаку оценки предпочтений при принятии решений в настоящее время наиболее распространены метод рангов, метод непосредственного оценивания, метод сопоставлений. Он включает в себя 2 разновидности: парного сравнения и последовательного сравнения.
По методу рангов эксперт осуществляет ранжирование исследуемых объектов в зависимости от их относительной значимости, предпочтительности. Наиболее предпочтительному объекту обычно присваивается ранг первый, а наименее – последний ранг, равный по абсолютной величине числу рассматриваемых объектов.
Более точным такое рассмотрение объектов является при большом количестве объектов исследования и наоборот.
Метод позволяет определить место исследуемого объекта среди других объектов системы управления.
Достоинство: простота метода. Но он не позволяет с достаточной точностью ранжировать объекты, количество которых больше 15-20 и не позволяет ответить на вопрос, как далеко по значимости находятся исследуемые объекты друг от друга.
В практике ИСУ метод применяется достаточно часто, но при этом является вспомогательным.
Метод непосредственного оценивания.
Представляет собой рассмотрение исследуемых объектов в зависимости от их важности путём приписывания баллов каждому из них. При этом наиболее важному объекту приписывается, т.е. даётся оценка, в размере наибольшего количества баллов по принятой шкале. Наиболее распространён диапазон шкалы оценок от 0 до 1, от 0 до 10, от 0 до 100. В простейшем случае оценка м.б. 0 или 1.