CC BY
35
Сфера услуг
МАГОМЕДОВА Э.А.,БУТТАЕВА С.М.
ФОРМИРОВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ СФЕРЫ УСЛУГ
Аннотация. В статье предлагается один из подходов организации системы поддержки принятия управленческих и хозяйственных решений в процессе управления коммерческой деятельностью предприятия сферы услуг в нестабильных условиях окружающей среды. Определены основные подсистемы предложенной системы поддержки и описано их функциональное назначение. Особое внимание уделено способам решения различных задач подсистемой логического вывода, являющейся основным узлом системы поддержки принятия решений. В частности, определены основные проблемы, с которыми сталкиваются лица, принимающие решения в условиях неопределенности, и показаны эффективные пути их преодоления. Ключевые слова: коммерческая деятельность, принятие решений, система поддержки, подсистема логического вывода, экономико-математическое моделирование, условия неопределенности.
MAGOMEDOVA Е.А.,ВиТТАЕУА S.M.
FORMING OF AN ORGANIZATIONAL SYSTEM OF SUPPORT OF MAKING MANAGERIAL DECISIONS AT SERVICE INDUSTRY ENTERPRISES
Abstract. The article suggests one of the approaches to organization of a system of support of making managerial and economic decisions in the process of managing of commercial activity of an enterprise of the service industry in unstable conditions of the environment. The main sub-systems of the suggested system of support are defined, and their functional purpose is described. A special attention has been given to the ways of solving various tasks by a sub -system of logical conclusion that is the main nod of the system of support of making decisions. In particular, the main problems have been defined that people making decisions come across in the conditions of uncertainty, and effective ways of overcoming this have been shown.
Keywords: commercial activity, making decisions, a system of support, a sub-system of logical conclusion, economic and mathematical modelling, conditions of uncertainty.
Одной из актуальных проблем современной науки является формирование эффективной системы поддержки принятия решений на предприятиях сферы услуг, функционирующих в нестабильной окружающей среде. Это обусловлено тем, что процесс принятия решений связан с непрерывным сбором и переработкой больших массивов информации. В этой связи менеджеры очень часто фактически не способны выполнить ее глубокий анализ с целью формирования эффективного управления поведением предприятия в изменяющихся условиях современного рынка среды [1].
Применительно к функциям управления решения могут быть исходными (плановыми), организационными, регулятивными и итоговыми [2].
Как правило, в основе принятия управленческих и хозяйственных решений лежит информация о состоянии предприятия сферы услуг и его окружающей среды, поэтому принимаемые решения являются результатом оценки проблемной ситуации на объекте управления, опирающимся на обработку специально собранной, проанализированной и переработанной информации.
В общем случае понятие информации является довольно широким понятием. С точки зрения процесса управления информация представляет собой совокупность сведений о состоянии системы управления, объекта управления и его внешней среды, а основным свойством информации является способность отображать события или явления, происходящие на объекте управления и в его окружающей среде. Рассматривая в качестве объекта управления предприятие сферы услуг, в первую очередь, следует иметь в виду информацию, позволяющую охарактеризовать его коммерческую деятельность и факторы внешней среды, оказывающие на
Магомедова Э.А., Буттаева С.М.
ФОРМИРОВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ СФЕРЫ УСЛУГ
нее существенное влияние. Поэтому в предлагаемой системе поддержки принятия решений (рис.) за сбор и первичную переработку информации предлагается использовать подсистему мониторинга окружающей среды (МОС), позволяющую непрерывно в реальном времени обеспечивать процесс принятия решений всеми необходимыми для этого данными.
Информация, используемая в управлении, классифицируется по многим признакам, в соответствии с которыми осуществляется упорядочение информационных потоков и первичная обработка данных, для этой цели в предлагаемой системе используется подсистема обработки данных (ОД).
По своей стабильности, т. е. неизменности в процессе хранения и применения, информация может быть постоянной или условно-постоянной и переменной.
Условно-постоянная информация практически не изменяется в отчетном периоде, хранится в базе данных (БЗ) и многократно используется в процессе принятия решений. Она характеризует состав основных фондов и оборотных средств, цены на оказываемые услуги, различные нормативы и т. д. Переменная информация отражает характеристики операций, проводимых предприятием в процессе коммерческой деятельности в процессе взаимодействия с различными субъектами окружающей среды. Это, как правило, первичные данные, которые определяются в результате прямого наблюдения или количественной оценки выполняемых операций в ходе коммерческой деятельности. Вторичные данные образуются путем совместной переработки условно-постоянной и первичной информации.
Информация в систему может поступать двумя способами:
— в нефиксируемой (устной) форме в виде распоряжений;
— в фиксируемом (документальном виде).
Часть ее используется для повседневного текущего распорядительства, другая часть служит исходной базой для выработки периодических управленческих и хозяйственных решений. Вместе с тем информация пополняет знания руководителя или лица, принимающего решения (ЛПР), расширяет его кругозор и эрудицию, что в последующем облегчает ему принятие эффективных управленческих решений. При этом связь ЛПР с системой поддержки принятия решений осуществляется через лингвистический процессор (ЛП).
Рис. Организационная структура системы поддержки принятия решений на предприятии сферы услуг: МОС — мониторинг окружающей среды; ОД — первичная переработка данных о состоянии среды; БД и БЦ — соответственно база данных и база целей; ПЛВ — подсистема логического вывода; АПС — анализ текущей проблемной ситуации; ВП —выделение проблемы из окружающей среды и выбора наилучшей альтернативы действий; ЛП — лингвистический процессор, служащий для организации диалогового режима общения ЛПР и системы поддержки принятия решений; ЛПР — лицо, принимающее решение; ОШД — общая шина данных
Фиксируемая информация содержит данные, представляющие собой набор конкретных
количественных или качественных показателей, характеризующих результаты выполнения той или иной операции в процессе управления. Часть фиксируемой информации характеризует желаемые состояния коммерческой деятельности предприятия сферы услуг и хранится в базе целей (БЦ).
В процессе обработки информации в системе поддержки принимаемых решений для фиксации параметров информационных данных применяются:
— для исходной (отчетной и контрольной) информации: протоколы, акты, отчеты, накладные, требования, докладные записки, справки и т. д.;
— для распорядительной и плановой информации: приказы, распоряжения, указания, инструкции, планы и т. д.
Поскольку информация является основным фактором деятельности менеджеров и процесс управления реализуется через информацию, работу системы поддержки принимаемых решений следует рассматривать как совокупность операций по преобразованию и движению информации. Исходя из этого, оптимизация документооборота и документопотоков является одной из главных проблем, решаемых данной системой. В этом случае большое значение приобретает рационализация делопроизводства и хранения информационных массивов условно-постоянной и производной информации, в т. ч. путем внедрения средств оргтехники и машинных носителей информации, образующих в системе поддержки принятия решений БЗ и БЦ.
В движении информации чрезвычайно важную роль играет фактор времени. Запаздывание ее не позволяет своевременно принимать решения по управлению коммерческой деятельностью предприятия. Информация должна быть достоверной, объективной и достаточно полной. Большой вред делу приносит тенденциозность и субъективность в оценке информационных данных. Важным качеством информации при этом является ее сжатость при полноте необходимых сведений.
Поскольку в управляющей системе на каждом ее уровне решаются свои специфические задачи, то и информация должна способствовать и поддерживать решение всех этих задач. При этом чем выше уровень управления, тем в более концентрированном виде к нему должна поступать информация.
На последней стадии переработки информации, на ее основе проводится анализ проблемной ситуации (АПС), который осуществляется аналитиками специально созданных для этого проблемно-целевых групп. В результате такой переработки данных в блоке выделение проблемы (ВП), в диалоговом режиме с ЛПР и при поддержке принятия решений системой логического вывода (ПЛВ) выполняется выделение из окружающей среды и структурированное описание проблемы, требующей принятия решений, а также формируется множество допустимых альтернатив ее устранения и выбирается наиболее эффективная из них. Здесь же формируется программа реализации выбранной альтернативы действий и проводится корректировка этой программы по ходу проведения управленческих операций. Необходимо отметить, что в совокупности база знаний, база целей и система логического вывода образуют интеллектуальную систему поддержки принятия решений (СППР).
В общем случае управленческое решение является продуктом мысли одного человека или группы людей, т. е. ЛПР. Оно представляет собой синтез информации о настоящем с целью установления хода работы на будущий период.
Операции, выполняемые при разработке решений, подразделяются на творческие, логические и технические. К творческим операциям относятся анализ информации, синтез сведений, сравнение данных, умение абстрагироваться и принимать решения. Логические операции, отражающие ход разработки решения, выполняются в блоке логического вывода системы поддержки принятия решений, согласно разработанному алгоритму логического вывода. К техническим операциям относятся вспомогательные действия управленческого персонала по сбору и передаче информации, ее обработке, размножению выходных документов и др. Логические и технические операции могут выполняться с использованием технических средств и ЭВМ в ЛП, МОС и СППР. Для принятия соответствующих решений требуются знания, способности и профессиональный опыт руководителя — ЛПР.
С усложнением коммерческой деятельности предприятий сферы услуг появилась необходимость в абстрактном ее отображении путем наглядного, а позже математического модели-
Магомедова Э.А., Буттаева С.М.
ФОРМИРОВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ СФЕРЫ УСЛУГ
рования. Содержанием моделирования является:
— конструирование модели на основе предварительного изучения процесса и выделения из него существенных характеристик или операций;
— экспериментальный или теоретический анализ модели;
— сопоставление результатов с данными о развитии процесса, корректировка моделей и т. д.
Данные операции частично выполняются в системе мониторинга окружающей среды, а часть из них проводится в блоке АПС в процессе анализа проблемной ситуации окружающей среды
Основной подсистемой предложенной системы поддержки принятия решений является ПЛВ. Особое место в организации данной подсистемы занимают математические модели, в которых описание экономических процессов и явлений осуществляется с помощью экономико -математических оценок и показателей. При построении математических моделей те или иные гипотезы, благодаря формализации понятий и их квантификации (сведения качественных характеристик к количественным), становятся более обозримыми и потому более понятными.
Как правило, разработка решений в ПЛВ и выдача рекомендаций осуществляется в несколько этапов. Количество этапов зависит от вида решения и времени, на которое оно рассчитано [3]. Например, решения, принимаемые при регулировании коммерческой деятельности, т. е. оперативные решения, прямо вытекают из информации, поступающей на вход системы. Задача принятия таких решений состоит в выявлении отклонений между фактическими и заданными значениями различных показателей, отражающих состояние объекта управления в реальном времени и выработке мер по ликвидации этих отклонений.
Разработка оптимальных решений, например по оптовой закупке и последующей реализации клиентам материально-технических ресурсов на более длительный период, представляет собой более сложную задачу. Дело в том, что в процессе организации, например, ассортиментной деятельности предприятия сферы услуг закупаются различные материальные ресурсы в различном ассортимента и объеме, многовариантной является также технология их реализации различным клиентам, различными могут быть и условиях их допродажного хранения.
Плановые решения в виде календарных планов, программ коммерческой деятельности и развития на год и оперативных планов очень часто разрабатывают с применением графических моделей, при этом расчет тех или иных показателей производится вручную или с помощью вычислительной техники. Затем полученные таким образом результаты для автоматизированного их использования закладываются в ПЛВ. Поиск оптимальных решений в этих условиях чрезвычайно затруднен. Выход из положения заключается в применении различных экономико-математических и интеллектуальных методов обработки информации. Основная задача состоит в выделении главных переменных, в формулировке гипотезы о существующих связях между этими переменными, т. е. в создании модели с последующей проверкой этой модели в реальных условиях [4].
Оптимальное решение отличается тем, что принятый критерий сравнения, или целевая функция, достигает экстремального (максимального или минимального) значения. Критериями сравнения для принятия решений могут быть объемы закупаемых ресурсов, обеспечивающие прибыльную работу предприятия, заданные ограничения на расходование финансовых средств, прибыль, себестоимость коммерческой деятельности и оказываемых услуг, приведенные затраты и т. д.
Не меньшее значение имеет и правильный выбор ограничений. Например, при разработке плана в качестве критерия оптимальности может быть принята прибыль, а ограничениями в этом случае являются задания, определяющие периодичность и объемы закупаемых товаров и т. п.
При решении многих задач в процессе коммерческой деятельности часто приходится учитывать не один, а несколько критериев. При этом нередко оптимизация по одному из них ухудшает значения других. В таких случаях оптимизацию сначала осуществляют по одному из критериев, а остальные учитывают в качестве ограничений, затем по другому критерию и т. д. Таким образом, при разработке оптимальных решений необходимо выполнить специальный анализ ситуации с использованием методов, свойственных теории операций [5].
При исследовании операций используют комплекс методов, в основе которых лежат математическое программирование, теория вероятностей, математическая статистика и др. Основная цель исследования операций сводится к отысканию оптимальных решений задач, например по планированию движения финансовых ресурсов предприятия. При этом оптимальные решения должны выбираться в общих интересах всех субъектов, участвующих в коммерческой деятельности, например, инвесторов, клиентов, работников предприятия и т. д.
Модель дает возможность осуществить опытную проверку идей и представлений в условиях, которые невозможно было бы создать для реального эксперимента, учитывая связанные с этим затраты времени и риск. Модель позволяет проработать большее количество вариантов действия и выбрать наиболее подходящие из них для различных условий окружающей среды.
В процессе функционирования в нестабильной окружающей среде решения приходится принимать в условиях как достаточно полной, так и неполной определенности проблемных ситуаций. При определенной ситуации имеется необходимая информация о ходе коммерческой деятельности и условиях ее реализации. Следовательно, имеется полная возможность применения количественных методов теории операций и получения однозначных решений. Однако однозначность решений в большей степени свойственна, например, технологическим процессам проводимых оптовых закупок. В этих подсистемах заранее можно разработать варианты решений (определить поставщиков, ассортимент и объемы закупок и т. д.).
Следует отметить, что наличие допустимого множества различных вариантов, как правило, облегчает принятие оптимальных решений. Например, при разработке организационных решений приходится иметь дело с нестационарными по своей природе возмущениями, и могут иметь место различные варианты решений задач, поэтому возможны и различные пути и средства достижения цели.
В условиях неопределенности обычно процесс реализации коммерческой деятельности является известным. Однако изменения состояний окружающей среды могут быть априори представлены только в приближенном виде. В этом случае задачи решаются с использованием вероятностных методов. Если же и течение коммерческой деятельности является недостаточно определенным, то в этом случае математические методы не позволяют получить эффективного решения задачи. В таких условиях применяются эвристические методы, основанные на имитации процесса разработки решения и применения теории нечетких множеств для обработки имеющейся информации. Имитационное моделирование тесно связано с применением ПЭВМ. С помощью имитационных моделей и ПЭВМ получают ряд возможных решений задачи, которые в качестве рекомендаций поступают к ЛПР.
Порядок решения задачи с использованием как аналитических, так и имитационных моделей устанавливается путем разработки алгоритма, т. е. точного предписания последовательности выполнения операций в подсистеме ПЛВ. Для этого процесс выработки решения четко расчленяется на ряд формализованных правил, позволяющих исполнителю (человеку, машине) получить решение без глубокого понимания назначения задачи и проникновения в ее сущность.
Следует отметить, что большая сложность экстремальных задач и высокая их размерность в случае применения ориентировочных исходных данных при вероятностном характере изменений в окружающей среде нередко приводит к бесполезным затратам времени людей и машин для получения точного решения. Поэтому к постановке задач надо подходить очень осторожно: сначала следует делать грубую прикидку возможного варианта решения, уточняя его по ходу работы исходя из регулярно получаемой информации. В таких случаях большое значение имеет опыт ЛПР, его знания, а также интуиция, т. е. чутье, основанное на знаниях, опыте, кругозоре и информированности. Интуиция важна еще и потому, что на качество информации, участвующей в процессе принятия решений, влияют факторы субъективного порядка. Другими словами, в этом случае может происходить подмена действительного состояния дел желаемым — стремление выдать желаемое за действительное, скрыть реальные возможности, резервы, проявление корыстных побуждений, заключающихся в принижении результатов работы других, и т. д. Важным в этом случае также является вопрос учета влияния эмоциональных факторов на результат обработки информации (компетентная оценка и др.). Поэтому в таких случаях для принятия окончательных решений целесообразно использовать коллектив-
Mагomедobа Э.А., Буттаева C.M.
ФОРМИРОВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ СФЕРЫ УСЛУГ
ные методы принятия решений. Таким образом, широкое внедрение научных методов разработки решений вовсе не исключает опыт и интуицию менеджера. Данные, получаемые из экономико-математических моделей, как правило, используются в качестве «консультирующих» средств, принятие же окончательного решения остается за менеджером.
Литература
1. Дзюбенко, А.Л. Информационные системы в экономике. — М. : МИЭМПиТ, 2005.
2. Юкаева, В. С. Управленческие решения. — М. : Дашков и К, 1999.
3. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений. — М. : Логос, 2002.
4. Жданов, С. А. Экономические модели и методы в управлении. — М. : Дело и сервис, 1998.
5. Вентцель, Е. С. Исследование операций : задачи, принципы, методология. — М. : Наука, 1980.
References:
1. Dzyubenko, AL Information systems in the economy. - M. : MIEMP, 2005.
2. Yukaeva, VS management decisions. - Moscow: Dashkov i K, 1999.
3. Larichev, OI Theory and methods of decision-making. - Moscow: Logos, 2002.
4. Zhdanov, SA Economic models and methods in management. - M.: Business and Services, 1998.
5. Wentzel, ES Operations research: objectives, principles, methodology. - Moscow: Nauka, 1980.
