Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.

Условия выбора метода адекватного управленческой проблеме (на примере ООО «РУС-Инжиниринг»))

Содержание:

Введение

Актуальность. Процесс принятия управленческих решений должен представлять собой алгоритм, который максимально приспособлен к решению задач в управлении предприятием. Основной проблемой в данном процессе является необходимость выбора наилучшего решения из множества возможных или упорядочение вариантов по их предпочтительности. При этом результатом является получение рекомендаций и прогнозов, которые не являются прямым указанием к дальнейшим действиям. Окончательное решение должен принимать менеджер.

Рациональная технология принятия решений призвана, прежде всего, перевести все действия в систему, которая должна минимизировать возможные ошибки, а также позволит применять специальные приемы для достижения наилучшего результата. Система должна обеспечивать реализацию основных принципов, используемых в теории принятия решений, среди которых наиболее важными являются альтернативность, многокритериальность, учет мнений аналитиков и экспертов.

Сложность решения проблем в процессе управления предприятием постоянно возрастает, что определяет необходимость использования для обоснования решений более совершенных методологических положении, методов и методических рекомендации.

Целью работы является исследование условий выбора метода адекватного управленческой проблеме.

Задачи работа:

исследовать классификацию методов принятия управленческих решений;
рассмотреть нечетко-множественный подход при принятии управленческих решений;
апробировать нечетко-множественный подход при принятии управленческого решения в условиях неопределенности и риска в филиале ООО «РУС-Инжиниринг» г. Каменск-Уральского Свердловской области.

Объектом исследования является филиал ООО «РУС-Инжиниринг» г. Каменск-Уральского Свердловской области.

Предмет исследования – условия выбора метода адекватного управленческой проблеме.

Теоретической и методологической базой при написании данной работы послужили труды исследователей в области разработки и принятия управленческих решений, математических методов обоснования управленческих решений.

Глава 1. Теоретические основы выбора метода разработки и принятия управленческих решений

Классификация методов принятия управленческих решений

Процесс принятия управленческих решений включает структурированную информацию о проблеме, описание позиций отдельных групп, их критерии, набор известных вариантов решений с оценками, результаты работ по сценариям. Все это должно действовать как четко слаженный механизм, который представляет менеджеру общую картину, на основании которой исключается часть вариантов, проводится анализ остальных, осуществляется выработка предварительного решения^[1].

В литературе описано большое количество методов и моделей, что усложняет их использование в практической деятельности менеджера. Большое внимание уделено вопросам моделирования экономических процессов. Многие специалисты считают, что необходимо в отдельные группы выделить статистические подходы и методы экономико-математического моделирования. Разделение данных методов носит условный характер, однако эти методы используются для разного уровня задач^[2].

Примером первых (то есть методов прикладной статистики применительно к конкретным экономическим данным) являются методы выборочного изучения явлений или процессов, происходящих на предприятии. Примерами статистических методов могут быть методы экстраполяции данных, корреляционно-регрессионный анализ, дискриминантный анализ, метод испытаний гипотез^[3]. Основным недостатком применения статистических методов при принятии решений в сфере бизнеса является высокая изменчивость внешних и внутренних факторов. Соответственно выводы, сделанные на основе данных за прошлый период, могут привести к неправильному выбору из альтернативных вариантов решения проблемы^[4].

При экономико-математическом моделировании используются модели, нацеленные на конкретные задачи. Примерами являются методы и модели управления запасами, с помощью которых удается находить оптимальные размеры поставок и процедуру их поступления. Набор подобных компьютерных разработок должен быть рабочим инструментом менеджера^[5].

Процесс моделирования часто применяется при решении сложных проблем в управлении, так как позволяет исключить значительные трудности и высокие издержки при проведении экспериментов в реальной жизни. Основой моделирования является необходимость относительного упрощения реальной жизненной ситуации или события, вместе с тем это упрощение не должно нарушать основных закономерностей функционирования изучаемой системы.

Многие специалисты в области принятия решений осуществляли группировку методов и моделей, используемых в процессе управления предприятием. Так, профессор А. И. Орлов в своей работе выделяет следующие группы методов^[6].

1. Простые методы принятия решений — это те, которые «не требуют применения развитого математического аппарата».

2. Методы оптимизации, к которым относятся методы линейного, целочисленного программирования и теорию графов.

3. Вероятно-статистические методы принятия решения, которые в большинстве случаев основываются на методах выборочного исследования.

4. Экспертные методы принятия решений.

Е. П. Голубков рассматривает теоретические основы принятия управленческих решений в условиях неопределенности и риска и выделяет следующие группы методов: теорию вероятностей, минимаксные правила принятия решений, методы оптимизации решений, статистический анализ, включающий процедуры контроля качества, анализа временных рядов и прогнозирования^[7]. Специалисты выделяют методы принятия решений в условиях определенности и в условиях неопределенности. К первой группе отнесены методы линейного программирования, в том числе транспортные задачи, использование теории полезности, Парето, метода последовательных уступок. Во вторую группу включены экспертные методы, методы статистического анализа, теория игр.

Особое внимание заслуживает работа Ю. Н. Ладыгина, Д. Ю. Ладыгина^[8], в которой приводится обоснование объединения в группы и возможности использования методов принятия управленческих решений. В первую группу ими отнесены традиционные методы принятия управленческих решений.
Большинство этих методов основываются на личном опыте и профессионализме менеджера, а также на сравнительном анализе при выборе одного из предложенных вариантов решения проблемы.

Во второй группе рассматриваются методы принятия решений на основе экономической модели. Причинами, обусловливающими применение моделирования в экономике, являются естественная сложность многих организационных ситуации, невозможность проведения экспериментов в реальной жизни и ориентация руководства на будущее^[9].

В третьей группе представлены экспертные методы. Известно, что экспертные оценки находят широкое использование в процессе управления предприятием. Эффективность использования различных экспертных методов обоснования решений зависит от уровня квалификации привлекаемых лиц, их опыта, знаний ситуации. Мнения экспертов являются субъективными. Принято считать, что обобщения экспертных мнений дают объективные оценки решений и будущих событий. Однако это верно только в том случае, если эксперты обладают достаточной информацией. Здесь следует выделить три проблемы: 1) подбор экспертов; 2) организация их опроса; 3) выбор рационального метода обработки полученных экспертных оценок^[10].

К числу слабо разработанных сторон экспертных методов относится вопрос численности экспертной группы. Ученые в своих работах отмечали, что количество человек в группе определяется точностью требуемой оценки. Точность оценки зависит не от количества экспертов в группе, а от уровня их квалификации, и считают, что для сбора данных для принятия управленческих решений необходимо от трех до семи экспертов^[11].

Необходимо отметить, что использование методов статистики возможно только при неизменности внешних условий, а это в российской действительности практически невозможно. Создание математической модели для конкретной ситуации требует достаточно большого количества времени и финансовых ресурсов, кроме того, любая модель должна пройти апробацию. Соответственно целесообразность применения таких моделей в современных условиях вызывает сомнения^[12].

Такой вывод может быть обоснован тем, что процессы в управленческой деятельности носят нелинейный характер, переменные взаимозависимы и взаимосвязаны (например, цена, ассортимент, качество, объем выпуска). Трудно определить результаты решений, оценить уравнение зависимости
входных и выходных параметров модели. Поэтому при принятии решений в управленческой деятельности необходимо опираться на мнение экспертов, которые обработаны специальными приемами. Одним из таких приемов является нечетко-множественный подход^[13].

1.2. Нечетко-множественный подход при принятии управленческих решений

Методы обоснования решения, как правило, используются комплексно. В условиях все возрастающего уровня неопределенности необходимо оперативные решения классифицировать в зависимости от горизонта планирования, решаемых задач и уровня исходной информации на краткосрочные и
среднесрочные решения. Основным условием краткосрочных решений является оперативность^[14]. Сбор дополнительной информации, моделирование неопределенности требуют дополнительного времени. Поэтому в данной ситуации менеджеры уменьшают горизонт планирования до нескольких месяцев и даже дней и обосновывают свои решения на уровне интуиции и метода суждений Этапы принятия управленческих решений, используемые методы и модели, представлены в табл. 1.

Таблица 1

Оперативные решения: этапы и методы^[15]

Название этапа	Характеристика этапа	Методы и модели принятия оперативных решений
		Краткосрочные		Среднесрочные
1	2	3		4
Формулировка проблемы	Постановка целей и задач решения проблемы	Экономико-математические и статистические методы исследования
	Оценка альтернатив достижения цели	На основе аналогов	На основе аналогов, экспертные методы

Продолжение таблицы 1

1	2	3	4
Подготовка решения	Сбор, анализ, обработка информации	Статистические методы обработки информации, экономический анализ на основе внутренней отчетности	Источники внешней, внутренней информации, использование сценарного анализа
	Оценка возможности достижения цели	Экспертные методы на основе балльной оценки	Критерии разрабатываются в каждом конкретном случае
	Описание неопределенностей	В виде субъективных вероятностей	Кривые Пирсона, теория нечетких множеств
	Оценка риска	Статистические и экспертные методы	Экспертные и аналитические методы
Принятие решения	Обоснование решения	Интуитивный, метод суждений	Рациональный подход, основанный на моделировании
	Выбор наилучшего варианта из альтернатив	Критерии, разработанные в каждом конкретном случае
Контроль за реализацией принятого решения	Оценка изменений во внешней и внутренней среде фирмы	Экономико-математические и статистические методы исследования

Процессы принятия управленческих решений обладают очень сильными индивидуальными различиями, что объясняется, прежде всего, широким разнообразием индивидуальных свойств личности менеджеров^[16]. Установлено, что наибольшее влияние эти свойства оказывают не на качество решений, а на то, каким способом они принимаются, что в итоге приводит к формированию индивидуального стиля принятия решений^[17]. Существуют различные основания для классификации стилей принятия решений. Среди них выделяют такие признаки, как соотношение усилий лица, принимающего решение на стадиях разработки и выбора альтернатив; степень участия подчиненных в принятии решения: уровень организации процесса^[18]. Исследования показали, что выбор «оптимального» стиля зависит не только от личности руководителя, но определяется также конкретной ситуацией, в которой он принимает решение^[19].

В современной науке о принятии решений считается, что альтернативы характеризуются различными показателями их привлекательности для ЛПР. Данные показатели в узком смысле можно назвать критериями обоснования решения. В широком смысле под критерием необходимо понимать правила или определенный алгоритм принятия управленческого решения. Для
получения эффективного результата необходимо, чтобы набор критериев обладал такими свойствами, как полнота охвата основных аспектов проблемы, возможность детального анализа объекта исследования, критерии не должны повторяться, а их число должно быть оптимальным^[20]. Проведя анализ специальной литературы и на основании мнений экспертов, были разработаны
критерии обоснования управленческого решения, основные из которых представлены в табл. 2.

Таблица 2

Основные критерии обоснования управленческого решения^[21]

Критерии	Примеры
1	2
1. Критерии, характеризующие привлекательность отрасли (рынка)	перспективы развития отрасли; емкость рынка; конкуренция на рынке; время жизни продукции на рынке
2. Критерия, характеризующие конкурентоспособность продукции	функциональные, потребительские, эстетические свойства продукции; соответствие продукции стандартам; потенциал развития продукции

Продолжение таблицы 2

1	2
3. Критерии, характеризующие показатели эффективность маркетинговой программы	Уровень изучения рынка сбыта продукции; основные потребители продукции; реклама продукции; система распределения продукции; методы стимулирования сбыта
4. Критерия, характеризующие риски	Риск низкого качества продукции; риск, связанный со сбытом продукции; риск недополучения ресурсов для производства продукции; социально-политический риск; риск, связанный с производством продукции
5. Социально-экономические критерии	Обеспечение занятости населения; использование научно-технического потенциала, уровень экспортного потенциала региона; формирование новых рынков сбыта; рост деловой активности в регионе
6. Критерии, характеризующие потенциал предприятия	Уровень репутации предприятия; эффективность организационно-управленческой системы; квалификация персонала; уровень технологического обеспечения; доступ к источникам необходимых материалов
7. Производственные критерии	Эффективность управления товарно-материальными запасами; эффективность использования технологического потенциала; культура производства; безопасность производства; организация подготовки производства

Многие менеджеры рассматривают процесс обоснования решения исходя из максимизации результата и минимизации затрат. Однако в каждом решении есть определенный уровень риска: возможность не достигнуть поставленных целей или появление потерь^[22].

Разработать универсальную схему учета факторов риска в процессе управления предприятием не представляется возможным, так как спектр таких решений большой и каждое решение является уникальным^[23]. Однако механизм выбора наилучшего решения в условиях неопределенности и риска должен включать следующие модули^[24]:

1. Оценка уровня обеспеченности информацией.

2. Сопоставление альтернативных вариантов.

3. Оценка возможных потерь при принятии решения^[25].

Одним из первых этапов при принятии решения является выработка и постановка целей^[26]. Если рассмотреть цели управленческих решений, то можно сделать вывод, что их количество невелико, хотя оценочных показателей используется большое число. Управленческие задачи взаимосвязаны
между собой, поэтому необходимо не только найти оптимальное решение, но и обеспечить согласованность частных решений между собой. Примерами целевых ориентиров может быть: увеличение объема производства, выход на новые рынки сбыта, увеличение качества продукции.

Основой согласованности целевых показателей является правильный выбор критериев оценки и принятие решений по отдельным задачам в процессе управления предприятием. Другим важным фактором является четкая последовательность действий при составлении плана производства и реализации продукции, в которых должны быть сведены воедино цели, используемые ресурсы и сроки выполнения^[27].

Теоретически можно рассматривать однокритериальные и многокритериальные решения, однако практика показывает, что в управленческой деятельности решения носят многокритериальный характер. Обоснование и выбор решения в многокритериальной задаче — сложная практическая и теоретическая проблема, которая многократно усложняется, если требуется учитывать факторы риска. При этом методы поддержки принятия решений зависят от уровня решаемых задач, горизонта планирования, длительности жизненного цикла товара. Используя методы поддержки принятия решений и оценки риска, в каждом случае необходимо разрабатывать критерии выбора, исходя из вариантов решения проблемы^[28]. Выбор наилучшего варианта в ходе управления предприятием может быть представлен в виде следующей схемы.

1. Разработка альтернативных вариантов.

2. Разработка системы показателей и их желаемых значений.

3. Расчет комплексного показателя достижения целей по каждому альтернативному варианту.

4. Оценка риска по каждому альтернативному варианту.

5. Расчет итогового показателя, учитывающего возможность достижения
целей и уровень риска.

6. Выбор наилучшего решения.

Многие ученые в своих работах исследовали показатели деятельности предприятия. Например, Андреас Прайснер разработал систему показателей в маркетинге и сбыте и выделил семь категорий показателей: затраты прибыль, результативность, сбыт, логистика, клиенты, информация и инновации, партнеры по сбыту^[29]. В общей сложности он рассмотрел более ста показателей. На первых этапах принятия решения необходимо определить, какие показатели должны быть исследованы, и на какую величину они должны измениться. Наиболее актуальные целевые показатели при реализации продукции и пути их достижения представлены в табл. 3.

Таблица 3

Целевые показатели деятельности предприятия^[30]

Показатель

Возможные мероприятия

Уровень качества продукции

Повышение квалификации работников предприятия,
развитие технологий производства, поиск надежных поставщиков

Продолжение таблицы 3

1	2
Доля новых изделий в объеме продаж	Проведение маркетингового исследования, отслеживание предпочтений потребителей
Оценка клиентов	Проведение маркетингового исследования, анализ издержек для выявления резервов снижения себестоимости
Себестоимость единицы продукции	Запуск нового оборудования, поиск новых поставщиков, оптимизация нагрузки основных фондов
Время обработки и выполнения заказа	Внедрение автоматизированной системы управления выполнением заказов
Доля рекламаций в общем числе заказов	Соблюдение договорных обязательств, повышение качества продукции, снижение уровня брака
Число новых клиентов	Маркетинговое исследование, проведение рекламной кампании, повышение качества продукции

Разработка критериев для обоснования оперативных решений с горизонтом планирования в несколько месяцев и в постоянно изменяющихся условиях внешней и внутренней среды является сложной и неоднозначной задачей, для решения которой чаще всего привлекаются эксперты, и формируются управленческие модели. В каждом конкретном случае необходимо рассмотреть критерии обоснования управленческого решения. На сегодняшний день
можно выделить методы, которые имеют высокую значимость в многокритериальных управленческих задачах: теория полезности, теория ограниченной рациональности, теория проспектов. Данные подходы носят аксиоматический и эвристический характер, то есть не имеют строгого научного доказательства^[31]. Главным недостатком этих теорий является непроверяемый характер аксиом, что означает на практике предъявление требования к эксперту принимать на веру правила рационального поведения, вытекающие из той или иной теории. Они не позволяют автоматизировать процесс принятия решения, и. как следствие, выработка окончательного решения всегда остается за менеджером. Реализация данных подходов при принятии управленческих решений нашла отражение в теории нечетких множеств^[32].

Повысить точность методов можно путем уточнения оценок. Поскольку эксперты других оценок дать не могут, имеет смысл привлечь теорию вероятностей с целью учета степени уверенности экспертов в своих оценках и тем самым нивелировать погрешности, внесенные экспертами, или привлечь дополнительных экспертов для уточнения оценок. Однако методы не предназначены в явном виде для учета мнений нескольких экспертов. Для этого применяются подходы, основанные на усреднении значений группы экспертов, или интервальные оценки значений, что снижает точность и вносит дополнительные упрощения^[33].

Использование комплексных оценок (оценок с учетом степени уверенности или оценок группы экспертов) возможно при описании их функциями (приемлем вариант в табличном виде). Эти функции можно рассматривать как функции принадлежности из теории нечетких множеств (нечеткой логики). Применение теории нечетких множеств имеет существенное преимущество по сравнению с другими теориями, так как для теории нечетких множеств могут быть использованы все элементарные математические операции. Кроме того, другие теории, основанные на вероятностях, могут быть сведены к теории нечетких множеств^[34].

Теория нечетких множеств повышает обоснованность процесса принятия решений, так как многие данные, получаемые путем сбора мнений о той или иной проблеме, не могут быть представлены одним числом, а представляют собой некоторые словесные оценки (например: плохо, хорошо, перспективно). Данные оценки на практике представляются лингвистическими переменными, которые также описываются функциями принадлежности. В эту систему легко вписывается процесс учета факторов риска, которые могут быть описаны с помощью нечеткой логики. При учете нескольких мнений даже такие оценки могут различаться, от чего общая оценка «расплывается»^[35].

Первым этапом будет являться перевод числовых оценок в нечеткую форму (фазификация). Для этого можно использовать Гауссову функцию, а также треугольное нечеткое число (рис. 1), которое может быть описано с помощью формулы 1.

Рис. 1. Функция принадлежности треугольного нечеткого

числа А^[36]

(1)

Для работы большинства методик и методов достаточно таких операций, как сложение, вычитание, умножение и деление. Эти операции определены для нечетких множеств и подробно описаны в литературе. Причем следует отметить, что выполнение операций над нечеткими числами, например в треугольной форме, дает в результате число, отличное от «треугольного». Таким образом, определенная доля допущений может быть внесена только на этапе перехода к нечеткому виду^[37].

Ряд арифметических операций имеет несколько способов реализации на нечетких множествах. Использование того или иного способа несет в себе некоторые преимущества и может определяться исходя из конкретной задачи. Однако, несмотря на различия в способах реализации операций, их осуществление не вносит каких-либо допущений или искажений в исходные данные, чем обеспечивается истинность получаемых в результате значений^[38].

В большинстве практических задач в управленческой деятельности проводится выбор из нескольких альтернатив, каждая из которых имеет свои достоинства и недостатки. При этом поиск более предпочтительного решения по одному критерию приводит к тому, что решение становится менее предпочтительным по другому критерию. Специалисты в области принятия решений основным критерием выбора из альтернативных вариантов считают оптимальное соотношение результата и величины риска^[39].

Схема работы с нечеткими переменными и учета нескольких мнений представлена с использованием метода анализа иерархий (МАИ). Общая цель решения проблемы является высшим уровнем иерархии. За целью следует уровень наиболее важных критериев, по которым будут оцениваться альтернативы. Критерии должны охватывать, по возможности, все стороны решаемой проблемы. Далее, если полученная декомпозиция недостаточна
для сравнения важности критериев, необходимо их декомпозировать более подробно.

На рис. 2 представлена схема метода анализа иерархий, в которой выбор из альтернативных вариантов осуществляется с учетом характеристик риска.

Рис. 2. Метод анализа иерархий с учетом фактора риска^[40]

Для оценки весовых коэффициентов может быть использован метод парных сравнений. Информационным показателем достоверности определения весовых коэффициентов является индекс согласованности (ИС) матрицы парных сравнений, который дает информацию о степени нарушения численной и порядковой согласованности. Данный показатель определяется на основе собственного значения матрицы (max).

Индекс согласованности рассчитывается по формуле:

(2)

где n - количество показателей.

Также рассчитывается показатель отношения согласованности, который равен отношению индекса согласованности к значению согласованности случайной матрицы того же порядка.

Проведенное в первой главе исследование позволяет сделать следующие выводы.

Глава 2. Практические аспекты применения многокритериальных методов принятия решений на примере ООО «РУС-Инжиниринг»

2.1. Постановка проблемы

Нечетко-множественный подход при принятии управленческого решения в условиях неопределенности и риска был апробирован в филиале ООО «РУС-Инжиниринг» г. Каменск-Уральского Свердловской области. Одной из основных проблем в управлении маркетинговыми каналами товародвижения является проблема выбора производителя транспортных услуг. При управлении каналами товародвижения необходимо рассматривать транспортную
организацию в постоянной взаимосвязи с грузоотправителями и грузополучателями, другими потребителями услуг транспортной организации.

После проведенного анализа и уменьшения количества возможных транспортных предприятий оставшиеся оцениваются с точки зрения максимального удовлетворения потребностей в обеспечении перевозок грузов. Кроме определенных количественных критериев оценки производителя
транспортных услуг, существует большая группа качественных показателей, играющих важную роль в процедуре выбора перевозчика, но трудно поддающихся оценке. К таким показателям относятся имидж транспортной организации, отсутствие негативных сообщений о нем от партнеров по
бизнесу или в средствах массовой информации, способность к контакту и длительным партнерским отношениям.

Перевозимые грузы часто неравнозначны с точки зрения целей производственного или торгового процесса. Дефицит некоторых товаров, комплектующих изделий может привести к резкому падению прибыли предприятия. Одним из критериев при выборе транспортной организации в этом случае будет надежность поставки, который может быть рассмотрен с помощью показателей ритмичности и регулярности^[41].

В результате перечисленных мероприятий формируется список потенциальных транспортных предприятий, который постоянно обновляется и дополняется. Составленный перечень анализируется на основании специальных критериев, позволяющих осуществить отбор приемлемых кандидатов.
Наиболее рациональной методикой формирования стратегии при выборе производителей транспортных услуг является системный подход метода анализа иерархий (МАИ). Отличительной особенностью выбора поставщика транспортных услуг в предлагаемой методике является введение в качестве
критерия величины риска, а также описание критериев с помощью нечетких переменных.

2.2. Применение метода анализа иерархий при разработке управленческого решения при выборе поставщика транспортных услуг

Менеджеру рассматриваемого предприятия необходимо заключить договор о поставке товара с одной из четырех автотранспортных организаций (ATO1, АТО2, АТО3, АТО4). Выбор необходимо осуществить, оценив следующие характеристики риска:

1) возможностью недостижения цели;

2) возможность появления дополнительных расходов;

3) возможность отклонения фактических значений от плановых показателей.

Данные критерии определяются исходя из субкритериев выбора:

1) тариф на перевозку (руб.);

2) ритмичность (в процентах);

3) дополнительный сервис;

4) регулярность (в процентах);

5) сроки доставки (ч);

6) условия платежа.

В табл. 4 представлен пример расчетов вектора приоритетов методом парных сравнений, а также проведены результаты расчетов, характеризующие согласованность мнений экспертов.

Таблица 4

Матрица парного сравнения критериев^[42]

Исходные данные	Тариф на перевозку	Ритмичность	Дополнительный сервис	Регулярность	Сроки доставки	Условия платежа	Вектор приоритетов
Тариф на перевозку	1	9	5	7	4	3	0,444
Ритмичность	1/9	1	1/5	1/3	1/6	1/7	0,027
Дополнительный сервис	1/5	5	1	3	1/2	1/3	0,100
Регулярность	1/7	3	1/3	1	1/4	1/5	0,049
Сроки доставки	1/4	6	2	4	1	1/2	0,152
Условия платежа	1/3	7	3	5	2	1	0,228
Итого	2,04	31.00	11,53	20,33	7,92	5,18	1,00

Оценки согласованности мнений экспертов:

На основании полученных данных можно сделать вывод о согласованности мнений экспертов.

Для того чтобы применить MAИ, необходимо объединить матрицы сравнений. Объединить их можно, преобразовав числовые опенки (парные сравнения в матрицах) в нечеткий вид и просуммировав Объединение парных оценок, предварительно переведенных в нечеткую форму, можно рассматривать как функцию принадлежности нечеткого множества. Специфика полученной суммированием кривой принадлежности будет заключаться в том, что в зависимости от величины разброса экспертных оценок она будет иметь несколько пиков в разных местах. Оценки, для которых величина разброса очень велика (например, вопросы, по которым мнения экспертов сильно отличаются), должны иметь меньший вес. Для этого необходимо провести проверку уровня истинности оценок экспертов и преобразовать с учетом этого функции принадлежности. Операция проверки истинности определена для двух нечетких множеств, поэтому, основываясь на правиле транзитивности в случае, если оценок в задаче больше двух, можно последовательно выполнять операции на парах нечетких переменных с последующей агрегацией
полученных результатов.

Теперь необходимо вычислить собственные векторы (векторы приоритетов) для полученных матриц оценок приоритетов. Вычисление может осуществляться несколькими способами, но все они ограничиваются операциями, определенными на нечетких множествах. В итоге получим количество векторов, соответствующих количеству уровней иерархий в задаче.

В некоторых случаях, когда нет однозначного вхождения одного нечеткого множества в другое или их равенства, интерпретировать полученные результаты не так просто, как в скалярном виде. Сложность заключается в том, что сравнивать приходиться полученные в результате вычислений функции принадлежности для каждой из альтернатив, которые могут иметь сложную конфигурацию. В скалярной форме такие сравнения выполняются элементарно. Поэтому для сравнения эти числа можно перевести в привычную скалярную форму методами, основанными на вычислении центра тяжести, центра максимумов.

После проведенных всех расчетов получены следующие значения векторов приоритетов (ВП) для каждой автотранспортной организации (АТО):

ВП (АТО1) = 0,259;

ВП (АТО2) = 0,144;

ВП (АТО3) = 0,297;

ВП (АТО4) = 0,390.

Сравнивая полученные значения, можно сделать выводы об уровне предпочтительности среди предложенных вариантов. Наибольший приоритет оказался у производителя транспортных услуг АТО4, хотя наблюдается
небольшое отличие в значениях у других организаций (АТО1, АТО3), что доказывает высокий уровень конкуренции на данном рынке.

Нечетко-множественный подход может быть применен для оценки рисков предприятия. В филиале ООО «РУС-Инжиниринг» г. Каменск-Уральского Свердловской области, исходя из статистических данных и экспертных оценок, были определены наиболее значимые факторы риска данного предприятия, а также количественные характеристики терм-чисел (табл. 5).

Таблица 5

Терм-числа для значений лингвистических переменных^[43]

Факторы риска	Уровень риска
Факторы риска	«очень низкий»	«низкий»	«средний»	«высокий»	«очень высокий»
Процент снижения цен конкурентами	(2, 3, 4)	(3, 4, 5)	(4, 5, 6)	(5, 6, 7)	(6, 7, 8)
Уровень инфляции	(5, 6, 7)	(6, 7, 8)	(7, 8, 9)	(9, 10, 11)	(10, 11, 12)
Коэффициент обеспеченности собственными средствами	(1, 0,5, 0,45)	(0,5, 0,45, 0,3)	(0,45, 0,3, 0,1)	(0,3, 0,1, 0)	(0,1, 0, -1)
Процент снижения покупательской способности потребителей	(2, 3, 4)	(3, 4, 5)	(4, 5, 6)	(5, 6, 7)	(6, 7, 8)

Окончательный расчет риска проводится по формуле:

(3)

где g — уровень риска,

gj — среднее значение интервалов риска.

ri —весовой коэффициент,

к — показатель, рассчитанный на основе нечетких множеств.

Подставляя в формулу 3 все предварительно рассчитанные значения, получаем уровень риск равный 51 %, что характеризуется средним уровнем риска.

Проведенное во второй главе исследование позволяет сделать следующие выводы.

Управленческое решение - это результат управленческой деятельности, направленный на выбор наиболее эффективного варианта решения проблемы из возможных альтернатив. Процесс принятия решения состоит из нескольких этапов, каждый из которых несет в себе элемент риска. Данный процесс носит неоднозначный и сложный характер, зависящий от множества факторов и критериев.

Процесс принятия решения в условиях риска может быть более формализован с использованием нечетких переменных. Само решение может быть обосновано с помощью метода анализа иерархий. Основная задача метода - поддержка принятия решений посредством иерархической композиции задачи. В каждом альтернативном варианте есть определенный уровень риска. Использование данного инструментария увеличивает эффективность управленческой деятельности на предприятии и подтверждает актуальность проведения дальнейших исследований по проблеме.

Заключение

Список литературы

Ахметов О. А., Мжельский, М. Б. / Метод анализа иерархий как составная часть методологии оценки недвижимости // Актуальные вопросы оценочной деятельности. 2011. С. 15–26.
Балдин К. В., Уткин В. Б., Воробьев С. Н. Управленческие решения : учебник. М.: Изд-во Дашков и К, 2012.
Голубков Е. П. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений : учеб. пособие. М.: Изд- во: Дело и сервис Формат, 2012.
Гордеев Г. Д., Слабинский С. В. Оценка маркетинговых рисков с использованием экспертно-аналитического подхода // Труды вольного экономического общества России. 2010. Т. 130. С. 56–62.
Гримашевич О. Н. Система управления рисками промышленного предприятия: теория, методология, практика : дис. … д-ра. эконом. наук. Саратов: Саратовский государственный социально-экономический ун-т, 2012.
Дорошенко С. В. Неопределенность и риски среды: восприятие региональным бизнес-сообществом до и во время кризиса // Вестник УГТУ-УПИ. Серия экономика и управление. 2011. № 6. С. 13–25.
Зимин В., Сафонов С., Писарев К. Модели принятия управленческих решений в области логистических функций коммерческой организации // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренции. 2010. № 4. С. 91.
Катулев А. Н. Математические методы в системах поддержки принятия решений: Учеб пособие / А. Н. Катулев, Н. А. Северцев. — М.: Высшая школа. 2005.
Кравченко Ю.А. Метод создания математических моделей принятия решений в многоагентных подсистемах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 141-145.
Ладыгин Ю. Н., Ладыгин Д. Ю. Управленческие решения : учеб. пособие. М.: Эксмо, 2009.
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005.
Орлов А. И. Теория принятия решений : учебник. М.: Изд-во «Экзамен», 2011.
Прайснер А. Сбалансированная система показателей в маркетинге и сбыте / пер. с нем. М.: Изд. дом Гребенникова, 2012.

Кравченко Ю.А. Метод создания математических моделей принятия решений в многоагентных подсистемах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 141-145. ↑
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005. - С. 60. ↑
Орлов А. И. Теория принятия решений : учебник. М.: Изд-во «Экзамен», 2011. – С. 43. ↑
Кравченко Ю.А. Метод создания математических моделей принятия решений в многоагентных подсистемах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 141-145. ↑
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005. - С. 60. ↑
Орлов А. И. Теория принятия решений : учебник. М.: Изд-во «Экзамен», 2011. – С. 43. ↑
Голубков Е. П. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений : учеб. пособие. М.: Изд- во: Дело и сервис Формат, 2012. – С. 102. ↑
Ладыгин Ю. Н., Ладыгин Д. Ю. Управленческие решения : учеб. пособие. М.: Эксмо, 2009. – С. 271. ↑
Балдин К. В., Уткин В. Б., Воробьев С. Н. Управленческие решения : учебник. М.: Изд-во Дашков и К, 2012. – С. 87. ↑
Балдин К. В., Уткин В. Б., Воробьев С. Н. Управленческие решения : учебник. М.: Изд-во Дашков и К, 2012. – С. 89. ↑
Кравченко Ю.А. Метод создания математических моделей принятия решений в многоагентных подсистемах // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 141-145. ↑
Голубков Е. П. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений : учеб. пособие. М.: Изд- во: Дело и сервис Формат, 2012. – С. 104. ↑
Голубков Е. П. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений : учеб. пособие. М.: Изд- во: Дело и сервис Формат, 2012. – С. 104. ↑
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005. - С. 60. ↑
Ладыгин Ю. Н., Ладыгин Д. Ю. Управленческие решения : учеб. пособие. М.: Эксмо, 2009. – С. 271. ↑
Голубков Е. П. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений : учеб. пособие. М.: Изд- во: Дело и сервис Формат, 2012. – С. 102. ↑
Голубков Е. П. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений : учеб. пособие. М.: Изд- во: Дело и сервис Формат, 2012. – С. 104. ↑
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005. - С. 60. ↑
Голубков Е. П. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений : учеб. пособие. М.: Изд- во: Дело и сервис Формат, 2012. – С. 104. ↑
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005. - С. 60. ↑
Ладыгин Ю. Н., Ладыгин Д. Ю. Управленческие решения : учеб. пособие. М.: Эксмо, 2009. – С. 271. ↑
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005. - С. 60. ↑
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005. - С. 60. ↑
Гримашевич О. Н. Система управления рисками промышленного предприятия: теория, методология, практика : дис. … д-ра. эконом. наук. Саратов: Саратовский государственный социально-экономический ун-т, 2012. – С. 173. ↑
Гримашевич О. Н. Система управления рисками промышленного предприятия: теория, методология, практика : дис. … д-ра. эконом. наук. Саратов: Саратовский государственный социально-экономический ун-т, 2012. – С. 173. ↑
Голубков Е. П. Инновационный менеджмент. Технология принятия управленческих решений : учеб. пособие. М.: Изд- во: Дело и сервис Формат, 2012. – С. 104. ↑
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005. - С. 60. ↑
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005. - С. 60. ↑
Прайснер А. Сбалансированная система показателей в маркетинге и сбыте / пер. с нем. М.: Изд. дом Гребенникова, 2012. – С. 102. ↑
Прайснер А. Сбалансированная система показателей в маркетинге и сбыте / пер. с нем. М.: Изд. дом Гребенникова, 2012. – С. 104. ↑
Гримашевич О. Н. Система управления рисками промышленного предприятия: теория, методология, практика : дис. … д-ра. эконом. наук. Саратов: Саратовский государственный социально-экономический ун-т, 2012. – С. 173. ↑
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005. - С. 60. ↑
Гримашевич О. Н. Система управления рисками промышленного предприятия: теория, методология, практика : дис. … д-ра. эконом. наук. Саратов: Саратовский государственный социально-экономический ун-т, 2012. – С. 173. ↑
Гордеев Г. Д., Слабинский С. В. Оценка маркетинговых рисков с использованием экспертно-аналитического подхода // Труды вольного экономического общества России. 2010. Т. 130. С. 56–62. ↑
Дорошенко С. В. Неопределенность и риски среды: восприятие региональным бизнес-сообществом до и во время кризиса // Вестник УГТУ-УПИ. Серия экономика и управление. 2011. № 6. С. 13–25. ↑
Ахметов О. А., Мжельский, М. Б. / Метод анализа иерархий как составная часть методологии оценки недвижимости // Актуальные вопросы оценочной деятельности. 2011. С. 15–26. ↑
Грешилов, А. А. Математические методы принятия решений: Учеб. пособие / А. А. Грешилов. - Москва: Изд-во МГТУ. 2006. – С. 112. ↑
Катулев А. Н. Математические методы в системах поддержки принятия решений: Учеб пособие / А. Н. Катулев, Н. А. Северцев. — М.: Высшая школа. 2005. – С. 79. ↑
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. - Изд. 2-е. испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005. - С. 60. ↑
Ахметов О. А., Мжельский, М. Б. / Метод анализа иерархий как составная часть методологии оценки недвижимости // Актуальные вопросы оценочной деятельности. 2011. С. 15–26. ↑
Зимин В., Сафонов С., Писарев К. Модели принятия управленческих решений в области логистических функций коммерческой организации // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренции. 2010. № 4. С. 91. ↑
Составлено автором. ↑
Составлено автором. ↑