назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [ 27 ] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152] [153] [154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] [161] [162] [163] [164] [165] [166] [167] [168] [169] [170] [171] [172] [173] [174] [175] [176] [177] [178] [179] [180] [181] [182] [183] [184] [185] [186] [187] [188] [189] [190] [191] [192] [193] [194] [195] [196] [197] [198] [199] [200] [201] [202] [203] [204] [205] [206] [207] [208] [209] [210] [211] [212] [213] [214] [215] [216] [217] [218] [219] [220] [221] [222] [223] [224] [225] [226] [227] [228] [229] [230] [231] [232] [233] [234] [235] [236] [237] [238] [239] [240] [241] [242] [243] [244] [245] [246] [247] [248] [249] [250] [251] [252] [253] [254] [255] [256] [257] [258] [259] [260] [261] [262] [263] [264] [265] [266] [267] [268] [269] [270] [271] [272] [273] [274] [275] [276] [277] [278] [279] [280] [281] [282] [283] [284] [285] [286] [287] [288] [289] [290] [291] [292] [293] [294] [295] [296] [297] [298] [299] [300] [301] [302] [303]


27

Другая причина неудачных решений может заключаться в том, что организации обычно рассматривают проблему в масштабе отделов. Конечно, разбивка иа отделы оправдана сточки зрения осуществимости контроля и кадровых ограничений. Однако может возникнуть субоптимизация. Эта проблема - результат попыток разных отделов достигнуть решения, которое было бы оптимальным именно для них. К сожалению, то, что является оптимальным для одного отдела, может быть далеко не оптимальным для организации в целом.

1 Субоптимизация - резуль-I тат деятельности разных от-j делов предприятия, каждый I из которых пытается прийти к решению, оптимальному

именно для этого отдела.

Условия, в которых принимаются решения

I Уверенность - условия, при I которых величины значимых I параметров известны.

I Риск - условия, при кото-

Й рых определенные будущие

I события имеют вероятност-

i ное значение.

Неопределенность - уело- вия, при которых невозмож- но точно оценить вероят- ность различных будущих событий.

Условия, в которых принимаются решения по управлению производством, классифицируются по представленной степени точности и уверенности. Имеются три основных категории: уверенность (certainty), риск (risk), и неопределенность (uncertainty). Уверенность означает, что значимые параметры, например, расходы, производственные мощности и потребности,- величины известные. Риск означает, что оп-

.< ---------------- ;i ределенные параметры

Vjr-?.-TC,isv-.OT»«s&««;.b!i-.i.-iii-isji=* имеют вероятностные

значения.

Неопределенность означает, что невозможно точно оценить вероятность различных будущих событий. Рассмотрим следующие ситуации:

1. Прибыль за единицу - $5. У вас заказ на 200 единиц. Сколько прибыли вы получите? (Это - пример уверенности, так как прибыль за единицу и общая потребность известны.)

2. Прибыль - $5 за единицу. Основываясь на предшествующем опыте, имеется 50% вероятность получения заказа на 100 единиц и 50% - что заказ будет на 200 единиц. Какова ожидаемая прибыль? (Это - пример риска, так как показатели потребности вероятностные.)

3. Прибыль - $5 за единицу. Вероятности потенциального спроса неизвестны. (Это пример неопределенности.)

Важность этих трех возможных условий заключается в том, что каждое из них требует различных методов анализа. Некоторые методы более подходят для одной категории, чем для других. Вы должны обязательно учитывать, в каких условиях применяется та или иная техника анализа.

Теория решения

Теория решений представляет собой общий подход к созданию решения. Она применима к широкому диапазону решений в сфере управления производством. Среди них - планирование объема производственных мощностей, разработка изделия или услуги, выбор оборудования, размещение производства. Решения, принятые в соответствии с теорией решений, как правило, характеризуются следующим образом:

1. Ряд возможных будущих условий, которые будут иметь отношение к результатам решения.

2. Список альтернатив, из которых выбирает менеджер.



решений 99

.. 3, Известное значение окупаемости каждой альтернативы при каждом из воз- . можных будущих условий.

Чтобы использовать этот подход, принимающий решение должен сделать следующее:

1. Определить возможные будущие условия (например, спрос будет низкий, средний или высокий; число подписанных контрактов будет 1, 2 или 3; представит или не представит конкурент новое изделие). Они называются объективными условиями,

2. Разработать список возможных альтернатив, одна из которых - ничего не предпринимать.

3. Определить или приблизительно оценить окупаемость для всех альтернатив при каждом из возможных будущих условий.

4. Если возможно, оценить вероятность каждого возможного будущего условия.

5. Оценить альтернативы согласно выбранному критерию решения (например, максимальная возможная прибыль), и выбрать лучшую альтернативу.

Информация для решения часто представляется в виде

таблицы окупаемости, которая показывает предпола- r""*""-*™"™--"! гаемую окупаемость для каждой альтернативы при Таблица окупаемости -

• .„ „„ , и таблица, в которой показаны

различных возможных условиях. jl возможные значения окупа- 1

Эти таблицы помогают выбрать альтернативу, р емости для каждой альтер- i потому что они облегчают сравнение альтернатив. Ij нативы при каждом из воз- Рассмотрите приведенную ниже таблицу вознагражде- р можных условий. ния, в которой представлена проблема планирования *В№=»шш1ажтш,1,ж-штх,м. производственных мощностей.

Возможный будущий спрос

Альтернативы Низкий Средний Высокий

Малые мощности $10* $10 $10

Средние модности 7 12 12

Крупные мощности (4) 2 16

•миллионы $

Значения окупаемости показаны в таблице. В данном случае, окупаемость дана в present values, что представляет собой выраженное в долларах значение предполагаемого будущего дохода минус затраты. Это - удобная мера, потому что она приводит все альтернативы к сопоставимой основе. Если построена малая производственная мощность, то окупаемость будет одинаковой для всех трех возможных условий. Для средней производственной мощности, низкий спрос будет иметь прибыль $7 миллионов, в то время как при среднем и высоком уровне спроса это значение будет $12 миллионов. Крупная производственная мощность будет иметь убытки $4 миллиона, если спрос низкий, прибыль $2 миллиона при среднем спросе и $16 миллионов, если спрос высокий.

Для производственного менеджера проблема будет состоять в том, чтобы выбрать одну из альтернатив, принимая во внимание прибыль.

Оценка альтернатив различается, исходя из степени уверенности, связанной с возможными будущими условиями. Здесь опять имеются три варианта: уверенность, риск и неопределенность.

Принятие решения в условиях уверенности

Когда точно известно, какое из возможных будущих условий фактически осуществится, решение обычно бывает относительно простым: надо выбрать альтернативу, которая дает наибольшую окупаемость при этом условии. Это проиллюстрировано в Примере 1.



ПРИМЕР 1

Определите наилучшую альтернативу в приведенной выше таблице окупаемости, если точно известно, что спрос будет: (а) низкий, (б) средний, (в) высокий.

Решение

Выберите альтернативу с самой высокой окупаемостью. Таким образом, если мы знаем, что спрос будет низким, мы решим создать малую производственную мощность и реализовать окупаемость $10 миллионов. Если мы знаем, что спрос будет умеренный, то наибольшую окупаемость будет иметь средняя производственная мощность ($12 миллионов против $10 или $2 миллионов). В случае высокого спроса, наибольшую окупаемость даст крупная производственная мощность.

Хотя в подобных ситуациях полная уверенность бывает редко, такой вид упражнений дает некоторую перспективу для анализа. Кроме того, в некоторых случаях можно рассмотреть возможность вложения части фондов в исследовательские работы, которые помогут устранить или частично сократить неопределенность относительно возможных условий.

Принятие решения в условиях неопределенности

Полностью противоположный вариант - это полная неопределенность: нет совершенно никакой информации о вероятности различных условий. В этих условиях, четыре возможных критерия решений - maximin, maximax, Laplace, и minimax regret. Эти подходы можно определить следующим образом:

3™" (максимин)-определите самую худшую воз-Максимин (максимум из °«»У« окупаемость для каждой альтернативы, и вы-минимума) - выбор альтер- бирайте альтернативу с лучшим из худших значением. натвы с лучшим из всех Maximax - определите наилучшую возможную оку-худших значений окупав- § паемость и выберите альтернативу с ЭТИМ значением.

Laplace - определите среднее значение окупаемости для каждой альтернативы и выберите альтернативу с наилучшим средним значением. I Максимакс (максимум из i Minimax regret (наименьший вред) - определите I максимума) - выбор аль- и худшие возможные последствия для каждой альтерна-I тернативы с лучшим значе- тивы и выберите альтернативу с лучшим из плохих зна-I нием окупаемости. > г j j

I I чением.

вж-»катг.»»«-«л.««-41«5..л.,.йА, Последующие два примера иллюстрируют эти

критерии решений.

i Лаплас - выбор альтерна- 1 Подход maximin - пессимистический по своей

1 тиеы с наилучшим средним сути, потому что он принимает во внимание только I значением окупаемости. самый плохой из всех возможных результатов каждой

%smBvmiim.-.mr€ms,-.iimmmx.tzmirm> аЛЬТерНЗТИВЫ. ФаКТИЧССКИЙ рСЗуЛЬТаТ МОЖбТ И НС

быть настолько плох, но этот подход устанавливает

•кж«к.-жет/жлгафк;.*,5.;з,а-,»г» «гараНТИрОВаННЫЙ МИНИМуМ».

I Минимакс regret - выбор Подход от ах:/от ох-это оптимистическая наступа-

:Z~;Z~ I --ьная стратегия; здесь не принимается во внимание i ствий. t никакой возможный результат, кроме самого лучшего.

Подход I ор/осе ОТНОСИТСЯ К обстоятельствам как равновероятным.

Решение задачи б в конце главы иллюстрирует создание решения в условиях неопределенности, когда результат представлен в виде затрат.

Главная слабость этих подходов (кроме Laplace) в том, что они не принимают во внимание все результаты. Вместо этого, они сосредотачиваются на самом плохом или самом лучшем - и поэтому теряется часть информации. Слабость метода Laplace заключается в том, что он считает все условия равновероятными. Однако в определен-

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [ 27 ] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152] [153] [154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] [161] [162] [163] [164] [165] [166] [167] [168] [169] [170] [171] [172] [173] [174] [175] [176] [177] [178] [179] [180] [181] [182] [183] [184] [185] [186] [187] [188] [189] [190] [191] [192] [193] [194] [195] [196] [197] [198] [199] [200] [201] [202] [203] [204] [205] [206] [207] [208] [209] [210] [211] [212] [213] [214] [215] [216] [217] [218] [219] [220] [221] [222] [223] [224] [225] [226] [227] [228] [229] [230] [231] [232] [233] [234] [235] [236] [237] [238] [239] [240] [241] [242] [243] [244] [245] [246] [247] [248] [249] [250] [251] [252] [253] [254] [255] [256] [257] [258] [259] [260] [261] [262] [263] [264] [265] [266] [267] [268] [269] [270] [271] [272] [273] [274] [275] [276] [277] [278] [279] [280] [281] [282] [283] [284] [285] [286] [287] [288] [289] [290] [291] [292] [293] [294] [295] [296] [297] [298] [299] [300] [301] [302] [303]