Филиал Санкт-Петербургского государственного

Стр 1 из 6Следующая ⇒

Филиал Санкт-Петербургского государственного

экономического университета в г. Череповце

С.В Бойко

Теория менеджмента

ТЕМА 3.2. МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ МЕНЕДЖМЕНТА

Лекция

Череповец, 2015

Тема 3.2. Методы и инструменты менеджмента

Содержание лекции

Методы менеджмента: методы подготовки и обоснования решений; методы выбора решений; методы воздействия на исполнителей с целью реализации решений; методы подготовки и анализа информации для управления.

Факторы, обуславливающие необходимость использования моделирования для подготовки и обоснования управленческих решений. Эволюция взглядов на принципы и технологию моделирования в менеджменте.

Методы и инструменты подготовки и обоснования решений. Экономико-математические модели и методы (ЭММ). Технология ЭММ. Принципиальная ограниченность их применения в сфере менеджмента.

Неопределенные факторы и их влияние на процесс подготовки и обоснования решений. Методы учета и снижения степени неопределенности при подготовке и обосновании решений. Методы системного анализа. Классификация методов системного анализа. Экспертные процедуры для подготовки и обоснования решений. Понятие экспертизы. Общая схема экспертизы. Типы экспертиз в менеджменте. Методы обработки экспертной информации.

Инструменты менеджмента. Техника сценариев. Деревья целей. Анализ иерархий.

Имитационная система поддержки решений и моделирования: понятие, структура, принципы построения и функционирования.

Вопросы лекции

1. Модели и методы науки управления

2. Основные формы моделей и методов принятия решений

* * *

Эффективное принятие решений необходимо для выполнения управленческих функций. Процесс принятия решений – центральный пункт теории управления! Наука управления старается повысить эффективность организаций путем увеличения способности руководства к принятию обоснованных объективных решений в ситуациях исключительной сложности с помощью моделей и количественных методов.

Задачами данной лекции являются:

- рассмотреть особенности моделирования и типов используемых моделей;

- изучить широко используемые методы принятия решений;

- ознакомиться с методами прогнозирования, применяемыми в рамках науки управления.

Следует иметь в виду, что цель состоит не в том, чтобы показать, как на деле применяются эти методы, а дать представления о возможностях науки управления.

Модели и методы науки управления

Происхождение и центральный объект науки управления

Концепция о возможности применения научных принципов для повышения эффективности организации зародилась, когда управление как наука было еще в зачаточном состоянии. Систематическое приложение научного метода к проблемам управления было фундаментом научного управления.

Однако истоки школы управленческой мысли имеют недавнее происхождение.

Наука управления зародилась в Англии во время второй мировой войны, когда группа ученых получила задание на решение сложных военных проблем, таких, как оптимальное размещение сооружений гражданской обороны и огневых позиций, оптимизация глубины подрыва противолодочных бомб и построения конвоя транспортных караванов.

В 50-60-е гг. методология была обновлена, преобразована в целый ряд специфических методов и стала все более широко применяться для решения проблем в промышленности и принятия решений в разных ситуациях. Сегодня модели и методы науки управления используются для решения таких задач, как:

- регулирование транспортных потоков в городах и оптимизация графика движения транспорта,

- составление графиков работы в учебных заведениях и на предприятиях,

- управление запасами на предприятиях, в супермаркетах и универмагах,

- разработка новых видов продукции,

- распределение расходов на рекламу различных видов продукции,

- планирование материального обеспечения,

- распределение оборудования и трудовых ресурсов для производства разных изделий на предприятии и др.

Центральный пункт науки управления состоит в том, чтобы обеспечить руководителей организации научной базой для разрешения проблем, связанных со взаимодействием компонентов организации в интересах последней как целого. Это важно для всех организаций, но особенно трудным может быть применение этого принципа в крупных организациях в силу высокой степени специализации.

Специалисты штабных служб по моделированию принятия решений и соответствующим методам пытаются оценить компромиссы, возможные в связи с различием целей, и выявить альтернативные решения, обеспечивающие баланс противоречивых целей. Понимание подхода с позиций науки управления помогает более эффективно общаться со штабными специалистами и работать с ними над формулированием эффективных решений проблем организации.

Рис. 1. Этапы формирования научного метода в управлении

2. Второй особенностью научного подхода к управлению является системная ориентация. Применяя научный метод для разрешения проблем управления, необходимо помнить, что организация – это открытая система, состоящая из взаимосвязанных частей.

3. Третья особенность науки управления – использование моделей. Моделирование часто необходимо в силу сложности проблем управления и трудности проведения экспериментов в реальной жизни.

Наиболее заметный и наиболее значительный вклад школы научного управления заключается в разработке моделей, позволяющих принимать объективные решения в ситуациях, слишком сложных для простой причинно-следственной оценки альтернатив. Многие из таких моделей настолько сложны, что не всякий средний руководитель в состоянии воспользоваться ими самостоятельно. Однако отсутствие основательного представления о моделях может привести руководителя к методу проб и ошибок и принятию необдуманных решений вместо применения проверенных методов.

Понятие модели и моделирования

Хотя некоторые модели, используемые наукой управления, настолько сложны, что без компьютера обойтись невозможно, концепция моделирования проста. По определению Шеннона: Модель – это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, адекватной объекту, но отличной от самой целостности. Схема организации, к примеру, это и есть модель, представляющая ее структуру.

Главной характеристикой модели можно считать упрощение реальной жизненной ситуации, к которой она применяется. Поскольку форма модели менее сложна, а не относящиеся к делу данные, затуманивающие проблему в реальной жизни, устраняются, модель зачастую повышает способность руководителя к пониманию и разрешению встающих перед ним проблем. Модель также помогает руководителю совместить свой опыт и способность к суждению с опытом и суждениями экспертов.

Преимущества и необходимость моделирования

Причины, обусловливающие использование модели вместо попыток прямого взаимодействия с реальным миром:

1) естественная сложность многих организационных ситуаций,

2) невозможность проведения экспериментов в реальной жизни, даже когда они необходимы,

3) ориентация руководства на будущее.

Сложность.

Возможности человека повышаются при взаимодействии с реальностью с помощью ее модели, поскольку реальный мир организации исключительно сложен и фактическое число переменных, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека. Постичь это можно, упростив реальный мир с помощью моделирования.

Экспериментирование.

Встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы, однако прямое экспериментирование на реальном объекте дорого стоит и требует времени. На помощь приходят физические или мысленные модели, содержание которых легче варьировать, чем прототип.

Информационные ограничения.

Основная причина недостоверности предпосылок и других затруднений – это ограниченные возможности в получении нужной информации, которые влияют и на построение, и на использование моделей. Точность модели определяется точностью информации по проблеме. Если ситуация исключительно сложна, специалист по науке управления может быть не в состоянии получить информацию по всем релевантным факторам или встроить ее в модель. Если внешняя среда подвижна, информацию о ней следует обновлять быстро, но это может быть нереализуемым или непрактичным.

В общем, построение модели наиболее затруднительно в условиях неопределенности. Когда необходимая информация настолько неопределенна, что ее трудно получить исходя из критерия объективности, руководителю, возможно, целесообразнее положиться на свой опыт, способность к суждению, интуицию и помощь консультантов.

Страх пользователей.

Модель нельзя считать эффективной, если ею не пользуются. Основная причина неиспользования модели заключается в том, что руководители, которым она предназначена, могут не вполне понимать получаемые с помощью модели результаты и потому боятся ее применять.

Руководители должны быть подготовлены к применению моделей, а высшему руководству следует подчеркивать, насколько значительно успех организации зависит от моделей и как они повышают способность руководителей эффективно планировать и контролировать работу организации.

Чрезмерная стоимость.

Выгоды от использования модели, как и других методов управления, должны с избытком оправдывать ее стоимость. При установлении издержек на моделирование руководству следует учитывать затраты времени руководителей высшего и низшего уровней на построение модели и сбор информации, расходы и время на обучение, стоимость обработки и хранения информации.

Типы моделей

Прежде чем рассматривать широко используемые современными организациями модели и задачи, для решения которых они наиболее пригодны, необходимо описать три базовых типа моделей. Речь идет о физических, аналоговых и математических моделях.

Физическая модель.

Физическая модель представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Отличительная характеристика физической (называемой иногда «портретной») модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность».

Примеры физической модели – синька чертежа завода, его уменьшенная фактическая модель, уменьшенный в определенном масштабе чертеж проектировщика. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а также разрешить сопряженные проблемы, например размещение дверей, ускоряющее движение людей и материалов. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом стоит она много меньше настоящего.

Аналоговая модель.

Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. График, иллюстрирующий соотношения между объемом производства и издержками (рис. 2), является аналоговой моделью. График показывает, как влияет уровень производства на издержки.

Рис. 2. График как аналоговая модель

Другой пример аналоговой модели – организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии легко представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем составление перечня взаимосвязей всех работников.

Математическая модель.

В математической модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Пример математической модели и аналитической ее силы как средства, помогающего нам понимать исключительно сложные проблемы, – известная формула Эйнштейна Е = тс². Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у физиков появилась даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии.

Вероятно, математические модели относятся к типу моделей, чаще всего используемых при принятии организационных решений. Рис. 2 иллюстрирует зависимость между объемом производства и издержками, описываемую с помощью модели:

С - PV(0, 1)+2500.

Согласно этой модели, издержки (С) равны объему производства (PV), умноженному на 0, 1 плюс 2500.

Постановка задачи.

Первый и наиболее важный этап построения модели, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи. Правильное использование математики или компьютера не принесет никакой пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована. Альберт Эйнштейн однажды сказал, что правильная постановка задачи важнее даже, чем ее решение.

Из того только, что руководитель осведомлен о наличии проблемы, вовсе не следует факт идентификации истинной проблемы. Руководитель обязан уметь отличать симптомы от причин.

2. Построение модели.

После правильной постановки задачи следующим этапом процесса предусмотрено построение модели. Разработчик, специалист по науке управления должен:

4 определить главную цель модели;

4 выявить, какие выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя модель;

4 решить, какая информация требуется для построения модели, удовлетворяющей поставленным целям и выдающей на выходе нужные сведения;

4 рассчитать расходы и реакцию людей на моделирование.

Модель, которая стоит больше, чем вся задача, требующая решения с помощью модели, конечно, не внесет никакого вклада в приближение к целям организации. Подобным образом излишне сложная модель может быть воспринята конечными пользователями как угроза и отвергнута ими.

Таким образом, для построения эффективной модели руководителям и специалистам по науке управления следует работать вместе, взаимно увязывая потребности каждой стороны.

Применение модели.

После проверки на достоверность модель готова к использованию. Основная причина недоиспользования моделей руководителями, которые должны их применять, возможно, заключается в том, что они их опасаются или не понимают.

Если модели науки управления создаются специалистами штабных служб (а так обычно и бывает), линейные руководители, для которых они предназначены, должны принимать участие в постановке задачи и установлении требований по информации, получаемой из модели. Руководителей следует также научить использовать модели, объяснив, как модель функционирует, каковы ее потенциальные возможности и ограничения.

5. Обновление модели. Даже если применение модели оказалось успешным, почти наверняка она потребует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных не ясна или желательны дополнительные данные. Если цели организации изменяются таким образом, что это влияет на критерии принятия решений, модель необходимо соответствующим образом модифицировать. Аналогичным образом изменение во внешнем окружении, например появление новых потребителей, поставщиков или технологии, может обесценить допущения и исходную информацию, на которых основывалась модель при построении.

Рис. 3. Модель линейного программирования

С помощью модели линейного программирования управляющий может определить, какое количество краски каждого типа производить при известных запасах реагентов и имеющемся резерве времени работы оборудования, а также с учетом вклада в прибыль краски каждого типа. Не имея такой модели, крайне сложно принять оптимальное решение даже в сравнительно простой ситуации.

Линейное программирование применяется для решения задач с несколькими переменными.

5. Имитационные модели. Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все являются заменителями реальности. Тем не менее как метод моделирования имитация конкретно обозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Главная идея имитации состоит в использовании некоего устройства для имитации реальной системы с целью исследовать и понять ее свойства, поведение и характеристики.

Аэродинамическая труба – пример физически осязаемой имитационной модели, используемой для проверки характеристик разрабатываемых самолетов и автомобилей.

Специалисты по производству и финансам могут разработать модели, позволяющие имитировать ожидаемый прирост производительности и прибылей в результате применения новой технологии или изменения состава рабочей силы.

Специалист по маркетингу может создать модели для имитации ожидаемого объема сбыта в связи с изменением цен или рекламы продукции.

Имитация используется в ситуациях, слишком сложных для математических методов типа линейного программирования. Это может быть связано с чрезмерно большим числом переменных, трудностью математического анализа определенных зависимостей между переменными или высоким уровнем неопределенности.

Итак, имитация – это часто весьма практичный способ подстановки модели на место реальной системы или натурного прототипа. Экспериментируя на модели системы, можно установить, как она будет реагировать на определенные изменения или события в то время, когда отсутствует возможность наблюдать эту систему в реальности. Если результаты экспериментирования с использованием имитационной модели свидетельствуют о том, что модификация ведет к улучшению, руководитель может с большей уверенностью принимать решение об осуществлении изменения в реальной системе.

6. Модель экономического анализа. Экономический анализ – очевидно, наиболее распространенный метод – это тоже одна из форм построения модели. Экономический анализ вбирает в себя почти все методы оценки издержек и экономических выгод, а также относительной рентабельности деятельности предприятия. Типичная «экономическая» модель основана на анализе безубыточности, методе принятия решений с определением точки, в которой общий доход уравнивается с суммарными издержками, т.е. точки, в которой предприятие становится прибыльным.

Точка безубыточности (break-even point – ВЕР ) обозначает ситуацию, при которой общий доход (total revenue – TR) становится равным суммарным издержкам (total costs – ТС).

Для определения ВЕР необходимо учесть три основных фактора:

- продажную цену единицы продукции,

- переменные издержки на единицу продукции,

- общие постоянные издержки на единицу продукции.

Цена (unit-prise – Р ) показывает, какой доход фирма получит от продажи каждой единицы товаров или услуг. Издательская компания, к примеру, получает 80% розничной цены книги; таким образом, при продаже одной книги за 100 руб. Р составит 80 руб.

Переменные издержки на единицу продукции (variable costs – VC ) – это фактические расходы, прямо относимые на изготовление каждой единицы продукции. Применительно к изготовлению книги это будут расходы на бумагу, обложку, типографию, изготовление переплета и сбыт, а также выплата авторского гонорара.

Естественно, совокупные переменные издержки растут с объемом производства. Постоянные издержки – это те издержки, которые по меньшей мере в ближайшей перспективе остаются неизменными независимо от объема производства. Основные составляющие совокупных постоянных издержек (total fixed cost – TFC ) издательской компании – расходы на редактирование, оформление и набор. Кроме того, часть расходов – управленческих, на страхование и налоги, аренду помещения и амортизационных отчислений переводится в постоянные издержки в соответствии с формулой, установленной руководством. В нашем примере предположим, что постоянные издержки, связанные с производством книги, равны 200 тыс. руб.

Продажная цена за вычетом переменных издержек обозначает вклад в прибыль на единицу проданной продукции. Тогда при продажной цене книги 100 руб. и переменных издержках 60 руб. этот вклад составит 40 руб. Это, в свою очередь, позволяет руководству установить, сколько книг нужно продать, чтобы покрыть постоянные издержки в сумме 200 тыс. руб. Разделив 200 тыс. на 40, мы получим 5 тыс., т.е. именно столько книг необходимо продать, чтобы проект был рентабельным. В форме уравнения безубыточность выражается следующим образом:

TFC = BEP× (P-VC) (1), или

BEP = TFC / P-VC (2)

Используя формулу, мы получим на базе тех же самых данных такие же результаты, как и при простом подсчете. А именно:

цена единицы продукции (Р) = 100 руб.;

переменные издержки (VC) = 60 руб.;

совокупные постоянные издержки (TFC) = 200 000 руб.

Отсюда: BEP = TFC / P-VC = 200000 / (100 – 60) = 200000 / 40 = 5000 книг

Вычисление точки безубыточности, будучи сравнительно простой операцией, дает значительный объем полезной информации. Соотнося величину ВЕР и оценку объема продажи, в идеале получаемую методами анализа рынка, руководитель в состоянии сразу увидеть, будет ли проект прибыльным, как запланировано, и каков примерный уровень риска. Если наш анализ издательского рынка показал, что потенциал сбыта составляет 80 000 экземпляров, это значит, что издание будет прибыльным и сопряжено с относительно малым риском. Намерение продать всего, к примеру, 35 000 книг было бы весьма рискованным.

Легко можно также установить, как влияет на прибыль изменение одной или большего числа переменных. Например, издатель увеличивает величину Р с 100 до 110 руб., ВЕР должна снизиться до 4000 книг, что должно произойти и при соответствующем изменении величины VC. Таким образом, анализ безубыточности помогает выявить альтернативные подходы, которые были бы более привлекательными для фирмы. Издатели стараются выпускать научные книги, но рынок их сбыта гораздо уже, чем, скажем, рынок учебников по вводным курсам, поэтому им приходится выплачивать менее высокие гонорары авторам научных книг и отказываться от второго цвета при печати. Такой подход позволяет вдвое снизить общие постоянные и переменные издержки по сравнению с учебниками по вводным курсам. Следует отметить, что в результате внешний вид книги ухудшается, а это может заставить потенциальных потребителей обратиться к продукции конкурента, в результате чего сбыт упадет ниже точки безубыточности.

Получив результаты по сбыту и данные по фактическим издержкам, руководство может вернуться к модели безубыточности для контрольной оценки. Фактически определенные постоянные и переменные издержки, которые превышают те, что использованы для расчета точки безубыточности, свидетельствуют о необходимости корректирующих действий. Однако зачастую эти действия должны сводиться к новому анализу основы расчета. Как любые другие прогнозы и планы, те, что использованы в анализе безубыточности, могут быть ошибочными, и зачастую по причинам, не находящимся под контролем руководителя. В начале 70-х гг., к примеру, многие издатели столкнулись с уменьшением прибыли в силу внезапного непредвиденного скачка цен на бумагу, который невозможно было полностью переложить на потребителей.

Объем производства, обеспечивающий безубыточность, можно рассчитать почти по каждому виду продукции или услуге, если соответствующие издержки удается определить. Это может быть число сидений в самолете, которые должны быть заняты пассажирами, число посетителей в ресторане, объем сбыта нового типа автомобиля. Другие модели экономического анализа применяются для определения прибыли на инвестированный капитал, величины чистой прибыли, которую имеет в данный период фирма, и дивидендов на одну акцию внутри фирмы. Эти модели рассматриваются в курсах по финансам и бухгалтерскому учету. По сути дела, почти все методы бухгалтерского учета должны быть основаны на известных моделях экономического анализа, позволяющих определить финансовое состояние и показатели работы фирмы.

Методы принятия решений

Платежная матрица

Платежная матрица – это один из методов статистической теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей. В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически свершаются. Если такое событие или состояние природы не случается на деле, платеж неизбежно будет иным.

В целом платежная матрица полезна, когда:

1. Имеется разумно ограниченное число альтернатив, или вариантов, стратегии для выбора между ними.

2. То, что может случиться, с полной определенностью неизвестно.

3. Результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива, и какие события в действительности имеют место.

4. Кроме того, руководитель должен располагать возможностью объективной оценки вероятности релевантных событий и расчета ожидаемого значения такой вероятности.

Руководитель редко имеет полную определенность. Но так же редко он действует и в условиях полной неопределенности. Почти во всех случаях принятия решений руководителю приходится оценивать вероятность, или возможность, события. Из предшествующего рассмотрения напомним, что вероятность варьирует от 1, когда событие определенно произойдет, до 0, когда событие определенно не произойдет. Вероятность можно определить объективно, как поступает игрок в рулетку, ставя на нечетные номера. Выбор ее значения может опираться на прошлые тенденции или субъективную оценку руководителя, который исходит из собственного опыта действий в подобных ситуациях.

Дерево решений

Дерево решений – еще один популярный метод науки управления, используемый для выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов. Дерево решений – это схематичное представление проблемы принятия решений. Как и платежная матрица, дерево решений даст руководителю возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы. Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений.

Методом дерева решений можно пользоваться в ситуациях, подобных описанной выше, в связи с рассмотрением платежной матрицы. В этом случае предполагается, что данные о результатах, вероятности и т.п. не влияют на все последующие решения. Однако дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений – это полезный инструмент для принятия последовательных решений.

На рис. 4 проиллюстрировано применение метода дерева решений для разрешения проблемы, требующей определенной последовательности решений.

Рис. 4. Дерево решений

Вице-президент по производству из компании, в настоящее время выпускающей электрические газонокосилки, считает, что расширяется рынок ручных косилок. Он должен решить, стоит ли переходить на производство ручных косилок и, если сделать это, стоит или не стоит продолжать выпуск электрических газонокосилок. Производство косилок обоих типов потребует увеличения производственных мощностей. До принятия решения руководитель собрал релевантную информацию об ожидаемых выигрышах в случае тех или иных вариантов действий и о вероятности соответствующих событий. Эта информация представлена на дереве решений.

Используя дерево решений, руководитель находит путем возврата от второй точки к началу наиболее предпочтительное решение – наращивание производственных мощностей под выпуск косилок обоих типов. Это обусловлено ожидаемым выигрышем (3 млн. долл.), который превышает выигрыш (1 млн. долл.) при отказе от такого наращивания, еслив точке А будет низкий спрос на электрические косилки.

Руководитель продолжает двигаться назад к текущему моменту (первой точке принятия решений) и рассчитывает ожидаемые значения в случаях альтернативных действий – производства только электрических или только ручных косилок. Ожидаемое значение для варианта производства только электрических косилок составляет 6, 5 млн. долл. (0, 7 х 8 млн. долл. + 0, 3 х 3 млн. долл.). Подобным образом рассчитывается ожидаемое значение для варианта выпуска только ручных косилок, которое равно всего 4, 4 млн. долл. Таким образом, наращивание производственных мощностей под выпуск косилок обоих типов является наиболее желательным решением, поскольку ожидаемый выигрыш здесь наибольший, если события пойдут, как предполагается.

3. Метод сценариев. В числе методов, применяемых в экономическом прогнозировании, значительную роль выполняют прогнозные сценарии. С их помощью устанавливается логическая последовательность с целью показать, как, исходя из реальной ситуации, может шаг за шагом развертываться будущее состояние объекта исследования, экономического процесса или явления

Основное значение прогнозного сценария связано с определением перспектив развития, основной его линии, а также с выявлением основных факторов фона развития и критериев для оценки уровней достижения цели

Методы прогнозирования

Многие допущения, из которых исходит руководитель, относятся к условиям в будущем, над которыми руководитель почти не имеет никакого контроля. Однако такого рода допущения необходимы для многих операций планирования. Ясно, что, чем лучше руководитель сможет предсказать внешние и внутренние условия применительно к будущему, тем выше шансы на составление осуществимых планов.

Прогнозирование – это метод, в котором используются как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Если прогнозирование выполнено качественно, результатом станет картина будущего, которую вполне можно использовать как основу для планирования.

Прогнозирование сегодня – специализированная область с подразделами. Существуют организации, занимающиеся только прогнозированием в конкретных сферах деятельности. Примечательным примером служит институт Гэллапа, специализирующийся на сборе и анализе информации, позволяющей прогнозировать предпочтения и результаты различных политических и социальных процессов. Многие фирмы и отделения крупных предприятий проводят хитроумный анализ рынка, стремясь спрогнозировать отношение потребителей к планируемым новым видам продукции.

Соответствующие специалисты разработали несколько специфических методов составления и повышения качества прогнозов. В табл. 2 кратко описаны основные разновидности прогнозов, часто используемых в соединении с планированием деятельности организации.

Таблица 2. Разновидности прогнозов

1.	Экономические прогнозы	Используются для предсказания общего состояния экономики и объема сбыта для конкретной компании или по конкретному продукту
2.	Прогнозы развития технологии	Позволят предсказать, разработки каких новых технологий можно ожидать, когда это может произойти, насколько экономически приемлемыми они могут быть
3.	Прогнозы развития конкуренции	Позволяют предсказывать стратегию и тактику конкурентов
4.	Комплексные прогнозы на основе опросов и исследований	Дают возможность предсказать, что произойдет в сложных ситуациях, используя данные многих областей знания. Например, будущий рынок автомобилей можно оценить только с учетом надвигающегося изменения состояния экономики, общественных ценностей, политической обстановки, технологии и стандартов по защите окружающей среды от загрязнения
	Социальное прогнозирование	Используется для предсказания - изменений в социальных установках людей и состояния общества (отношение людей к таким вопросам, как стремление к комфорту, склонность к материализму или патриотизму и т.п.), - изменения качества жизни, медицинского обслуживания и т.д. Прогнозирование такого рода может быть полезным в управлении, особенно применительно к мотивации трудящихся.

Результаты прогнозирования включаются в цели организации, определяемые руководством.

А. Вербальная информация.

Методы сбора вербальной, устной информации, по сути дела, наиболее часто используются в анализе внешней среды. Сюда следует отнести информацию, получаемую из радио- и телепередач, от потребителей, поставщиков, конкурентов, на торговых совещаниях, в профессиональных организациях, от юристов, бухгалтеров и финансовых ревизоров, консультантов.

Такая вербальная информация затрагивает все основные факторы внешнего окружения, представляющие интерес для организации. Она имеет откровенно переменчивый характер, ее легко получить, и часто на нее вполне полагаются. Иногда, впрочем, данные могут оказаться неточными, устаревшими или страдающими расплывчатостью. Если такое происходит, и руководство использует некачественную информацию для формулирования целей организации, количество проблем при осуществлении целей может быть значительным.

1.б. Письменная информация.

Источники письменной информации о внешнем окружении – это газеты, торговые журналы, информационные бюллетени, профессиональные журналы и годовые отчеты. Еще одним источником письменной информации о конкурентах служит отчеты государственных и негосударственных комитетов и комиссий. Хотя эта информация легкодоступна, она страдает теми же недостатками, что и вербальная информация, а именно она может быть несвежей и не особенно глубокой.

В. Промышленный шпионаж.

Шпионаж – не новость в жизни корпораций. Иногда он оказывался успешным способом сбора данных о действиях конкурентов, и эти данные затем использовались для переформулирования целей организации. Здесь упоминается о промышленном шпионаже для того, чтобы предупредить руководителей о необходимости защищать данные, имеющие статус вашей интеллектуальной собственности.

12 3 4 5 6 Следующая ⇒