Управленческое решение – сознательный волевой акт субъекта управления,

Управленческое решение – сознательный волевой акт субъекта управления, принятый им в соответствии с закрепленной компетенцией, в процессе управленческой деятельности и направленный на урегулирование подведомственных отношений, включая изменение, совершенствование, рационализацию внешних и внутренних отношений организации. Основные понятия и определения Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Принять «правильное» решение – выбрать такое решение из числа возможных, которое с учетом всех разнообразных факторов и противоречивых требований в максимальной степени будет соответствовать достижению поставленной цели. Объект управленческих решений – система отношений и вопросов, для урегулирования, изменения которых данные управленческие решения принимаются. Субъект управленческих решений – лицо, полномочное принимать эти решения в процессе управленческой деятельности. В теории субъекты управления обозначаются как лица, принимающие решения (ЛПР).

Цели принятия управленческих решений 1) осуществление текущих целей и задач управляющего субъекта; 2) изменения в организации под влиянием внешних и внутренних факторов; 3) решение возникающих проблем, требующих оперативного или долговременного разрешения; 4) поиск и выявление новых ресурсов деятельности организации; 5) прогнозирование и определение путей развития организации; 6) разработка программ и проектов, планирование, стратегическое управление Основные понятия и определения Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Функции управленческих решений: 1) направляющая, которая состоит в том, что решение принимается исходя из долговременной стратегии развития организации: целеполагание, выбор и обоснование стратегии развития; 2) организующая функция проявляется в необходимости согласования действий исполнителей, частей и элементов управляемой системы для реализации решений в запланированные сроки и необходимого качества; 3) мотивирующая функция заключается в согласовании интересов каждого члена организации и нацеливание их на выполнение задач организации.

Трудности принятия управленческих решений: - многокритериальный характер оценок альтернатив; - трудности выявления всех критериев выбора альтернатив; - противоречивость различных критериев; - субъективный характер критериев; - трудности организации работы экспертов; - трудности получения полного списка альтернатив. Основные понятия и определения Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Обобщенные подходы к принятию управленческих решений

Основные понятия и определения Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Основные понятия и определения Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Этапы принятия решений Этап 1 Формулировка проблемной ситуации Этап 2 Определение целей Этап 3 Определение критериев Этап 4 Построение моделей для обоснования решения Системный анализ априорной информации Методы построения дерева целей Методы экспертных оценок Методы экс-пертных оценок Методы прогнозиро-вания ситуаций Методы социологического анализа Методы теории полезности Этап 5 Поиск решения Статистические методы Имитационные модели Эконометрические модели Имитационный эксперимент Оптимизационные модели Модели массового обслуживания Модели удовлетворения ограничений Концептуальные, графические и др. модели Методы оптимизации Методы удовлетворения ограничений Другие методы Этап 9 Управление реализацией решения Этап 8 Утверждение решения Этап 6 Согласование решения Этап 7 Подготовка решения к реализации Этап 10 Оценка эффективности решения Принципы рационального компромисса Методы теории игр Деловые игры Методы планирования во времени и в пространстве Учет правовых, нравственных ограничений Деловые качества исполнителей Методы сетевого управления Методы контроля исполнения поручений Социологический анализ Производственный анализ Финансовый анализ

Теория принятия решений  – универсальное множество альтернатив (вариантов); X – множество предъявленных альтернатив, X ; T – цель принятия решения: выбор или упорядочение альтернатив; M – механизм выбора, M = < D, C >; D – совокупность данных, позволяющих сопоставлять альтернативы; C – критерий (принцип, правило, функция) выбора альтернатив; A – множество выбранных альтернатив, AX , A = M (X). Основные понятия и определения Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Объектная модель системы поддержки принятия управленческих решений Основные понятия и определения Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Значимость цели Стратегические Оперативные Организационные Тип принимаемого решения Запрограммированные Интуитивные Типовые Основанные на суждениях Способ фиксации Документированные Устные Закодированные Функция Планирующее Контролирующее Координирующее Организующее Форма принятия Единоличное Коллегиальное Классификация управленческих решений Основные понятия и определения Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Полнота информации В условиях определенности В условиях неопределенности В условиях риска Регламентация Жестко обусловленные Инициативные Автоматизация Автоматические (принятые экспертной системой) Автоматизированные (системы поддержки принятия решений) Принятые в ручном режиме

Методы принятия решений Основные понятия и определения Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Принятие решений в условиях определенности Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Исследование операций – теория математических моделей и методов принятия решений. Характеристики принимаемых решений Наличие некоторого процесса Наличие управляющих воздействий Наличие цели, ради которой проводится операция Выбор наилучшего (оптимального) управления, при котором достигается цель Операция – система действий, объединенная единым замыслом и направленная на достижение определенной цели. Основная задача теории оптимальных решений – представление обоснованных количественных данных и рекомендаций для принятия оптимальных решений.

Алгоритм принятия решений в условиях определенности Принятие решений в условиях определенности Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Общая задача линейного программирования Принятие решений в условиях определенности Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Ограничения на значения переменных Целевая функция (критерий оптимизации) Система линейных неравенств Система линейных уравнений

Симплекс-метод Принятие решений в условиях определенности Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Дано: система линейных неравенств, ограничивающих область значений D (X1, X2): Необходимо: найти точку (x1,x2), которая бы характеризовалась максимумом целевой функции:

Алгоритм симплекс-метода Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Принятие решений в условиях определенности

Решение задачи методом симплекс-таблицы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Принятие решений в условиях определенности 0. Приведем задачу к классическому виду: 1. Сформируем симлекс-таблицу: В данной задаче 2 уравнения при 4х неизвестных. Соответственно значения двух переменных можно рассчитать, а для двух оставшихся нужно подобрать. Предположим, что x1=0 и x2=0. Тогда: Соответственно начальный план примет вид: X0={0,0,10,8} Изменяем знак

Решение задачи методом симплекс-таблицы Принятие решений в условиях определенности Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений 2. В последней оценочной строке есть отрицательные оценки, поэтому нужно делать шаг симплекс-метода. Выбираем столбец x2 с наименьшей отрицательной оценкой и получаем из каждого уравнения выражения для нее, приравняв все расчетные переменные к нулю, а остальные значения, кроме x2, взяв из предыдущего плана X0={0,0,10,8} : Таким образом, наибольшее значение x2 = 2, рассчитав новые значения x3 = 8, x4 = 0 получим новый план X1={0,2,8,0}.

Решение задачи методом симплекс-таблицы Принятие решений в условиях определенности Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Переведем во второй строке переменную x2 в расчетную. Разделим все коэффициенты этой строки на 4 (коэффициент для x2). Вычтем 2 строку из всех остальных, умножив ее на соответствующий x2: Так как в строке F все коэффициенты положительны, то задача считается решенной с итоговым планом X1={0,2,8,0}, где x1 = 0, x2 = 2. Это и определяет искомую точку (0, 2) в которой заданная целевая функция будет максимальной в области D.

Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

По результатам экспертного опроса Экспертный метод оценки Экспертные методы. Требования к экспертам Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Компетентность – способность эксперта выносить на базе профессиональных знаний, интуиции и опыта достоверные суждения о проблеме. Каждый эксперт в свою строку матрицы ставит «1» тому эксперту, которому он доверяет. Ранг каждого эксперта определяется через сумма положительных оценок в соответствующем столбце Наименее компетентным считается тот эксперт, чьи оценки в наибольшей степени отклоняются от средних в результатах экспертного опроса R: где m – количество экспертов; K – близость оценки эксперта к среднему значению.

Конструктивность мышления – прагматический аспект мышления. Эксперт должен давать решение, обладающее свойством практичности. Учет реальных возможностей решения проблемы важен при проведении экспертного оценивания. Коллективизм учитывается при проведении открытых дискуссий. Поведение человека в коллективе во многих случаях сильновлияет на создание положительного психологического климата и тем самым определяет успешность решения проблемы. Самокритичность эксперта проявляется при самооценке степени своей компетентности, а также при принятии решения по рассматриваемой проблеме. Протокольность мышления – способность к качественной и количественной точности в отображении явлений, не зависящая от психического состояния и настроения исследователя. Креативность – это способность решать творческие задачи. В настоящее время, кроме качественных суждений, основанных на изучении деятельности экспертов, нет каких-либо предложений по оценке этой характеристики. Экспертные методы. Требования к экспертам Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Конформизм – подверженность влиянию авторитетов. Конформизм может проявиться при проведении экспертной оценки в виде открытых дискуссий. Мнение авторитетов подавляет мнение лиц, обладающих высокой степенью конформизма. Достоверность суждений эксперта – наличие большого положительного опыта привлечения эксперта к ранее проведенным экспертизам.

Классификация методов экспертных оценок Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Метод ранжирования Эксперт приписывает каждому свойству натуральное число – ранг, при этом ранг 1 – высший, а ранг N – низший. В результате получаем шкалу, удовлетворяющую условию: число рангов (N) = числу свойств (n). A2 и A4 (места 2 и 3) получают равный (связный) ранг: (2 + 3) / 2 = 2,5; A5, A6 и A10 (места 5, 6 и 7) получают равный (связный) ранг: (5 + 6 + 7) / 3 = 6. 1 2 3 Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

m – количество экспертов n – количество свойств S =  2 =  (ri – rср)2, i =1,2,…,n MS Office Excel =ХИ2ОБР(0,05;1) Open Office Calc =CHIINV(0,05;1) Метод ранжирования. Оценка согласованности n – 2 точность 1 2 0 Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Метод ранжирования. Учёт равных (связных) рангов Т1 = 23 – 2 = 6 Т2 = 33 – 3 = 24 Т3 = 23 – 2 + 23 – 2 = 12 Т4 = 23 – 2 + 23 – 2 = 12 Т5 = 23 – 2 = 6 T1 + T2 + T3 + T4 + T5 = 60 j = 1,2, … , m m – количество экспертов 0 1 2 3 4 Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Метод ранжирования. Учёт равных (связных) рангов 0 5 7 8 6 9 Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Метод ранжирования. Учёт равных (связных) рангов 10 11 Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Метод непосредственной оценки 2. Рассчитывается относительная значимость свойств для каждого эксперта. 1.Составляется матрица «эксперты-свойства», в которой проставляются полученные от каждого эксперта оценки свойств по шкале от 0 до 10. 1 2 Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

3. Вычисляется усредненная оценка, данная экспертами каждому свойству Метод непосредственной оценки Контрольная сумма = 1,0000 Сумма = 0,9999 4. Формируется итоговый рейтинг 3 4 Q6 = ( 7/35 + 5/30 + 5/33) / 3 = 0,1727 Q1 = ( 9/35 + 10/30 + 8/33) / 3 = 0,2776 Q2 = (10/35 + 8/30 + 9/33) / 3 = 0,2750 Q3 = ( 5/35 + 4/30 + 6/33) / 3 = 0,1527 Q5 = ( 1/35 + 2/30 + 3/33) / 3 = 0,0620 Q4 = ( 3/35 + 1/30 + 2/33) / 3 = 0,0599 Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Метод непосредственной оценки. Оценка достоверности MS Office Excel =СРЗНАЧ(D8:F8) Open Office Calc =AVERAGE(D8:F8) MS Office Excel =СТАНДОТКЛОН(D8:F8) Open Office Calc =STDEV(D8:F8) MS Office Excel =СТЬЮДРАСПОБР(0,1;2) Open Office Calc =TINV(0,1;2) m – 1 m – количество экспертов n – количество свойств 0 1 2 3 4 µ – коэффициент вариации = 0,40 Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена n S =  (xi – yi)2 i = 1 Пусть эксперт, оценивая n объектов, ранжировал два их свойства X и Y. Вопрос: существует ли зависимость между этими свойствами? Ранговая корреляция Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена = – 1,000 Коэффициент ранговой корреляции Спирмена = + 1,000 Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена = + 0,783 Коэффициент ранговой корреляции Спирмена = + 0,017 Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Матрица парного ранжирования Метод парных сравнений Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений О1 > O2 > O3 > O4 > O5 Матрица парных сравнений

Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Формирование каждым экспертом матрицы парных сравнений

Формирование суммирующей матрицы Принятие решений в условиях неопределенности. Экспертные методы Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Формирование результирующей матрицы 4>4/2 2<4/2 d – пороговое значение, обычно d=m/2 Ранжирование объектов в соответствии с набранной суммой I – М2 ; II – М1 ; III – М4 ; IV – М3

Экспертные методы принятия решений. Анализ Кано Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Метод разработан японским профессором Н. Кано для выявления значимых требований к новому товару или услуге Анкета обработки результатов опроса потребителей Негативный: Как Вы относитесь к тому что в краске будет максимальное количество аммиака? Позитивный: Как Вы относитесь к тому что в краске будет минимальное количество аммиака? Негативный: если требование N к товару не выполняется, то как Вы к этому отнесетесь? Позитивный: если требование N к товару выполняется, то как Вы к этому отнесетесь? Возможные ответы: 1. мне это нравится (I like it that way); 2. это абсолютно необходимо (it must be that way) 3. для меня это не имеет значения (I am neutral) 4. я это спокойно воспринимаю (I can live with it that way) 5. меня это не устраивает (I dislike it that way)

Анкета обработки результатов опроса потребителей Экспертные методы принятия решений. Анализ Кано Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений M I I I O O O O M M I

Классификация требований: M – Необходимые (must-be) – требования к товару или услуге, при отсутствии которых потребитель даже не рассматривает данный товар или услугу как альтернативу. Наличие данных атрибутов не приводит к высокой удовлетворенности покупателя, поскольку рассматривается покупателем как нечто само собой разумеющееся; O – Линейные, или Одномерные (one-dimensional) – требования, для которых удовлетворенность потребителя тем выше, чем в большей степени присутствует данный атрибут; R – Реверсивные (reverse) – требования, для которых удовлетворенность потребителя обратно пропорциональна степени их выполнения, т.е. чем меньше выполняется требование, тем лучше (т.е. тем выше удовлетворенность покупателя); требования, обратные линейным. A – Привлекательные (attractive) – невыполнение данного требования воспринимается потребителем нейтрально и не препятствует выбору, однако его присутствие резко увеличивает удовлетворенность потребителя. Удовлетворение таких требований позволит приятно «удивить покупателя», однако он не рассматривает их как обязательные – потребитель доволен, если данные атрибуты присутствуют, но если их нет, это не сыграет решающей роли в выборе модели автомобиля. I – Безразличные (indifferent) – требования, удовлетворение которых не имеет значения для потребителя и не влияет на его выбор. Однако они часто ошибочно рассматриваются как значимые. Q – Сомнительные (questionable) требования, анализ удовлетворенности выполнением которых дает противоречивые результаты. Экспертные методы принятия решений. Анализ Кано Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Экспертные методы принятия решений. Анализ Кано Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Выбор альтернативы, в большей степени соответствующей требованиям Матрица требований к краскам для волос Экспертные методы принятия решений. ELECTRE Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Матрица расчета критериев согласия Экспертные методы принятия решений. ELECTRE Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Т2(А1)=10 > Т2(А3)=8 => Подтвердилось Т2(А2)=9 < Т2(А1)=10 => Опровергнуто Т2(А4)=10 = Т2(А1)=10 => Равенство 8,5+9+6=23,5 С1 = (ΣI++ΣI=) / (ΣI++ΣI=+ΣI-) = (6+19) / (6+8,5+19) = 0,75 С2 = ΣI+ / ΣI- = 6 / 8,5 = 0,71

Матрица расчета критерия несогласия Экспертные методы принятия решений. ELECTRE Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений = |Т1(А1) – Т1(А2)| / LT1 = |8 – 9| / 9 = 0,11 d – максимум

Формирование матриц парных сравнений Экспертные методы принятия решений. ELECTRE Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Критерий согласия ELECTRE-I (С1) Критерий согласия ELECTRE-II (С2) Критерий несогласия d

Ранжирование решений (ELECTRE-I) Экспертные методы принятия решений. ELECTRE Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Критерий согласия ELECTRE-I (С1) Критерий несогласия d Расчет рангов Необходимо подобрать такое значение Cкр и dкр, чтобы, исходя из условия: Если ((Стек>Cкр)^(dтекCкр)^(0,0

Ранжирование решений (ELECTRE-II) Экспертные методы принятия решений. ELECTRE Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Критерий согласия ELECTRE-II (С2) Критерий несогласия d Расчет рангов Необходимо подобрать такое значение Cкр и dкр, чтобы, исходя из условия: Если ((Стек>Cкр)^(dтекCкр)^(0,0

Выбор альтернативы, в большей степени соответствующей целям и требованиям Выявляется методом анализа иерархий Бальная оценка связей Цели организации Весовые коэффициенты целей Возможные решения Оценка значимости решения на достижения цели Значимость решения Оценка взаимного влияния решений друг на друга Используется в случае одновременной реализации нескольких решений для оценки мультипликативных эффектов Экспертные методы принятия решений. Домик качества Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Выбор лучшего бизнес-плана для ЗАО «Салон-красоты» Экспертные методы принятия решений. Домик качества Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Цели определены методом анализа иерархий 1,65=0,252*(-1)+0,027*0+0,027*3+0,603*3+0,015*0+0,063*0+0,013*1 Есть доводы, что в бизнес-плане П1 цель Ц32,1 будет достигнута, доводы «против» отсутствуют. Доводов, что в бизнес-плане П1 цель Ц31,1 будет достигнута, больше, чем доводов «против». Количество поводов «за» и «против», что в бизнес-плане П2 цель Ц32,1 будет достигнута, примерно равно. Лучший бизнес-план, так как З → max

Функционально-стоимостный анализ (ФСА) – метод системного технико-экономического исследования различных объектов, направленный на оптимизацию соотношения между качеством исполнения заданных функций и затратами на их осуществление. Основная цель ФСА – выявление резервов снижения затрат на исследования и разработки, производство и эксплуатацию рассматриваемых объектов. Принципы ФСА: системный принцип – любой объект понимается как система, как часть (подсистема) системы более высокого уровня и как совокупность компонентов (подсистем, элементов); функциональный принцип – любой объект понимается и совершенствуется не в конкретной материально-вещественной форме, а как комплекс выполняемых им функций; стоимостный принцип – при создании нового или совершенствовании существующего объекта необходимо обеспечить минимум затрат, приходящихся на единицу его полезности. Экспертные методы принятия решений. ФСА Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Функционально-стоимостной анализ

Системный принцип позволяет выявить в каждом изучаемом объекте причинно-следственные связи между качеством (эксплуатационно-техническими характеристиками объекта) и затратами на его реализацию. Функциональный принцип означает, что для конечного потребителя не важна природа объекта как такового; его интересуют функциональные возможности, т.е. те действия, та работа, которые могут быть выполнены самим объектом или при помощи его. Функциональный подход противопоставляется традиционному предметному подходу: сначала необходимо рассматривать состав необходимых при эксплуатации объекта функций, задач, целей и только после этого определять возможные способы его конструктивной, технологической или организационной реализации и совершенствования. Стоимостный принцип базируется на предположении о том, что в каждом объекте сосредоточены как необходимые, так и излишние затраты. Излишние затраты обычно связаны с повышенной, не требующейся потребителю функциональностью объекта, либо с недостаточно экономичной конструктивно-технологической или организационной реализацией производства. ФСА. Принципы Экспертные методы принятия решений. ФСА Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Функция – внешнее проявление свойств объекта в рассматриваемой системе отношений, т.е. в конкретной предполагаемой или сложившейся обстановке. ФСА. Функции Потребительная стоимость – способность объекта удовлетворять ту или иную потребность человека (группы людей, общества в целом). Вне отношения к потребностям людей потребительной стоимости не существует. Экспертные методы принятия решений. ФСА Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Внешние функции определяют связь между объектом в целом и потребителем; совокупное выполнение внутренних функций реализует внешние. Основные и вспомогательные функции являются полезными в том смысле, что невыполнение хотя бы одной из них приводит к потере объектом работоспособности. Вредными (избыточными, излишними) считаются те функции, которые не изменяют работоспособности объекта, но приводят к увеличению затрат при его создании и эксплуатации. Основные функции определяют работоспособность объекта. Совокупность основных функций определяется принятым с целью реализации внешней функции принципом действия объекта. Вспомогательные функции способствуют реализации основных. Совокупность вспомогательных функций определяется условиями реализации основных и зависит от принятого конструктивного исполнения объекта. Необходимость во вспомогательных возникает только при фактической реализации соответствующих основных функций. Главная функция определяет назначение, сущность, смысл существования, основную цель объекта, его основную потребительную стоимость. Второстепенные функции не влияют на работоспособность объекта и отражают его побочные цели, побочные потребительные стоимости Экспертные методы принятия решений. ФСА Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Для экспертной оценки значимости (Hi) i-ой функции (i =1,n) используют один из критериев качества функции: надежность, точность, быстродействие и т.д. ФСА. Основные соотношения Относительные производственные затраты (Zi) на осуществление i-ой функции (в баллах) вычисляются следующим образом: Zi = ( Ci / Cобщ )  100 Ci – затраты на реализацию i-ой функции; Cобщ – затраты на создание объекта. Нормировочные условия ∑ Hi = 100, ∑ Zi = 100, i =1,n. Оценки Hi и Zi сопоставляются с помощью диаграммы «значимость – затраты» и рассчитываются значения удельных относительных затрат: Ri = Zi / Hi. Неблагополучный результат Ri > 1. Экспертные методы принятия решений. ФСА Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

ФСА. Пример Объект имеет одну главную функцию и четыре подфункции (F1, F2, F3, F4), определяющие назначение четырех конструктивных элементов, из которых он состоит. Экспертным путём установлено: Вывод: целесообразно совершенствовать объект по функции F3. Экспертные методы принятия решений. ФСА Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Экспертные методы принятия решений. SWOT-анализ Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Стандартная матрица SWOT-анализа Экспертные методы принятия решений. SWOT-анализ Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Упрощенная матрица SWOT-анализа Экспертные методы принятия решений. SWOT-анализ Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Анализ угроз со стороны конкурентных сил Анализ возможностей, предоставленных рынком Экспертные методы принятия решений. SWOT-анализ Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

SWOT–оценка возможностей и угроз с учетом сильных и слабых сторон Экспертные методы принятия решений. SWOT-анализ Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Взвешенная матрица SWOT–анализа Экспертные методы принятия решений. SWOT-анализ Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Принятие решений в условиях риска Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Управление рисками – процесс принятия и выполнения управленческих решений, направленных на снижение вероятности возникновения неблагоприятного результата и минимизацию возможных потерь, вызванных его реализацией. Риск – возможная опасность какого-либо неблагоприятного исхода; Риск – сочетание вероятности и последствий наступления неблагоприятного события; Риск – характеристика ситуации, имеющей неопределённость исхода, при обязательном наличии неблагоприятных последствий; Риск – вероятность возникновения неблагоприятных последствий для организации; Риск – количественная оценка опасностей, определяется как частота одного события при наступлении другого. Возможные способы оценки рисков Probabilistic Risk Assessment (вероятностная оценка риска): R = P, где R – риск; P – вероятность одного нежелательного события. Value At Risk (стоимостная мера риска): R = P  S, где R – риск; P – вероятность одного нежелательного события; S – количество потерянных денег или жертв в результате одного нежелательного события. Частота реализации опасностей : R(f, t) = N(t) / Q(f), где R – риск; где N(t) – количественный показатель частоты нежелательных событий в единицу времени t; Q(f) – число объектов риска, подверженных фактору f. Экспертная оценка рисков: R = A  B  E, где R – риск; A, B, E – соответственно экспертные оценки частоты возникновения нежелательных событий, тяжести их последствий и вероятности необнаружения.

Область принятия решений Экологические Технические Социальные Экономические Профессиональные … Классификация рисков Принятие решений в условиях риска Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Количество людей, подвергающихся опасности Индивидуальные Коллективные Допустимость Приемлемые Недопустимые Фундаментальные Объективность оценки Субъективные Объективные Виды потерь Финансовые Нефинансовые Величина последствий Частные Региональные Глобальные Статичность Статические Динамические

Пример расчета Необходимо оценить доходность от пакетов акций П1, П2, П3 в случае реализации сценариев С1–С4, вероятность выполнения которых составляет Р1–Р4 соответственно. Принятие решений в условиях риска Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Критерий Байеса Zi = ∑ Qij Pj , i=1,...,m, j=1,...,n. Для приведенного примера средняя доходность будет равна: Z1 = 2·0,3 + 15·0,1 + 0·0,1 + 0·0,5 = 2,1; Z2 = 4·0,3 + 2·0,1 + 13·0,1 + 2·0,5 = 3,7; Z3 = 12·0,1 + 3·0,5 = 2,7. Таким образом, фирме рекомендуется приобрести пакет акций П2. Критерии оценки рисков

Принятие решений в условиях риска Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Критерий Лапласа Zi = (∑ Qij) / n, i=1,...,m, j=1,...,n. Для приведенного примера средняя доходность будет равна: Z1 = (2 + 15 + 0 + 0) / 4 = 4,25; Z2 = (4 + 2 + 13 + 2) / 4 = 5,25; Z3 = (12 + 3 + 0 + 0) / 4 = 3,75. Таким образом, фирме рекомендуется приобрести пакет акций П2. Критерий Вальда (критерий крайнего пессимизма, минимальный выигрыш) Zi = min(∑ Qij), i=1,...,m, j=1,...,n. Для приведенного примера минимальная доходность будет равна: Z1 = min (2, 15, 0, 0) = 0; Z2 = min (4, 2, 13, 2) = 2; Z3 = min (12, 3, 0, 0) = 0. Таким образом, фирме рекомендуется приобрести пакет акций П2.

Принятие решений в условиях риска Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Критерий Сэвиджа (критерий крайнего пессимизма, максимальный потерянный выигрыш) Zi = max (∑ Qij), i=1,...,m, j=1,...,n. Для приведенного примера максимальные потери будут равны : Z1 = max (2, 15, 0, 0) = 15; Z2 = max (4, 2, 13, 2) = 13; Z3 = max (12, 3, 0, 0) = 12. Таким образом, фирме рекомендуется приобрести пакет акций П3. Критерий Гурвица Zi = α min Qij + (1– α) max Qij , i=1,...,m, j=1,...,n, где α – коэффициент пессимизма α [0,1], определяемый экспертами Для приведенного примера доходность при α=0,6 будет равна: Z1 = 0,6·0 + (1 – 0,6)·15 = 6,0; Z2 = 0,6·2 + (1 – 0,6)·13 = 6,4; Z3 = 0,6·0 + (1 – 0,6)·12 = 4,8. Таким образом, фирме рекомендуется приобрести пакет акций П2.

1+1+1<3 1+1+1=3 1+1+1>3 Синергия Выявление синергетических эффектов Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Под микроскопом схема одномоментной активности сотрудников напоминает картину броуновского движения. Часть векторов проецируется как точка, другие – как отрица-тельная величина, а третьи – как большая или меньшая положительная величина в зависимости от угла наклона вектора активности к вектору цели. Синергетический эффект – возрастание эффективности деятельности в результате соединения, интеграции, слияния отдельных частей в единую систему за счет системного эффекта Выявление синергетических эффектов Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Алгоритм выявления и оценки синергетических эффектов Построение дерева целей организации; Оценка важности выявленных задач; Выявление исполнителей; Построение деревьев внутренних целей для каждого исполнителя; Оценка согласованности целей организации с целями исполнителей; Разработка системы мотивации. Выявление синергетических эффектов Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Дерево целей организации (продажа онлайн-игр) Выявление синергетических эффектов Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Важность задач организации (продажа онлайн-игр) Оценено методом анализа иерархий Выявление синергетических эффектов Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Оценка внутренних целей разработчика онлайн-игр Выявление синергетических эффектов Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений

Оценка синергетических эффектов целей разработчика онлайн-игр методом «Домик качества» Выявление синергетических эффектов Практические аспекты системного анализа Поддержка принятия решений Лучшие цели Лучшие цели Худшая цель