Методы экспертных оценок при разработке и принятии управленческих решений
2. прогнозирование тенденций развития производственной системы и взаимодействия с ней внешней среды.
3. Определение и ранжирование по заданному критерию наиболее существенных факторов, влияющих на функционирование и развитие производственной системы.
4. Повышение эффективности математико-статистических и других формальных методов за счет более точного определения и оценки некоторых каче
ственных аспектов, факторов, не поддающихся формализации.
5. Повышение надежности оценки целевых функций, имеющих качественный или количественный характер, путем усреднения мнений высококвалифицированных специалистов.
6. Выявление и оценка качественных и количественных критериев, необходимых для выбора управленческого решения.
7. Оценка альтернативных вариантов решения и выделение некоторых наиболее предпочтительных вариантов.
Сведение до минимума отрицательного влияния субъективного элемента на качество принимаемых управленческих решений - одна из главных задач оптимизации процессов принятия решений в управлении общественным производством. Одним из условий преодоления субъективизма при подготовке управленческих решений являются методы исследования операций, методы экспертных оценок.
Процедура выработки управленческих решений, являясь сложным логико-мыслительным процессом, требует в современных условиях формирования нового типа экономического мышления, адекватного новым задачам, стоящим перед хозяйственными кадрами в области интенсивного развития социалистической экономики.
Всестороннее совершенствование организации и методов подготовки, принятия и реализации решений является важным участком комплексной рационализации аппарата управления на базе научно-технического прогресса.
Опрос экспертов может оказаться полезным и даже необходимым при решении следующих задач:
1) указание ограничений, т.е. тех значений параметров, которые нельзя превосходить из соображений безопасности, экономичности и т.п.;
2) выявление факторов, оказывающих определяющее влияние на процесс;
3) назначение весовых коэффициентов комплексного критерия качества.
Надежность и достоверность решений, принимаемых на основе суждений группы экспертов, в значительной мере зависят от организации процедуры сбора, анализа и статистической обработки этих суждений. При традиционном - групповом - обсуждении проблем на заседаниях комиссий или советов результирующая оценка получается от всей группы в целом. Однако мнение самых авторитетных и эмоциональные воздействия наиболее "напористых" участников часто оказывают значительное влияние на суждения остальных. Кроме того, члены комиссии, оказавшиеся в меньшинстве, чувствуют себя неуверенно и потому часто присоединяются к мнению большинства.
Поэтому для уменьшения психологического влияния экспертов друг на друга и получения более достоверных оценок прямые дискуссии следует заменять программами согласования индивидуальных мнений. Простейший способ использования группы - индивидуальный - заключается в том, что каждый эксперт дает оценку независимо от других, а затем эти оценки обрабатываются и обобщаются в одну общую.
Метод Дельфи. В нем выставление индивидуальных оценок сочетается с последовательным ознакомлением всех членов экспертной группы с мнениями остальных и корректировкой первоначальных оценок. Свое название этот способ получил по храму греческого города Дельфи, где находился знаменитый во всем античном мире оракул, предсказывающий будущее. Предполагается, что предсказания оракула коллективно готовились жрецами храма, используя данную методику.
Сущность метода Дельфи состоит в том, что эксперты остаются анонимными и непосредственно не общаются друг с другом. Каждый результат (прогноз на будущее) разрабатывается в несколько туров, и на каждом этапе используются результаты предыдущего тура опроса экспертов. На первом туре эксперты ранжируют те варианты, которые им представили организаторы опроса или некоторые они сами наметили на предыдущем туре. Обработка информации сводится к определению медианы (середины упорядоченного ряда) и квартилей (середин отрезков, образовавшихся слева и справа от медианы).
На втором туре экспертам направляются полученные результаты и их просят проанализировать данные. Тех экспертов, чьи оценки выходят за диапазоны верхнего и нижнего квартилей (границ), просят обосновать свои суждения и сообщить свое мнение по поводу совершенства постановки вопроса. Их аргументы могут включать учет каких-то дополнительных факторов, которые не учитывались другими специалистами, поэтому они доводятся до сведения всех остальных экспертов (без указания, от кого они получены).
С оценками третьего тура производится процедура их упорядочения и снова определяются медиана и квартили. Эксперты получают не только результаты упорядочения данных, но и статистическое описание мнений всех членов группы и сводку аргументов сторонников верхней и нижней оценок. Подобная процедура позволяет экспертам учесть большее число факторов и в случае необходимости скорректировать свое мнение. В следующих турах все повторяется в той же последовательности. Медиана оценок последнего тура принимается за обобщенное мнение. Результаты последующих туров опроса дают, как правило, все меньший и меньший разброс оценок.
Таким образом, метод Дельфи - экспертный метод комплексного анализа альтернативных управленческих решений, основанный на их генерации в процессе "мозговой атаки" , проводимой группой высококвалифицированных в этой области специалистов, отборе наиболее рационального для данной ситуации решения.
Метод баллов. Его можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат. Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть не менее 9 человек. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования можно сделать отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области. Затем коллективно устанавливаются или выбираются несколько важнейших параметров (3-5) объекта, влияющих на полезный эффект, и элементы затрат.
|
|
где аi -- весомость i-го параметра объекта; i – номер параметра объекта; j – номер эксперта; m – количество экспертов в группе; Бij – балл, присвоенный i -му пораметру j -м экспертом; Бсi – сумма баллов, присвоенных j -м экспертом всем параметрам объекта.