Наука управления. Теория и практика - Борис Литвак

Использование экспертных кривых позволяет наглядно и надежно представить различные сценарии развития ситуации, что часто бывает необходимым при разработке прогнозов.

В качестве примера дискретной экспертной кривой приведем экспертную кривую ожидаемого изменения темпов инфляции в период с октября 1995 по март 1996 г., разработанную экспертами в июне 1995 г. (рис. 5.7).

Экспертные кривые могут эффективно использоваться как при анализе ситуации принятия решения, так и непосредственно при выработке и принятии управленческих решений.

Случай, когда оцениваемые альтернативные варианты управленческого решения допускают количественную оценку, является более предпочтительным. Однако критерий, характеризующий степень достижения поставленной управленцем цели, может оказаться не оцениваемым количественно. В этом случае необходимо применять технологии, позволяющие получить качественную оценку альтернативных вариантов.

Критерии, характеризующие степень достижения поставленных целей, в значительной степени определяются целями, которые они характеризуют. Требования, предъявляемые к критериям оценки альтернативных вариантов, указаны в и. 5.2. Лишь совокупность критериев, удовлетворяющая им, может входить в состав оценочной системы.

Критерии, используемые при формировании оценочной системы, должны быть измеримыми, т. е. должна иметься возможность оценки любого рассматриваемого альтернативного варианта по каждому из критериев. Когда критерий, характеризующий альтернативный вариант, не может быть оценен количественно, говорят о качественных оценках его значений, подразумевая, что для оценки по таким критериям разрабатываются вербально-числовые шкалы.

К числу таких критериев относятся гудвилл, связанный с оценкой интеллектуальной собственности, «имидж фирмы», «социальная значимость проекта» и др., которые могут быть измерены лишь экспертным путем.

Отметим, что многие критерии, допускающие объективную количественную, относящуюся к будущим периодам оценку, нередко также можно оценить лишь экспертно. Так, например, ожидаемые объемы производства продукции, которые станут возможными после реализации проекта, ожидаемую цену единицы продукции и другие показатели часто способны оценить лишь эксперты, к числу которых может быть отнесен и управленец, принимающий управленческое решение. В связи с этим так много зависит от его профессионализма при организации и проведении процедур экспертного оценивания, анализе и обработке результатов экспертных оценок.

Первым шагом в процессе экспертного оценивания является формирование адекватной оценочной системы.

В некоторых случаях целесообразно агрегирование критериев. Этим могут быть достигнуты как снижение их избыточности, так и общее уменьшение их числа, что позволяет снизить трудоемкость работы при сравнительной оценке альтернативных вариантов управленческого решения.

Следует помнить, что формируемая оценочная система лишь удобный инструментарий, позволяющий осуществлять оценку полезности объектов при многокритериальном оценивании альтернативных вариантов управленческих решений, поэтому чрезмерная детализация может неоправданно усложнить процесс получения оценки.

Мы рассмотрели требования, предъявляемые к совокупности критериев, включаемых в состав оценочной системы. При их формировании следует обращать внимание на такой момент, как четкое понимание смысла каждого из критериев управленцами и экспертами, принимающими участие в подготовке, принятии и последующей реализации управленческого решения.

В заключение приведем пример сравнительной оценки инвестиционных проектов в области машиностроения. Здесь обобщенным критерием, характеризующим сравнительную предпочтительность инвестиционных проектов, представленных на инвестиционный конкурс, выступает сравнительная эффективность проекта.

В качестве критериев первого иерархического уровня выбраны конкурентоспособность, ресурсосбережения, экологическая безопасность и социальная значимость:

К1 — конкурентоспособность;

К2 — ресурсосбережения;

К3 — экологическая безопасность;

КА — социальная значимость.

Пусть инвестиционный проект А характеризуется вектором оценок

ХА – (4, 3, 2, 4),

а инвестиционный проект В характеризуется вектором оценок

Хв = (3, 2, 2, 1).

Инвестиционный проект А более предпочтителен, чем инвестиционный проект В, поскольку вектор оценок ХА по всем критериям предпочтительнее, чем вектор оценок Хв.

5.4. Прогнозирование

Прогнозирование – одна из основных составляющих управленческого процесса. Без представления об ожидаемом ходе развития событий и последствиях принимаемых управленческих решений нет эффективного управления.

Элементы прогнозирования всегда использовались в управленческой практике, хотя прогнозирование как наука сформировалось только в XX в. Еще древние халдеи обладали значительными познаниями в астрономии и умели достаточно точно предсказывать положение звезд на небе, солнечные и лунные затмения. Астрономические познания и основанные на них прогнозы распространялись и на человеческие судьбы. Считалось, что расположение Солнца, Луны, звезд оказывает непосредственное воздействие на судьбы народов и отдельного человека. Астрологами в зависимости от положения звезд предсказывались войны, наводнения, урожай, голод, процветание и гибель народов.

Древнее учение «мантика» предсказывало грядущие события посредством жертвоприношений. Оно как бы дополняло астрологию, основывающую свои заключения на расположении небесных тел.

Речь здесь не о даре предсказания, хотя и этому в истории имеются блестящие подтверждения. До настоящего времени, скажем, для нас небезынтересны «Центурии» и «Знамения» Нострадамуса.

Однако все перечисленное выше, за исключением достаточно точных астрономических прогнозов, не может считаться наукой в современном смысле этого слова, а предсказания, подтвержденные последовавшими событиями, в лучшем случае можно отнести к искусству прогнозирования. Тем не менее именно на основании такого рода прогнозов в глубокой древности и в Средние века принимались важные управленческие решения.

Прогнозирование как наука начало формироваться лишь в середине XX в. Согласно Г. Тейлу, прогноз – «это некоторое суждение относительно неизвестных, особенно будущих событий» [24, 25]. Термины «суждение» и «событие» имеют здесь свободное толкование.

Одной из первых работ, предшествовавших формированию прогнозирования как современной науки, следует назвать «Собрание технологических прогнозов», опубликованное известным американским инженером-металлургом С.С. Фернасом в 1936 г. [28]. Они оказались не совсем точными. Так, относительно создания телевидения, несмотря на то что незадолго до этого была продемонстрирована электронно-лучевая трубка, он говорил: «Я жду, когда у меня будет телевизор, но я не могу жить вечно». Он проводил аналогию с появлением радио, когда от момента первой передачи радиоимпульсов в 1840 г. до первого прозвучавшего по радио выступления прошло около 80 лет.

Другим известным ученым, внесшим существенный вклад в создание науки прогнозирования, был Э. Джилфиллан. В 1937 г. он также указал на принципиальную возможность создания телевидения, однако высказал сомнение, что его примут массы, а главное, что они согласятся за него платить. Однако уже в следующем году в Англии начались регулярные телевизионные передачи.

Джилфиллан в своей работе проанализировал опубликованные ранее прогнозы, сделанные Т.А. Эдисоном, Ч.П. Штейнмецом, им самим в период 1910–1920 гг., и установил, что не менее 75 % из них оказались правильными.

В 1952 г. он публикует обзор состояния технологического прогнозирования, где впервые подчеркивает принцип соответствия запросам. Он определяет основные этапы прогнозирования, получившего в дальнейшем название изыскательского. Им была прослежена судьба 19 наиболее полезных изобретений, внедренных в течение 25 лет до начала Первой мировой войны. Джилфиллан указал на значительные временные лаги (запаздывания) от момента возникновения первой идеи до реализации изобретения. Для этих изобретений период от возникновения идеи до ее реализации оказался равным 176 годам.

Для более чем 200 важных изобретений, сделанных в 1787–1935 гг., этот период колебался в среднем от 33 до 38 лет. Проанализированные им технологии разбиты на восемь уровней, начиная от возникновения первой идеи (уровень, условно названный «научные ресурсы») и кончая широкой ее реализацией в обществе (уровень, условно названный «общество»).