Особливості прийняття рішень в управлінні інноваційними процесами

Найбільшу увагу зараз приділяють процесу прийняття інноваційного рішення, яке передбачає нововведен­ня, тобто формування і реалізацію раніше невідомої альтерна­тиви. Найчастіше виникають ситуації, коли потрібно розробити нові й ефективніші шляхи вирішення проблем або досягнення результатів. Для цього краще вико­ристати інноваційний процес.

У тих випадках, коли жодна з відомих альтернатив непри­йнятна, можна використати метод оптимізації критеріїв, го­ловна ідея якого полягає у припущенні, що комбінування кра­щих рис відомих альтернатив може привести до найефективні­шого рішення. Цю процедуру застосовують для того, щоб допо­могти прийняти рішення в ситуаціях, коли традиційні методи розроблення альтернатив не дають або не можуть дати задовіль­них результатів.

Еволюція типів і форм прий­нятих рішень у сфері підприємницької діяльності формує тен­денцію до посилення ролі інноваційних рішень. Це реакція ОПР на ситуацію, коли потрібно прийняти рішення за відсутності прийнятних альтернатив або коли вони повинні виробляти нові й ефективніші шляхи вирішення проблеми або досягнення поставленої мети. В умовах змішаної економіки така тенденція набуває рис закономірності.

 

 

Тема 7: Логічні і кількісні підходи до вивчення інноваційних проблем

План.

Функціонально-вартісний аналіз

Дерево рішень

Діаграми Парето

Метод аналізу ієрархій

Метод критичного шляху

Основні поняття та визначення

Основні параметри мережі типу СРМ та їх визначення

Метод Делфі

 

Функціонально-вартісний аналіз

Функціонально-вартісний аналіз (ФВА) (у англомовній транскрипції –Activity Based Costing, ABC) у процесі розроблення но­вого виробу застосовується для пошуку шляхів зниження собівар­тості й оптимізації конструкції за рахунок відбору прийнятних еле­ментів меншої вартості.

В основі застосування методу ФВА лежить розроблення і застосування на практиці моделей ФВА. Мета створення моделі ФВА для удосконалення діяльності підприємств— досягти покращення у роботі за показниками вартості, трудомісткості і продуктивності. Проведення розрахунків за допомогою моделі ФВА дозволяє одержати великий обсяг інформації для ухвалення рішення. Ця інформація, особливо взаємозв'язки між окремими її елементами, є зазвичай несподіваними для осіб, що приймають рішення. Отримана інформація дозволяє обґрунтовувати і приймати рішення у процесі застосування таких методів удосконалювання фінансово-господарської діяльності підприємства, як:

· «точно в термін» (Just-in-time, JIT);

· глобальне керування якістю (Total Quality Management, TQM);

· реінженерія бізнесів-процесів (Business Process Reengineering, BPR).

Ф BА/АВС метод є основою для інших методів керування підприємством, а саме:

· ABM (Activity Based Management) — керування, засноване на діях (функціях, операціях);

· ABB (Activity Based Budgeting) — бюджетування на основі виконуваних дій (функцій, операцій);

· ARP (Activity Resource Planning) — функціональне планування ресурсів.

Практика свідчить, що застосування ФВА дозволяє знизити собівартість нових виробів у середньому на 10-20%, а в окремих випадках і значно більше. При цьому витрати на ФСА становлять у середньому 10% зекономлених коштів.

 

Дерево рішень

Аналіз ситуації вибору рішень. Під ситуацією вибору рішення розуміють множину всіх елементів задачі прийняття рішень, до складу якої входять:

а) апріорна інформація про стани початкових (первинних) даних;

б) варіанти альтернативних рішень;

в) результати розрахунків наслідків усіх можливих рішень;

г) всі зовнішні фактори об'єктивного і суб'єктивного характеру, що суттєво впливають на процес прийняття рішення.

При цьому всі рішення з точки зору застосування методів алгоритмічної обробки інформації можна розбити на 3 основні групи:

• емпіричні рішення;

• рішення, що формуються на основі деяких кількісних оцінок;

• рішення, що приймаються на основі побудованої з вичерпною повнотою моделі, зокрема математичної або імітаційної моделі.

Величина можливих помилок (похибок) процесу прийняття рішень є найбільшою при емпіричних рішеннях, оскільки вона знаходиться в зворотній залежності по відношенню до ступеня обґрунтованості математичної чи імітаційної моделі, рівня апріорної інформації та точності опису поставленої задачі, а також по відношенню до витрачених на вибір рішення інтелектуальних зусиль та витрат на програмно-алгоритмічну і апаратну реалізацію відповідної автоматизованої системи підтримки прийняття рішень.

Топологічна схема (граф), або дерево подій, може дати гарне загальне уявлення про стан деякої системи, альтернативні шляхи протікання і результати будь-якого процесу. Початком схеми є кружок, який відповідає в загальному вигляді стану системи чи процесу, що розглядається. З цього початкового вузла гілки йдуть до інших вузлів, що відповідають згідно з заданими ймовірностями станам відповідних складових та компонентів (агрегатів) системи. Розгалуження гілок дерева подій відбувається до тих пір, поки на виході дерева подій не будуть отримані всі можливі комбінації станів всіх компонентів системи (процесу). Таким чином можна сформувати дерево подій, в якому кожний шлях від початкового (первинного) вузла до кінцевого вузла описує одну з можливих еволюцій системи.

Дерево рішень. Дерево подій можна в подальшому трансформувати в дерево рішень, в якому для відображення інформації застосовують вузли подій Р і вузли рішень D (рис.7.1).

 

 

 

Рис. 7.1. Вузли подій Р і вузли рішень D

У вузлах подій вибір подальшого шляху визначається зовнішніми умовами, а у вузлах рішень - ОПР. Тому виконання будь-яких можливих дій у процесах прийняття рішень пов'язано з вузлами рішень D.

Слід відмітити, що саме ієрархічна структура дерева рішень, яка характеризує логічний процес прийняття рішень, дозволяє суттєво полегшити розуміння задачі і процесу її розв'язання шляхом вибору ефективного (оптимального) рішення. На відміну від матриці рішень, при використанні дерева рішень можна аналізувати механізм протікання у часі процесу прийняття рішень.

Вузли рішень D, що пов'язані однією дією d_rk  і не розділені між собою вузлами подій Р, можуть бути об'єднані. Це ж справедливо і для вузлів подій Р (рис. 7.2).

 

 

 

Рис. 7.2. Об'єднання вузлів рішень та вузлів подій

 

Діаграми Парето

Діаграма Парето – інструмент, який дозволяє наглядно уявити величину втрат в залежності від різних дефектів, зосереджуючи увагу на ліквідації тих дефектів, які призводять до найбільших втрат. Основою для побудови діаграми є контрольні листки або інші форми збору даних. Розрізняють два види діаграм Парето: 1) по результатах діяльності - вони призначені для виявлення головної проблеми та відображають небажані результати діяльності; 2) по причинах (факторах) - вони відображають причини проблем, які виникають в ході виробництва.

При використанні діаграми Парето для контролю важливих факторів найпоширенішим методом аналізу є так званий АВС-аналіз. Допустимо, на складі перебуває велика кількість деталей - 1 000, 3 000 і більше. Проводити контроль всіх деталей однаково, без усякого розходження, мабуть, неефективно. Якщо ж ці деталі розділити на групи, допустимо, по їхній вартості, то на частку групи найбільш дорогих деталей, що становлять 20-30% від загального числа деталей, що зберігаються на складі, прийде 70-80% від загальної вартості всіх деталей, а на частку групи найдешевших деталей, що становить 40-50% від усього кількості деталей, прийде всього 5-10% від загальної вартості.

Метод аналізу ієрархій

Одним з методів, що дозволяють провести дослідження складних понять одночасно в якісному і кількісному аспектах, є метод аналізу ієрархій (MAI), який було розроблено американ­ським фахівцем Т. Сааті і який детально викладено в його робо­тах. 

Метод Сааті

Розроблений американським математиком Томасом Л. Сааті (Thomas L. Saaty) і базується на його відомих результатах у сфері «неструктурованого прийняття рішень» (Non-structured Decision Making). У літературі цей метод також відомий як метод аналізу ієрархій (Analytic Hierarchy Process). Незважаючи на те, що метод Сааті на ранніх етапах застосування (початок 90-х pp.) розглядали винятково як допоміжний інструмент для прийняття рішень, згодом його почали використовувати для розв'язання задач «візуалізації майбутнього», що робить його досить цікавим для технологічного передбачення.

На відміну від інших методів, які використовують у цій сфері знань, суть методу Сааті полягає в обов'язковій умові «фокусування» або «сходження» до чогось єдиного стосовно висновків експертів та дій численних виконавців складного передбачуваного процесу. Тобто в цьому разі метод ґрунтується на «причинній» перспективі процесів, покладених в основу розроблення сценаріїв майбутнього.

Метод ґрунтується на застосуванні так званих ієрархічних мереж у разі побудови моделі, призначеної для розрахунку ймовірностей виникнення кожного можливого сценарію в майбутньому. Причому на першому етапі група фахівців, що керує виконанням досліджень, повинна хоча б вербально (у словесній формі) визначити, чим є реально можливі сценарії майбутнього. Ймовірність виникнення або ступінь невизначеності кожного можливого сценарію визначають застосуванням алгоритмів цього методу і моделі ієрархічних мереж. Модель використовуваної для цього типу задач ієрархічної мережі показано на рис. 7.3.

Рівень 5

Фокусування

Рівень 4

Урахування факторів Фі, і = 1,..., К,

що впливають на сценарії                                                                                                

Рівень 3

Урахування дій та інтересів

виконавців Bj, j= 1,..., L

Рівень 2

Інтереси виконавців I_k, k= і,..., Q,

які можуть вплинути на реалізацію

сценаріїв

Рівень 1

Сценарії Сn, n = 1,..., М,які можуть

Виникнути                                                                    

           

Рис. 7.3 Структура ієрархічної мережі Сааті

Метод критичного шляху