Для связи в whatsapp +905441085890

Технология прогнозирования управленческих решений — Метод технологического прогнозирования

Процесс корпоративного управления представляет собой непрерывное развитие управленческих решений и их применение на практике. Успех компании во многом зависит от эффективности разработки этих решений. И прежде чем начинать бизнес, необходимо определить цель его действий. В процессе производства менеджеры предприятия очень часто сталкиваются с критическими проблемами, и от того, насколько оптимальные решения будут приняты, будет зависеть конечный финансовый результат деятельности предприятия.

Необходимость в принятии решения возникает только при наличии проблемы, которая в общем случае характеризуется двумя состояниями — заданным (желаемым) и фактическим (прогнозируемым), и именно прогнозирование будет отправной точкой в процессе принятия управленческого решения. Несоответствие между этими двумя состояниями предопределяет необходимость разработки управленческого решения и контроля его выполнения.

Для того чтобы прогнозирование было наиболее эффективным, цели должны быть конкретными и измеримыми. То есть, для каждой цели должны существовать критерии, по которым можно оценить степень достижения цели. Без этих критериев невозможно реализовать одну из основных функций менеджмента — контроль. Можно сделать вывод, что цель, степень достижения которой можно оценить количественно, всегда лучше, чем цель, сформулированная только вербально.

Прогнозирование — это своего рода способность к предсказанию, анализ ситуации и ее ожидаемого хода и изменения в будущем. Поскольку каждое решение является прогнозом на будущее, а будущее содержит элемент неопределенности, важно правильно определить риски, связанные с реализацией принятых решений.

Технология прогнозирования управленческих решений - Метод технологического прогнозирования

Метод технологического прогнозирования

Технологическое прогнозирование делится на исследовательское (иногда называемое эксплораторным) и нормативное прогнозирование.

Разведочное прогнозирование основано на ориентации на представление возможностей, установление тенденций развития ситуаций на основе информации при разработке прогноза.

Движение в технологическом пространстве от технологий более низкого уровня к технологиям более высокого уровня относится к исследовательскому прогнозированию. Или, другими словами, потребности и цели должны соответствовать средствам и возможностям бизнес-организации.

Примером исследовательского предвидения может служить электронное предвидение, где прогнозируемый процесс представлен как последовательное движение технологий, начиная от квантовой электродинамики и заканчивая мгновенной глобальной связью. Нормативное прогнозирование фокусируется на миссии организации, потребностях и целях, которые она стремится достичь. Нормативное предвидение соответствует движению в технологическом пространстве от технологий более высокого уровня к технологиям более низкого уровня, т.е. от потребностей и целей к средствам их достижения.

Примером нормативного форсайта является форсайт в космической области, где процесс форсайта представлен как последовательное движение технологий от понимания проблемы космоса как среды, которая должна служить человеку, к конкретным средствам ее решения — условиям для деления ядер и количеству энергии, выделяемой при этом процессе, и т.д. — представлена.

Технологическое прогнозирование решает такие задачи, как разработка прогнозов в области экономической, коммерческой, социальной и политической деятельности.

Одной из основных проблем точности и эффективности прогнозирования является максимально полезное сочетание исследовательских и нормативных методов прогнозирования. Это является следствием различий в используемых методах. Таким образом, разведочное прогнозирование характеризуется использованием таких методов, как:

  • Экстраполяция;
  • Моделирование;
  • Метод исторической аналогии;
  • написание сценария;
  • другие методы, основанные на анализе точных эмпирических данных.

Количественная информация предпочтительнее при использовании исследовательских методов прогнозирования. Также возможно использование качественной (неколичественной) информации в разведочном прогнозировании.

Примером может служить использование интуитивных методов, того же метода сценариев или метода экспертных кривых, которые позволяют определить наметившиеся тенденции развития ситуации, основываясь не только на эмпирических данных, но и на опыте высококвалифицированных специалистов — экспертов.

Основными методами, используемыми в нормативном прогнозировании, являются, прежде всего, методы Паттерна, Дельфи, Глушкова, Поспелова и др. Новые виды прогнозирования включают прогнозирование с обратной связью, интуитивные методы, «обходные пути» и т.д. Но основные идеи, используемые при разработке прогнозов, достаточно точно представлены в разведочном и нормативном прогнозировании.

Следует также отметить, что очень важным вопросом (как для процесса сбора данных, так и для процессов анализа и обработки данных) является определение того, является ли информация количественной или неколичественной (качественной).

Количественная информация, если она достаточно надежна, имеет то преимущество, что позволяет применять точные математические методы и модели, а также позволяет выявлять тенденции с определенной точностью, указывая доверительные интервалы, возможные ошибки в расчетах и т.д. Но еще более значимым является тот факт, что круг проблем, для которых можно разработать адекватные математические модели, оказывается гораздо более узким, чем набор ситуаций, в которых необходимо принимать реальные решения.

Гораздо чаще при разработке прогнозов мы имеем дело с качественной информацией.

При разработке прогноза сюда относятся ситуации, в которых данные представлены в виде вербальных (словесных) описаний, в которых оценки получены с помощью вербальных или словесно-числовых шкал, в которых имеется только информация о сравнительных оценках альтернатив.

Бывают также ситуации, когда полученную количественную информацию невозможно «подогнать» ни под одну из имеющихся математических моделей, ее также можно проанализировать с помощью специально разработанных методов качественного анализа.

В последние годы экспертное прогнозирование эволюционирует, уделяя больше внимания работе не только с количественной, но и с качественной информацией, полученной непосредственно от экспертов. 2. Метод экспертного прогнозирования.

Этот метод прогнозирования может быть использован для решения большинства проблем, возникающих при составлении прогнозов. Существует несколько основных этапов экспертного прогнозирования.

  1. подготовка к разработке прогноза.
  2. анализ ретроспективной информации, внутренних и внешних условий.
  3. определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий.
  4. разработка альтернативных вариантов.
  5. априорная и апостериорная оценка качества прогноза.
  6. мониторинг процесса реализации прогноза и корректировка прогноза.

На этапе подготовки прогноза необходимо выполнить следующие задачи.

  1. подготовил организационную поддержку для подготовки прогноза
  2. формулирование технического задания для прогноза
  3. формирование рабочих и аналитических групп
  4. разработана экспертная комиссия,
  5. Методическое обеспечение разработки прогноза было подготовлено
  6. Информационная база для прогноза была подготовлена
  7. Подготовлено компьютерное обеспечение для разработки прогноза.

После принятия решения о разработке прогноза необходимо назначить исполнителей этой разработки. Эта группа сотрудников отвечает за организационную поддержку разработки прогноза. Они также должны обеспечить методологическую и информационную поддержку прогноза.

Высококачественный экспертный прогноз может быть разработан только в том случае, если он хорошо подготовлен, если в его разработке участвуют компетентные специалисты, если используется надежная информация, если оценки получены правильно и обработаны должным образом.

Разработка высококачественного прогноза

Разработка высококачественного прогноза требует использования современных технологий, которые сопровождают и поддерживают процесс разработки.

В экспертную комиссию приглашаются эксперты, технически знакомые с предметом исследования. Если требуется многоаспектная оценка объекта или оцениваются разнородные объекты и для этого необходимы специалисты разных профессий, экспертная комиссия должна быть сформирована таким образом, чтобы в ее состав входили специалисты, способные профессионально оценить все существенные аспекты прогнозируемой проблемы.

Задачей группы анализа является методологическая подготовка процесса прогнозирования. Аналитическая группа состоит из специалистов, обладающих знаниями и опытом в области разработки прогнозов. Прогноз должен быть разработан методологически обоснованно, а используемые методы должны соответствовать характеру прогнозируемой ситуации и типу информации, которую необходимо получить, проанализировать и обработать. Разработка прогноза также должна быть четко регламентирована, т.е. рабочая группа должна подготовить необходимую документацию, включающую: оформленное решение о реализации прогноза, состав экспертной комиссии, график разработки прогноза, контракты со специалистами, нанятыми для его разработки и т.д. Эксперты должны быть обеспечены всей необходимой информацией по теме прогноза. Полезным может оказаться специально подготовленный аналитический обзор проблемы, прогнозируемой аналитической группой. В прогнозах с несколькими вариантами приходится иметь дело с большими объемами информации, которая также должна быть проанализирована и обработана в соответствии с используемой технологией разработки прогноза. Это невозможно сделать без компьютера и соответствующего программного обеспечения.

При анализе ретроспективной информации об объекте прогнозирования требуется четкое разграничение между количественной и качественной информацией. Количественная информация (достаточно достоверная) используется для расчетов с целью экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров для определения наиболее вероятных тенденций их изменения. Качественная информация классифицируется, систематизируется, служит основой для экспертных оценок и используется для разработки экспертных прогнозов. При разработке прогноза необходим анализ внутренних условий объекта прогнозирования, содержательный анализ его характеристик и динамики его развития.

При разработке математических, имитационных, аналоговых и других моделей функционирования объекта прогнозирования и изменения внутренних условий в них вводятся необходимые данные и на их основе проводятся расчеты для оценки наиболее вероятных изменений внутренних условий объекта прогнозирования.

При разработке прогноза внешние условия, внешняя среда функционирования объекта прогнозирования, должны учитываться не меньше, чем внутренние.

Внутренняя среда, как внутреннее состояние объекта прогнозирования, включает: внутренние организационные процессы, технологии, персонал, организационную культуру, управление функциональными процессами. Внешняя среда, включает общую внешнюю среду и непосредственную бизнес-среду организации.

Определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является одной из ключевых задач прогнозирования. На данном этапе разработки прогноза на основе анализа внутренних и внешних условий и всей имеющейся информации об объекте прогноза, информации в результате работы экспертной комиссии предварительно определяется перечень возможных альтернатив изменения внутренних и внешних условий. После их предварительной оценки из списка исключаются альтернативы, осуществимость которых в прогнозируемом периоде сомнительна или вероятность реализации которых ниже ранее установленного порога. Оставшиеся альтернативы подвергаются более детальной оценке для определения альтернатив изменениям внутренних и внешних условий, которые наиболее вероятны.

Этот этап прогноза предполагает наиболее интенсивную работу экспертов по выявлению и оценке ключевых событий, которые, как ожидается, произойдут в прогнозируемые сроки.

Предыдущий этап разработки прогноза предоставляет информацию, необходимую аналитической группе для экспертной оценки. Экспертам представляется информация о наиболее вероятном изменении внутренних и внешних условий на основе предыдущего анализа, формулируются вопросы, на которые должна ответить экспертиза, и намечаются наиболее вероятные сценарии развития событий.

В зависимости от характера предмета прогнозирования, вида оценок и суждений, которые должны быть получены в ходе экспертизы, определяются конкретные способы организации и проведения экспертизы. Оценка может проводиться в один тур или в несколько туров, анонимно, с открытым обменом мнениями и т.д. При сравнительной оценке объектов, при прогнозировании количественных и качественных значений параметров прогнозируемого объекта используются различные методы, начиная с различных модификаций метода Дельфи и заканчивая различными процедурами метода мозговой атаки. Тип экспертной информации, которая должна использоваться для составления прогноза, накладывает определенные требования на выбор конкретного метода организации и проведения экспертной оценки. Если прогнозируемый объект достаточно сложен и многомерен, то при разработке прогноза целесообразно использовать комплексные методы организации и экспертизы, аналитическая группа может использовать анкетирование и интервьюирование для проведения экспертизы.

Информация, подготовленная на предыдущих этапах, в том числе полученная от экспертов, используется при непосредственной разработке прогноза. Как правило, вряд ли можно заранее знать, в каком направлении изменятся внутренние и внешние условия, какую стратегию выберет организация при том или ином развитии событий. Ведь развитие организации в прогнозируемом будущем зависит от различных факторов, их сочетания и взаимодействия. Таким образом, можно сделать вывод, что при стратегическом планировании и других случаях использования прогнозов необходимо рассматривать различные альтернативы развития событий, как благоприятные, так и неблагоприятные.

Метод перспективного прогнозирования

Одним из основных методов, используемых в перспективном прогнозировании, является экстраполяция временных рядов — статистических данных об интересующем объекте. Методы экстраполяции основаны на предположении, что закон роста, имевший место в прошлом, сохранится и в будущем, с поправками, обусловленными возможными эффектами насыщения и стадиями жизненного цикла объекта.

Среди кривых, которые достаточно точно отражают изменение прогнозируемых параметров в ряде распространенных ситуаций, есть экспоненциальная, т.е. функция вида:

Кривые Перла и Гомпертца использовались для прогнозирования таких параметров, как рост эффективности паровых двигателей, рост эффективности беспроводных станций, рост тоннажа судов торгового флота и т.д.

И кривую Перля, и кривую Гомпертца можно отнести к классу так называемых S-кривых. Такие кривые характеризуются экспоненциальным или почти экспоненциальным ростом на начальных этапах, а затем принимают более плоскую форму по мере приближения к точке насыщения.

Многие из этих процессов могут быть описаны с помощью соответствующих дифференциальных уравнений, решениями которых являются кривые Перла и Гомпертца.

При экстраполяции используются регрессионные и феноменологические модели. Регрессионные модели строятся на основе существующих моделей событий с использованием специальных методов выбора вида экстраполирующей функции и определения значений ее параметров. В частности, для определения параметров экстраполирующей функции может быть использован метод наименьших квадратов.

Предполагая использование той или иной модели экстраполяции, того или иного закона распределения, можно определить доверительные интервалы, характеризующие надежность прогнозных оценок.

Феноменологические модели строятся исходя из условий максимального приближения к тенденции процесса, с учетом его особенностей и ограничений и гипотез о его будущем развитии.

При многофакторном прогнозировании в феноменологических моделях можно присвоить большие весовые коэффициенты тем факторам, которые оказали большее влияние на развитие событий в прошлом.

Если в прогнозе рассматривается ретроспективный период, состоящий из нескольких временных периодов, то, в зависимости от характера прогнозируемых показателей, на шкале времени меньше расстояние от момента прогноза и так далее. Необходимо также учитывать, что при прогнозировании оценки экспертов часто бывают слишком оптимистичными для ближайшего будущего и слишком пессимистичными для более отдаленного.

Если в проектируемый процесс может быть вовлечено несколько различных технологий, каждая из которых представлена соответствующей кривой, то в качестве результирующей экспертной кривой может быть использована огибающая частных кривых, соответствующих каждой технологии.

Нормативный метод прогнозирования

Нормативное прогнозирование — это подход к разработке прогноза на основе целей, поставленных организацией на прогнозируемый период. Основным методом, используемым в нормативном прогнозировании, является метод горизонтальной матрицы решений, который определяет приоритетность предлагаемых проектов для достижения поставленных целей.

Обычно используются двух- и трехмерные матрицы. Горизонтальные матрицы решений чаще всего используются для определения оптимального распределения ресурсов с учетом ограничений. В данном случае ресурсами могут быть денежные средства, рабочая сила, ее качество и квалификация, оборудование, энергетические ресурсы и т.д.

В частности, одно измерение горизонтальной матрицы решений может соответствовать основным проблемам, возникающим при достижении цели, второе измерение — ресурсам, которые могут потребоваться для их решения.

Последовательные матрицы более низких иерархических уровней проблем объединяются в матрицы более высоких уровней вплоть до основных матриц для стратегических проблем организации.

Например, в трехмерной горизонтальной матрице решений одно измерение может соответствовать коммерческим миссиям (территориям продаж), второе — ресурсам, а третье — времени. Ресурсы, в свою очередь, можно разделить на финансовые, коммерческие, сбытовые, производственные, ресурсы оборудования и т.д.

Вертикальные матрицы решений используются для отслеживания вертикального движения технологий. Вертикальная матрица решений для внутреннего планирования компании, рекомендованная Стэнфордским институтом, может выглядеть следующим образом.

  1. Стадия НИОКР
  2. Продукт
  3. Клиент
  4. Ресурсы
  5. Откройте для себя
  6. Создавайте.
  7. Внедрить
  8. Разработать

В частности, в компании North American Aviation была разработана трехмерная вертикальная матрица принятия решений под названием «Общая основа для разработки системы национальной космической программы».

Методы исследования операций могут быть использованы для лучшего отбора проектов для реализации, таких как:

Линейное программирование, где проблема оптимизации может быть сформулирована в терминах линейных ограничений (неравенств или уравнений) и линейной целевой функции;

Динамическое программирование, которое предназначено для решения многоэтапных задач оптимизации;

Целочисленное программирование, которое позволяет решать задачи оптимизации, включая задачу оптимального распределения ресурсов, при дискретных (целочисленных) значениях переменных и т.д.

Инструментарий нормативного прогнозирования включает методы построения деревьев целей, методы типа паттернов и т.д.

В этом случае каждой из рассматриваемых целей присваиваются количественные весовые коэффициенты, и для каждого проекта оценивается вклад в достижение каждой цели, если он ненулевой. Затем степень вклада умножается на объективный весовой коэффициент.

На странице курсовые работы по менеджменту вы найдете много готовых тем для курсовых по предмету «Менеджмент».

Читайте дополнительные лекции:

  1. Цель и задачи организационного поведения
  2. Модель М. Портера
  3. Рыночная организационная культура
  4. Информационные технологии и консалтинг
  5. Проблемы коммуникаций в современных организациях
  6. Изменение поведения посредством научения
  7. Влияние менеджмента качества в организации на ее конкурентоспособность
  8. Модели принятия управленческого решения
  9. Система управленческого контроля в организации
  10. Основные типы связей в системе управления, их влияние на эффективность