Управление качеством продукции и принятие управленческих решений. Современные проблемы науки и образования

В работе рассматривается задача поддержки принятия решений при управлении качеством продукции. Для ее эффективного решения предлагается концептуальный подход к исследованию удовлетворенности потребителей на основе глубокого анализа потребительских отзывов, размещаемых в Интернете на естественном языке с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ). В качестве инструментов ИИ используются анализ текста, сентимент-анализ, аспектный сентимент-анализ, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение. В качестве источников данных используются специализированные интернет-ресурсы для аккумулированию потребительских отзывов, например, tophotels.ru. На основе разработанного подхода реализован прототип системы поддержки принятия решений, который позволяет проводить качественное и количественное исследование удовлетворенности потребителей. Для оценки эффективность предлагаемого подхода был проведен эксперимент по количественному и качественному исследованию удовлетворенности клиентов отелей. Полученные результаты свидетельствуют об эффективности предложенного подхода к поддержки принятия решений при управлении качеством продукции и перспективе его использования вместо классических методов количественного и качественного исследования удовлетворенности потребителей.

сентимент-анализ

поддержка принятия решений

управление качеством продукции

1. ГОСТ Р 54732-2011/ISO/TS 10004:2010 Менеджмент качества. Удовлетворенность потребителей. Руководящие указания по мониторингу и измерению. – М.: Стандартинформ, 2012. - 28 с.

2. Интернет-ресурс посвященный курортно-гостиничному бизнесу [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.tophotels.ru.

3. Пазельская А., Соловьев А. Метод определения эмоций в текстах на русском языке / // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Сб. научных статей / Вып. 10 (17). - М.: Изд-во РГГУ, 2011. - С. 510-522.

4. Юсупова Н. И., Богданова Д. Р., Бойко М. В. Подход к применению анализа настроений в текстах на русском языке на основе машинного обучения // IMMM 2012: Вторая Международная конференция «Передовые технологии извлечения и управления информацией», Венеция, Италия. - 2012. - С. 8-14.

5. Юсупова Н. И., Богданова Д. Р., Бойко М. В. Алгоритмическое и программное обеспечение для анализа тональности текстовых сообщений с использованием машинного обучения // Вестник УГАТУ. - 2012. - Т. 16, №6(51). - С. 91-99.

6. Nasukawa T., Yi J. Sentiment analysis: capturing favorability using natural language processing // In Proceedings of the 2nd international conference on Knowledge capture, Florida, USA, October 23–25, 2003. - С. 70–77.

7. Pang B., Lee L. Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval. - Vol. 2, Nos. 1-2. - 2008. -135 с.

8. Pang B., Lee L. Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques // Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural. Language Processing (EMNLP). - Philadelphia. - 2002. - С. 79-86.

Введение

Для обеспечения качества продукции предприятию необходимо принимать эффективные управленческие решения. Разработка управленческих решений и их принятие должны основываться на знаниях и закономерностях, получаемых в ходе анализа собираемой информации. Для предприятий такой информацией является информация о степени удовлетворенности потребителей (УП), которая выражается в форме потребительских мнений о качестве продукции. Поэтому при управлении качеством ключевой информацией от которой зависит принятие тех или иных решений является удовлетворенность потребителей.

Для сбора данных и оценки УП международный стандарт качества ИСО 10004 рекомендует использовать следующие методы: личные интервью, интервью по телефону, дискуссионные группы, корреспондентское (почтовая рассылка анкет) исследование и обследование в онлайновом режиме (анкетирование) . Общим недостатком рекомендуемых методов является необходимость выполнения большого объема ручной работы: подготовка вопросов анкеты, подбор респондентской базы, рассылка анкеты и сбор результатов, проведение персональных интервью, подготовка отчета по результатам. Все это приводит к удорожанию исследования. Также из-за характерной им дискретности методы не позволяют вести непрерывный мониторинг за уровнем УП. По этой причине анализ данных ограничивается одним временным срезом и не дает представлений о тенденциях и динамике УП. Также страдает своевременность принятия управленческих решений, которая зависит от частоты поступления актуальных данных о мнениях потребителей.

Вопросы вызывают существующие шкалы для оценки УП и субъективность их восприятия респондентами. Получаемые оценки УП выражаются в виде абстрактных индексов удовлетворенности, которые сложны для понимания, сравнения и интерпретации результатов. Методы анализа собираемых данных рекомендуемых стандартом ИСО 10004 позволяют выявлять только линейные зависимости.

Целью исследования является повышение эффективности процесса выработки и принятия решений при управлении качеством товаров и услуг. В данной работе для повышения эффективности управления качеством продукции предлагается подход к поддержке принятия решений на основе исследования УП с применением технологий ИИ.

Предлагаемый подход к принятию решений

Предлагаемый подход поддержки принятия управленческих решений при управлении качеством продукции реализуется посредством объединения методов и алгоритмов сбора и обработки данных об УП в единую интеллектуальную систему поддержки принятия решений (ИСППР). Схема управления качеством продукции, разработанной с помощью ИСППР, представлена на Рисунке 1. Основные действующие лица в процессе управления качеством: потребители продукции и лицо принимающее решения (ЛПР). Под объектом управления понимается качество предоставляемых услуг, от которого зависит эффективность деятельности предприятия. Под субъектом управления понимается ЛПР, принимающее решения по улучшению качества услуг. Под управляющим воздействием понимаются управленческие решения, оказывающие влияние на качество услуги, например, модернизация товара, выбор контрагентов, определение ценовой политики, подбор персонала заданной квалификации, внедрение инноваций, повышение уровня обслуживания, обеспечение ресурсами и др. Процесс выработки и принятия решений обеспечивается посредством интеллектуальной системы поддержки принятия решений (ИСППР). В соответствии со схемой, предприятие производит товары или услуги и поставляет их потребителям. После их использования, потребители опубликовывают свои мнения о качестве продукции в сети Интернет в виде текстовых отзывов. ИСППР производит автоматический сбор отзывов, их очистку и загрузку в подсистему хранения данных. В подсистеме анализа данных ИСППР производится обработка отзывов, оценка УП и извлечение знаний. Результаты анализа отзывов визуализируются в подсистеме взаимодействия с пользователем. На основе полученных результатов ЛПР принимает управленческие решения по повышению качества обслуживания.

Рисунок 1 - Схема управления качеством услуг с использованием ИСППР

На Рисунке 2 представлен алгоритм работы ИСППР. Он состоит из четырех основных этапов. Первый этап содержит процедуры сбора отзывов с интернет-ресурсов, очистку данных и загрузки в базу данных. На втором этапе производится обработка и анализ собранных отзывов. Она включает разметку отзывов по их эмоциональной тональности (например, негативные и позитивные), идентификацию аспектов продукции, определения тональности отдельных высказываний об аспектах. После этапа обработки данных с помощью средств визуализации проводится количественное исследование УП. Качественное исследование УП проводится с помощью построения моделей на основе деревьев решений, где тональность отзыва выступает в качестве зависимой переменной, а тональные высказывания по аспектам продукции являются независимыми переменными. На основе проведенных исследований производится разработка и принятие управленческих решений.

Рисунок 2 ‒ Алгоритм работы интеллектуальной системы поддержки принятия решений

Применяемые технологии искусственного интеллекта

Сбор данных. Сегодня существует большое число интернет-ресурсов, где пользователи могут оставлять свои отзывы о товарах и услугах. Наиболее популярными примерами являются tophotels.ru (635 тыс. отзывов), yelp.com (53 млн. отзыва), tripadvisor.com (путешествия, 130 млн. отзывов). Их достоинство как источника данных для оценки УП заключается в их назначении-аккумулировании потребительских отзывов. В отличие от социальных сетей, страницы интернет-баз используют XML-разметку, которая задает структуру, свойственную отзыву. Такая структура содержит отдельные блоки с названием продукции или предприятия, с отзывом и другие блоки с дополнительной информацией. Это значительно упрощает процесс сбора данных и исключает проблему многозначности ключевых слов. Еще одним достоинством является то, что на многих подобных ресурсах существует модерация отзывов и подтверждения объективности автора.

Существует два основных способа сбора данных с интернет-ресурсов потребительских отзывов: 1) использование API (интерфейс программирования приложений) и 2) web-парсинг. API представляет собой набор готовых инструментов - классов, процедур, функций, предоставляемых приложением (интернет-ресурсом) для использования во внешних программных продуктах. К сожалению, немногие ресурсы, аккумулирующие отзывы, имеют свой API. В этом случае для сбора отзывов можно применить второй способ сбора данных - web-парсинг. Под web-парсингом понимается процесс автоматизированного анализа и сбора контента с html-страниц какого-либо интернет-ресурса с помощью специальных программ.

Анализ тональности отзывов. Когда данные собраны и очищены, можно приступать к процессу их обработки с помощью инструментов анализа текста. Для оценки удовлетворенности автора продукцией в работе используется сентимент-анализ. Под тональностью или сентиментом понимается эмоциональная оценка мнения автора по отношению к объекту, о котором идет речь в тексте.

Можно выделить три основных подхода к анализу тональности: 1) лингвистический, 2) статистический, 3) комбинированный. Лингвистический подход основан на применении правил и тональных словарей . Он достаточно трудоемок из-за необходимости составления тональных словарей, шаблонов и построения правил определения тональности. Но главным недостатком подхода является невозможность получения количественной оценки тональности. Статистический подход основан на методах машинного обучения с учителем и без него .

В данной работе используется подход на основе методов машинного обучения с учителем - наивный байесовский классификатор и метод опорных векторов. Они достаточно просты в программной реализации, не требуют построения лингвистических анализаторов или словарей тональности. Оценка тональности текста может выражаться количественно. Для применения данных методов строилась обучающая выборка. Для описания признакового пространства использовалось векторное представление текста отзывов с помощью модели «мешка слов» (bag-of-words). В качестве признаков рассматривались бинарные векторы - наличие или отсутствие слова в тексте отзыва и частотные векторы - число вхождений слова в текст отзыва. Также использовалась процедура лемматизации, приводящая все слова отзыва к начальной форме. Более подробней с используемыми в данной работе методами машинного обучения можно ознакомиться в работах .

Аспектный сентимент-анализ. В работе используется тональный анализ высказываний об аспектах или аспектный сентимент-анализ. Под аспектом тональности понимаются характеристики, атрибуты, качества, свойства, характеризующие продукцию, например, аккумулятор телефона или время доставки и т.п. При большом количестве аспектов имеет смысл объединение отдельных аспектов в аспектные группы. Пример подобных аспектных групп представлен на Рисунке 3. Аспектный анализ тональности отзыва является более сложной задачей и состоит из двух этапов - идентификации аспектов и определения тональности высказывания о них. Для решения задачи аспектного анализа тональности был разработан простой и эффективный алгоритм:

Первый этап.

1. Извлечь все существительные на множестве отзывов .

2. Посчитать частоты употреблений существительных на всем множестве отзывов , где - число употреблений всех слов, - число употреблений i-го существительного.

4. Отсортировать множество существительных по убыванию .

5. Разбить множество существительных с на аспектные группы.

Второй этап.

1. Разбить множество отзывов на множество предложений.

2. Для каждого предложения выполнить классификацию тональности.

3. Для каждого предложения выполняется проверка: если оценка тональности предложения (негативная или позитивная) превышает некоторый порог и содержит хотя бы одно существительное из какой-либо аспектной группы, то предложение помечается как позитивное или негативное мнение о данной аспектной группе.

Результаты сентимент-анализа отзывов и аспектного сентимент-анализа представляют собой набор текстовых данных , где - текст i-го потребительского отзыва, - тональность i-го отзыва, - негативные мнения о j-й аспектной группе в i-м отзыве, - позитивные мнения о j-й аспектной группе в i-м отзыве, i - номер отзыва, j - номер аспектной группы.

Последующая обработка данных с помощью деревьев решений. Для проведения качественного анализа был разработан оригинальный метод последующей обработки результатов сентимент-анализа на основе деревьев принятия решений. Построение деревьев решений производилось при помощи алгоритма C4.5. Результаты, получаемые с его помощью, позволяют понять, какие аспектные группы продукции и каким образом влияют на УП. Преимущество разработанного метода анализа - в том, что он позволяет выявлять нелинейные зависимости между общей удовлетворенностью продукцией и удовлетворенностью ее отдельными аспектными группами. Также метод позволяет выявить значимые аспекты продукции и получить ее количественные оценки. Метод состоит из следующих процедур:

1. Преобразование набора текстовых данных в логический тип данных по следующим правилам:

1.1. Если , то , иначе ;

1.2. Если , то , иначе ;

1.3. Если , то , иначе .

2. Построение дерева принятия решений, в которой переменная является зависимой переменной от .

3. Расчет значимостей аспектных групп и интерпретация результатов.

Значимость аспектной группы показывает, насколько сильно тональность отзыва зависит от тональности данной аспектной группы. Рассчитывается после построения дерева классификационных правил. Пусть число аспектных групп равно , тогда число независимых переменных равно(негативные и позитивные высказывания по каждой аспектной группе). Формула для расчета значимости -й переменной будет иметь вид:

, (1)

где - количество узлов, которые были разбиты по атрибуту , - энтропия родительского узла, разбитого по атрибуту , - дочерний узел для -ого, который был разбит по атрибуту , , - количество примеров в соответствующих узлах, - количество дочерних узлов для -ого родительского.

Оценка УП потребителей продукцией рассчитывается по формуле:

, (2)

где - число позитивных отзывов, - число негативных отзывов.

Оценка УП -й аспектной группой продукции рассчитывается по формуле:

, (3)

где - число отзывов содержащих позитивное упоминание по -й аспектной группой, - число отзывов содержащих негативное упоминание по -й аспектной группой.

Эксперимент

Оценка эффективности разработанного прототипа ИСППР проводилась на наборе данных из 635 824 отзывов на русском языке, посвященных курортно-гостиничному бизнесу. Отзывы были собраны с популярного интернет-ресурса tophotels.ru за период 2003-2013 гг. . Данные были предварительно обработаны (удалены дубликаты, фрагменты html-разметки и отзывы длиною менее 30 символов) и загружены в БД SQL Server 2012.

Для классификации тональности отзывов использовалась бинарная шкала (негатив и позитив). Обучающая выборка позитивных и негативных отзывов формировалась с помощью собранной информации об авторских оценках размещения, питания и сервиса. Инернет-ресурс tophotels.ru использует 5-ти бальную оценочную шкалу по которым оцениваются питание, размещение и сервис. В обучающую выборку попали 15790 негативных отзывов, имеющих по 3 и 4 суммарных балла и 15790 позитивных отзывов, имеющих 15 суммарных баллов. При дальнейшей обработке данных авторские оценки не использовались. Разметка оставшихся 604 244 отзывов осуществлялась с помощью обученного классификатора.

С целью построения эффективного классификатора тональности была проведена оценка точности классификации алгоритмов машинного обучения и некоторых особенностей их построения (Таблица 1). Для оценки точности классификации используется соотношение числа правильно классифицированных позитивных и негативных отзывов к их общему количеству. Оценка точности производилась на двух наборах данных. Первый набор (Тест №1) представлял сформированную обучающую. Его тестирование производилось с помощью перекрестной проверки с разбивкой данных на 10 частей. Второй набор (Тест №2) содержал отзывы с разными количествами баллов и был размечен вручную (497 позитивных и 126 негативных). Второй набор использовался для контроля точности классификаторов, обученных на первом наборе данных.

Таблица 1 - Сравнение точности классификации тональности

	Методы машинного обучения
	SVM (линейное ядро)	Частотный
	SVM (линейное ядро)	Бинарный
		Бинарный
		Частотный
	NB (слова-исключения)	Частотный
	NB (тегирование частиц «не» и «ни»)	Частотный

Для разметки отзывов и анализа тональности был выбран классификатор №6 на основе метода NB, частотными векторами в качестве признакового пространства и с использованием техник лемматизации и теггирования отрицаний «не» и «ни». С использованием разработанного алгоритма из всего набора отзывов были извлечены аспектные существительные, которые были разбиты на семь основных аспектных групп (Рисунок 3). Далее были извлечены и размечены по тональности предложения с упоминанием слов из аспектных групп.

Было проведено исследование УП для двух 5-ти звездочных отелей - отеля «А» (1692 отзыва) и отеля «Б» (1300 отзывов), расположенных на курорте Шарм-эль-Шейх (63 472 отзыва) в Египте. Результаты количественного анализа представлены ниже. Рисунок 4 показывает динамику УП. Рисунок 5 показывает удовлетворенность по аспектным группам. В категорию «Курорт» входят отзывы обо всех отелях данного курорта.

Рисунок 3 - Аспектные группы объекта тональности «отель»

Рисунок 4 - Динамика индикаторов удовлетворенности потребителей по месяцам

Рисунок 5 - Удовлетворенность потребителей по аспектным группам в 2012 и 2013 годах

Для проведения качественного исследования по разработанному методу были построены деревья решений, по отзывам всех отелей курорта и отдельно по отелям «А» и «Б». Извлеченные правила деревьев решений представлены в Таблице 2. Значимости аспектных групп представлены в Таблице 3.

Проведенные количественные и качественные исследования УП для отеля «А» позволили определить проблемные аспектные группы и выявить те из них, которые оказывают наибольшее влияние на УП, с учетом этого определен приоритет принимаемых решений и пути их разрешения в долгосрочной и краткосрочной перспективе.

Таблица 2 - Извлеченные правила c помощью деревьев решений

	Тональность	Поддержка1	Достоверность2
Извлеченные правила по всем отзывам курорта





Извлеченные правила по отзывам отеля «А»




Извлеченные правила по отзывам отеля «Б»




1Поддержка показывает долю отзывов от исходной выборки, содержащих данное правило. 2Достоверность показывает какая доля отзывов, содержащих правило, имеют данную тональность.

Таблица 3 - Значимости аспектных групп

Отель «А»	Отель «Б»	Отель «А»	Отель «Б»

Таблица 4 - Применение результатов для выработки управленческих решений для отеля «А»

Проблемные аспектные группы	Значимость	Правила с
			Обучить и мотивировать обслуживающий персонала, провести проверку качества ресторанного обслуживания, провести увеселительные мероприятия.


			Разнообразить ассортимент блюд, организовать сбор мусора на пляже.



			Не существенны или вне зоны компетенции.

Заключение

Предложенная концепция поддержки принятия решений на базе разработанной методологии обработки и анализа текстовых данных позволяет в автоматизированном режиме проводить количественное и качественное исследование удовлетворенности потребителей и принимать эффективные управленческие решения по управлению качеством продукции. Данная концепция позволяет значительно снизить трудоемкость исследования удовлетворенности потребителей, что делает ее доступной для применения широким кругом предприятий.

На базе предложенной концепции был разработан прототип ИСППР. Проведенный эксперимент показал эффективность подхода при решении реальных задач управления качеством продукции, удовлетворительную точность алгоритмов обработки анализа текста, логичность полученных результатов. ИСППР позволяет принимать решения по управлению качеством на основе аналитической обработки текстовых отзывов из Интернета, содержащих в неявном виде информацию об удовлетворенности потребителей.

Рецензенты :

Черняховская Л.Р., д.т.н., профессор, профессор, ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет», г. Уфа.

Картак В.М., д.ф.-м.н., профессор, зав. кафедрой прикладной информатики, ФГБОУ ВПО «Башкирский государственный педагогический университет имени М. Акмуллы», г. Уфа.

Библиографическая ссылка

Юсупова Н.И., Богданова Д.Р., Бойко М.В. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 3.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=13024 (дата обращения: 15.01.2020). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»

Качество и цена предоставляемых товаров и услуг в значительной степени определяют успех деятельности компаний. В этой связи особое значение приобретает управление качеством как обособленный вид деятельности. Под управлением качеством понимается планирование, организация, регулирование и контроль мероприятий по обеспечению качества производства и управления.

Объект управления в менеджменте качества - процессы обеспечения качества продукции, товаров, услуг. Фактически существует три аспекта качества: качество соответствия техническим условиям, качество конструкции и функциональное качество (степень удовлетворения потребностей потребителя). При определении качества необходимо учитывать не только степень ее соответствия техническим условиям, но и процесс распределения товара, послепродажное обслуживание. Таким образом, особенность объекта управления заключается в его комплексности и сложности количественной оценки.

Субъект управления, т.е. лица, принимающие решения, - руководство предприятия, специалисты маркетингового отдела, отдела контроля качества, специалисты по сбыту и снабжению, руководители и специалисты производственных подразделений.

К основным факторам, влияющим на принятие решений в сфере управления качеством, можно отнести следующие: ?

специализация (сфера деятельности) предприятия; ?

организационно-правовая форма предприятия; ?

нормативно-методическое обеспечение управления качеством; ?

наличие сертификата соответствия стандартам (ГОСТ, ОСТ, 1БО); ?

сложившаяся практика управления качеством; ?

место расположения предприятия; ?

цели деятельности предприятия; ?

степень централизации управления; ?

корпоративная культура; ?

организационная структура предприятия; ?

уровень квалификации персонала; ?

качество материалов и покупных комплектующих (входной контроль); ?

техническое оснащение предприятия, в том числе характеристики и возможности оборудования; ?

принятые процедуры выполнения заданий; ?

стиль руководства и опыт лидера, и т.д.

Решения в сфере управления качеством и их особенности. Первый шаг на пути обеспечения качества - принятие стратегических решений о конструкции товара или услуги, призванных удовлетворять определен- ные потребности покупателей. Существуют международные стандарты качества 180. Факт аттестации компании по этим стандартам значительно повышает конкурентоспособность продукции и предприятия в. целом, а также открывает возможность выхода на международный рынок. Поэтому важнейшее значение приобретает разработка стандартов качества в письменной форме.

В рамках системы управления качеством принимаются следующие решения: ?

выбор стратегии повышения качества (более тщательный контроль производимой продукции, внедрение более эффективной системы контроля, закупка более качественного сырья, внедрение более совершенной технологии и т.п); ?

формулировка технических условий (требований к качеству); ?

установление качественных и количественных параметров качества; ?

установление допустимых отклонений от заданных параметров; ?

выбор методов контроля; ?

назначение лиц, ответственных за осуществление контроля; ?

решение поведенческих проблем контроля качества, и т.п.

Особенности решений, принимаемых в сфере управления качеством,

заключаются в том, что они: ?

прямо влияют на успех предприятия в жесткой конкурентной борьбе за потребителя, удержание и завоевание новых рынков сбыта; ?

охватывают весь цикл создания и освоения новой техники, серийное производство продукции, реализацию товаров и послепродажное обслуживание; ?

должны учитывать социально-психологические аспекты управления (в том числе мотивацию); ?

сориентированы на эффективный контроль; ?

принимаются на всех уровнях управления организацией; ?

как правило, отражаются в документах.

Методы принятия решений в сфере управления качеством. В табл. 8.14

представлены некоторые методы принятия решений в сфере управления качеством, используемые в процессе реализации конкретных задач.

Таким образом, принятие решений в сфере управления качеством - определяющий фактор обеспечения конкурентоспособности продукции и предприятия в целом, что весьма важно как на тактическом уровне, так и на стратегическом (на современном этапе и в перспективе).

Таблица 8.14

Методы принятия решений в сфере управления качеством Задачи " Некоторые методы принятия решений в сфере управления качеством Планирование создания системы качества

Оценка качества

Развитие системы качества - методы прогнозирования; -

методы моделирования; -

методы многокритериальной оценки альтернатив -

методы анализа управленческих решений; -

методы экспертной оценки; -

статистические методы -

методы генерации альтернатив; -

методы многокритериальной оценки альтернатив Контрольные вопросы и задания 1.

Как влияет сфера деятельности менеджера на процесс разработки и принятия управленческих решений? 2.

Приведите характеристику среды принятия решений в управлении финансами. 3.

Какие факторы влияют на принятие решений по управлению финансами? 4.

Перечислите особенности решений по управлению финансовой деятельностью. 5.

Какие методы принятия решений в сфере управления финансовой деятельностью вы знаете? 6.

Приведите характеристику среды принятия решений в управлении производством. 7.

Какие факторы влияют на принятие решений по управлению производством? 8.

Перечислите особенности решений по управлению производственной деятельностью. 9.

Какие методы принятия решений в сфере управления производственной деятельностью вы знаете? 10.

Приведите характеристику среды принятия решений в управлении персоналом.

И. Какие факторы влияют на принятие решений по управлению персоналом? 12.

Перечислите особенности решений по управлению кадровой деятельностью. 13.

Какие методы принятия решений в сфере управления кадровой деятельностью вы знаете? 14.

Приведите характеристику среды принятия решений в маркетинге. 15.

Какие факторы влияют на принятие решений по маркетингу? 16.

Перечислите особенности решений по управлению маркетингом. 17.

Какие методы принятия решений в сфере управления маркетинговой деятельностью вызнаете? 18.

Приведите характеристику среды принятия решений в управлении качеством. 19.

Какие факторы влияют на принятие решений по управлению качеством? 20.

Перечислите особенности решений по управлению качеством. 21.

Какие методы принятия решений в сфере управления качеством вы знаете? 22.

Приведите характеристику среды принятия решений в управлении информацией. 23.

Какие факторы влияют на принятие решений по управлению информацией? 24.

Перечислите особенности решений по управлению информацией. 25.

Какие методы принятия решений в сфере управления информацией вы знаете? 26.

Приведите характеристику среды принятия решений в управлении интеллектуальными активами. 27.

Какие факторы влияют на принятие решений по управлению интеллектуальными активами? 28.

Перечислите особенности решений по управлению интеллектуальными активами. 29.

Какие методы принятия решений в сфере управления интеллектуальными активами вы знаете? 30.

Приведите характеристику среды принятия решений в стратегическом управлении. 31.

Какие факторы влияют на принятие стратегических решений? 32.

Перечислите особенности стратегических решений. 33.

Какие методы принятия стратегических решений вы знаете? 34.

Приведите характеристику среды принятия решений в управлении инновациями. 35.

Какие факторы влияют на принятие решений по управлению инновационной деятельностью? 36.

Перечислите особенности решений по управлению инновационной деятельностью. 37.

Какие методы принятия решений в сфере управления инновационной деятельностью вы знаете?

Наилучший вариант решения, принятого на одном из уровней управляющей системы по какому-либо вопросу, называют оптимальным, а процесс поиска этого варианта - оптимизацией.

Сложность и взаимозависимость технических, организационных, социально-экономических и других аспектов управления современным производством приводят к тому, что принятие управленческого решения неизбежно затрагивает десятки и даже сотни разнообразных факторов, настолько переплетающихся друг с другом, что выделить и проанализировать их отдельно обычными аналитическими методами невозможно.

Многие факторы, определяющие или влияющие на выбор решения, по своей природе не поддаются количественной характеристике, другие - практически не могут быть измерены. Все это сделало необходимой разработку специальных методов, облегчающих выбор управленческих решений в сложных технических, организационных, экономических задачах (методы исследования операций, экспертные оценки и др.).

Методы исследования операций используются для выражения оптимальных решений преимущественно в следующих областях управления: планирование производства в крупном масштабе; организация производственных процессов на предприятиях; материально-техническое снабжение; организация перевозок.

Методы исследования операций базируются на использовании математических (детерминированных), вероятностных моделей, представляющих изучаемый процесс, систему или вид деятельности. Такие модели дают количественную характеристику проблемы и служат основой для принятия управленческого решения при поисках оптимального варианта. Насколько обоснованы эти решения, являются ли они лучшими из возможных, учтены ли и взвешены все факторы, определяющие оптимальное решение, каков критерий, позволяющий определить, что данное решение действительно наилучшее, - таков круг вопросов, имеющих большое значение для руководителей производства, и ответ на которые можно найти с помощью методов исследования операций. Оптимизация решений заключается в сравнительном исследовании числовых оценок факторов, которые обычными методами оценить невозможно. Наилучшее из возможных для экономической системы решение является оптимальным, а наилучшее решение относительно отдельных элементов системы - субоптимальным.

Методы исследования операций призваны отыскать решения, которые были бы оптимальными для возможно большего числа предприятий, организаций или их подразделений. Количественные методы исследования операций основаны на достижениях экономико-математических и статистических дисциплин (оптимального программирования, теории массового обслуживания, теории игр, теории графов, математической статистики и др.).

Оптимизация решения - это процесс перебора множества факторов, влияющих на результат. Оптимальное решение - это выбранное по какому-либо критерию оптимизации наиболее эффективное из всех альтернативных вариантов решение.

Поскольку процесс оптимизации дорогостоящий, то её целесообразно применять при решении стратегических и тактических задач. Оперативные задачи должны решаться с применением, как правило, простых, эвристических методов.

Основными методами оптимизации являются:

прогнозирование;

моделирование (логическое, физическое, экономико-математическое).

В практическом менеджменте основными методами анализа являются:

метод сравнения;

индексный метод;

балансовый метод;

метод цепных подстановок;

метод элиминирования;

графический метод;

функционально-стоимостный анализ;

факторный анализ;

экономико-математические методы.

Под прогнозированием в менеджменте понимается непосредственно процесс разработки прогнозов, т.е. научно обоснованных суждений о возможных состояниях объекта, путях и сроках его видоизменений. Функционально прогноз в управлении представляется как предплановая разработка многовариантных моделей развития объекта управления. Прогноз носит вероятностный характер и может претерпевать изменения под воздействием меняющихся условий внешней и внутренней среды организации.

Наиболее важные задачи прогнозирования:

разработку прогноза рыночной конъюнктуры;

выявление экономических и иных тенденций оказывающих влияние на рыночную конъюнктуру и масштабы полезного эффекта;

выбор метода и временных ориентиров прогнозирования;

экономическое обоснование разработки или совершенствования выпускаемой продукции и т.п.

К основным функциям прогнозирования относят:

системность;

комплексность;

непрерывность;

вариантность;

адекватность и оптимальность.

Модель - это представление объекта системы или идеи в некоторой форме отличной от самой целостности. Она является упрощенным изображением конкретной жизненной (управленческой) ситуации. Другими словами, в моделях определенным образом отображаются реальные события, обстоятельства и т.д.

Существует ряд причин обусловливающих использование модели вместо попыток прямого воздействия с реальным миром:

сложность реального мира такова, что число переменных, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека и постичь его можно упростив реальный мир с помощью моделирования);

экспериментирование - встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Кроме того, существуют критические ситуации, когда требуется принять решение, но нельзя экспериментировать в реальной жизни;

ориентация управления на будущее - невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и, возможно, никогда не состоится, как и проводить прямые эксперименты. Моделирование - единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать.

Современными организациями используются три базовых типа моделей:

физическая модель (представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы (чертеж, план, макет);

аналоговая модель (представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Пример аналоговой модели - организационная схема.;

математическая модель (символическая) - используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события.

Построение модели является процессом. Основные этапы этого процесса - постановка задачи, построение, проверка на достоверность, применение и обновление модели.

Постановка задачи. Первый и наиболее важный этап построения модели, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи. Правильное использование математики или компьютера не принесет никакой пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована. Для нахождения приемлемого или оптимального решения задачи нужно знать, из чего она состоит. К сожалению, порой огромные средства расходуются на поиски глубокомысленных ответов на неверно поставленные вопросы. Из того, что руководитель осведомлен о наличии проблемы, вовсе не следует факт идентификации истинной проблемы. Руководитель обязан уметь отличать симптомы от причин.

Построение модели. Разработчик должен определить главную цель модели, какие выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя модель, чтобы помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему. Также необходимо определить какая информация требуется для построения модели, удовлетворяющей этим целям и выдающей на выходе нужные сведения.

Проверка модели на достоверность. Один из аспектов проверки заключается в определении степени соответствия модели реальному миру. Специалист по науке управления должен установить - все ли существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель. Проверка многих моделей управления показала, что они не совершенны, поскольку не охватывают всех релевантных переменных. Естественно, чем лучше модель отражает реальный мир, тем выше ее потенциал как средство оказания помощи руководителю в принятии хорошего решения. Второй аспект проверки модели связан с установлением степени, в которой информация, получаемая с ее помощью действительно, помогает руководству совладать с проблемой.

Применение модели. Ни одну модель науки управления нельзя считать успешно выстроенной, пока она не применена на практике. Это кажется очевидным, но зачастую оказывается одним из самых тревожных моментов построения.

Обновление модели. Даже если применение модели оказалось успешной, почти наверняка она потребует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных не ясна или желательны дополнительные данные. Если цели организации изменяются таким образом, что это влияет на принятие решений, модель необходимо соответствующим образом модифицировать. Аналогичным образом, изменение во внешнем окружении - например, появление новых потребителей, поставщиков или технологий - может обесценить допущение исходную информацию, на которых основывалась модель при построении.

Таким образом, совершенствование процесса принятия управленческих решений и соответственно повышение качества принимаемых решений достигается за счет использования научного подхода, моделей и методов принятия решений.

Управленческое решение – это результат деятельности менеджера. Эффективность управленческого решения определяется как соотношение результатов к затратам на его реализацию. Эффективность деятельности менеджера определяет качество управленческих решений.

Качество управленческих решений – это его характеристики, играющие определенную роль в процессе управления.

В соответствии с сущностью и назначением выделяется несколько характеристик качества:

обоснованность заключается в уровне познания и использования реально действующих законов и принципов, на основе которых развивается предприятие;
своевременность предполагает, что чем больше необходимость данного решения на момент его принятия, тем выше степень его эффективности, а следовательно, и качества;
полномочность повышает качество управленческого решения в случае принятия его лицом, обладающим надлежащими правами и компетентностью, в соответствии с нормативными документами – как государственными, так и действующими внутри предприятия;
рациональность является характеристикой качества управленческих решений с точки зрения минимизации вложенных на его разработку средств и в соответствии с затратами на его реализацию;
лаконичность изложения и понятность для исполнителя заключается в краткости и четкости принимаемого решения, а также простоте формулировок и исключает витиеватость, многозначность формулировок. От этого зависит следующий показатель качества;
непротиворечивость принятых решений уже существующим решениям и регулирующим деятельность организации нормативным документам.

В процессе выработки управленческих решений необходимо учитывать следующие факторы:

характеристику проблемы с точки зрения ее сложности, новизны, степени определенности и вида;
разработанность проблемы определяется наличием методик, программ и навыков ее реализации;
характеристики информации, такие как объем, доступность, достоверность, релевантность и пр.;
ограниченность ресурсов: временных, трудовых, финансовых, материально-технических и т. д.;
организацию разработки решений;
компетентность, образование и опыт работы руководителей;
субъективные факторы, такие как способность членов коллектива работать вместе, их сплоченность и др.;
информационные технологии, с помощью которых проводится сбор анализ и обработка информации.

В процессе воплощения управленческих решений в реальность имеют значение следующие моменты:

особенность выбранного решения характеризуется его сложностью, новизной, классом и т. д., как и сама проблема;
организационная структура реализации управленческих решений, т. е. подразделения, в которых оно будет выполняться, и распределение ответственности;
сроки реализации;
компетентность исполнителей;
авторитет руководителя у подчиненных;
социально-психологические факторы;
надежность и продуктивность технических средств управления;
степень организации и контроля за исполнителем.

Высокое качество управленческих решений обеспечивается в случае системного подхода к решению проблемы. Следует использовать научно обоснованные методы и модели их реализации, которые должны соответствовать сложившейся ситуации с точки зрения отношения результатов к потерям, образующимся при любом принимаемом решении.

Качество решений руководителя, несомненно, повышается при использовании современных информационных технологий и программных разработок. Весомое влияние на принимаемое решение оказывает персонал организации, его качественный состав (квалификация, возраст работников, опыт работы и т. д.), творческие возможности и способность его членов эффективно взаимодействовать (психологическая совместимость).

Кроме этого, управленческое решение должно быть как можно более гибким, дабы предприятию предоставлялась возможность применить методы и технологии его реализации с минимальными потерями.

Несмотря на то что качественность управленческого решения (эффективность) является его основной характеристикой, определение его уровня сопряжено с рядом сложностей. Зачастую сложно определить результат принятого решения, особенно его творческую сторону, т. к., во-первых, редко устанавливаются требования, по которым следует оценивать его качество, а, во-вторых, результат во многом связан с социально-психологическими факторами, которые не могут быть определены количественно. Чаще всего на практике качество управленческих решений оценивается с точки зрения их влияния на прибыль.

Оценка качества решения может производиться на стадиях выработки, принятия и реализации.
Оценка качества решения на стадии выработки осуществляется при отборе возможных вариантов и при выборе окончательного решения.

Данный процесс осуществляется на основе объективных критериев, самым распространенным из которых является критерий оптимальности. Но он на практике за частую остается нереализованным, т. к. не учитывает риски, связанные с ограниченностью по ресурсам. Для расчета данного показателя в условиях отсутствия нормативной базы срок выполнения работ устанавливается с помощью статистических данных, экспертных оценок, на основе прецедентов, а также разработки сетевой матрицы.

Помимо критерия оптимальности, можно воспользоваться показателем экономической эффективности, определяемого как результат минус затраты. С этой точки зрения оценивается понижение себестоимости продукции, повышение ее качества, прибыльности и др.

На стадии выработки решения рассчитывается плановая экономическая эффективность.
На стадии принятия решения происходит окончательный выбор варианта из наиболее целесообразных на основе экономической эффективности, критерия оптимальности и вероятности его реализации. В последнее время, помимо указанных критериев, особое внимание уделяется социально-психологическим факторам, экологическим последствиям и дальнейшим перспективам организации.

На стадии реализации решения производится его контроль и корректировка на промежуточном и конечном этапах, а также сопоставляются сроки, установленные на его выполнение, с действительными. Анализ производится на основе экономического эффекта (соотношения затрат и результатов).

Результаты анализа используются в дальнейшей работе руководства для выявления дальнейших направлений развития организации и устранения препятствий на пути достижения целей.
Основными направлениями развития организации являются экономические, социально-психологические и организационные.

Экономическое направление заключается в максимальной реализации экономических интересов участников процесса разработки и реализации решения и в использовании различных ресурсов.
Социально-психологическое направление предполагает повышение уровня профессионализма руководителей, формирование коллектива на научной основе и развитие у него интереса к творческой деятельности, а также вовлечение во все этапы процесса принятия решения.

Организационное направление концентрирует свое внимание на повышении уровня труда руководящих работников и совершенствовании движения и применения средств производства. Совершенствование организационных мероприятий приводит к повышению эффективности организации.