Успешный менеджер: кейс-стади по принятию решений

ИНТЕРЕСНО

Например, для ведущего агропромышленного комплекса было разработано 32 альтернативы целевой программы развития его крупного подразделения комплексной механизации и автоматизации. По сравнению с вариантом развития, сформированным традиционным путем, в первом кейсе в случае гипотезы 1 получен максимальный выигрыш (оценка сверху) около 3,0 млн долл., а в случае гипотезы 2 получен минимальный выигрыш (оценка снизу) – 1,17 млн долл.

Для предприятия ОПК по гипотезе 2 ЛПР потеряло 1,5 года при реализации традиционного варианта по сравнению с оптимальным вариантом (альтернативой)

Качественная оценка эффективности принятия иерархических решений в формате целевых программ выражается через их особенности (достоинства):

– четкая ориентация на конечные результаты, сформулированные в виде общественно необходимых целей;

– увязка целей с мероприятиями и ресурсами на их достижение;

– обоснование путей достижения целей на основе анализа альтернативных вариантов и выбора оптимального из них;

– согласование перспективных и текущих планов деятельности;

– комплексирование всех направлений деятельности.

3.2.3. Проектный подход к управлению выполнением целевой программы

Иерархическое решение – целевая программа с позиций системного подхода в современной интерпретации представляется проектом. Использование технологии проектного управления позволяет организациям (компаниям) сократить сроки реализации проектов (целевых программ), снижая интегральные издержки.

Управление проектами[29] включает комплекс методик, методов и моделей, технических и программных средств, используемых при разработке календарных планов реализации проекта с оптимизацией распределения ограниченных ресурсов. Задачи распределения ресурсов на сетевых графиках являются многокритериальными. Существует постановка задач, для которых предложены точные методы решения. В большинстве проектов применяются эвристические методы. При этом задачи еще более усложняются при учете времени перемещения ресурсов между работами.

Существующие экономико-математические методы не учитывают «размытость» исходных данных. Поэтому требуется применение инструментов нечеткой логики для моделирования управления проектами.

Ядром системы управления проектом является функция планирования – разработка комплекса целенаправленных действий по реализации проекта, предусматривающая порядок, последовательность и сроки выполнения работ и обеспечивающая эффективное использование материально-технических, трудовых и финансовых ресурсов. Принятые на основе календарного плана управленческие решения должны отвечать организационно-техническим и технологическим стандартам выполнения всех видов работ в заданные сроки и с высоким качеством.

Планирование охватывает все фазы осуществления проекта на разных стадиях и различается лишь спецификой планируемых работ и сложностью их выполнения. При этом принятые за основу способы реализации поставленных в проекте целей определяют последовательность выполнения отдельных видов и этапов работ, квалификацию исполнителей, от которых зависят сроки осуществления проекта и его стоимость. Необходимость управлять неопределенностью в проекте (в том числе и рисками) напрямую влияет на длительность реализации и успех проекта.

По данным многочисленных исследований Standish Group, для традиционных методов управления проектами только 44 % проектов обычно завершаются вовремя. В среднем проекты занимают 222 % от изначально запланированной длительности и 189 % от начального бюджета. 70 % проектов сокращают исходный объем работ проекта, 30 % проектов закрываются досрочно[30].

Управление проектами включает задачи оптимизации с использованием аппарата теории вероятности. Однако в ряде проблемных ситуаций недостает статистических данных, что не позволяет с достаточной степенью надежности оценить адекватность выбранной для конкретной ситуации вероятностной модели. Поэтому используется теория нечетких множеств. Нечеткая информация о продолжительности выполнения работ (операций) может быть получена от экспертов в ситуации, когда проект и каждая операция являются уникальными и отсутствуют и нормативы, и статистические данные. В этих условиях целесообразно использовать проектное управление неопределенностью и рисками на основе метода критической цепи.