Материал: Построение комплексной оценки организационно-технологических решений. методические указания к проведению практических занятий. Баркалов С.А., Курочка П.Н

Рассмотрим подробнее все этапы формирования оценок организационно– технологического решения.

На первом этапе происходит формирование множества показателей, которые должны описывать организационно–технологическое решение. В предлагаемой методике показатели должны быть независимы, то есть находится на одном уровне иерархии. Это условие достаточно трудно проверяется, но на практике можно пользоваться теми соображениями, что все показатели должны относится к проекту в целом.

На втором этапе определяется минимально-допустимое значение каждого показателя. Руководителю проекта всегда известны требования по моменту окончания работ, стоимости их выполнения, ограничения по трудовым и материальным ресурсам в каждый период времени строительства.

На третьем этапе рассчитываются значения yij и yi* для каждого показателя i=1, ..., n и каждого проекта j=1, ..., m., то есть осуществляется нормализация исходных данных и их приведение к одному виду. Для этой цели обычно используются формулы полной нормализации вида (2) – (3). А затем по каждому показателю рассчитывается трудность по формуле (4).

На четвертом этапе по формуле (5) вычисляется интегральная оценка каждого проекта.

На пятом этапе лицо, принимающее решение делает вывод о выборе ор- ганизационно–технологического решения.

Рассмотренная методика оценки организационно-технологических решений обладает важным свойством независимости. В меняющихся условиях рынка на выбор того или иного варианта могут в различное время влиять разные показатели. Построение интегральной оценки типа “трудность” не зависит от набора показателей и каждый раз может быть легко модернизирована при добавлении новых или удалении старых показателей.

В процессе функционирования каждой фирме приходится решать трудную задачу определения размера и сферы приложения инвестиций. Как и любым управленческим решениям, подобным решениям сопутствует риск, определяемый как вероятность определенного уровня потерь. Одним из возможных способов уменьшения риска предпринимательской деятельности является диверсификация производства или создание инвестиционного портфеля, т.е. вложение капитала в различные виды ценных бумаг или компании, работающие в разных областях. Например, строительная организация может распределять имеющиеся средства между следующими направлениями: строительство жилья, торговая деятельность строительными материалами, производство изделий на собственной базе, реконструкция и капитальный ремонт, программы

16

переселения.

В условиях рыночной экономики любое предприятие стремится диверсифицировать собственную деятельность: производитель набирает портфель различных видов деятельности, решая дилемму риск - доходность.

Управляющему необходимо распределить ресурсы между некоторым конечным числом направлений, при чем в каждое из них должна быть вложена хоть какая-то сумма средств (отличная от нуля). Пронумеруем все программы деятельности, пусть i – порядковый номер направления (i =1,n ). Затем формируется множество критериев, по которым будет оцениваться эффективность каждого направления деятельности (в качестве критериев, которые предприятию необходимо максимизировать или минимизировать, например, могут быть рассмотрены различные характеристики: качество выполнения работы, средняя заработная плата, скорость выполнения, загрязнение окружающей среды, которое будет произведено в ходе выполнения программы). Производится сбор исходных данных по каждой из рассматриваемых программ инвестирования. Положим всего имеется m оцениваемых параметров. Каждый j-ый частный

критерий дает свой вектор предпочтений P j = (P1j , P2j , ..., Pnj ), j =1, m , где Pij -

порядковый номер проекта, занимающего в ранжировании по j-му критерию i-ое место. В каждом ранжировании первое место занимает наиболее привлекательное, с точки зрения рассматриваемого критерия, для предприятия направление деятельности и далее по убыванию. Или же могут быть приглаш е- ны m независимых экспертов, каждый из которых сформирует свой вектор

предпочтений. Затем каждому вектору P j поставим в соответствие вектор

направлений, которые согласно j-му частному критерию являются более предпочтительными, чем направление имеющее порядковый номер i.

Следующим шагом является поиск группового ранжирования, в котором наилучшим образом будут представлены индивидуальные предпочтения. В качестве такового рассматривается медиана Кемени, определяемая следующим образом:

m

π* = min ∑d(π, πj),

π j=1

где d(π, πj ) – расстояние между двумя ранжированиями, определяемое по формуле

17

d(π, πj) = ∑n πi − πij . i=1

Для отыскания медианы Кемени, во-первых, строим матрицу потерь R = {rkl}, для чего рассматриваем векторы π = (π1 , π2 , ..., πk ..., πn ) , в кото-

рых направление с номером k (k {1,2,...,n}) расположено на l-ом месте, где l последовательно изменяется от 1 до n (т.е. πk = l−1), тогда

Отыскание медианы Кемени эквивалентно решению задачи о назначениях, коэффициенты целевой функции которой определяются формулой (1.6.1), а сама задача записывается следующим образом:

В результате получаем матрицу X* = {x*kl , по которой восстанавливаем вектор группового предпочтения P*:

•анализируем матрицу X* по строкам: если xkl = 1, то в векторе P* полагаем p*1 = k ;

•по упорядочению P* составляем матрицу парных сравнений L* = {αkl},

k,l =1, n для группового предпочтения, элементы которой определяются: αkl = 2 , если согласно ранжированию P* направление, имеющее порядковый номер k, является более предпочтительным, чем l-ое направление; αkl = 1, если k-ый и l-ый виды деятельности равнопредпочтительны; и αkl = 0, если k-ый менее предпочтителен, чем l-ый;

• считаем сумму элементов каждой строки и сумму всех элементов матрицы :

18

• находим доли, соответствующие каждому направлению деятельности:

χk = α′k /α′ k =1, n.

Однако, к сожалению, все рассмотренные модели рассчитаны на работу с детерминированной информацией и не учитывают фактор неопределенности, возникающий в процессе оценивания организационно–технологических решений.

Выделяют следующие типы неопределенности:

•интервальная, когда известен только диапазон возможного изменения исследуемой величины;

•вероятностная, когда задано распределение вероятностей принятия возможных значений;

•нечеткая, возникающая из природы самой задачи, когда ситуация поразному оценивается различными экспертами. Ярким примером нечеткой неопределенности является показатель стесненности строительства.

К сожалению, рассмотренные модели не учитывают ни одну из вышеперечисленных особенностей оценки организационно–технологических решений.

Рассмотрим примеры применения описанных моделей построения комплексных оценок проектов.

ПРИМЕР

Рассмотрим пример построения комплексной оценки по аддитивной модели и методу «трудности» для 3-х вариантов реализации строительных проектов данные о которых приведены в табл. 1.

В табл. 1 приведены варианты 3-х проектов и требования к максимальному (минимальному) значению каждого показателя. При расчетах максимальные и минимальные границы показателей необходимо брать с погрешностью, равной 10% от минимальной границы. Например, минимальная граница стоимости равна 640. Тогда ymin и ymax для показателя стоимость будут равняться 640- 0,1*640=576 и 730+0,1*640=794 соответственно. В табл. 2 рассчитаны пронормированные значения показателей для каждого варианте календарного плана.

Используя данные о величине весовых коэффициентов, полученных выше находим рейтинговые оценки для рассматриваемых трех проектов по формуле, то есть используем аддитивную модель

m

Ri = ∑qj xij j =1

1 проект.

m

R1 = ∑qj x1 j = 0,46 0,43 +0,31 0,75 +0,12 0,45 +0,07 0,53 +0,04 0,86 = 0,5558

j =1

2 проект.

m

R2 = ∑qj x2 j = 0,46 0,52 +0,31 0,62 +0,12 0,56 +0,07 0,6 +0,04 0,59 = 0,5642

j =1

3 проект.

m

R1 = ∑qj x1 j = 0,46 0,71+0,31 0,5 +0,12 0,67 +0,07 0,73 +0,04 0,41 = 0,6295

j =1

Таким образом, наилучшим будет являться 3 проект, затем 2 и на последнем месте 1.

Рассмотрим особенности построения комплексной оценки ОТР по методу потерь применение этого алгоритма на примере. Необходимо отобрать наилучший проект из трех имеющихся. Для примера возьмем те же данные, которые приведены в табл. 1. При этом каждый проект оценивается по 5 критериям: стоимость (С), время выполнения (Т), коэффициент эффективности (Kэф), коэффициент совмещенности (Kсв), коэффициент критичности (Kкр).

С целью возможности сопоставления несопоставимых параметров, приведем все оценки к безразмерному виду и пронормируем их. Для этой цели используем формулы полной нормализации (2) – (3). Значения пронормированных показателей приведены в табл. 2. С учетом особенностей нормализации результаты, представленные в табл. 2. Будут уже относятся к одному типу показателей, ориентированных на максимум, то есть чем больше показатель тем лучше.

Используя матрицу нормированных исходных данных табл.2, строим вспомогательную матрицу A = αij , по следующему правилу: произвольный

элемент матрицы αij есть значение i-го показателя, если выбирается исполнитель, лучший по j-ому показателю. Результаты приведены в табл. 3.