Курсовая работа по исследованию систем управления предприятием с применением метода дерева целей

Эффективность управления является критическим фактором, определяющим конкурентоспособность и устойчивость любого современного предприятия. В условиях постоянно усложняющейся рыночной среды и растущей неопределенности, опора исключительно на интуицию руководителя становится недостаточной. Успех все чаще зависит от применения научно-обоснованных подходов к анализу и принятию управленческих решений. Это подтверждает актуальность изучения и применения специальных методик, позволяющих структурировать проблемы и оценивать альтернативы на основе объективных данных.

Данная работа посвящена исследованию одного из таких инструментов. Объектом исследования выступают методы исследования систем управления в целом, а предметом — практическое применение метода дерева целей для решения конкретной управленческой задачи. Эта проблема на протяжении многих лет привлекала внимание как зарубежных, так и отечественных ученых, включая таких основоположников менеджмента, как Ф.У. Тейлор и А. Файоль.

Ключевая цель курсовой работы — продемонстрировать аналитические и прогностические возможности метода дерева целей для анализа и оптимизации системы управления предприятием. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

• Изучить теоретические основы исследования систем управления;
• Описать методологию и сущность метода дерева целей;
• Применить данный метод на практическом примере;
• Сделать выводы и разработать рекомендации на основе полученных результатов.

Глава 1. Теоретические основы и сущность методов исследования в управлении

Для понимания прикладных методик необходимо сперва определить ключевые понятия. Система управления представляет собой совокупность взаимосвязанных управляющих и управляемых элементов, которые находятся в постоянном взаимодействии для достижения единой общей цели. Исследование таких систем — это самостоятельная научная дисциплина, концептуальной основой которой являются системный подход, общая теория систем и системный анализ.

Исследование систем управления опирается на научные методы, которые можно условно классифицировать, разделив на три большие группы:

1. Методы, основанные на знаниях и интуиции специалистов. К этой группе относятся качественные методы, такие как экспертные опросы, метод Дельфи, мозговой штурм. Их эффективность напрямую зависит от опыта, квалификации и интуиции привлекаемых экспертов.
2. Методы формализованного представления систем. Это методы, использующие математический и логический аппарат для построения моделей исследуемых процессов. Примерами служат линейное программирование, теория массового обслуживания и, конечно, метод дерева целей. Они вносят строгость и объективность в анализ.
3. Комплексированные методы. Данная группа объединяет подходы из первых двух, стремясь компенсировать недостатки одних методов за счет преимуществ других. Примером может служить сценарный метод, где качественное описание сценариев сочетается с количественной оценкой их вероятностей.

Выбор конкретного метода или их комбинации диктуется целями исследования, доступностью данных, а также временными и финансовыми ограничениями. Именно методы формализованного представления, к которым относится дерево целей, позволяют перейти от общих рассуждений к конкретным расчетам и обоснованному выбору.

Глава 2. Метод дерева целей как ключевой инструмент аналитика

Метод дерева целей (или дерево решений) — это графический способ декомпозиции главной цели на иерархическую структуру подцелей, задач и альтернативных путей их достижения. Он наглядно представляет последовательность решений и их возможные последствия, что делает его мощным инструментом для анализа сложных управленческих проблем.

Структура дерева включает в себя несколько ключевых компонентов:

• Узлы решений (квадраты) — точки, в которых лицо, принимающее решение, должно сделать выбор из нескольких альтернатив.
• Узлы вероятностей (круги) — точки, в которых наступают случайные события, не зависящие от воли менеджера. Каждому такому событию приписывается определенная вероятность.
• Конечные узлы (треугольники) — представляют итоговый результат или исход каждой последовательности решений и событий.
• Ветви — линии, соединяющие узлы и символизирующие либо принимаемые решения, либо возможные состояния среды.

Благодаря своей структуре, метод находит широкое применение в стратегическом планировании, управлении проектами, оценке рисков и финансовом прогнозировании. Он помогает не просто выбрать один из вариантов, а понять всю логику развития ситуации.

Ключевыми преимуществами метода являются:

• Наглядность: Визуализация сложной проблемы упрощает ее понимание.
• Структурированность: Метод заставляет последовательно продумать все возможные варианты и их последствия.
• Возможность количественной оценки: Позволяет сравнивать альтернативы не на интуитивном, а на математическом уровне, рассчитывая ожидаемую ценность каждого пути. Исследования показывают, что использование этого метода способно повысить точность решений на 15-20% по сравнению с чисто интуитивным подходом.

Вместе с тем, у метода есть и ограничения. Он становится громоздким при очень большом числе переменных и сильно зависит от точности исходных данных, особенно экспертных оценок вероятностей и потенциальных выгод или убытков. Кроме того, он предполагает рациональность лица, принимающего решение, и может игнорировать важные качественные факторы.

Глава 3. Методология проведения исследования с помощью дерева целей

Практическое применение метода дерева целей подчиняется четкому алгоритму, который превращает хаотичный набор данных в упорядоченную схему для принятия решений. Этот процесс можно разбить на пять последовательных этапов.

1. Шаг 1: Идентификация и формулирование проблемы. На этом этапе необходимо четко определить ключевую управленческую проблему и главную цель, которую нужно достичь. Например, не «улучшить логистику», а «выбрать оптимального поставщика сырья для снижения издержек на 10% в течение года».
2. Шаг 2: Построение структуры дерева. Процесс начинается с корневого узла решения. От него проводятся ветви, соответствующие всем возможным альтернативам (например, «Выбрать поставщика А», «Выбрать поставщика Б»). Затем для каждой альтернативы определяются возможные последующие события (вероятностные узлы), такие как «поставка в срок» или «срыв поставки».
3. Шаг 3: Количественная оценка. Это критически важный этап, требующий сбора данных и экспертных оценок. Для каждого вероятностного события необходимо определить его вероятность (сумма вероятностей для одного узла должна равняться 1 или 100%). Для каждого конечного узла (исхода) присваивается денежная или иная количественная оценка (например, прибыль, убыток, экономия).
4. Шаг 4: Расчет и анализ. Анализ дерева производится в обратном порядке — от конечных узлов к начальному. Для каждого вероятностного узла рассчитывается Ожидаемая денежная стоимость (EMV) путем умножения значения каждого исхода на его вероятность и последующего суммирования результатов.
5. Шаг 5: Выбор оптимальной стратегии. На финальном этапе сравниваются значения EMV для всех начальных альтернатив. Та ветвь, которая показывает наибольшее значение EMV, считается математически наиболее выгодной и оптимальной стратегией.

Этот алгоритм обеспечивает системный и последовательный подход, снижая влияние эмоций и когнитивных искажений на итоговое управленческое решение.

Глава 4. Практическое применение метода на примере решения задачи выбора поставщика

Чтобы продемонстрировать работу метода на практике, рассмотрим гипотетическую, но реалистичную бизнес-ситуацию.

Постановка задачи: Производственное предприятие «Орион» стоит перед выбором одного из двух новых поставщиков сырья для ключевого продукта. От этого выбора зависит как себестоимость, так и стабильность производства.

• Поставщик А: Предлагает сырье по более низкой цене, что в случае своевременной поставки принесет дополнительную прибыль в размере 100 условных единиц (у.е.). Однако, по данным аналитического отдела, существует значительный риск срыва сроков поставки, который оценивается в 30%. В случае срыва компания понесет убытки из-за простоя в размере 50 у.е.
• Поставщик Б: Предлагает сырье по более высокой цене, но является исключительно надежным партнером. Работа с ним гарантирует своевременную поставку, но из-за более высокой цены итоговая дополнительная прибыль составит лишь 60 у.е.

Построение дерева. На основе этих данных строится дерево решений. Начальный узел — это решение «Выбрать поставщика». От него отходят две ветви:

1. «Выбрать Поставщика А»
2. «Выбрать Поставщика Б»

Ветвь «Выбрать Поставщика Б» сразу ведет к конечному узлу с результатом +60 у.е. Ветвь «Выбрать Поставщика А» ведет к вероятностному узлу, от которого отходят две ветви: «Своевременная поставка» (вероятность 70% или 0.7) и «Срыв сроков» (вероятность 30% или 0.3). Первая ведет к конечному узлу с результатом +100 у.е., вторая — к узлу с результатом -50 у.е.

Расчет EMV (Ожидаемой денежной стоимости). Теперь необходимо рассчитать EMV для ветви, связанной с Поставщиком А. Расчет производится по формуле:

EMV (A) = (Вероятность своевременной поставки × Прибыль) + (Вероятность срыва × Убыток)

EMV (A) = (0.70 × 100 у.е.) + (0.30 × -50 у.е.) = 70 у.е. — 15 у.е. = 55 у.е.

Принятие решения. Финальный шаг — сравнение полученных значений для обеих альтернатив:

• EMV (Поставщик А) = 55 у.е.
• EMV (Поставщик Б) = 60 у.е.

Математический расчет показывает, что EMV(Б) > EMV(А). Несмотря на то, что вариант с Поставщиком А сулит потенциально более высокую прибыль (100 у.е.), с учетом риска срыва сроков, его ожидаемая ценность ниже. Следовательно, выбор Поставщика Б является более взвешенной и оптимальной стратегией с точки зрения долгосрочной выгоды и минимизации рисков.

Глава 5. Интерпретация результатов и разработка рекомендаций

Полученный в предыдущей главе математический результат — это не просто цифра, а основа для глубокого анализа и формулирования управленческих рекомендаций. Расчет показал, что выбор Поставщика Б с ожидаемой выгодой в 60 у.е. является более предпочтительным, чем рискованный вариант с Поставщиком А (EMV = 55 у.е.).

Однако важно понимать, что этот вывод основан на принципе максимизации математического ожидания. Руководитель, склонный к риску, мог бы все же выбрать Поставщика А в надежде на максимальную прибыль в 100 у.е. Задача аналитика — показать, что такая стратегия в долгосрочной перспективе будет проигрышной.

Кроме того, необходимо проводить анализ чувствительности. Как изменится решение, если наши оценки неверны? Например, если бы вероятность срыва сроков у Поставщика А составляла не 30%, а 20%, то расчет EMV дал бы другой результат: (0.8 * 100) + (0.2 * -50) = 80 — 10 = 70 у.е. В этом случае выбор Поставщика А стал бы более выгодным. Это подчеркивает важность точности исходных данных.

На основе проведенного анализа можно сформулировать для руководства предприятия «Орион» следующие рекомендации:

1. Основная рекомендация: На основе текущих данных, рекомендуется заключить долгосрочный контракт с Поставщиком Б. Этот выбор обеспечивает более высокую гарантированную экономическую выгоду при одновременной минимизации производственных рисков.
2. Дополнительные меры: Для уточнения данных и возможной диверсификации в будущем, рекомендуется рассмотреть возможность заключения краткосрочного, пробного контракта с Поставщиком А на небольшой объем сырья. Это позволит получить более точные статистические данные о его надежности и пересмотреть дерево решений через 6-12 месяцев.

Заключение

В ходе данной курсовой работы были решены все поставленные задачи. Мы рассмотрели теоретические основы исследования систем управления и существующие классификации методов, что позволило создать необходимый научный фундамент. Была детально изучена суть и методология метода дерева целей как одного из наиболее эффективных инструментов формализованного представления.

Центральной частью работы стало практическое применение метода на примере задачи выбора поставщика. Этот анализ наглядно продемонстрировал, как дерево целей позволяет структурировать сложную проблему, количественно оценить альтернативы и принять обоснованное, а не интуитивное решение. Таким образом, главная цель работы — демонстрация возможностей метода — была полностью достигнута.

Проведенное исследование подтверждает, что метод дерева целей является ценным инструментом в арсенале современного менеджера. В качестве возможного направления для дальнейших исследований можно предложить изучение интеграции данного метода с другими, например, с диаграммами влияния или элементами теории игр, для анализа еще более комплексных и многофакторных бизнес-сценариев.

Список источников информации

1. Акулич И.Л. Внутренняя и внешняя среда маркетинга. Минск, 2012.
2. Алексеева М. М.. Планирование деятельности фирмы. Финансы и статистика, 2013.
3. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Инфра-М, 2013.
4. Бочаров В.В. Методы финансирования инвестиционной деятельности предприятий: Учебник для вузов. – М.: Финансы и статистика, 2011.
5. Григорьев Д.В. Инновационный менеджмент: ресурсы и эффективность. Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 2012.
6. Доморуков А.М. Стратегическое искусство: целеполагание в бизнесе, разработка стратегий, воплощение замысла в жизнь.– М.: Паблишмент, 2010.
7. Зайцева О.А. Основы менеджмента: Учебное пособие для вузов. – Знание, 2012.
8. Ильенкова С.Д. Инновационный менеджмент: Учебное пособие для вузов. – М., 2011.
9. Лихачева О.Н. Финансовое планирование на предприятии. Проспект, 2012.
10. Любанова Т.П. Стратегическое планирование на предприятии.– М.: Приор, 2011.
11. Ноздрева Р.Б., Крылова Г.Д., Маркетинг. Учебник, практикум и учебно-методический комплекс по маркетингу – М.: Экономист, 2013.
12. Найденков В. Стратегическое планирование (конспект лекций) – М.: Теис, 2012.
13. Петров А.Н. Стратегическое планирование. – М.: Знание, 2013.
14. Стратегический менеджмент / под. ред. Петрова А.Н. – Питер, 2011.
15. Фатхутдинов Р.А. Стратегический маркетинг: Учебник – М.: ЗАО «Бизнес-школа «Интел-синтез», 2012.