В современном менеджменте способность принимать обоснованные решения является не просто преимуществом, а необходимым условием выживания и развития компании. Однако в условиях высокой неопределенности и конкуренции интуитивные подходы уступают место системному анализу. Ключевым инструментом такого анализа становится моделирование — процесс создания упрощенного представления реальности для прогнозирования последствий различных управленческих действий. Необходимость использования этого метода определяется тем, что прямое исследование сложных бизнес-процессов часто невозможно или требует колоссальных затрат времени и ресурсов. Таким образом, высокая значимость процесса построения модели управленческого решения обуславливает актуальность данного исследования.

Целью данной курсовой работы является построение модели управленческого решения. Для достижения поставленной цели необходимо реализовать ряд задач:

• раскрыть сущность и классификацию управленческих решений;
• рассмотреть стадии процесса принятия управленческих решений;
• дать общее понятие «модель» и отразить процесс ее построения;
• разработать модель принятия решения на конкретном примере.

Объектом исследования курсовой работы является магазин качественной немецкой обуви. Предметом исследования выступает модель управленческих решений, направленная на оптимизацию его деятельности.

Глава 1. Теоретико-методологические основы принятия управленческих решений

1.1. Раскрываем сущность и классификацию управленческих решений

В основе любой управленческой деятельности лежит управленческое решение (УР) — это результат анализа, оптимизации, экономического обоснования и выбора наилучшей альтернативы из множества вариантов для достижения конкретной цели. Импульсом для его принятия всегда является некая проблемная ситуация: необходимость ликвидировать разрыв между желаемым и действительным состоянием, уменьшить актуальность угрозы или использовать новую возможность.

Принятие любого решения базируется на трех фундаментальных основах:

1. Интуиция: Решение, принимаемое на основе ощущения его правильности, без сознательного взвешивания всех «за» и «против». Менеджеры, которые ориентируются исключительно на интуицию, по сути, становятся заложниками случайности, что недопустимо в системном бизнесе.
2. Суждение: Это выбор, основанный на знаниях и осмысленном опыте. Руководитель использует знакомые ему ситуации из прошлого для решения текущих задач. Этот подход более надежен, чем интуиция, но ограничен рамками прошлого опыта.
3. Рациональность: Наиболее объективный подход, предполагающий всесторонний анализ проблемы, разработку и оценку альтернатив на основе объективных критериев для выбора оптимального варианта.

Для более глубокого понимания управленческие решения классифицируют по различным признакам. Ключевой является классификация по условиям, в которых принимается решение:

• Решения в условиях определенности: Менеджер точно знает результат каждого из возможных вариантов выбора. Встречаются редко.
• Решения в условиях риска: Наиболее частая ситуация, когда результаты выбора не являются определенными, но вероятность каждого из них известна или может быть оценена.
• Решения в условиях неопределенности: Ситуация, когда невозможно оценить вероятность потенциальных результатов из-за недостатка информации или уникальности проблемы.

Кроме того, УР различают по масштабу, времени действия, качеству последствий и другим факторам, что подчеркивает их многогранность и сложность.

1.2. Как устроен процесс разработки управленческих решений

Принятие качественного решения — это не единичный акт озарения, а структурированный и последовательный процесс. Классическая модель этого процесса включает три основные стадии:

• Разведывательная стадия: Первый этап, на котором происходит осознание и диагностика проблемы. Здесь ключевая задача — правильный анализ ситуации, требующий сбора и обработки большого объема информации для точного определения причин возникших отклонений, а не их симптомов.
• Проектная стадия: На этом этапе происходит изобретение, разработка и анализ возможных способов действий. Генерируется несколько альтернативных вариантов решения проблемы, каждый из которых оценивается с точки зрения затрат, выгод и потенциальных рисков.
• Стадия выбора: Финальный этап, на котором из всего набора проанализированных альтернатив выбирается одна, наиболее предпочтительная. Именно этот выбор и является, по сути, управленческим решением.

Важно понимать, что в реальной жизни менеджеры редко достигают идеальной рациональности. Лауреат Нобелевской премии Герберт Саймон ввел концепцию «ограниченной рациональности». Суть ее в том, что люди в принципе не могут обработать весь объем информации и учесть все факторы для нахождения абсолютно оптимального решения.

Вследствие когнитивных и информационных ограничений, лицо, принимающее решение, чаще всего довольствуется не «оптимальными», а первыми найденными «удовлетворительными» решениями, которые соответствуют минимально приемлемому уровню.

Этот подход объясняет, почему так важен системный процесс разработки УР: он позволяет, даже в условиях ограниченной рациональности, повысить качество и обоснованность итогового выбора, приближая его к оптимальному.

1.3. Почему моделирование становится ключевым инструментом анализа

Пытаться решить сложную бизнес-проблему путем экспериментов на реальном предприятии — все равно что изучать работу двигателя, разбирая его на полном ходу. Это либо невозможно, либо чрезвычайно дорого и рискованно. Именно поэтому ключевым инструментом анализа становится моделирование — процесс имитации изучаемого явления или объекта для его исследования и прогнозирования.

Модель — это упрощенное представление реальности, которое отражает наиболее существенные свойства и связи исследуемого объекта. Моделирование позволяет проводить количественные оценки и глубокий анализ результатов различных сценариев без вмешательства в реальные бизнес-процессы. В управлении используется множество моделей, которые можно классифицировать:

• По школам менеджмента и характеру полномочий: от авторитарных до демократических.
• По типу организации: административно-хозяйственные, проектные, бизнес-процессные и другие.
• По отношению к рынку: рыночные и модели с государственным регулированием.

В контексте процесса принятия решений наибольший интерес представляют два типа моделей:

1. Дескриптивные модели: Они не предписывают, как действовать, а лишь описывают реальное поведение менеджеров и процесс принятия решений. Модель ограниченной рациональности Г. Саймона — яркий пример дескриптивной модели.
2. Нормативные модели: Они, напротив, предписывают, как следует принимать решения, чтобы достичь оптимального результата. Они основаны на логике и математике и являются основой для разработки практических инструментов поддержки принятия решений.

Таким образом, моделирование выступает мостом между теорией и практикой, позволяя перевести сложную, многофакторную проблему на язык формальной логики и цифр для поиска обоснованного и эффективного решения.

Глава 2. Практический анализ и построение модели принятия решений

2.1. Постановка проблемы и методология исследования на примере

Перейдем от теории к практике. В качестве объекта исследования выступает гипотетический магазин качественной немецкой обуви. Предположим, что в течение последних двух кварталов руководство отмечает тревожную тенденцию: выручка остается на прежнем уровне, но рентабельность продаж неуклонно снижается. Конкуренция на рынке усиливается, а затраты на закупку и логистику растут.

В теории управления, проблемой считается ситуация, когда поставленные цели не достигаются или существует значимое отклонение от заданного уровня. В нашем случае, проблема может быть сформулирована так: «Снижение рентабельности продаж из-за неоптимальной структуры ассортимента и ценовой политики в условиях роста конкуренции и издержек». Руководство стоит перед выбором: какие модели обуви продолжать закупать, от каких отказаться, и какие объемы закупок будут оптимальны для максимизации прибыли?

Цель нашей практической части — разработать модель, которая поможет выбрать оптимальную стратегию управления ассортиментом и закупками для максимизации прибыли магазина. Для построения модели мы пройдем следующие шаги:

1. Сбор и подготовка исходных гипотетических данных по ассортименту.
2. Определение ключевых переменных (например, цена, объем закупки) и существующих ограничений (бюджет, емкость склада).
3. Выбор и обоснование типа модели, наиболее подходящего для решения задачи максимизации.
4. Формализация модели — перевод бизнес-задачи на математический язык.
5. Анализ полученных результатов и формулирование на их основе конкретного управленческого решения.

Этот пошаговый план позволит нам системно подойти к решению поставленной проблемы и продемонстрировать практическую ценность моделирования.

2.2. Пошаговый процесс построения модели управленческого решения

Создание работающей модели — это четкий алгоритм, который превращает хаос данных в упорядоченную систему для принятия решений. Продемонстрируем этот процесс на примере нашего магазина обуви.

Шаг 1: Сбор и подготовка данных.
На этом этапе необходимо собрать гипотетические данные, которые лягут в основу модели. Для каждого артикула обуви (например, «Ботинки мужские, арт. 101», «Туфли женские, арт. 205») нам потребуется следующая информация:

• Закупочная цена за пару.
• Текущая и рекомендуемая розничная цена.
• Прогнозируемый объем продаж (спрос) при текущей цене.
• Данные о складских остатках.
• Площадь, занимаемая одной парой на складе.

Шаг 2: Определение ключевых переменных и ограничений.
Теперь нужно определить, чем мы можем управлять (переменные) и что нас сдерживает (ограничения).

• Переменные решения: Основной переменной будет объем закупки каждого артикула.
• Ограничения: Любой бизнес работает в рамках ограничений. В нашем случае это:
  1. Бюджет на закупку: общая сумма закупок не может превышать выделенный лимит (например, 2 000 000 у.е.).
  2. Емкость склада: общее количество закупленной обуви не может превышать вместимость склада (например, 1500 пар).
  3. Ограничение по спросу: объем закупки по каждому артикулу не должен превышать прогнозируемый спрос.

Шаг 3: Выбор и обоснование типа модели.
Наша задача — максимизировать прибыль при заданных ограничениях. Для таких задач идеально подходит оптимизационная модель, а именно — модель линейного программирования. Она позволяет найти наилучшее решение (максимум или минимум целевой функции) при наличии ряда линейных ограничений. Этот выбор обоснован тем, что он позволяет получить точные количественные оценки и четкий план действий.

Шаг 4: Формализация модели.
Это перевод нашей задачи на язык математики.

• Целевая функция: Мы хотим максимизировать общую прибыль. Прибыль с одной пары равна (Розничная цена — Закупочная цена). Целевая функция будет выглядеть как сумма прибылей по всем артикулам, которые мы решим закупить.
  F(x) = (Прибыль_арт1 * X_арт1) + (Прибыль_арт2 * X_арт2) + … -> max, где X — количество закупаемых пар каждого артикула.
• Система ограничений:
  1. Бюджет: (Закуп_цена_арт1 * X_арт1) + (Закуп_цена_арт2 * X_арт2) + … ≤ 2 000 000.
  2. Склад: X_арт1 + X_арт2 + … ≤ 1500.
  3. Спрос: X_арт1 ≤ Спрос_арт1; X_арт2 ≤ Спрос_арт2; …
  4. Неотрицательность: X_арт1, X_арт2, … ≥ 0 (нельзя закупить отрицательное количество).

Создав такую формализованную модель, мы можем использовать специальные программы (например, «Поиск решения» в Excel) для нахождения оптимальных значений X для каждого артикула.

2.3. Анализ результатов моделирования и формулирование решения

После того как математическая модель построена и решена с помощью программных средств, мы получаем не просто набор цифр, а основу для принятия взвешенного решения. Предположим, наша модель выдала следующие гипотетические результаты:

• Оптимальный объем закупки для артикула 101: 150 пар (максимально возможный по спросу).
• Оптимальный объем закупки для артикула 205: 80 пар.
• Оптимальный объем закупки для артикула 310: 0 пар.

Анализ результатов показывает, что модель предлагает сконцентрировать ресурсы на самых высокомаржинальных и востребованных позициях (как арт. 101). В то же время, от закупки артикула 310, несмотря на наличие спроса на него, модель предлагает отказаться. Это может означать, что его маржинальность настолько низка, что в условиях ограниченного бюджета и склада выгоднее вложить деньги в другие, более прибыльные товары.

Далее проводится анализ чувствительности. Он отвечает на вопросы «что, если?». Например: «Что произойдет с оптимальным планом закупок, если закупочная цена на артикул 101 вырастет на 10%?» или «Насколько должен снизиться спрос на артикул 205, чтобы от его закупки стало выгоднее отказаться?». Такой анализ позволяет оценить риски и делает управленческое решение более гибким и устойчивым к изменениям внешней среды.

На основе всех этих данных формулируется итоговое, обоснованное управленческое решение. Оно представляет собой результат выбора наилучшей альтернативы, основанный на объективном анализе и прогнозировании. В нашем случае, решение для руководства магазина будет звучать не как «давайте закупим больше ходовых товаров», а как конкретный, пошаговый план:

Рекомендуется утвердить следующий план закупок на предстоящий сезон: закупить артикул 101 в объеме 150 пар, артикул 205 — 80 пар, … полностью отказаться от закупки артикула 310. Данный план, согласно расчетам, позволит максимизировать валовую прибыль при имеющихся бюджетных и складских ограничениях, увеличив ее на расчетные 15% по сравнению с предыдущим периодом.

Таким образом, моделирование переводит сложную многофакторную задачу из области интуиции в плоскость точных, обоснованных и практически применимых рекомендаций.

Подводя итоги проведенного исследования, можно сделать ряд ключевых выводов. В теоретической части работы было установлено, что управленческое решение — это сложный продукт аналитической деятельности, проходящий через стадии выявления проблемы, разработки альтернатив и финального выбора. Мы выяснили, что в реальных условиях менеджеры действуют в рамках «ограниченной рациональности», что делает системные инструменты анализа, такие как моделирование, особенно ценными. Моделирование было определено как ключевой метод, позволяющий имитировать бизнес-процессы для их изучения и оптимизации без рисков для реальной деятельности.

В практической части эти теоретические положения были применены для решения конкретной бизнес-задачи — снижения рентабельности магазина обуви. Была сформулирована проблема, определены цели и разработана пошаговая методология построения оптимизационной модели. На гипотетическом примере мы продемонстрировали, как сбор данных, определение переменных и ограничений, а также математическая формализация позволяют создать рабочий инструмент для анализа. На основе результатов моделирования было сформулировано четкое, количественно обоснованное управленческое решение по оптимизации ассортимента.

Главный вывод работы заключается в том, что цель курсовой работы — построение модели управленческого решения — была успешно достигнута. Мы наглядно продемонстрировали, как теоретические концепции менеджмента и теории принятия решений позволяют решить практическую бизнес-задачу, превращая абстрактные знания в конкретный и измеримый результат.

В качестве возможного направления для дальнейших исследований можно предложить усложнение разработанной модели путем добавления нелинейных факторов, таких как влияние сезонности на спрос или зависимость цены от объема продаж, что позволит еще больше приблизить модель к реальным рыночным условиям.

Список использованной литературы

• Балдин К.В., Воробьев С.Н., Уткин В.Б. Управленческие решения: Учебник. – 8-е изд. – М.: Дашков и К, 2017.
• Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. – М.: Логос, 2003.
• Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник. – 7-е изд., испр. и доп. – М.: Дело, 2018.
• Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. – М.: Мир, 1973.
• Саймон Г.А. Рациональность как процесс и продукт мышления // THESIS. – 1993. – Т. 1, вып. 3.
• Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения: Учебник. – 6-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2017.