Модели сценариев имеют следующие виды описательные

Метод сценариев

При
разработке управленческих решений
широкое распространение нашел метод
сценариев, также дающий возможность
оценить наиболее вероятный ход развития
событий и возможные последствия
принимаемых решений. Этот метод можно
рассматривать как комбинацию методов
экспертных оценок (индивидуальных или
групповых) с методами имитационного
моделирования.

В
основе этого метода лежат разрабатываемые
специалистами сценарии развития
анализируемой ситуации. Это позволяет
с тем или иным уровнем достоверности
определить возможные тенденции развития,
взаимосвязи между действующими факторами,
сформировать картину возможных состояний,
к которым может прийти ситуация под
влиянием тех или иных воздействий.

Профессионально
разработанные сценарии позволяют более
полно и отчетливо определить перспективы
развития ситуации, как при наличии
различных управляющих воздействий, так
и при их отсутствии.

С
другой стороны, сценарии ожидаемого
развития ситуации позволяют своевременно
осознать опасности, которыми чреваты
неудачные управленческие воздействия
или неблагоприятное развитие событий.

Высказывается
мнение, что необходимость в предвидении
наиболее вероятного развития ситуации
впервые возникла с возникновением
промышленного производства, поскольку
при сезонно повторяющемся сельскохозяйственном
производстве в этом не было никакой
необходимости.

Полностью
согласиться с такой точкой зрения
трудно, поскольку испокон веков
человечество воевало, время от времени
вело грандиозное строительство. И без
представления возможного развития
ситуации такие, целенаправленные
действия вряд ли были бы возможны.

В
то же время прототипы метода сценариев
нередко мы находим в разные времена в
разных странах.

Так
Кутузов собравший военный совет в Филях,
и прослушавший различные варианты
возможных действий, оценивал различные
сценарии развития войны с французами,
предлагавшиеся военноначальниками.

Он
сопоставлял их сильные и слабые стороны
и пришел к тяжелому, но, пожалуй,
единственно верному решению оставить
Москву, обрекая ее на пожары и разрушения.

Однако
последующее развитие событий подтвердило
его правоту. Предпочтенный им сценарий
развития событий полностью себя оправдал.

Государственный
деятель, занимающий ответственный пост,
и бизнесмен, принимающий важное для
судьбы проекта решение, финансист,
анализирующий фондовый рынок, хирург
накануне сложной нетрадиционной
операции, конструктор, закладывающий
основы принципиально нового объекта
при принятии важных решений, как правило,
пытаются предугадать возможный сценарий
развития событий с тем, чтобы принять
решение, обеспечивающее успех.

Считается,
что первым сценарии для прогнозирования
развития сложных систем использовал
Герман Кан. Первые из разработанных
сценариев носили преимущественно
описательный характер.

Впоследствии
метод сценариев был в значительной
степени развит за счет использования
более точных качественно-количественных
моделей.

Метод
сценариев предполагает создание
технологий разработки сценариев,
обеспечивающих более высокую вероятность
выработки эффективного решения в тех
ситуациях, когда это возможно, и более
высокую вероятность сведения ожидаемых
потерь к минимуму в тех ситуациях, когда
потери неизбежны.

В
настоящее время известны различные
реализации метода сценариев такие, как:

• получение
  согласованного мнения,

• повторяющаяся
  процедура независимых сценариев,

• использование
  матриц взаимодействия и др.

Метод
получения согласованного мнения
является, по существу, одной из реализаций
метода Дельфи³,
ориентированной на получение коллективного
мнения различных групп экспертов
относительно крупных событий в той или
иной области в заданный период будущего.

К
недостаткам этого метода можно отнести
недостаточное внимание, уделяемое
взаимозависимости и взаимодействию
различных факторов, влияющих на развитие
событий, динамике развития ситуации.

Метод
повторяющегося объединения независимых
сценариев
состоит в составлении независимых
сценариев по каждому из аспектов,
оказывающих существенное влияние на
развитие ситуации, и повторяющемся
итеративном процессе согласования
сценариев развития различных аспектов
ситуации.

Достоинством
этого метода является более углубленный
анализ взаимодействия различных аспектов
развития ситуации.

К
его недостаткам можно отнести недостаточную
разработанность и методическую
обеспеченность процедур согласования
сценариев.

Метод
матриц взаимовлияний,
разработанный Гордоном и Хелмером,
предполагает определение на основании
экспертных оценок потенциального
взаимовлияния событий рассматриваемой
совокупности.

Оценки,
связывающие все возможные комбинации
событий по их силе, распределению во
времени и т.д., позволяют уточнить
первоначальные оценки вероятностей
событий и их комбинаций. К недостаткам
метода можно отнести трудоемкость
получения большого количества оценок
и корректной их обработки.

Для
примера приведём одну из методологий
составления сценариев, которая
предполагает предварительное определение
пространства параметров, характеризующих
систему.

Состояние
системы в момент времени t
является точкой S(t)
в этом пространстве параметров.
Определение возможных тенденций развития
ситуации позволяет определить вероятное
направление эволюции положения системы
в пространстве выявленных параметров
S(t)
в различные моменты времени в будущем
S(t+l),
S(t+2)
и т.д.

Если
управляющие воздействия отсутствуют,
то предполагается, что система будет
эволюционировать в наиболее вероятном
направлении.

Управляющие
воздействия эквивалентны воздействию
сил, способных изменить направление
траектории S(t).

Естественно,
что управляющие воздействия должны
рассматриваться как с учетом ограничений
накладываемых как внешними, так и
внутренними факторами.

Технология
разработки сценариев предполагает
рассмотрение положения системы в
дискретные моменты времени t,
t+1, t+2,
… .

При
этом предполагается, что точка,
соответствующая системе S(t)
в пространстве параметров расположенным
в конусе, расширяющемся при удалении
от исходного момента времени t.

В
некоторый момент времени t+T
ожидается, что система будет расположена
в сечении конуса, соответствующем
моменту времени
t+T.

Все
точки этого сечения могут считаться
вероятным расположением системы в
пространстве параметров. Естественно,
что наиболее вероятным считается
положение системы на центральной оси
конуса.

Управляющие
воздействия приводят к смещению положения
системы в пространстве параметров. В
этом случае также целесообразно
рассматривать лишь дискретные точки,
наибольшее внимание, уделяя при этом
наиболее вероятным точкам. При таком
анализе необходимо предвидеть возможность
возникновения дополнительных внутренних
напряжений между элементами системы,
поскольку они также могут изменять
положение системы в пространстве
параметров.

Для
оценки напряжений могут быть использованы
соответствующие индикаторы, в частности,
экономического или социального характера,
а также пороговые значения индикаторов,
при превышении которых положение системы
может значительно измениться.

Управляющие
воздействия в ряде случаев могут быть
направлены на предотвращение превышения
пороговых значений индикаторов, если
нашей целью является сохранение
стабильности.

В
некоторых случаях можно целенаправленно
стремиться к превышению пороговых
значений индикаторов, если это
соответствует поставленным перед
системой задачам.

Одним
из наиболее важных результатов
использования этой разновидности метода
сценариев, как впрочем, и других его
разновидностей, является лучшее понимание
анализируемой ситуации и основных
закономерностей и особенностей ее
развития.

Заслуживает
внимания разновидность метода сценариев,
предложенная Абтом, Фостером и Ри.

Авторы
подчеркивают, что их метод разработки
сценариев относится скорее к анализу
возможного, а не вероятного будущего.

Действительно,
полученное в процессе разработки
прогноза более глубокое понимание
ситуации предполагает в качестве
следующего шага выработку системы
воздействий, которая может изменить
рассмотренные сценарии развития
ситуации. И вероятное будущее может
оказаться скорректированным.

Разработанный
авторами метод предусматривает отбор
только тех переменных, которые имеют
непосредственное отношение к развитию
анализируемой системы, будь то система
контроля за окружающей средой или
система управления технологическим
процессом в действующем производстве
и т.д.

Далее
предполагается разработка достаточно
детальных сценариев для выявления
опасностей, угрожающих системе, и
необходимого противодействия им.
Предусматривается отбор среди множества
возможных сценариев наиболее пригодных
для последующего анализа, а также
процедуры использования компьютеров
для разработки неискаженных сценарных
прогнозов.

Рассмотрим
перечисленные процедуры более детально.
Прежде, чем приступить к разработке
сценария, предполагается провести
анализ ситуации с определением основных
действующих сил, основных взаимоотношений
между основными действующими в ней
факторами, необходимую детализацию и
структуризацию ситуации.

Отбор
переменных в этом методе предполагает
использование экспертов.

Анализируются,
с возможным использованием контент-анализа,
прогнозы экспертов развития ситуации
и выделяются переменные, являющиеся
частью логических рассуждений экспертов,
и их взаимосвязи.

Основной
задачей при этом является получение
набора существенных переменных,
достаточно полно определяющих развитие
анализируемой ситуации.

Следующим
этапом является определение для каждой
переменной соответствующей шкалы, в
которой она могла бы быть измерена.

Поскольку
в реальных ситуациях, наряду с
количественными переменными, используются
и качественные, предполагается разработка
для каждой переменной вербально числовой
шкалы, содержащей как численные значения
градаций, так и их содержательное
описание.

Содержательное
описание позволяет расширить состав
переменных, включая в него переменные,
действительно отражающие характер
анализируемой ситуации, хотя и не имеющие
количественной природы.

Количественные
значения переменных позволяют более
надежно определять возможные опасности.

Если
переменные непрерывны, то целесообразно
выделение характерных их значений, для
использования при анализе ситуации.

В
некоторых случаях информация о переменных
может представляться в виде некоторого
тезауруса, в котором отражается основная
информация как количественная, так и
описательная, позволяющая достаточно
полно представить переменную.

Неоправданное
увеличение числа переменных затрудняет
возможность анализа ситуации, в то же
время излишнее их обобщение (агрегирование)
также затрудняет проведение анализа.

Основная
задача сценария — дать ключ к пониманию
проблемы. При анализе конкретной ситуации
переменные ее характеризующие принимают
соответствующие значения — те или иные
градации вербально числовых шкал каждой
из переменных.

Определяются
все значения парных взаимодействий
между переменными, которые оказывают
взаимное влияние при развитии данной
ситуации.

Такое
взаимодействие между переменными, как
правило, представляется в матричном
виде.

После
разработки и представления сценария с
помощью переменных и оценки их
взаимодействия и внутренней согласованности
возможен, с использованием вербально
— числовых шкал, переход к представлению
сценария в виде содержательного описания.

Такая
форма нередко оказывается более удобной
при подготовке отчета о проделанной
работе. Иногда целесообразно включение
в состав сценария предыстории развития
анализируемой ситуации.

Отличительной
особенностью излагаемого метода является
многовариантность, т.е. рассмотрение
нескольких альтернативных вариантов
возможного развития ситуации с учетом
базисных сценариев.

Группируя
сценарии в классы можно определить
рациональную стратегию воздействия на
ситуацию.

Как
правило, данные о нескольких возможных
сценариях развития ситуации более
информативны, чем один единственный
сценарий и способствуют принятию более
эффективных решений.

Особенность
этого метода состоит также в том, что,
возможно, оценивать значения взаимодействия
переменных лишь на границах области
допустимых значений, а не по всей области,
как это предполагается в методе,
использующем матрицы взаимовлияний.

Использование
специальных программ для компьютеров,
а так же датчиков случайных чисел с
последующим отсечением невозможных
ситуаций для генерирования альтернативных
вариантов сценариев расширяет горизонт
анализа возможных в будущем ситуаций.

Разработанный
широкий спектр возможных альтернативных
вариантов развития ситуации позволяет
более полно определить критические
ситуации для принятия решений, а также
определить возможные последствия
предлагаемы; альтернативных вариантов
решений с целью их сопоставления и
выбора наиболее эффективного.

Профессионально
разработанный и периодически
актуализируемый прогноз — неотъемлемая
составляющая процесса выработки и
принятия важных управленческих решений.

Выводы

Основным
методом, использующимся в нормативном
прогнозировании, является метод
горизонтальных матриц решений. Обычно
используются двумерные и трехмерные
матрицы. Кроме метода горизонтальных
матриц решений используются методы
построения деревьев целей.

Метод
сценариев можно рассматривать как
комбинацию методов экспертных оценок
с методами имитационного моделирования.
В основе метода лежат разрабатываемые
специалистами сценарии развития
анализируемой ситуации. Существуют
различные реализации метода сценариев:

• получение
  согласованного мнения,

• повторяющаяся
  процедура независимых сценариев,

• использование
  матриц взаимодействия.

Использование
специальных компьютерных программ, а
также датчиков случайных чисел для
создания моделей объекта прогнозирования
дает возможность разработки альтернативных
вариантов сценариев. Альтернативные
варианты развития позволяют определить
критические ситуации для принятия
решений.

Модели
теории принятия решений

В теории принятия
решений выделяют несколько подходовhttps://studme.org/31879/menedzhment/modeli_teorii_prinyatiya_resheniy
— gads_btm, предложенных основоположниками теории принятия решений:
Г. Саймоном, Дж. Марчем, Р. Кайертом, Г. Минцбергом, В. Врумом, Ч. Линбломом,
К. Круазье и др. Эти подходы называют моделями принятия решений. К ним относят
следующие виды моделей: нормативная (классическая), дескриптивная
(описательная), политическая (модель Карнеги), инкрементального процесса
принятия решений, «мусорного ящика» и др.

Нормативная
(классическая) модель, предложенная Г.
Саймоном, позволяет ЛПР выявить наиболее эффективные пути достижения
поставленной цели. Они представляют собой функциональные уравнения, где
отражены связи между зависимыми и независимыми переменными. Независимые
переменные в таких моделях представляют собой параметры действий,
а зависимые являются ожидаемыми переменными,
получаемыми в результате воздействия независимых переменных. Эти модели, как
правило, имеют следующий вид:

Е
= f (а, b, с),

где Е –
анализируемая ожидаемая переменная; а, b, с –
независимые переменные, параметры действий (решений).

Эти уравнения
дополняются системой ограничений, лимитирующих свободу действий ЛПР.

Нормативная модель
принятия решений основывается на следующих экономических предположениях:

• 1) лицо,
  принимающее решение, стремится к достижению известных и согласованных
  целей. Проблемы определены и точно сформулированы;
• 2) лицо,
  принимающее решение, стремится к определенности, получению всей
  необходимой информации, просчитываются все допустимые варианты и возможные
  последствия;
• 3) известны
  критерии оценки альтернатив, ЛПР выбирает вариант, который несет
  наибольшую экономическую выгоду для организации;
• 4) лицо,
  принимающее решение, действует рационально и логически подходит к оценке
  вариантов, расстановке приоритетов, его выбор наилучшим образом
  соответствует достижению целей организации.

Ценность модели
состоит в том, что она побуждает менеджеров к рациональным решениям.
Распространенность нормативных моделей во многом связана с появлением различных
количественных методов принятия решений с помощью компьютерной техники.
Количественные методы включают в себя построение дерева решений, платежные
матрицы, анализ точек безубыточности, линейное программирование,
прогнозирование и модели операционной деятельности. Развитию нормативной модели
способствуют и корпоративные информационные системы. Нормативная модель
наиболее адекватна запрограммированным решениям, ситуациям уверенности или
риска, когда имеется доступ ко всей необходимой информации, что позволяет
рассчитать вероятности исходов.

Дескриптивные
(описательные) модели основываются на
эмпирических наблюдениях, они содержат небольшое количество элементов и
объясняют экономические соотношения так, как они существуют в реальном мире, но
в упрощенной форме. Дескриптивная модель описывает реальный процесс принятия
решений в трудных ситуациях (незапрограммированные решения и ситуации
неуверенности и неопределенности), когда менеджеры, даже если они захотят, не
могут принять экономически рациональное решение.

Дескриптивная
модель принятия решений базируется на работах Герберта Саймона, предложившего
понятия нормативной и дескриптивной моделей и доказавшего: ограниченная
рациональность означает, что деятельность индивидов в организации лежит в
пределах или границах допустимой рациональности (ограниченной рациональности и
приемлемости). Организация – чрезвычайно сложная система, и менеджеры не имеют
ни времени, ни возможностей для обработки всей необходимой для осознанного вы
бора информации. Поэтому принимаемые ими решения являются не столько
рациональными, сколько приемлемыми. Приемлемость означает, что ЛПР выбирает
первый удовлетворяющий минимальному критерию допустимости вариант. Вместо того
чтобы анализировать все варианты, выбирая из них обещающий наивысший
экономический результат, менеджеры останавливаются на первом же способном
устранить проблему варианте, даже если они допускают возможность существования
других, более выгодных решений. Поиск исчерпывающей информации и «точки
оптимума» занимает слишком много драгоценного времени менеджера.

Дескриптивная
модель основывается на следующих предположениях:

• 1) цели
  решения, как правило, не отличаются определенностью, находятся в конфликте
  друг с другом. Менеджеры часто не подозревают о существующих в организации
  проблемах и возможностях;
• 2)
  рациональные процедуры используются далеко не всегда, а если и
  применяются, то ограничиваются упрощенным взглядом на проблему, не
  отражающим сложности реальных событий;
• 3) границы
  поиска менеджерами различных вариантов определяются человеческими, информационными
  и ресурсными ограничениями;
• 4)
  большинство менеджеров довольствуется скорее приемлемыми, нежели
  максимизирующими решениями. Отчасти это происходит из-за ограниченности
  имеющейся у них информации, отчасти – из-за нечеткости критериев максимизации.

Дескриптивная
модель носит описательный характер, отражает реальный процесс принятия
управленческих решений в сложных ситуациях, а не диктует, как следует принимать
их в соответствии с теоретическим идеалом, в ней учитываются человеческие и
иные влияющие на рациональность выбора ограничения.

Дескриптивная
модель принятия решений во многом основывается на интуиции менеджеров. При
интуитивном принятии решений используются личный опыт и проницательность в
большей степени, чем последовательная логика или четкие умозаключения. Интуиция
не является произвольной или иррациональной, поскольку она базируется на
многолетней практике и здравом смысле, хранящемся в подсознании.

Обращаясь к своей
интуиции, основанной на многолетнем опыте решения проблем, менеджеры гораздо
быстрее осознают, что в организации возникла проблема; и при этом появляется
интуитивное предчувствие, подсказывающее им выбор варианта, что значительно
ускоряет процесс принятия решений.

В дескриптивной
модели взаимосвязи между элементами могут быть описаны в виде простых
математических уравнений. Их недостаток заключается в том, что они не отражают
функциональные взаимосвязи и ограничения, но они создают основу для построения
более сложных моделей. Примером описательных моделей могут служить модели
идеальной конкуренции для прогнозирования цен в реальном мире, плановая
калькуляция себестоимости, простые инвестиционные расчеты.

Дескриптивные
модели выражают необходимую целевую функцию в терминах производственных
операций, т.е. они предписывают определенную технологию, процедуры, используя
которые ЛПР может выбрать оптимальное решение с учетом заданных ограничений и
критериев. Поэтому описательная (дескриптивная) модель является основой для
построения оптимизационных моделей.

Политическая
модель принятия решений (модель Карнеги) была
сформулирована Г. Саймоном, Дж. Марчем, Р. Кайертом, в научных работах которых
доказывается, что в организациях менеджеры могут сделать свой выбор стратегии в
коалициях – неформальных альянсах между несколькими менеджерами, одинаково
представляющими себе цели организации и приоритеты проблем.

Данная модель
используется, как правило, для принятия непрограммируемых решений в условиях
неуверенности, ограниченности информации и отсутствия единого мнения о том,
какую цель преследовать или какую линию поведения выбрать.

Создание коалиции
менеджеров необходимо по двум причинам: цели не ясны и несовместимы и менеджеры
не могут прийти к единому мнению о приоритетах проблем; менеджеры не обладают
достаточным временем, средствами и интеллектуальными возможностями для
идентификации проблемы. Поэтому создание коалиции способствует выработке
решений, которые поддерживаются всеми заинтересованными сторонами. При
рассмотрении проблем коалиция примет то решение, которое воспринимается как
удовлетворительное, а не как максимальный уровень достижения цели, так как все
менеджеры озабочены текущими проблемами и их быстрым решением, т.е., по
определению Р. Кайерта и Дж. Марча, они занимаются проблемно-ориентированным
поиском, который означает, что менеджеры ищут решение, способное быстро
нейтрализовать проблему.

Модель Карнеги
указывает на то, что достижение соглашения посредством создания коалиции
менеджеров является основной частью процесса принятия решений в организации,
поскольку незапрограммированные решения требуют дискуссии и разрешения
конфликтов.

Модель Карнеги
наиболее близка к реальным условиям, в которых работают менеджеры и все прочие
ЛПР: решения сложны и требуют участия многих людей, информация зачастую не
позволяет прийти к однозначным выводам, а несогласие и даже конфликт
относительно решения проблемы является привычным явлением. Таким образом,
модель Карнеги основывается на следующих предположениях:

• 1)
  организации состоят из имеющих различные интересы, цели и ценности групп.
  Менеджеры по-разному определяют приоритетность проблем, разделяя или
  выражая несогласие с целями и интересами коллег;
• 2) информация
  является неопределенной и неполной. Рациональное поведение лимитировано
  сложностью многих проблем, а также личными и организационными
  ограничениями;
• 3) менеджеры
  не обладают необходимыми для идентификации всех составляющих проблемы и
  обработки всей значимой информации временем, ресурсами или ментальными
  способностями. Для сбора информации и уменьшения неопределенности
  менеджеры общаются друг с другом, обмениваются мнениями;
• 4) цели и
  альтернативы вырабатываются в ходе дебатов. Решения являются результатом
  дискуссий и «переговоров» между членами коалиций.

Дескриптивная
модель и модель Карнеги, а также интуиция в большей степени адекватны
турбулентной внешней среде, когда решения принимаются быстро, в условиях
высокой неопределенности.

Модель
инкрементального процесса принятия решений предложена
Г. Минцбергом (университет МакГилла, г. Монреаль). Данная модель может быть
использована для принятия незапрограммированных решений. Основное внимание в
решении проблем организации сосредоточено на структурной последовательности
действий, предпринимаемых на протяжении всего процесса принятия решений.
Основное решение состоит из серии «мелких» выборов, так как
организация проходит через несколько ключевых точек процесса принятия решений,
где возможно столкновение с «барьерами», которые Г. Минцберг назвал
прерываниями процесса решения. Прерывание процесса принятия решения означает,
что организация должна вернуться к предыдущим решениям и повторить цикл (стадии
процесса принятия решения), стараясь предложить какие-то новые варианты
действий (альтернативы). Эти циклы, или «петли», по Г. Минцбергу,
процесса поиска решения (альтернативы, стратегии, направления действий)
являются одним из способов обучения персонала организации, нахождения понимания
того, какие альтернативы, решения необходимо реализовать. Г. Минцберг также
предложил деление процесса принятия решений на три фазы: идентификация
проблемы; разработка вариантов управленческих решений; оценка, выбор и принятие
управленческого решения.

Модель
«мусорного ящика» была разработана М.
Коэном, Дж. Марчем, Дж. Олсеном с целью объяснить схему принятия решений в
условиях крайней неопределенности, которые названные выше авторы определили
термином «организованная анархия».

«Организованная
анархия» не полагается на нормальную вертикальную иерархию и рациональную
бюрократию принятия управленческих решений. Она характеризуется тремя
признаками: проблематичность предпочтений; нечетко и плохо понимаемая
технология принятия решений; текучесть персонала. «Организованная
анархия» свойственна организациям, для которых характерны частые изменения
и коллегиальная небюрократическая обстановка.

Уникальной
особенностью модели «мусорного ящика» является то, что процесс
принятия решения не выглядит как последовательность шагов, которые начинаются с
проблемы, а заканчиваются решением. Решения в данной модели представляют собой
результат независимых потоков событий, происходящих внутри организации, имеющих
отношение к процессу принятия решения: поток проблем, потоки потенциальных
решений, участники принятия решений и благоприятные возможности для выбора.

С учетом концепции
четырех потоков общая схема принятия решения в организации приобретает
случайный характер. Проблемы, предлагаемые решения, участники и выбранные
решения – все это проходит через организацию, потому что в определенном смысле
организация является большой корзиной для мусора, в которой все эти потоки
смешиваются. Если проблема, решение и участник принятия решения случайно
соединяются в одной точке, то проблема может быть урегулирована; но если
решение не подходит к данной проблеме, то проблема может остаться нерешенной.
Таким образом, рассматривая организацию в целом в крайней степени
неопределенности, можно увидеть проблемы, которые не решаются, и решение,
которое не реализуется, так как ситуация является настолько сложной, что
решения, проблемы и результаты совершенно независимы друг от друга.

Использование
модели «мусорного ящика» имеет последствия:

• 1) решения
  могут быть предложены даже тогда, когда проблема не выявлена и даже не
  существует;
• 2) выбор
  может быть сделан без решения проблем;
• 3) проблемы
  могут оставаться нерешенными в организации;
• 4) некоторые
  проблемы решаются.

При компьютерном
моделировании в условиях модели «мусорного ящика» нередко решались
важнейшие проблемы, поскольку появлялась возможность связывать проблемы с
соответствующими решениями и участниками таким образом, что делался удачный
выбор управленческого решения.

Понятие и сущность метода сценариев

Практика работы ситуационных центров в настоящее время не обходится без использования метода сценариев, который позволяет произвести оценку наиболее вероятного хода развития событий, а также наиболее вероятные последствия принимаемых решений. 

На основе разработанных специалистами сценариев развития анализируемых ситуаций становится возможным на определенном уровне достоверности определять возможные варианты и тенденции развития, а также взаимосвязь между действующими факторами, формировать картины событий, к которым ситуация может прийти под воздействием определенного рода воздействий. 

Благодаря профессионально разработанным сценариям происходит обеспечение более полного и отчетливого определения перспектив развития ситуации как в случае наличия управляющего воздействия, так и в ситуации их отсутствия. 

При этом, благодаря сценариям ожидаемого развития ситуаций становится возможным создание условий для своевременного обнаружения опасностей, которые могут приводить к неблагоприятным путям развития событий, либо к неудачному управленческому воздействию. 

Благодаря сопоставлению и оценки вероятных сценариев развития ситуации, которая вызвана различными фоновыми и управляющими воздействиями и факторами, которые не зависят от деятельности руководителя возникает ситуация принятия зачастую единственно верного решения. 

Принято считать, что сценарии для прогнозирования процессов развития разных сложных систем впервые были использованы Германом Каном. Первые разработанные им сценарии имели преимущественно описательный характер. Позднее, метод сценариев получил развитие преимущественно благодаря применению более точных количественных и качественных моделей. 

Метод сценариев представляет собой систему, в которой предполагается создание технологий разработки сценариев, которые позволят обеспечивать более высокий уровень вероятности выработки эффективных решений в тех ситуациях, когда это возможно, а также более высокую вероятность снижения к минимуму вероятных потерь в тех случаях, когда потери являются неизбежными. 

Варианты реализации метода сценариев в организации 

В настоящее время принято выделять большое количество различных стратегий реализации метода сценариев, среди которых: 

1. Метод получения согласованного мнения. 
2. Метод повторяющейся процедуры независимых сценариев. 
3. Метод использования матриц взаимодействия. 

Приведем более подробную их характеристику.

Метод получения согласованного мнения – это в сущности одна из разновидностей метода Делфи, которая ориентирована на получение коллективной позиции разных экспертных групп касательно различных важных событий в различных областях в конкретный временной промежуток будущего. 

В качестве недостатка данного метода следует выделить отсутствие должного внимания процессам взаимодействия и взаимосвязи различных факторов, которые влияют на динамику развития ситуации, и на развитие событий. 

Метод повторяющейся процедуры независимых сценариев заключается в формировании независимых сценариев для каждого аспекта, которые оказывают существенное воздействие на различные ситуации. Также, данный метод использует повторяющиеся итеративные процессы согласования сценариев развития разных вариантов ситуаций. 

Достоинством данного метода является усугубленный анализ взаимодействия различных моментов развития ситуации. В качестве недостатков метода выделяется недостаточная разработанность и методическая обеспеченность процедур согласования сценариев. 

Метод матриц взаимовлияния, который был разработан Хелмером и Гордоном нацелен на определение с учетом экспертной оценки потенциального взаимодействия событий данной совокупности. 

Оценки, которые связывают все возможные варианты развития событий в их силе, времени, распределении и прочем способствуют уточнению первоначальной оценки вероятностей событий, а также их комбинаций. 
Недостатком метода является сложность в получении больших объемов оценки, а также отсутствие корректной обработки этих оценок. 

Особенности методологии составления сценариев

Процессы составления сценариев предполагают предварительное определение системы параметров, которые описывают систему. 

Состояние системы в определенный момент времени «t» выступает в качестве точки 5 в данной системе параметров. На основании определения возможных тенденций развития ситуации становится возможным высчитать вероятные направления эволюции положения системы в пространстве этих параметров 5 в разные промежутки времени в будущем S(t+ 1), S(t + 2) и прочее. 

В случае отсутствия управляющего воздействия предполагается, что эволюция системы будет происходит в самом вероятном ключе. 

Управляющее воздействие является эквивалентным воздействию сил, которые способны изменять направления траектории S(t). 

Управляющие воздействия должны быть рассмотрены совместно с ограничениями, которые накладываются и внешними, и внутренними факторами. Данная технология выработки сценария предполагает исследование положения системы в различные дискретные отрезки времени t,t+ 1, t + 2.

Вместе с тем, предполагается, что точка, которая соответствует системе 5 в координатах параметров располагается в конусе, который расширяется в ситуации удаления от исходных моментов времени I. 

В определенных моментах времени t + Т  можно ожидать, что систему будут располагать в сечении конуса, который соответствует моменту времени t + Т.

Каждая точка этого сечения может трактоваться в качестве вероятного расположения системы в пространстве параметров. Естественно, что наиболее вероятным будет считаться положение системы на центральных осях конуса. 

За счет управляющих воздействий происходит смещение положения системы в пространстве параметров. В этом случае целесообразным также будет рассмотрение только дискретных точек, при уделении особого внимания вероятным точкам. В ситуации такого анализа важно уметь предвидеть возможности возникновения дополнительного внутреннего напряжения между элементами системы, так как они также могут изменять положение системы в пространстве параметров. 

Для произведение оценки напряжений можно использовать соответствующие социальные, либо экономические индикаторы, совместно с пороговыми значениями индикаторов, в ситуации превышения которых положение системы может быть существенным образом изменено. 

В некоторый случаях, управляющее воздействие может быть направлено на предотвращение превышения пороговых значений индикаторов, в случае, если целью является сохранение стабильности. 

В некоторых ситуациях можно специально стремиться к результату, превосходящему пороговые значения индикаторов, что целесообразно в тех случаях, когда это не противоречит поставленным перед системой задачам. 

В качестве одного из наиболее значимых результатов применения данной разновидности метода сценариев, также, как и иных его разновидностей, выступает более детальное понимание аспектов анализируемых ситуаций, а также особенностей ее развития и ее основных закономерностей. Внимание заслуживает и иная модель метода сценариев. Исследователями заявляется, что их метод выработки сценариев относится преимущественно к анализу возможного будущего, а не вероятного будущего. 

Правда, более детальное понимание ситуации, которое получается благодаря процессу тщательной работы, следующим шагом определяет формирование системы воздействий, которая сможет изменять рассмотренные сценарии развития ситуации. При этом вероятное будущее может подлежать корректировке. 

В этом методе предусматривается отбор только тех переменных, которые имеют непосредственное отношение к развитию анализируемых систем, вне зависимости, относится ли эта система к контролю за окружающей средой, либо она относится к управлению технологическими процессами в действующем производстве, или прочим вещам. 

В дальнейшем авторы предлагают разрабатывать достаточно детальные сценарии для обнаружения опасностей, которые угрожают системе, совместно с выработкой системы противодействия им. 

Предусматривается среди большого числа сценариев отбор наиболее пригодных из них для всей совокупности с целью последующего анализа, совместно с процедурой использования компьютерных технологий для выработки сценарных прогнозов, которые не являются искаженными. Проведем более детальный анализ перечисленных процедур.

Перед тем, как начинать разработку сценария, важно проводить анализ ситуации с определением конкретных базовых действующих единиц и отношений между факторами, являющимися важнейшими в ней. Кроме того, также важно выполнить структуризацию и детализацию ситуации. В этом методе отбор реализуют эксперты. 

Анализу подвергаются прогнозы развития ситуации с возможным применением контент-анализа, также происходит выделение переменных, которые представляют собой область логических рассуждений экспертов и их взаимосвязь. Ключевой задачей является получение набора существенных переменных, которые достаточно полно могут характеризовать развитие анализируемых ситуаций. 

Следующим этапом будет являться определение соответствующей шкалы для каждой переменной, в рамках которой она могла бы быть изменена. Так как в реальных условиях, вместе с количественными переменными могут быть использованы и качественные, важно разработать для каждой переменной вербально-числовую шкалу, в которой могут содержаться как численные значения градаций, так и их содержательное описание. 

Благодаря содержательному описанию становится возможным расширение состава переменных с помощью включения в него переменных, которые действительно могут отражать особенности анализируемых ситуаций, несмотря на то, что они и не обладают никакой качественной природой. Благодаря количественным значениям переменных становится возможным более надежная оценка опасностей. 

В случае, если переменные являются непрерывными, то целесообразным будет выделить их характерные значения с целью дальнейшего использования при анализе ситуаций. В некоторых ситуациях, сведения о переменных могут предоставляться в форме определенного тезауруса, который отразил бы основную количественную и качественную информацию, которая позволит достаточно полно представить переменные. 

Благодаря неоправданному увеличению числа переменных происходит затруднение анализа ситуаций. Вместе с тем, их избыточное агрегирование (обобщение) также может сильно затруднить анализ. 

Основной задачей сценария является выработка ключа к пониманию проблемы. В ситуации анализа конкретных ситуаций переменные, которые ее характеризуют, получают соответствующие значения в виде определенных градаций вербально-числовой шкалы каждой из переменных.

Определению подлежат все значения парного взаимодействия между переменными, которые могут оказать взаимное влияние в ситуации развития данной ситуации. Такой тип взаимодействия между переменными, чаще всего представляется в виде матрицы. 

После выработки и представления сценария с помощью переменных, а также оценки их внутренней согласованности и взаимодействия возможно использование, при включении вербально-числовых шкал, перс-хода к презентации сценария в форме содержательного описания. Данная форма чаще всего оказывается самой удобной при подготовке отчета о проделанных работах. 

В некоторых случаях целесообразным является включение предыстории развития анализируемых ситуаций в состав сценария. Отличительной особенностью данного метода является многовариативность – то есть изучение нескольких альтернативных вариантов вероятного развития ситуации при учете базисного сценария. 

На основании группирования сценариев в классы становится возможным определение рациональной стратегии воздействия на ситуации. 

Чаще всего, сведения о нескольких вероятных сценариях развития ситуации являются более информативными, чем единственный сценарий, кроме того, они позволяют принимать более эффективные решения. 

Еще одной особенностью этого метода является то, что он позволяет оценивать значения взаимодействия переменных только в рамках границ области допустимых значений, а не во всей области, как это предполагает метод, использующий матрицу влияния. 

Использование специализированных программ для ЭВМ и для датчиков случайных чисел с последующими отсечениями невозможных ситуаций для проработки альтернативных вариантов сценариев позволяет расширить горизонты анализа вероятных ситуаций в будущем. 

На основе разработанного широкого спектра возможных альтернативных вариантов развития ситуации становится возможным более полное определение критических ситуаций для принятия решений, совместно с определением возможных последствий предлагаемых альтернативных вариантов решения с целью их сопоставления и выбора среди них наиболее эффективного.