Процесс принятия управленческих решений актуален в силу того, что все больше расширяются масштабы, количество элементов и взаимосвязей подсистем в организационных системах. Усложнение связей между элементами системы вызывает неопределенность в знании реальной структуры системы, что может быть связано с так называемым человеческим фактором, умышленным или специальным искажением информации и т.д.

Иногда определение управленческого решения ограничивают лишь выбором возможного варианта действий. Такой подход обедняет содержание этой категории теории менеджмента и не соответствует его сущности.

Воспользуемся модельным представлением процесса управления. Процесс управления, включающий в себя цикл выработки, принятия и реализации управленческого решения, начинается с появления стимула, т.е. с некоторого события, указывающего на возникновение ситуации, в которой требуется принять решение. Таким стимулом может служить, например, поступление отчета об итогах деятельности за предшествующий период, поступление сведений о задержке поставок технологического оборудования, информация об изменениях в расстановке сил на рынке и т.п.

На основании личного субъективного опыта и объективных данных, аккумулированных в различных справочно-информационных фондах и документах организации, руководителем формируется первая концепция будущего решения. Принятие решения предполагает осознание руководителем сложившейся производственной ситуации. Если ситуация отличается ясностью и отсутствием неопределенности, т.е. когда ситуация стандартная и хорошо известна, можно действовать, пользуясь стереотипом, по аналогии, без промедления.

Однако первоначальное представление о ситуации может быть и неясным, требовать дополнительной информации, иначе говоря, может характеризоваться высокой степенью неопределенности. В этом случае трудно сформулировать управленческое решение и строить действия, основываясь на первоначальной концепции производственной ситуации. От руководителя потребуются дополнительные усилия для уменьшения неопределенности. В частности, если не будет уверенности в том, что рассмотрены все возможные разумные способы действия, можно обратиться к поиску дополнительных альтернатив. Полученные новые данные могут вызвать необходимость изменения первоначальной концепции принятия решений.

Здесь возникает вопрос, до каких пор следует продолжать поиск новых вариантов действий? При любом выбранном варианте действий неопределенность относительно последствий этих действий в свою очередь может побудить к сбору дополнительных данных относительно последствий этих действий. Здесь также стоит вопрос о том, какое же количество дополнительных данных должно быть собрано, чтобы уверенно уточнить предлагаемый вариант решения. Поиск новых вариантов действий и формирование данных об ожидаемых результатах их выполнения можно чередовать, осуществляя процедуру «поиск–прогноз» до тех пор, пока не будет найден такой вариант действий, который по ожидаемым результатам в том или ином смысле будет удовлетворительным.

Еще один круг вопросов связан с уточнением системы целей и определением шкалы относительных ценностей. Предположим, цель организации в общем известна. Какие частные цели следует поставить отдельным подразделениям этой организации, чтобы достичь общей цели? С этой проблемой сопрягается задача установления влияния последствий выполнения того или иного действия на заданные цели. В практическом решении указанных вопросов на интуитивном уровне накоплен большой опыт, однако строгие математические методы обоснованного распределения заданий по подразделениям, позволяющего наилучшим образом достичь общих целей, до настоящего времени не разработаны.

Следующая существенная проблема – необходимость определения того, какой долей уровня производственных показателей целесообразно поступиться в обмен на повышение уверенности в реальности их достижения.

Очевидно, что невозможно быть стопроцентно уверенным в том, что рассмотрены, все возможные способы действий и точно известны все их последствия; что все поставленные цели очерчены предельно четко; точно известно, какие действия приведут к их достижению. На практике из соображений необходимости экономии времени и средств приходится примириться с некоторой степенью неопределенности, поскольку становится невозможным оттягивать далее принятие управленческого решения. Здесь возникает проблема, какую степень неопределенности разумно допустить! В какой момент времени следует согласиться с тем, что имеющаяся концепция ситуации удовлетворительно отвечает поставленным целям и можно действовать исходя из этого предположения!

При воплощении принятого решения в жизнь его результаты в более или менее явной форме включаются в личный опыт руководителя и информационный фонд организации, образуя потенциальную основу для последующих решений. Это значит, что в процессе принятия решений одновременно происходит и обучение. Таким образом, процесс принятия решений в контуре управления выступает основным элементом, оказывающим, с одной стороны, определяющее влияние на другие элементы процесса управления, связанные с реализацией принятого решения и с оценкой полученных результатов, а с другой – сам испытывает их воздействие в результате действия обратной связи.

Далее рассмотрим модели процесса принятия решений в организациях Термин "модель" различными авторами толкуется неодинаково. Так, скажем, Мескон, Альберт и Хедоури под моделью понимают упрощение реальной жизненной ситуации, к которой она применяется. Шеннон под моделью понимает представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности. Но нам более удачным представляется определение понятия "модель", данное Медоузом и другими в монографии "Пределы роста", в которой анализируются различные возможные сценарии развития экономики и человечества. Согласно этому определению, модель – это просто упорядоченный набор предположений о сложной системе.

Модели используются для более четкого понимания того или иного аспекта функционирования объекта путем отбора тех наблюдений, опыта, ощущений и т. д., которые имеют отношение к анализируемой проблеме. Модель менее сложна, чем моделируемый объект, и позволяет руководителю лучше разобраться в конкретной ситуации и принять правильное решение.

Анализ моделей и особенностей организаций как искусственного, так и естественного типа показал, что любая организация, функционирующая в реальном, быстро меняющемся мире, должна обладать эффективно работающим механизмом управления решением возникающих перед ней проблем.

Не менее важен для организации и исполнительный механизм, обеспечивающий реализацию принятого решения. Механизм управления проблемами организации должен обеспечивать:

• выявление и диагностику проблем, возникающих в организации при изменении внешних и внутренних условий;
• соотнесение их со стратегическими и тактическими целями;
• анализ проблем и подготовку управленческих решений;
• определение механизма реализации решений;
• определение конкретных исполнителей среди существующих структурных подразделений.

Если же среди существующих структурных подразделений организации отсутствуют подразделения, способные эффективно реализовывать принятые решения, а решения являются жизненно важными для выживаемости организации или для достижения стратегических или важных тактических целей, то необходимо создание новых подразделений, способных обеспечить их реализацию.

Примером массового создания новых структурных подразделений на российских предприятиях в период перехода к рынку было создание маркетинговых подразделений, поскольку без обеспечения сбыта производимой предприятием продукции не могло быть и речи о ведении эффективной экономической деятельности. Модель решения проблем в организации – это прежде всего представление ее механизма управления проблемами. Приведем наиболее общепринятые классификации моделей процесса принятия управленческих решений.

Дескриптивные и нормативные модели. Дескриптивные модели применяются для описания свойств и параметров процесса принятия решений в целях прогнозирования его хода в будущем. Успех применения дескриптивных моделей в значительной степени зависит от точности описания законов и закономерностей функционирования объекта управления.

Нормативные модели применяются для управления процессом принятия решений, для формирования его сущностных элементов и его развития. Нормативные модели предполагают активное участие в процессе принятия решений и его моделировании участников процесса принятия решений.

Индуктивные и дедуктивные модели. Индуктивные модели строятся путем обобщения наблюдений по единичным частным фактам, которые считаются важными для принятия управленческого решения.

Качество индуктивной модели определяется тем, насколько, с одной стороны, удается упростить описание ситуации принятия решения, а с  другой – насколько верно удается отразить основные свойства моделируемой ситуации. При разработке дедуктивных моделей исходят не из анализа конкретных фактов, а из упрощенной системы гипотетических ситуаций.Здесь путь создания модели – от абстрактного представления управленческой ситуации к ее конкретной реальности.

Проблемно-ориентированные модели и модели решения. Проблемно-ориентированные модели строятся на внедрении новых методов моделирования применительно к конкретной проблемной ситуации принятия решения. Здесь основная задача состоит в адаптации новых методов для моделирования конкретного управленческого процесса.

Модели решения разрабатываются с учетом возможностей проведения экспериментов с ними, а также возможностей современных управленческих технологий и направлены на решение важнейших управленческих задач. Алгоритмы, используемые в этих моделях, определяют специфические требования к условиям их применения и структуре моделей. К числу таких моделей относятся и модели, активно использующие экономико-математические методы решения управленческих задач.

Одноцелевые и многоцелевые модели. Нередко для оценки альтернативного варианта решения необходимо использовать несколько достаточно разнородных, независимых критериев, ориентированных на достижение различных, подчас трудно сопоставимых целей.

Однако решение должно приниматься одно, и наиболее предпочтительный вариант решения должен быть обязательно определен. Одноцелевыми называются модели, когда имеется одна четко определенная цель, к достижению которой стремится организация, либо несколько целей, агрегированных в виде одной комплексной, цели. В последнем случае степень достижения цели определяется с помощью специально разрабатываемого комплексного критерия.

Многоцелевыми называются модели, в которых предполагается стремление к достижению нескольких независимых целей, несводимых к одной комплексной.

Существуют методы, позволяющие сопоставлять альтернативные варианты по нескольким критериям и осуществлять их оптимизацию.

В некоторых случаях часть целей (критериев) удается записать в виде ограничений соответствующей экономико-математической модели.

Однопериодные и многопериодные модели. Однопериодные модели исходят из предположения, что сумма оптимальных единичных решений в отдельные периоды принятия решений в целом за весь период принятия решений также дает оптимальное решение. Этот подход не всегда оправдан.

Иногда выигрыш на отдельном этапе может приводить к большим потерям для организации, если рассматривать весь период, на котором принимаются решения.

Многопериодные модели предполагают комплексное решение управленческой проблемы с учетом всего периода принятия управленческого решения.

Однопериодные модели могут использоваться при разработке многопериодной модели с целью более адекватного представления ситуации принятия решения.

Детерминированные и стохастические модели. В детерминированных моделях все факторы, оказывающие влияние на развитие ситуации принятия решения, однозначно определены и их значения известны в момент принятия решения.

Стохастические модели предполагают наличие элемента неопределенности, учитывают возможное вероятностное распределение значений факторов и параметров, определяющих развитие ситуации.

Следует отметить, что детерминированные модели, с одной стороны, являются более упрощенными, поскольку не позволяют достаточно полно учитывать элемент неопределенности. С другой стороны, они позволяют учесть многие дополнительные факторы, зачастую недоступные стохастическим моделям.

Здесь также нередко оказывается справедливой известная закономерность: учитывая одни факторы при моделировании, мы нередко забываем о других. И это естественно. Никакая модель не может учесть абсолютно все факторы. Но профессионально разработанная модель отличается тем, что позволяет учесть наиболее существенные из них.