Почему данное решение необходимо?

Почему вы хотите пройти курс обучения?

Какие проблемы это поможет решить?

Какие навыки вы приобретете?

Эти вопросы обуславливают целесообразность рассмотрения причинно-следственных связей между данным решением и необходимостью в решении вообще.

Вместо вопроса: «Ехать ли мне, чтобы пройти данный курс обучения или нет?», поставим следующий: «каким путем мне лучше приобрести необходимые навыки, чтобы повысить квалификацию?».

Когда изменить бинарную форму решения невозможно и остается надеяться, что это действительно обоснованная ситуация, применяют шаги стандартного процесса принятия решения, но следовать им нужно с осторожностью. Ключевым здесь является этап выработки критериев, так как на их основе принимается решение и необходимо исключить всякую возможность влияния субъективных предпочтений. Многие управляющие рекомендуют включать в список критерии, характеризующие как позитивные, так и негативные черты обеих альтернатив. На практике они представляют собой как «за» и «против» каждого из курсов действий. Применяя эти критерии можно получить объективную картину ситуации. Однако принять решение, основываясь только на этих «за» и «против», трудно - они не обязательно исключат друг друга. Для облегчения задачи принимающему решение нужно преобразовать эти критерии.

Бинарные решения отличаются от других типов решений тем, что они накладывают жесткие ограничения на ситуацию принятия решения. Противопоставление, вызываемое самой природой альтернатив, может способствовать не объективности, а искажению данных. В любом случае руководитель или коллегиальный орган должен стремиться изменить тип решения с бинарного на стандартный. Если бинарная постановка действительно необходима, то выбор можно делать посредством шагов:

Постановка цели решения.

Выявление потенциальных результатов.

Установление критериев решения

Разделение критериев и сравнение альтернатив «да» и «нет».

Выявление и оценка риска.

2.4 Процесс принятия многовариантного решения Принятие управленческого решения // Управленческие решения. - 132-138с.

Стандартный процесс принятия решения предполагает, что управляющий задаёт набор критериев, и затем сравнивает в соответствии с ними каждую данную альтернативу с каждой другой. Но если альтернатив очень много?

Первые два шага в принятии решения такого типа соответствуют стандартному процессу принятия решения. Это постановка цели решения и установление критериев, которые должны использоваться при его принятии. Критерии следует далее разделить на ограничения и желательные характеристики, а последние проранжировать по их относительной ценности. Эта процедура особенно полезна тогда, когда управляющий не хочет исключать альтернативы, соответствующие ограничениям.

Модификация процедуры, необходимая для многоватиантного типа решения вводится как раз на стадии установления критериев. Очевидно, что в этом случае невозможно использовать критерии для определения относительной ценности альтернатив на основе их взаимного сравнения, - трудности сравнения 50 и более альтернатив практически непреодолимы. Поэтому список критериев необходимо преобразовать в абсолютную шкалу измерения, что позволит каждую альтернативы оценивать саму по себе.

Процесс принятия многовариантного решения показан на рисунке 1.

При принятии многовариантного решения, используется тот же метод оценки альтернатив по желательным характеристикам, что и в случае принятия стандартного решения. Наиболее важная характеристика получает наивысшую оценку (например. 10), а остальные критерии ранжируются относительно неё.

Сложность принятия многовариантного решения проявляется в первую очередь при использовании желательных критериев. В стандартной процедуре желательные характеристики используются для определения относительной ценности альтернатив. Но это неосуществимо в ситуации, когда альтернативы чередуются одна за другой, а их список очень велик. Чтобы преодолеть эту трудность, нужно использовать желательные критерии не в виде относительных, а в виде абсолютных измерителей ценности альтернатив. Это значит, что необходимо оценивать каждую альтернативу индивидуально и сопоставлять её не с другими альтернативами, а с неким идеальным образцом. Для этого необходимо просуммировать оценки по всем критериям.

2.5 Процесс принятия инновационного решения Принятие управленческого решения // Управленческие решения. - 41-44с.

Инновационным называется решение, предусматривающее некоторое нововведение, т.е. формирование и реализацию ранее неизвестной альтернативы.

В случае принятия таких решений управляющие сталкиваются с такой ситуацией, когда нужно сделать выбор при отсутствии очевидных готовых альтернатив. Поэтому в данном случае следует «переключиться» с рационального мышления на творческое.

Трудность выработки эффективной альтернативы сопряжена с необходимостью, переключения с рационального процесса на процесс творческий, инновационный, а затем возвращение к рациональному процессу. Именно такое переключение и составляет особую сложность. Да и сами творческие процессы должны быть структурированы определенным образом, только тогда от них будет польза.

Сравнение рационального и творческого процессов позволяет выявить между ними сходства и различия (Таблица2). Эффективность процесса тем выше, чем шире спектр идей, среди которых производится выбор.

Важно отметить, что всякая процедура творческого поиска предписывает определённую последовательность действий по направлению к некоторому поддающемуся проверке результату. Он отнюдь не является неупорядоченным подходом, при котором ставка делается на внезапное «озарение».

В управленческой деятельности термин «творчество» часто неправильно истолковывается и применяется. В общепринятом смысле это понятие означает оригинальные открытия, неожиданное решение. На практике же чистые исследования в абсолютно новых направлениях ведутся очень редко. Большинство открытий - это обычное расширение разнообразия уже известного. Основная часть творческих усилий направлена на усовершенствование существующих продуктов, процессов и методов.

Руководители чаще всего оказываются в ситуации, когда они должны выработать новые и более эффективные пути разрешения проблем или достижения результатов. А это лучше всего делать посредством некоторого инновационного процесса, чем необузданного творческого полёта.

Общие принципы организации инновационной деятельности.

Принцип 1. Создайте инновационный климат в работе.

Необходимо создать такой климат, который допускал бы отклонения от общепринятого, «необоснованные» идеи и другие формы работы в коллективе. Если не ввести правила, поощряющие свободу действий (в определённых пределах), то инновационная деятельность не получит развития. Это самый важный принцип.

Принцип 2. Начинайте с простых и доступных альтернатив.

Принцип 3. Не начинайте сразу с поиска идеального решения.

Поскольку большинство приемлемых вариантов решений обычно получается в ходе выбора наилучшего решения из нескольких конкурирующих между собой, было бы нереалистично ожидать, что какая-то альтернатива покажется идеальной с первого взгляда. Но не следует отбрасывать сразу же альтернативы, которые не выглядят идеальными. Такое отбрасывание произойдёт позже с помощью более систематического анализа при сравнении альтернатив.

Принцип 4. Привлекайте других людей.

Использование идей других людей или реагирование на них поможет выработать новаторские и, следует надеяться, более практичные решения, чем это в состоянии сделать отдельный человек.

При анализе альтернатив может быть использован метод оптимизации критериев (МОК). Обычно он применяется в тех случаях, когда ни одна из известных альтернатив не представляется подходящей. Основополагающая идея МОК состоит в предположении, что комбинирование лучших черт известных альтернатив может привести к более эффективному решению. Эта процедура применяется для того, чтобы помочь принять решение в ситуациях, где традиционные методы выработки альтернатив не дают приемлемых результатов.

Первый шаг в применении метода оптимизации критериев - это составление полного перечня желаемых конечных результатов, т.е. критериев.

На втором шаге берётся по очереди каждый критерий и конструируется идеальное решение по отношению к этому единственному фактору. Вопрос, которым в данный момент руководствуются, следующий: «Как может выглядеть альтернатива, которая идеально отвечает данному критерию?» Именно на этой стадии требуются новаторские идеи.

Третий шаг. Комбинирование идей в окончательную альтернативу. Необходимо в первую очередь проверить их на взаимную совместимость. Ввиду того, что оптимальные идеи вырабатывались независимо друг от друга, вполне возможно допустить, что их характеристики будут взаимоисключающими. После этого каждая оптимальная идея сопоставляется со всеми другими и производится проверка на предмет наличия потенциальных противоречий. На этой стадии ключевую роль играет суждение руководителя. Ибо если идеи по двум критериям противоречат друг другу, то необходимо определить, какую из них включить в комбинированный вариант.

Четвертый шаг - сравнение каждой из частных оптимальных идей на предмет их взаимной поддержки.

Конечный результат всей работы - такая комбинация идей, которая является эффективной новаторской альтернативой (т.е. комбинация идей), совокупный эффект которой превышает простую сумму эффектов этих идей, взятых по отдельности.

3. Дерево решений

3.1 Сущность метода «дерево решений»

Дерево решений - это схематическое представление проблемы принятия решений. Дерево решений дает руководителю возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы. Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений.

Дерево решений можно строить под сложные ситуации, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений - это полезный инструмент для принятия последовательных решений.

Область применения деревья решений в настоящее время широка, но все решаемые задачи, могут быть объединены в следующие три класса:

1. Описание данных: деревья решений позволяют хранить информацию о данных в компактной форме, вместо них мы можем хранить дерево решений, которое содержит точное описание объектов.

2. Классификация: деревья решений отлично справляются с задачами классификации, т.е. отнесения объектов к одному из заранее известных классов.

3. Регрессия: если целевая переменная имеет непрерывные значения, деревья решений позволяют установить зависимость целевой переменной от независимых переменных.

Использование метода дерева решений обладает рядом преимуществ. К числу таковых можно отнести:

· генерация правил в областях, где эксперту трудно формализовать свои знания;

· извлечение правил на естественном языке;

· интуитивно понятная классификационная модель;

· высокая точность прогноза, сопоставимая с другими методами (статистика, нейронные сети);

· быстрый процесс обучения;

В силу этих и многих других причин, методология деревьев решений является важным инструментом в работе каждого специалиста, занимающегося анализом данных, вне зависимости от того практик он или теоретик.

Деревья решений являются прекрасным инструментом в системах поддержки принятия решений, интеллектуального анализа данных (data mining). В состав многих пакетов, предназначенных для интеллектуального анализа данных, уже включены методы построения деревьев решений. В областях, где высока цена ошибки, они послужат отличным подспорьем аналитика или руководителя.

Деревья решений успешно применяются для решения практических задач в следующих областях:

· Банковское дело - оценка кредитоспособности клиентов банка при выдаче кредитов.

· Промышленность - контроль за качеством продукции (выявление дефектов), испытания без разрушений (например проверка качества сварки) и т.д.

· Медицина - диагностика различных заболеваний.

· Молекулярная биология - анализ строения аминокислот.

Это далеко не полный список областей, где можно использовать деревья решений. Не исследованы еще многие потенциальные области применения.

Метод применяется для тех проектов, которые имеют обозримое количество вариантов развития. При этом аналитик, осуществляющий

построение «дерева решений», для формулирования различных сценариев развития проекта должен обладать необходимой и достоверной информацией с учетом вероятности и времени их наступления.

Можно предложить следующую схему управления проектом, последовательности сбора данных для построения «дерева решений»:

1. Определение состава и продолжительности фаз жизненного цикла проекта;

2. Определение ключевых событий, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта;

3. Определение времени наступления ключевых событий;

4. Формулировка всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события;

5. Определение вероятности принятия каждого решения;

6. Определение стоимости каждого этапа осуществления проекта (стоимости работ между ключевыми событиями) в текущих ценах.

На основании полученных данных строится «дерево решений», структура которого содержит узлы, представляющие собой ключевые события (точки принятия решений), и ветви, соединяющие узлы, - работы по реализации проекта.

В результате построения дерева решений рассчитываются вероятность каждого сценария развития проекта, NPV по каждому сценарию, а также ряд других принципиально важных показателей.

Следует отметить, что очень часто по различным причинам, в значительной, мере в связи с отсутствием достоверной информации, использование статистического метода или метода «дерева решений» не представляется возможным.

В таких случаях применяются методы, использующие результаты опыта и интуицию, то есть эвристические методы или методы экспертных оценок.

3.2 Примеры принятия управленческого решения, основанного на методе дерева решений

Пример № 1. Журнал 'Банковское дело', № 3, 2004, Москва.

Покажем, как можно оценить риск и определить кредитоспособность потенциального заемщика при кредитовании физических лиц, с помощью метода дерева решений. Можно привести давно всем известную цепочку связанных событий: чем меньше рискует банк при предоставлении кредита, тем меньше процентная ставка, предлагаемая этим банком; чем меньше процентная ставка, тем больше клиентов обратиться в именно этот банк; чем больше клиентов обратиться в банк, тем большую прибыль получит банк, а это одна из основных целей коммерческой деятельности. Риск, связанный с невозвратом суммы основного долга и процентов можно значительно снизить, оценивая вероятность возврата заемщиком кредита. Итак, попытаемся определить кредитоспособность потенциального заемщика.

При кредитовании физических лиц характерны небольшие размеры ссуд, что порождает большой объем работы по их оформлению и достаточно дорогостоящая процедура оценки кредитоспособности относительно получаемой в результате прибыли. Для оценки кредитоспособности физических лиц банку необходимо оценить как финансовое положение заемщика, так и его личные качества. При этом кредитный риск складывается из риска невозврата основной суммы долга и процентов по этой сумме.

Одним из вариантов решения вышепоставленной задачи является применение алгоритмов, решающих задачи классификации. Задача классификации - это задача отнесения какого-либо объекта (потенциальный заемщик) к одному из заранее известных классов (Давать / Не давать кредит). Такого рода задачи с большим успехом решаются при помощи деревьев решений. Получаемая модель - это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение. Пример дерева приведен на рис. 2.

Рис. 2. Пример дерева решений

1. На основе данных, за прошлые периоды строится дерево. При этом класс каждой из ситуаций, на основе которых строится дерево, заранее известен. В нашем случае должно быть известно, была ли возвращена основная сумма долга и проценты, и не было ли просрочек в платежах. При построении дерева все известные ситуации обучающей выборки сначала попадают в верхний узел, а потом распределяются по узлам, которые в свою очередь также могут быть разбиты на дочерние узлы. Критерий разбиения - это различные значения какого-либо входного фактора.

2. Полученную модель используют при определении класса (Давать / Не давать кредит) вновь возникших ситуаций (поступила заявка на получение кредита).

3. При существенном изменении текущей ситуации на рынке, дерево можно перестроить, т.е. адаптировать к существующей обстановке.

Для демонстрации технологии принятия решения на основе метода дерева решений можно использовать компьютерную программу Tree Analyzer. В качестве исходных данных была взята выборка, состоящая из 1000 записей. Каждая запись - это описание характеристик заемщика и параметр, описывающий его поведение во время погашения ссуды. При построении дерева использовались следующие факторы, определяющие заемщика: 'N Паспорта'; 'ФИО' ; 'Адрес' ; 'Размер ссуды' ; 'Срок ссуды' ; 'Цель ссуды' ; 'Среднемесячный доход' ; 'Среднемесячный расход' ; 'Основное направление расходов' ; 'Наличие недвижимости' ; 'Наличие автотранспорта' ; 'Наличие банковского счета' ; 'Наличие страховки' ; 'Название организации' ; 'Отраслевая принадлежность предприятия' ; 'Срок работы на данном предприятии' ; 'Направление деятельности заемщика' ; 'Срок работы на данном направлении' ; 'Пол' ; 'Семейное положение' ; 'Количество лет' ; 'Количество иждивенцев' ; 'Срок проживания в данной местности' ; 'Обеспеченность займа' ; 'Давать кредит'. При этом такие поля как: 'N Паспорта', 'ФИО', 'Адрес', 'Название организации' алгоритм уже до начала построения дерева решений определил как непригодные по причине практической уникальности каждого из значений.

Целевым полем является поле 'Давать кредит', принимающий значения 'Да' и 'Нет'. Эти значения можно интерпретировать следующим образом: 'Нет' - плательщик либо сильно просрочил с платежами, либо не вернул часть денег, 'Да' - противоположность 'Нет'.

После процесса построения дерева решений при помощи программы Tree Analyzer получаем следующую модель оценки кредитоспособности физических лиц, описывающую ситуацию, относящуюся к определенному банку. Эта модель представлена в виде иерархической структуры правил - дерева решений (рис. 3).



Рис. 3. Дерево решений - модель определения кредитоспособности физических лиц

Анализируя полученное дерево решений (рис. 3) можно сказать следующее:

1. При помощи дерева решений можно проводить анализ значащих факторов. Такое возможно благодаря тому, что при определении параметра на каждом уровне иерархии, по которому происходит разделение на дочерние узлы, используется критерий наибольшего устранения неопределенности. Таким образом, более значимые факторы, по которым проводится классификация, находятся на более близком расстоянии (глубине) от корня дерева, чем менее значимые. Например, фактор 'Обеспеченность займа' более значим, чем фактор 'Срок проживания в данной местности'. А фактор 'Основное направление расходов' значим только в сочетании с другими факторами.

2. Правильно построенное на данных прошлых периодов дерево решения обладает очень важной особенностью. Эта особенность называется 'способность к обобщению'. Т.е. если возникает новая ситуация (обратился потенциальный заемщик), то, скорее всего, такие ситуации уже были и достаточно много. Вследствие чего можно с большой долей уверенности сказать, что вновь обратившийся заемщик поведет себя так же, как и те заемщики, характеристики которых очень похожи на характеристики вновь обратившегося.

Пример № 2. Д. Буш, Д. Джонсон Управление финансами в международной нефтяной компании. Москва: Олимп-Бизнес, 2003.

Рассмотрим пример принятия многовариантного решения с помощью дерева решений, причем сумма вероятностей наступления каждого возможного события должна составлять 100%. В качестве примера рассмотрим ситуацию, в которой принимается решение о бурении нефтяной скважины. Результат решения может привести к четырем вариантам развития событий. Неизменные условия: если скважина окажется сухой, то потенциальные потери составят 15 млн дол., а открытие месторождения, согласно этой модели, стоит от 20 до 450 млн дол.



Рис. 4. Дерево решений при принятии многовариантного решения.

Дерево решений со многими исходами трансформируется в простое дерево решений с двумя исходами, представленное на рисунке 5.

Рис. 5. Дерево решений при двух исходах.

Пример № 3. Гусев И. Древо решений. Москва: Интел-синтез, 2003.

Рассмотрим проект строительства автосервиса с помощь дерева решений. Возможно несколько вариантов: крупный (30 рабочих мет), средний (15 мест) и малый (не более 10 рабочих мест) автосервис.

На основании аналитических данных или каким-то иным образом, могут создаться перспективы дополнительного спроса на наши услуги на ближайшие три года. Эта перспектива раскладывается на составляющие по принципу вероятности - слабый спрос на услуги, средний и высокий спрос. Для условий неопределенности мы могли бы установить вероятности таких событий равными, то есть наша оценка спроса на услуги может оказаться по любому из направлений либо завышенной, либо заниженной.
В течение первых трех лет мы не предпринимаем никаких шагов для крупных дополнительных вложений, только спустя три года у нас может появиться новый набор вариантов - ничего не строить, расширять производство до размеров большого предприятия, среднего предприятие или оставить его таким, каким оно есть. Наш период планирования будет составлять десять лет.

Теперь обрисуем схему принятия решения. Дерево решений изображается по изложенному выше описанию, используя специальную топографию (рис. 6).

Дерево имеет два типа вершин - квадратные «решающие», и круглые «случайные». В вершине 1, «решающей», расположенной на временной прямой в настоящем году, необходимо принять решение о строительстве предприятия. Вершины 2,3,4 являются «случайными». Из них выходят ветви, соответствующие различным значениям спроса - «высокому», «среднему» и «низкому». Считаем, что после строительства крупного предприятия принимать решение не потребуется. Затраты и прибыли будут определяться размерами спроса. Также не потребуется принимать решения в случае низкого спроса после строительства малого и среднего предприятия. А вот при среднем и высоком спросе мы выделим возможные варианты - расширение предприятия до размеров среднего или крупного (вершины 5,6,7,8). Каждому решению соответствуют три вероятности спроса - вероятности высокого, среднего и малого спроса на услуги автопредприятия.

Разумеется, были учтены те варианты, которые представляются наиболее вероятными.

Заключение

На первый взгляд, в процессе принятия управленческого решения нет ничего сверхсложного. По своей сути это выбор одного из нескольких потенциальных вариантов решения определенной проблемы. В реальности, чтобы получить качественное, высокопрофессиональное решение, необходимо провести достаточно трудоемкую подготовительную работу. Менеджеру необходимо пройти восемь основных стадий: поставить цель, установить критерии решения, разграничить критерии по степени их важности, разработать альтернативы, выбрать наилучшую из них, определить возможный риск, оценить его, и только потом непосредственно принять само решение. Только четкое выполнение каждой из этих стадий сделает принимаемое решения высококачественным.

Достигнута главная цель данной курсовой работы: определены и проанализированы все стадии разработки и принятия управленческого решения.

Мы выяснили, что на процесс принятия решения влияют две группы факторов - личностные (психические процессы, свойства личности) и ситуационные (ситуация, в условиях которой принимается решение). Эффективность же самого решения зависит от двух групп факторов: объективных (собственные экономические и технические возможности ЛПР) и субъективных (характеристики личности ЛПР как управленца).

В основе процесса принятия решений по управлению лежат определенные принципы, игнорирование которых способно привести к неверным решениям и неудовлетворительным результатам. Соблюдение же этих принципов дает возможность принимать качественные решения на всех уровнях управления. Следует подчеркнуть, что принятое решение считается эффективным только тогда, когда достигнуты желаемые результаты.

Деревья решений позволяют наглядно увидеть проблему и возможные пути ее решения. Удобство и простота метода «дерева решений» дает возможность оценить все альтернативы, скорректировать их в нужном направлении, что делает принимаемое решение более эффективным.

При принятии решения всегда существует вариант, качественно превосходящий уже выбранный - это упущенная выгода, которую можно было бы избежать, найди менеджер лучшую альтернативу. Несомненно, что процесс принятия управленческого решения можно и необходимо в дальнейшем совершенствовать, делая его более гибким, универсальным, отвечающим требованиям динамичной рыночной экономики с ее жесткими требованиями и высочайшей конкуренцией.

• Литература
• 1. Типология управленческих решений и их особенности // Эффективный менеджмент. - 668-678с.
• 2. Анализ факторов, влияющих на принятие решения // Принятие решений в организациях. - 65-67c.
• 3. Факторы, определяющие эффективность управленческих решений // Управленческие решения. - 38-43c.
• 4. Материалы лекций по дисциплине «менеджмент».
• 5. Принятие управленческого решения // Управленческие решения. - 132-148с.
• 6. Принципы принятия решений // Управленческие решения. - 57-61с.
• 7. Принятие инновационного решения // Управленческие решения. - 41-44с.
• 8. Требования к системам критериев // Разработка управленческого решения. - 132-136с.
• 9. Технологии принятия управленческих решений в условиях риска // Управленческие решения. - 179-219с.
• 10. Менеджмент: Учебник для вузов / М.М. Максимцов, А.В. Игнатьева и др.; Под. ред. М.М. Максимцова, А.В. Игнатьевой. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2000г.
• 11. Мескон М.Х.; Альберт М.; Хедоури Ф.Основы менеджмента: Пер. с англ. - М.: Дело, 1998г.
• 12. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений / Пер. с англ., Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Банки и биржи, 1998.
• 13. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. М.: 1991.
• 14. Фатхутдинов Р.А. Разработка управленческого решения. Москва: Интел-синтез, 1999.
• 15. Гусев И. Древо решений. Москва: Интел-синтез, 2003.
• 16. Журнал 'Банковское дело', № 3, 2004, Москва.
• 17. Д. Буш, Д. Джонсон Управление финансами в международной нефтяной компании. Москва: Олимп-Бизнес, 2003.

Приложение

Таблица 1. Процесс принятия многовариантного решения.

Шаг 1. Постановка цели решения
Шаг 2. Установление критериев решения	Шаг 3. Разделение критериев	Шаг 4 и 5. Выработка и сравнение альтернатив
	Ограничения	Альтернатива	Ограничения	Да/Нет
	Желательные характеристики	Оценка, баллы	Желательные характеристики	Баллы, взвешенные баллы
	Итоговая оценка Идеальный балл (итоговая оценка, умноженная на 10) Минимальный балл		Баллы альтернативы Минимальный балл
Шаг 6 и 7. Выявление и оценка риска
Альтернатива Если: Тогда: Если: Тогда:	Вероятность	Серьёзность

Таблица 2. Сравнение рационального и творческого процессов.

Рациональный процесс	Творческий, инновационный процесс
Исходный пункт Проблема, требующая решения, или ситуация, требующая устранения	Проблема, требующая решения, или ситуация, требующая устранения
Постановка проблемы Обычно очень конкретный процесс	Может носить более общий характер
Процесс Требует подготовленных работников Основной подход - логический	Требует подготовленных работников. Примеряется много различных методов: синтез, «мозговая атака», морфологический и т.д.
Вспомогательные средства Большое значение имеет наглядность, благодаря использованию графиков, слайдов	Большое значение имеет наглядность
Результаты Вырабатывается обычно один «наилучший» вариант или решение	Вырабатывается несколько допустимых решений или ни одного
Состав группы выработки вариантов решения Членство должно носить целевой характер	Члены группы не обязательно должны знать проблему или иметь к ней отношение
Возможности Зависят от надёжности данных	Зависят от воображения и творческих способностей членов группы



Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 6. Дерево решений - проект строительства автосервиса.

Размещено на Allbest.ru

...