ТЕМА 6. МЕТОДИ ЛОГІСТИЧНОГО МЕНЕДЖМЕНТУ

6.1. Класифікація логістичних рішень і методів їх прийняття.

6.2. Економіко-математичні методи.

6.3. Методи прогнозування у логістиці.

6.4. Методи маркетингового аналізу в логістиці.

6.5. Неформальні (інтуїтивні) методи в логістиці.

Ключові терміни: логістичні рішення, методи, економіко-математичні методи, методи прогнозування, маркетинговий аналіз, неформальні методи.

6.1. Класифікація логістичних рішень і методів їх прийняття

Методологія теорії логістики як вчення про комплекс методів і засобів вивчення її об'єкта і предмета дослідження має кілька рівнів спільності - від методологічної бази логістики у формі парадигми - системи концепцій таких дисциплін як загальна теорія систем, кібернетика, дослідження операцій, прогностика, до спеціальних методів дослідження. Найбільший загальний науковий метод пізнання, на який спирається теорія логістики, дає матеріалістична діалектика з її причинно-наслідковою логікою [1, с. 292].

У підприємницькій економіці власне логістичні підходи використовуються насамперед у тій мірі, в якій виявляємо спільні риси і аналогії в її функціонуванні і розвиток в процесах вдосконалення цільової організаційно-економічної діяльності складних динамічних структур (систем) інших типів.

Продовжуючи на більш конкретних рівнях, ніж загальна економічна теорія, аналіз функціонування з метою вдосконалення організаційно-економічних структур (систем), теорія логістики також спирається на метод сходження від абстрактного до конкретного.

Потоково-процесний метод - один із прийомів в логістиці, що дозволяє інтегрувати в економіці ту чи іншу циклічну діяльність у систему на основі принципів методології загальної теорії систем. Він полягає в тому, що будь-яка господарсько-економічна, підприємницька і комерційна діяльність спочатку може бути представлена у формі потоку конгломерату різних процесів за своєю природою і субстантною сутністю (інтелектуальної роботи, наукових досліджень, проектно-конструкторських робіт; організаційної роботи; документообігу, менеджменту; фізичної роботи; навантаження-розвантаження, складування, просторове переміщення), а потім на його основі синтезується система в межах досліджуваного циклу (або його періоду) змістової цільової діяльності. Враховуючи те, що будь-яка економічна діяльність представляє собою слабоструктуроване (або навіть поляризоване) середовище, цей логістичний метод (прийом) все ж дозволяє наближатися до адекватного моделювання досліджуваного об'єкта, а значить, до можливості кількісного виміру, аналізу та оцінки досліджуваних процесів з метою їх вдосконалення [1, с. 293].

Логістика для вирішення тих чи інших проблем широко залучає різні методи дослідження.

Найбільш загальне значення мають аналіз і синтез систем. Аналіз дозволяє ділити об'єкт, який досліджується, на складові елементи, з'ясовувати їх роль і місце в системі, виявляючи тим самим структуру системи. Синтез полягає у возз'єднанні цих елементів в єдине ціле, в функціонуючу систему.

Для аналізу, синтезу і можливостей отримання кількісних оцінок при вдосконаленні (оптимізації, доведенні) логістичних потоків (процесів) використовуються різноманітні методи моделювання, теорії кваліметрії і функціонально-вартісного аналізу. Успішна спроба структуризації моделей і методів, що застосовуються в теорії логістики, зроблена в книзі В.Є. Ніколайчука [2]. Аналогічно у роботі А.Д. Чудакова [3] розглянуто три групи: економіко-математичні методи (ЕММ), методи прогнозування та неформальні методи, при цьому ЕММ є інструментарієм таких дисциплін, як математика, економіка і кібернетика.

Залежно від виду виявлених проблем можливе використання великої кількості методів обґрунтування логістичних рішень. У найбільш укрупненому вигляді рішення можна класифікувати на три великі групи.

1. Інтуїтивні рішення. При прийнятті та реалізації рішень певна частина керівників використовують неформальні методи, які засновані на аналітичних здібностях осіб, що приймають ці рішення, або їх інтуїції [1, с. 293]. Інтуїтивні рішення - це вибір менеджера, зроблений на основі внутрішнього відчуття, що він правильний.

До числа раціональних неоптимізаційних (точних або наближених) методів обґрунтування логістичних рішень належать методи, які можна поділити на дві великі групи: розрахунково-аналітичні та систематизовані [4; 5].

Розрахунково-аналітичні методи. Ці методи застосовуються при розробці рішень, спрямованих на розвиток і вдосконалення наявних тенденцій, закладених в процесі виробничо-господарської діяльності керованого об'єкта. Розрахунково-аналітичні методи представляють собою поєднання аналізу результатів діяльності об'єкта управління у сфері, пов'язаній із передбачуваним рішенням, і прогнозних розрахунків подальших тенденцій його розвитку. З цією метою застосовується прогностичний аналіз, результати якого дозволяють звільнити звітні дані від випадкових явищ і підготувати базу для прогнозування [1, с. 296].

Суть обґрунтування рішень за допомогою цього методу полягає у проведенні поглибленого аналізу фактичних даних, виборі методів апроксимації явища, встановленні кінцевого формулювання рішення та визначенні програми його виконання.

При виборі прогнозованих змінних менеджеру необхідно враховувати відмінності між ними, в основі яких лежать такі критерії:

- чи діють відповідні фактори в даний момент або вони почнуть діяти лише в майбутньому;

- чи діяли вони в минулому (це може служити відправною точкою для визначення майбутніх закономірностей);

- чи визначаються дані, змінні іншими змінними детерміновано (однозначно) або стохастично;

- чи можна чинити на них прямий або непрямий вплив чи можливість впливу взагалі виключена;

- яким періодом часу має (може) обмежуватися передбачення.

Виходячи з цих критеріїв, здійснюється вибір методу прогнозування. При цьому для підвищення надійності показників прогнозів необхідно насамперед використовувати техніку паралельного прогнозування: одночасне і незалежне застосування різних методів та прийомів для вирішення однієї і тієї ж проблеми розвитку організації в майбутньому.

Серед розрахунково-аналітичних методів можна виділити наступні [1, с. 296]:

- метод кореляційно-регресивного аналізу. Цей метод широко використовується для визначення тісноти зв'язку між показниками, що не перебувають у функціональній залежності. Тіснота зв'язку між досліджуваними явищами вимірюється кореляційним відношенням (для криволінійної залежності). Для прямолінійної залежності обчислюється коефіцієнт кореляції;

- метод послідовної підстановки. Він дозволяє вивчити вплив на процес (явище) кожного фактора окремо, під дією якого склався його стан, виключаючи дію інших факторів. При цьому чинники ранжуються, на підставі чого відбираються найбільш суттєві;

- динамічний метод. Цей метод передбачає розташування даних у динамічному ряду. Тоді ряд відображає стійкі тенденції. Цей метод використовується при дослідженні кількісних показників, що характеризують систему управління;

- параметричний метод. Завдання цього методу - встановлення функціональних залежностей між параметрами різних елементів для виявлення ступеня їх відповідності;

- факторний аналіз. Це найбільш відомий і широко вживаний метод, що дає змогу виявити окремі фактори, які впливають на зміну результативного показника, встановити форми залежності між результативним показником та певним набором факторів і, нарешті, з'ясувати роль окремих факторів у зміні результативного економічного показника.

Систематизовані (експертні) методи. Значна кількість завдань, що виникають в економічних системах, практично неможливо формалізувати за допомогою моделей, заснованих на строгих формулах і алгоритмах розрахунку. У цьому випадку доводиться використовувати експертні оцінки ситуацій, що склалися, і динаміки їх розвитку. В їх основі лежать логічне мислення і досвід експертів [1, с. 297].

Залежно від ступеня повноти і достовірності інформації рішення можуть бути детермінованими (прийнятими в умовах визначеності) або імовірнісними (прийнятими в умовах невизначеності, протидії (конфлікту) або ризику).

Розглянемо порядок дій менеджера і їх особливості в кожній з цих ситуацій [5; 6].

Детерміновані рішення приймаються в умовах визначеності, коли керівник у своєму розпорядженні наводить практично повну і достовірну інформацію по відношенню до розв'язуваної проблеми, що дозволяє йому точно знати результат кожного з можливих варіантів вибору. Такий результат лише один, і ймовірність його настання близька до одиниці.

Це найпростіший випадок: відомі як кількість можливих ситуацій (варіантів), так і їх наслідки. Іншими словами, необхідно вибрати один з декількох можливих варіантів. При цьому ступінь складності процедури вибору визначається лише кількістю альтернативних варіантів.

Тут доцільно розглянути дві можливі ситуації [1, с. 298]:

1) є лише два можливих варіанти (п=2). Необхідно вибрати (або рекомендувати до вибору) один варіант. Послідовність дій у даному випадку наступна:

- визначається критерій, відповідно до якого буде проводитися вибір альтернативи,

- будь-яким математичним методом (як правило, тут використовується метод «прямого рахунку») здійснюється розрахунок значення даного критерію для кожного з двох порівнюваних варіантів,

- варіант, що отримав краще значення за даним критерієм, рекомендується до відбору;

2) число альтернативних варіантів більше двох (п > 2). Процедурна сторона аналізу істотно ускладнюється через множинність варіантів, техніка «прямого рахунку» в цьому випадку практично незастосовна. Найбільш зручний обчислювальний апарат - методи математичного програмування.

Лише деякі рішення приймаються в умовах визначеності. Більшість з них є ймовірнісними.

Разом з тим слід враховувати, що розгляд процесу розробки рішень в умовах визначеності є основою всього комплексу проблем розробки логістичних рішень різних видів. Це обумовлено рядом моментів [1, с. 298]:

1. Реальні ситуації характеризуються складністю, наявністю ризику, динамізмом. Завдання, які вирішуються, як правило, відкриті, а прийняті рішення повинні бути програмними. Однак основою прийняття таких рішень є принципові підходи до розробки рішень в умовах визначеності. Такі підходи - необхідна ступінь до розробки більш складних рішень, зокрема ймовірнісних.

2. Управлінські рішення, що приймаються в реальній господарській практиці, далекі від ефективних. Застосування навіть порівняно простих прийомів та інструментів розробки рішень дозволяє суттєво підвищити ефективність управління. Значна кількість таких прийомів та інструментів розглядається при розробці рішень в умовах визначеності, тому їх активне освоєння має велику практичну значимість для менеджерів.

3. У процесі розробки логістичних рішень в умовах визначеності розглядається загальна схема. Це та основа, на якій можуть і повинні бути розглянуті процеси прийняття рішень в ситуаціях, більш наближених до реальних.

Рішення приймається в умовах невизначеності, коли через нестачу інформації неможливо кількісно оцінити ймовірність його очікуваних результатів. Це досить часто зустрічається під час вирішення нових, нетипових проблем, коли фактори настільки нові чи складні, що про них неможливо отримати достатньої інформації. Невизначеність характерна і для деяких рішень, які доводиться приймати у швидкомінливих ситуаціях. У підсумку ймовірність визначеної альтернативи неможливо оцінити з достатнім ступенем достовірності.

Ця ситуація розроблена в теорії, однак на практиці формалізовані алгоритми аналізу застосовуються досить рідко. Основні труднощі тут полягають у тому, що неможливо оцінити ймовірність наслідків. Тому застосовують критерії [1, с. 299]:

- максимин (максимізація мінімального прибутку);

- максимакс (максимізація максимального прибутку);

- мінімін (мінімізація мінімальних втрат);

- мінімакс (мінімізація максимальних втрат).

Стикаючись з невизначеністю, менеджер може використовувати дві основні можливості:

1) спробувати отримати додаткову інформацію і ще раз проаналізувати проблему з метою зменшити її новизну та складність. У поєднанні з досвідом і інтуїцією це дасть йому можливість оцінити суб'єктивну, передбачувану імовірність можливих результатів;

2) коли не вистачає часу і (або) коштів на збір додаткової інформації, при прийнятті рішень доводиться покладатися на минулий досвід і інтуїцію.

Аналіз і прийняття рішень в умовах протидії (конфлікту) - це найбільш складний і мало розроблений із практичної точки зору аналіз. Подібні ситуації розглядаються в теорії ігор і деяких інших методах вирішення завдань.

Оцінки, отримані в результаті застосування цих формалізованих методів, є, як правило, лише базою для ухвалення остаточного рішення; при цьому можуть прийматися й додаткові критерії, в тому числі і неформального характеру.

У практиці менеджменту використовуються наступні характеристики ризику:

- розмір ймовірного збитку або величина очікуваного додаткового доходу як результат діяльності в ризик-ситуації;

- ймовірність ризику - ступінь впливу джерела ризику (від 0 до 1), тобто кожен вид ризику має нижні і верхні межі ймовірності;

- рівень ризику - відношення величини збитку (втрат) до витрат на підготовку і реалізацію ризик-рішення (від 0 до 1, вище ризик не виправданий);

- ступінь ризику - якісна характеристика величини ризику і його ймовірності (висока, середня, низька, нульова);

- прийнятність ризику - ймовірність того, що втрати не перевищать певний рівень;

- правомірність ризику - ймовірність ризику знаходиться в межах нормативного рівня для даної сфери діяльності, який не можна перевищити без правових порушень.

Таким чином, до рішень, що приймаються в умовах ризику, відносять ті, результати яких не є визначеними, але імовірність кожного результату відома.

6.2. Економіко - математичні методи

Найбільший інтерес представляє структуризація ЕММ, застосовуваних в логістиці, запропонована в книзі В.Є. Ніколайчука [2], яка включає економіко-статистичні методи; математичну економіку, економетрію; дослідження операцій та оптимальне програмування; економічну кібернетику (рис. 6.1.).

Застосування кібернетичного підходу до логістики вимагає опису основних властивостей логістичної системи за допомогою математичних моделей. Це дозволяє розробляти і автоматизувати алгоритми оптимізації кібернетичної системи управління на основі оптимізаційних методів. Ця група методів характерна для прийняття тактичних і деяких оперативних рішень. Їх застосування є найбільш ефективним при розробці управлінських рішень, якщо [1, с. 301]:

- заздалегідь і чітко визначена мета (критерій оптимізації);

- відомі основні умови її досягнення (обмеження);

- відбувається вибір шляхів вирішення поставленого завдання, тобто йдеться про добре структуровані проблеми.

Особливістю оптимізаційних методів обґрунтування управлінських рішень є наявність в них конкретного алгоритму - точного припису виконувати строго в певному порядку деякі системи операцій для вирішення завдань певного класу. При цьому алгоритм повинен задовольняти три вимоги [1, с. 301]:

- визначеності, тобто точності і однозначності, що не залишають місця для сваволі;

- масовості, під якою розуміється його універсальність, тобто застосовність для вирішення цілого ряду завдань, коли початкові дані можуть змінюватись у відомих межах;

- результативності, тобто можливості вирішення поставленого завдання.

Однак необхідно враховувати, що, хоча в результаті застосування певного оптимізаційного методу, відповідного особливостям розв'язуваної задачі, всі нераціональні (з того чи іншого показника, використовуваному в якості критерію оцінки) варіанти будуть відсіяні, отримати однозначну відповідь на запитання «А який же з сукупності раціональних варіантів кращий?» ці методи практично не в змозі.

Це обумовлено тим, що особливість будь-якого раціонального варіанта полягає в тому, що значення одного з показників, які його характеризують, не може бути покращено інакше як за рахунок погіршення іншого. Тому питання про те, яким чином з безлічі раціональних варіантів вибрати найкращий, має явно неформальний характер.

Зазвичай застосування оптимізаційних методів лише полегшує знаходження найкращого варіанта, так як область пошуку звужується до сукупності раціональних варіантів.

Таким чином, основне призначення розглянутих методів обґрунтування рішень не в тому, щоб забезпечити знаходження єдиного оптимального варіанта, а в тому, щоб виділити сукупність раціональних варіантів, з числа яких менеджер повинен буде вибрати найкращий, спираючись на свою інтуїцію, досвід та інші фактори.

В даний час існує досить велика кількість оптимізаційних методів і моделей, серед яких найбільшого поширення набули наступні [1, с. 303, 7].

1. Методи елементарної математики і математичного аналізу (диференціальне, інтегральне і варіаційне числення) використовуються в традиційних економічних розрахунках при обґрунтуванні потреб у ресурсах, обліку витрат на виробництво і реалізацію продукції, розробці планів і проектів, при балансових розрахунках.

2. Методи математичної статистики застосовуються в тих випадках, коли зміну аналізованих показників можна представити як випадковий процес. Статистичні методи, будучи основним засобом вивчення масових, повторюваних явищ, відіграють важливу роль, особливо в прогнозуванні поведінки економічних та інших показників діяльності фірми.

3. Економетричні методи будуються на синтезі трьох областей: економіки, математики і статистики. Основою економетрії є економічна модель, під якою розуміється схематичне представлення економічного явища або процесу за допомогою наукової абстракції шляхом відображення їх основних характерних рис.

4. Методи математичного програмування (лінійного, нелінійного, динамічного, блокового) застосовують для знаходження оптимального рішення в ситуації розподілу дефіцитних ресурсів при наявності конкуруючих потреб.

Велика частина розроблених для практичного застосування оптимізаційних моделей зводиться до завдань лінійного програмування.

Більшість оптимізаційних методів базується на застосуванні методів дослідження операцій. Термін «дослідження операцій» вперше почав використовуватися в 1939-1940 рр. у військовій сфері. До цього часу військова техніка і її управління принципово ускладнилися внаслідок науково-технічної революції. І тому до початку Другої світової війни виникла гостра необхідність проведення наукових досліджень в галузі ефективного використання нової військової техніки, кількісної оцінки та оптимізації прийнятих командуванням рішень. У післявоєнний період успіхи нової наукової дисципліни були затребувані в мирних областях: у промисловості, підприємницькій та комерційній діяльності, у державних установах, навчальних закладах.

Дослідження операцій - це методологія застосування математичних кількісних методів для обґрунтування вирішення завдань у всіх галузях цілеспрямованої людської діяльності. Методи і моделі дослідження операцій дозволяють отримати рішення, які найкращим чином відповідають цілям організації.

Основний постулат дослідження операцій полягає в наступному: оптимальним рішенням (управлінням) є такий набір значень змінних, при якому досягається оптимальне (максимальне або мінімальне) значення критерію ефективності (цільової функції) операції та дотримуються задані обмеження. Предметом дослідження операцій в логістиці є завдання прийняття оптимальних рішень в логістичній системі з керуванням на основі оцінки ефективності її функціонування. Характерними поняттями дослідження операцій є: модель, змінювані змінні, обмеження, цільова функція.

У таблиці 6.1. представлений математичний інструментарій дослідження операцій (ІСО).

Таблиця 6.1.

Математичний інструментарій ІСО [1, с. 304-305]

Найменування	Призначення
Математичне програмування (планування)	Розділ математики, що займається розробкою методів знаходження екстремальних значень функції, на аргументи якої накладені обмеження. Методи математичного програмування широко використовуються для вирішення розподільних завдань
Лінійне програмування (ЛП)	Є найбільш простим і найкраще вивченим розділом математичного програмування. У ньому розглядаються завдання, у яких показник оптимальності являє собою лінійну функцію від змінних завдань, а обмежувальні умови, що накладаються на можливі рішення, мають вигляд лінійних рівностей або нерівностей
Нелінійне програмування	Розглядає завдання з нелінійними цільовими функціями і обмеженнями
Мережеве моделювання (теорія графів)	Можуть бути сформульовані і вирішені методами лінійного програмування, але спеціальні мережеві алгоритми дозволяють вирішувати їх більш ефективно. Приклади: задачі знаходження найкоротшого шляху, критичного шляху, максимального потоку, мінімізації вартості потоку в мережі з обмеженою пропускною здатністю і ін.
Цільове програмування	Представляє собою методи вирішення завдань лінійного програмування з кількома цільовими функціями, які можуть конфліктувати одна з одною
Цілочисельне лінійне програмування	Використовується для вирішення завдань, у яких всі або деякі змінні повинні приймати цілочисельні значення
Динамічне програмування	Передбачає розбиття задачі на кілька етапів, кожен з яких представляє собою підзадачу щодо однієї змінної і вирішується окремо від інших підзадач
Теорія ймовірності	Використовується в багатьох задачах дослідження операцій, наприклад, для прогнозування (регресійний і кореляційний аналіз), імовірнісного управління запасами, моделювання систем масового обслуговування, імітаційного моделювання та ін.
Методи моделювання і прогнозування часових рядів	Дозволяють виявити тенденції зміни фактичних значень параметра Y в часі і прогнозувати майбутні значення Y
Теорія ігр і прийняття рішень	Розглядає процеси вибору найкращої з декількох альтернатив в ситуаціях визначеності (дані відомі точно), в умовах ризику (дані можна описати за допомогою імовірнісних розподілів), в умовах невизначеності (імовірнісний розподіл або невідоме, або не може бути визначено)
Теорії нечітких множин	Дозволяють в математичній формі представити і використати для прийняття рішень суб'єктивну словесну експертну інформацію: уподобання, правила, оцінки значень кількісних і якісних показників

6.3. Методи прогнозування у логістиці

Ефективність управління багато в чому визначається надійністю попередніх досліджень тенденцій розвитку об'єкта управління, які здатні забезпечити розробку та реалізацію найбільш оптимальних рішень. У цьому зв'язку прогнозування стає найважливішим, а іноді і вирішальним фактором досягнення успіху, бо в економіці якісний прогноз сприяє підвищенню ефективності функціонування підприємства і найкращому задоволенню попиту споживачів.

У постачальницькій, виробничій та розподільчій логістиці широко використовуються методи прогнозування, оскільки прогноз аналізованих процесів є основою прийняття управлінських рішень при оперативному, тактичному і стратегічному плануванні. Від точності і надійності прогнозу залежить ефективність реалізації різних логістичних операцій і функцій: від оцінки ймовірності дефіциту продукції на складі до вибору стратегії розвитку фірми.

Під методологією прогнозування розуміється область знань про методи, способи і системи прогнозування, а саме [1, с. 306]:

- метод прогнозування - спосіб дослідження об'єкта, спрямований на розробку прогнозу;

- методику прогнозування - сукупність одного або декількох методів;

- система прогнозування - упорядкована сукупність методик і засобів реалізації.

Відома велика кількість методів прогнозування, в основному вони базуються на двох крайніх підходах: евристичному і математичному.

Евристичні методи включають побудову інтуїтивних прогнозних моделей, які формуються експертами на основі цільових перевірок цільової установки, наданої інформації, досвіду, інтуїції і знань експерта.

Експертні методи прогнозування рекомендується використовувати в тому випадку, якщо:

- немає достатньої статистичної інформації про зміну аналізованого показника;

- показник не змінюється чисельно, а виражається якісними ознаками;

- аналізований показник не може бути описаний на основі еволюційного розвитку, оскільки змінюється стрибкоподібно і природа цих змін невідома.

Таким чином, пріоритет мають математичні методи прогнозування, класифікація яких представлена в табл. 6.2.

Таблиця 6.2

Класифікація методів прогнозування [1, с. 307]

Ознака класифікації	Вид методу	Опис
За характером даних	Фактографічний	Заснований на використанні джерел фактичної інформації
	Статистичний	Заснований на аналізі динамічних рядів параметрів об'єкта прогнозування
	Патентний	Заснований на оцінці винаходів і досліджень динаміки їх патентування
	Експертний	Заснований на використанні експертної інформації
За підходом до прогнозування, що використовується	Експертних оцінок	Заснований на суб'єктивній оцінці експертів поточного моменту і перспектив розвитку, враховує знання, досвід, інтуїцію експертів
	Аналіз і прогнозування	Пов'язаний з дослідженням рядів значень показників, виявленням залежності показників, тенденцій і використанням їх для прогнозу (якщо незалежний показник - час, то ряд називається тимчасовим)
	Причинно-наслідковий	Заснований на пошуку факторів, що визначають поведінку об'єкта прогнозування, побудова та використання для прогнозів відповідної моделі його поведінки
За способом обробки аналізу початкових даних і формуванню прогнозу	Згладжування	Перетворення вихідних динамічних рядів даних в ряди із згладженими (зменшеними) відхиленнями від передбачуваного тренда
	Екстраполяція	Визначення майбутніх значень величин на основі наявних даних про тенденції їх в минулі періоди
	Інтерполяція	Визначення проміжного значення параметра Y на основі даних про його залежність від X, отриманих на деякому інтервалі значень параметра X
	Аналогія	Заснований на встановлення і використання для прогнозування аналогії об'єкта прогнозування з іншими об'єктами за деякими загальних рис
	Моделювання	На основі математичних та імітаційних моделей прогнозуються можливі стани об'єкта прогнозування при різних значеннях вихідних даних
	Прогнозний сценарій	Заснований на встановленні логічної послідовності стану об'єкта прогнозування в часі при різних умовах для визначення цілей розвитку цього об'єкта
	Морфологічний аналіз	Будується матриця параметрів об'єкта прогнозування та їх можливих значень з наступним перебором і оцінкою варіантів поєднань цих значень

Методи екстраполяції. Найпростішими методами прогнозування попиту на основі статистичної маркетингової інформації є екстраполяційні методи, засновані на аналізі часових рядів.

Аналіз часових рядів стосовно прогнозування величини попиту представляють собою розбиття даних про обсяг продажів у минулому на компоненти, що характеризують тренди, цикли, сезонні та випадкові зміни, виявлення причин зміни попиту в минулому з наступним переносом отриманих закономірностей на майбутнє.

Прогнозування за допомогою екстраполяції тенденцій динамічних рядів (тобто продовження в майбутнє тенденцій, що спостерігалися в минулому) порівняно широко застосовується на практиці в силу його простоти, можливості здійснення на основі відносно невеликого обсягу інформації та ясності прийнятих припущень. Відсутність іншої інформації, крім окремо розглянутого динамічного ряду, часто виявляється вирішальним при виборі даного методу прогнозування [1, с. 308].

Основа такого прогнозування - припущення, що закономірність, діюча всередині аналізованого ряду динаміки, зберігається і надалі. Крива, що є лінію тренда, максимально наближена до вихідної кривої, може бути продовжена за межі заданого тимчасового інтервалу і може дати з високим ступенем достовірності прогнозні значення на найближчі інтервали часу [8].

Велике значення при екстраполяції має тривалість базисного ряду динаміки і термінів прогнозування. Практика показує що для прогнозування динаміки соціально-економічних явищ при екстраполяції слід брати ті субперіоди базисного ряду динаміки, які становлять певний етап у розвитку досліджуваного явища в конкретних умовах. Встановлення термінів прогнозування залежить від завдання дослідження, але слід мати на увазі, що чим коротшим є терміни запобігання прогнозу, тим надійніші результати екстраполяції. З високим ступенем достовірності прогнозні значення можуть бути дані на два, максимум на три роки [9].

Прогноз створюється для кожного конкретного об'єкта окремо і послідовно на кожен наступний момент часу. Якщо прогноз складається для товару (продукту/послуги), то в завдання прогнозування, заснованого на екстраполяції трендів, входять аналіз попиту і аналіз продажів цього продукту.

Результати прогнозування використовуються у всіх сферах внутрішньофірмового планування, включаючи спільне стратегічне планування, фінансове планування, планування виробництва і управління запасами, маркетингове планування та управління торговими потоками і торговими операціями.

Метод експоненціального згладжування представляє собою прогноз показника на майбутній період у вигляді суми фактичного показника за даний період і прогнозу на даний період, зважених за допомогою спеціальних коефіцієнтів. Основна ідея методу полягає у використанні в якості прогнозу лінійної комбінації минулих і поточних спостережень. У прогнозуванні методи екстраполяційних трендів доповнюються методами кореляції трендів, в рамках яких досліджується взаємозв'язок між різними тенденціями з метою встановлення їх взаємного впливу і, отже, поліпшення якості прогнозів [1, с. 309].

На екстраполяції, тобто на припущенні, що параметри сезонних коливань зберігаються до прогнозованого періоду, заснована методика статистичного прогнозу за сезонним коливанням. Для вимірювання сезонних коливань зазвичай обчислюються індекси сезонності. Для аналізу сезонних коливань бажано знати рівні економічних параметрів за кожний квартал, а краще за кожен місяць, іноді ж за декади, хоч декадні рівні можуть сильно спотворитися дрібномасштабною випадковою похибкою [8].

Метод аналогій полягає в застосуванні організаційних форм, які виправдали себе в інших функціонуючих системах управління із подібними економіко-організаційними характеристиками до даної системи. Сутність цього методу полягає в розробці типових рішень (наприклад, типової організаційної структури системи управління) і визначенні меж та умов їх застосування, а також у встановленні еквівалентності (подібності) між співставними об'єктами, тобто на основі дослідження поведінки однієї системи прогнозується аналогічна поведінка (розвиток) іншої системи [1, с. 309-310].

Застосування аналогії в прогнозуванні - природний спосіб перенесення відомих методів для аналізу майбутніх подібних ситуацій. Якщо при аналізі цієї і минулої ситуацій виявляється, що поява певної події супроводжується іншою певною подією, то можна зробити висновок про наявність зв'язку між цими двома подіями.

Коли такий зв'язок повторюється, то аналогія стає закономірністю, і її можна використовувати в прогнозуванні східних ситуацій.

Прийнято виділяти такі види аналогій (рис. 6.2) [6].

Рис. 6.2. Типи аналогій [1, с. 310; 6]

1. Персональна аналогія: особа, яка приймає рішення (ОПР), намагається виявити подібність аналізованої та іншої ситуацій, вже мала місце в його особистій практиці.

2. Пряма аналогія: порівняння з подібними ситуаціями, що вже виникали раніше.

3. Символічна аналогія: уявлення про характеристики проблеми як про деякий об'єкт типу дерева або тварини. Спроба описувати проблему в термінах нових характеристик може дати нове її розуміння.

4. Уявна аналогія: фантазування про рішення проблеми і потім розробка «робочої моделі» цього фантастичного рішення.

Можна також виділити математичні та історичні аналогії.

Перший метод, заснований на встановленні аналогії математичних описів процесів різних за природою об'єктів з наступним використанням більш вивченого і більш точного математичного опису одного з них для розробки прогнозів іншого. Цей спосіб часто називають також міжоб’єктивною аналогією.

На жаль, адекватне математичне моделювання реальних економічних, соціальних та інших процесів вельми проблематичне: математичні аналогії можуть бути використані лише в якості досить простих моделей економічного прогнозування.

Застосування аналогії для цілей прогнозування має певні труднощі. Необхідно, перш за все, виділити елементи спадкоємності і критерії подібності зіставлюваних об'єктів, а також провести аналіз на ідентичність дії факторів зовнішнього середовища (активного фону). На основі аналізу аналогічної моделі та прогнозованого об'єкта встановлюється можливість (умови та обмеження) використання моделі подібності для розробки прогнозу.

Застосовуючи метод історичної аналогії в прогнозуванні, слід мати на увазі, що цей метод не заснований на неминучості і необхідності повного повторення подій, а тільки на допущенні, що основні події минулих ситуацій повторюються в майбутньому, якщо фактори, що їх породжують, збережуть своє значення. Прогнозування за аналогією зазвичай застосовується в поєднанні з іншими методами.

Метод складання сценаріїв. Вперше термін «сценарій» був ужитий в 1960 р. футурологом X. Каном при розробці картин майбутнього, необхідних для вирішення стратегічних питань у військовій галузі [1, с. 311].

Сценарій - це опис (картина) майбутнього, складений з урахуванням правдоподібних припущень. Сценарій можна також визначити як метод прогнозування, за допомогою якого встановлюється логічна послідовність подій з метою показати, як, виходячи з існуючої ситуації, можна крок за кроком розвивати майбутній стан об'єкта дослідження. Найважливішою якістю сценарію є узгодженість, оскільки це представляє собою зображення внутрішньо узгодженої ситуації, яка є правдоподібним результатом послідовності подій, тобто сценарій займає проміжне положення між деякою сукупністю приватних прогнозів з невивченими взаємозв'язками і математичною моделлю, в якій забезпечена внутрішня узгодженість об'єкта. У сценарію є певна мета - він виявляє загальний результат впливу ряду окремих прогнозів і вимагає, щоб взаємодії прогнозів були враховані. Таким чином, в сценарії використовуються заздалегідь підготовлені прогнози та матеріали з розвитку об'єкта. Розробка сценарію змушує дослідника займатися деталями, які він міг би втратити [1, с. 312; 10].

Отже, для прогнозу ситуації характерне існування певної кількості ймовірних варіантів розвитку, тому прогноз включає декілька сценаріїв (рис. 6.3) [11]. У більшості випадків це три сценарії: оптимістичний, песимістичний і середній - найбільш ймовірний, очікуваний.

Рис. 6.3. Модель сценаріїв [1, с. 312]

Загалом, сценарій підпорядкований стратегічній функції підприємства і розробляється в процесі довгострокового планування. Широке часове охоплення передбачає посилення невизначеності середовища бізнесу, і тому для сценарію, як правило, характерні деяка недостовірність і підвищена кількість помилок. Оскільки визначення кількісних параметрів майбутнього утруднене (так важко визначити величину продажів підприємства через п'ять років), при складанні сценаріїв найчастіше використовуються якісні методи та інтервальні прогнози показників. У той же час сценарій передбачає комплексний підхід для його розробки: крім якісних оцінок, можуть використовуватися і кількісні методи − економіко-математичні, моделювання, аналіз перехресного впливу, кореляційний аналіз та ін.

Як випливає з характеристик розглянутих вище методів прогнозування, кожна група методів має певні переваги і недоліки. Прагнення зменшити похибки прогнозування, забезпечити вирішення багатопланових проблем діяльності підприємства призвело до появи комплексних методів прогнозування, найчастіше використовуються в прогностичних системах.

До комплексних методів належать метод прогнозного графа, метод ПАТЕРН, метод Профайл [1, с. 313].

Метод прогнозного графа був розроблений в СРСР під керівництвом академіка В.М. Глушкова. В результаті застосування даного методу виходять прогнози у вигляді переліку кінцевих цілей графа, часу звершення кінцевих цілей графа, ймовірності звершення кінцевих цілей графа в заданий час. Прогнозний граф представляє собою стохастично спрямований граф, який будується і оцінюється експертами (рис. 6.4) [11].

Рис. 6.4. Алгоритм здійснення прогнозного графа [1, с. 313; 11]

Метод ПАТЕРН (Planning Assistance Through Technical Relevance Number) перекладається як «допомога плануванню за допомогою відносних показників технічної оцінки». Він був розроблений в США 1964 року для обґрунтування планування та управління науковими дослідженнями і дослідно-конструкторськими розробками. Використовується для обґрунтування прогнозів і планів за допомогою науково-технічної оцінки кількісних даних. Цей метод з успіхом може бути застосований в основному для отримання кількісних оцінок складних (багатовимірних) процесів, явищ, а також для пошуку науково обґрунтованих рішень різного роду завдань економічної природи. Метод ПАТЕРН може поєднувати в собі кілька інших методів, що використовуються, наприклад, при написанні «сценарію» ситуації прогнозу її розвитку і побудові «дерева цілей», яких треба досягти для вирішення головного завдання [1, с. 314].

Одночасно методами екстраполяції і обвідної кривої складається прогноз на всіх рівнях. При складанні «дерева цілей» визначаються додатково ще дві групи характеристик [1, с. 314]:

1) коефіцієнт взаємної корисності (використання отриманих результатів в інших областях);

2) стан готовності проекту (дослідження, пошукові розробки, технічні розробки, конструювання, готовий продукт) і терміни робіт з систем і підсистем.

Схема процедури при прогнозуванні методом ПАТЕРН включає в себе наступні етапи [1, с. 314]:

- вибір об'єкта прогнозу;

- виявлення внутрішніх закономірностей;

- побудову прогностичного сценарію;

- розробку пошукових прогнозів основних характеристик об'єкта прогнозування;

- морфологічний аналіз;

- розробку «дерева цілей» розвитку об'єкта прогнозування;

- анкетування;

- кількісну оцінку відповідності елементів рівнів «дерева цілей» критеріям відносної важливості, корисності, своєчасності стану розробки та ін.;

- розробку варіантів оптимального розподілу ресурсів за елементами рівнів «дерева цілей».

Використання методу ПАТЕРН є найбільш доцільним у випадку однонаправленого впливу всіх прийнятих для оцінки критеріїв на кінцевий результат вирішення завдання. В інших випадках потрібне застосування спеціальних прийомів для роботи з різноспрямованими критеріями.

Метод Профайл (програмовані функціональні показники для лабораторної оцінки) запропонований американським математиком Сітроном в 1965 р.

Для кількісної оцінки елементів дерева вводиться системи критеріїв:

- чутливість (стійкість);

- своєчасність;

- сприяння;

- ймовірність досягнення мети.

Таким чином, комплексні методи є ілюстрацією комбінування різних методів прогнозування економічних параметрів.

6.4. Методи маркетингового аналізу в логістиці

У даний час висловлюється обґрунтована думка, що включення маркетингу в логістику в якості її органічної складової частини може послужити одним з найбільш ефективних шляхів вдосконалення збутової діяльності [1, с. 315].

При плануванні за допомогою логістичних моделей основний наголос робиться на виявленні й обліку споживчих та інших характеристик продукції, а також визначенні їх залежності від ринкових факторів. Насамперед сюди включаються конкуренція, попит на ринку, доступність ринку і ряд інших чинників. Для успішного просування товару на ринок необхідно провести ряд підготовчих проектів - досліджень, що включають: планування обсягу та номенклатури товарів з урахуванням залежності від різних факторів; перевірку планування шляхом моделювання збутової діяльності фірми і визначення його (планування) достовірності; ухвалення плану дій зі збуту та використання його показників для виробничих програм. Цей аналіз зазвичай проводиться з використанням наступних методів.

Методи визначення номенклатурних груп. Зростання номенклатури та асортименту продукції на складах різних рівнів вимагало розвитку методів, пов'язаних із систематизацією та групуванням багатономенклатурних запасів. У літературі з логістики докладно розглядаються два методи, що одержали назву АВС-аналіз і XYZ-аналіз [1, с. 316].

Метод ABC - широко використовується в логістиці, метод контролю та управління запасами і є по суті модифікацією правила Парето, або «правила 80/20». Правило Парето говорить: «Всередині певної групи або множини окремі малі частини виявляють набагато більшу значимість, ніж це відповідає їх відносній питомій вазі в цій групі». Стосовно до запасів на складах правило Парето виражається співвідношенням: на 20% загальної кількості номенклатури припадає 80% вартості збережених запасів.

Метод ABC - «спосіб формування і контролю за станом запасів, що полягає в розділенні номенклатури N реалізованих товарно-матеріальних цінностей на три підмножини А, В і С на підставі деякого формального алгоритму».

Загальний принцип поділу номенклатури на групи за методом ABC наступний. Позиції номенклатури, віднесені до групи А, - нечисленні, але на них припадає переважна частина грошових коштів, вкладених в запаси. Це особлива група з точки зору визначення величини замовлення по кожній позиції номенклатури, контролю поточного запасу, витрат на доставку і зберігання.

До групи В відносяться позиції номенклатури, що займають середнє становище у формуванні запасів складу. У порівнянні з позиціями номенклатури А вони вимагають менше уваги, за ними здійснюється звичайний контроль поточного та страхового запасів на складі та своєчасності замовлення.

Група С включає позиції номенклатури, що становлять більшу частину запасів: на них припадає незначна частина фінансових коштів, вкладених в запаси. Як правило, за позиціями групи С не ведеться постійний облік, а перевірка наявності здійснюється періодично (один раз на місяць, квартал або півріччя); розрахунки оптимальної величини замовлення і періоду замовлення не виконуються.

Іншими словами, до групи А фахівці відносять матеріальні ресурси, вартість яких становить 80% від загального обсягу, споживаного організацією. У групу В включають матеріальні ресурси, на частку яких припадає 15% загальної вартості споживаних цінностей, до групи С - залишилися 5%. У результаті на групу А припадає 15% всієї номенклатури споживаних ресурсів, на групу В - 25% і, нарешті, на групу С - 70% всієї номенклатури.

6.5. Неформальні (інтуїтивні) методи в логістиці

Великий ефект при обґрунтуванні рішень, які повністю або частково не піддаються кількісному аналізу та оцінці, можуть дати систематизовані (експертні) методи. В їх основі лежать логічне мислення і досвід експертів. Сутність систематизованих або експертних методів полягає в отриманні відповідей фахівців на поставлені перед ними питання і їх обробці за допомогою спеціальних логічних та математичних процедур. Таким чином, основним джерелом інформації про шляхи вирішення проблеми при використанні систематизованих методів є експерт - його судження, якісні та кількісні оцінки. Інформація, отримана від експертів, з метою мінімізації похибок і впливу суб'єктивних факторів обробляється за допомогою спеціальних логічних і математичних процедур і перетворюється на форму, зручну для вибору рішення [1, с. 324].

Серед методів експертних оцінок значно поширені і використовуються в практиці прийняття управлінських рішень методи групового опитування. Велике значення цих методів полягає в тому, що вони посилюють елемент колегіальності в процесі прийняття складних рішень і, використовуючи інтуїцію та колективну генерацію ідей, дозволяють знаходити нові, оригінальні рішення проблем, до яких не можна прийти за допомогою лише логічних міркувань. Назвемо деякі з них [1, с. 324]:

- метод контрольних питань полягає в активізації творчого пошуку вирішення завдань, вдосконалення системи yпpaвління за допомогою заздалегідь підготовленого списку навідних питань. Форма питань повинна бути такою, щоб у них була «підказка » про те, що і як слід зробити для вирішення цих завдань;

- експертно-аналітичний метод вдосконалення системи управління ґрунтується на залученні до процесу її модернізації висококваліфікованих фахівців. При використанні цього методу дуже важливим є опрацювання форм систематизації, записи і чіткої уяви думок та висновків експертів. За допомогою цього методу виявляються основні напрями вдосконалення системи управління, оцінки результатів аналізу причини недоліків. Однак він не завжди має високу точність у зв'язку з тим, що в експертів відсутні єдині критерії оцінок. Цей метод найбільш ефективний при багатокроковій експертизі.

Серед методів експертних оцінок дуже поширені і користуються на практиці прийняття управлінських рішень методи групового опитування: метод комісій, «Дельфи», «мозкова атака» і т.п.

Експертні оцінки представляють собою точки зору (думки, судження) висококваліфікованих фахівців у певних предметних областях - експертів, сформульовані у вигляді оцінок об'єкта в змістовій, якісній або кількісній формі. Експертні оцінки формуються в процесі проведення експертизи - дослідження певного об'єкта індивідуумом або групою компетентних фахівців з метою формування інформації про властивості об'єкта, які використовується при прийнятті рішень. Суть методу експертних оцінок полягає в належній організації фахівцями - організаторами експертиз проведення конкретної експертизи з метою отримання інформації про судження експертів по розглянутих об'єктах та її подальшої обробки для генерації узагальнених даних і нової інформації. Експертні методи широко використовуються при синтезі процесів управління в складних системах, в менеджменті, при розробці та прийнятті рішень, для отримання різного роду оцінок.

Відомі різні форми організації проведення експертиз: індивідуальні та колективні, однорівневі і багаторівневі, з обміном інформацією між експертами і без нього, анонімні, відкриті і т.д. При всьому широкому різноманітті типових схем, проведення експертиз, практика часто ставить завдання, вирішення яких вимагає застосування нетрадиційних, оригінальних підходів фахівцями - організаторами з проведення експертиз.

Першою особливістю методу є науково обґрунтована організація експертизи. Друга особливість полягає в застосуванні кількісних методів як при організації експертизи (висновок групи експертів), так і при оцінці суджень експертів і формальної обробки результатів.

Експертний метод може використовуватися при визначенні прогнозів розвитку об'єкта; визначенні цілей і завдань; при альтернативному розподілі ресурсів; для оцінки переваг видів варіантів управлінських рішень в умовах невизначеності.

Формування групи експертів. Чисельний та якісний склад експертної комісії повинен формуватися з урахуванням широти проблеми, достовірності оцінок, витрат ресурсів і характеристик експертів. Широта розв'язуваної проблеми, обумовлена кількістю різних аспектів, пов'язана з встановленням нижньої межі чисельного складу експертної комісії, тобто число експертів повинно бути таким, щоб кожен аспект, напрям дослідження були закріплені за конкретним фахівцем. Достовірність оцінок пов'язана з рівнем знань експертів і їх числом. При відповідному рівні знань збільшення числа членів експертної комісії повинно приводити до зростання достовірності результатів експертизи [1, с. 326].

Підбір групи експертів має велике значення для ефективної експертизи. При цьому дуже важливо виділити властивості, за якими слід оцінювати експертів. До останніх можуть бути віднесені: компетентність, креативність, ставлення до експертизи, конформізм, конструктивність мислення, колективізм, самокритичність.

Компетентність - це володіння певними знаннями, що дозволяє індивідууму висловлювати судження з певного кола питань. Ступінь компетентності може характеризуватися коефіцієнтом компетентності. Відомі різні методи визначення значень коефіцієнтів компетентності. Їх поділяють на апріорні, апостеріорні і тестові.

У апріорних методах оцінки якості не використовується інформація про судження експерта, що мали місце в попередніх експертизах. До цієї групи методів належать [1, с. 326]:

- метод самооцінки з використанням бальної шкали (трибальною, п'ятибальною і т.д.);

- метод самооцінки з використанням вербально-числових шкал, в яких поряд з змістовно описуваними найменуваннями їхніх градацій містяться відповідні їм чисельні значення або їх діапазони;

- диференційний метод самооцінки, в якому розраховується комплексна самооцінка як півсума самооцінки ступеня знайомства експерта з основними джерелами інформації в розглянутій області та виваженої з урахуванням коефіцієнта порівняльної вагомості самооцінки знайомства експерта з досліджуваним об'єктом;

- методи взаємної оцінки експертів, засновані на отриманні різними способами взаємооцінок експертів (формування списків компетентних фахівців, формування матриць взаємооцінок експертів в балах і т.д.), та їх подальшої обробки з метою отримання оцінок компетентності кожного експерта, що входить до складу експертної комісії.

Узагальнена характеристика експерта проявляється в достовірності його суджень. Застосування узагальненої оцінки вимагає використання інформації про минулий досвід участі експерта у вирішенні проблеми. На підставі цієї інформації встановлюється питома вага правильних рішень у загальній кількості випадків участі даного експерта в експертизі.

Використовуються й інші способи формування експертних груп: спосіб тестування, документований, призначення.

Документований спосіб полягає у відборі експертів з їх об'єктивних характеристик, таких, як стаж роботи, посада, науковий ступінь, кількість публікацій і т.д.

На жаль, при використанні цього способу з числа можливих експертів випадають особи, які перебувають поза увагою організаторів експертизи.

Спосіб висування експертів колективами наукових підрозділів (подібно до виборів) підвищує відповідальність експертів за результати експертизи. Однак він вимагає досить тривалого часу, а коло експертів обмежене.

Спосіб тестування полягає в тому, що тестується деяке число експертів, а за результатами випробування проводиться їх відбір.

Спосіб призначення полягає у визначенні керівником організації, яка проводить експертизу, групи експертів з числа підлеглих співробітників. Головним недоліком цього способу є те, що думка співробітників може виявитися узгодженою, але помилковою, вузькою і т.п., що виражає офіційну позицію організації в даному питанні («ефект школи»). Результати експертизи в цьому випадку становлять інтерес, в основному, лише для внутрішнього користування.

Апостеріорні методи оцінки якості експерта базуються на використанні інформації про судження, що мали місце в експертизах, проведених з його участю. До таких методів належать [1, с. 326]:

- метод оцінки якості експерта на основі його відповідей, що базується на аналізі результатів парних порівнянь, який виконується з метою виявлення нелогічностей (протиріч) і обчислення коефіцієнта компетентності з урахуванням кількості виявлених нелогічностей в судженнях експерта;

- метод розрахунку коефіцієнта відхилення суджень експерта базується на порівнянні відстані від індивідуальної оціни експерта до результуючої з максимально можливою відстанню.

Тестові методи оцінки якості експерта націлені на розпізнавання професійної придатності випробуваного, а також виявлення наявності необхідних навичок і досвіду для ефективної участі в роботі експертної комісії. Для успішного проведення тестового експерименту необхідне виконання наступних умов: цілеспрямованість змісту тесту на конкретні об'єкти експертизи; наявність шкали, що дозволяє оцінити ступінь точності оцінок експерта; максимальна наближеність тестових оцінок експерта до їх істинних значень; можливість встановлення допустимих меж відхилень оцінок експерта від їх істинних значень; мінімальна ймовірність випадкового вгадування експертом істинної оцінки.

Якщо оцінка компетентності експертів може носити кількісний характер, то такі характеристики, як креативність (здатність вирішення творчих завдань ), конформізм ( схильність впливу суджень авторитетів ), ставлення до експертизи, конструктивність мислення, колективізм, самокритичність, мають, як правило, якісний характер.

Оскільки при доборі експертів використовується безліч характеристик, що мають різні значення і різну значимість, то виникає необхідність формування інтегральної оцінки експерта, тобто рішення багатокритеріальної задачі з відомою її проблематикою. В якості такої інтегральної оцінки, одержуваної альтернативним шляхом, можливе застосування значення достовірності суджень експерта, визначеного як відношення числа випадків виданих експертом рекомендацій, прийнятність яких підтверджена практикою, до загального числа випадків участі експерта в комісії.

Способи опитування експертів. Найважливішою проблемою організації експертизи є вибір способу опитування експертів. Розрізняють індивідуальний, груповий і дельфійський способи. При індивідуальному способі від кожного експерта отримують за допомогою анкетування або інтерв'ювання оцінки, що не залежні від думки інших експертів. Потім отримані індивідуальні оцінки узагальнюються, і визначається загальна, результуюча.

Груповий спосіб передбачає отримання сумарної оцінки або спільного рішення, єдиного формулювання відразу від всіх експертів шляхом спільного обговорення проблеми. Його використання доцільне при пошуку нетрадиційних рішень, при оцінці характеристик маловивчених об'єктів, тобто при необхідності істотного елементу творчості, новизни. При цьому враховується, що в ході правильно організованого обговорення відбувається взаємна стимуляція творчого мислення.

Тепер відома досить велика кількість методів колективного вироблення управлінських рішень, серед яких необхідно виділити наступний. добре відомий з усіх групових методів використання творчого потенціалу.

Ключовою фазою в методі «мозкового штурму» є письмова фіксація індивідуально висунутих ідей. Тут кожен учасник окремо записує свої ідеї на папері. У розпорядженні групи знаходиться додатковий список, що містить кілька ідей, запропонованих керівником до початку засідання групи. Якщо у члена групи вичерпуються ідеї, він обмінює свій список на загальний і продовжує записувати ідеї в новому списку. Таким чином, учасники будуть стимулюватися ідеями, яких вони набувають із загального списку. Це дозволить концентруватися на висуненні ідей і не відволікатися від бесіди, а також послабить вплив одних членів групи на інших.

«Мозковий штурм» має ряд істотних відмінностей, що робить його, на думку багатьох дослідників, найбільш ефективним. Однак висока ефективність досягається тільки при правильній і чіткій організації процедури обслуговування.

Питання для самоперевірки

1. Наведіть класифікацію логістичних рішень.

2. У чому полягає зміст економіко-математичних методів логістичного менеджменту?

3. Охарактеризуйте методи прогнозування у логістиці.

4. Наведіть класифікацію методів прогнозування у логістиці.

5. У чому полягає зміст методів маркетингового аналізу у логістиці?

6. Розкрийте зміст неформальних методів у логістиці?

Перелік посилань

1. Канке А.А. Основы логистики: учебное посибие / А.А. Канке, И.П. Кошевая. – М.: КНОРУС, 2010. – 576 с.

2. Николайчук В.Е. Логистика. – СПб: Питер, 2002.

3. Чудаков А.Д. Логистика: учебник. – М.: РДЛ, 2001.

4. Буров В.П., Ломакин АЛ., Морошкин В.А. Технология менеджмента: учеб. пособие. – М.: МЄЛИ, 2001.

5. Ломакин А.Л. Управленческое решение: учеб пособие. – М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2005.

6. Чуйкин А.М. Разработка управленческих решений: учеб. пособие. – Калининград: Изд-во Калининград. ун-та, 2000.

7. Буров В.П., Ломакин АЛ., Морошкин В.А. Технология менеджмента: учеб. пособие. – М.: МЄЛИ, 2001.

8. Мазманова Б.Г. Методические вопросы прогнозирования сбыта // Маркетинг в России и за рубежом. – 2000, №1.

9. Котенко В.Ф., Кулинова Т.С. Использование методов регрессионного анализа в статистической практике // Вопросы статистики. – 2000, №2.

10. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы. М.: Финансы и статистика, 1999.

11. Попов Е.В., Татаркин А.И. Миниэкономика. – М.: Наука, 2003.