Курсовая работа: Процесс управления и разработка управленческого решения

Оглавление

Введение. 5

1. Теоретическая часть. 8

1.1. Понятие управленческого решения и его место в управленческом цикле. 8

1.1.1. Решение в структуре управленческого цикла. 8

1.1.2. Разведение понятий «проблема», «альтернатива», «решение» . 8

1.1.3. Критерии качества управленческого решения. 9

1.1.4. Поведенческая перспектива и практические следствия. 9

1.1.5. Документирование и ответственность. 9

Вывод по § 1.1. 10

1.2. Этапы разработки управленческого решения. 10

1.2.1. Формулирование проблемы и целей. 10

1.2.2. Определение критериев и ограничений. 10

1.2.3. Генерация и предварительная фильтрация альтернатив. 11

1.2.4. Сбор данных и оценивание альтернатив. 11

1.2.5. Выбор и утверждение решения. 11

1.2.6. План реализации. 11

1.2.7. Мониторинг, контроль и корректировки. 12

1.3. Классификация управленческих решений и условий их выработки. 12

1.3.1. По уровню управления. 12

1.3.2. По степени формализации (структурированности) 13

1.3.3. По числу и природе критериев. 13

1.3.4. По условиям среды (определённость/риск/неопределённость) 13

1.3.5. По времени и характеру обратной связи. 13

1.3.6. По числу участников и способу выработки. 14

1.4. Модели и подходы к принятию управленческих решений. 14

1.4.1. Нормативно-рациональная модель. 14

1.4.2. Поведенческая (карнегийская) перспектива. 14

1.4.3. Групповое принятие решений и консенсус. 15

1.4.4. Интеграция в проектно-процессное управление (PMBOK-7) 15

1.4.5. Практическая позиция для данной курсовой. 15

1.5.1. AHP (Analytic Hierarchy Process, Саати) 16

1.5.2. TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 16

1.5.3. SAW (Simple Additive Weighting / взвешенная сумма) 16

1.5.4. Данные, нормировка и чувствительность. 17

2. Практическая часть. 18

2.1. Постановка кейса и границы процесса. 18

2.1.1. Объект, цель и показатели результата. 18

2.1.2. Границы процесса и события начала/окончания. 18

2.1.3. Ограничения и допущения. 19

2.1.4. Набор альтернатив для сравнения (будут оценены МКПР → проверены моделированием) 19

2.1.5. Данные за месяц и требования к качеству. 20

2.1.6. Критерии и веса для МКПР (каркас) 20

2.1.7. Шаблоны артефактов (для приложений) 21

2.2. Данные за Май 2025 и подготовка к оценке (структура, очистка, нормировка) 21

2.2.1. Источники, период и принципы отбора. 21

2.2.2. Структура набора данных (основные поля) 22

2.2.3. Очистка данных и контроль качества. 23

2.2.4. Разведочный анализ и часы пик. 23

2.2.5. Время обслуживания S: описательная статистика и выбор семейства. 24

2.2.6. Матрица исходных показателей для МКПР (база A) 25

2.2.7. Нормировка показателей (для SAW/TOPSIS) 25

2.2.8. Веса критериев и чувствительность. 26

2.2.9. Артефакты (для приложений) 26

2.3. Экспериментальная часть: попытка моделирования в AnyLogic и обоснование отказа 26

2.3.1. Что было собрано. 26

2.3.2. Подключение данных и преобразование времени. 27

2.3.3. Механизмы поступления и результаты.. 27

2.3.4. Диагностика и причины отказа. 28

2.4. Базовые показатели за май 2025 и подготовка исходной матрицы.. 28

2.4.1. Базовые KPI (май 2025) 29

Май 2025: сводка по смене и «часам пик» (будни; SLA = 10 мин) 29

Почасовой профиль (средние по будням, май 2025) 29

2.4.2 Параметры распределений времени обслуживания S. 30

Подбор распределений S (будни, май 2025) 30

2.4.3. «Альтернативы × критерии» (сырые числа) 30

Матрица «альтернативы × критерии» (сырые значения, май 2025) 31

2.5. Веса критериев (AHP), нормировка показателей и ранжирование альтернатив. 32

2.5.1. Веса критериев по AHP. 32

2.5.2. Нормировка показателей. 32

2.5.3. Ранжирование SAW... 34

2.5.4. Ранжирование TOPSIS. 34

2.5.5. Чувствительность к весам критериев. 34

2.5.6. Управленческий вывод. 35

2.6. Сводные выводы практической части и рекомендации к внедрению.. 36

2.6.1. Ключевые наблюдения из данных и KPI 36

2.6.2. Результаты сопоставления альтернатив (итог по SAW/TOPSIS) 36

2.6.3. Рекомендация и ожидаемый эффект. 37

2.6.4. Мини-план внедрения (4–6 недель) и контроль. 37

2.6.5. Что именно переносим в основную деятельность. 38

Заключение. 39

Список литературы.. 41

Приложения. 43

Приложение А. Список условных обозначений. 43

Приложение Б. Паспорт кейса. 44

Приложение В. Реестр альтернатив. 47

Приложение Г. Шаблон для расчёта AHP.. 51

Приложение Д. may25_aggregates. 53

Введение

Современная социально‑экономическая среда характеризуется высокой изменчивостью, сложностью и дефицитом времени на выработку решений. В этих условиях особую роль приобретает организованный процесс управления, в котором разработка управленческого решения выступает центральным звеном, обеспечивающим достижение целей организации. Практика показывает, что качество решения определяется не только выбором метода, но и тем, насколько последовательно выстроен процесс — от формулирования проблемы и критериев до внедрения и контроля результатов.

Актуальность темы обусловлена двумя тенденциями. Во‑первых, переходом от жёстко регламентированных процедур к принципиально‑ориентированному управлению и адаптивному выбору методов, что отражено в современной профессиональной стандартизации (12 принципов и доменная логика PMBOK® Guide, 7‑е изд.). Во‑вторых, повсеместной цифровизацией управленческих практик: широким применением аналитики данных и имитационного моделирования для обоснования решений на операционном и тактическом уровнях. В результате повышаются требования к прозрачности выбора альтернатив, проверке гипотез до внедрения и измеримости эффекта.

Цель работы — исследовать процесс управления и разработку управленческого решения, обобщить теоретические подходы и продемонстрировать их применение на практическом кейсе с использованием имитационного моделирования.

Задачи исследования:

• 1. Раскрыть содержание процесса управления и сущность управленческого решения; провести классификацию решений и условий их выработки (определённость/риск/неопределённость).
• 2. Рассмотреть современные модели и методы разработки решений (рациональная и ограниченная рациональность; групповые процедуры; мультикритериальные методы).
• 3. Обосновать роль имитационного моделирования как инструмента разработки и проверки управленческих решений; определить область целесообразного применения методов AnyLogic на операционном уровне.
• 4. Построить дискретно‑событийную имитационную модель базового операционного процесса сервиса (процесс обслуживания клиентов в отделении банка) и провести два режима экспериментов: базовый и оптимизационный.
• 5. Получить и интерпретировать статистические результаты, сформировать управленческие рекомендации.

Объект исследования — процесс управления в организации.

Предмет исследования — процесс разработки управленческого решения как часть управленческого цикла (диагностика → целеполагание → генерация альтернатив → выбор → реализация → контроль).

Методологическая основа — системный и процессный подходы; элементы поведенческой теории принятия решений (ограниченная рациональность); инструментарий имитационного моделирования (дискретно‑событийные модели, оптимизационные эксперименты). Информационную базу составляют современные учебники и статьи (2019–2025 гг.), профессиональные стандарты и открытые материалы разработчиков имитационных средств.

Научная новизна — в синтезе принципиальной логики проектно‑ориентированного управления с операционными методами обоснования решений (имитационные эксперименты и простые мультикритериальные процедуры выбора альтернатив).

Практическая значимость — в разработке понятного алгоритма и демонстрационного кейса, которые могут быть воспроизведены в среде AnyLogic для решения типовых задач операционного менеджмента.

Структура работы. Курсовая состоит из введения, двух разделов (теоретического и практического), заключения, списка источников и приложений. Во втором разделе приводится постановка кейса, данные за последние три года (или их обоснованная аппроксимация), описание модели и результатов экспериментов (базовый vs оптимизация).