Методы информационной поддержки устойчивых управленческих решений в высокорисковых проектах (на примере строительной отрасли)

Аннотация

Современный этап развития социально-экономических систем связан с осознанием несовершенства применяемых управленческих подходов и поиском новых решений по снижению неопределенности и рисков. В этом контексте вопросы устойчивого развития приобретают особую актуальность как способ переосмысления управленческих подходов. Задачей современного менеджмента является принятие такого управленческого решения, которое бы позволило наиболее оптимально достичь поставленных целей, исходя из факторов внутренней и внешней среды. Изучая социально-экономические системы в контексте снижения неопределенности и риска, следует говорить об устойчивых управленческих решениях. Устойчивое управленческое решение – это информационный продукт системы управления, основанный на принципах концепции устойчивого развития: предполагающий баланс социальных, экологических и экономических потребностей, ориентированный на долгосрочную эффективность деятельности компании, минимизацию рисков, ответственность и соблюдение этических норм. Решение проблемы поиска устойчивого управленческого решения и оценки его целесообразности предлагается осуществлять через подбор инструментов снижения неопределенности и рисков. Цель статьи – обоснование механизма управления рисками и неопределенностью для повышения качества информационной поддержки управленческих решений при реализации проектов на предприятиях строительной отрасли экономики на основе методов математической статистики с позиции парадигмы устойчивого развития. В результате предложенного подхода предполагается повышение качества управленческих решений по строительным проектам, исходя из условий высокой волатильности внешней среды. Использованы методы логического синтеза и анализа, декомпозиции, качественного анализа научной литературы и первичных данных (неформализованные интервью), сравнительного и регрессионного анализа, анализа временных рядов, методы имитационного моделирования, математической статистики и симуляции Монте-Карло. Научная новизна исследования заключается в иерархическом структурировании соотношения понятий парадигмы устойчивого развития и инструментов имитационного моделирования в управлении высокорисковыми проектами в условиях ограниченности статистических данных; в обосновании необходимости формализации существующего способа принятия управленческих решений на основе проектно-сметной документации и подборе соответствующих методов информационной поддержки устойчивых управленческих решений. Предложены оптимальные способы решения выявленных в ходе интервью с менеджерами строительных компаний проблем, включая методические подходы и систематизацию доступных массивов релевантных данных: имитационное моделирование с использованием интервальных оценок, включение субъективных экспертных оценок при недостаточности формальных данных и способы повышения их качества. Апробация авторского инструментария на базе строительных проектов предприятия ООО «РСУ-6» (Пермский край, г. Чайковский) продемонстрировала практическую значимость и экономическую целесообразность предлагаемого авторского подхода.

Ключевые слова

неопределенность, риски, высокорисковые проекты, управление рисками, имитационное моделирование, формализация управленческого решения, устойчивый менеджмент, устойчивое развитие, устойчивое управленческое решение, строительная отрасль

Для цитирования

Тютык О.В., Бутакова М.Э. Методы информационной поддержки устойчивых управленческих решений в высокорисковых проектах (на примере строительной отрасли) // Вестник Пермского университета. Сер. «Экономика». 2019. Том 14. № 1. С. 160–176. DOI 10.17072/1994-9960-2019-1-160-176

Список литературы

1. Кошелев В.А. Источники рисков в строительстве // Науковедение. 2015. Т. 7, № 1. URL: http://naukovedenie.ru/PDF/12EVN115.pdf (дата обращения: 10.01.2018).
2. Аукуционек С.П. Инвестиционное поведение предприятий в 2015–2016 годах // Российский экономический барометр. 2016. Т. 3, № 3 (63). С. 3–10.
3. Baloi D., Price A.D.F. Modelling global risk factors affecting construction cost performance // International Journal of Project Management. 2003. Vol. 21, № 4. P. 261–269.
4. Silvius A.G., Schipper R.A. Conceptual model for exploring the relationship between sustainability and project success // Procedia Computer Science. 2015. Vol. (64). C. 334–342. URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.497 (дата обращения: 10.01.2018).
5. Francis A. Simulating uncertainties in construction projects with chronographical scheduling logic // Journal of Construction Engineering and Management. 2017. Vol. 143, № 1. P. 1–14. doi: 10.1061/(ASCE)CO .1943-7862.0001212.
6. Chapman C., Ward S. Constructively simple estimating: A project management example // Journal of the Operational Research Society. 2003. Vol. 54, Iss. 10. P. 1050–1058.
7. Кайтялиди О.Н. Строительный бизнес в России: характерные черты, закономерности и маркетинговые особенности // Проблемы современной экономики. 2010. Т. 2 (34). С. 203–206.
8. Черников А.П. Принятие управленческих решений в условиях неопределенности // Известия ИГЭА. 2013. № 2. С. 57–61.
9. Малютина Т.Д. Методы принятия решений при разных уровнях неопределенности // Управление экономическими системами. 2013. Т. 12, № 60. С. 1–19.
10. Chapman C., Ward S., Harwood I. Minimising the effects of dysfunctional corporate culture in estimation and evaluation processes: A constructively simple approach // International Journal of Project Management. 2006. Vol. 24, № 2. P. 106–115. doi:10.1016/j.ijproman.2005.08.004.
11. Прасолова Т.Ю., Бутакова М.Э., Тютык О.В. Управленческие аспекты разработки и внедрения хранилищ данных на предприятиях жилищного строительства РФ на базе международного опыта // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2018. Т. 1, № 4. С. 27–34.
12. Hubbard D.W. How to measure anything: Finding the value of “intangibles” in business. John Wiley & Sons, Inc., 2014. 304 р.
13. Shete A.N., Kothawade V.D. An analysis of cost overruns and time overruns of construction projects in India // International Journal of Engineering Trends and Technology. 2016. Vol. 41, № 1. P. 33–36.
14. Ibadov N. Fuzzy estimation of activities duration in construction projects // Archives of Civil Engineering. 2015. Vol. 61, Iss. 2. P. 23–34.
15. Kloppenborg T.J., Opfer W.A. The current state of project management research: Trends, interpretations, and predictions // Project Management Journal. 2002. Vol. 33, Iss. 2. P. 5–18. doi:10.1177/875697280203300203.
16. Crawford L., Pollack J. Hard and soft projects: A framework for analysis // International Journal of Project Management. 2004. Vol. 22, № 8. P. 645–653.
17. Zeng J., An M., Smith N.J. Application of a fuzzy based decision-making methodology to construction project risk assessment // International Journal of Project Management. 2007. Vol. 25, Iss. 6. P. 589–600.
18. Cheng M.-Y., Tsai H.-C., Sudjono E. Evolutionary fuzzy hybrid neural network for conceptual cost estimates in construction projects // Proceedings of the 26th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC 2009). 2009. P. 512–519.
19. Cańo del A., Pilar de la Cruz M. Integrated Methodology for Project Risk Management // Journal of Construction Engineering and Management. 2002. Vol. 128, Iss. 6. Р. 473–485.
20. Прасолова Т.Ю., Бутакова М.Э. Модель обработки проектно-сметной документации для обеспечения информационной поддержки принятия управленческих решений в строительных проектах Российской Федерации // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2017. № 11 (58). С. 779–783.
21. Ерусалимский В.М., Иода Е.В. Hечеткие соответствия как способ принятия решений в условиях неопределенности // Социально-экономические явления и процессы. 2009. № 3(015). С. 13–15.
22. Kahneman D. Thinking, fast and slow. N. Y.: Farrar, Straus and Giroux, 2012. 317 p.
23. Заяц И.И. Учет неопределенности при технико-экономическом обосновании проектных решений строительства высотных многофункциональных комплексов // Вестник Приднепровской государственной академии строительства и архитектуры. 2015. № 4 (205). С. 26–32.
24. Migilinskas D., Ustinovicius L. Methodology of risk and uncertainty management in construction's technological and economical problems // ISARC 2008 – Proceedings of the 25th International Symposium on Automation and Robotics in Construction. 2008. P. 789–795.
25. Bryman A., Bell E. Business research methods. Oxford University Press, 2015. 48 p.

Показать весь текст