Информация необходима и на стадии реализации решения.

Сами решения в известном смысле служат разновидностью информации, применяемой для выработки других решений или совершения иных управленческих действий. Каждый тип решения имеет свою информационную базу. Речь идет не только о разных видах информации, используемых в этих случаях, но и о различном их соотношении, видоизменении объема и содержания и т.п. Например, для субъектов высшего уровня управления необходимы по возможности все виды информации, а для субъектов низшего звена управления допустимы более однородные виды информации. Недооценка этого фактора может породить дефектное решение.

Важное значение имеет своевременность сбора и обработки информации. Нельзя допускать преждевременного сбора информации, когда еще не созрели условия для появления факта или изменения обстановки. Равным образом недопустимо проводить сбор и анализ информации с опозданием. Затягивание сбора информации ведет к тому, что решение принимается без нее, “на глазок”. И впоследствии может выясниться, что и решение не нужно было принимать.

“Баланс” информации и решений достигается благодаря поиску и установлению обоснованной меры информации для каждого органа управления, соответствующей выполняемым им функциям. Необходимо также увязывать виды и объем информации по отдельным функциям вышестоящих и нижестоящих органов. Несовпадение каналов и видов собираемой информации ведет к тому, что вышестоящее звено “собирает” от нижестоящих такую информацию, которую оно не “накапливает” для себя.

Разумеется, не следует допускать механического сопоставления и совпадения информации и решений, поскольку первая дает сведения, данные о явлениях и процессах, которые затем будут положены в основу при определении цели, содержания принятого решения. Иногда еще до сбора всей информации уже можно предвидеть цель и основное содержание решения, тогда роль информации сводится к более точному их обоснованию. Но чаще всего именно анализ информации позволяет выявить обоснования и цели решений, определить их направленность и т.п.

Полнота, объективность и оптимальность информации позволяют наиболее правильно оценить все фактические данные, выработать варианты решений и выбрать оптимальные из них.

Моделирование позволяет заранее предвидеть ход событий и тенденции развития, присущие управляемой системе, выяснить условия ее существования и установить режим деятельности с учетом влияния разных факторов. При этом, на первый взгляд, может показаться, что чем большее количество факторов учтено в модели, тем лучше сама модель. На самом деле детализированная модель не всегда целесообразна, так как это излишне усложняет модель и труднее ее анализировать.

Может оказаться, что решение, оптимальное для системы в целом, является неоптимальным для отдельных частей этой системы – ее подразделений. Поэтому вместе с оптимальными решениями должен быть продуман механизм, позволяющий сделать его оптимальным для всех участников.

Существует проблема адекватности критерия оптимальности целям функционирования моделируемой системы. Например, точная формулировка цели не всегда дает возможность сформулировать критерий оптимальности. Другая проблема связана с неоднозначностью определения самой цели. При использовании экономико-математических методов обычно принято считать, что существует единственный критерий оптимизации. Однако организация может иметь несколько . Если цели не противоречат друг другу, то достижение одной из них не мешает выполнению других. Например, цель увеличения прибыли и максимизация выпуска продукции не противоречивы. В то же время максимизировать выпуск и одновременно затраты невозможно. В задачах с несколькими критериями оптимальности “оптимальное” решение не всегда бывает единственным. Поэтому сужается проблема выбора, и в этом случае для окончательного решения требуется неформальный подход.

Разновидности экономико-математических методов . Линейное программирование предполагает линейную зависимость между рассматриваемыми переменными и применяется для решения экономических задач в рамках больших и малых систем. К ним относятся оптимальное распределение выпуска продукции между отделениями фирмы, определение мощности вновь строящихся объектов, планирование рационального раскроя материалов, установление оптимальных смесей и др.

Динамическое программирование предполагает такой способ решения задач, который включает серию взаимосвязанных решений. Можно выбирать решение на каждой из нескольких стадий, причем решение, принятое на одной стадии, обусловливает выбор последующих решений. Устанавливаются правила выбора решений, основанные на вычислении последствий каждого решения и выработке оптимальной стратегии для последующих решений.

Теории статистических решений , случайных процессов направлены на выработку правил поведения в условиях неопределенности, т.е. при отсутствии полной информации о всех факторах, влияющих на принимаемое решение.

Для проблем, связанных преимущественно с организацией обслуживания и оказания услуг, применяется теория массового обслуживания. Учитывается неравномерность поступления требований на обслуживание, разрабатываются математические методы, позволяющие отыскать основные характеристики этих процессов для числа и режима работы обслуживающих систем, оценки качества деятельности соответствующей системы, применения нормативов качества обслуживания. Например, для анализа и регулирования потока заявок, выбора транспортных маршрутов, обслуживания покупателей и т.д.

Теория игр построена на том, что выбор действий одним лицом определяется в большой степени возможными альтернативами действий партнеров, участвующих в игре, нежели возможностью различных исходов. В складьвающейся условно конфликтной ситуации намечается стратегия действий, т.е. установленный заранее метод выбора и оценки в игре с партнером при известной неопределенности исхода. Разновидностью использования теории игр является, например, матрица платежей, отражающая собственные цели, возможную стратегию и ожидаемую стратегию партнера. Применение правил минимизации максимального убытка (теория минимакса) позволяет на матрице отображать также оценки, соответствующие каждому конечному состоянию. По мнению исследователей, правила минимаксных (осторожных) решений интуитивно применяется большинством руководителей. Последовательная разработка проблем, связанных с применением математических методов, приводит ко все большему использованию различных моделей решений. Так, на основе принципов теории вероятности разработан метод Монте-Карло, суть которого в том, что на входы изучаемой системы поступают цифровые данные, отражающие количество, временные элементы, отклонения и т.д. Варьируя этими данными и регистрируя соответствующие каждому вводу выходные данные, можно установить характер ответных действий, функциональное поведение.

Разновидностью моделирования управленческих решений является метод сетевого планирования и управления (СПУ).

Сетевая модель позволяет решить комплекс задач - четко выразить структуру проекта, виды выполняемых работ, их взаимосвязь, более эффективно использовать ресурсы, проводить многовариантный анализ различных решений, необходимых для изменения последовательности работ, перераспределения ресурсов. Сетевая модель способствует улучшению плана, использованию для обработки информации новейших технических средств, оперативной подготовке данных о фактическом положении дел, осуществлению корректировки и т.д. Тем самым появляется возможность своевременно реагировать на происходящие изменения в объекте, выбирать оптимальные варианты решений с учетом имеющихся ресурсов, степени готовности объектов, сроков и т.п.