MIS - Menedżerskie podejmowanie decyzji

Pojęcie podejmowania decyzji

Podejmowanie decyzji to proces poznawczy, który skutkuje wyborem kierunku działania spośród kilku alternatywnych scenariuszy.

Podejmowanie decyzji to codzienna czynność każdego człowieka. Nie ma w tym wyjątku. W przypadku organizacji biznesowych podejmowanie decyzji jest nawykiem i procesem.

Skuteczne i udane decyzje przynoszą zyski, a nieudane - straty. Dlatego korporacyjne podejmowanie decyzji jest najbardziej krytycznym procesem w każdej organizacji.

W procesie decyzyjnym wybieramy jeden sposób działania z kilku możliwych alternatyw. W procesie podejmowania decyzji możemy korzystać z wielu narzędzi, technik i spostrzeżeń.

Ponadto możemy podejmować własne, prywatne decyzje lub preferować decyzję zbiorową.

Zwykle podejmowanie decyzji jest trudne. Większość decyzji korporacyjnych wiąże się z pewnym stopniem niezadowolenia lub konfliktu z drugą stroną.

Przyjrzyjmy się szczegółowo procesowi podejmowania decyzji.

Proces podejmowania decyzji

Poniżej przedstawiono ważne etapy procesu podejmowania decyzji. Każdy krok może być wspomagany różnymi narzędziami i technikami.

Krok 1 - Określenie celu decyzji

Na tym etapie problem jest dokładnie analizowany. Jest kilka pytań, które należy zadać, jeśli chodzi o określenie celu decyzji.

Na czym dokładnie polega problem?
Dlaczego problem powinien zostać rozwiązany?
Kim są strony, których dotyczy problem?
Czy problem ma określony termin lub konkretny harmonogram?

Krok 2 - Zbieranie informacji

Problem organizacji będzie miał wielu interesariuszy. Ponadto problem może obejmować dziesiątki czynników.

W procesie rozwiązywania problemu będziesz musiał zebrać jak najwięcej informacji związanych z czynnikami i interesariuszami zaangażowanymi w problem. W procesie gromadzenia informacji można efektywnie wykorzystać narzędzia takie jak „Arkusze kontrolne”.

Krok 3 - Zasady oceniania alternatyw

Na tym etapie należy określić podstawowe kryteria oceny rozwiązań alternatywnych. Przy określaniu kryteriów należy wziąć pod uwagę cele organizacyjne, a także kulturę organizacyjną.

Na przykład zysk jest jednym z głównych problemów w każdym procesie podejmowania decyzji. Firmy zwykle nie podejmują decyzji, które zmniejszają zyski, chyba że jest to wyjątkowy przypadek. Podobnie należy określić podstawowe zasady w odniesieniu do danego problemu.

Krok 4 - Przeprowadź burzę mózgów i przeanalizuj wybory

Na tym etapie najlepszym rozwiązaniem jest burza mózgów w celu spisania wszystkich pomysłów. Przed etapem generowania pomysłów ważne jest, aby zrozumieć przyczyny problemu i ustalić priorytety przyczyn.

W tym celu możesz skorzystać z diagramów przyczynowo-skutkowych i narzędzia Wykres Pareto. Diagram przyczynowo-skutkowy pomaga zidentyfikować wszystkie możliwe przyczyny problemu, a wykres Pareto pomaga ustalić priorytety i zidentyfikować przyczyny o najwyższym skutku.

Następnie możesz przejść do generowania wszystkich możliwych rozwiązań (alternatyw) dla danego problemu.

Krok 5 - Ocena rozwiązań alternatywnych

Wykorzystaj swoje zasady oceny i kryteria podejmowania decyzji, aby ocenić każdą alternatywę. Na tym etapie w grę wchodzi doświadczenie i skuteczność zasad oceny. Musisz porównać każdą alternatywę pod kątem ich pozytywów i negatywów.

Krok 6 - Wybierz najlepszą alternatywę

Po przejściu od kroku 1 do kroku 5 ten krok jest łatwy. Ponadto wybór najlepszej alternatywy jest świadomą decyzją, ponieważ zastosowałeś już metodologię w celu wyprowadzenia i wybrania najlepszej alternatywy.

Krok 7 - Wykonaj decyzję

Przekształć swoją decyzję w plan lub sekwencję działań. Wykonaj swój plan samodzielnie lub z pomocą podwładnych.

Krok 8 - oceń wyniki

Oceń wynik swojej decyzji. Sprawdź, czy jest czegoś, czego powinieneś się nauczyć, a następnie popraw w przyszłych decyzjach. To jedna z najlepszych praktyk, która poprawi Twoje umiejętności podejmowania decyzji.

Proces i modelowanie w podejmowaniu decyzji

Istnieją dwa podstawowe modele podejmowania decyzji -

Modele racjonalne
Model normatywny

Modele racjonalne opierają się na sądach poznawczych i pomagają w wyborze najbardziej logicznej i sensownej alternatywy. Przykłady takich modeli obejmują - analizę macierzy decyzyjnej, macierz Pugha, analizę SWOT, analizę Pareto i drzewa decyzyjne, macierz selekcji itp.

Racjonalny model podejmowania decyzji obejmuje następujące kroki -

Identyfikacja problemu,
Określenie ważnych kryteriów procesu i wyniku,
Biorąc pod uwagę wszystkie możliwe rozwiązania,
Obliczenie konsekwencji wszystkich rozwiązań i porównanie prawdopodobieństwa spełnienia kryteriów,
Wybór najlepszej opcji.

Normatywny model podejmowania decyzji uwzględnia ograniczenia, które mogą powstać przy podejmowaniu decyzji, takie jak czas, złożoność, niepewność i niewystarczające zasoby.

Zgodnie z tym modelem proces decyzyjny charakteryzuje się:

Ograniczone przetwarzanie informacji - osoba może zarządzać tylko ograniczoną ilością informacji.
Heurystyka osądowa - osoba może używać skrótów, aby uprościć proces podejmowania decyzji.
Satysfakcjonujące - osoba może wybrać rozwiązanie, które jest po prostu „wystarczająco dobre”.

Dynamiczne podejmowanie decyzji

Dynamiczne podejmowanie decyzji (DDM) to synergiczne podejmowanie decyzji z udziałem współzależnych systemów, w środowisku, które zmienia się w czasie albo w wyniku wcześniejszych działań decydenta, albo w wyniku wydarzeń, na które decydent nie ma wpływu.

Te decyzje są bardziej złożone i odbywają się w czasie rzeczywistym.

Dynamiczne podejmowanie decyzji polega na obserwowaniu, jak ludzie wykorzystują swoje doświadczenie do kontrolowania dynamiki systemu i zapisywaniu najlepszych decyzji podjętych w tym zakresie.

Analiza wrażliwości

Analiza wrażliwości jest techniką stosowaną do rozłożenia niepewności w wyniku modelu matematycznego lub systemu na różne źródła niepewności w jego danych wejściowych.

Z punktu widzenia decyzji biznesowych analiza wrażliwości pomaga analitykowi zidentyfikować czynniki kosztowe, a także inne ilości, aby podjąć świadomą decyzję. Jeśli określona wielkość nie ma wpływu na decyzję lub prognozę, wówczas warunki dotyczące ilości można by wyeliminować, upraszczając w ten sposób proces podejmowania decyzji.

Analiza wrażliwości pomaga również w innych sytuacjach, takich jak -

Optymalizacja zasobów
Przyszłe gromadzenie danych
Identyfikacja krytycznych założeń
Aby zoptymalizować tolerancję produkowanych części

Modele statyczne i dynamiczne

Modele statyczne:

Pokaż wartość różnych atrybutów w zrównoważonym systemie.
Najlepiej działają w systemach statycznych.
Nie bierz pod uwagę różnic czasowych.
Nie działa dobrze w systemach czasu rzeczywistego, jednak może działać w dynamicznym układzie będącym w równowadze
Zaangażuj mniej danych.
Są łatwe do analizy.
Szybsze rezultaty.

Modele dynamiczne -

Rozważ zmianę wartości danych w czasie.
Rozważ wpływ zachowania systemu w czasie.
Ponownie oblicz równania w miarę zmian czasu.
Może być stosowany tylko w układach dynamicznych.

Techniki symulacyjne

Symulacja to technika imitująca działanie rzeczywistego procesu lub systemu w czasie. Techniki symulacyjne mogą być wykorzystywane do wspomagania podejmowania decyzji zarządczych, gdy metody analityczne są niedostępne lub nie można ich zastosować.

Niektóre z typowych obszarów problemów biznesowych, w których stosowane są techniki symulacji, to:

Kontrola ekwipunku
Problem z kolejką
Planowanie produkcji

Techniki badań operacyjnych

Badania operacyjne (OR) obejmują szeroki zakres technik rozwiązywania problemów obejmujących różne zaawansowane modele analityczne i stosowane metody. Pomaga w skutecznym i lepszym podejmowaniu decyzji.

Obejmuje takie techniki, jak symulacja, optymalizacja matematyczna, teoria kolejek, modele procesów stochastycznych, metody ekonometryczne, analiza obwiedni danych, sieci neuronowe, systemy ekspertowe, analiza decyzji i analityczny proces hierarchii.

Techniki OR opisują system poprzez konstruowanie jego modeli matematycznych.

Programowanie heurystyczne

Programowanie heurystyczne odnosi się do gałęzi sztucznej inteligencji. Składa się z programów o charakterze samouczącym się.

Jednak programy te nie są z natury optymalne, ponieważ stanowią oparte na doświadczeniu techniki rozwiązywania problemów.

Większość podstawowych programów heurystycznych byłaby oparta na czystych metodach prób i błędów.

Heurystyka przyjmuje podejście „zgadywania” do rozwiązywania problemów, dając „dostatecznie dobrą” odpowiedź, zamiast znajdować „najlepsze możliwe” rozwiązanie.

Grupowe podejmowanie decyzji

Podczas podejmowania decyzji w grupie różne osoby w grupie biorą udział we wspólnym podejmowaniu decyzji.

Grupowy system wspomagania decyzji (GDSS) to system wspomagania decyzji, który zapewnia wsparcie w podejmowaniu decyzji przez grupę osób. Ułatwia swobodny przepływ i wymianę pomysłów i informacji między członkami grupy. Decyzje są podejmowane przy większym stopniu konsensusu i zgody, co skutkuje radykalnie wyższym prawdopodobieństwem wdrożenia.

Poniżej przedstawiono dostępne typy komputerowych GDSS -

Decision Network- Ten typ pomaga uczestnikom komunikować się ze sobą za pośrednictwem sieci lub centralnej bazy danych. Oprogramowanie aplikacji może korzystać z powszechnie udostępnionych modeli w celu zapewnienia wsparcia.
Decision Room- Uczestnicy znajdują się w jednym miejscu, czyli w pokoju decyzyjnym. Ma to na celu poprawę interakcji uczestników i podejmowania decyzji w ustalonym okresie czasu z wykorzystaniem moderatora.
Teleconferencing- Grupy składają się z członków lub podgrup rozproszonych geograficznie; telekonferencje zapewniają interaktywne połączenie między dwoma lub więcej pomieszczeniami decyzyjnymi. Ta interakcja będzie obejmować transmisję informacji komputerowych i audiowizualnych.