Kararın bileşenleri, sınırlarını tanımlamak için hem lehte olan hem de soruna karşı olan yönler için toplanır. Karar vericinin, sorunu çevreleyen koşullar veya benzer bir durum hakkında bilgisi varsa, bunlar uygun bir eylem şekli seçmek için kullanılabilir.
Uygulama-of-the-teknik-ağaç-of-kararıBirey iyi ya da kötü sonuçlarla belirli bir sorunu çözdüğünde, bu deneyim bir sonraki benzer sorunun çözümü için bilgi sağlar. Bir problemi analiz etmek için belirli bir yöntemden söz edemezsiniz, bir ek olmalı, ancak diğer bileşenlerin yerine geçmemelidir. Bir problemi matematiksel olarak analiz etmek için bir yöntemin yokluğunda, onu diğer farklı yöntemlerle incelemek mümkündür. Bu diğer yöntemler de başarısız olursa, sezgiye güvenilmelidir.
Yargı, uygun eylem yolunu seçmek için bilgi, bilgi, deneyim ve analizi birleştirmek için gereklidir. İyi bir muhakemenin yerini tutamaz. Gelecekteki etkiler, karara ilişkin taahhütlerin geleceği ne ölçüde etkileyeceği ile ilgilidir. Uzun vadeli etkisi olan bir karar yüksek düzeyli bir karar olarak kabul edilebilirken, kısa vadeli etkileri olan bir karar çok daha düşük bir seviyede verilebilir. bu değişikliği yapmanın zorluğu. Tersine çevirme zorsa, kararın üst düzeyde alınması önerilir; Ancak geri döndürme kolaysa, kararı düşük bir seviyede almanız gerekir.Bu özelliğin etkisi, diğer alanların veya faaliyetlerin ne ölçüde etkilendiğini ifade eder. Etki genişse, kararın yüksek düzeyde alınması belirtilir; tek bir etki düşük seviyede alınan bir kararla ilişkilidir.
Kalite Bu faktör çalışma ilişkileri, etik değerler, yasal hususlar, temel davranış ilkeleri, şirketin imajı vb. Bu faktörlerin çoğu söz konusuysa, kararı üst düzeyde almanız gerekir; eğer sadece bazı faktörler uygunsa, kararın düşük seviyede alınması tavsiye edilir. Bu elementin periyodikliği, bir kararın sık veya istisnai olarak verilip verilmediği sorusunu cevaplar. İstisnai bir karar yüksek düzeyli bir karardır, sık sık verilen bir karar ise düşük düzeyli bir karardır.
ÖZET
Kararın bileşenleri, sınırlarını tanımlamak için konuyla ilgili ve konuyla ilgili her iki yönü de toplar. Karar vericinin, sorunu çevreleyen koşullar veya benzer bir durum hakkında bilgisi varsa, bunlar uygun bir hareket tarzını seçmek için kullanılabilir. Bir kişi bir sorunu iyi ya da kötü sonuçlarla belirli bir şekilde çözdüğünde, bu deneyim bir sonraki benzer sorunun çözümü için bilgi sağlar. Bir problemi analiz etmek için belirli bir yöntemden söz edilemez, diğer bileşenlerin yerine bir tamamlayıcı değil, bir tamamlayıcı olmalıdır. Bir problemi analiz etmek için bir yöntemin yokluğunda, alternatif yöntemleri incelemek matematiksel olarak mümkündür. Bu diğer yöntemler de başarısız olursa, sezgiye güvenmelisiniz. Karar, bilgi, bilgi,deneyim ve analiz, uygun eylem yolunu seçmek için. İyi muhakemenin yerini tutamaz. Gelecekteki etkiler, karara ilişkin taahhütlerin geleceği ne ölçüde etkileyeceği ile ilgilidir. Uzun vadeli bir etkiye sahip olan bir karar, yüksek seviyeli bir karar olarak kabul edilebilirken, kısa vadeli etkilere yönelik bir karar çok daha düşük bir seviyede alınabilir. bu değişikliği yapmanın zorluğu. Tersi zor ise, kararın üst düzeyde alınması önerilir; ancak bunun tersi kolaysa, kararı düşük bir seviyede vermek gerekir. Bu özelliğin etkisi, diğer alanların veya faaliyetlerin ne ölçüde etkilendiği ile ilgilidir. Etki genişse, kararın daha yüksek bir seviyeye getirilmesi;tek bir etki düşük seviyede alınan bir kararla ilişkilidir. Kalite Bu faktör çalışma ilişkileri, etik, yasal hususlar, temel davranış ilkeleri, şirket imajı vb. İle ilgilidir. Bu faktörlerin birçoğu söz konusuysa, kararın üst düzeyde verilmesi gerekir; yalnızca bazı faktörler alakalı ise düşük bir düzeyde karar vermelisiniz. Periyodiklik, bu element, bir kararın sık mı yoksa nadir mi olduğu sorusunu cevaplar. İstisnai bir karar yüksek düzeyli bir karardır, ancak bir karar verilirse genellikle düşük düzeyli bir karardır.düşük seviyede karar vermelisiniz. Periyodiklik, bu element, bir kararın sık mı yoksa nadir mi olduğu sorusunu cevaplar. İstisnai bir karar yüksek düzeyli bir karardır, ancak bir karar verilirse genellikle düşük düzeyli bir karardır.düşük seviyede karar vermelisiniz. Periyodiklik, bu element, bir kararın sık mı yoksa nadir mi olduğu sorusunu cevaplar. İstisnai bir karar yüksek düzeyli bir karardır, ancak bir karar verilirse genellikle düşük düzeyli bir karardır.
GİRİŞ
Günümüz dünya dinamiklerinde, bir şirketin başarısı veya başarısızlığı, büyük ölçüde yöneticilerinin doğru yerde ve zamanda doğru kararı verebilmelerine bağlıdır. Birçok kararın karmaşıklığı nedeniyle, doğru bir hareket tarzı almak, sağduyumuzun veya sezgimizin bize ne kadar keskin olursa olsun, bize sunabileceği kapasiteyi aşar ve daha sonra ihtiyaç, rasyonel bir argüman bulmamıza izin veren bir dizi araca güveniyor gibi görünür. onlara.
Bilim veya idari sanatın gelişmesiyle birlikte, ne demek istersen, rasyonel yaklaşıma dayanan bir dizi nicel model ve yöntem geliştirildi ve mevcut koşulları ve sınırlamaları dikkate alarak çeşitli alternatifleri değerlendirebilir ve hedeflere ulaşmada en etkili çözümü bulmak.
Sorunların ve fırsatların bağlamının araştırılması, gerekli bilgilerin elde edilmesi, mevcut alternatiflerin belirlenmesi, bunlara dikkatle yansıması, kişisel karar verilmesi ve devam edilmesi, birçok uzmanın günlük rutinini oluşturmaktadır.
Özellikle envanter kontrolü, bekleme hattı analizi, kalite kontrolü ve üretim planlaması için 20. yüzyılın başlarında matematiksel modelleme konusunda önemli gelişmeler kaydedildi. Matematik alanında şu anda başka bir önemli gelişme daha vardı: veri analizi ve karar verme yöntemi olarak istatistiklerin gelişimi. Ancak tüm bu gelişmeler bireysel olarak ayrı ayrı yapılan başvurulardı. II.Dünya Savaşı'na kadar büyük ölçekli sorunlara nicel olarak saldırmak için ortak çaba gösterilmedi.
1950'lerde Amerikan endüstrisi yöneylem araştırmasına ilgi duymaya başladı ve bu ilgi on yılın ikinci yarısında ve hatta bilgisayarların gelişiyle daha da arttı.
Günümüzde yönetimde nicel yöntemler çeşitli şekillerde çağrılabilir: yöneylem araştırması, yönetim bilimi, sistem analizi, maliyet-fayda analizi, istatistikler. Her iki durumda da, öz aynıdır: idari sorunları çözerken rasyonel ve bilimsel olmak.
Küba ekonomisi bağlamında, belki de diğer ülkelerden daha fazla, iş faaliyeti çerçevesinde, kararların rasyonel olarak alınmasını engelleyen, güçlerin aşırı merkezileşmesi, bu yöntem kümesinin cehaletiyle birlikte kişisel. Her ne kadar bu araçlar kendi başlarına tüm sorunlara sihirli bir çözüm sunamaz olsa da, iş ortamında genellikle belirleyici hatalar yapmaktan kaçınmak için bir rehber ve yardım görevi görebilirler.
Karar vericinin bir dizi karar alması gereken süreçler (ilk karara bağlı olarak sonraki kararlar) şirketlerde çok yaygındır, çünkü şu anda bir karar daha sonraki anlarda başka kararlar talep edebilir ve talep edebilir. Bu durumlarda karar ağacı adı verilen bir teknik uygulanabilir.
Bir karar ağacı, seçilebilecek olası alternatifleri ve sunulan doğanın durumuna bağlı olarak her bir alternatife karşılık gelen sonuçları yansıtan karar verme sürecinin bir temsil sistemidir.
Dolayısıyla, mevcut çalışmanın bilimsel bir sorunu vardır:
Küba iş ortamında karar verme sürecinin kalitesini artırmak gerekiyor.
Sorun ortaya çıktığında, araştırma aşağıdaki hedefe sahiptir:
Karar ağaçları tekniğini bilimsel bir araç olarak uygulayın, böylece Küba iş ortamında karar verme sürecinin kalitesini yükseltin.
Aşağıdaki hipotez bu hedefin kısmi çözümünü oluşturmaktadır:
Karar ağaçları tekniği bilimsel bir araç olarak uygulanırsa, Küba iş ortamında karar alma sürecinin kalitesi artırılacaktır.
GELİŞMEKTE
Nicel Analiz ve Karar Verme Süreci
Karar verme, bir gruptan bir alternatifin seçilmesi olarak tanımlanabilir. Ancak, yönetim bilimsel yönteme bağlı olduğunda, bir alternatifin seçimi, bir çok sürecin tam olarak şu şekilde çağrıldığı bir sürecin neredeyse son basamağını oluşturur: Karar verme süreci.
Bu süreç farklı yazarlar tarafından farklı şekillerde tanımlanır, ancak hepsinin temel yönleri açısından ortak özellikleri vardır.
İşletme bilimlerine uygulanan bilimsel yöntemin amacı, yönetime tanımı ile başlayan ve bilgi toplanması, bir hipotezin formülasyonu, hipotez testi, sonuçların değerlendirilmesi ve sonuçların çizilmesinde sonuçlanır.
Kantitatif model ve yöntemlerin kullanımı, karar vermede daha geniş yaklaşımlardan biri ile sağlanır: Yöneylem araştırması.
Bu yaklaşım, karar vermeyi destekleyen nicel bir temel elde etmek için bilimsel yöntemi bir problemin alternatiflerinin incelenmesine uygulamanın sonucudur. Başka bir deyişle, matematiksel modellerin ve yöntemlerin kullanımına dayanır.
Nicel yöntemler üç şekilde kullanılabilir:
- Karar vermede kılavuz olarak: İdari problemleri nicel bir şekilde ele almak için yöntem ve modellerin kullanılması, bilimsel yönteme dayandığı için rasyonel düşünmede pratik ve deneyim kazandırmak. Kantitatif yöntemlerin ikinci uygulaması karar verme sürecine katkıda bulunur. Çoğu zaman çözüm sağlayacak bir model yoktur, ancak nicel olarak elde edilebilecek yararlı bilgiler olabilir.Karar vermeyi otomatikleştirmek için: Belirli bir sorun doğru bir şekilde modellenebiliyorsa, bir formül veya formül seti geliştirilebilir çözüm için. Sorun değişmezse, formüller geçerli kalır ve bir bilgisayarda programlanabilir. Bilgisayar daha sonra "kararı verir." Yani,karar verme otomatikleştirildi.
Bilgisayarların ortaya çıkışı, yönetimde nicel yöntemlerin geliştirilmesi ve uygulanması için önemli olmuştur.
Hesaplamadaki verimlilik, doğrusal programlama gibi belirli tekniklerin uygulanmasını ekonomik hale getirmiştir. Buna ek olarak, bilgisayarlar özellikle simülasyon olmak üzere yeni yöntemlerle ilgili sürekli araştırma yapılmasını teşvik etmiştir. Ancak, özünde, bu büyük ölçekli uygulamaları araştıran uzmandır.
Genel olarak, bir model gerçekliğin bazı yönlerinin bir temsilidir. Denklemler, kavramlar ve teoriler de modellerdir. Her durumda, bu ilgi konusu nesneden daha azını kullanarak gerçek dünyanın bir parçası olan bir şeyi temsil etme veya açıklama girişimi vardır.
Kesinlik, belirsizlik ve risk koşullarında karar verme
Karar vermek için, sorunu çözebilmek için sorunu bilmek, anlamak ve analiz etmek gerekir. Kötü veya iyi bir seçimin sonuçlarının şirketin başarısı veya başarısızlığı üzerinde yankılara yol açabileceği durumlar vardır, bu nedenle sorunu çözmek için daha fazla güvenlik ve bilgi sağlayabilecek daha yapılandırılmış bir süreç yürütmek gerekir.
Şu anda, karar verme sürecinde faydalı olan çeşitli kriterleri uygulayan karar modelleri vardır, örneğin: aşağıda açıklanmış olan belirsizlik, belirsizlik veya risk koşulları altında karar verme modeli:
- Kesinlik koşullarında karar verme modeli:
Kesinlik koşullarında karar verme, belirli bir durum hakkında tam bilgiye sahip olduğunuzda, alternatif çözümleri ve her birinin sonucunu bildiğiniz zamandır.
- Başabaş analizi.
Denge noktası, toplam gelir ve maliyetlerin eşitlendiği yerdir, bu nedenle bir şirketin tarafsız olarak ekonomik sonucu, yani herhangi bir kayıp veya kâr yoktur. Denge noktasını belirlemek için çeşitli yöntemler vardır, bunlar: Denklem yöntemi, katkı payı yöntemi ve grafik yöntemdir.
- Doğrusal programlama:
Doğrusal programlama, birçok alternatif arasından en iyisini seçmek için deterministik bir analiz yöntemidir. En iyi alternatif koordineli bir dizi aktivite içerdiğinde, aynı anda birkaç kriteri birleştiren bir plan veya program olarak adlandırılabilir. Bu kriterler iki kategori kısıtlamasına ve hedefine ayrılabilir. Kısıtlamalar, göz önünde bulundurulan bir çözümün yerine getirmesi gereken koşullardır. Birden fazla alternatif tüm kısıtlamaları karşılıyorsa, amaç tüm uygulanabilir alternatifler arasından seçim yapmak için kullanılır.
- Stok kontrolü:
Envanter sistemi, envanter seviyelerini izleyen ve hangi seviyelerin korunması, ne zaman sipariş siparişi verileceği ve hangi boyutun yerleştirilmesi gerektiğini belirleyen bir dizi politika ve kontroldür. ABC yöntemine, ekonomik sipariş miktarına ve yeniden sipariş noktasına başvurabiliriz.
- Belirsizlik koşullarında karar verme modeli:
Belirsizlik durumu, bir konunun durumu tam olarak bilmeden karar verdiği ve her strateji için birkaç sonuç olduğu durumdur. Rekabetçi olmayan ve rekabetçi kararlar olabilirler.
Bir dizi seçim kriteri olduğuna karar vermek için:
- Laplace
Gelecekteki sonuçlarla ilişkili olasılıklar hakkında kesinlikle hiçbir bilgi mevcut değilse, olası sonuçların her birine eşit olasılıklar tahsis edilmesi ve bu olasılıkların olası eylem yollarının her birinin beklenen değerini hesaplamak için kullanılması gerektiğini belirtir. Her devletin olasılıklarını ödül matrisindeki değerine göre toplayarak belirlenir. En iyi ödüller seçilir.
- Maximax kriterleri:
Her bir eylem seyri için en iyi sonucun tanımlandığını (maksimum kar veya minimum zarar) ve maksimumun bu en iyiler arasından seçildiğini belirler.
- Maksimin kriteri veya Wald kriteri:
Her olası alternatif için yürütmenin, olası sonuçların en kötüsü olanı, yani maksimum zarar veya asgari fayda sağlayanı belirlediğini tespit eder. Sonra ikincisi arasından karınızı maksimize eden veya kayıplarınızı en aza indiren olanı seçin.
- Minimax kriteri veya Savage kriteri:
Yanlış bir kararın fırsat maliyeti ile ilgilenir. Ödeme matrisinden tövbe matrisi adı verilen yeni bir matris oluşturulur.
Bu yaklaşımdaki fikir, yöneticiyi aşırı fırsat maliyetlerine karşı korumaktır. Yürütücü kendini korumak için Minimax kriterlerini tövbe matrisine uygular. Her bir hattaki maksimum kayıp belirlenir ve hattı en az pişman olan alternatif yönetici tarafından seçilir. Bu kriterin ana eksikliği, en büyük, çok fazla bilgi israfı dışında, pişmanlık matrisinin tüm unsurlarını göz ardı etmektir.
- Hurwicz kriterleri:
Bu kriter, 0 ile 1 arasında oluşan α ile ifade ettiğimiz bir iyimserlik katsayısı ve karamsarlık katsayısı (1-α) olarak adlandırılan birime tamamlayıcı olmasıyla iyimser ve kötümser kriterler arasında bir uzlaşma oluşturmaktadır..
Her bir stratejinin sonuçlarının en iyisi iyimserlik katsayısı ile, sonuçların en kötüsü ise kötümser katsayı (1‐ α) ile ağırlıklandırılmıştır.
Sonuçlar elverişli ise, bu kriterle vereceğiniz karar en iyisidir. Sonuçlar elverişsiz olsaydı, verilecek karar en az olurdu.
Misal. Belirsizlik koşulları altında karar
Pazarlamacı Phyllis Pauley Kirkwood Avenue ve Indiana Street'in köşesinde gazete satıyor ve her gün kaç tane gazete siparişi vermesi gerektiğini belirleyen Phyllis, şirkete her kopya için 20 dolar ödüyor ve 25 dolar karşılığında satıyor. Günün sonunda satış yapmayan gazeteler değersizdir. Phyllis her gün 6 ila 10 kopya satabildiğini biliyor. Karar kriterlerini kullanarak kaç gazete alacağınızı belirleyin.
Cevap:
- Ödül Matris Geliştirme
Gazete Karı = Satış Fiyatı - Satın Alma Maliyeti
Gazete başına kâr = 25-20 = 5
- Belirsizlik altında karar kriterlerinin geliştirilmesi:
Maximin
Her eylemin sonuçlarının en kötüsü, en iyiyi seçmek için belirlenmelidir: "en iyi" en kötüsü.
R / 30 $ en kötü durumda kazanabileceğiniz en yüksek şey.
Maksimaks
Eylem, en iyiyi seçmek için her eylemin sonuçlarının en iyisi ile belirlenir: en iyinin en iyisi.
R / 50 $ en iyi zamanların en iyi kazanmak olabilir.
Minimum Tövbe veya Vahşi Kriter:
- Dünyadaki her durumun en iyi sonucu tövbe matrisini birleştirmek için seçilir Matrisin her bir değeri şu şekilde belirlenir: en iyisi - ne verildi Eylem her eylemin en iyi sonucu ile belirlenir. en iyinin en kötüsü seçilir.
A / 6 veya 7 gazete almalısınız.
Laplace'ın kriteri:
Her devletin olasılıklarını ödül matrisindeki değerine göre toplayarak belirlenir. En iyi ödüller seçilir.
A / 6 veya 7 gazete almalısınız.
Hurwicz kriterleri:
İyimserlik katsayısı α = 3/4 ve kötümserlik katsayısı 1-α belirlenir, her stratejinin en iyisi iyimserlik katsayısı ve en kötüsü kötümserlik katsayısı ile ağırlıklandırılır.
30 * 3/4 + 30 * 1/4 = 30
35 * 3/4 + 10 * 1/4 = 28,75
40 * 3/4 + (- 10) * 1/4 = 27,5
45 * 3/4 + (- 5) * 1/4 = 32,5
50 * 3/4 + (-50) * 1/4 = 25
- Düşük riskli kararlar:
Bir risk durumu, meydana gelme olasılığının, doğanın her bir durumu, karar verme sürecinden önce karar verici tarafından bilinen veya tahmin edilebilecek olasılıklarla ilişkili olabilmesidir. Risk koşulları altındaki farklı karar kriterleri, sonuçların olasılık dağılımıyla ilişkili istatistiklere dayanmaktadır. Bu kriterlerden bazıları alternatiflerin bütününe uygulanırken, diğerleri sadece en kötüsü göz önünde bulundurularak bunların bir alt kümesini dikkate alır, bu nedenle karar verme sürecinde mevcut değildirler.
Risk ortamında karar tablolarında kullanılan ana karar kriterleri şunlardır:
- Beklenen değerin ölçütü Maksimum olasılık ölçütü Dağılımın ölçütü Sınırlı varyanslı ortalama ölçütü Sınırlı ortalamaya sahip minimum varyans ölçütü
Karar vermede nitel ve nicel temeller
Karar verme sürecinin analiz aşaması iki temel biçim alabilir: nicel ve nitel.
Niteliksel temeller:
Nitel temeller, yalnızca hedeflerle ilgili problemler için değil, aynı zamanda hedeflere ulaşma yollarıyla ilgili problemler için de yararlıdır.
Uygulamada, nitel temeller oldukça kişiseldir, yaygın olarak bilinir ve çoğu kişi tarafından bir karar vermenin doğal yolu olarak kabul edilir; Dört temel özellik vardır: deneyim, sezgi, gerçekler ve yaratıcılık.
Deneyim: Bir yöneticinin karar verme yeteneğinin deneyimle birlikte büyüdüğünü varsaymak mantıklıdır. Bir kuruluştaki kıdem kavramı, en uzun hizmete sahip bireylerle, deneyimin değerine dayanmaktadır. Organizasyondaki bir pozisyon için aday seçerken deneyim, karar konusunda büyük önem taşıyan bir bölümdür. Geçmiş başarılar veya hatalar gelecekteki eylemlerin temelini oluşturur; Önceki hataların gelecekteki daha az hata için potansiyel olduğu varsayılmaktadır. Benzer şekilde, önceki zamanlarda elde edilen başarıların tekrarlanacağını varsayıyoruz.
Deneyimin, kötü yapılandırılmış veya yeni durumlar için karar vermede çok önemli bir rolü vardır.
İyi karar ve sezgi: Yargı terimi, bilgiyi akıllıca değerlendirme yeteneğini ifade etmek için kullanılır. Bu, sağduyu, olgunluk, muhakeme yeteneği ve karar vericinin deneyiminden, ikincisinin yaş ve deneyim ile gelişmesine ek olarak oluşur. Sezgiye dayalı karar verme, iç önsezilerin kullanımı ile karakterizedir. Karar veren bireyin önerileri, etkileri, tercihleri ve psikolojik formatı çok önemli bir rol oynamaktadır; öznel unsur hayati önem taşır.
İyi muhakeme, önemli bilgileri algılamak, önemini tartmak ve değerlendirmek için belirli beceriler aracılığıyla kanıtlanır, karar vericinin bilinçsizce geçmiş bilgi, eğitim ve arka plandan etkilenmesi muhtemeldir.
Genellikle sezgi veya iyi yargı yoluyla karar verici bir aktivisttir, sabit bir karar düzeni sürdürmez, çok hızlı hareket eder, durumları kesin olarak sorgular ve zor sorunlara benzersiz çözümler bulur.
Gerçekler: Bir karar yeterli gerçeklere dayanmalıdır, yaygın olarak kabul edilir. Gerçekler kullanıldığında, kararın kökenleri vardır, tabiri caizse, nesnel verilerde, bu, kararın dayandığı tesislerin sağlam ve belirli bir duruma yoğun olarak uygulanabilir olduğu anlamına gelir.
İdarenin bir aracı olarak bilgi yüksek bir statü kazanmıştır. Bu alandaki faaliyetler iyi tanımlanmıştır ve büyük ölçüde gelişmiş teknikler ve ekipmanlar kullanmaktadır.
Hayal gücü, deneyim ve inançlar genellikle gerçekleri kendi bakış açınızdan yorumlamak ve bunları kendi yararınıza kullanmak için gereklidir.
Yaratıcılık: Yaratıcılık, karar vericinin yeni ve kullanışlı bir sonuç elde etmek için fikirleri benzersiz bir şekilde birleştirme veya ilişkilendirme yeteneğini belirler. Yaratıcı karar verici, başkalarının göz ardı ettiği sonuçları görmek için bile sorunu daha geniş bir şekilde kavrayabilir ve anlayabilir, ancak yaratıcılığın en büyük değeri alternatiflerin geliştirilmesidir.
Kantitatif bazlar:
Bu, doğrusal programlama, bekleme hattı teorisi ve envanter modelleri gibi nicel yöntemler veya yöneylem araştırması olarak sunulan teknikleri kullanma yeteneğidir. Bu araç, yöneticilerin etkili kararlar almasına yardımcı olur, ancak nicel becerilerin karar verme sürecinde iyi muhakeme yapmaması ve yerini tutamaması unutulmamalıdır.
Kantitatif yaklaşımı kullanırken, analist problemle ilişkili gerçeklere veya kantitatif verilere odaklanır ve problemdeki hedefleri, kısıtlamaları ve ilişkileri tanımlayan matematiksel ifadeler geliştirir. Daha sonra, bir veya daha fazla kantitatif yöntem kullanarak analist, sorunun kantitatif yönlerine dayanan bir öneri sunar.
Karar verme sürecinde nicel yöntemin kullanılma nedenleri.
- Sorun karmaşıktır ve yönetici nicel analiz yardımı olmadan iyi bir çözüm bulamaz.
- Önemli sayıda değişken bulunması: Sorunun sadece bireyi değil, bir grubu ya da birkaçını da içermesi, sorunun yüksek bir dinamik değişimine maruz kalması, birçok alternatifin olmasıdır.
- Sorun çok önemlidir, örneğin büyük miktarda paradır ve yönetici karar vermeden önce tam bir analiz istemektedir.Sorun yeni ve yöneticinin biriktirme deneyimi yok. Tekrarlayıcıdır ve yönetici rutin kararlar almak için nicel prosedürlere güvenerek zamandan ve emekten tasarruf sağlar.
Nicel analiz sürecinin uygulama aşamaları.
Sorun tanımlama aşaması, karar vermede herhangi bir niceliksel yaklaşımın başarısını veya başarısızlığını belirlemede çok önemli bir bileşendir. Bir sorunun genel bir tanımını nicel olarak ele alınabilecek iyi tanımlanmış bir soruna dönüştürmek genellikle hayal gücü, ekip çalışması ve büyük çaba gerektirir. Örneğin, aşırı tanımlanmış bir fazla envanter sorununun, analistin nicel analiz sürecine başlayabilmesi için spesifik hedefler ve çalışma kısıtlamaları açısından açıkça tanımlanması gerekir.
Karar vermede nicel yöntemi uygulamada başarılı olmak için, yönetim bilimcisi sonuçların yöneticisi veya yöneticisi veya kullanıcısı ile yakın bir şekilde çalışmalıdır. Yönetici olarak yönetim bilimcisi, sorunun yeterince tanımlandığını kabul ettiğinde, yönetim bilim adamı sorunu matematiksel olarak temsil etmek için kullanılabilecek bir model geliştirme çalışmalarına başlar. Daha sonra, sorunu "en iyi şekilde" çözen kararı seçmek için model için çözüm prosedürleri geliştirebilirsiniz.
- İlk Adım: Model Geliştirme.
Bu adım, problemin bir model aracılığıyla temsil edilmesini ima eder, çalışma ile ilgili olarak bizi ilgilendiren niceliksel analiz, esas olarak matematiksel modelleme kullanılmıştır.
- İkinci Adım: Veri Hazırlama.
Bu adım, modelin gerektirdiği verilerin hazırlanmasını içerir. Verilerle, modelin kontrol edilemeyen girişlerinin değerlerini kastediyoruz. Modeli analiz edebilmemiz ve sorun için önerilen bir karar veya çözümü seçebilmemiz için tüm kontrol edilemeyen girişler veya veriler belirtilmelidir.
- Üçüncü Adım: Modelin Çözümü.
Model geliştirildikten ve verileri hazırlandıktan sonra, model çözümü adımına geçebilirsiniz. Bu adımda analist, optimal çözüm olarak adlandırılan model için en iyi çıktıyı sağlayan karar değişkenlerinin değerlerini belirlemeye çalışacaktır.
- Dördüncü Adım: Raporların Oluşturulması.
Son adım, karar verici tarafından kolayca anlaşılabilecek model çözümüne dayalı yönetim raporlarının hazırlanmasıdır. Tavsiye edilen kararı ve modelin sonuçlarıyla ilgili diğer bilgileri içermelidir ve bu nedenle karar vericiye yardımcı olabilir.
Karar Verme İçin Nicel Modellerin Sınıflandırılması
Üç model formu vardır: ikonik modeller olarak bilinen gerçek nesnelerin fiziksel kopyaları ile temsil, ikinci tip de fiziksel bir forma sahip olan, ancak modellenmiş bir nesne ile aynı görünüme sahip olmayan ve analog modeller olarak bilinen formlardır. ve modellerin üçüncü biçimi, bir dizi sembol ve matematiksel ilişki veya ifadeyle problemi temsil eden modellerdir.Bu tür modellere matematikçi denir.
Hemen hemen tüm nicel yöntem uygulamaları matematiksel modeller bağlamında gerçekleşir.
Bu modeller, neden-etki ilişkisinin değerlendirilmesine ve farklı eylem yollarının göreli etkilerini ölçülebilir bir hassasiyetle tahmin etmeye yardımcı olur.
Bazı matematiksel modeller, sistemlerin veya idari kararların davranışını açıklamak veya tahmin etmek için kullanılır. Yararlı bir modelin oluşturulmasındaki zorluk, konuyla ilgili olanları dahil etmek, ilgisizliği atlamak ve önemli bir faktörü dışlamadan, yani "yok edici bir bölünme" yapmadan bu farkı yaratmaktır.
Matematiksel modellerin önemli bir sınıflandırması aşağıdaki gibidir:
Normatif veya kuralcı model: Hedefe ulaşmak için karar vericinin izleyeceği eylemin yolunu belirtir.
Bu modeller çoğunlukla üç temel unsur kümesinden oluşur:
- Karar değişkenleri ve parametreleri Kısıtlamalar Amaç işlevi
Betimsel model: Bu, izlenecek eylemin gidişatını göstermez, sadece gerçekliği tanımlar. Bunlara örnek olarak kuyruk ve simülasyon modelleri verilebilir.
Matematiksel modeller, deterministik, olasılıklı, statik, dinamik, sürekli, ayrık, doğrusal, doğrusal olmayan vb. Şeklinde sınıflandırılmış özel literatürde bulunabilir.
Uygulama türü ile ilgili ise, üretim, ulaşım, konum modelleri, envanter, bakım ve değiştirme modelleri vb. İçin optimizasyon modellerini bulabilirsiniz.
Aşağıdaki şema, karar verme için olası nicel modellerin sınıflandırılmasını göstermektedir.
| Tamamen doğru | Risk | Aşırı Belirsizlik |
(Tüm bilgiler)
|
(Biraz bilgi)
|
(Bilgi yok)
|
Grup karar verme, avantaj ve dezavantajları
Modern organizasyonlarda karar alma, gruplar veya çalışma komitelerinde gerçekleştirilir, iyi yapılandırılmış veya standardın bir parçası olduklarında kişiselleştirilirler. Bu bireysel veya grup kararlarının her birinin, kuruluşlarımızın yönetim rolü üzerinde belirleyici etkisi olan avantajları ve dezavantajları vardır.
Grup çalışmasının avantajları:
- Daha eksiksiz bilgi ve bilgi: Mantıksal olarak bir grup, eğitim ve deneyimlerinden bağımsız olarak tek bir kişiden daha fazla bilgi kaynağına erişerek daha fazla bilgi toplamayı başarır. Bu nedenle, gruplar Karar Verme için hem nicelik hem de çeşitlilik açısından daha fazla katkı sunabilirler.Bir çözümün kabulünü veya çeşitli bakış açılarını arttırmak: Bir karar seçildikten sonra birçok karar başarısız olur. bir insan sektörünün bunu olası bir çözüm olarak kabul etmediği, her üyesinin kendi bakış açısına sahip olması, bir ölçüde diğerlerinden farklı olması, sonuç olarak seçeneklerin sayısı ve türleri, yalnız çalışan kişi. Grup katılımı geniş tartışmayı ve daha katılımcı kabulü kolaylaştırır,Anlaşmalarda farklılıklar olması mümkündür, ancak kabul edildiğinde tartışılmasına izin verir, tüm grubun bir taahhüdüdür.
Tartışma grubu katılımcılarının gelişmelerine yardımcı oldukları bir karara saldırmaları veya engellemeleri zordur. Grup kararları nihai çözümün kabulünü arttırır ve uygulanmasını kolaylaştırır.
- Meşruiyeti artırın: Demokratik yöntemler toplumun tüm bileşenleri tarafından kabul edilir. Süreç grup temelli olduğunda, demokratik ideallerin tüm unsurları müdahale eder. Karar verici onlardan birini yapmadan önce başkalarına danışmazsa, gücünün gerçeği onu otoriter ve keyfi bir kişi olarak kalmaktan muaf tutmaz. Grup kararlarının sihirli mükemmellik değneği yoktur, ancak şüphesiz en az tehlikelidir ve bu nedenle en düşük hata düzeyine sahiptirler.İletişim sorunlarının azaltılması: Grup, karar, tüm üyelerinin durumun farkında, genel olarak çözümün uygulanması sorunsuz bir şekilde gerçekleştirilir. Sorular,Normalde bir kararın uygulanmasında karşılaşılan itirazlar ve engeller, bu karar grup katılımının bir sonucu olduğunda genellikle ortadan kaybolur.
Grup çalışmasının dezavantajları :
- Çok zaman gerektirirler: Grubu toplamak zaman alır, ancak iyi bir organizasyonla toplantılar önceden zamanında planlanır (organizasyona göre değişir ve iki haftadan az olmamalıdır). Sonuç olarak, gruplar bir karara tek bir kişiden daha fazla zaman ayırırlar.Kabuliyet baskıları: Tüm grup üyelerinin görüş, öneri ve önerilerini ifade etmekten çekinmeyin. Kuşkusuz, bazen herkesin bir araya gelmesi ve genellikle "grup düşünme" olarak adlandırılan genel fikir birliğine uyması için bazı baskılar vardır. Bu baskı, grubun mevcut olanlardan bazılarının olumlu tavsiye veya önerilerini görmezden gelmesine neden olabilir.Konformist olmayanların çoğunluk görüşüne uymaları ve bunlara uymaları konusunda baskı altındadır.
Gruplarda sosyal baskılar var. Grubun üyelerinin kabul edilme ve dolayısıyla kahraman olma arzusu, bir liderlik gösterisi için arzulara şartlandırılmış bir fikir alışverişi ile sonuçlanabilir. Son olarak, herkesin geçerli olması için mutlaka kabul edilmesi gereken aynı sonuca ulaşılacaktır.
- Belirsiz sorumluluk: Bir grubun üyeleri sorumluluğu paylaşmak zorundadır, bu nedenle bireysellik seyreltilir, sonuçlara büyük değer verir Taahhüt: Belirli durumlarda grup durgunlaşır ve üzerinde anlaşmaya varamaz. ne çözümler tavsiye. Karar vermeye zorlanan üyeler, çözümlerinin farklı bir versiyonunu kabul ederek uzlaşmaya veya vazgeçmeye teşvik edilir. Bu dezavantaj, grup her biri farklı bir çözümü destekleyen daha küçük gruplara ayrıldığında çok yaygındır.
Grup karar verme çalışmaları nasıl yapılır?
Süpervizör durumu gerektiği gibi ele alırsa, grup karar verme süreci çok verimli bir şekilde kullanılabilir. En önemli faktörlerden biri grup üyelerinin desteğini kazanmak; sorunun çözümünde yaptıkları katkıların değerine dikkat çekiyor. İkinci çok yararlı yaklaşım, grubun her üyesine, katkılarını anlayabilmeleri için düşünmek ve üzerinde çalışmak için belirli unsurlar vermektir; ayrıca insanların kendilerini açıkça ve açık bir şekilde ifade edebildikleri ve hem yaratıcı girdileri hem de yapılabilecek herhangi bir başarısızlık veya yanlışlıkla ilgili tartışmaları teşvik eden bir ortam yaratın. İkincisi, Grup Düşüncesinin ortaya çıkmasını önlemek için özel bir öneme sahiptir.
Karar ağaçları. Yapısı. Çözüm yöntemleri
Karar ağaçları
Karar ağacı, belirli bir anda alınan bir karardan kaynaklanabilecek tüm olayları (olayları) temsil etmenin grafik ve analitik bir yoludur. Olası kararlar karşısında olasılıklı bir bakış açısından “en doğru” kararı vermemize yardımcı olurlar ve ayrıca bir sorunu görsel olarak göstermemize ve yapılacak hesaplama işini düzenlememize olanak tanır.
Bileşenler ve yapı
- Her karar noktasında karar alternatifleri.Her karar kararının bir sonucu olarak meydana gelebilecek olaylar. Bunlara doğa durumları da denir, olası olayların meydana gelme olasılığı Karar alternatifleri ve olaylar arasındaki olası etkileşimlerin sonuçları. Bunlar aynı zamanda
Karar ağaçları:
- Karar düğümleri - Belirsizlik veya olasılık düğümleri - Dallar (çizgilerle temsil edilir)
Bir Karar Ağacı İnşası
- Düğümler:
- Karar …………….. Olayların ……………..
Yatırım alternatifleriyle ilgili belirsizliğe tabi olayların varlığını gösterirler.
- Dallar:
- Karar düğümlerinden başlayanlar yatırım alternatiflerini veya eylem yollarını temsil eder: Olay düğümlerinden başlayan şubeler, olasılıkların kullanımı yoluyla nicelendirilen belirsizliğe tabi durumları temsil eder.
Karar Ağacı Analizi Adımları
- Sorunu tanımlayın Karar ağacını çizin Rastgele olaylara olasılıklar atayın Alternatiflerin her olası kombinasyonu için sonuçları tahmin edin En uygun politikayı sağlayan rotayı çözüm olarak elde ederek sorunu çözün.
Karar Ağacının Amacı
- Problemle ilgili tüm bilgileri grafiksel olarak gösterme: Bilginin anlaşılmasını kolaylaştırmak için problemin şematik temsilini çizin Çok karmaşık olasılık hesaplamalarını basitleştirin.
Önemli nokta
En önemli kısım genellikle farklı alternatifleri, sonuçları etkileyebilecek olası olayları ve bu olayların meydana gelme olasılığını belirlemektir.
özetleme
- Çözülecek problemi tanımlayın, yani alternatifler ve olası olayları ve alınacak kararların sırasını belirleyin.Bu bilgilerden, karar sürecini şematik olarak ve bir şekilde toplayan karar ağacını oluşturun. Yavaş yavaş, her bir terminal dalı için, mevcut ekonomik verilerin bir fonksiyonu olan her bir sonuçla ilişkili parasal değeri hesaplayın.Algili metodolojiyi takip ederek ağacın analizini gerçekleştirin.
avantaj
- Tüm seçeneklerin analiz edilmesi için problemi ortaya koyarlar ve karar vermenin olası sonuçlarını tam olarak analiz etmeyi sağlarlar. Mevcut bilgiler ve en iyi varsayımlar: Seçeneklerin ne olduğunu tahmin edebileceğiniz ve her birini seçmenin olası sonuçlarını araştırabileceğiniz oldukça etkili bir yapı sağlar Mevcut bilgilere dayanarak en iyi kararları vermemize yardımcı olur. ve en iyi varsayımlardan.
Dezavantajları
- Sadece eylem sayısının az olduğu ve tüm kombinasyonların mümkün olmadığı durumlarda tavsiye edilir.Bir model seçerken çok sınırlı bir sayı vardır ve en uygun ağacı seçmeyi zorlaştırır Alternatif sayısının fazla olduğu ve ne kadar olduğu konusunda dezavantajlar ortaya çıkarır Kararlar rasyonel değildir Hedeflerin netliği az olduğundan fikirleri düzenlemek zordur.
Karar Ağacı Türleri
Kesinlik durumunda:
- Her seçenek için beklenen sonuçlar kesin olarak bilinir.
- Doğa durumlarının düğümleri yok.
Risk durumunda:
- Olası sonuçlar kesin olarak belirtilemediğinden bir olasılığa göre sunulmuştur.
Risk durumunda örnek:
Bir işletme sahibi üretim tesisini genişletmek istiyor.
Şu anda iki seçeneği analiz ediyor: büyük bir bitki ve küçük bir bitki.
- Analiz için düşündüğünüz veriler:
| Talep Seviyesi Olasılıkları |
| Yüksek 0.40 |
| Orta 0.35 |
| Düşük 0.25 |
Varsayılan fiyatlar
- Büyük Bitki: 1.200.000 $ Küçük Bitki: 500.000 $
Bugünkü değeri
| Talep Büyük Bitki Küçük Bitki |
| Yüksek 2.400.000 $ 1.005.000 |
| Orta 1.400.000 1.000.000 |
| Düşük 700.000 700.000 |
Potansiyel yatırım getirisi (inşaat maliyetleri dikkate alınarak)
| Talep Büyük Bitki Küçük Bitki |
| Yüksek 1.200.000 $ 505.000 |
| Orta 200.000 500.000 |
| Düşük (500.000) 200.000 |
Yaklaşmak
VME hesaplaması
Beklenen Parasal Değer (VME), her bir seçenek için Beklenen Fayda'nın aşağıdaki tabloda gösterildiği gibi ilgili olasılıkla çarpılmasıyla hesaplanır.
| Talep Olasılık Büyük Bitki Küçük Bitki |
| Yüksek 0.40 $ 1.200.000 505.000 |
| Orta 0.35 200.000 500.000 |
| Düşük 0.25 (500.000) 200.000 |
| MEV = 425.000 42.700 |
(Sonuçlarla birlikte karar ağacı)
SONUÇLAR
- Mevcut ekonomik ortamda, organizasyonlar rekabet güçlerini güçlendirmek için karar alma süreçlerini günden güne geliştirmekle yükümlüdürler, bu yüzden analizlerini rasyonel bilgi işlemeye izin veren matematiksel yöntem ve tekniklerle desteklemelidirler. Bu şekilde, kararlarında başarı olasılığı artar.Modellerin yapımı ve kullanımı, yönetimin verilen bir sorunun karmaşıklığını azaltmasına izin verir ve geliştirilen modellerin simülasyonuna dayanarak, bileşenlerindeki farklılıklar durumunda olası sonuçlar öngörülebilir, karar vericinin olası sonuçları makul bir şekilde tahmin etmesine ve sonuçları optimize eden alternatifi seçmesine izin vermek.Karar Ağacı gibi nicel tekniklerin uygulanması, Küba ekonomisi koşullarında Karar Verme Sürecinin kalitesini yükselten bilimsel kararlar almak için çok yararlı olabilir.
KAYNAKÇA
- Riskli Kararların Analizi http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/opre640S/SpanishP.htmCOHEN ASİN, İşletmeler için Bilişim Sistemleri. Üçüncü baskı. Mc Graw Hill, SA México Belirsizlik riski analizi ve Monte Carlo simülasyonu altında alınan kararlar DICHTER ERNESTE, İyi bir yönetici misiniz? McGraw Hill Yayınları. Latinoamericana, SAGIBSON IVANCEVICH DONELY, Organizasyonlar. Sekizinci baskı. McGraw Hill. Barcelona (İspanya) GOMEZ CEJA GUILLERMO, İş Planlaması ve Organizasyonu. Sekizinci Baskı McGraw Hill. México.HALL RICHRD H., Organizasyonlar. Editoryal Prentice-Hall Hispanoamérica, SA México.LEON ORFELIO, Zor kararlar vermek. İkinci baskı. McGraw Hill Yayınları. Madrid (İspanya).MOODY PAUL E., Yönetimde karar verme. McGraw Hill Yayınları. Latin Amerika, SAMURDICCK ROBERT,İdari bilgi sistemleri. Prentice-Hall Yayınevi. Hispanoamérica, SA México.TERRY & FRANKLIN, Uygulama Prensipleri. Editoryal Pañazo SRL,
Karakas, Venezuela.
Orijinal dosyayı indirin
