管理資訊系統 - 管理決策

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決策的概念

決策是一個認知過程，它導致在幾種替代方案中選擇一種行動方案。

決策是任何人類的日常活動。對此沒有例外。當涉及到商業組織時，決策也是一種習慣和過程。

有效和成功的決策會導致利潤，而不成功的決策會導致損失。因此，企業決策是任何組織中最關鍵的過程。

在決策過程中，我們從幾個可能的備選方案中選擇一個行動方案。在決策過程中，我們可以使用許多工具、技術和感知。

此外，我們可以做出自己的私人決定，也可以選擇集體決定。

通常，決策是困難的。大多數企業決策都涉及某種程度的不滿或與另一方的衝突。

讓我們詳細瞭解一下決策過程。

決策過程

以下是決策過程的重要步驟。每個步驟都可以得到不同的工具和技術的支援。

步驟 1 - 確定決策的目的

在此步驟中，對問題進行了徹底的分析。在確定決策目的時，應該提出幾個問題。

• 問題到底是什麼？
• 為什麼要解決這個問題？
• 受問題影響的各方是誰？
• 這個問題是否有截止日期或特定的時間線？

步驟 2 - 資訊收集

組織的問題將有很多利益相關者。此外，可能還有數十個因素與問題有關並受其影響。

在解決問題的過程中，您需要收集儘可能多的與問題中涉及的因素和利益相關者相關的資訊。對於資訊收集過程，可以有效地使用“檢查表”等工具。

步驟 3 - 評估備選方案的原則

在此步驟中，應建立評估備選方案的基本標準。在定義標準時，應考慮組織目標以及企業文化。

例如，利潤是每個決策過程中主要關注的問題之一。公司通常不會做出減少利潤的決策，除非是特殊情況。同樣，應確定與手頭問題相關的基本原則。

步驟 4 - 集思廣益並分析選擇

對於此步驟，集思廣益列出所有想法是最佳選擇。在進行創意生成步驟之前，瞭解問題的起因和起因的優先順序至關重要。

為此，您可以使用因果圖和帕累託圖工具。因果圖可幫助您識別問題的全部可能原因，而帕累託圖可幫助您確定和確定影響最大的原因。

然後，您可以繼續為手頭的問題生成所有可能的解決方案（備選方案）。

步驟 5 - 評估備選方案

使用您的判斷原則和決策標準來評估每個備選方案。在此步驟中，經驗和判斷原則的有效性發揮作用。您需要比較每個備選方案的優缺點。

步驟 6 - 選擇最佳備選方案

一旦您完成了步驟 1 到步驟 5，此步驟就很容易了。此外，最佳備選方案的選擇是一個明智的決定，因為您已經遵循了一種方法來推匯出並選擇最佳備選方案。

步驟 7 - 執行決策

將您的決策轉換為計劃或一系列活動。親自或在部下的幫助下執行您的計劃。

步驟 8 - 評估結果

評估您決策的結果。看看是否有任何您應該學習並在未來的決策中糾正的東西。這是提高您的決策能力的最佳實踐之一。

決策中的過程和建模

決策中存在兩種基本模型：

• 理性模型
• 規範模型

理性模型基於認知判斷，有助於選擇最合乎邏輯和合理的備選方案。此類模型的示例包括 - 決策矩陣分析、Pugh 矩陣、SWOT 分析、帕累託分析和決策樹、選擇矩陣等。

理性決策模型採取以下步驟：

• 確定問題，

• 確定流程和結果的重要標準，

• 考慮所有可能的解決方案，

• 計算所有解決方案的結果並比較滿足標準的可能性，

• 選擇最佳選項。

規範決策模型考慮了決策過程中可能出現的約束，例如時間、複雜性、不確定性和資源不足。

根據此模型，決策的特點是：

• 有限的資訊處理 - 人只能處理有限的資訊量。

• 判斷啟發式 - 人員可以使用捷徑來簡化決策過程。

• 滿足 - 人員可能會選擇一個“足夠好”的解決方案。

動態決策

動態決策 (DDM) 是協同決策，涉及相互依賴的系統，在隨時間變化的環境中，這可能是由於決策者之前的行為或決策者無法控制的事件造成的。

這些決策更加複雜和即時。

動態決策包括觀察人們如何利用其經驗來控制系統的動態並記錄在此基礎上做出的最佳決策。

敏感性分析

敏感性分析是一種用於將數學模型或系統的輸出中的不確定性分配到其輸入的不同不確定性來源的技術。

從商業決策的角度來看，敏感性分析有助於分析師識別成本驅動因素以及其他數量以做出明智的決策。如果特定數量與決策或預測無關，則可以消除與數量相關的條件，從而簡化決策過程。

敏感性分析還有助於其他一些情況，例如：

• 資源最佳化
• 未來資料收集
• 識別關鍵假設
• 最佳化製造零件的公差

靜態和動態模型

靜態模型

• 顯示平衡系統中各種屬性的值。

• 在靜態系統中效果最佳。

• 不考慮基於時間差異。

• 在即時系統中效果不佳，但在處於平衡狀態的動態系統中可能有效

• 涉及較少資料。

• 易於分析。

• 產生更快的結果。

動態模型 -

• 考慮資料值隨時間的變化。
• 考慮系統行為隨時間推移的影響。
• 隨著時間的推移重新計算方程式。
• 只能應用於動態系統。

模擬技術

模擬是一種模擬現實世界過程或系統隨時間推移執行的技術。模擬技術可用於協助管理決策，在這些決策中，分析方法要麼不可用，要麼無法應用。

模擬技術用於的一些典型業務問題領域包括：

• 庫存控制
• 排隊問題
• 生產計劃

運籌學技術

運籌學 (OR) 包括各種解決問題的技術，涉及各種高階分析模型和方法。它有助於提高決策效率和效果。

它包括模擬、數學最佳化、排隊論、隨機過程模型、計量經濟學方法、資料包絡分析、神經網路、專家系統、決策分析和層次分析法等技術。

運籌學技術透過構建其數學模型來描述系統。

啟發式程式設計

啟發式程式設計指的是人工智慧的一個分支。它由本質上是自學習的程式組成。

但是，這些程式本質上不是最優的，因為它們是基於經驗的解決問題的技術。

最基本的啟發式程式將基於純粹的“試錯”方法。

啟發式方法採用“猜測”方法來解決問題，產生“足夠好”的答案，而不是找到“最佳”解決方案。

群體決策

在群體決策中，群體中的各個個人參與協作決策。

群體決策支援系統 (GDSS) 是一種決策支援系統，它透過一群人來提供決策支援。它促進群體成員之間思想和資訊的自由流動和交換。決策是在更高程度的共識和一致的基礎上做出的，從而極大地提高了實施的可能性。

以下是可用的基於計算機的 GDSS 型別：

• 決策網路 - 此型別幫助參與者透過網路或中央資料庫相互通訊。應用程式軟體可以使用共享模型來提供支援。

• 決策室 - 參與者位於一個地方，即決策室。這樣做是為了在一定時間內使用主持人來增強參與者的互動和決策。

• 電話會議 - 組由地理位置分散的成員或子組組成；電話會議在兩個或多個決策室之間提供互動式連線。這種互動將涉及計算機化和視聽資訊的傳輸。