管理信息系统 - 管理决策

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决策的概念

决策是一个认知过程，它导致在几种替代方案中选择一种行动方案。

决策是任何人类的日常活动。对此没有例外。当涉及到商业组织时，决策也是一种习惯和过程。

有效和成功的决策会导致利润，而不成功的决策会导致损失。因此，企业决策是任何组织中最关键的过程。

在决策过程中，我们从几个可能的备选方案中选择一个行动方案。在决策过程中，我们可以使用许多工具、技术和感知。

此外，我们可以做出自己的私人决定，也可以选择集体决定。

通常，决策是困难的。大多数企业决策都涉及某种程度的不满或与另一方的冲突。

让我们详细了解一下决策过程。

决策过程

以下是决策过程的重要步骤。每个步骤都可以得到不同的工具和技术的支持。

步骤 1 - 确定决策的目的

在此步骤中，对问题进行了彻底的分析。在确定决策目的时，应该提出几个问题。

• 问题到底是什么？
• 为什么要解决这个问题？
• 受问题影响的各方是谁？
• 这个问题是否有截止日期或特定的时间线？

步骤 2 - 信息收集

组织的问题将有很多利益相关者。此外，可能还有数十个因素与问题有关并受其影响。

在解决问题的过程中，您需要收集尽可能多的与问题中涉及的因素和利益相关者相关的信息。对于信息收集过程，可以有效地使用“检查表”等工具。

步骤 3 - 评估备选方案的原则

在此步骤中，应建立评估备选方案的基本标准。在定义标准时，应考虑组织目标以及企业文化。

例如，利润是每个决策过程中主要关注的问题之一。公司通常不会做出减少利润的决策，除非是特殊情况。同样，应确定与手头问题相关的基本原则。

步骤 4 - 集思广益并分析选择

对于此步骤，集思广益列出所有想法是最佳选择。在进行创意生成步骤之前，了解问题的起因和起因的优先级至关重要。

为此，您可以使用因果图和帕累托图工具。因果图可帮助您识别问题的全部可能原因，而帕累托图可帮助您确定和确定影响最大的原因。

然后，您可以继续为手头的问题生成所有可能的解决方案（备选方案）。

步骤 5 - 评估备选方案

使用您的判断原则和决策标准来评估每个备选方案。在此步骤中，经验和判断原则的有效性发挥作用。您需要比较每个备选方案的优缺点。

步骤 6 - 选择最佳备选方案

一旦您完成了步骤 1 到步骤 5，此步骤就很容易了。此外，最佳备选方案的选择是一个明智的决定，因为您已经遵循了一种方法来推导出并选择最佳备选方案。

步骤 7 - 执行决策

将您的决策转换为计划或一系列活动。亲自或在部下的帮助下执行您的计划。

步骤 8 - 评估结果

评估您决策的结果。看看是否有任何您应该学习并在未来的决策中纠正的东西。这是提高您的决策能力的最佳实践之一。

决策中的过程和建模

决策中存在两种基本模型：

• 理性模型
• 规范模型

理性模型基于认知判断，有助于选择最合乎逻辑和合理的备选方案。此类模型的示例包括 - 决策矩阵分析、Pugh 矩阵、SWOT 分析、帕累托分析和决策树、选择矩阵等。

理性决策模型采取以下步骤：

• 确定问题，

• 确定流程和结果的重要标准，

• 考虑所有可能的解决方案，

• 计算所有解决方案的结果并比较满足标准的可能性，

• 选择最佳选项。

规范决策模型考虑了决策过程中可能出现的约束，例如时间、复杂性、不确定性和资源不足。

根据此模型，决策的特点是：

• 有限的信息处理 - 人只能处理有限的信息量。

• 判断启发式 - 人员可以使用捷径来简化决策过程。

• 满足 - 人员可能会选择一个“足够好”的解决方案。

动态决策

动态决策 (DDM) 是协同决策，涉及相互依赖的系统，在随时间变化的环境中，这可能是由于决策者之前的行为或决策者无法控制的事件造成的。

这些决策更加复杂和实时。

动态决策包括观察人们如何利用其经验来控制系统的动态并记录在此基础上做出的最佳决策。

敏感性分析

敏感性分析是一种用于将数学模型或系统的输出中的不确定性分配到其输入的不同不确定性来源的技术。

从商业决策的角度来看，敏感性分析有助于分析师识别成本驱动因素以及其他数量以做出明智的决策。如果特定数量与决策或预测无关，则可以消除与数量相关的条件，从而简化决策过程。

敏感性分析还有助于其他一些情况，例如：

• 资源优化
• 未来数据收集
• 识别关键假设
• 优化制造零件的公差

静态和动态模型

静态模型

• 显示平衡系统中各种属性的值。

• 在静态系统中效果最佳。

• 不考虑基于时间差异。

• 在实时系统中效果不佳，但在处于平衡状态的动态系统中可能有效

• 涉及较少数据。

• 易于分析。

• 产生更快的结果。

动态模型 -

• 考虑数据值随时间的变化。
• 考虑系统行为随时间推移的影响。
• 随着时间的推移重新计算方程式。
• 只能应用于动态系统。

模拟技术

模拟是一种模拟现实世界过程或系统随时间推移运行的技术。模拟技术可用于协助管理决策，在这些决策中，分析方法要么不可用，要么无法应用。

模拟技术用于的一些典型业务问题领域包括：

• 库存控制
• 排队问题
• 生产计划

运筹学技术

运筹学 (OR) 包括各种解决问题的技术，涉及各种高级分析模型和方法。它有助于提高决策效率和效果。

它包括模拟、数学优化、排队论、随机过程模型、计量经济学方法、数据包络分析、神经网络、专家系统、决策分析和层次分析法等技术。

运筹学技术通过构建其数学模型来描述系统。

启发式编程

启发式编程指的是人工智能的一个分支。它由本质上是自学习的程序组成。

但是，这些程序本质上不是最优的，因为它们是基于经验的解决问题的技术。

最基本的启发式程序将基于纯粹的“试错”方法。

启发式方法采用“猜测”方法来解决问题，产生“足够好”的答案，而不是找到“最佳”解决方案。

群体决策

在群体决策中，群体中的各个个人参与协作决策。

群体决策支持系统 (GDSS) 是一种决策支持系统，它通过一群人来提供决策支持。它促进群体成员之间思想和信息的自由流动和交换。决策是在更高程度的共识和一致的基础上做出的，从而极大地提高了实施的可能性。

以下是可用的基于计算机的 GDSS 类型：

• 决策网络 - 此类型帮助参与者通过网络或中央数据库相互通信。应用程序软件可以使用共享模型来提供支持。

• 决策室 - 参与者位于一个地方，即决策室。这样做是为了在一定时间内使用主持人来增强参与者的互动和决策。

• 电话会议 - 组由地理位置分散的成员或子组组成；电话会议在两个或多个决策室之间提供交互式连接。这种交互将涉及计算机化和视听信息的传输。