决策的概念

决策是一种认知过程，可导致在几种备选方案中选择行动方案。

决策是任何人的日常活动。也不例外。对于企业组织而言，决策也是一种习惯和过程。

有效而成功的决策会产生利润，而失败的决策会导致损失。因此，公司决策是任何组织中最关键的过程。

在决策过程中，我们从几种可能的选择中选择一种行动方案。在决策过程中，我们可能会使用许多工具，技术和观念。

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，决策很难。大多数公司决策都涉及某种程度的不满或与另一方的冲突。

让我们详细了解决策过程。

做决定的过程

以下是决策过程中的重要步骤。每个步骤都可以由不同的工具和技术来支持。

步骤1-确定决策目的

在此步骤中，将对问题进行彻底分析。在确定决策目的时，应该提出几个问题。

• 到底是什么问题?
• 为什么要解决问题?
• 谁是问题的受影响方?
• 问题是否有最后期限或特定的时间表?

第2步-信息收集

一个组织的问题将有很多利益相关者。此外，该问题可能涉及许多因素并受到影响。

在解决问题的过程中，您将不得不收集与问题所涉及的因素和利益相关者有关的信息。在信息收集过程中，可以有效地使用“检查表”之类的工具。

步骤3-判断替代方案的原则

在此步骤中，应建立用于判断替代方案的基线标准。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的主要问题之一。除非是例外情况，否则公司通常不会做出降低利润的决策。同样，应确定与当前问题有关的基准原则。

步骤4-头脑风暴并分析选择

对于此步骤，集思广益以列出所有想法是最好的选择。在产生想法之前，了解问题的原因和原因的优先级至关重要。

为此，您可以使用因果图和Pareto图表工具。因果图可帮助您确定问题的所有可能原因，而帕累托图可帮助您确定优先次序并确定效果最高的原因。

然后，您可以继续为手头的问题生成所有可能的解决方案(替代方案)。

步骤5-评估替代方案

使用您的判断原则和决策标准来评估每个备选方案。在这一步骤中，经验和判断原则的有效性发挥了作用。您需要比较每种选择的正面和负面。

步骤6-选择最佳选择

从步骤1转到步骤5后，此步骤很容易。此外，选择最佳替代方案是明智的决定，因为您已经遵循了推导和选择最佳替代方案的方法。

步骤7-执行决定

将您的决定转换为计划或一系列活动。自己或在下属的帮助下执行计划。

步骤8-评估结果

评估决定的结果。看看您应该学习什么，然后在以后的决策中进行更正。这是可提高您的决策能力的最佳实践之一。

决策过程和建模

决策有两种基本模型-

• 有理模型
• 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明智的选择。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。

合理的决策模型采取以下步骤-

• 找出问题，

• 确定过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条件的可能性，

• 选择最佳选项。

决策的规范模型考虑了决策时可能出现的约束，例如时间，复杂性，不确定性和资源不足。

根据该模型，决策的特点是-

• 有限的信息处理-一个人只能管理有限数量的信息。

• 判断启发式-一个人可以使用捷径来简化决策过程。

• 满意-一个人可能会选择“足够好”的解决方案。

动态决策

动态决策(DDM)是涉及相互依赖的系统的协同决策，在这种环境中，由于决策者的先前动作或由于决策者无法控制的事件而随时间变化。

这些决策更加复杂和实时。

动态决策涉及观察人们如何利用他们的经验来控制系统的动态，并记下对系统做出的最佳决策。

敏感性分析

灵敏度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布到其输入中不同不确定性来源的技术。

从业务决策的角度来看，敏感性分析可以帮助分析师确定成本动因以及其他数量，从而做出明智的决策。如果特定数量与决策或预测无关，则可以消除与数量有关的条件，从而简化决策过程。

敏感性分析在其他一些情况下也有帮助，例如-

• 资源优化
• 未来的数据收集
• 确定关键假设
• 优化制造零件的公差

静态和动态模型

静态模型：

• 在平衡的系统中显示各种属性的值。

• 在静态系统中表现最佳。

• 不要考虑基于时间的差异。

• 在实时系统中不能很好地工作，但是它可能在动态系统中处于平衡状态

• 涉及较少的数据。

• 很容易分析。

• 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的影响。
• 随着时间的变化重新计算方程式。
• 只能在动态系统中应用。

仿真技术

仿真是一种随着时间的流逝而模仿实际过程或系统操作的技术。在分析方法不可用或无法应用的情况下，模拟技术可用于协助管理决策。

使用模拟技术的一些典型业务问题领域是-

• 库存控制
• 排队问题
• 计划生产

运筹学技术

运筹学(OR)包括广泛的问题解决技术，涉及各种高级分析模型和所应用的方法。它有助于有效和改进的决策。

它涵盖了诸如仿真，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过程之类的技术。

OR技术通过构建系统的数学模型来描述系统。

启发式编程

启发式编程是人工智能的一个分支。它由本质上是自学的程序组成。

但是，这些程序本质上不是最佳的，因为它们是用于解决问题的基于经验的技术。

大多数基本的启发式程序将基于纯“试错”方法。

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

小组决策

在小组决策中，小组中的各个人都参与协作决策。

小组决策支持系统(GDSS)是一种决策支持系统，可为一群人提供决策支持。它促进了小组成员之间的自由交流和思想与信息的交流。做出的决策具有更高的共识度和共识性，从而大大提高了实施的可能性。

以下是基于计算机的GDSS的可用类型-

• 决策网络-这种类型可以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常用的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。这样做的目的是利用主持人在固定的时间内增强参与者的互动和决策能力。

• 电话会议–组由地理上分散的成员或子组组成；电话会议在两个或更多决策室之间提供交互式连接。这种交互将涉及计算机信息和视听信息的传输。