Cautarea opaca (oarba), Cautarea euristica, Evaluarea cu scopuri (tinte) multiple, Faza de implementare, Asistarea deciziilor

Agenda

1. Cautarea opaca (oarba)
2. Cautarea euristica
3. Evaluarea cu scopuri (tinte) multiple
4. Faza de implementare
5. Asistarea deciziilor

1. Cautarea opaca / oarba

Cautare arbitrara neghidata. 2 tipuri:

cautarea completa - se enumera alternativele → solutia optimala;

incompleta - cautare partiala pana la determinarea unei solutii suficient de bune - suboptimizare.

Existand limitari de timp & memorie → se determina optimul doar in unele situatii  - se limiteaza domeniul cautarilor; metoda nu este practica la probleme de dimensiuni mari deoarece pot exista un numar mare de variante de studiat.

2. Cautarea euristica

Se pot determina reguli care sa conduca cautarea & reduca cantitatea de calcul - metode de cautare euristica.

Euristica ( Aristotel - evrika) - regulile decizionale care guverneaza rezolvarea problemei. Caracteristici:

De regula H - dezvoltata pe baza analizei solide & riguroase a problemei, alteori descrie experimente.

Metodele (programarea) euristice sunt metode pas-cu-pas pana se ajunge la o solutie suficient de buna.

In practica - mai rapida & ieftin ca si cautarea opaca & solutia poate fi destul de apropiata de optimal.

Fata de calculul optimului (cu un timp prohibit) se prefera euristica care garanteaza optimalitatea cu o abatere.

Exemple de reguli euristice:

• Ordonarea activitatilor pe masini - se executa intai sarcinile care cer timp mic.
• Cumpararea valutei - daca rata de schimb depaseste .. Nu cumperi valuta!
• Investitie de capital in proiecte de inalta tehnologie - ia in considerare numai proiectele care se amortizeaza in cel mult 2 ani.
• Cumparare de locuinta - cumpara numai intr-un cartier bun - la pretul cel mai mic posibil.

H se utilizeaza daca decidentul nu cunoaste calea optima de rezolvare a problemei / nu exista o metoda de rezolvare a acesteia / nu dispune de toate informatiile necesare / costul obtinerii informatiei & dezvoltarii modelului - prea ridicat.

De multe ori H asigura managerilor & altor specialisti presati de timp cai simple de a rezolva probleme complexe furnizand rationamente corecte / partial corecte. Este in natura umana de a simplifica procesele.

Din pacate de multe ori H este aplicata de indivizi care nu o stapanesc.

3. Evaluarea: scopuri multiple, analiza senzitivitatii, what-if, goal seeking

Procesul de cautare este cuplat cu evaluarea - pasul final care conduce la recomandarea solutiei.

3.1.          Scopuri (tinte) multiple

Deciziile manageriale se bazeaza pe evaluarea faptului cat se abate fiecare varianta de la tinta. De multe ori evaluarea manageriala are au o singura tinta - maximizarea profitului. Azi sunt rare problemele manageriale cu o singura tinta. Multe din scopuri - conflictuale → trebuie examinata fiecare varianta din punctul de vedere a mai multor tinte.

Exemplu: o firma care lucreaza pe profit (tinta principala), doreste sa dezvolte productia + personalul + securitatea muncii pentru angajati + sa ajute comunitatea. Managerii doresc sa-si satisfaca actionarii & salarii cat mai mari, angajatii doresc salarii cat mai mari. La stabilirea unei decizii investitionale trebuie sa se tina cont de aceste scopuri, care de multe ori sunt conflictuale.

Exista metode cantitative bazate pe transformarea scopurilor multiple in functii de utilitate globala, care agrega tintele si este o masura a efectivitatii solutiilor. Este o metoda generala utilizata, de exemplu in programare liniara cu mai multe functii obiectiv.

Dificultati in analiza scopurilor multiple:

• dificultatea obtinerii unei descrieri explicita a scopurilor organizatiei;
• schimbarea importantei scopurilor de catre decident in timp sau in diverse scenarii;
• scopurile & sub-scopurile sunt puse in evidenta diferit la diverse nivele organiozationale & in diferite departamente;
• scopurile se schimba ca raspuns la schimbarile organizatiei mediului;
• relatiile dintre alternative si scopurile lor se cuantifica dificil.
• problemele complexe se rezolva de grupuri de decidenti, fiecare cu agenda & principii proprii;
• diversi participanti apreciaza diferit importanta (prioritatile) diverselor scopuri.

In MSS exista diverse metode de tratare a problemelor cu scopuri multiple:

teoria utilitatii;

programarea scopurilor;

exprimarea scopurilor prin restrictii din programarea liniara;

alte sisteme punctuale.

Exista sisteme interactive care ajuta decidentul in alegerea scopurilor.

3.2.          Analiza sensitivitatii

Un constructor de modele - previziuni & ipoteze referitoare la date de intrare. Analiza sensitivitatii - influenta modificarilor valorilor variabilelor de intrare & parametrilor asupra valorilor variabilelor de iesire.

Importanta - asigura flexibilitatea & adaptarea la modificarile conditiilor & cererilor in situatii decizionale → o mai buna intelegere a modelului si a situatiei decizionale.  Permite analiza:

impactului modificarilor variabilelor externe (necontrolabile) & parametrilor asupra iesirilor;

impactul variabilelor decizionale asupra iesirilor;

efectul incertitudinii in estimarea variabilelor externe;

efectele diverselor legaturi existente intre variabilele externe;

efectele interactiunilor dintre modificarile diferitelor variabile;

robustetea deciziilor in diverse conditii care se modifica.

Analiza sensitivitatii  se utilizeaza pentru:

• inversarea modelului pentru eliminarea unor sensitivitati largi;
• adaugarea detaliilor legate de variabile sau a scenarii;
• obtinerea estimarii mai bune a sensitvivitatii variabilelor externe;
• modificarea imaginii mediului pentru a reduce sensitivitate;
• acceptarea & utilizarea mediului, monitorizand rezultatele continuu & in dinamica modificarilor.

3.2.1.     Analiza continua a sensitivitatii

Se executa in cateva modele cantitative - programare liniara. Exemplu: determinarea marjelor datelor de intrare (costurilor unitare) fara ca o modificare semnificativa a solutiei propuse.

• Avantaj - determina marjele & limitarile foarte repede  (fara / cu eforturi minime).

• Dezavantaj: se limiteaza de regula la o singura modificarea la un moment dat & a unor anumite variabile.

3.2.2.     Testare & eroare (Trial and Error)

Impactul modificarilor intr-o variabila / grup de variabile se poate studia prin testare & eroare. Se  fac modificarile & se rezolva problema. Repetand modificarile de mai multe ori se obtine o solutie din ce in ce mai buna. Experimentele pot fi conduse prin modelari soft bazate pe Excel & sunt de 2 tipuri: analize what-if si goal seeking (urmarirea rezultatelor).

3.2.3.     Analiza What-if

Ce se intampla cu solutia daca se modifica valorile variabilelor de intrarea, a ipotezelor sau a parametrilor?

Exemple:

• Ce se intampla cu costul total a stocarii daca costul stocarii anumitor produse se modifica cu 10%?
• Care vor fi efectele deprecierii monedei cu n% asupra beneficiului firmei?

Folosind interfata cu utilizatorul managerul poate cere calculatorului sa modeleze automat aceste tipuri de intrebari & sa raspunda imediat. El poate face multiple modificari si poate compara rezultatele in diverse moduri (procente, grafice, tabele, etc.). Toate se efectueaza automat fara interventia unui programator.

Exemplu: testul Excel.

3.2.4.     Analiza goal seeking

Determina nivelul intrarilor pentru a stabili un nivel al iesirilor (tintei). Este o abordare inversa.

Exemplu:

• Care trebuie sa fie nivelul investitiei in C&D pentru o crestere anuala cu 15% a productiei stiintifice?
• Cat personal medical este necesar pentru a reduce asteptarea la cabinetul medical sub 10 minute?

De exemplu: determinarea "punctului de rupere" - modificarii solutiei - determinarea variabilelor decizionale pentru generarea profitului zero.

Concluzie. In DSS metodele what-if & goal seeking joaca un rol esential.

4.       Faza de implementare

Machiavelli cu mai bune de 400 de ani (1498)  in urma "nimic mai greu de realizat, nimic mai indoielnic relativ la succes, nimic mai periculos de manuit, ca initierea unei noi ordini a lucrurilor".

Implementarea deciziei - noua ordine a lucrurilor - schimbare. Schimbarea trebuie gestionata. Asteptarile utilizatorilor trebuie sa faca parte din managementul schimbarii.

Definirea implementarii - complicata deoarece este o faza lunga & limite vagi, greu identificabile. Simplist implementarea = punerea in practica a solutiei recomandate. Subiecte generice ale implementarii: rezistenta la schimbare, gradul de asistenta a managementului la varf, instruirea personalului - trebuie alaturate metodelor MSS.

Fazele luarii deciziilor - discutate in ultimele cursuri pot fi sustinute de sisteme de asistare a deciziilor.

5.       Asistarea deciziilor

Asistarea tehnologiilor MSS in luarea deciziilor.

5.1.          Asistenta fazei inteligente

In faza inteligenta - asistarea urmaririi surselor de date interne & externe pentru a detecta problemele / oportunitatile & interpreta ceea ce s-a urmarit.

Sistemele de asistare - foarte utile in aceasta faza.  De exemplu, EIS - are scopul major - asistarea in faza inteligenta a urmaririi continue a datelor interne & externe pentru descoperirea timpurie a problemelor & oportunitatilor; in faza inteligenta pot asista deciziile sistemele data mining (care includ SE & RN) &OLAP.

SE inmagazineaza expertiza referitoare la natura problemei, clasificare, etc. Poate lucra ca si consultant pe baza experientei in cadrul unor solutii de succes in probleme similare. Una dintre primele probleme in care se utilizeaza - interpretarea rezultatelor & diagnoza - facilitati exploatate in faza inteligenta.

Alt domeniu - raportarea - sistematica sau punctuala. Exemplu; rapoartele regulare pot asista in detectarea problemelor din activitate fata de asteptarile curente & rezultatele asteptate de la proiect.

Faza inteligenta este domeniul primar la DSS si a altor sisteme de asistenta bazate pe calculatoare care lucreaza cu probleme nestructurate.

5.2.          Asistarea fazei de proiectare

Faza de proiectare:

• reprezinta generarea de desfasurari alternative ale actiunii
• determina criteriile de alegere  & previzioneaza consecintele diverselor alternative.

Exista activitati care utilizeaza modele DSS standard (financiare & modele de previzionare). Generarea alternativelor pentru probleme structurate poate fi asistata de modele standard sau specifice. Pentru problemele complexe este nevoie de inteligenta umana, artificiala, SE sau instrumente de brainstorming. Majoritatea sistemelor DSS includ metode cantitative & un SE care poate asista in probleme calitative / in selectarea metodelor cantitative & de previzionare. Sistemele GSS - utile daca problema necesita barinstorming in determinarea subiectelor & opiniilor importante. Pot fi utile & retelele cognitive.

5.3.          Suport pentru faza de alegere

• Analizele what-iff & goal-seeking pot ajuta alaturi de modele la identificarea celei mai bune sau a uneia suficient de bune solutii.
• Se pot construi diverse scenarii pentru optiunea selectata pentru a intari decizia finala.
• Se poate utiliza un SE pentru a alege o solutie dintr-un ansamblu de posibilitati sau recomanda o anumita solutie.
• GDSS poate fi utilizat daca decizia se ia in grup.

5.4.          Asistarea implementarii deciziilor

Interviurile lui Mittmann & Moore (1984) -  beneficiile aduse de DSS in faza de implementare a deciziei cel puti egale cu cele din fazele precedente. Respondentii au identificat utilizarea DSS in: comunicarea deciziilor, explicare & justificarea.

• DSS ajuta in faza de implementare la intensificarea & detalierea analizelor & vizualizarea iesirilor.
• De exemplu un CEO primeste de la angajati sau terti nu numai indicatorii financiari agregati si necesarul de cash, dar & calculele, rezultatele intermediare & statisticile pe baza carora s-a ajuns la rezultatul final + pentru a comunica scopurile financiare CEO transmite alte mesaje. Angajatii trebuie convinsi ca CEO se gandit asupra consideratiilor care se afla in spatele rezultatelor financiare & trateaza serios scopurile & tangibilitatea lor. Bancherii & directorii trebuie convinsi ca CEO a fost implicat in analiza necesarului de cash. Aceste mesaje ajuta la imbunatatirea deciziei in diverse moduri.

Concluzii.

• DSS - ajuta in toate fazele luarii deciziilor.
• exista modele alternative de luare a deciziilor (Petersen - Van den Hoven - 1996, Dearen - 1983, Pounds - 1969, Kepner-Tregoe - 1965, Hammond - 1998, Cougar - 1995, 1996, Altier - 1999, Pokras - 1989, Bezerman 1998, etc.).