Аннотация: Эта работа содержит подход к математическим логическим рассуждениям в качестве средства суждения при принятии решений и ситуаций, в которых его использование вмешивается. В настоящее время технологии и мир, полный вариантов, вынудили компанию использовать и разрабатывать программное обеспечение для быстрого определения параметров организационных ситуаций и получения результатов, более близких к реальности, для принятия сложных решений.
1. ВВЕДЕНИЕ
Для человека, который сталкивается с принятием решения, он проходит через определенную неопределенность, когда ему приходится выбирать альтернативу из набора возможных действий, которые точно обрабатываются и в то же время могут оценивать информацию о самых разных факторах. В этом случае мы оказываемся в постоянно меняющейся среде, так что нет решения, которое гарантирует, что условия останутся прежними; хотя те, которые взяты без предварительного анализа, случайным образом, подвергаются большему воздействию, чем те, которые следуют соответствующему процессу (Narro, 1996).
Принятие решений в компаниях - это сущность администрирования. По этой причине менеджеры при планировании, организации, руководстве и контроле основываются на принятии решения, которое является одной из самых важных задач, с которыми они сталкиваются. Эволюция экономики и управления бизнесом в направлении большой функциональной сложности и высокой технологичности потребовала для процесса принятия решений элементов, которые можно обосновать путем построения модели, которая, в свою очередь, имеет логическое обоснование. и гораздо более сложные методологические, влияющие на образ действий и результаты (Rodríguez et al., 1999; Robbins & Coutler, 2005)
С другой стороны, компаниям необходимо измерять и использовать все статистические и математические инструменты, чтобы контролировать вводимые ресурсы, процессы, продукты и воздействие на окружающую среду, делая систему более сложной и, как следствие, более сложными в принятии решений. результат, который нужно получить. В сочетании с давлением, поскольку время мешает руководителю компании принимать решения. Данные и знания, которые «современное» управление предоставляет информационным системам, которые предлагают измерить все в компании и, в свою очередь, теоретически удовлетворяют мечту каждого рационального лица, принимающего решения, с их помощью (Fiol, 2001; Hernández, 2006).
- РАЗРАБОТКА
Логика, модели и решения
Антецеденты рационального принятия решений появляются впервые в Древней Греции (V век до нашей эры), потому что их решение было основано на использовании рассуждений и логики. При определении слова «логика» оно происходит именно от греческих озер и, согласно Моро (1978), относится к слову или выражению мысли, поэтому его также можно интерпретировать как трактат, разум, выражение, разум, разум и т. Д. Позже, с наступлением эпохи Возрождения, возникла концепция принятия научных решений, которую продолжают изучать и развивать по сей день. Со стороны научного руководства была обнаружена необходимость в создании стандартов, единиц измерения или производственных величин, для которых возникает серия моделей, представляющих либо качественную, либо количественную систему,показать преобладающие отношения между его элементами; который должен быть достаточно подробным, чтобы реальная проблема была достоверно представлена. Элементами модели являются параметры, переменные и функциональные отношения (Hernández, 2006; Casañ, 2012).
С другой стороны, Rodríguez et al. (1999) модели решений состоят из двух частей: целевой функции и набора из одного или нескольких ограничений. Целевая функция представляет собой уравнение, имеющее следующую форму:
Производительность системы (P) = некоторая взаимосвязь (f) между контролируемыми переменными (C) и неконтролируемыми переменными (U)
Или P = f (C, U)
Управляемые переменные в этом случае - это те, которыми лицо, принимающее решения, может манипулировать. Неконтролируемые переменные - это переменные, которые не подлежат контролю со стороны лиц, принимающих решения.
Математическая модель
Говоря о математической модели, принимается во внимание разработка, состоящая из шести этапов, где на первом этапе производится описание явления, здесь затрагиваются переменные, которые влияют, а также гипотезы его поведения. Далее следует второй этап, состоящий в выводе уравнений, математически описывающих явление (математическая модель), граничных условий и изменчивости решения. Третий этап направлен на выбор метода решения математической модели, то есть выбор алгоритма расчета. Далее четвертый этап - программирование алгоритма расчета для компьютера. Для пятого этапаКалибровка, верификация и валидация модели соответствуют, и, наконец, шестой этап требует эксплуатации модели, то есть ее использования на основе полевых данных, лабораторных экспериментов или предположений для получения прогнозов (Родригес и др.., 1999)
В случае разработки математических моделей для моделирования, а в сложных задачах они могут быть дешевле, существует также большое разнообразие этого типа моделей, направленных на поиск оптимальных решений (математическое программирование) в случае принятия решений.
Принятие решения
В настоящее время процесс принятия решения состоит из 7 этапов: определение проблемы, определение альтернатив, определение критериев, оценка альтернатив, выбор варианта, реализация решения и оценка результатов (Casañ, 2012).
Принятие решений - это обычная деятельность, которая присутствует, особенно в управлении бизнесом. Таким образом, модели решений - это просто средство для достижения цели, которое позволит через их разрешение помочь в принятии решений путем генерации оптимальных решений или достаточно близких к оптимальным, с учетом установленной цели. Таким же образом их можно использовать для оценки воздействия принятия решений перед их принятием и, таким образом, выбрать то, которое лучше всего подходит для решения (Loy and others, 2009; García & Maheut, 2015).
Кривая риска обязательств
При анализе решения в компании предпочтение менеджера принять на себя риск обратно пропорционально величине обязательства, которое включает в себя решение, поэтому существует кривая риска обязательств, как показано на рисунке 1.
Кривая - Риск - Компромисс
Рисунок 1 представляет расположение некоторых людей при принятии обязательств; на кривой риска приверженность намного выше, с более высоким риском, чем хотелось бы среднему человеку. Когда риск значительно снижен; кривая представлена теми, кто не склонен к риску. Хотя личная кривая представляет большинство из нас, она склонна допускать высокий риск, пока приверженность невысока. Однако, как только обязательство возрастает до такой степени, что угроза становится очевидной из-за ее масштабов, желательно максимально снизить риск (Rodríguez et al., 1999).
Классификация решений
Хороший администратор владеет теорией и на практике признает, что разные проблемы требуют разных решений в зависимости от обстоятельств, времени и места. Решения можно разделить на запланированные и внеплановые.
В частности, мы сосредоточимся на запрограммированных решениях, которые, в свою очередь, делятся на решения, которые постоянно повторяются, и решения, принимаемые в рамках процессов, установленных организацией. В настоящее время методики первого подразделения направлены на исследование операций, математический анализ и компьютерное моделирование; техника для второго подразделения - электронная обработка данных (Rodríguez et al., 1999).
В соответствии с ранее согласованными правилами, политиками или процедурами; цель будет заключаться в облегчении принятия решений, будь то в повторяющихся и обычных ситуациях или наоборот в деловой среде.
Комплексные решения
В зависимости от сложности самой организации процесс принятия решений становится более сложным, в этом случае нет необходимости получать расчет, основанный на том, как реальное решение отклоняется в сторону оптимального, а на меру сложности определить оптимальное поведение при принятии решения (Википедия, 2015).
Случаи применения количественных подходов
Причины, по которым количественный подход может использоваться в процессе принятия решений:
- Проблема сложна, и поэтому менеджер не может прийти к хорошему решению без математических рассуждений.Проблемы являются финансовыми или чрезвычайно важными с точки зрения прибыли, менеджеру необходим полный количественный анализ, чтобы найти лучшее решение. использовать математические модели, чтобы сэкономить время и силы,
Решения и математическая школа
До сих пор мы наблюдали, что математика широко используется в процессе принятия решений, в административной сфере мы обязаны этим школе количественных измерений. Развитие математической теории, вклад Паскаля в теории вероятностей и исчисления, а также колокол Гаусса, а также интерес, проявленный Гильбретом, который настаивал на применении статистики в управлении бизнесом, например контроль переменных, продаж, производства, поддержки персонала, качества и того, как мы можем оценить удовлетворенность клиентов на сегодняшний день (Hernández, 2006).
Следовательно, применение математической логики и научного метода к решению административных проблем, которые могут быть выражены с помощью математических моделей, с целью вывода с помощью алгебраических уравнений поставленных вопросов. Разделение исследования операций и принятия решений описано ниже.
Исследование операций
Исследование операций определяется как применение научного метода к проблемам, возникающим при работе системы, которая может быть представлена с помощью математической модели, и решение этих проблем путем решения уравнений, которые представляют систему (бизнес). Согласно Эрнандесу (2006), основные области применения исследования операций:
- АлгебраРасчетСтатистикаКорреляция и регрессияNOVAЭвристические методыТехника сетевого анализаЛогистикаМодели процессов МарковаДинамическое программированиеЛинейное программированиеТеория запросов и теория ограниченийТеория вероятностейМоделированиеАдминистративная эконометрияУправление проектами (PERT / CPM)
Методы, описанные в исследовании Forgionne (1983), - это те методы, которые менеджеры применяют наиболее часто:
Линейное программирование. Он имеет широкий спектр применений, и этот инструмент используется для практических задач эксплуатации, оценки проекта, каталогизации, планирования и распределения ресурсов, транспортировки, среди прочего, чтобы получить определенный уровень производства с минимальными затратами. или максимальная выгода (Hernández, 2006).
Теория хвостов. Ценный инструмент для принятия решений, которые требуют оптимального баланса между стоимостью услуги и стоимостью дезертирства или потери клиентов из-за длительного ожидания услуги (платежи, сборы, покупки и т. Д.) (Hernández, 2006).
Моделирование. Он демонстрирует, а также предлагает обнаружить поведение системы, предлагаются гипотезы и теории, которые пытаются объяснить наблюдаемое поведение, эти теории могут быть использованы для прогнозирования будущего поведения системы (González, 2007).
Эконометрика. С помощью этой модели экономические переменные измеряются с помощью определенных основных показателей, таких как валовой внутренний продукт (ВВП), темп экономического роста, уровень инфляции, индекс цен и котировки фондового рынка, скорость обменный курс и его динамика, а также степень странового риска, фундаментальные данные для стратегического планирования (PE), технико-экономические обоснования инвестиционных проектов компаний вместе с исследованиями рынка (Hernández, 2006).
Управление проектами (PERT / CPM). Инструмент, который помогает менеджерам выполнять обязанности по проектам, состоящим из множества задач или заданий.
Однако вышеупомянутые модели, линейность вмешивающихся функций, а также существующая взаимосвязь очень просты, так что они часто согласуются со сложной реальностью. Такое условие несовместимо с частым принятием решений на основе феномена неопределенности (Narro, 1996).
Теория принятия решений в исследовании операций
Степень сложности правильного расчета риска для компаний или учреждений, которые обеспечивают, например, вероятность несчастного случая, требует актуариев, специалистов в области математики, которые изучают расчеты, риски и их последствия для человеческой деятельности в организациях. Сегодня было показано, что в расчетах были ошибки и последствия результатов. Основываясь на теории вероятностей, методика принятия решенийОн основан на предпосылке, что чем больше известно о проблеме, ее причинах и следствиях, тем выше уровень требований и стоимость ее последствий. Это позволяет компаниям просчитывать свои решения и повышать свою уверенность в них, а также, если это того стоит или рисковать, начать новый бизнес. Предприниматель, находящийся в экономике спроса и предложения, знает, что риски есть всегда (Hernández, 2006).
Многокритериальная парадигма
Сложность включает в себя несколько целей, которые могут полностью или частично противоречить друг другу, метод, который позволяет включать различные критерии для принятия решения, и в то же время его ограничения менее строгие, чтобы решать проблемы решения больше Естественный и гибкий, это метод принятия решений по нескольким критериям (Casañ, 2012).
Например: может быть рассмотрен выбор лучшего места для заводской станции. Стоимость земли и строительства подразумевает ряд критериев, которые приводят к наиболее оптимальному варианту, в сочетании с тем, хочет ли компания учитывать другие критерии, такие как доступность инфраструктуры, транспортные услуги, простота найма персонала и другие. Представляет большую сложность. Согласно Roche and Vejo (2005), могут применяться следующие методы:
- Метод оценки. Метод многокритериального анализа как иерархический процесс анализа.
Оба метода основаны на том, что лицо, принимающее решения, должно установить относительную важность каждой из целей для определения альтернативных структур предпочтений.
3. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
После завершения разработки темы, как магистры административной инженерии, мы должны учитывать следующее:
Влияние математики как прикладного инструмента при принятии решений менеджерами позволило оценить условия, относящиеся к ситуации в компании.
Логические рассуждения, точность, абстракция и формализация математических моделей ищут оптимальное решение, в настоящее время при поддержке технологий можно получить серию программного обеспечения, позволяющего разрабатывать модели, максимально приближающие нас к реальности, известно, что Время для рассуждений, которое требует от нас ситуация в наши дни, очень мало по сравнению с процессом принятия решения менеджером. Поэтому распространение математики и создание моделей, решение которых может быть получено за секунды, имеют важное значение.
С другой стороны, при создании моделей мы увеличиваем скорость отклика, но давайте не будем забывать, что самое важное перед численным результатом - это сжатие переменных и логическое обоснование его применения, чтобы сделать его наиболее оптимальным в отношение к ситуации в организации. Кроме того, результат количественной оценки является вспомогательным, в конечном итоге решение, которое принимается, основывается на конструктивном анализе предыдущих и последующих результатов операций, а также на том, что есть небольшая значимая ошибка.
4. БИБЛИОГРАФИЯ
- Касань, А. (2012). Многокритериальное решение; применение в отборе конкурентных предложений в строительстве. Магистратура по специальности «Управление зданием». Политехнический университет Валенсии Фиол, М. (2001). Принятие решений латиноамериканскими руководителями. Деловое администрирование, 41 (4), 16-25 Форджоне, Джорджия (1983). Научная деятельность в области корпоративного управления. Interfases (3), 13 Гарсия, JP, и Махеут, Дж. (2015). Количественные методы организации производства. Курс кафедры организации бизнеса. ROGLE Research Group, Гонсалес, Швейцария (2007). Системы, модели и решения. Влияние моделирования на управление сложными организациями. Административные записи (36), 294-316, Моро, М. (1978). Мысль, язык и действие. Гватемала: Impresos Industriales, Narro, AE (1996).Применение некоторых математических моделей для принятия решений. Политика и культура (6), 183–198 Роббинс, С. П., & Кутлер, М. (2005). Администрация (Восьмое изд.). Мексика: Prentice-Hall. Roche, H., & Vejo, C. (2005). Количественные методы, применение в администрации. Многокритериальный анализ Родригес М.В., Бильбао А., Аренас М., Перес Б. и Антомил Дж. (1999). Математика как поддержка решений в экономике и бизнесе. Испания: Департамент количественной экономики, Википедия. (2015). Теория принятия решений. Получено 18 октября 2015 г. из Complex Decisions: https: //es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n#Decision es_complejas.Рош, Х. и Веджо, К. (2005). Количественные методы, применение в администрации. Многокритериальный анализ Родригес М.В., Бильбао А., Аренас М., Перес Б. и Антомил Дж. (1999). Математика как поддержка решений в экономике и бизнесе. Испания: Департамент количественной экономики, Википедия. (2015). Теория принятия решений. Получено 18 октября 2015 г. из Complex Decisions: https: //es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n#Decision es_complejas.Рош, Х. и Веджо, К. (2005). Количественные методы, применение в администрации. Многокритериальный анализ Родригес М.В., Бильбао А., Аренас М., Перес Б. и Антомил Дж. (1999). Математика как поддержка решений в экономике и бизнесе. Испания: Департамент количественной экономики, Википедия. (2015). Теория принятия решений. Получено 18 октября 2015 г. из Complex Decisions: https: //es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n#Decision es_complejas.Получено 18 октября 2015 г. из Complex Decisions: https: //es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n#Decision es_complejas.Получено 18 октября 2015 г. из Complex Decisions: https: //es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n#Decision es_complejas.
