Techniques de prise de décision

Tout ce que vous devez savoir sur les techniques de prise de décision. La prise de décision doit être précise et rationnelle pour être efficace.

La prise de décision devient un exercice difficile, en particulier lorsque les décisions sont complexes et ont des conséquences pour les principaux intervenants. Le succès d’une organisation dépend de la prise de décision corrective.

De bonnes décisions peuvent apporter le succès, alors qu'une mauvaise décision peut ruiner une organisation. Afin de mener à bien la procédure de prise de décision, une grande variété de techniques de prise de décision sont adoptées.

Les techniques de prise de décision peuvent être étudiées sous les thèmes suivants: - 1. Techniques qualitatives 2. Techniques quantitatives.

Certaines des techniques qualitatives de la prise de décision sont les suivantes: -

1. Approche intuitive 2. Technique Delphi 3. Brainstorming 4. Technique du groupe nominal (NGT) 5. Multi-vote 6. Interaction didactique.

Certaines des techniques quantitatives de la prise de décision sont: -

1. Systèmes d'information de gestion (SIG) 2. Système d'aide à la décision (DSS) 3. Arbre de décision 4. Technique Delphi 5. Matrice de décision 6. Analyse coûts-avantages 7. Analyse de rentabilité 8. Simulation 9. Analyse de réseau 10. Recherche opérationnelle.


Techniques de prise de décision: techniques qualitatives et quantitatives

Techniques de prise de décision

Il existe différentes techniques de prise de décision.

Ils tombent dans deux grandes catégories:

1. qualitatif, et

2. quantitatif.

1. Techniques qualitatives - L’approche intuitive de la prise de décision est de nature qualitative.

2. Techniques quantitatives - Ces techniques incluent MIS, DSS, l’arbre de décision et la méthode Delphi.

L'intuition est la croyance innée d'un individu à propos de quelque chose sans considération consciente.

1. Techniques qualitatives:

Intuition :

C'est faire un choix sans utiliser de pensée consciente ou d'inférence logique. Il est important que le responsable développe ses compétences intuitives car elles sont aussi importantes que l’analyse rationnelle dans de nombreuses décisions.

L'approche intuitive de la prise de décision :

Lorsque les gestionnaires prennent des décisions uniquement sur la base de leurs intuitions et de leur intuition, ils pratiquent la gestion comme s’il s’agissait d’un art exclusivement fondé sur les sentiments. L'approche intuitive fait référence à l'approche utilisée lorsque les gestionnaires prennent des décisions largement basées sur des intuitions et des intuitions.

Des approches rationnelles de la prise de décision revisitées :

Les approches de prise de décision qui tentent d'évaluer des informations factuelles en utilisant un type de raisonnement déductif sont appelées approches rationnelles.

Les points suivants traitent de deux types d’approches rationnelles:

a . L'approche d'optimisation :

L'approche d'optimisation (parfois appelée approche rationnelle ou scientifique) de la prise de décision comprend les étapes suivantes:

je. Reconnaître le besoin d'une décision.

ii. Établir, classer et peser les critères de décision.

iii. Recueillez les informations et les données disponibles.

iv. Identifier les alternatives possibles.

v. Évaluer chaque alternative par rapport à tous les critères.

vi. Sélectionnez la meilleure alternative.

Une fois que la nécessité de prendre la décision est connue, des critères doivent être définis pour les résultats attendus de la décision. Ces critères doivent ensuite être classés et pesés en fonction de leur importance relative.

Ensuite, des données factuelles relatives à la décision devraient être collectées. Ensuite, toutes les alternatives répondant aux critères sont identifiées. Chacun est ensuite évalué par rapport à tous les critères. La décision finale repose sur l’alternative qui répond le mieux aux critères.

Limites de l'approche d'optimisation :

L’optimisation de la prise de décision est sans aucun doute une amélioration par rapport à l’approche intuitive. Mais ce n’est pas sans ses problèmes et ses limites.

Premièrement, les hypothèses sur lesquelles repose l'approche sont souvent irréalistes; les décideurs n'ont pas toujours des critères clairement définis pour prendre des décisions.

Deuxièmement, de nombreuses décisions reposent sur une connaissance limitée des alternatives possibles. même lorsque l'information est disponible, elle est généralement moins que parfaite.

Troisièmement, il existe toujours une tentation de manipuler ou d’ignorer les informations collectées et de choisir une alternative privilégiée (mais pas nécessairement la meilleure).

En raison des limites de l'approche d'optimisation, la plupart des décisions nécessitent encore du jugement. Ainsi, dans la prise de décision, le gestionnaire utilise généralement une combinaison d’approches intuitives et rationnelles.

b . L'approche satisfaisante (administrative) est reformulée :

Croyant que les hypothèses de l'approche d'optimisation étaient généralement irréalistes, Herbert Simon, essayant de comprendre comment les décisions de gestion sont réellement prises, formula son principe de rationalité limitée. Ce principe stipule que «la capacité de l’esprit humain à formuler et à résoudre des problèmes complexes est très faible comparée à l’ampleur des problèmes dont la solution est nécessaire pour obtenir un comportement objectivement rationnel - ou même une approximation raisonnable de cette rationalité objective». Fondamentalement, le principe de rationalité limitée énonce que la rationalité humaine a des limites définies.

Sur la base de ce principe, Simon a proposé un modèle de décision de l'homme administratif basé sur les hypothèses suivantes:

je. La connaissance des alternatives et des critères est limitée.

ii. En général, les gens agissent sur la base d’une abstraction mentale simplifiée, mal structurée, du monde réel; cette abstraction est influencée par les perceptions personnelles, les préjugés, etc.

iii. Les gens n'essayent pas d'optimiser mais prendront la première alternative qui satisfasse leur niveau actuel d'aspiration. Cela s'appelle satisfaire.

iv. Le niveau d'aspiration d'un individu concernant une décision fluctue vers le haut et vers le bas, en fonction des valeurs des alternatives les plus récemment identifiées.

Optimiser signifie choisir la meilleure alternative possible; satisfaire signifie choisir la première alternative qui répond au standard de satisfaction minimum du décideur. La quatrième hypothèse est basée sur la conviction que les critères d'une alternative satisfaisante sont déterminés par le niveau d'aspiration actuel de la personne. Le niveau d'aspiration fait référence au niveau de performance qu'une personne s'attend à atteindre et est influencé (influencé) par ses succès et ses échecs antérieurs.

La figure 2 représente l'approche satisfaisante pour la prise de décision. Si le décideur est convaincu qu’une alternative acceptable a été trouvée, il la choisit. Sinon, le décideur recherche une alternative supplémentaire. Sur la figure 2, les doubles flèches indiquent une relation à double sens - La valeur de la nouvelle alternative est influencée par la valeur de la meilleure alternative précédente.

La valeur de la meilleure alternative précédente est, à son tour, influencée par la valeur de la nouvelle alternative. Comme indiqué par les flèches, il existe une relation similaire dans les deux sens entre la valeur de la nouvelle alternative et le niveau d’aspiration actuel. Le résultat final de cette évaluation détermine si le décideur est satisfait ou non de l’alternative. Ainsi, le décideur (appelé responsable administratif) sélectionne la première alternative répondant aux critères de satisfaction minimale et ne faisant aucune tentative réelle d'optimisation.

2. Techniques quantitatives :

Armés de gestionnaires de l'information, ils peuvent prendre de meilleures décisions. Les gestionnaires de première ligne, par exemple, qui reçoivent des informations sur les coûts d’activité directs, peuvent mieux gérer les marges (bénéfices) et les coûts. Les organisations peuvent obtenir plus de cohérence entre la direction et les gestionnaires de niveau inférieur en fournissant davantage d'informations dans l'ensemble de l'organisation.

Les techniques de prise de décision quantitative sont:

je. Système d'information de gestion (MIS),

ii. Système d'aide à la décision (DSS),

iii. Arbre de décision et

iv. Technique Delphi.

i . Systèmes d'information de gestion (SIG) :

Les systèmes d'information de gestion (SIG) sont des systèmes de reporting qui résument, rassemblent et présentent des informations sur une activité donnée, telle que le traitement d'une transaction. Un SIG est une procédure qui vise à fournir aux gestionnaires les informations appropriées au moment et au moment où ils en ont besoin.

C'est un système informatique complet permettant de fournir des informations financières et qualitatives à tous les niveaux de la direction. L'accès aux données dépend du besoin de savoir et est limité aux domaines jugés utiles par certains gestionnaires; les informations confidentielles sont réservées à la direction.

Les systèmes d'information de gestion (SIG) fournissent un soutien aux gestionnaires d'une organisation en fournissant des rapports, des calendriers, des plans et des budgets quotidiens. La figure 3 présente un SIG de base. Les activités d’information de chaque responsable fonctionnel varient selon qu’il se trouve dans le service de comptabilité ou le service de marketing, ainsi que le niveau de gestion.

En général, les cadres moyens se concentrent principalement sur les activités et l’information internes, les cadres supérieurs et supérieurs restent également engagés dans des activités externes. Cependant, les cadres intermédiaires constituent le plus grand groupe d'utilisateurs MIS. Comme ils utilisent fréquemment cette technique et fréquemment, ils ont besoin d'informations en réseau pour planifier des activités émergentes telles que la formation des employés, la manutention et les flux de trésorerie.

Les SIG produisent des rapports qui se répartissent en trois catégories principales.

Premièrement, des rapports périodiques et planifiés. Par exemple, un SIG peut produire des rapports hebdomadaires sur les activités de vente ventilées par région.

Deuxièmement, les SIG produisent des rapports sur la demande, qui sont générés à la demande des gestionnaires.

Enfin, certains SIG produisent des rapports d'exception, générés sous forme d'avertissements en fonction de certaines conditions commerciales. Par exemple, un système d'inventaire peut générer un rapport d'exception pour avertir les gestionnaires des faibles niveaux de stock d'une ligne de produits particulière. Les SIM sont généralement très structurés car ils impliquent des calculs simples très répétitifs avec une faible variabilité dans leur présentation.

ii . Système d'aide à la décision (DSS) :

Les bases de données hébergées sur Internet et les outils de requête conviviaux devenant de plus en plus courants, les entreprises se tournent vers le logiciel DSS (Decision Support System) pour analyser les bases de données de l'entreprise et les transformer en informations utiles à la prise de décision. DSS comprend généralement des fonctionnalités d'analyse et de rédaction de rapports, permettant ainsi aux utilisateurs de traduire les nouvelles données sous une forme utile pour l'aide à la décision.

DSS est un système d'information informatique qui effectue une analyse de données complexe qui aide les utilisateurs à prendre des décisions éclairées. Il s’agit d’une procédure qui vise à fournir aux gestionnaires les informations appropriées au fur et à mesure de leurs besoins et qui aide deux gestionnaires à prendre des décisions.

Un DSS est généralement basé sur des réseaux informatiques interactifs qui peuvent aider les gestionnaires à résoudre des problèmes et à évaluer les effets de différents résultats d'une décision. Certains SSD sont développés pour résoudre des problèmes spécifiques, d’autres servent un objectif plus général. Cela permet à la direction d’analyser différents types de problèmes.

Un DSS implique une modélisation analytique sophistiquée pour soutenir la prise de décision semi-structurée et non structurée, principalement au niveau de la direction. Les DSS implémentent des modèles mathématiques et / ou heuristiques pour traiter les données. Ils vont beaucoup plus loin que le type de présentation des informations effectué par les systèmes MIS. Ils donnent également des recommandations à l'utilisateur, identifient les avantages et les inconvénients des alternatives de décision. Parfois, ces systèmes utilisent des techniques d'intelligence artificielle.

La technologie d'aide à la décision est un développement logiciel relativement nouveau. Cependant, DSS offre des paradigmes de programmation très flexibles. Il divise et décompose les données qui peuvent être nouvelles et complexes en blocs compréhensibles afin de faciliter la prise en compte partagée de plusieurs critères. Le DSS peut vous aider à prendre des décisions pour lesquelles des solutions prédéterminées sont inconnues en utilisant des modèles sophistiqués et une analyse des données.

Avantages :

(a) Un SSD peut permettre de gagner beaucoup de temps et d’améliorer la prise de décision.

(b) DSS peut accélérer la collaboration lorsqu'il y a plusieurs décideurs et que tous doivent être satisfaits. En offrant à plusieurs utilisateurs un accès aux données de l'entreprise, DSS peut clarifier le processus de prise de décision et améliorer la cohérence entre plusieurs décideurs. Avec le commerce électronique, les concurrents répondent aux décisions stratégiques en quelques jours, voire quelques heures. La rapidité avec laquelle les décisions sont prises devient plus critique. DSS aide les décideurs à envisager un large éventail de solutions de remplacement sur une courte période.

De nos jours, les cadres moyens et supérieurs reçoivent une aide à la décision grâce à un système d’aide à la décision (DSS). C'est un système interactif qui localise et présente les informations nécessaires pour apporter le soutien nécessaire au processus décisionnel.

Les DSS sont aujourd'hui largement utilisés pour soutenir le département marketing. Ils utilisent des modèles mathématiques pour projeter les résultats d'une nouvelle décision, en ajoutant des variables - telles que des résultats précédents dans des contextes similaires - afin d'aider les spécialistes du marketing à prendre des décisions optimales.

iii . Arbre de décision :

L'arbre décisionnel est une aide à la prise de décision dans des conditions incertaines qui définit des solutions alternatives et les conséquences financières de chaque alternative, et attribue des probabilités subjectives à la probabilité d'événements futurs. Par exemple, une entreprise ou un homme d’affaires qui envisage d’ouvrir une nouvelle usine dont le succès dépendra des dépenses de consommation (et donc de l’état de l’économie) aurait un arbre de décision semblable à celui de la figure 4.

L’homme d’affaires a deux options: ouvrir une nouvelle usine pour augmenter sa capacité de production ou ne pas ouvrir une nouvelle usine; et il doit tenir compte de deux états de la nature ou des événements susceptibles de se produire: un boom économique ou une récession. L'homme d'affaires doit évaluer la probabilité que chacun de ces événements se produise et, en se basant sur ses connaissances et son expérience, il estime qu'il existe une chance sur deux d'un boom et une probabilité de 0, 5 d'une récession. Enfin, l’homme d’affaires estime les conséquences financières sous forme de RS. 80 000 profits pour la nouvelle usine s'il y a un boom, et un Rs. 30 000 pertes en cas de récession.

Pour prendre une décision, le gestionnaire doit disposer d’un critère de décision lui permettant de choisir ce qu’il considère comme la meilleure des alternatives. Comme les choix comportent un élément de risque, nous devons donc connaître son attitude face au risque. Si le gestionnaire était neutre dans ses attitudes vis-à-vis du risque, nous pourrions alors calculer l'équivalent de certitude de l'option «usine ouverte» en utilisant le critère de la valeur monétaire attendue, qui prend la conséquence financière de chaque résultat et le pondère par la probabilité de son occurrence. -

qui étant plus grand que le Rs. 0 pour certains de ne pas ouvrir l'usine justifierait d'aller de l'avant avec le projet d'usine.

Toutefois, si le gérant était opposé au risque, il ne jugerait peut-être pas approprié le critère de la valeur monétaire attendue, car il pourrait exiger une prime de risque pour l'inciter à prendre ce risque. L'application d'un équivalent de certitude plus prudent de la branche «usine ouverte» pourrait même empêcher la décision d'aller de l'avant en invoquant le «risque de perte» de perdre des roupies. 30 000.

iv . La technique de Delphes :

La technique Delphi est une approche permettant de générer de nouvelles idées ou de résoudre des problèmes au sein d’un groupe ou d’une équipe. Chaque membre ou partie intéressée soumet ses recommandations ou ses opinions sur la question à l'examen à un point de contact central. Toutes les idées générées de cette manière sont ensuite diffusées à tous les participants au processus, qui ont ensuite la possibilité de soumettre leurs commentaires.

Ce processus est répété jusqu'à ce qu'un consensus se dégage. Bien que prenant beaucoup de temps, cela peut être une approche efficace de la gestion du changement. La raison pour laquelle il permet à toutes les parties intéressées d'exprimer leur point de vue, génère un consensus et, en intégrant tout cela dans le processus de prise de décision, tend à générer un engagement en faveur du résultat final.


Techniques de prise de décision - Techniques qualitatives, quantitatives et autres

La prise de décision doit être précise et rationnelle pour être efficace. La prise de décision devient un exercice difficile, en particulier lorsque les décisions sont complexes et ont des conséquences pour les principaux intervenants. Le succès d’une organisation dépend de la prise de décision corrective. De bonnes décisions peuvent apporter le succès, alors qu'une mauvaise décision peut ruiner une organisation. Afin de mener à bien la procédure de prise de décision, une grande variété de techniques de prise de décision sont adoptées.

Ces techniques peuvent être classées en deux grandes catégories:

Technique # 1. Qualitative:

Les techniques qualitatives de prise de décision sont de nature subjective, car elles reposent sur des facteurs autres que des données numériques. C'est une analyse plus approfondie des facteurs. La prise de décision qualitative repose non seulement sur les données statistiques numériques, mais aussi sur d’autres facteurs associés pouvant avoir une influence sur les données collectées.

Il s’agit d’une analyse approfondie de tous les facteurs susceptibles d’affecter le processus de prise de décision. Tout en prenant des décisions qualitatives, les gestionnaires doivent avoir une connaissance expérimentale des divers facteurs à la base d'un problème. La prise de décision qualitative est également appelée prise de décision en groupe car la décision est le résultat d'une discussion mutuelle.

Les différentes techniques qualitatives de prise de décision sont:

(i) Technique Delphi:

La méthode Delphi a été mise au point dans les années 1950 par Olaf Helmer et Norman Dalker de RAND Corporation pour prévoir l’impact de la technologie sur la guerre. Il a été incorporé pour réduire l’éventail des réponses et parvenir à un consensus. Depuis lors, la méthode Delphi a été largement adoptée par les organisations en tant que technique décisionnelle importante.

La méthode Delphi vise à solliciter le point de vue des experts au moyen d’une série de questionnaires conçus de manière stratégique, entrecoupés d’informations et de retours d’opinions afin de faire converger leurs réponses vers un consensus.

Wechsler donne une définition très complète de la méthode Delphi: «Delphi est une enquête dirigée par un groupe de contrôleurs. Elle comprend plusieurs séries d'un groupe d'experts anonymes entre eux et pour lesquels les pronostics subjectifs-intuitifs, un consensus est visé. Après chaque cycle d'enquête, un retour standard sur le jugement du groupe statistique calculé à partir de la médiane et des quartiles de pronostics simples est donné et, si possible, les arguments et les contre-arguments des réponses extrêmes sont renvoyés ».

Ainsi, une méthode Delphi est adoptée dans la procédure suivante:

(a) Un groupe d'experts est sélectionné pour résoudre un problème particulier.

(b) Ces experts sont séparés et leur jugement ou opinion anonyme sur la question est recherché au moyen d'un questionnaire ou d'une enquête. Le maintien de leur anonymat aide à obtenir des réponses impartiales.

(c) Après cela, les membres sont invités à partager et à discuter de leur évaluation les uns avec les autres.

(d) Les réponses sont rassemblées, résumées et redistribuées à tous les experts.

(e) Avec ces informations issues de l'évaluation du cycle précédent, les experts sont tenus de prendre de nouvelles décisions avec les nouveaux intrants.

f) Ce processus se poursuit pendant de nombreuses phases jusqu'à ce qu'une convergence satisfaisante des opinions des experts soit atteinte.

La technique Delphi est une technique très utile pour traiter et résoudre les problèmes complexes qui sont sujets à de nombreuses interprétations et alternatives. Bien que ce soit un exercice fastidieux et que son succès dépende en grande partie de l'expertise des panélistes et de leurs compétences en communication.

(ii) Brainstorming:

Le brainstorming est une technique décisionnelle puissante utilisée pour extraire les idées d'un groupe de personnes. Pour le brainstorming, des groupes sont formés et chaque individu dispose d'une plate-forme pour explorer et exprimer ses idées aux autres. Le brainstorming peut être utilisé par une organisation pour des objectifs multiples tels que la résolution d'un problème, la génération de nouvelles idées, le développement d'équipe, etc.

Pour que les séances de brainstorming soient efficaces, il faut que les séances de brainstorming soient organisées de manière à éviter le chaos, il convient de fournir aux individus un environnement exempt de critiques et la liberté d'exprimer leurs points de vue. Contrairement à Delphi, le brainstorming se fait en face à face pour que chaque individu sache ce qui se passe, puisse agir et réagir.

Le brainstorming est effectué dans une organisation en suivant la procédure suivante:

(a) Créez un groupe et familiarisez-le avec l'objectif et le but de la discussion.

(b) Fournir un environnement dans lequel chaque membre du groupe est capable d'interagir clairement avec tous les autres membres du groupe.

c) Donner à chaque membre le temps et l’opportunité d’exprimer son opinion.

(d) Si possible, le facilitateur continue à noter les idées générées.

(e) Enfin, les idées générées ou les solutions alternatives déchiffrées sont évaluées, analysées et hiérarchisées.

Par exemple, une organisation a connu une forte baisse de ses ventes au cours des derniers mois. Il cherche maintenant divers moyens d’augmenter ses ventes.

Dans ce cas, une entreprise souhaite d’abord développer une liste d’alternatives pour augmenter les ventes, puis les hiérarchiser. Ainsi, la meilleure solution à ce problème consiste à organiser une séance de remue-méninges en invitant des personnes de l'entreprise ou des experts externes à discuter de la question. Ils peuvent s’asseoir ensemble pour élaborer une liste d’options et les classer à l’unanimité.

iii) Technique de groupe nominal (NGT):

La technique de groupe nominal est une variante de la technique de brainstorming. Il s'agit d'un processus structuré d'obtention des avis, idées, suggestions, etc. du groupe. Contrairement au brainstorming, dans la technique du groupe nominal, chaque membre est familiarisé avec le problème ou la question à l'examen et doit rédiger son opinion et sa suggestion sur un papier.

Ainsi, au départ, aucune discussion n'est autorisée entre les membres. Une fois que tous les participants ont donné leurs idées, les propositions et suggestions de chacun sont discutées de manière interactive au sein du groupe. Les participants, à la suite de cette technique, développent une agrégation mathématique des préférences de chaque participant afin de classer le groupe.

Ainsi, la technique NGT est largement utilisée dans la prise de décision qualitative en raison de ses avantages suivants:

(a) L'implication du personnel dans le processus de prise de décision contribue à une acceptabilité plus large de la décision finale.

(b) La génération silencieuse d’idées minimise au départ la possibilité de biais et d’influences indues. Cela permet à un individu d'être créatif.

(c) Les discussions et interactions ultérieures permettent au groupe de tirer parti de la diversité des esprits.

iv) Vote multiple:

Un autre outil de prise de décision en groupe est le vote multiple. Dans cette méthode, des tours de vote répétés sont effectués jusqu'à ce qu'un consensus soit atteint. Dans cette méthode, chaque participant présente son opinion ou sa proposition devant le panel et chaque membre émet un vote. Lorsque le vote pour la suggestion de chaque participant est terminé, les stratégies ou suggestions avec le plus grand nombre de votes se qualifient pour le tour suivant. Ce processus se poursuit jusqu'à ce qu'une stratégie unanime claire soit votée.

(v) interaction didactique:

C'est une technique de prise de décision très utile lorsque les décisions à prendre sont de nature dichotomique. La solution à de telles décisions consiste à prendre une décision «oui» ou «non». Par exemple, acheter des machines ou ne pas acheter, importer ou ne pas importer, vendre ou ne pas vendre, etc. Ces décisions s’excluent mutuellement, c’est-à-dire que l’acceptation d’une décision entraîne automatiquement le rejet d’une autre.

Pour cette méthode, au lieu d’un groupe d’experts, deux groupes d’experts sont créés, l’un en faveur de la décision «oui» et l’autre en faveur du «non». Chaque groupe génère ensuite la liste des justifications de ses décisions, puis interagit et discute avec ses conclusions. Avec des interactions et des discussions mutuelles, les deux groupes parviennent à un consensus et une décision est prise.

Technique n ° 2. Prise de décision quantitative:

La prise de décision quantitative est celle qui repose sur des données numériques et quantifiables. L'approche quantitative de la prise de décision vise à trouver une solution à l'aide de modèles mathématiques. Ces techniques de prise de décision sont applicables en cas de décisions structurées. Selon Good pasture, «la prise de décision quantitative est particulièrement utile lorsqu'il existe une politique rationnelle d'obtention des résultats». Il existe de nombreuses méthodes pour prendre des décisions à l'aide de données quantifiables.

Les plus courants sont les suivants:

(i) matrice de décision:

La méthode de la matrice de décision a été inventée par le professeur Stuart Pugh et est également appelée méthode de Pugh. La méthode de la matrice de décision est une technique quantitative utilisée pour classer les options multidimensionnelles disponibles pour un problème sous-jacent. Cette technique est principalement utilisée lorsque diverses alternatives sont disponibles et que de nombreux paramètres doivent être pris en compte pour effectuer une sélection.

Les domaines d’applicabilité de la matrice de décision sont les suivants: options d’investissement, options de fournisseur, options de produit, etc. La matrice de décision est utilisée en effectuant une série de comparaisons par paire entre les options par rapport à un certain nombre de critères ou d’exigences. L'un des principaux avantages de Decision Matrix par rapport à d'autres outils d'aide à la décision est qu'il est capable de gérer simultanément un grand nombre de critères de décision.

ii) Analyse coûts-avantages:

L’analyse coûts-avantages est un processus systématique d’évaluation de la faisabilité des projets ou propositions à l’examen. Comme son nom l'indique, cette méthode vise à comparer les avantages totaux tirés d'un projet avec les coûts totaux encourus pour un projet identique.

L'analyse coûts-avantages, en tant que technique décisionnelle, est utile dans les situations où:

(a) Les avantages et les coûts d'un projet peuvent être identifiés numériquement.

(b) Évaluer et sélectionner un projet parmi de nombreuses alternatives.

(c) Déterminer la faisabilité d'un achat en capital.

En tant que technique décisionnelle numérique, une analyse coûts-avantages devrait normalement être entreprise pour tout projet impliquant l'élaboration d'une politique, des dépenses en capital, l'utilisation d'actifs ou la définition de normes.

(iii) Analyse de la période de récupération:

L'analyse de la période de récupération est un outil financier dont dispose un décideur pour déterminer la viabilité du projet en calculant la période de récupération de celle-ci. La période de récupération peut être définie comme la période au cours de laquelle l'investissement initial d'un projet est recouvré. En d'autres termes, il indique le temps nécessaire à un projet pour récupérer son investissement initial. En tant qu’outil de prise de décision, le gestionnaire peut décider, sur la base de la période de récupération, du projet à accepter ou à rejeter. Un projet avec une période de récupération inférieure est préféré aux autres projets car il récupère son investissement le plus rapidement possible.

La période de récupération est calculée en utilisant la formule suivante:

iv) Analyse de l'arbre de décision:

L'analyse des arbres de décision peut être définie comme un outil d'aide à la décision qui utilise un graphique en forme d'arborescence, c'est-à-dire qui permet de créer des branches et de décrire toutes les alternatives de décision possibles pour un problème particulier. Un arbre de décision est une méthode imagée qui commence par une racine, c’est-à-dire un problème sous-jacent ou une décision à prendre.

Cette racine est ensuite étendue aux branches et aux noeuds décrivant diverses alternatives et solutions disponibles avant les décideurs pour le problème sous-jacent, ainsi que l'état de la nature et la probabilité respective d'apparition d'alternatives.

Les arbres de décision, en plus d'être imagés, sont également utiles pour une prise de décision efficace car ils impliquent un processus systématique et formalisé conduisant à la présentation d'une vue holistique de diverses alternatives à un problème particulier et de leurs conséquences ou résultats respectifs.

(v) Simulation:

La simulation peut être définie comme une imitation d'une situation réelle. En tant que technique de prise de décision, la simulation est utilisée pour créer une réplique d’une situation réelle afin de savoir ce qui pourrait être un résultat dans des conditions de fonctionnement réelles. Donald G. Malcolm définit la simulation comme «un modèle décrivant le fonctionnement d'un système à grande échelle d'hommes, de matériaux, de machines et d'informations, fonctionnant sur une période de temps dans un environnement simulé des conditions réelles réelles». Technique de simulation principalement vise à répondre à des questions de type "et si" sur des situations réelles.

La méthode de simulation peut être adoptée dans les situations suivantes:

(a) Dans l'étude de projets impliquant des investissements énormes avant la mise en œuvre réelle.

(b) Pour prévoir les difficultés ou problèmes pouvant survenir du fait de la mise en place d'un nouveau mécanisme, procédé ou système.

(c) Pour former les employés sans perturber les opérations réelles.

(d) Situations dans lesquelles l'exécution réelle ou l'exécution est irréversible, telles que: opérations médicales, disposition d'un bâtiment, guerres, etc.

vi) Analyse du réseau:

L'analyse de réseau fait référence à l'utilisation de techniques de réseau pour la résolution de problèmes vastes et complexes comprenant de nombreuses activités interdépendantes à exécuter dans un ordre particulier. Par exemple, dans la construction de métros, de ponts, etc., l’analyse de réseau s’applique à la réussite des projets dans les délais.

Le réseau est une présentation graphique de ces activités interdépendantes dans leur ordre d'apparition, reliées par des flèches et représentées par des nœuds. L'analyse de réseau vise à développer un réseau, puis à planifier, programmer et contrôler l'exécution des activités d'un projet complexe de grande taille.

Il existe principalement deux techniques de réseau qui sont largement appliquées. Ceux-ci sont:

(a) Technique de contrôle d'évaluation de programme (PERT) - Le PERT est une technique applicable aux projets ayant des activités non répétitives. PERT est une approche probabiliste où le temps d'achèvement de chaque activité n'est pas certainement connu.

(b) Méthode du chemin critique - La CPM est une technique d'évaluation de projet qui vise à identifier la durée totale du temps d'achèvement du projet ainsi que le chemin le plus court pour son achèvement. Le CPM est une technique de réseau déterministe dans laquelle le temps de réalisation d'une activité est connu avec certitude.

vii) Recherche opérationnelle:

La recherche opérationnelle peut être définie comme une méthode scientifique utilisant divers outils et techniques pour apporter des solutions quantitatives aux problèmes. En tant que technique de prise de décision quantitative, la recherche opérationnelle est très largement utilisée pour résoudre un large éventail de problèmes.

Grâce à l’application de techniques de recherche opérationnelle, la direction est en mesure de résoudre de nombreux problèmes complexes grâce à une méthodologie systématique et objective, sujette à des biais minimes. La recherche opérationnelle en tant qu'approche scientifique comprend diverses techniques qui ont leurs domaines d'application respectifs.

Ces techniques sont:

(a) Programmation linéaire - C'est une technique d'optimisation. Il traite de l'optimisation (maximisation et minimisation) d'une fonction objective, c'est-à-dire du problème à l'étude sous réserve de la disponibilité des contraintes.

(b) Modèle de transport - Il s'agit d'une technique de prise de décision qui vise à gérer le mouvement des marchandises d'un nombre V de sources à un nombre "m" de destinations le plus rentable possible.

(c) Modèle d'affectation - Cette technique vise à attribuer des tâches à différents utilisateurs afin de minimiser les coûts liés à l'exécution du travail.

d) Contrôle des stocks - Ces techniques visent à prendre des décisions concernant la quantité de commande économique, la quantité à commander, la fréquence des commandes, le niveau du stock de sécurité, etc.

(e) Théorie de la file d'attente - Cette technique est applicable pour résoudre les problèmes de file d'attente longue et les problèmes d'encombrement du trafic. Par exemple, aux pompes à essence, aux fenêtres de réservation des chemins de fer, aux fenêtres de service des collèges, etc., toutes les files d'attente sont longues. This technique primarily answers questions such as whether to open a new counter or not, what is the desired number of persons in a queue so as to maintain efficiency, etc.

(f) Sequencing theory – This technique involves determination of an optimal order or sequence of performing a series of jobs so as to optimise the total time or cost involved in the process.

Other Decision-Making Techniques:

je. Management Information System (MIS):

Management Information System or 'MIS' is a computer-based system of collecting, storing and disseminating data in the form of information needed to carry out the functions of management. MIS is a system to support the decision-making function in an organisation. It helps the managers to discharge their functions of management efficiently and effectively. With MIS, the quality of management enhances as it provides accurate, timely and relevant information necessary for planning, organisation and control.

According to Dickey, “Management Information System is an approach to information system design that conceives the business enterprise as an entity composed of interdependent system and sub-systems, which with the use of automated data processing systems attempt to provide timely and accurate management information which will permit optimum management decision-making.”

Objectives of MIS:

(a) Capturing Data – The very first purpose of MIS is to capture and collect data from diverse sources which will facilitate in organisational decision-making. Data may be specific, general, and contextual or may be an operational information.

(b) Processing Data – The data captured is in its original form is not apt for the purpose of making decision-making. Hence, it is processed to be converted into information. This processed data is utilised for various organisational functional decision areas such as planning, organising, coordinating, directing and controlling.

Data can be processed through:

(i) Making calculations

(ii) Sorting of data

(iii) Classifying data

(iv) Summarising data.

(c) Information Storage – MIS stores the processed or unprocessed data for future use. If any information is not immediately required, it is saved as an organisation record, for later use.

(d) Information Retrieval – The system should be able to retrieve this information from the storage as and when required by various users.

(e) Dissemination of Information – Information, which is an output or finished product of MIS, is disseminated to the users in the organisation.

Characteristics of MIS:

(a) Systems Approach – MIS follows a systems approach. It means considering a systematic and comprehensive outlook of various input and output sub-systems.

(b) Management-oriented – Management information system, being a very critical and integral part of decision-making, focuses on catering to the decision-making requirements of various managerial functions such as- planning, organising, staffing, etc.

(c) Need-based – Management information system is a means for effective decision-making. Thus, it is designed and implemented according to the need and requirement of an organisation or of specific level.

(d) Future Orientation – Being a tool for decision-making, MIS is essentially a future-oriented technique. Collecting data and providing information for taking decisions is done by MIS for future reference.

(e) Integrated approach – MIS, being a computer-based system aims at collection, processing and dissemination of information on a unanimous basis. It adopts an integrated approach so as to provide more meaningful information to the right person at the right time.

(f) Long-term Planning – MIS is a decision-making system which involves a complex set-up and expertise to implement it. To reap the benefits of MIS, it is implemented in an organisation for a long-term period.

Significance of MIS:

In the recent years, the need for management information system has increased manifold due to the following reasons:

(a) Fosters Effective Planning – MIS is very useful for efficient and effective planning function of an organisation. MIS by providing quick and timely information to the management will be instrumental in developing plans more accurately and swiftly.

(b) Faster Communication – Management information system, with the computer-based information system and usage of advanced techniques of information transfer, ensures that information reaches the right person at the right time. With MIS, the formal communication becomes fast and accurate.

(c) Globalisation and Reducing Cultural Gap – With the implementation of computer-based information system in organisations, one can scale down the problems arising from the linguistic, geographical and some cultural diversities. With MIS, sharing of information, knowledge, communicating and building relationships between different countries become much easier.

(d) Availability – Management information systems have made it possible for businesses to be open 24 x 7 across the globe. This means that a business can be open anytime and anywhere making trade between different countries easier and more convenient.

(e) Cost-Effectiveness and Productivity – MIS application promotes more efficient operation of the company and also improves the supply of information to decision-makers. Applying such systems can also play an important role in helping companies to put greater emphasis on information technology in order to gain a competitive advantage.

(f) Effective Means of Control – MIS is instrumental in generation of various kinds of reports indicating about the performance of men, materials, machinery, money and management. MIS is helpful in controlling costs by giving information about idle time, labour turnover, wastages and losses and surplus capacity. Furthermore, MIS makes comparison of actual performance with the standard and budgeted performance very promptly, enabling mangers to take remedial actions in no time.

Limitations of MIS:

MIS, although being a very sophisticated decision-making tool, has the following limitations:

(a) Only Quantitative Inputs:

MIS considers primarily quantitative components and thus, in this manner, it disregards the non-quantitative variables like assurance, motivation, dispositions of individuals from the association, etc., which have an essential impact and influence on the organisation's decision-making process.

(b) Meant for Programmed Decisions:

MIS is less useful for making non-programmed decision-making. Such types of decisions are not of routine type and thus they require information, which may not be available from existing MIS to executives.

(c) Inflexibility:

With ever changing and dynamic environment, MIS may not be flexible enough to have imperative adaptability to rapidly redesign itself with the changing needs of time.

(d) No Substitute for Effective Management:

MIS, despite being an important element in decision-making, does not replace the role and function of managerial judgment in decision-making. It is simply a vital device in the hands of decision-makers which facilitate in decision-making and problem-solving.

(e) Expensive:

Implementation of management information system in an organisation requires huge investment in terms of installation of computers, appointment of specialised technical staff and providing training to existing employees for effectively utilising it.

ii. Decision Support System (DSS):

Decision Support Systems (DSS) are interactive computerised information systems planned in a manner so as to enable the decision-takers to make a selection of the most feasible alternative amongst various options available. As the name says, DSS is a software-based system which assists managers in taking decisions by providing access to voluminous information collected from various information systems in an organisation.

It need not necessarily take the decision itself. An appropriately composed DSS is an intelligent programming based framework expected to help the decision-makers to assemble valuable data from a mix of crude information, reports, individual learning, or plans of action to recognise and take care of issues and finally take decision.

A DSS requires three basic constituents:

(a) The database (or knowledge base)

(b) The model (ie, the decision context and user criteria)

(c) The user interface

Objectives of DSS:

(a) Data handling – The very objective of a DSS is to handle and store large amounts of data. It is like database searches which can be accessed as and when need for extracting the information arises.

(b) Collection and processing of data – DSS aims at procurement of data from varied internal and external sources and then processing it to convert into relevant information and finally storing it on the system for access.

(c) Facilitate in report making – DSS not only provides information but also helps the decision-maker by generating reports and presentations suiting his needs. DSS also helps the user by making charts, graphs, tables, etc., according to the requirement of the user.

(d) Analytical support – DSS also provides support to the user by making complex analysis and developing comparative charts with the help of using advanced software packages.

(e) Performs “what-if” and goal-seeking analysis.

Characteristics of DSS :

(a) DSS provides modern systematic models and information investigation instruments to bolster decision-making activities which are primarily semi-organised and unstructured.

(b) DSS aims at concentrating on issues that are extraordinary and swiftly changing. It focuses on assisting in arriving at a solution and is not characterised with the system of arriving at a solution.

(c) DSS is a system comprising of user-friendly softwares enabling the users to have easy interface and work directly. It has supportive networks which help management to address vital issues and long-term trends, both in internal and external environment.

(d) Having a focus on unstructured and non-routine decisions, DSS relies upon judgment, assessment and knowledge of the manager rather than replacing it.

(e) DSS facilitates the decision-makers with an array of computing and communicating capacity so as to enable him to apply them in different situations and problems.

Significance of DSS :

(a) Speedy Decision-Making – Decision support system by facilitating the procurement, processing and storage of voluminous data enables the managers to extract and use information in no time. This reduces the decision cycle time and increases employee productivity. With the help of computerised support system, time savings are substantial which in turn speeds up the decision-making process.

(b) Improves Effectiveness of User – Another benefit derived from decision support system is that it enhances effectiveness of decision-makers. By providing ample information in no time, DSS helps in taking decisions after considering wider arena of information and alternatives.

(c) Cost Saving – Incorporation of a decision support system provides an environment where decision-making speeds up, information extraction and access is speedier, accurate and rapid. This brings a lot of operational benefits and thereby results in cost reduction.

(d) Improves Interpersonal Communication – DSS by improving the quantum of data accessibility and maintaining uniform access by the users aids in improving interpersonal relationships. DSS also provides a means for sharing facts and information about company operations which improves data availability.

(e) Increases Satisfaction of Decision-Maker – DSS by providing computerised information, sophisticated softwares for analysis and wider coverage of data develops a sense of confidence in decision-maker that better and accurate information is used for taking decisions. This in turn leads to a satisfied and contended decision-maker.

(f) Automation of Various Support Systems – Data-driven DSS makes business information available to all users promptly as and when required. With DSS, an organisation is capable of automating various support systems and integrating the flow of information in an organisation.

Limitations of DSS :

Decision Support System brings many advantages for organisations and can have positive benefits.

However, designing and developing of a decision support system may have following limitations:

(a) Huge Cost Involvement – The very essence of decision support system lies in collecting data from many sources and processes them to convert into information relevant for decision-making. Thus, it requires an investment into an effective information system. Moreover, for many purposes, DSS requires the development of advanced techniques, information insight and data framework, all employing a high cost.

(b) Information Overload – Providing of excess information may not necessarily be beneficial for the decision-maker. Instead, it may boomerang and reduce his efficiency in taking decisions. With information overload, decision-maker may feel overburdened, may filter important information and finally there may be a delay in decision-making.

(c) Shift of Responsibility – Through DSS, computerised information being at the helm of decision-makers, it becomes very convenient for them to avoid responsibility of any wrong decision by simply passing on the blame over to the computerised information.

(d) Reduces Creativity – Implementation of decision support system in an organisation may reduce the skills and creativity of the employees because of too much dependence on computers. Decision-maker may be reluctant in deciphering new methods and techniques of doing things and may opt for simply relying on what DSS provides.

(e) Status Reduction – Implementation of decision support system facilitates in collecting data, processing it, storing it and also provides various techniques and software to analyse it and make presentations. With this, many times, employees have a perception that their task is diminished to the clerical work.


 

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