Wariant

Wariant
Polecane artykuły
Warunki podejmowania decyzji Modele procesów decyzyjnych Modele podejmowania decyzji Ekonomia menedżerska Drzewo decyzyjne Tablica decyzyjna Rachunek ekonomiczny Analytic Hierarchy Process Wpływ informacji na proces decyzyjny

Wariant jest to jedna z możliwości w procesie decyzyjnym. Proces decyzyjny nie zawsze prowadzi do podjęcia decyzji. Stanowi on grupę logicznie powiązanych ze sobą operacji myślowych lub obliczeniowych, prowadzących do rozwiązania problemu decyzyjnego poprzez dokonanie wyboru jednego z możliwych wariantów działania. Podmiotem procesu decyzyjnego jest decydent, wyrażający określone preferencje, oceniający możliwości i wyniki oraz wybierający ostateczny wariant decyzyjny. Sytuacja decyzyjna określa zaś zbiór wszystkich czynników (zależnych i niezależnych od oceniającego), mających wpływ na podjęcie decyzji przez decydenta w procesie decyzyjnym. Natomiast problem decyzyjny – oznacza sytuację problemową, w której decydent staje przed koniecznością wyboru jednego z co najmniej dwóch możliwych wariantów działania

Czemu służy wariantowanie:

• pomaga w opracowaniu najbardziej optymalnych i zrównoważonych rozwiązań w zakresie podejmowania decyzji
• ukazuje dowody w sprawie wybrania najlepszej z możliwych opcji
• przedstawia powody przez które zostały odrzucone pozostałe pozornie bardziej opłacalne opcje
• poprzez porównanie opcji pozwala dokonać oceny (szczególnie jeśli chodzi o np.: niepewność danych)

Metody oceny i porównywania wariantów decyzyjnych

W procesie podejmowania decyzji często napotykamy na sytuacje, w których musimy porównać różne warianty i ocenić ich atrakcyjność. Istnieje wiele różnych metod, które mogą nam w tym pomóc.

Jedną z najpopularniejszych metod oceny i porównywania wariantów jest metoda punktowa. Polega ona na przypisaniu każdemu wariantowi punktów w zależności od spełnienia określonych kryteriów. Następnie sumuje się punkty i wybiera się wariant o najwyższym wyniku. Metoda ta jest prosta w zastosowaniu i umożliwia uwzględnienie różnych kryteriów, ale może być trudna do zastosowania w przypadku dużej liczby wariantów.

Inną popularną metodą jest metoda macierzy wagowej. Polega ona na przypisaniu wag poszczególnym kryteriom i ocenie wariantów pod względem tych kryteriów. Następnie mnoży się oceny przez wagi i sumuje wyniki dla poszczególnych wariantów. Metoda ta umożliwia uwzględnienie względnej ważności różnych kryteriów, ale może być czasochłonna w przypadku dużej liczby kryteriów.

Kolejną metodą jest metoda rankingowa. Polega ona na porównaniu wariantów dwupoziomowym rankingiem. Najpierw porównuje się każdy wariant z każdym innym i przypisuje się mu odpowiednie miejsce w rankingu. Następnie sumuje się miejsca dla poszczególnych wariantów i wybiera się ten o najniższym wyniku. Metoda ta jest prosta w zastosowaniu i umożliwia porównanie wielu wariantów, ale może być trudna do zastosowania w przypadku dużej liczby kryteriów.

Każda z tych metod ma swoje zalety i ograniczenia. Metoda punktowa jest prosta i intuicyjna, ale może być trudna do zastosowania w przypadku dużej liczby wariantów. Metoda macierzy wagowej umożliwia uwzględnienie różnej ważności kryteriów, ale może być czasochłonna. Metoda rankingowa umożliwia porównanie wielu wariantów, ale może być trudna do zastosowania w przypadku dużej liczby kryteriów.

Ważnym elementem oceny i porównywania wariantów jest uwzględnienie wag poszczególnych kryteriów. Wagi te mogą być ustalone na podstawie intuicji, ekspertyzy lub analizy danych. Ważne jest również określenie, jakie znaczenie mają poszczególne kryteria w kontekście podejmowanej decyzji.

Przykładowo, jeśli rozważamy różne warianty inwestycyjne, jednym z kryteriów może być oczekiwany zwrot z inwestycji. Jeśli uznajemy, że oczekiwany zwrot jest dla nas ważniejszy niż inne kryteria, możemy przypisać temu kryterium większą wagę. Z kolei, jeśli uznajemy, że ryzyko inwestycji jest dla nas kluczowe, możemy przypisać temu kryterium większą wagę.

Metody oceny i porównywania wariantów są szeroko stosowane w praktyce. Możemy je zastosować w różnych obszarach, takich jak zarządzanie projektami, strategia biznesowa czy planowanie strategiczne. Przykładowo, możemy oceniać różne opcje strategii rozwoju firmy, porównywać różne warianty projektu lub wybierać najlepsze rozwiązanie w procesie planowania strategicznego.

Ryzyko i niepewność w procesie podejmowania decyzji

W procesie podejmowania decyzji często napotykamy na sytuacje, w których występuje ryzyko i niepewność. Ryzyko oznacza możliwość wystąpienia niekorzystnych zdarzeń lub strat, podczas gdy niepewność odnosi się do braku informacji lub pewności co do przyszłych wyników.

Ryzyko i niepewność mają istotne znaczenie w procesie decyzyjnym, ponieważ mogą wpływać na wyniki i skutki naszych decyzji. Dlatego ważne jest, aby umiejętnie oceniać i zarządzać tymi czynnikami.

W celu oceny i zarządzania ryzykiem istnieje wiele narzędzi i technik. Jednym z popularnych narzędzi jest analiza scenariuszy. Polega ona na opracowaniu różnych scenariuszy przyszłych zdarzeń i ocenie ich wpływu na wyniki decyzji. Dzięki temu możemy lepiej zrozumieć potencjalne ryzyko i podejmować lepsze decyzje.

Innym narzędziem jest drzewo decyzyjne. Polega ono na przedstawieniu różnych możliwości i konsekwencji decyzji w formie drzewa. Dzięki temu możemy wizualnie przedstawić różne ścieżki i ocenić ich ryzyko i korzyści.

Symulacje Monte Carlo to kolejna popularna technika. Polega ona na losowym generowaniu wartości dla różnych zmiennych i analizie ich wpływu na wyniki decyzji. Dzięki temu możemy ocenić ryzyko i niepewność związane z różnymi czynnikami i podejmować lepsze decyzje.

W obliczu ryzyka i niepewności istotne jest również zastosowanie strategii redukcji ryzyka. Polega ona na podejmowaniu działań mających na celu zmniejszenie ryzyka lub jego konsekwencji. Możemy również zastosować podejście adaptacyjne, które polega na monitorowaniu i reagowaniu na zmiany sytuacji.

Ryzyko i niepewność mogą mieć różne źródła. Mogą wynikać z czynników finansowych, technicznych, politycznych czy społecznych. Dlatego ważne jest, aby identyfikować, analizować i zarządzać tymi różnymi typami ryzyka i niepewności.

W procesie podejmowania decyzji istotne jest również uwzględnienie ryzyka i niepewności. Musimy być świadomi, że nasze decyzje są podejmowane w pewnym stopniu niepewności i ryzyka. Dlatego ważne jest, aby podejmować decyzje na podstawie dostępnych informacji i analizy, ale również być gotowym do adaptacji i reakcji na zmiany sytuacji.

Etapy procesu wariantowania

Proces wariantowania jest strukturalnym podejściem do generowania, oceny i wyboru wariantów decyzyjnych. Składa się z kilku etapów, które po kolei prowadzą do znalezienia najlepszego rozwiązania.

Pierwszym etapem jest identyfikacja problemu. Polega ona na określeniu, jakie są cele, jakie są ograniczenia i jakie są dostępne alternatywy. W tym etapie ważne jest również uwzględnienie różnych perspektyw i interesów.

Kolejnym etapem jest generowanie wariantów. Polega on na opracowaniu różnych możliwych rozwiązań problemu. Możemy zastosować różne techniki, takie jak brainstorming, metoda morfologiczna czy analiza kosztów i korzyści, aby wygenerować jak najwięcej różnych wariantów.

Następnie przechodzimy do etapu oceny wariantów. Polega on na ocenie każdego wariantu pod względem określonych kryteriów. Możemy zastosować wcześniej omówione metody oceny i porównywania wariantów, takie jak metoda punktowa, metoda macierzy wagowej czy metoda rankingowa.

Ostatnim etapem jest wybór optymalnego rozwiązania. W tym etapie analizujemy wyniki oceny wariantów i dokonujemy wyboru najlepszego rozwiązania. Ważne jest uwzględnienie zarówno wyników oceny, jak i różnych perspektyw i interesów.

Proces wariantowania jest istotnym narzędziem w podejmowaniu decyzji. Pozwala on na systematyczne podejście do generowania, oceny i wyboru wariantów. Może być stosowany w różnych obszarach, takich jak zarządzanie projektami, strategia biznesowa czy planowanie strategiczne.

Ważne jest przeprowadzenie procesu wariantowania w sposób efektywny i skuteczny. Wymaga to odpowiedniego przygotowania, wykorzystania odpowiednich technik i narzędzi oraz uwzględnienia różnych perspektyw i interesów. Przykłady zastosowania procesu wariantowania w praktyce pokazują, jak może on przyczynić się do lepszych decyzji i osiągnięcia zamierzonych celów.

Wybrane metody wspomagania decyzji

Według Tadeusza Trzaskalika wyróżnią się główne metody wspomagania decyzji:

• Metody addytywne

1. SAW (ang. Simple Additive Weighting Method)
2. F-SAW (ang. Fuzzy Simple Additive Weighing Method)
3. SMART (ang. Simple Multi-Attribute Ranking Technique)
4. SMARTER (ang. Simple Multi-Attribute Ranking Technique Exploiting Ranks)

• Metoda analitycznej hierarchizacji i metody pokrewne

1. AHP (ang. Analytical Hierarchy Process)
2. REMBRANDT (ang. Ratio Estimation in Magnitudes or decibells to Rate Alternatives which are Non-Dominated)
3. F-AHP (ang. Fuzzy Analytic Hierarchy Process)
4. ANP (ang. Analytic Network Process)
5. F-ANP (ang. Fuzzy Analytic Network Process)
6. MACBETH (ang. Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique)

• Metody werbalne

1. ZAPROS (ros. Метод ЗАПРОС - ЗАмкнутые ПРоцедуры у Опорных Ситуаций)
2. ZAPROS III

• Metody ELECTRE (fr. Elimination Et Choix Traduisant la Realia)

1. ELECTRE I
2. ELECTRE Iv
3. ELECTRE Is
4. ELECTRE III
5. ELECTRE TRI
6. ELECTRE I + SD
7. ELECTRE III + SD

• Metody PROMETHEE (ang. Preference Ranking Organisation Method for Enrichment Evaluations)

1. PROMETHEE I
2. PROMETHEE II
3. PROMETHEE II + weto
4. EXPROM (ang. Extension of the Promethee method)
5. EXPROM II + weto
6. PROMETHEE II + weto + SD
7. EXPROM II + weto + SD

• Wykorzystanie punktów referencyjnych

1. TOPSIS (ang. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)
2. F-TOPSIS (ang. Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)
3. VIKOR (serb. Visekrzterijumska Optimizacija i Kompromisno Resenje)
4. DEMATEL + ANP + VIKOR
5. BIPOLAR
6. BIPOLAR zmodyfikowany
7. BIPOLAR + SD

• Metody interaktywne

1. STEM-DPR (ang. Step Method for Discrete Decision Making Problems under Risk)
2. INSDECM (ang. Interactive Stochastic Decision Making Procedure)
3. ATO-DPR (ang. Analysis of Trade-Offs for Discrete Decision Making Problems under Risk)

Aby wybrać najlepszą metodę, trzeba przeprowadzić analizę porównawczą, warto skorzystać z:

• dane wejściowe-kryterium to przedstawia stopień skomplikowania wprowadzanej do algorytmu danej metody
• liczba kryteriów oceny- określa czy dana metoda posiada wysoką skuteczność obliczeniową przy większym skomplikowaniu (większej liczbie kryteriów do oceny)
• pracochłonność- kryterium to przedstawia w uogólnieniu poziom skomplikowania i ilość potrzebnych obliczeń przy tej samej liczbie kryteriów
• prezentacja wyników- określa stopień czytelności ukazanych wyników

Bibliografia

• Bojar W. Wełnitz M. (2012) Efektywne zarządzanie produkcją suszu poprzez wariantowanie planowanych decyzji, "Zarządzanie produkcją, harmonogramowanie zleceń produkcyjnych" cz. 4
• Książek M. (2014). Wykorzystanie wybranych metod wielokryterialnych do oceny inwestycji w procesie decyzyjnym, "Logistyka" nr: 3/2011
• Ronikier J. (2015). "Wariantowanie w procesie strategicznej oceny oddziaływania na śRODO|rodowisko na przykładzie Planu Zarządzania Ryzykiem Powodziowym"
• Trzaskalik T. (2014) wielokryterialne wspomaganie decyzji, przegląd metod i zastosowań, "zeszyty naukowe politechniki śląskiej"

Autor: Daniel Baster