Sisteme de asistare a deciziilor în organizarea fabricației

Introducere

În cazul acestor decizii, managerii ştiu cu certitudine ce condiţii vor apărea mai târziu şi vor afecta rezultatele deciziei. Întrucât nu există decât o singură stare a naturii, a cărei manifestare viitoare este cunoscută cu certitudine de către decident, fiecare acţiune posibilă va genera un singur rezultat (probabilitatea de realizare este egală cu 1). Aceste decizii privesc situaţiile când, în urma unei acţiuni manageriale, se va produce o singură consecinţă. Ca urmare, decidenţii ştiu cu certitudine care va fi rezultatul pentru fiecare curs alternativ de acţiune. Într-o asemenea situaţie, un decident raţional va selecta dintre alternativele posibile pe aceea care generează cel mai bun rezultat.

Modelul MADM

Procesul decizional este un ansamblu de activităţi umane care, în esenţă, constă în conştientizarea mai multor posibilităţi de a acţiona într-un context dat, analizarea consecinţelor acestora în raport cu un scop propus, alegerea şi implementarea acelei acţiuni considerată optimă într-o viziune axiologică adoptată.

Principalele etape ale acestui proces sunt următoarele:

1. Declanşarea, caracterizată de sesizarea necesităţii de a acţiona ca răspuns la apariţia unor evenimente purtătoare de perturbaţii / agresiuni / schimbări / câştiguri / pierderi / oportunităţi / etc.;

2. Tensiunea decizională, definită prin preocuparea colectivă, de cele mai multe ori instinctivă şi neconcertată, de a percepe, chiar imprecis sau incomplet, problema decizională generată de evenimentele declanşatoare;

3. Formularea iniţială a problemei decizionale, pusă în evidenţă în variante informale, relativ diferite, în funcţie de viziunile diferiţilor actori angrenaţi în decizie între care pot apărea primele conflicte de opinii;

4. Enunţarea problemei decizionale formale, construită prin efort organizat de către mulţimea actorilor care se structurează armonios prin asignarea de roluri oficiale (decidenţi, experţi, consultanţi, executanţi etc.);

5. Rezolvarea problemei decizionale formale, presupunând aplicarea uneia sau mai multor metode capabile să furnizeze soluţii alternative pentru care se determină, prin simulare, consecinţele implementării lor, în final alegându-se cea considerată optimă;

6. Implementarea deciziei optime, subsumând totalitatea acţiunilor întreprinse în vederea obţinerii rezultatului scontat;

7. Verificarea corectitudinii / completitudinii / optimalitătii deciziei, putându-se conchide că procesul decizional s-a încheiat sau se poate reveni la una din etapele anterioare.

În procesul de definire şi rezolvare a problemei îmbunătăţirii calităţii şi productivităţii activităţii dintr-un centru de calcul, analistul a parcurs, în mod esenţial, două etape definite de metodologia de modelare:

- Definirea contextului MADM;

- Modelarea MADM propriu-zisă.

- Contextul MADM al unei probleme de alegere optimă este alcătuit din:

a) numele problemei (N);

b) mulţimea decidenţilor (D);

c) mulţimea stărilor naturii (S);

d) mulţimea atributelor impreuna cu sistemul de scale fuzzy pentru definirea şi descrierea a cuantilelor vagi (F);

e) setul de metode de normalizare adecvate problemei;(R1)

f) setul de metode de rezolvare adecvate şi recomandate rezolvării problemei (R2).

Informatizarea proceselor decizionale este o activitate foarte complexă şi dificil de realizat, fiind strâns legată de un context decizional dat. Totuşi etapele patru şi cinci din enumerarea de mai sus pot beneficia de un suport software standard, fiind îndeobşte cunoscut că, în majoritatea cazurilor, în aceste etape se poate apela la domeniul deciziei multi-atribut (Multi-Attribute Decision Making – MADM) care este capabila sa rezolve de maniera naturala problema alegerii optime (Optimal Choice Problem – OCP). MADM este un câmp în cadrul cercetărilor operaţionale deschis, în principal, prin lucrările şcolilor americane şi franceze şi dezvoltat spectaculos până în prezent, lucrările mai recente dovedind această afirmaţie.

Metodele MCDM, după felul în care se combină calculul şi procesul de decizie în găsirea unei soluţii, se împart în trei clase. Prima clasă, numită cu articularea apriori a preferinţelor, conţine metodele în care decidentul se foloseşte direct de o funcţie de agregare care combină obiectivele individuale în vederea transformării problemei multi-critericale într-o problemă monocriterială. A doua clasă, numită cu articularea aposteriori a preferinţelor, conţine metodele în care decidentului i se prezintă o mulţime de soluţii, de obicei monocriteriale, pe baza cărora se selectează / construieşte o soluţie de compromis. A treia şi ultima clasă conţine metodele în care, într-un proces iterativ, etapele de optimizare şi cele de decizie se succed, provocând îmbunătăţirea soluţiei pe baza informaţiilor acumulate la fiecare pas. O altă clasificare a metodelor MCDM se poate face ţinând cont de natura informaţiilor prelucrate. Astfel, întâlnim metode ce prelucrează informaţie certă sau informaţie incertă. Informaţia incertă poate proveni din modele de tip stochastic (modele cu risc) sau modele de tip fuzzy (modele lingvistice).