हरबर्ट ए। साइमन के अनुसार निर्णय लेने की प्रक्रिया

यह लेख हर्बर्ट ए साइमन के अनुसार निर्णय लेने की प्रक्रिया के तीन मुख्य चरणों पर प्रकाश डालता है। कदम हैं: 1. खुफिया गतिविधि 2. डिजाइन गतिविधि 3. पसंद गतिविधि।

निर्णय लेने की प्रक्रिया चरण # 1. खुफिया गतिविधि:

खुफिया चरण में प्रारंभिक चरण को अक्सर समस्या खोजने या समस्या की पहचान के रूप में संदर्भित किया जाता है।

इस कदम में एक निर्णय की आवश्यकता वाली स्थिति के लिए पर्यावरण की खोज शामिल है।

खोज प्रक्रिया में अलग-अलग विशेषताएं होती हैं, जो इस बात पर निर्भर करती है कि क्या यह संरचित हो सकती है और क्या यह निरंतर या एडहॉक है।

इन अंतरों को तीन प्रकार की खोज में संक्षेपित किया गया है:

1. असंरचित खोज

2. संरचित एवोक खोज

3. संरचित निरंतर खोज।

1. असंरचित खोज:

कई मामलों में खोज या खुफिया एल्गोरिदम निर्दिष्ट नहीं किए जा सकते हैं। निर्णय समर्थन प्रणाली को उपयोगकर्ता को पुन: स्थापित, निश्चित तार्किक चरणों के बजाय परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से कार्य के दृष्टिकोण के लिए अनुमति देना चाहिए। असंरचित खोज के लिए समर्थन मुख्य रूप से डेटा बेस के लचीले उपयोग पर आधारित है।

उपयोगकर्ता को नए संबंधों और नए निष्कर्षों की खोज करने के लिए डेटा पर पुनर्प्राप्ति, प्रस्तुति स्कैनिंग, विश्लेषण और तुलना जैसे कार्यों को करने में सक्षम होने की आवश्यकता है जो पहले परिभाषित नहीं किए गए हैं।

इंटरैक्टिव सिस्टम उपयोगकर्ता को समस्या के मापदंडों को बदलने और जल्दी से उनके प्रभाव को देखने की अनुमति देकर असंरचित खोज के प्रदर्शन को बढ़ाता है। कुछ मामलों में, सिस्टम समर्थन में विश्लेषण सूचना प्रणाली शामिल हो सकती है और अन्य मामलों में सिस्टम मॉडल का प्रतिनिधित्व मॉडल का समर्थन हो सकता है डेटा बेस में तेजी से पहुंच के साथ एक फाइल ड्रॉअर सिस्टम हो सकता है।

2. संरचित एडहॉक खोज:

कई समस्याओं और अवसरों को नियमित खोज द्वारा नियंत्रित करने के लिए अक्सर पर्याप्त नहीं होता है। हालाँकि, खोज प्रक्रिया को संरचित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, प्लांट लोकेशन एक विस्तार करने वाली कंपनी के लिए एक समस्या हो सकती है, लेकिन डेटा बेस को सही ठहराने और प्लांट लोकेशन साइट्स के लिए नियमित स्कैनिंग के लिए पर्याप्त आवृत्ति के साथ ऐसा नहीं हो सकता है।

इसके बजाय खुफिया प्रक्रिया को संरचित किया जाता है, लेकिन इसे केवल तभी लागू किया जाता है जब अन्य संकेतक इसके लिए आवश्यकता का सुझाव देते हैं। संरचित विश्लेषण सूचना प्रणाली और प्रतिनिधित्व मॉडल के लिए सिस्टम समर्थन का उपयोग किया जा सकता है।

3. संरचित निरंतर खोज:

कुछ समस्या वाले क्षेत्रों, जैसे इन्वेंट्री बैलेंस और उत्पाद की कीमतें प्रतियोगियों के सापेक्ष, अपेक्षाकृत संरचित हैं और नियमित रूप से जांच की जा सकती है। आवधिक रिपोर्टिंग सिस्टम इस प्रकार की खोज को स्थिति डेटा का समर्थन प्रदान करते हैं। निर्णय समर्थन प्रणाली संभावित समस्याओं या अवसरों के सभी ज्ञात संकेतकों की स्कैनिंग के साथ सूचना आउटपुट के दायरे, संख्या और आवृत्ति को विस्तारित करने की अनुमति देती है।

आउटपुट आवधिक आधार पर या जब भी किसी समस्या या अवसर का पता चलता है, का उत्पादन किया जा सकता है। डेटा विश्लेषण प्रणाली और सुझाव प्रणाली इस प्रकार की खोज का समर्थन कर सकते हैं। इस चरण में एक दूसरा चरण समस्या निर्माण या समस्या संरचना कहा जाता है, जो तब होता है जब समस्या को अधिक स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के लिए अधिक जानकारी मांगी जाती है।

निर्णय लेने के इस प्रारंभिक चरण में सभी सफल चरणों की दिशा को प्रभावित करने की क्षमता है। इस चरण के दौरान, निर्णय निर्माता समस्या का एक मानसिक मॉडल बनाता है।

मानसिक मॉडल समस्या संरचना के प्रबंधक की समझ को दर्शाता है। समस्या संरचना से तात्पर्य समस्या में होने वाले चरों से है और वे किस प्रकार परस्पर क्रिया करते हैं। इस प्रकार गठित समस्या का गुणात्मक प्रतिनिधित्व संभावित समाधान के क्षेत्र को दृढ़ता से प्रभावित करता है। शोध से पता चला है कि कंप्यूटर ग्राफिक्स समस्या की संरचना की उपयोगकर्ता की धारणा को चित्रित करने और संचार करने में उपयोगी समस्या में सहायता करने में उपयोगी हैं।

निर्णय लेने की प्रक्रिया चरण # 2. डिजाइन गतिविधि:

खुफिया चरण का अनुसरण करने से समस्या या अवसर की पहचान होती है, डिजाइन चरण में कार्रवाई के संभावित पाठ्यक्रमों का आविष्कार, विकास और विश्लेषण शामिल होता है। डिजाइन चरण के लिए समर्थन विकल्पों पर विचार करने में पुनरावृत्ति प्रक्रियाओं के लिए प्रदान करना चाहिए।

निम्नलिखित पुनरावृत्तियाँ विशिष्ट हैं:

1. समस्या को समझने में सहायता:

स्थिति के एक सही मॉडल को लागू करने या निर्मित करने की आवश्यकता है, और परीक्षण किए गए मॉडल की धारणाएं।

2. समाधान बनाने के लिए समर्थन:

कार्रवाई के संभावित पाठ्यक्रमों की पीढ़ी द्वारा सहायता प्राप्त है;

ए। मॉडल ही है। मॉडल के हेरफेर अक्सर समाधान विचारों की पीढ़ी के लिए अग्रणी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

ख। डेटा बेस पुनर्प्राप्ति प्रणाली। पुनर्प्राप्ति क्षमताएं समाधान विचारों को उत्पन्न करने में उपयोगी डेटा प्राप्त करती हैं।

कई मामलों में, डिज़ाइन मॉडल एक सुझाया गया समाधान प्रदान करेगा। उदाहरण के लिए, इन्वेंट्री रिकॉर्डर मॉडल समस्या के समाधान का सुझाव दे सकता है कि कितना ऑर्डर करना है। यह मात्रा एक सुझाव है जिसे संशोधित किया जा सकता है, लेकिन यह एक व्यवहार्य समाधान का प्रतिनिधित्व करता है (और शायद मॉडल में कारकों के आधार पर एक इष्टतम समाधान)।

अक्सर निर्णय समर्थन प्रणाली समाधान के लिए तर्कसंगत खोज रणनीति में उपयोगकर्ता का नेतृत्व करेगी। उदाहरण के लिए, समाधान खोज प्रक्रिया आम प्रश्नों से संबंधित प्रश्नों के एक सेट से शुरू हो सकती है। इन सवालों के बाद प्रश्नों की एक श्रृंखला हो सकती है जो सभी विकल्पों पर विचार करने के लिए निर्णय निर्माता की सहायता करते हैं।

संरचित दृष्टिकोणों का लाभ यह है कि वे सामान्य निर्णय स्थान की व्यवस्थित रूप से खोज करने में सहायता करते हैं; नुकसान सामान्य निर्णय स्थान के बाहर खोज को दबाने की प्रवृत्ति है।

3. समाधानों की व्यवहार्यता के परीक्षण के लिए समर्थन।

किसी समाधान को व्यवहार्यता के लिए परीक्षण किया जाता है ताकि यह पर्यावरण के संदर्भ में समस्या क्षेत्र, संपूर्ण संगठन, प्रतियोगियों और समाज को प्रभावित करता है। विश्लेषण उनके पर्यावरण के व्यापक उपायों के खिलाफ न्यायिक रूप से किया जा सकता है। एक अन्य दृष्टिकोण विभिन्न पर्यावरण के मॉडल का उपयोग करके प्रस्तावित समाधानों का विश्लेषण करना है। इन मॉडलों में आम तौर पर कंप्यूटर प्रोग्राम और एक डेटा बेस शामिल होगा। एक व्यापक एमआईएस में मॉडल बेस में कई ऐसे मॉडल होंगे जिनका उपयोग परीक्षण समाधानों में किया जा सकता है।

निर्णय लेने की प्रक्रिया चरण # 3. विकल्प गतिविधि:

चुनाव के चरण में मुख्य कार्य संभावित विकल्पों का मूल्यांकन करना और बुद्धिमत्ता और डिजाइन चरणों के लिए सर्वोत्तम एक सॉफ़्टवेयर समर्थन का चयन करना है जो विकल्प प्रदान करने में सहायता करता है। पसंद चरण को एक चुनाव प्रक्रिया के आवेदन और चुने हुए विकल्प के कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है।

एक निर्णय समर्थन प्रणाली, परिभाषा के अनुसार, एक विकल्प नहीं बनाती है। हालांकि, अनुकूलन मॉडल और सुझाव मॉडल का उपयोग विकल्पों को रैंक करने के लिए किया जा सकता है और अन्यथा निर्णय निर्माता की पसंद का समर्थन करने के लिए निर्णय विकल्प प्रक्रियाओं को लागू किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, कई विकल्पों में से एक मशीन का अधिग्रहण करने का निर्णय एक या एक से अधिक मानदंडों द्वारा संरचित हो सकता है जैसे, वापसी की दर, पेबैक का वर्ष, न्यूनतम नकदी परिव्यय, कार्यकारी वरीयता, कर्मचारी वरीयता, न्यूनतम जोखिम, आदि। ये मानदंड हो सकते हैं। निर्णय सॉफ़्टवेयर के उपयोग द्वारा लागू किया जाना चाहिए। फिर चुनाव एक निर्णय निर्माता द्वारा किया जाता है और उस व्यक्ति को सूचित किया जाता है जो परिणाम को लागू कर सकता है।

यद्यपि निर्णय लेने की प्रक्रिया यहां अनुक्रमिक के रूप में होती है, लेकिन व्यवहार में यह स्पष्ट रूप से कम है। बुद्धिमत्ता, डिजाइन और पसंद की गतिविधियाँ आपस में जुड़ी हुई हैं और दोहराई जाती हैं, और वे एक गतिशील निर्णय लेने के वातावरण में होती हैं। एक डीएसएस को इस प्रक्रिया के सभी पहलुओं का समर्थन करना चाहिए।