IENG 451 ENDÜSTRİYEL YÖNETİM KONU 4 KARAR VERME Decision Making KARAR VERME, alternatifler arasından birini seçmektir. Karar verme, çeşitli amaçlar, bunlara ulaştırılacak yollar, araçlar ve imkanlar arasından seçimde bulunmakla ilgili zihinsel, bedensel ve duygusal süreçlerin toplamıdır. 2 Decision Making Karar verme planlamanın önemli bir parçasıdır. Yönetici, yönetim işlevlerini yerine getirirken sürekli bir biçimde karar almaktadır. Karar verme bütün yönetim faaliyetlerine temel teşkil eden bir unsurdur. 3 Karar Verme Üst kademe yönetim örgütsel kararlar alır. Bu kararlar strateji oluşturmak, örgüt ve çevresi arasındaki ilişkileri belirlemekle ilgilidir. Orta yönetim kademesinde ise organizasyonel kararlar alınmaktadır. Genellikle birimlerin koordinasyonu ile ilgilidir. Alt yönetim kademesinde ise, operasyonel kararlar alınmaktadır ve bu kararlar günlük faaliyetlerle ilgilidir 4 Yönetim Fonksiyonları (Fayol) Yönetim Fonksiyonları Planlama Karar Verme Organize Etme Yol Gösterme Kontrol Etme 5 Karar Verme’nin Doğası Planlama ile Karar Verme’nin İlgisi Yönetimsel Karar Verme iki veya daha çok rasyonel alternatif arasından fayda sağlayanı seçip masraflı olanı geride bırakma sürecidir. 6 Karar Verme’nin Doğası Karar Verme Çeşitleri Rutin Kararlar Sık sık tekerrür eden iyi yapılandırılmış durumlar olup, standart karar prosedürleri içeren ve az belirsizlik içeren durumlardır. Ör: bordro işleme, standart envanter öğelerini yeniden düzenleme,tedarikçileri ödeme vs. Muhtemelen yönetim kararlarının % 90’ı rutin kararlardır. 7 Karar Verme’nin Doğası Karar Verme Çeşitleri Rutin Olmayan Kararlar Kendini tekrar etmeyen durumlardır. Yapılandırılmamış durumlarla başa çıkmayı gerektirir. Örneğin; Eksik bilgi, Yüksek belirsizlik, Hiçbir alternatifin belirli bir soruna en iyi çözüm olmadığı kanıtlanınca,sübjektif yargı hatta sezgi kullanımı. 8 Karar Verme’nin Doğası Rasyonel Konular Ekonomistler insan davranışının rasyonel olduğunu düşünmek isterler. Karar vermede nesnel / tam rasyonellik artıları ve eksileri ile tüm alternatifleri keşfetmek olacaktır. 9 Karar Verme’nin Doğası Kesinlik Düzeyi Kesinlik, Riskli, Belirsizlik. 10 Yönetim Bilimi Sistem Mühendisliği Başarılı sistemlerin sağlanması için disiplinlerarası bir yaklaşımdır. Sistem Mühendisliği bütün problemi göz önünde bulundurarak tasarım, sentez ve sistem doğrulama, gereksinimleri belgeleme, erken gelişim döngüsünde müşteri ihtiyaçlarını ve gerekli işlevselliği tanımlamaya odaklanır. 11 Yönetim Bilimi Modelleme ve Analiz Bir model gerçek bir sistemin davranışını belirleyen sadece temel özellikleri içermek için tasarlanmış bir gerçeklik soyutlama veya basitleştirmedir. 12 Yönetim Bilimi Matematiksel Model: Bir sistemin elemanlarının simgeler ile tanımlanıp bunlar arasındaki ilişkilerin fonksiyonlar ile gösterimine "matematiksel model” adı verilir. Karar Modeli: Sistemin yöneticisinin kontrolü altında olup, karar değişkeni olarak isimlendirilen değişkenlere, hangi değerlerin verilmesi gerektiğini belirlemek amacıyla kullanılan matematiksel modellere “karar modeli” adı verilir 13 Sonuç Tablosu (Karar Matrisi) Olasılık N1 N2 ... Nj ... Nn Alternatif p1 p2 ... pj ... pn A1 O11 O12 ... O1j ... O1n A2 O21 O22 ... O2j ... O2n ... ... ... ... ... ... ... Ai Oi1 Oi2 ... Oij ... Oin ... ... ... ... ... ... ... Am Om1 Om2 ... Omj ... Omn 14 Kesinlik Altında Karar Verme İleride gerçekleşmesi muhtemel koşullarla ilgili kesinlik mevcutsa Bizim modelde, gerçekleşmesi muhtemel N1 olasılığı p 1, 1.0 olduğu anlamına gelir, ve diğerlerinin gerçekleşme olasılığı sıfır olur. Çözüm, en fazla fayda sağlayan Oij sonucu veren alternatifi Ai seçmektir. 15 Kesinlik Altında Karar Verme Doğrusal Programlama Doğrusal Programlama, yönetimde belli konularda karar verilirken yararlanılan bir matematiksel yöntemdir. Bu yöntem, yönetim biliminin en iyi bilinen ve en çok kullanılan yöntemidir. 16 Doğrusal Programlama İstenilen fayda (örneğin kar gibi) çeşitli değişkenler arasındaki matematiksel bir fonksiyonu (değeri model ya da amaç fonksiyonu) olarak ifade edilebilir. Çözüm kümesi faydayı maksimize (veya maliyeti en aza indirmek için) belli sınırlar (kısıtlar) için tabi hizmet veren bağımsız değişkenler (karar değişkenleri) için değerler kümesidir. 17 Kesinlik Altında Karar Verme Ör: aa fabrikası ürün X ve ürün Y adında iki adet ürün üretmektedir. Sorun şudur: Eğer ürün X birim başına 10 $ kar ve ürün Y birimi başına 14 $ gerçekleştirirse, kar maksimize edebilmek için ürün X ve ürün Y den y birim ve x birim üretim düzeyi nedir? Kar Maksimize P = 10x + 14y 18 Kesinlik Altında Karar Verme $350 kar elde edilebilir- 35 birim X veya 25 birim Y satınca, $700 kar elde edilebilir - 70 birim X veya 50 birim Y satınca $620 kar elde edilebilir - 62 birim X veya 44.3 birim Y satınca Ya da bu noktaları bağlayan isoprofit hattında X ve Y 'nin herhangi bir kombinasyonunda kar elde edilebilir. 19 Isoprofit Hattı Isoprofit lines 70 Isoprofit hattı P = 10x +14y 60 Units of product y 50 40 30 P=700 P=350 20 10 P=620 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Units of product x 20 Decision Making Under Certainty Üretim, ve bu nedenle karlılıkta, kaynak sınırlamaları veya kısıtlamalar söz konusudur. Üç makineciler ve iki montajcılar - - Beş işçi olduğunu varsayalım ve her ,işçi haftada 40 saat çalışmaktadır. Ürün X ve / veya Y, aşağıdaki kısıtlamalara tabi, işçiler tarafından üretilebilir: Ürün X birim başına işleme (machining) üç saat ve montaj bir saat gerektirir, Ürün Y birim başına işleme iki saat ve montaj iki saat gerektirir. 21 Kesinlik Altında Karar Verme Ürün X birim başına 3 saat işleme ve bir saat montaj gerektirir, Ürün Y 2 saat işleme ve iki saat montaj gerektirir. 3x + 2y ≤ 120 (işleme zamanı) (120 => 3 makinist × 40 hours) x + 2y ≤ 80 (montaj zamanı) (80 => 2 montajcı × 40 hours) 22 KISITLAR VE ÇÖZÜM 70 60 Constraint 1 3x + 2y ≤ 120 Units of product y 50 Maximum profit point within constraints 40 30 20 Constraint 2 x + 2y ≤ 80 10 P=620 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Units of product x 23 Kesinlik Altında Karar Verme (x, y) = (20, 30) Kar P = (20 × $10) + (30 × $14) P = $620 24 Risk Altında Karar Verme Nature of Risk In decision making under risk one assumes that there exist a numer of possible future states of nature Nj. Each Nj has a known (or assumed) probability pj of occurring, and there may not be one future state that results in the best outcome for all alternatives Ai. Beklenen Değer :Beklenen değeri en yüksek olan seçilmelidir. iven the future states of nature and their probabilities, the solution in decision making under risk is alternative Ai that provides the highest expected value Ei, which is defined as the sum of the products of each outcome Oij times the probability pj that the associated state of nature Nj occurs: n Ei = Σ(pjOj) j=1 25 Risk Altında Karar Verme Örnek N1 N2 Alternatif p1 = 0.999 p2 = 0.001 A1 $-200 $-200 A2 0 -100,000 26 Risk Altında Karar Verme Örnek E(A1) = 0.999($-200) + 0.001($-200) = $-200 E(A2) = 0.999($0) + 0.001($-100,000) = $-100 E(A2) > E(A1), A2 seçmeliyiz. 27 Risk Altında Karar Verme Olma Durumu/Olasılık Alternatif A1: Sondaj Yapmamak N1: Kuru N2: Az Kaynak N3: Zengin Kaynak p1 = 0.6 p2 = 0.3 p3 = 0.1 Beklenen Değer $0 $0 $0 $0 A2: Sondajı Yanlız Yapmak -500,000 300,000 9,300,000 720,000 A3: Sondajı Bir firmaya yaptırmak 0 125,000 1,250,000 162,500 28 Risk Altında Karar Verme E1 = $ 0 (Sondaj Yapmama) E2 = 0.6(-500,000) + 0.3(300,000) + 0.1(9,300,000) E2 = $ 720,000 E3 = 0.6(0) + 0.3(125,000) + 0.1(1,250,000) E3 = $ 162,500 Seçim: alternatif A2 (Sondajı yanlız yapmak) 29
© Copyright 2024 Paperzz
