10 Kahanas sa Paghimog Desisyon nga Angayng MA-MASTER SA MGA NEGOSYANTE

Nakapangutana ka na ba, pila ka mahunahunaon nga mga desisyon ang atong gihimo kada adlaw?

Mga 35,000.

Ang numero daw medyo lisod para sa ordinaryong hamtong nga determinado. Apan, ang dakong bahin niini gamay ra o walay resulta. Ang uban niini naandan na. Apan ang uban sensitibo kaayo. 

Ang paghimog desisyon usa ka praktis nga gipadagan sa datos ug emosyon. Ug walay usa ka lagda nga mohaom sa tanan. Ang matag usa adunay lain-laing mga intuwisyon ug mga panan-aw.

Apan oo, usa ka butang ang komon - usa ka positibo nga resulta. Ug kana posible pinaagi sa episyente nga paggamit sa limitado nga oras, kwarta, ug mga kahinguhaan. 

Ang mga negosyante nagkinabuhi ug nagginhawa sa mga desisyon. Apan dili tanan kanila maayo sa kahanas sa paghimo og desisyon. Morag ngil-ad paminawon, apan 98% sa mga negosyo ang dili produktibo sa ilang mga pamaagi sa paghimo og desisyon.

Ug ang labing komon nga mga hinungdan naglakip sa pressure sa deadline, pagbati sa kaugalingon, pangagpas, dili organisado nga pagdumala sa datos, ug pipila ka estereotipiko nga pamaagi. 

Kon imong makita nga ang imong mga pamaagi sa pagplano dili kaayo produktibo ug mas makalaay, relaks lang ug pagpakaaron-ingnon nga kini sama sa usa ka panaw kaysa usa ka destinasyon.

Aron mapahimuslan pag-ayo ang imong panaw sa pagnegosyo, akong itudlo kanimo karon ang 10 ka kahanas sa paghimo og desisyon.

Kining mga pamaagi nga nasulayan na sa panahon nga imong sundon makatabang kanimo sa pag-atubang sa gikalkulo nga mga risgo ug mahimong usa ka malampuson nga tigplano. 

1. Pagplano sa Pinansyal (Pag-analisar sa Gasto-Kaayohan)

Unsaon pagtino kon ikaw ba andam sa pinansyal nga kahimtang sa dili pa magsugod og proyekto?

Siyempre, kinahanglan nimo ang usa ka plano sa badyet. 

Aron makalkulo ang tulubagon ug ang umaabot nga mga gasto, ang pag-analisa sa gasto-benepisyo dili ikalimod nga usa ka importante nga kahanas sa paghimo og desisyon. 

Si AJEJ Dupuit (Pranses nga inhenyero ug ekonomista) ang unang nagsugyot niining pamaagi sa pagplano sa pinansyal niadtong 1844. 

Gamit ang kahanas sa pinansyal, mahimo nimong susihon ang mga gasto, makahimo og mga pagtandi, mabuntog ang mga kawalay kasiguruhan, ug masukod ang kita nga mahimo sa imong negosyo. Gawas pa, kini nga pamaagi maghatag kanimo og panabut sa mga gasto sa oportunidad. 

Busa unsa man ang "gasto sa oportunidad"? 

Kini ang mga nawala o alternatibong mga oportunidad nga imong masugatan samtang naghimo og mga desisyon. 

Pananglitan, mahimo nimong pilion ang pipila ka mga buluhaton kaysa sa uban. Ug kini makahatag kanimo og kinatibuk-ang ideya sa mga butang nga wala pa matandog nga makahatag og mas maayong pinansyal nga benepisyo.  

Aron mapahimuslan pag-ayo ang imong cost-benefit analysis, ang MS Excel usa ka maayong default nga kapilian sa paghimo sa imong template.

Dugang pa, mahimo nimong gamiton ang project management software sama sa projectmanager.com nga nagtanyag og mga feature nga espesipiko sa negosyo nga magtugot kanimo sa pagmonitor ug pagplano sa imong badyet.

2. Pagdumala sa Sobra nga Impormasyon (Mga Affinity Diagram)

Ang pagpasobra sa tanang butang daotan ug ang pagkolekta sa datos dili eksepsiyon. 

Kabahin sa paghimo og desisyon, ang gidaghanon ug ang kalambigitan mao ang duha ka importanteng butang nga mahimong makababag sa imong proseso sa pagplano. Timan-i nga ang mga tawo adunay limitado nga kapasidad sa panghunahuna. 

Ug ang kawalay katakos sa pagsabot sa daghang berbal nga datos mahimong mosangpot lamang sa dili maayong kalidad sa desisyon. 

Aron epektibong madumala ang sobra nga impormasyon, ang Affinity diagram usa sa mga solusyon. Kini usa ka klasiko nga kahanas sa paghimo og desisyon nga makatabang kanimo sa pagkontrol sa paggamit sa datos.

Ang Hapones nga antropologo nga si Jiro Kawakita unang nagsugyot niini nga pamaagi niadtong dekada 1960. Nailhan usab nga pamaagi sa KJ, kini makatabang sa pag-organisar sa kagubot sa datos ug paghatag og katin-awan sa paghimo og desisyon.

Ang pagkaparehas, sa iyang kaugalingon, nagpasabot sa ang-ang sa pagkasuod. Ug ang impormasyon nga nakolekta gigrupo sumala sa ilang kalabutan. 

Kini usab nagtugot sa mga tawo sa pagdesinyo sa ilang proseso sa panghunahuna base sa daan nga mga ideya.

Busa unsa gyud ang gikinahanglan niining kahanas?

Usa ka bolpen, sticky notes, ug usa ka maayong brainstorming session. Apan, kon dili nimo kinahanglan ang bolpen ug papel, mahimo nimong gamiton ang mga template builder tools.

Pananglitan, ang usa ka super header affinity diagram para sa human resources nga gihimo gamit ang Lucid.app parehas sa tradisyonal nga pamaagi.

Ang mga affinity diagram mahitungod sa pag-organisar sa hilabihan ka komplikado ug dagkong impormasyon nga may kalabutan sa usa ka paagi o sa lain. 

Dili kompleto ang proseso kung walay pag-uyon sa grupo. 

Ang pangunang ideya mao ang paggrupo sa matag datos ubos sa managlahing mga header ug may kalabutan nga mga konteksto. Bisan pa, ang imong paghimo og desisyon gamit ang Affinity diagram mahimo usab nga maglakip sa pipila ka mga pagbag-o sa layout. 

Pananglitan, ang mosunod nga Affinity diagram para sa customer onboarding nag-analisar sa panaw gikan sa inisyal nga pakiglambigit ngadto sa retention sa usa ka linear flow (imbes nga pag-sort ubos sa mga header).

3. Pag-imbestiga sa Daghang Resulta (Decision Tree)

Kanunay adunay mga kawalay kasiguruhan nga motabon sa imong plano sa aksyon. Apan kung makakita ka og daghang posibleng mga resulta, kinahanglan nimong magplano og daghang mga lakang sa aksyon.

Aron mahimo kini, ang imong kahanas sa paghimo og epektibo nga istruktura mapuslanon. Ug kana nga istruktura usa ka decision tree. Gitugotan ka niini nga masukod ang posibilidad sa lainlaing mga posibilidad hangtod sa usa ka piho nga lebel sa kalampusan.

Mga kahoy nga adunay daghang tubag – ang konsepto nga unang gipakita niadtong 1986 ni John Ross Quinlan.

Ang usa ka decision tree makatabang kanimo nga masabtan ang mga ganti ug risgo sa matag posibleng desisyon nga imong mahimo. Ang tree-like model adunay tulo ka node nga matag usa nagrepresentar sa mga lakang sa aksyon.

• Ang una mao ang Root node nga nagpokus sa imong dagkong mga desisyon.
• Sunod sa unang node, adunay mga sanga (mga linya sa pana) nga nagrepresentar sa daghang mga agianan. Kini naglatid sa mga kapilian nga lagmit nimong pilion.
• Dugang pa, kini moabot sa mga bukobuko sa dahon nga nagrepresentar sa daghang posibleng mga resulta alang sa matag pagpili.

Aron mapadali ang imong proseso sa paghimo og desisyon, mahimo nimong gamiton ang himan sa SmartDraw ug ang mga bahin niini sama sa gipakita sa ubos:

Ang usa ka decision tree makatabang kanimo kung:

• Nasabtan nimo ang modelo nga adunay taas nga probability factor sa imong mga resulta.
• Nakasabot ka sa modelo apan dili ka sigurado sa imong mga resulta.
• Kasabot ka sa modelo apan dili nimo masabtan ang resulta.
• Wala ka kasabot sa modelo apan medyo sigurado ka sa imong mga resulta.
• Dili nimo masabtan ang modelo ni mahibal-an nimo ang imong mga resulta.

4. Desisyon Gamit ang Mental Shortcut (Heuristic Method)

Unsa kaha ang imong mahimong desisyon kon kini mogawas nga usa ka dali nga paghukom? 

Kasagaran, ang unang impormasyon nga wala magtagad sa detalyado nga bahin niini mao ang hinungdan sa atong dali nga mga desisyon. Pinaagi sa pagbuhat niini, makadaginot kita og oras o mabutang lang nato ang atong kaugalingon sa peligro. 

Kining maimpluwensyang matang sa paghimog desisyon kasagarang gitawag nga Heuristic nga pamaagi. 

Niadtong dekada 70 ug 80, duha ka inilang sikologo, sila si Daniel Kahneman ug Amos Tversky, naghimo og panukiduki bahin sa pamatasan sa tawo sa pagdesisyon. Gipakita sa pagtuon ang pamaagi nga gihimo sa usa ka tawo base sa iyang personal nga kasinatian aron masulbad ang usa ka problema. 

Dugang pa, niadtong 2008, ang panukiduki nga gihimo ni Shah ug Oppenheimer nagdugang og gibug-aton sa heuristic nga pamaagi. Ilang gipunting nga ang dali nga kahanas sa paghimo og desisyon makatabang sa pagpakunhod sa paningkamot pinaagi sa pag-focus sa partikular nga mga cues ug pagsusi sa mas gamay apan may kalabutan nga mga kapilian. 

Pananglitan, unsaon pagkahibalo kon makasalig ka ba sa usa ka tawo o asa nga direksyon ang angay nimong agian aron mobiyahe. 

Sa ingon nga mga kaso, dili na kinahanglan nga mogahin kitag panahon sa pag-analisar sa matag impormasyon bahin sa maong tawo o lugar. Kini tanan nagdepende sa imong mga kasinatian, intuwisyon, ug mga gituohan daan. 

Sa laing higayon, ang heuristics nagtakda og sumbanan sa paagi nga mobati ang mga kustomer nga ang mahal nga mga butang adunay mas maayo nga kalidad kaysa sa mas barato. 

Apan sa daghang uban pang mga kaso, ang heuristics mahimong makamugna og mga desisyon nga may bias. Tungod lang kay ang pipila ka mga paghukom mipabor sa imong mga kasinatian, wala kana magpasabot nga kini molihok pag-usab. Kini magbukas sa luna alang sa mga sayop. 

Busa, kinahanglan nimong gamiton ang pamaagi sa heuristics sa mga sitwasyon nga espesipiko ug estrikto lamang.

5. Biswal nga Presentasyon (Diagram sa Impluwensya) 

Ang datos mas maayong ipresentar sa biswal nga porma aron mas masabtan ug mas dali nga makakuha og mga panabut. Kung ang datos anaa sa abstract nga porma, mahimo nimong i-relate ang mga independent variable ug masubay ang mga koneksyon tali kanila nga walay bisan unsang hasol.

Ang influence diagram usa sa labing epektibo nga mga himan sa visual strategy nga angayan sa iyang lugar sa imong proseso sa paghimo og desisyon. Ang termino unang gigamit niadtong 1973 sa mga tigdukiduki nga sila si Dr. James Matheson ug Prof. Ronald Howard.

Aron magamit ang Influence diagram, ang tanan sa team kinahanglan nga nahibalo sa matag yugto nga ilang trabahoon. Kung imong i-layout ang matag proseso sa diagram, makita nimo ang klaro nga hulagway sa ilang lainlaing koneksyon ug mga sangputanan sa matag lakang sa proseso. 

Sama sa usa ka flowchart, ang Influence diagram naggamit ug lain-laing mga notasyon ug mga feature sa drag and drop nga naghimo niini nga sayon ​​​​​​nga maorganisar ang datos:

• Rectangle: Desisyon
• Oval: Sulagma/ Kawalay Kasiguroan
• Dobleng oval: Deterministic
• Heksagon: Bili o Tumong
• Lingin nga rektanggulo: Function
• Linya nga solido/tuldok-tuldok: Impluwensya

Karon, unsa ka managsama/lahi ang Influence diagram ug Decision tree?

Bisan tuod pareho silang girepresentahan sa usa ka flow diagram, adunay gamay nga kalainan. 

Ang decision tree naghatag ug komprehensibo ug konteksto nga kahibalo nga adunay hugpong sa magkakaugnay nga mga pagpili ug mga resulta. Samtang, ang influence diagram mas naka-focus sa biswal nga representasyon sa mga input, pagpili, ug mga tumong.

Ang dayagram sa impluwensya nagpresentar sa iyang kaugalingon isip usa ka praktikal nga himan alang sa pagsumaryo sa mga importanteng bahin. 

Timan-i nga ang mga estratehiya sa biswal nga sama niini dili angay gamiton sa dili pa ang mas komplikado nga mga pamaagi sa pagdesisyon sama sa decision tree. Adunay mga pamaagi sa biswalisasyon aron makunhuran ang kagubot sa datos ngadto sa mga lakang nga magamit ug makapresentar og klaro nga hulagway sa mga tumong.

6. Pagtimbang-timbang sa Komplikado ug Daghang Alternatibo (Pag-analisar sa Desisyon sa Daghang Kriterya)

Ang mga problema sa negosyo kasagaran wala damha ug komplikado. Apan kon mas komplikado kini, mas makahatag kini og luna alang sa mga alternatibo. 

Isip usa ka lider sa grupo, ang usa ka negosyante kinahanglan nga modawat sa panan-aw sa tanan ug makahimo og daghang mga estratehiya sa paghimo og desisyon. 

Ang Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) usa sa mga epektibong pamaagi nga magdala og kolektibong mga ideya sa mga tawo. Ang pamaagi nagtugot kanila sa paghunahuna, pagpangutana, pagsunod, pagdesisyon, paghunahuna pag-usab, ug sa katapusan modesisyon. 

Gikan sa mga gamit sa negosyo hangtod sa pagplano sa gobyerno, ug bisan sa mga aplikasyon sa panimalay, ang MCDA adunay hinungdanon nga papel sa pagpangita og mga komon nga kapilian alang sa solusyon. 

Mahitungod sa proseso sa paghimo og desisyon, ang Decerns MCDA usa ka episyente nga himan nga makatubag sa tanang pangutana nga nahisgotan, personal man o propesyonal.

Tunga-tungang bahin sa dekada 1960 sa dihang si Prof. Bernard Roy ug ang iyang mga kauban nakaugmad sa pamaagi sa MCDA aron makahimo og mga rekomendasyon alang sa bisan unsang problema sa negosyo. 

Sukad niadto, ang MCDA usa ka episyente nga himan sa pagsuporta sa desisyon alang sa bisan unsang diskusyon sa grupo o sesyon sa brainstorming. Mahimo kini nga mapuslanon alang sa pagpili sa mga bag-ong proyekto/pamuhunan, pagpili sa mga aplikante sa trabaho, aplikasyon sa scholarship, ug daghang mga buluhaton sa pagnegosyo.

Gawas sa negosyo, makaluwas kini og mga kinabuhi.

Bag-ohay lang sa New Zealand, usa ka grupo sa mga eksperto ug mga kawani sa nars ang nakaugmad og himan sa MCDA para sa pag-una sa mga pasyente nga nataptan sa Covid-19. Ang himan sa pagdesisyon nakatabang kanila sa pagsabot sa daghang mga aspeto sa medikal sa mga pasyente ug pag-una sa mga nanginahanglan og dinalian nga pagpa-admit sa ICU.

7. Pag-una ug Kolaborasyon (Proseso sa Analitikal nga Hierarchy)

Pananglitan, gusto kang mopalit og usa sa mga piniling telepono nga imong gusto. Ang usa mohaom sa imong badyet ug makatubag sa tanan nimong batakang panginahanglan. Samtang ang lain nga telepono puno sa mga feature ug mahal kaayo.

Unsaon nimo pagdesisyon? 

Mahimo nimong ilista ang mga bentaha ug disbentaha o magsalig sa imong instinct. Mahimo kang mokontak sa imong mga higala nga hanas sa teknolohiya. 

Apan bahin sa pag-prioritize sa mga buluhaton nga dako og pusta, ang Analytic Hierarchy Process (AHP) ang atong gikinahanglan. Aron makab-ot ang imong mga tumong sa negosyo, gikinahanglan ang pag-prioritize sa mga proyekto sa han-ay aron dili makompromiso ang performance. 

Apan, alang sa mga lider sa negosyo, ang pag-analisar sa mga komplikadong proyekto gamit ang manwal nga mga pamaagi sa pag-analisar mahimong mahagiton ug daling masayop.

Busa, nagkinahanglan sila og usa ka dedikado nga himan para sa AHP nga mogamit sa sukaranang matematika nga gikinahanglan sa pairwise comparisons, collaborative voting, stability analysis, ug daghan pang ubang metrics.

Sumala sa usa ka report, mga 45% sa mga tulay sa US ang kinahanglan nga ayohon.

Apan, tungod sa kakulang sa pundo sa pagmentinar, dili mahimo nga ayohon ang tanang taytayan. Busa, gigamit sa mga eksperto ang pamaagi sa AHP aron makahimo og sistema sa pag-rate nga makapakunhod sa bias sa desisyon ug makatabang sa pag-ila sa mga taytayan nga ubos sa peligro nga nanginahanglan dayon og atensyon. 

Niadtong dekada 1970 sa dihang si Prof. Thomas L. Saaty nakaugmad og usa ka pamaagi sa pagdesisyon nga magsilbing himan sa pag-organisar sa mga komplikadong desisyon. 

Niadtong panahona, ang mga problema gisukod base sa brainstorming session ug sa klaro nga mga panginahanglan. 

Karon, daghang mga aplikasyon nga naglakip sa matematika ug sikolohikal nga pag-analisar. 

Ug para sa mga lider sa negosyo, ang AHP usa sa pinakamaayong himan sa pag-iskor o pagranggo sa lain-laing mga kapilian nga labing angay sa ilang mga panginahanglan sa problema.

8. Pagplano sa Pamatasan para sa mga Kustomer/ Merkado (Discrete Choice Analysis)

Unsaon nimo pagkahibalo kung unsa ang labing gipabilhan sa imong mga kustomer bahin sa imong produkto?

Tungod sa kompetisyon ug puno sa mga feature sa merkado, lisod para sa mga negosyo ang pag-ila sa mga aspeto sa ilang kustomer. 

Ang aspeto sa pamatasan sa mga kustomer usa ka sensitibo nga hilisgutan. Bisan pa, daghang mga negosyante ang kulang sa hingpit nga pagsabot ug nagsugal gamit ang daghang salapi sa mga kampanya.

Kinahanglan gyud nila nga usbon ang ilang paagi sa paghimo og mga desisyon.

Ug mahitungod sa epektibo nga pagplano sa pamatasan. Ang Discrete Choice Analysis makatabang kanimo sa paghimo og mga desisyon nga gitumong.

Daghang mga panukiduki nila ni Moshe Ben-Akiva ug Steven R. Lerman ang nagpaila sa pamaagi niadtong dekada 70 ug 80. Tungod sa ilang kontribusyon, karon aduna na kitay software nga makapasayon ​​sa proseso sa paghimog desisyon sama sa Stata ug SAS/MDC.

Karon atong tan-awon ang usa ka ehemplo.

Pananglit naa kay kompanya sa sakyanan. Ang imong mga kakompetensya bag-o lang nagsugod sa pagtanyag og madanihon nga mga pakete sa pagbaligya. Apan, ang imong halin nagkaubos. 

Sama sa gibuhat sa kadaghanan sa mga kompanya sa awto, lagmit mohimo ka og mga desisyon gamit ang tradisyonal nga pamaagi. Dinhi, imong ipaila-ila sa imong mga kustomer ang pipila ka potensyal nga mga deal sa pagbaligya ug pangutan-on sila kung unsa ka dako ang posibilidad nga mopalit sila niini.

Apan aniay problema!

Kinahanglan lang nga mangutana ka bahin sa limitado nga gidaghanon sa mga sales deal sa dili pa mahutdan ka og ideya ug badyet. Busa kinahanglan adunay mas maayong paagi. 

Karon hunahunaa ang mga bahin nga makagiya sa ilang paghimo og desisyon. Ang yawe dinhi mao ang pagsundog sa gatusan ka potensyal nga tanyag sa pagbaligya gikan sa daghang mga sangkap niini. 

Hunahunaa ang usa ka tanyag: Model 3 sa $17,000 nga adunay 80% nga trade-in value. 30% nga downpayment nga adunay 18 ka bulan nga loan, ug 5% nga interes. 

Ang software nga imong gitrabaho naghiusa niining mga tanyag ug nagmugna og lain-laing mga tanyag nga gipakita nga magkatapad sa usa ka survey sa mga potensyal nga kustomer nga gihangyo sa pagpili sa bisan hain nga labing makadani kanila.

Dayon usa ka bag-ong hugpong sa hingpit nga lahi nga mga tanyag ang gipakita ug ang mga konsumidor gihangyo pag-usab sa pagtimbang-timbang niini ug pagpili sumala niana. 

Ang matag respondent sa survey gihangyo sa pagpili og 10 ngadto sa 15 ka beses, nga mag-evaluate og 30-50 ka random nga gihimo nga mga tanyag. 

Kon duna kay igong gidaghanon sa mga sample, ang software mangolekta og impormasyon sa liboan ka mga kapilian ug sukdon ang mga gusto. 

Ug dayon, kini mogama og mga preference score para sa matag feature sa produkto diin ang score managlahi para sa matag kustomer. 

Kini nga datos magamit aron mahibal-an ang labing maayo nga kombinasyon sa mga bahin nga magamit sa usa ka istatistikal nga pormula ug magtugot sa pagkalkulo sa gusto, mga bahin, o mga bahin sa mga konsumidor nga mas gusto ang usa ka piho nga deal sa pagbaligya kaysa sa lain. 

9. Kritikal nga Panghunahuna o Paghunahuna sa Disenyo (Pagmapa sa Hunahuna)

Ngano nga kinahanglan man og design thinking ang bisan kinsa? 

Ang mga tawo mahimong maayong maghunahuna, apan dili kadaghanan kanila maayong mopatuman.  

Kasagaran, samtang nag-brainstorm og bag-ong proyekto, ang mga propesyonal mogamit og linear nga paagi sa pagsabot sa mga roadmap. Tungod niini, ang ideya dili mo-reflect sa organisado nga paagi ug makamugna og lugar alang sa mga pagduhaduha ug mga makabalda.

Busa, ang matag negosyante kinahanglan nga masabtan ang sumbanan sa panghunahuna. 

Ang design thinking usa ka dili-linear nga proseso diin imong atubangon ang dugang nga mga pangagpas ug teorya base sa imong kasamtangang mga kahinguhaan ug sitwasyon. 

Ang ideya wala kaayo mailhi sa kadaghanan hangtod sa mga 1970s sa dihang gipaila sa Ingles nga awtor nga si Tony Buzan ang teknik sa Mind Mapping.

Usa kini ka mamugnaong teknik sa pagdesinyo og branched layout nga susama sa mga neuron. Karon, ang mind mapping usa ka bililhong himan alang sa pagplano o pagkolekta og impormasyon sa negosyo, edukasyon, ug panukiduki. Ug usa sa episyente nga mga himan nga akong girekomenda alang sa design thinking mao ang online diagram software - EdrawMax.

Atong tan-awon ang usa ka ehemplo. Ang mapa dinhi nagpakita sa pagtimbang-timbang sa halin nga adunay lima ka pangunang sangkap – Leads, Conversion ratio, Average sales, Number of transactions, ug Margin. Dugang pa, kini naglakip sa mga subkomponent nga nagpasabot sa daghang mga lakang nga mahimo’g buhaton.

Makita usab nimo nga ang matag subcomponent gi-ranggo sa han-ay aron mahatagan og prayoridad. Ug samtang nagpadayon ka, mahimo ka pa nga maghimo og mga sanga ug subbranch niining mga subcomponent para sa usa ka mas pino nga pagtimbang-timbang.

10. Pagmodelo sa Kombinasyon ug Relasyon (Linear Programming)

Sigurado nga ang usa ka negosyo makasugat og daghang mga hagit kung kini mahulog sa usa ka kompetisyon nga niche: gikan sa pagtagbo sa nagbag-o nga mga panginahanglan hangtod sa pagpakunhod sa lead time sa mga kustomer.

Usa sa mga nag-unang hinungdan mao ang dili episyente nga paggamit sa limitado nga mga kahinguhaan ug estratehiya.

Ug ang pinakamaayong paagi aron makab-ot kini mao ang paggamit sa kombinasyon nga nagtino sa gidaghanon sa posibleng mga kahikayan sa maong mga kahinguhaan sa hapsay nga paagi. 

Ang paghiusa niining duha usa ka teknik sa matematika nga makatabang kanimo sa pagpangita sa labing kaayo nga solusyon alang sa bisan unsang gubot nga sitwasyon.

Ug kon maghisgot ko bahin sa kombinasyon, ang akong gipasabot mao ang linear programming. 

Samtang ang linear programming molihok aron makamugna og relasyon tali sa mga variable, mas sayon ​​ang paghimo og mga desisyon nga gikalkulo. 

Pinaagi sa pagkonektar sa labing maayo nga mga punto, mahimo nimong i-sistematisa ang imong mga serbisyo, madumala ang peligro ug automation. 

Sa yanong pagkasulti, sama ra kini sa pagpangita sa pinakamubo nga ruta padulong sa imong destinasyon samtang nagmaneho nga gamay ra ang mga babag sa imong agianan. 

Pananglitan, ang serbisyo sa pagkaon gi-assign sa home delivery sa 5 ka adres – A, B, C, D, ug E. Aron masiguro nga paspas ang paghatud sa pagkaon, kinahanglan nilang hinumdoman ang distansya ug oras. 

Dugang pa, kinahanglan usab nila nga dumalahon ang mga dili sigurado nga senaryo sama sa limitado nga gasolina, grabeng trapiko, o wala damha nga mga liko ug ipadayon nga dili madaot ang negosyo. 

Sa ingon nga sitwasyon, mahimo nimong mahibal-an ang labing maayong ruta sa paghatud sa mga pakete sa pagkaon sa matag gi-book nga adres. 

Apan, sa mga komplikado kaayong sitwasyon sama sa mga planta sa paggama, mga lugar sa konstruksyon, ug uban pa… imposible para sa mga negosyante ang pagsubay ug pag-istruktura sa datos gamit ang mga standard nga aplikasyon sa kompyuter. 

Busa, ang mga linear programming tools sama sa LINGO gipalambo nga naggamit sa mathematical modeling aron makahimo og mga solusyon nga makadaginot sa kahinguhaan ug oras.

Panapos

Napulo ka kahanas sa paghimo og desisyon — mao ra kana ang imong gikinahanglan. Hinaut nga kini nga giya nakahatag kanimo og pipila ka mga panabut kon unsang mga pamaagi ang gamiton alang sa partikular nga mga problema sa negosyo.

Busa sa dili pa nako kini tapuson, ibilin ko kanimo ang pipila ka katapusang mga tip sa paghimo og etikal nga desisyon nga mapuslanon sa bisan unsang sitwasyon:

• Ayaw gyud paghunahuna og sobra ug pagkolekta og sobra
• Likayi ang sobra nga pagsalig sa kaugalingon
• Padayon sa pagpino ug pag-optimize sa imong pagplano
• Mobati nga gidasig sa pagsuhid sa mga kasinatian sa mga kakompetensya isip mga sukdanan

Malipayong paghimo og desisyon!