Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

KARAR TEORİSİ. Karar Teorisi operasyonlar yönetimi karalarının geniş bir bölümü için uygun olan karar vermede genel bir yaklaşımı ifade eder, ve aşağıdaki.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "KARAR TEORİSİ. Karar Teorisi operasyonlar yönetimi karalarının geniş bir bölümü için uygun olan karar vermede genel bir yaklaşımı ifade eder, ve aşağıdaki."— Sunum transkripti:

1 KARAR TEORİSİ

2 Karar Teorisi operasyonlar yönetimi karalarının geniş bir bölümü için uygun olan karar vermede genel bir yaklaşımı ifade eder, ve aşağıdaki süreçleri içerir. Ürün ve Hizmet Tasarımı Ekipman Seçimi Yer Planlama Kapasite Planlama Karar Teorisi

3  Kararların sonuçları üzerinde bir etkiye sahip olan gelecek olası durumların bir kümesi  Yöneticinin aralarından seçim yapacağı bir alternatifler listesi  Her bir alternatifin gelecekte ortaya çıkabilecek olası her durum altındaki getirisi Karar Teorisinin Elemanları

4  Gelecekte ortaya çıkabilecek muhtemel durumları (doğanın çıkardığı durumlar) belirle  Yüksek, orta, düşük talep  Rakip firma yeni bir ürün çıkarır yada çıkarmaz  Alternatiflerin bir listesini oluştur. Bir alternatifte hiçbir şey yapmamak olabilir.  Gelecekte ortaya çıkabilecek olası durumların her biri altında her bir alternatifin getirisini belirle.  Mümkün ise gelecekte ortaya çıkabilecek muhtemel her durumun olasılığının belirlenmesi  Bazı karar kriterlerine göre alternatifler değerlendir ve en iyi alternatifi seç. Karar Süreci

5 Getiri tablosu  Her bir alternatifin muhtemel her durum altındaki getirisini gösteren tablo Gelecekteki Muhtemel Talepler AlternatiflerDüşükAverajYüksek Küçük tesis Orta boy tesis Büyük tesis $ 10 7 (4) $ $

6 Hatalı karar verme nedenleri  Karar verme prosesini tam olarak takip etmeme  Problemi belirle,  Amacı ve çözüm için kriteri belirle,  Uygun alternatifleri geliştir  Alternatifleri değerlendir  En iyiyi seç  Uygula ve istenen sonuçların alınıp alınmadığını takip et.  Yöneticinin kendine aşırı güveni, hatada ısrarı, veya karar vermede çok gecikmesi

7 Hatalı karar verme nedenleri  Sınırlandırılmış akla uygunluk;  Karar verme üzerinde maliyetler, insani yetenekler, zaman, teknoloji ve yeterli bilgi konularındaki kısıtlamalardan ötürü kötü karar verilmesi  Eksik optimizasyon  Firmanın her bir bölümünün kendi açısından en iyi çözümü aramaya çalışması yüzünden, genel olarak firma için en iyi çözümün elde edilememesi

8  Belirlilik – Karar ortamı ile ilgili parametreler bilinen değerlere sahip  Risk – Parametrelerin alabilecekleri olasılık değerleri biliniyorsa  Belirsizlik – Karar ortamında çeşitli gelecek olayların olasılığının tayin edilmesi imkansızdır. Karar Ortamı

9 Maksimin – Alternatiflerden en kötülerin içinden en iyisinin seçilmesi (kazanç matrisi için). Minimum getirinin garantilenmesi. Maksimaks – Alternatiflerden en iyilerinin içinden en iyisinin seçilmesi. Laplace - Eşit Olasılıklı Durumlar Ölçütü. En iyi getiri ortalamasına sahip alternatif tercih edilir. Minimaks Pişmanlık Ölçütü – En büyük pişmanlıkların en küçüğüne karşı gelen alternatif seçilir. Karardan pişmanlık derecesi minimize edilir. Belirsizlik Altında Karar Verme

10  Örnek 5S-2:  Maximin e göre  Minimum “payoffs”; 10, 7, -4 -> Alternatif 1 seç  Maximax a göre  Maximum “payoffs”; 10,12,16 -> Alternatif 3 ü seç  Laplace a göre  Averaj “payoffs”; 30/3, 31/3, 14/3 -> Alternatif 2 yi seç

11 Belirsizlik Altında Karar Verme  Minimaks pişmanlık,  Pişmanlıklar;  Maksimum pişmanlıklar; 6, 4, 14 -> 2 ci alternatifi seç Gelecekteki Muhtemel Talepler AlternatiflerDüşükAverajYüksek Küçük tesis Orta boy tesis Büyük tesis $ $ $

12 Risk Altında Karar Verme  Risk: Her bir durumunun ortaya çıkma olasılığı.  Risk belirsizlik ile belirlilik uç noktaları arasında yer alır.  En İyi Beklenen Parasal Değer Ölçütü (EMV):  Her alternatif için beklenen getiriyi hesaplayıp, en iyi beklenen getiriye sahip alternatif seçilir.

13 Risk Altında Karar Verme  Örnek 5s-4; Bir önceki örnekte talebin 0.3 olasılıkla düşük, 0.50 olasılıkla averaj, ve 0.2 olasılıkla yüksek olacağını biliyor isek, hangi alternatifi seçmeli?  EV küçük = 0.3(10)+0.5(10)+0.2(10) = 10  EV orta = 0.3(7)+0.5(12)+0.2(12) = 10.5  EV büyük = 0.3(-4)+0.5(2)+0.2(16) = 3  => 2. Alternatifi seç

14 Risk Altında Karar Verme  Karar Ağacı: Olası sonuç ve alternatiflerin şematik gösterimidir.  Sıralı bir şekilde karar vermeyi gerektiren durumlar için kullanışlıdır.

15 Karar Ağacının Yapısı Doğa durumu 1 B getiri 1 Doğa durumu 2 getiri 2 getiri 3 2 A’ 1 i seç A’ 2 yi seç getiri 6 Doğa durumu 2 2 getiri 4 getiri 5 A’ 3 ü seç A’ 4 ü seç Doğa durumu 1 A’ 1 i seç A’ 2 yi seç 1 Karar Noktası Şans Olayı Soldan sağa oluşturulur Sağdan sola değerlendirilir

16 Karar ağacı – Örnek 5s-5 video dükkanı Düşük talep (0.4) 40 Yüksek talep (0.6) Hiçbir şey yapma Fazla mesai (10) Fiyatı düşür Düşük talep (0.4) Küçük yer Büyük yer 1 Genişlet Hiçbir şey yapma Yüksek talep (0.6) 70 Karar Noktası Şans Olayı

17 Karar ağacı – Örnek 5s-5 video dükkanı Karar Noktası Şans Olayı Düşük talep (0.4) 40 Yüksek talep (0.6) Hiçbir şey yapma Fazla mesai (10) Fiyatı düşür Düşük talep (0.4) Küçük yer Büyük yer 1 Genişlet Hiçbir şey yapma Yüksek talep (0.6) Her karar noktasında en iyi alternatifi belirle

18 Karar ağacı – Örnek 5s-5 video dükkanı 2. Her bir alternatif için beklenen getiriyi bul; Küçük yer aç EMV = 40(0.4) + 55(0.6) = 49 Büyük yer aç EMV = 50(0.4) + 70(0.6) = 62 Beklenen getiriye göre büyük yer açmak daha iyi

19 Tam Bilginin Beklenen Değeri Belirlilik altında beklenen getiri ile risk altında beklenen getiri arasındaki farktır (Expected value of perfect information) Tam Bilginin Beklenen Değeri Belirlilik altında Beklenen getiri Risk altında Beklenen getiri = -

20 Tam Bilginin Beklenen Değeri Gelecekteki Muhtemel Talepler AlternatiflerDüşükAverajYüksek Küçük tesis Orta boy tesis Büyük tesis $ 10 7 (4) $ $ olasılıkla düşük, 0.50 olasılıkla averaj, ve 0.2 olasılıkla yüksek Belirlilik altında beklenen getiri ? =10(0.3) + 12(0.5) + 16(0.2) = 12.2 (Talebin nasıl olacağını bili- yoruz (belirli))

21 Tam Bilginin Beklenen Değeri  Örnek 5s-4 te; risk altında beklenen değere göre 2. alternatif seçilmişti. Beklenen getiri = 10.5 ti.  EVPI = tam bilginin beklenen değeri = 12.2 – 10.5 = 1.7  Başka bir yol;  EVPI = minimum beklenen pişmanlık  Beklenen Pişm. Küçük = 0.3(0)+0.5(2)+0.2(6) = 2.2  Beklenen Pişm. Orta = 0.3(3)+0.5(0)+0.2(4) = 1.7 => EVPI = 1.7  Beklenen Pişm. Büyük = 0.3(14)+0.5(10)+0.2(0) = 9.2  Tam bilgiden dolayı kazanç = minimum beklenen pişmanlık

22 Duyarlılık Analizi  Getiriler ve olasılıklar birer tahmin ve hata içerebilirler.  Bu verilerin bir veya birkaçındaki değişikliğe karşı seçilen alternatifin ne kadar hassas olduğunun belirlenmesinde karar verici açısından önemlidir.  Duyarlılık Analizi: Her bir alternatifin en iyi olduğu olasılık aralığının belirlenmesini içerir

23 Duyarlılık Analizi; Örnek 5s-8 Doğa durumu Alternatifler#1#2 ABCABC Getiri tablosu P(2); İkinci doğa durumun olasılığı P(1)= 1- P(2)

24 Duyarlılık Analizi; Örnek 5s A B C A en iyiC en iyiB en iyi #1 Getiri#2 Getiri Duyarlılık Analizi: En iyi beklenen ödentiye sahip alternatif için olasılık aralığının belirlenmesi P(2); İkinci doğa durumun olasılığı

25 Çözümlü Problem 5


"KARAR TEORİSİ. Karar Teorisi operasyonlar yönetimi karalarının geniş bir bölümü için uygun olan karar vermede genel bir yaklaşımı ifade eder, ve aşağıdaki." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları