การแก้ปัญหาและตัดสินใจ Solve Problem

การแก้ปัญหาและตัดสินใจ

ในการทำงาน สิ่งที่ผู้บริหารหลีกเลี่ยงไม่ได้คือ การเผชิญกับปัญหาที่ต้องตัดสินใจแก้ไข จุดบอดของการแก้ปัญหาคือ การที่มองปัญหาไม่รอบคอบ ค้นหาปัญหาไม่เจอ รีบตัดสินใจแก้ไปด้วยสำนึกที่มีอยู่ส่งผลให้ผิดพลาดได้ และต้องมาแก้ปัญหาใหม่ ที่เกิดขึ้นอีกต่อไปไม่สิ้นสุด ดังนั้น กระบวนการแก้ปัญหาจึงจำเป็นต้องอาศัยมุมมองที่ละเอียด รอบคอบและอิงอยู่บนหลักการด้วย

กระบวนการแก้ปัญหาและตัดสินใจประกอบด้วย

1. การวิเคราะห์และระบุปัญหาจากเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ปัญหาอาจมองเห็นได้ชัดและไม่ชัดเจน การพิจารณาให้มองว่าอะไรต้องแก้ไข หรือ ควรจะแก้ไข มากน้อย แค่ไหนนั่นคือสิ่งที่ต้องจัดการ หากเปรียบเทียบกับ"อริยสัจ 4" ก็คือ อะไร คือ "ทุกข์" ซึ่งหมายถึงปัญหานั่นเอง

2. การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องในขั้นนี้ต้องอาศัยการรวบรวมข้อเท็จจริงให้ได้มากที่สุด เพื่อนำมาค้นหา สาเหตุของปัญหา ซึ่งก็คือ "สมุทัย"ในความหมายของอริยสัจ

• การรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

ปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการแก้ปัญหาใดๆคือการรวบรวมข้อมูลที่ครบถ้วนสมบูรณ์บางคนพอ เห็นปัญหาก็สรุปเลย แบบ Jump conclusion โดยไม่มีการวิเคราะห์ข้อมูลให้ถี่ถ้วน ส่งผลให้เกิดปัญหาใหม่อีกไม่สิ้นสุด ข้อมูลที่สมบูรณ์หมายถึง เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นตามความเป็นจริง เรียกว่า "ภาวะวิสัย" (Objective evidence) ไม่ใช่จากการปรุงแต่งใส่ไข่ด้วยอารมณ์ซึ่งมักพบบ่อยๆเรียกว่า "สักวิสัย"(Subjective evidence)

• การวิเคราะห์ข้อมูล

นำข้อมูลทั้งหมดมาแยกเป็นประเด็น โดยวิเคราะห์เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในมุมมองของ รูปธรรม
คือสิ่งที่สัมผัสได้หรือ "อาการ"(Symptoms) และนามธรรม คือปัจจัยที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังที่ไม่ได้ปรากฏให้เราได้เห็น หรือ "ต้นเหตุ"( Cause) ซึ่งทุกปัญหาที่เกิดขึ้นล้วนมาจากความไม่เป็นไปตามที่ควรเป็น หรือความต้องการของมนุษย์

• การค้นหาเหตุของปัญหา

การทบทวน "อาการ" และ "ต้นเหตุ" ว่าสอดคล้องกันหรือไม่ โดยมองหลายๆมุมที่เป็นไปได้ ขั้นตอนนี้ควรทำในรูปแบบระดมสมอง เพื่อให้ได้ทุมมองที่หลากหลาย และการระบุปัญหาที่ สามารถครอบคลุมการแก้ไขให้เบ็ดเสร็จ

• การสรุปประเด็นของปัญหาและสาเหตุที่แท้จริง

เมื่อระบุปัญหาได้แล้ว นำมารวบรวมเป็นประเด็นต่างๆที่เกี่ยวข้อง ในขั้นตอนนี้เราจะเริ่มมองเห็น แนวทางในการแก้ปัญหาได้แล้ว

1. การพัฒนาทางเลือก ได้แก่การมองหาแนวทางที่จะแก้ปัญหา ก็คือ "นิโรธ" ของอริยสัจ นั่นเอง สร้างทางเลือกหลายๆทาง เอาประเด็นปัญหา ที่เป็นไปได้ ทั้งหมดมา หาคำตอบ และระดมแนวทางแก้ปัญหาโดยสร้างคำตอบออกมาหลายๆแนวทางที่เป็นไปได้ โดยการสร้าง Decision treeเพื่อให้เห็นหลายๆแนวทางแล้วเลือกแนวทางที่ดีที่สุด

2.การประเมินทางเลือกเปรียบได้กับ "มรรค" หนทางแห่งการดับทุกข์ หรือ ปัญหา ในอริยสัจ ทบทวนทางเลือก วิเคราะห์ความเสี่ยงนำแต่ละคำตอบมาวิเคราะห์ความเสี่ยงที่มีความเป็นไปได้ที่อาจเบี่ยงเบนผลลัพธ์

3. เลือกวิธีการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดทำการเลือกวิธีแก้ปัญหาที่ให้ผลดีและครอบคลุมการแก้ปัญหามากที่สุด กำหนดผู้รับผิดชอบ ขั้นตอนทรัพยากรที่ใช้

4. วิเคราะห์ผลที่ตามมาของการตัดสินใจโดยทำแบบทดสอบเหมือนจริง( Simulation)

5. การดำเนินการของการตัดสินใจ

ปัจจัยที่มีผลต่อพฤติกรรมการตัดสินใจ

1. การรับรู้ภาพพจน์ (Stereotyping) คือการรับรู้และมีความโน้มเอียงในการยอมรับภาพพจน์ของบุคคลทำให้มีผลต่อการตัดสินใจ (BIAS)ทั้งด้านบวก และด้านลบ

2. การรับรู้ในทางบวก(Halo Effect) คือการรับรู้ในด้านบวกหรือด้านลบของบุคคลใดบุคคลหนึ่งมานานแล้ว ยอมให้คุณลักษณะ อย่างใดอย่างหนึ่ง มาบดบังอีกคุณลักษณะหนึ่ง เช่น ทำดีมาทั้งปี พอทำผิด

มีข้อบกพร่องก็มองข้ามไม่นำมาเป็นปัจจัยการตัดสินใจ หรือตรงกันข้าม ทำไม่ดีมาทั้งปี ทำดีแค่สามเดือนก่อนประเมินผู้ประเมินมองแต่ความดี ไม่เอาสิ่งไม่ดีมาเป็นปัจจัยในการประเมิน

ทฤษฎีเกม(Game Theory) กับการตัดสินใจ
ทฤษฎีนี้พยายามจะคาดคะเนว่าบุคคลมีเหตุผลอย่างไรที่จะตัดสินใจ ภายใต้สถานการณ์ของการแข่งขันหรือเพื่อการอยู่รอดบนความสญเสีย ผลประโยชน์น้อยที่สุด เป็นทฤษฎีที่ DR. NASH ได้รับรางวัลโนเบิลไพรซ์และถูกนำมาประยุกต์กับ เศรษฐศาสตร์ การทหาร การแข่งขันในธุรกิจทั่วไป

ทฤษฎีนี้กล่าวถึงการตัดสินใจของบุคคลภายใต้สถานการณ์ที่แข่งขันชิงดี และบีบขั้นโดยที่ไม่ทราบความคิด ของอีกฝ่ายหนึ่ง แต่ต้องอาศัยพิจารณาถึงเงื่อนไขที่กำหนดผลลัพธ์ในแต่ละสถานการที่ต้องตัดสินใจ ดังนั้น ต่างฝ่ายต่างต้องเลือกทางที่สูญเสียน้อยที่สุด ซึ่งอาจไม่ใช่หนทางที่ได้ประโยชน์สูงสุดก็ได้ เช่น เกมนักโทษ (Prisoner dilemma)

นักโทษสองคนร่วมทำผิดถูกจับแยกขัง เงื่อนไขการตัดสินคือ
1. ถ้าคนใดรับสารภาพและปรักปรำอีกคน เขาจะได้ลดโทษ
2. ถ้าคนหนึ่งสารภาพ อีกคนปฏิเสธ คนสารภาพจะได้อิสระ คนปฏิเสธจะได้รับโทษสูงสุด
3. ถ้าทั้งสองคนสารภาพ จะได้ลดโทษแต่ไม่ได้ปล่อยอิสระ
4. ถ้าทั้งสองปฏิเสธ แต่ละคนจะได้รับโทษน้อยที่สุดเพราะขาดหลักฐาน

ภายใต้สถานการณ์ดังกล่าว ถ้าทั้งคู่ร่วมมือสัญญากันหนักแน่น น่าจะเลือกปฏิเสธทั้งคู่ แต่ว่าถ้าอีกฝ่ายเกิดสารภาพตนก็จะได้รับโทษสูงสุด ปัญหาอยู่ที่ว่า "จะไว้ใจอีกคนได้อย่างไร?"ทำให้ข้อที่4 ซึ่งดีที่สุดก็ไม่มีใครเลือก และมักไปเลือกข้อที่ 3 ซึ่งเป็นลักษณะของ Win-Win ในยุคสงครามเย็นระหว่างรัสเซียและอเมริกาก็เช่นกัน มีการสะสมอาวุธนิวเคลีย กันโดยการขู่กันไปมา หากใครใช้ก่อนก็จะตอบโต้ทันทีความเสียหายก็จะเกิดขึ้นทั้งสองฝ่ายอย่างเลี่ยงไม่ได้ ในที่สุด ทั้งคู่ก็เลือกวิธีลดอาวุธทั้งคู่

น.พ.สมชัย ตั้งพร้อมพันธ์
Document Source: ksbrhospital.com

ประเภทของการตัดสินใจ

ประเภทของการตัดสินใจมี 3 ประเภท ได้แก่

1. การตัดสินใจแบบโครงสร้าง(Structure) บางครั้งเรียกว่าแบบกำหนดไว้ล่วงหน้าแล้ว(programmed) เป็นการตัดสินใจเกี่ยวกับปัญหาที่เกิดขึ้นเป็นประจำ จึงมีมาตรฐานในการตัดสินใจเพื่อแก้ปัญหาอยู่แล้ว โดยวิธีการในการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดจะถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจน ตามวัตถุประสงค์ที่วางไว้ เช่น การหาระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสม หรือการเลือกกลยุทธ์ในการลงทุนที่เหมาะสมที่สุด เมื่อมีวัตถุประสงค์เพื่อให้เกิดค่าใช้จ่ายต่ำที่สุดหรือเพื่อให้เกิดกำไรสูงสุด การตัดสินใจแบบนี้จึงมักใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์(Mathematical Model) หรือศาสตร์ทางด้านวิทยาการการจัดการ(Management Science) หรือการวิจัยดำเนินงาน(Operation Research) เข้ามาใช้ โดยในบางครั้งอาจนำระบบสนับสนุนการตัดสินใจและระบบผู้เชี่ยวชาญเข้ามาใช้ร่วมด้วย
ตัวอย่างของการตัดสินใจแบบโครงสร้าง ได้แก่ การตัดสินใจเกี่ยวกับระดับสินค้าคงคลัง จะต้องสั่งของเข้า(Order Entry)ครั้งละเท่าไร เมื่อใด การวิเคราะห์งบประมาณ(Budget Analysis)ที่ต้องใช้ในการจัดการต่างๆ การตัดสินใจเรื่องการลงทุน จะลงทุนอะไร ที่ตั้งโกดังเก็บสินค้า(Warehouse Location)ควรตั้งที่ไหน, ระบบการจัดส่ง/การจำหน่าย(Distribution System)ควรเป็นอย่างไร เป็นต้น
2. การตัดสินใจแบบไม่เป็นโครงสร้าง(Unstructure) บางครั้งเรียกว่า แบบไม่เคยกำหนดล่วงหน้ามาก่อน (Nonprogrammed) เป็นการตัดสินใจเกี่ยวกับปัญหาซึ่งมีรูปแบบไม่ชัดเจนหรือมีความซับซ้อน จึงไม่มีแนวทางในการแก้ปัญหาแน่นอน เป็นปัญหาที่ไม่มีการระบุวิธีแก้ไว้อย่างชัดเจนว่าต้องทำอะไรบ้าง การตัดสินใจกับปัญหาลักษณะนี้ จะไม่มีเครื่องมืออะไรมาช่วย มักเป็นปัญหาของผู้บริหารระดับสูง ต้องใช้สัญชาตญาณ ประสบการณ์ และความรู้ของผู้บริหารในการตัดสินใจ
ตัวอย่างของการตัดสินใจแบบไม่เป็นโครงสร้าง เช่น การวางแผนการบริการใหม่, การว่าจ้างผู้บริหารใหม่เพิ่ม หรือการเลือกกลุ่มของโครงงานวิจัยและพัฒนาเพื่อนำไปใช้ในปีหน้า
3. การตัดสินใจแบบกึ่งโครงสร้าง (Semistructure) เป็นการตัดสินใจแบผสมระหว่างแบบโครงสร้างและแบบไม่เป็นโครงสร้าง คือบางส่วนสามารถตัดสินใจแบบโครงสร้างได้ แต่บางส่วนไม่สามารถทำได้ โดยปัญหาแบบกึ่งโครงสร้างนี้ จะใช้วิธีแก้ปัญหาแบบมาตรฐานและการพิจารณาโดยมนุษย์รวมเข้าไว้ด้วยกัน คือมีลักษณะเป็นกึ่งโครงสร้าง แต่มีความซับซ้อนมากขึ้น ขั้นตอนจึงไม่ชัดเจนว่า จะมีขั้นตอนอย่างไร ปัญหาบางส่วนเขียนเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ได้ แต่ปัญหาบางส่วนไม่สามารถเขียนออกมาในรูปของแบบจำลองได้
ตัวอย่างการตัดสินใจแบบกึ่งโครงสร้าง เช่น การทำสัญญาทางการค้า, การกำหนดงบประมาณทางการตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์

ขบวนการในการตัดสินใจและการสร้างตัวแบบ

การตัดสินใจ คือ ขบวนการในการเลือก ทางเลือกในการปฏิบัติ เพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ที่วางไว้ ซึ่งในปัจจุบันทุกองค์กรต่างก็ต้องทำการตัดสินใจทั้งสิ้น โดยในการดำเนินงานภายในองค์กรต่างก็ต้องเผชิญปัญหาต่างๆ มากมาย ในการแก้ปัญหาเหล่านั้นต้องคำนึงถึงความเป็นไปได้ และตัวแปรต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งในการแก้ปัญหานั้นอาจมีวิธีที่เป็นไปได้หลายทาง จึงจำเป็นต้องทำการตัดสินใจเลือกทางเลือกในการแก้ปัญหาที่เหมาะสม หรือเพื่อให้เป็น ไปตามวัตถุประสงค์ขององค์กรที่ได้วางไว้มากที่สุด

จากที่กล่าวมาข้างต้น จะเห็นได้ว่าการตัดสินใจนั้นเป็นขบวนการหนึ่งในการแก้ปัญหา โดยขบวนการในการ แก้ปัญหานั้นประกอบด้วย

1. การกำหนดปัญหา (Intelligent Phase) เป็นขั้นตอนในการกำหนดหรือนิยามปัญหาที่เกิดขึ้น
2. การออกแบบ (Design Phase) เป็นขั้นตอนในการสร้างตัวแบบเพื่อแทนตัวระบบจริง ตั้งสมมติฐานและเขียนความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งหมด กำหนดเงื่อนไขแบบต่างๆ และทำการพัฒนาทางเลือกต่างๆ ขึ้น
3. การเลือก (Choice Phase) เป็นขั้นตอนในการเลือกชุดของทางเลือกที่จะนำมาใช้ในการแก้ปัญหา และ ทำการทดลองกับทางเลือกนั้นก่อน และเลือกทางที่สมเหตุสมผลที่สุด
4. การนำไปปฏิบัติ (Implementation Phase) เป็นขั้นตอนในการนำทางเลือกที่เลือกไว้มาปฏิบัติจริงเพื่อแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น
5. การตรวจสอบ (Monitoring Phase) เป็นขั้นตอนที่ผู้ตัดสินใจทำการประเมินผลของทางเลือกที่นำมาใช้ในการแก้ปัญหา

ขบวนการในการตัดสินใจ เกิดขึ้นในระหว่างขั้นตอนการกำหนดปัญหา การออกแบบทางแก้ปัญหา การเลือกทางแก้ปัญหา ไปจนถึงขั้นตอนในการนำทางเลือกนั้นไปปฏิบัติจริง ซึ่งขบวนการในการตัดสินใจเหล่านี้สามารถเกิดขึ้นได้หลายๆ ครั้งเพื่อปรับให้เข้ากับผลลัพธ์ที่ต้องการ รูปที่ 1 แสดงความสัมพันธ์ระหว่างขบวนการในการตัดสินใจ และการแก้ปัญหา

ขบวนการในการตัดสินใจ

จากที่กล่าวข้างต้น ขบวนการในการตัดสินใจ ได้แก่ Intelligence, Design, Choice, Implementation ซึ่งจะกล่าวถึงรายละเอียดของแต่ละขบวนการ ดังต่อไปนี้
1. การกำหนดปัญหา (Intelligent Phase)
เป็นขั้นตอนในการพิจารณาว่า ระบบงานมีปัญหาหรือโอกาสในการปรับปรุงองค์การได้หรือไม่ เป็นไปตามเป้าหมายหรือไม่ โดยทำการกำหนดขอบเขตของระบบ และกำหนดให้ได้ว่า มีตัวแปรอะไรที่เกี่ยวข้องบ้าง และนิยามปัญหาหรือโอกาสขึ้น โดยในขั้นตอนนี้จะประกอบด้วย

1.1 การค้นหาปัญหา เริ่มจากการระบุเป้าหมายและวัตถุประสงค์ขององค์การ และพิจารณาว่าระบบงานที่มีอยู่สามารถบรรลุเป้าหมายเหล่านี้ได้หรือไม่ และดำเนินการหาข้อมูลเพื่อหาปัญหาที่มีอยู่, ระบุอาการของปัญหา, พิจารณาถึงความสำคัญของปัญหานั้นๆ และจึงนิยามปัญหาขึ้นมา โดยการสังเกตว่ามีปัญหาเกิดขึ้นในองค์กรสามารถสังเกตและวิเคราะห์ได้จาก ระดับความสามารถในการผลิต(productivity) ขององค์กรว่ามีการเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร

1.2 การแบ่งประเภทของปัญหา หมายถึง การจัดปัญหาให้อยู่ในประเภทที่สามารถนิยามได้ โดยดูจากระดับความเป็นโครงสร้างของปัญหา ได้แก่

- ปัญหาที่เคยเกิดขึ้นมาแล้ว (Programmed Problems) เป็นปัญหาแบบมีโครงสร้าง ซึ่งเกิดขึ้นบ่อยๆ เกิดขึ้นเป็นประจำ มีตัวแบบมาตรฐานในการแก้ปัญหาได้ เช่น การจัดตารางพนักงานรายสัปดาห์, การหาการหมุนเวียนของเงินสดรายเดือน, การเลือกระดับสินค้าคงคลังของวัสดุใดๆ
- ปัญหาที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน (Nonprogrammed Problems) เป็นปัญหาแบบไม่มีโครงสร้าง เป็นปัญหาที่แปลก ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน หรือ ไม่เกิดขึ้นบ่อยนัก เช่น การตัดสินใจเข้าถือสิทธิ์หรือรวมบริษัท, การทำโครงงานพัฒนาและวิจัย, การปรับรูปแบบองค์การใหม่, การเปิดมหาวิทยาลัยใหม่

1.3 การแตกย่อยปัญหาให้เล็กลง ได้แก่ การแตกย่อยปัญหาที่ยุ่งยากซับซ้อนออกเป็นปัญหาย่อยๆ เพราะการแก้ปัญหาย่อยทำได้ง่ายกว่าการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนทีเดียวทั้งหมด

1.4 การหาเจ้าของหรือที่มาของปัญหา ได้แก่การพิจารณาว่าปัญหาที่เกิดขึ้นเป็นปัญหาของใคร ใครมีหน้าที่ในการแก้ปัญหานี้ และองค์การสามารถแก้ปัญหานี้ได้หรือไม่ ตัวอย่างเช่นปัญหาอัตราดอกเบี้ยสูง เป็นปัญหา รัฐบาลที่ต้องแก้ไข บริษัทส่วนมากไม่สามารถทำอะไรกับปัญหาที่นี้ได้ ดังนั้นปัญหาที่บริษัทควรจะคำนึงถึงก็คือ จะต้อง ดำเนินการอย่างไรภายใต้สภาพแวดล้อมที่มีอัตราดอกเบี้ยสูงนี้ เพราะอัตราดอกเบี้ยเป็นปัจจัยที่ไม่สามารถควบคุมได้โดยตัวบริษัทเอง

2. การออกแบบ (Design Phase)
ในขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการสร้าง พัฒนาและวิเคราะห์ทางเลือกในการปฏิบัติที่เป็นไปได้ รวมทั้งการทดสอบและประเมินทางแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น โดยในการสร้างตัวแบบนั้น จะทำการแปลงปัญหาให้อยู่ในรูปตัวแบบเชิงปริมาณ หรือตัวแบบทางคณิตศาสตร์ ได้แก่การกำหนดตัวแปร และสร้างสมการเพื่ออธิบายถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

ตัวแปรในตัวแบบเชิงปริมาณ
- ตัวแปรผลลัพธ์ (Result Variables) ตัวแปรเหล่านี้มีผลต่อระดับของประสิทธิผลของระบบ เป็นตัวบ่งชี้ว่าระบบบรรลุเป้าหมายได้ดีแค่ไหน ตัวแปรนี้เป็นตัวแปรไม่อิสระ(Dependent variables) ซึ่งหมายถึงค่าของตัวแปรจะขึ้นอยู่กับค่าของตัวแปรอื่นๆ
- ตัวแปรตัดสินใจ (Decision Variables) ใช้อธิบายถึงทางเลือกในการปฏิบัติต่างๆ ค่าของตัวแปรนี้ถูกกำหนดโดยผู้ทำการตัดสินใจ เช่น ในปัญหาการลงทุนพันธบัตรที่ใช้ลงทุน จัดเป็นตัวแปรตัดสินใจในปัญหา การจัดตารางเวลา ตัวแปรตัดสินใจ คือบุคคล เวลา และตารางเวลา เป็นต้น
- ตัวแปรที่ไม่สามารถควบคุมได้ (Uncontrollable Variables หรือ Parameters) เป็นปัจจัยที่มีผลกับตัวแปรผลลัพธ์ แต่ผู้ตัดสินใจไม่สามารถควบคุมได้ ปัจจัยเหล่านี้อาจมีค่าคงที่ซึ่งเรียกว่าพารามิเตอร์ หรืออาจเป็นค่าที่เปลี่ยนแปลงได้ ตัวอย่างเช่น อัตราดอกเบี้ย อัตราภาษี อัตราค่าสาธารณูปโภค ซึ่งปัจจัยส่วนใหญ่เหล่านี้จัดเป็นตัวแปรที่ไม่สามารถควบคุมได้ เพราะถูกกำหนดโดยสภาพแวดล้อมรอบๆตัวผู้ตัดสินใจ บางครั้งผู้ตัดสินใจอาจจำกัดค่าตัวแปรบางตัวเหล่านี้ไว้ เรียกว่าข้อจำกัด (constraint) ของปัญหา
- ตัวแปรผลลัพธ์ระหว่างกลาง (Intermediate Result Variables) เป็นผลลัพธ์ที่เกิดระหว่างการปฏิบัติเพื่อให้ได้ผลลัพธ์จริงๆ ตัวอย่าง เช่น เงินเดือนพนักงานเป็นตัวแปรตัดสินใจ ซึ่งเป็นตัวกำหนดความพอใจของพนักงาน(ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นระหว่างกลาง) ซึ่งเป็นตัวกำหนดระดับของผลงาน (productivity) ระดับของผลงานที่ได้นี้จัดเป็นผลลัพธ์สุดท้ายที่ต้องการ

การเลือกลักษณะของตัวแบบ
ตัวแบบที่ใช้ในการเลือกมีหลายแบบ เช่น ตัวแบบที่จะให้ผลลัพธ์เป็นทางแก้ปัญหาที่ดีที่สุด หรือตัวแบบที่จะให้ทางแก้ปัญหาที่ดีเพียงพอแต่ไม่ดีที่สุด หรือตัวแบบที่ให้ทางแก้ปัญหาที่สามารถนำไปใช้ได้ดีแต่อาจจะไม่ดีที่สุด ซึ่งแบ่งออกเป็นตัวแบบลักษณะต่างๆ ดังนี้

1.ตัวแบบเชิงมาตรฐาน
เป็นตัวแบบที่ให้ทางเลือกที่ดีที่สุดในจำนวนทางเลือกที่มีทั้งหมด โดยการหาทางเลือกที่ดีที่สุด ทำได้โดยพิจารณาจากทางเลือกทั้งหมดและพิสูจน์ให้ได้ว่าทางที่เลือกนั้นเป็นทางที่ดีที่สุด ขบวนการนี้เรียกว่าการหาคำตอบที่เหมาะสมที่สุด (Optimization) ซึ่งตัวแบบลักษณะนี้ ได้แก่ การโปรแกรมเชิงเส้น (Linear programming), ตัวแบบเครือข่ายในการวางแผนและจัดตารางเวลา(Network models for planning and scheduling), การโปรแกรมแบบไม่เชิงเส้น (Nonlinear programming), ตัวแบบสินค้าคงคลัง(Inventory model), ตัวแบบปัญหาการขนส่ง(Transportation Problem)

การหาคำตอบที่เหมาะสมที่สุดในส่วนย่อย
ในการหาคำตอบที่เหมาะสมที่สุดนั้น ผู้ตัดสินใจจะต้องพิจารณาถึงผลกระทบของแต่ละทางเลือกที่มีต่อองค์การทั้งหมด เพราะการตัดสินใจในส่วนหนึ่งอาจมีผลต่อส่วนอื่นๆได้ แต่การทำเช่นนั้นมีความยุ่งยาก เสียค่าใช้จ่ายสูง และใช้เวลาในการวิเคราะห์มาก ในทางปฏิบัติจึงทำการกำหนดขอบเขตระบบให้แคบลง และพิจารณาหาคำตอบที่เหมาะสมที่สุดเฉพาะส่วนนั้นๆ ถึงแม้การทำเช่นนี้จะไม่ดีนัก แต่ก็ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ระบบได้อย่างคร่าวๆ โดยไม่เสียเวลากับรายละเอียดปลีกย่อย จากนั้นจึงพิจารณาส่วนที่เหลือว่ามีผลกระทบอย่างไร ถ้าไม่มีผลเสียตามมาทางแก้ปัญหานั้นก็สามารถนำมาใช้ได้

2.ตัวแบบเชิงบรรยาย
เป็นตัวแบบใช้ในการติดตามผลของการปฏิบัติตามทางเลือกต่างๆ ที่มีข้อกำหนดของส่วนนำเข้าและการประมวลผลแตกต่างกัน โดยจะทำการพิจารณาจากผลที่ได้จากแต่ละทางเลือกจากกลุ่มของทางเลือกที่กำหนดไว้(แทนที่จะเป็นจากทางเลือกทั้งหมด) จึงไม่สามารถรับประกันได้ว่า ทางเลือกที่ถูกเลือกนี้จะเป็นทางเลือกที่ดีที่สุด แต่ผลที่ได้จะเป็นทางเลือกที่ "น่าพอใจ" จากกลุ่มทางเลือกที่กำหนดไว้เท่านั้น ตัวอย่าง เช่น การจำลองเหตุการณ์ (Simulation)

ผลที่ดีเพียงพอหรือผลตามความพอใจ
ตัวแบบในลักษณะนี้ผู้ตัดสินใจจะกำหนดเป้าหมายหรือระดับความต้องการของประสิทธิภาพไว้ และทำการ ค้นหาทางเลือกที่ตรงกับระดับที่กำหนดไว้ วิธีนี้จึงไม่ต้องใช้เวลามาก และไม่จำเป็นต้องเสียค่าใช้จ่ายมากๆ ในการหา ข้อมูลเพื่อให้ได้ทางเลือกที่ดีที่สุดมา

การพัฒนาทางเลือก
จัดเป็นส่วนที่สำคัญในขบวนการสร้างตัวแบบ ได้แก่การค้นหาและการสร้างทางเลือกต่างๆขึ้น ซึ่งทางเลือกต่างๆ ที่สร้างขึ้นจะขึ้นอยู่กับข้อมูลและค่าใช้จ่ายในการหาข้อมูล ประกอบกับความเชี่ยวชาญในปัญหานั้นๆ ขั้นตอนนี้จึงใช้ทั้งเวลาและค่าใช้จ่ายค่อนข้างมาก และจัดเป็นส่วนที่เป็นทางการน้อยที่สุดในขบวนการแก้ปัญหา

การคาดเดาผลลัพธ์ของแต่ละทางเลือก

การประเมินและเปรียบเทียบทางเลือกแต่ละทาง จำเป็นต้องคาดเดาผลลัพธ์ที่จะเกิดของแต่ละทางเลือกได้ โดยสถานการณ์การตัดสินใจมักจะแบ่งได้ตามระดับข้อมูลที่ผู้ตัดสินใจมี ได้แก่

1. การตัดสินใจภายใต้ความแน่นอน (Decision Making Under Certainty)
จะถูกสมมติว่ามีข้อมูลอยู่สมบูรณ์ เพื่อที่ผู้ตัดสินใจทราบว่าสภาวะแวดล้อมจะเกิดขึ้นอย่างไร (Deterministic Environment) ในกรณีนี้ผู้ตัดสินใจจะถูกมองเสมือนเป็นผู้คาดเดาอนาคตที่เก่งมาก การตัดสินใจแบบนี้มักเกิดขึ้นกับปัญหาที่เป็นโครงสร้างที่เกิดขึ้นในช่วงระยะเวลาสั้นๆ

2. การตัดสินใจภายใต้ความเสี่ยง (Decision Making Under Risk หรือ Risk Analysis)
การตัดสินใจภายใต้ความเสี่ยง (Probabilistic หรือ Stochastic Decision situation) ผู้ตัดสินใจต้องพิจารณาผลลัพธ์ที่เป็นไปได้หลายๆ แบบที่เป็นไปได้ของแต่ละทางเลือก โดยที่ไม่ทราบว่าจะเกิดเหตุการณ์ใดขึ้นแน่นอน แต่มีข้อมูลเพียงพอที่จะประมาณค่าความน่าจะเป็นที่จะเกิดเหตุการณ์ใดๆ ขึ้น ผู้ตัดสินใจจึงสามารถประเมินระดับความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับแต่ละทางเลือกได้ เรียกว่าการวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk Analysis) ซึ่งจะทำการคำนวณค่าคาดหวังของแต่ละทางเลือก และเลือกทางเลือกที่มีค่าคาดหวังของผลกำไรสูงที่สุด (Maximize Expected Profit) หรือเลือกทางเลือกที่มีค่าคาดหวังของการสูญเสียต่ำที่สุด (Minimize Expected Losses) หรือใช้เครื่องมือที่เรียกว่าต้นไม้การตัดสินใจ (Decision Tree) เข้ามาช่วยในการตัดสินใจได้

3. การตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอน (Decision Making Under Uncertainty)
ผู้ตัดสินใจไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะประมาณค่าความน่าจะเป็นในการเกิดเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ต่างๆได้ การตัดสินใจแบบนี้จึงทำได้ยาก การสร้างตัวแบบภายใต้สถานการณ์นี้จะขึ้นอยู่กับวิธีการในการประเมินความเสี่ยงของผู้ตัดสินใจ ซึ่งเกณฑ์การตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอนที่สำคัญได้แก่

3.1 เกณฑ์มากมากที่สุด(Maximax Criterion) เป็นเกณฑ์ของคนมองโลกในแง่ดี (Optimistic Criterion) โดยผู้ตัดสินใจจะทำการเลือกทางเลือกที่ให้ผลตอบแทน (Payoff) ที่มากที่สุดในทางเลือกแต่ละทาง และเลือกทางเลือกที่มีค่าตอบแทนมากที่สุดจากทางเลือกทั้งหมด

3.2 เกณฑ์น้อยมากที่สุด(Maximin Criterion) เป็นเกณฑ์ของคนมองโลกในแง่ร้าย (Pessimistic Criterion) โดยผู้ตัดสินใจจะทำการเลือกทางเลือกที่ให้ผลตอบแทน (Payoff) ที่น้อยที่สุดในทางเลือกแต่ละทาง และเลือกทางเลือกที่มีค่าตอบแทนมากที่สุดจากทางเลือกทั้งหมด

3.3 เกณฑ์ค่าเสียโอกาสมากน้อยที่สุด (Minimax Regret Criterion) ผู้ตัดสินใจจะทำการเลือกทางเลือกที่ให้ค่าเสียโอกาสมากที่สุดในทางเลือกแต่ละทาง และเลือกทางเลือกที่มีค่าเสียโอกาสน้อยที่สุดจากทางเลือกทั้งหมด

3.4 เกณฑ์การใช้หลักของความเป็นจริง (Criterion of Realism) เป็นเกณฑ์ที่อยู่ระหว่างเกณฑ์มากมากที่สุด และเกณฑ์น้อยมากที่สุด การใช้เกณฑ์แบบนี้จะต้องทำการกำหนดค่าสัมประสิทธิ์ของการมองโลกในแง่ดี (Coefficient of Optimism) ซึ่งจะแทนด้วยสัญลักษณ์ ต ซึ่งค่าของ ต นี้จะอยู่ระหว่าง 0-1 ถ้า ต มีค่าเป็น 1 หมายถึงผู้ตัดสินใจมองโลกในแง่ดีมาก ถ้าค่า ต มีค่าเป็น 0 แสดงว่าผู้ตัดสินใจเป็นผู้มองโลกในแง่ร้ายมาก เมื่อกำหนดค่า ต ได้แล้ว จะทำการคำนวณหาค่าน้ำหนักของผลตอบแทนของแต่ละทางเลือกจากสูตร
น้ำหนักของผลตอบแทน=ต(ผลตอบแทนสูงสุด)+(1-ต) (ผลตอบแทนต่ำสุด)
เมื่อคำนวณค่าน้ำหนักของผลตอบแทนจากแต่ละทางเลือกได้แล้ว จะเลือกทางเลือกที่ให้ ค่าน้ำหนักของผลตอบแทนมากที่สุดจากทางเลือกทั้งหมด

การวัดค่าผลลัพธ์
ค่าของทางเลือกหรือความเหมาะสมของทางเลือก ตัดสินได้จากการบรรลุเป้าหมาย บางครั้งผลลัพธ์ถูกแสดงอยู่ในรูปของเป้าหมายโดยตรง เช่น กำไรเป็นผลลัพธ์ หรืออาจเป็นผลลัพธ์ในรูปของความพอใจของลูกค้า ระดับความภักดีของลูกค้าที่มีต่อสินค้า เป็นต้น

การสร้างสถานการณ์
เป็นการสมมติสภาพแวดล้อมของระบบใดระบบหนึ่งขึ้นในระยะเวลาที่กำหนด ใช้ในการอธิบายสถานการณ์การตัดสินใจที่กำลังพิจารณาอยู่ โดยสามารถอธิบายถึงผลของการตัดสินใจ ตัวแปรตัดสินใจและตัวแปรที่ไม่สามารถควบคุมได้ ที่เกี่ยวข้องกับตัวแบบได้ และผู้บริหารมักจะสร้างชุดของสถานการณ์ขึ้นเพื่อทำการวิเคราะห์ระบบ โดยนิยมใช้คอมพิวเตอร์ช่วยเพื่อความสะดวกและรวดเร็วในการจำลองเหตุการณ์ (Simulation) และการวิเคราะห์แบบเงื่อนไข(What-If analysis) ได้ ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนระดับความต้องการในการเข้ารักษาในโรงพยาบาลซึ่งเป็นการสร้างสถานการณ์ใหม่ขึ้นมา แล้วทำการวัดระดับเงินที่หมุนเวียนในระบบโรงพยาบาลของแต่ละสถานการณ์

ในการตัดสินใจ สามารถสมมติสถานการณ์ที่จะเกิดขึ้นได้มากมาย แบ่งได้เป็น 3 ลักษณะ คือการสมมติ สถานการณ์แบบที่แย่ที่สุด (The Worst possible Scenario), การสมมติสถานการณ์แบบที่ดีที่สุด (The best possible Scenario) และการสมมติสถานการณ์แบบที่น่าจะเกิดขึ้นมากที่สุด (The most likely Scenario)

3. การเลือก (Choice Phase)

ขั้นตอนนี้ได้แก่การค้นหา การประเมินและการแนะนำทางแก้ปัญหาที่เหมาะสมของตัวแบบ โดยทางแก้ปัญหาหนึ่งๆของตัวแบบ ได้แก่การระบุชุดของค่าของตัวแปรตัดสินใจของทางเลือกที่ได้เลือกแล้วนั่นเอง ทางแก้ปัญหาที่ได้จากตัวแบบ จะให้คำแนะนำในการแก้ปัญหาของระบบ ซึ่งถ้าคำแนะนำนี้ถูกนำไปใช้งานได้จริงและสำเร็จผล จึงจะถือว่าปัญหาได้ถูกแก้ไขแล้ว

วิธีการค้นหา
ในขั้นตอนการเลือกจะเกี่ยวข้องกับการค้นหาทางปฏิบัติที่เหมาะสมในการแก้ปัญหา ซึ่งมีหลายวิธี ขึ้นอยู่กับเกณฑ์ในการเลือก สำหรับตัวแบบเชิงมาตรฐาน (Normative Model) สามารถค้นหาทางเลือกโดยใช้วิธีเชิงวิเคราะห์(Analytical) หรือใช้วิธีการอ้างอย่างสมบูรณ์ (Complete Enumeration) ซึ่งหมายถึงการเปรียบเทียบทางเลือก ทั้งหมดกับทางเลือกทางหนึ่ง ส่วนตัวแบบเชิงบรรยาย (Descriptive Model) จะค้นหาโดยการเปรียบเทียบทางเลือก ที่มีอยู่จำกัด หรือค้นหาโดยใช้วิธีการเดา (Blindly) หรือใช้วิธีฮิวริสติก (Heuristics)

วิธีการเชิงวิเคราะห์ (Analytical Techniques) ใช้สูตรทางคณิตศาสตร์เข้ามาช่วยในการหาทางแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุด (optimal) โดยตรง หรือใช้วิธีการพยากรณ์ (Forecasting) ผลลัพธ์ที่จะได้รับ โดยวิธีการเชิงวิเคราะห์ นี้มักใช้กับการแก้ปัญหาที่เป็นโครงสร้าง มักใช้กับระดับการจัดการระดับกลาง (managerial control) หรือระดับ ปฏิบัติการ (operational) เช่นการจัดสรรทรัพยากร หรือการจัดการสินค้าคงคลัง

วิธีการค้นหาแบบเดา (Blind Search Approaches) เป็นการค้นหาซึ่งกำหนดเอาเอง ไม่เจาะจง ไม่มี กฎเกณฑ์และไม่มีคำแนะนำที่เฉพาะเจาะจง มีสองชนิดคือ

o การอ้างอย่างสมบูรณ์ (Complete Enumeration) จะพิจารณาทางเลือกทั้งหมด และหาทางแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุด
o การอ้างอย่างสมบูรณ์ (Incomplete Enumeration) จะพิจารณาทางเลือกเพียงบางส่วน ซึ่งทำจนกระทั่งพบทางแก้ปัญหาที่ดีเพียงพอ

วิธีนี้มีข้อจำกัดในทางปฏิบัติ คือเรื่องเวลาที่ใช้ และหน่วยเก็บข้อมูลของคอมพิวเตอร์ที่มีอยู่ จึงไม่นิยมใช้การค้นหาแบบนี้กับการแก้ปัญหาที่มีขนาดใหญ่

วิธีการค้นหาแบบฮิวริสติก (Heuristic Search Approaches) เป็นการค้นหาโดยพยายามหาหลักเกณฑ์เพื่อที่จะนำมาใช้ในขบวนการค้นหา และลดปริมาณการคำนวณให้น้อยลง ฮิวริสติก (Heuristic) เป็นกฏในการตัดสินใจที่พิจารณาว่าปัญหาหนึ่งๆ ควรจะถูกแก้อย่างไร โดยฮิวริสติกจะทำการวิเคราะห์ปัญหาอย่างมีระเบียบและเป็นขั้นตอน ซึ่งการค้นหาด้วยวิธีนี้จะถูกทำซ้ำๆ จนกระทั่งพบทางแก้ปัญหาที่น่าพอใจ ในทางปฏิบัติการค้นหาแบบนี้จะเร็วและ ถูกกว่าแบบเดา และทางแก้ปัญหาที่ได้จะใกล้เคียงทางแก้ที่ดีที่สุดมากกว่า

การประเมินทางเลือก
การประเมินทางเลือกที่ได้จะเป็นขั้นสุดท้าย ที่จะนำไปสู่ทางแก้ปัญหา ได้แก่ การประเมินในด้านของ จุดประสงค์ต่างๆ (Multiple Goals) ที่มีหลากหลายด้าน และประเมินในแง่ของความอ่อนไหวของผลลัพธ์ที่จะเกิดขึ้นเมื่อค่าตัวแปรที่เกี่ยวข้องต่างๆเปลี่ยนแปลงไป (Sensitivity Analysis)

การประเมินในด้านของจุดประสงค์ที่หลากหลาย
การประเมินผลการวิเคราะห์การตัดสินใจด้านการจัดการ มีจุดประสงค์เพื่อที่จะ ประเมินว่าทางเลือกนั้น ครอบคลุมขอบเขตที่ต้องการมากที่สุดหรือไม่ บรรลุวัตถุประสงค์ได้มากน้อยแค่ไหน ซึ่งในการตัดสินใจปัญหาจริงๆ มักจะยากต่อการประเมินในแง่วัตถุประสงค์ เนื่องจากแต่ละระบบจริงๆ มีวัตถุประสงค์ที่ระบบต้องการมากมาย หลากหลาย ดังนั้นในการวิเคราะห์ทางเลือกจึงจำเป็นต้องวิเคราะห์เพื่อให้สามารถเลือกทางที่ทำให้บรรลุวัตถุประสงค์ได้มากที่สุด โดยในตัวแบบเชิงปริมาณ อาจจำเป็นต้องแปลงปัญหาที่มีหลายๆ เป้าหมายให้อยู่ในรูปของปัญหาที่มีเป้าหมายเดียวก่อน จึงสามารถวัดประสิทธิผลได้ ก่อนที่จะทำการเปรียบเทียบผลขั้นสุดท้าย

การประเมินในแง่ของความอ่อนไหว
การวิเคราะห์ความอ่อนไหวนั้นผู้สร้างตัวแบบจะทำการคาดเดาและตั้งสมมติฐานของผลลัพธ์ที่ได้ โดยพิจารณาจากข้อมูลเข้าที่มีค่าต่างๆ เนื่องจากผลที่ได้จากตัวแบบจะขึ้นอยู่กับข้อมูลนำเข้าเหล่านี้ ทำให้เกิดความยืดหยุ่นและสามารถนำไปปรับปรุงใช้กับเงื่อนไขที่เปลี่ยนไป หรือกับความต้องการในสถานการณ์การตัดสินใจที่ต่างออกไปได้ และช่วยทำให้ผู้ตัดสินใจเข้าใจตัวแบบ และเข้าใจสถานการณ์ที่ถูกแทนด้วยตัวแบบนั้นได้ดีขึ้น ช่วยให้ผู้จัดการมีความ มั่นใจในการใส่ข้อมูลเข้าให้กับตัวแบบมากขึ้น สามารถใช้ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับระบบ เช่น ผลของการเปลี่ยนแปลงตัวแปรภายนอกและพารามิเตอร์ ที่มีต่อตัวแปรผลลัพธ์ และยังช่วยทำให้เกิดความมั่นคง (Robustness)ในการตัดสินใจ เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงเงื่อนไขเกิดขึ้น

การวิเคราะห์ความอ่อนไหว มี 2 ชนิดคือ
1. แบบอัตโนมัติ (Automatic) ใช้กับแบบจำลองเชิงปริมาณ เช่น การโปรแกรมเชิงเส้น (linear programming) โดยสามารถบอกช่วงค่าข้อมูลเข้าที่เป็นไปได้ ซึ่งไม่มีผลต่อทางแก้ปัญหานั้นๆ และในการวิเคราะห์แบบนี้จะจำกัดให้มีการเปลี่ยนแปลงอย่างเดียวในหนึ่งครั้ง สามารถใช้ได้กับตัวแปรที่มีค่า แน่นอนเท่านั้น มีประสิทธิภาพสูงเพราะสามารถสร้างขอบเขตและข้อจำกัดได้เร็ว

2. แบบลองผิดลองถูก (Trial and Error) ผลที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงค่าตัวแปรใดๆ สามารถหาได้โดยใช้วิธีลองผิดลองถูก โดยการเปลี่ยน input บางตัว และแก้ปัญหาใหม่อีกครั้ง ทำซ้ำๆ จะได้ทางแก้ปัญหาที่ดีขึ้น มีสองรูปแบบคือ

2.1 การวิเคราะห์แบบเงื่อนไข (What-If Analysis) เป็นการวิเคราะห์ในลักษณะ "อะไรจะเกิดขึ้นกับทางแก้ปัญหา ถ้าค่าของตัวแปรเข้า,สมมติฐานหรือพารามิเตอร์เปลี่ยนแปลงไป" ผู้จัดการสามารถถามคำถามในลักษณะนี้กับตัวแบบคอมพิวเตอร์ และได้คำตอบออกมาอย่างรวดเร็วและสามารถถาม คำถามซ้ำๆ กันนั้น และเปลี่ยนค่าข้อมูลใดๆในคำถามได้ตามต้องการ โดยไม่ต้องอาศัยโปรแกรมเมอร์เลย
2.2 การวิเคราะห์ไปหาเป้าหมาย (Goal Seeking) เป็นการคำนวณปริมาณค่าข้อมูลเข้า (input) ที่ต้องการ เพื่อที่จะทำให้ได้ผลลัพธ์ระดับที่ต้องการ ตัวอย่าง เช่น การคำนวณหาจุดคุ้มทุนในการขายสินค้า

4. การนำไปปฏิบัติ (Implementation Phase)

เป็นขั้นตอนในการนำทางแก้ปัญหาที่ถูกเสนอนั้นไปปฏิบัติ หมายถึงการเริ่มทำสิ่งใหม่ๆ หรือการแนะนำให้มีการเปลี่ยนแปลงนั่นเอง หรือหมายถึง การนำคำแนะนำในการแก้ปัญหาที่ได้เลือกไว้ มาปฏิบัติกับระบบจริงนั่นเอง

เทคโนโลยีที่เข้ามาสนับสนุนในขบวนการตัดสินใจ

เทคโนโลยีที่สนับสนุนในขั้นตอนการระบุปัญหา (Intelligence Phase) ได้แก่

1. ระบบสารสนเทศเพื่อผู้บริหาร(Executive Information System : EIS) ช่วยในการติดตามดูข้อมูลจากแหล่งข้อมูลทั้งภายในและภายนอกได้อย่างต่อเนื่อง เพื่อหาโอกาสและปัญหาที่จะเกิดขึ้นได้ง่าย
2. ระบบสารสนเทศเพื่อการตัดสินใจ(Decision Support System : DSS) ใช้ความสามารถของแบบจำลองในการทำการวิเคราะห์ปัญหาได้อย่างรวดเร็ว
3. ระบบผู้เชี่ยวชาญ(Expert System : ES) ช่วยพิจารณาธรรมชาติ, ลักษณะ, ความสำคัญของปัญหา และช่วยแนะนำวิธีการแก้ปัญหาที่เหมาะสม ช่วยแปลข้อมูลและวินิจฉัยปัญหา
4. ระบบสารสนเพื่อการจัดการ(Management Information System : MIS) ช่วยแง่ของการทำรายงานประจำวัน และรายงานเฉพาะกิจ ช่วยให้พบปัญหาได้ง่าย

เทคโนโลยีที่สนับสนุนในขั้นตอนการออกแบบ (Design Phase) ได้แก่

1. ระบบสารสนเทศเพื่อการตัดสินใจ(Decision Support System : DSS) ใช้ตัวแบบช่วยในการสร้างทางเลือก,กำหนดเกณฑ์การตัดสินใจ(criteria) และระดับความสำคัญของทางเลือก และคาดเดาผลที่จะเกิด
2. ระบบผู้เชี่ยวชาญ(Expert System : ES) ใช้ในกรณีของการสร้างทางเลือกของปัญหาที่ซับซ้อน
3. ระบบสนับสนุนการตัดสินใจในระดับกลุ่มงาน(Group Decision Support System : GDSS) ช่วยในกรณีที่มีปัญหาที่ต้องมีการระดมสมองในการออกแบบทางเลือกต่างๆ

เทคโนโลยีที่สนับสนุนในขั้นตอนการเลือก (Choice Phase) ได้แก่

1. ระบบสารสนเทศเพื่อการตัดสินใจ(Decision Support System : DSS)ช่วยโดย การใช้วิเคราะห์แบบเงื่อนไข (what-if) และการวิเคราะห์แบบไปหาเป้าหมาย (goal seeking)
2. ระบบผู้เชี่ยวชาญ(Expert System : ES) ถูกใช้ในการประเมินว่าทางแก้ปัญหาที่ได้ ตรงกับทางแก้ปัญหาที่ต้องการหรือไม่
3. ถ้าการตัดสินใจเกิดจากกลุ่มคน ต้องใช้ระบบสนับสนุนการตัดสินใจในระดับกลุ่มงานเข้ามาช่วย

เทคโนโลยีที่สนับสนุนในขั้นตอนการนำไปปฏิบัติ (Implementation Phase) ได้แก่

1. ระบบสารสนเทศเพื่อการตัดสินใจ(Decision Support System : DSS) ใช้ในการสื่อสาร,การอธิบาย และแสดงเหตุผลอันสมควรใน ด้านการตัดสินใจ ช่วยให้เห็นรายละเอียดของการวิเคราะห์และผลลัพธ์ได้ชัดเจนขึ้น
2. ระบบผู้เชี่ยวชาญ(Expert System : ES) ใช้ในการแนะนำระบบเมื่อเกิดปัญหาในการนำไปปฏิบัติขึ้น เช่น วิธีการจัดการเมื่อ เกิดการต่อต้านการเปลี่ยนแปลง และช่วยในการฝึกอบรม ซึ่งทำให้การนำทางเลือกนั้นไปปฏิบัติทำได้ ราบรื่นขึ้น

การสร้างตัวแบบ
คุณลักษณะหลักของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ จะประกอบด้วยตัวแบบ (Model) อย่างน้อยหนึ่งตัวแบบอยู่ในระบบ โดยเป็นตัวแบบที่ได้จากการวิเคราะห์ระบบจริงที่ต้องการทำการตัดสินใจ และทำการตัดสินใจและวิเคราะห์ผลการตัดสินใจจากตัวแบบนั้น ลักษณะของตัวแบบแบ่งออกเป็น

ตัวแบบเชิงขนาด (Iconic หรือ Scale Models) เป็นตัวแบบที่แสดงแนวคิดของระบบได้น้อยที่สุด เป็นการจำลองแบบทางกายภาพของระบบ แต่มักมีขนาดต่างจากตัวต้นฉบับ อาจมีลักษณะเป็น 3 มิติ เช่นแบบจำลองเครื่องบิน, รถยนต์, สะพาน ฯลฯ หรืออาจเป็นลักษณะ 2 มิติ เช่น รูปถ่ายก็ได้

ตัวแบบเชิงอุปมา (Analog Models) เป็นตัวแบบที่รูปลักษณ์ภายนอกไม่เหมือนกับระบบจริงๆ แต่มี พฤติกรรมที่เหมือนกัน ตัวแบบนี้แสดงแนวคิดของระบบได้มากกว่าตัวแบบเชิงขนาด โดยมีการใช้สัญลักษณ์ในการแสดงความเป็นจริงของระบบ ตัวอย่างเช่น แผนภาพองค์การซึ่งแสดงความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้าง ความรับผิดชอบ และอำนาจในการบริหารงาน แผนที่ซึ่งมีสีต่างๆ แสดงน้ำและภูเขา แผนภาพตลาดหุ้น แสดงการเคลื่อนไหวของราคาหุ้น พิมพ์เขียวของเครื่องจักรหรือบ้าน มาตรบอกอัตราความเร็ว หรือเครื่องวัดอุณหภูมิ เป็นต้น

ตัวแบบเชิงคณิตศาสตร์ (Mathematical หรือ Quantitative Models) ระบบองค์การหลายๆ องค์การมีความซับซ้อนมาก ไม่สามารถใช้ตัวแบบเชิงขนาดหรือเชิงอุปมาแทนได้ หรืออาจจะใช้ได้ แต่มีความยุ่งยากและใช้เวลานาน ตัวแบบที่แสดงแนวคิดของระบบได้มากขึ้น ได้แก่ตัวแบบเชิงคณิตศาสตร์ หรือตัวแบบเชิงปริมาณ ซึ่งแทนระบบด้วยตัวแปร และแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรด้วยสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์

ข้อดีของการใช้ตัวแบบ

1. ลดเวลาการดำเนินงาน
2. การจัดการกับตัวแบบ (การเปลี่ยนตัวแปรหรือสภาพแวดล้อม) ทำได้ง่ายกว่าการจัดการกับระบบจริงๆ การทดลองทำได้ง่ายกว่า และไม่รบกวนการทำงานประจำวันขององค์กร
3. ค่าใช้จ่ายในการวิเคราะห์ตัวแบบน้อยกว่าค่าใช้จ่ายในการทดลองทำกับระบบจริงๆ
4. ค่าใช้จ่ายในการทำผิดในระหว่างการลองผิดลองถูกกับตัวแบบน้อยกว่าเมื่อเกิดขึ้นกับระบบจริง
5. สภาพแวดล้อมในปัจจุบันเกี่ยวข้องกับความไม่นอนค่อนข้างมาก ด้วยการใช้ตัวแบบผู้บริหารสามารถคำนวณความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการกระทำใดๆ ได้
6. การใช้ตัวแบบทางคณิตศาสตร์สามารถทำการวิเคราะห์ทางแก้ปัญหาได้มา และด้วยเทคโนโลยีและการสื่อสารที่ก้าวหน้าในปัจจุบัน ผู้บริหารจึงมีทางเลือกในการปฏิบัติมากมาย
7. ยกระดับและส่งเสริมในการเรียนรู้ และการฝึกอบรมให้ดีมากขึ้น